2017计蒜之道初赛第四场-商汤科技的行人检测（简单）

商汤科技的行人检测（简单）

商汤科技近日推出的 SenseVideo 能够对视频监控中的对象进行识别与分析，包括行人检测等。在行人检测问题中，最重要的就是对行人移动的检测。由于往往是在视频监控数据中检测行人，我们将图像上的行人抽象为二维平面上若干个的点。那么，行人的移动就相当于二维平面上的变换。

在这道题中，我们将行人的移动过程抽象为 平移，有两个 移动参数：d_xd​x​​ 和 d_yd​y​​。每次行人的移动过程会将行人对应的所有点全部平移，对于平移前的点 $(x,y)$，平移后的坐标为 (x + d_x, y + d_y)(x+d​x​​,y+d​y​​)。

我们现在已知一个行人对应着 $n$ 个点，坐标分别为 (x_1,y_1),(x_2,y_2)\ldots (x_n,y_n)(x​1​​,y​1​​),(x​2​​,y​2​​)…(x​n​​,y​n​​)，平移后的坐标分别为 (x_1',y_1'),(x_2',y_2')\ldots (x_n',y_n')(x​1​′​​,y​1​′​​),(x​2​′​​,y​2​′​​)…(x​n​′​​,y​n​′​​)。

很显然，通过平移前后的正确坐标，很容易算出行人的移动参数，但问题没有这么简单。由于行人实际的移动并不会完全按照我们预想的方式进行，因此，会有一部分平移后的坐标结果不正确，但可以确保 结果不正确的坐标数量严格不超过一半。

你现在作为商汤科技的实习生，接手了这个有趣的挑战：算出行人的移动参数。如果不存在一组合法的移动参数，则随意输出一组参数；如果有多种合法的移动参数，输出其中任意一组合法的即可。

输入格式

第一行输入一个整数 n(1 \le n \le 10^5)n(1≤n≤10​5​​)，表示行人抽象出的点数。

接下来 $n$ 行，每行 $4$ 个 整数。前两个数表示平移前的坐标，后两个数表示平移后的坐标。

坐标范围在 -10^9−10​9​​ 到 10^910​9​​ 之间。

输出格式

一行两个整数，d_xd​x​​ 和 d_yd​y​​，表示行人的移动参数。

样例输入

5
0 0 1 1
0 1 1 2
1 0 2 1
1 1 0 0
2 1 1 0

样例输出

1 1

题目大意：中文题

解题思路：x，y坐标偏移，丢到unordered_map里，然后按值排序，取最大的，如果大于等于一半就可以。

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