Основой любой социальной сети является отношение дружбы между двумя пользователями в том или ином смысле. В одной известной социальной сети дружба симметрична, то есть если *a* является другом *b*, то *b* также является другом *a*. 

В этой же сети есть функция, которая демонстрирует множество людей, имеющих высокую вероятность быть знакомыми для пользователя. Эта функция работает следующим образом. Зафиксируем пользователя *x*. Пусть некоторый другой человек *y*, не являющийся другом *x* на текущий момент, является другом не менее, чем для *k*% друзей *x*. Тогда он является предполагаемым другом для *x*.

У каждого человека в социальной сети есть свой уникальный идентификатор — это целое число от 1 до 10<sup class="upper-index">9</sup>. Вам дан список пар пользователей, являющихся друзьями. Определите для каждого упомянутого пользователя множество его предполагаемых друзей.
В первой строке следуют два целых числа *m* и *k* (1 ≤ *m* ≤ 100, 0 ≤ *k* ≤ 100) — количество пар друзей и необходимый процент общих друзей для того, чтобы считаться предполагаемым другом.

В последующих *m* строках записано по два числа *a*<sub class="lower-index">*i*</sub>, *b*<sub class="lower-index">*i*</sub> (1 ≤ *a*<sub class="lower-index">*i*</sub>, *b*<sub class="lower-index">*i*</sub> ≤ 10<sup class="upper-index">9</sup>, *a*<sub class="lower-index">*i*</sub> ≠ *b*<sub class="lower-index">*i*</sub>), обозначающих идентификаторы пользователей, являющихся друзьями. 

Гарантируется, что каждая пара людей фигурирует в списке не более одного раза.
N, part = list(map(int, input().split())) 

part /= 100 

data = dict() 

for i in range(N): 
    fr1, fr2 = list(map(int, input().split())) 

    if str(fr1) in data: 
        data[str(fr1)].add(fr2) 
    else: 
        data[str(fr1)] = set() 
        data[str(fr1)].add(fr2) 
 
    if str(fr2) in data: 
        data[str(fr2)].add(fr1) 
    else: 
        data[str(fr2)] = set() 
        data[str(fr2)].add(fr1) 

answer = [] 

for i in data.keys(): 
    res = [] 
    for j in data.keys(): 
        if i != j and i not in data[j]: 
            com_fr = data[i] & data[j] 
       #     print(len(data[i]) * part, len(com_fr) / len(data[i])) 
            if part <= len(com_fr) / len(data[i]): 
                if len(com_fr) != 0: 
                    res.append(j) 
    
    answer.append((i, ": ", len(res), ' ', ' '.join(res))) 

answer.sort(key = lambda x: int(x[0]))

for i in range(len(answer)): 
    print(''.join(map(str, answer[i]))) 
