描述

在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。比如：甲乙$2$个厂商生产某零件，一批零件要求在尺寸合格的情况下，大小越一致越好，由于生产工艺的问题，零件生产厂商生产的零件不可能一模一样。 为了检测甲乙两个厂商，哪个厂商生产的零件更符合标准，分别从$2$个厂商生产的零件中抽取$5$个样品尺寸如下： 甲：$100$$101$$102$$100$$99$； 乙：$98$$100$$105$$103$$96$； 假设零件尺寸在$95 \sim 110$之间都算合格，那么两批零件都是合格的；如果按照平均数计算，两组数据的平均值都是$100.4$。 但如果将两组数据画到数轴上： 从两个厂抽检的零件分布图可以看出，甲厂的零件大小更加一致，更加符合标准。 为了方便计算数据的离散程度，我们引入方差的概念，方差的计算公式为： 其中$x_1 \sim x_n$代表一组数据中的每个元素，$\overline{x}$代表这组数据的平均值。 按照公式，甲厂零件的方差为： 乙厂零件的方差为： 从方差上也可以看出，甲厂的零件更符合标准！ 现从键盘读入$2$个厂生产的零件尺寸（假设零件的尺寸都是合格的），请计算哪个厂的零件尺寸更加一致（方差更小）？ （9.2）

输入

第一行为一个整数$n$，代表$2$个厂抽检的零件的个数！（$n$在$5 \sim 100$之间）； 第二行为$n$个整数，代表甲厂的$n$个零件的尺寸； 第三行为$n$个整数，代表乙厂的$n$个零件的尺寸。 所有零件的尺寸都在$1 \sim 1000$的范围内。

输出

哪个厂的零件更加符合标准，甲厂请输出jia，乙厂请输出yi。

样例

5
100 101 102 100 99
98 100 105 103 96

jia