描述

在挖掘海量数据集时，如果我们未能察觉其中存在的微小模式，这一过程可能会变得痛苦而漫长。

某知名公司最近在其硬件视频处理解决方案中发现了一个微小漏洞，并正尝试通过软件方法进行规避。为了达到最佳性能，他们采用芯片成对使用的方式，且内存中的所有数据对象的引用次数必须为偶数。然而，在特定情况下，这一规则被打破，导致恰好有一个数据对象的引用次数为奇数。他们已准备发布产品，而这是唯一阻碍发布的关键问题。他们需要你的帮助，以最高效的方式解决这一严重问题。

你能帮他们吗？

输入

输入文件由多个数据集组成，数据集之间通过一个或多个空行分隔。

每个数据集表示一系列以压缩方式存储的32位（正整数）引用。

输入集的每一行包含三个以空格分隔的32位正整数 X Y Z，它们代表以下引用序列：
X, X+Z, X+2Z, X+3Z, …, X+KZ, …（只要 (X+KZ) ≤ Y）。

你的任务是挖掘输入数据，并针对每个数据集判断数据是否损坏、哪个引用出现了奇数次，并统计该引用的出现次数。

输出

对于每个输入数据集，你应向标准输出打印一行文本，内容为：

• "no corruption"（小写，表示数据未损坏），或
• 两个整数（以空格分隔，第一个是出现奇数次的引用，第二个是该引用的出现次数）。

输入数据 1

1 10 1  
2 10 1  

1 10 1  
1 10 1  

1 10 1  
4 4 1  
1 5 1  
6 10 1  

输出数据 1

1 1  
no corruption  
4 3  

来源

Southeastern Europe 2007