初赛第四场B

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：dx，dy.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+dx,y+dy).​​ 和 dyd_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)(x, y)(x,y)，平移后的坐标为 (x+dx,y+dy)(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 (x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),平移后为（x1',y1')(x2',y2')(xn',yn').1​​,y​1​​),(x​2​​,y​2​​)…(x​n​​,y​n​​)，平移后的坐标分别为 (x1′,y1′),(x2′,y2′)…(xn′,yn′)(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≤n≤105)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​^9​​ 到 10910^910​9​​ 之间。

输出格式

一行两个整数，dx,dy表示人的移动参数。x​​ 和 dyd_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
思路：我们可以得到n组，x的移动参数，y的n的参数，用map存下，判断下就OK了

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;

struct node{
    int x,y;
}a[100005];
map<pair<int,int > ,int >b;
int main(){
    int n;
    scanf("%d",&n);
    int x1,x2,y1,y2;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d%d",&x1,&y1);
         scanf("%d%d",&x2,&y2);
        a[i].x=x2-x1;
        a[i].y=y2-y1;
    }
    int m=n/2;
    if(n%2==1) m++;
    int xx=2,yy=2;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        b[make_pair(a[i].x,a[i].y)]++;
        if( b[make_pair(a[i].x,a[i].y)]>=m){
            xx=a[i].x;
            yy=a[i].y;
        }
    }
    cout<<xx<<" "<<yy<<endl;
    return 0;
}