POJ 3167 Cow Patterns 已翻译

描述

农民约翰的牛的K（1 <= K <= 25,000）的特定子群喜欢麻烦。当放置在一条线上时，这些麻烦制造者以特定的顺序站在一起。为了找到这些麻烦制造者，FJ排列了他的N（1 <= N <= 100,000）头牛。奶牛将把FJ过去放进谷仓，按顺序停留。FJ需要你的帮助，以定位可疑块的K牛在这条线，可能是麻烦的牛。

FJ将他的母牛与每只母牛外套上的斑点数量相区分（1 <= S <= 25）。虽然不是一个完美的方法，它服务于他的目的。FJ不记得在麻烦制造者亚群中每只牛的确切数量。然而，他可以记住组中的哪些牛具有相同数量的斑点，并且任何一对牛中的哪些牛具有更多斑点（如果斑点计数不同）。他描述了具有在1范围内的K个等级的序列的这样的模式。例如，考虑这个序列：

      1 4 4 3 2 1
在这个例子中，FJ正在从他的N个牛中找到6个牛的连续序列。这个序列中的奶牛＃1和＃6具有相同数量的斑点（尽管该数量不一定是1），并且它们具有奶牛＃1 ..＃6（因为它们被标记为'1'）的斑点的最小数量。 。牛＃5具有第二小数量的斑点，不同于所有其他牛＃1 ..＃6。奶牛＃2和＃3具有相同数量的斑点，并且该数量是所有奶牛＃1 ..＃6中最大的。

如果一些奶牛的斑点的真实计数是：

 5 6 2 10 10 7 3 2 9
则只有子序列2 10 10 7 3 2与上面的FJ的模式匹配。

请帮助FJ找到所有的长度-K子序列在他的牛的行匹配他指定的模式。
输入

行1：三个空格分隔的整数：N，K和S

线2..N + 1：线i + 1描述牛i上的斑点数。

行N + 2..N + K + 1：行i + N + 1描述模式秩时隙i。

输出

行1：模式匹配的索引数B

线2..B + 1：模式匹配的起始位置的索引（在1..N范围内）。