内存限制：128 MB
时间限制：1.000 S
标准输入输出
题目类型：传统
评测方式：文本比较
上传者：
提交：25
通过：4
通过率：16%
Ly 最近迷上了卷积神经网络，但是一直有一个解决不了的问题，就是关于卷积神经网络训练过后，在测试集计算正确率的问题，已知输出的数据，和验证集对应的标签。(正确率计算公示为： 验证集正确的元素个数/总的元素的个数）
输入第一行为两个整数，n 和 m , n 代表输出数据的数量，m 代表每行输出数据的长度。接下来的偶数行代表输出的数据，奇数行代表验证集对应的标签, 已知输出数据和标签的长度相等 ， 即标签和验证集一一对应。
输出为一行，输出准确率，输出四舍五入后保留两位小数的结果。
1 <= n <= 1000
1 <= m <= 10000
对于每行有多组的情况下，数据之间用一个空格隔开。