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听说你们都会卷积神经网络？让我们一起来池化吧。

题目背景

社长无意中听到，你们都会一堆的机器学习算法，特别是神经网络，很多同学都为此发表了相关的论文和专利。听到这里啊，社长不由得担心毕业后与谁抢工作的问题了。

题目描述

池化是卷积神经网络的第二的阶段，在这个阶段中我们会定义一个池化层大小为 a*a ，并且一般来说有3种池化操作分别为：最大池化、最小池化、平均池化，如下：

1. 1（最大池化） :用池化框内最大的值代替原本的值
2. 2（最小池化） :用池化框内最小的值代替原本的值
3. 3 (平均池化） :用池化框内的所有的值的平均值代替原本的值

如下图是平均池化的示意图：

其中原图像大小为4 * 4,池化框大小为2*2。同理最大池化就是取最大值，最小池化就是取最小值。

好的，你现在已经会池化了，请你帮助社长解决下面的问题吧。

输入

第一行两个整数n,a表示图像的大小和池化框的大小，(保证图像的大小是池化框大小的倍数)。

接下来n行，每行输入n个正整数k，表示图像的像素值。

最后输入一个正整数表示池化操作的类型q。

输出

输出池化后的结果, 对于操作3求平均值，结果保留两位小数。

样例

输入1

4 2
1 3 2 1
2 9 1 1
1 4 2 3
5 6 1 2
3

输出1

3.75 1.25
4.00 2.00

输入2

10 2
70 11 20 68 28 59 60 70 1 35
51 51 43 8 8 1 86 52 48 39
95 67 81 95 9 90 74 13 73 63
72 97 35 60 84 7 68 3 33 93
9 25 24 42 39 26 42 98 52 77
33 23 75 44 34 2 27 94 42 81
46 11 63 83 52 40 56 44 1 28
56 19 51 53 84 69 98 35 0 85
6 38 47 28 3 10 80 29 95 68
60 9 10 51 5 23 97 80 9 24
1

输出2

70 68 59 86 48
97 95 90 74 93
33 75 39 98 81
56 83 84 98 85
60 51 23 97 95

数据范围

1≤a≤n≤100，0≤k≤$10^5$，1≤q≤3