diff --git a/.gitignore b/.gitignore index f7d420946..a0bd1b6f6 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -6,12 +6,15 @@ # Compiled Dynamic libraries *.so *.dylib - +*.page # Compiled Static libraries *.lai *.la *.a *~ +*.Rcheck +*.rds +*.tar.gz *txt* *conf *buffer @@ -40,3 +43,4 @@ Debug *x64 *dump *save +*csv diff --git a/CHANGES.md b/CHANGES.md index 62d21c21a..027a077c6 100644 --- a/CHANGES.md +++ b/CHANGES.md @@ -11,7 +11,7 @@ xgboost-0.2x * Weighted samples instances * Initial version of pairwise rank -xgboost-unity +xgboost-0.3 ===== * Faster tree construction module - Allows subsample columns during tree construction via ```bst:col_samplebytree=ratio``` diff --git a/Makefile b/Makefile index a7c7912ce..28a289ac6 100644 --- a/Makefile +++ b/Makefile @@ -1,32 +1,32 @@ export CC = gcc export CXX = g++ export LDFLAGS= -pthread -lm -# note for R module -# add include path to Rinternals.h here + +export CFLAGS = -Wall -O3 -msse2 -Wno-unknown-pragmas -fPIC -pedantic ifeq ($(no_omp),1) - export CFLAGS = -Wall -O3 -msse2 -Wno-unknown-pragmas -DDISABLE_OPENMP -else - export CFLAGS = -Wall -O3 -msse2 -Wno-unknown-pragmas -fopenmp + CFLAGS += -DDISABLE_OPENMP +else + CFLAGS += -fopenmp endif -# expose these flags to R CMD SHLIB -export PKG_CPPFLAGS = $(CFLAGS) -DXGBOOST_CUSTOMIZE_ERROR_ - # specify tensor path BIN = xgboost -OBJ = +OBJ = updater.o gbm.o io.o SLIB = wrapper/libxgboostwrapper.so -RLIB = wrapper/libxgboostR.so -.PHONY: clean all R -all: $(BIN) wrapper/libxgboostwrapper.so -R: wrapper/libxgboostR.so +.PHONY: clean all python Rpack -xgboost: src/xgboost_main.cpp src/io/io.cpp src/data.h src/tree/*.h src/tree/*.hpp src/gbm/*.h src/gbm/*.hpp src/utils/*.h src/learner/*.h src/learner/*.hpp +all: $(BIN) $(OBJ) $(SLIB) + +python: wrapper/libxgboostwrapper.so # now the wrapper takes in two files. io and wrapper part -wrapper/libxgboostwrapper.so: wrapper/xgboost_wrapper.cpp src/io/io.cpp src/*.h src/*/*.hpp src/*/*.h -wrapper/libxgboostR.so: wrapper/xgboost_wrapper.cpp wrapper/xgboost_R.cpp src/io/io.cpp src/*.h src/*/*.hpp src/*/*.h +wrapper/libxgboostwrapper.so: wrapper/xgboost_wrapper.cpp $(OBJ) +updater.o: src/tree/updater.cpp src/tree/*.hpp src/*.h src/tree/*.h +gbm.o: src/gbm/gbm.cpp src/gbm/*.hpp src/gbm/*.h +io.o: src/io/io.cpp src/io/*.hpp src/utils/*.h src/learner/dmatrix.h src/*.h +xgboost: src/xgboost_main.cpp src/utils/*.h src/*.h src/learner/*.hpp src/learner/*.h $(OBJ) +wrapper/libxgboostwrapper.so: wrapper/xgboost_wrapper.cpp src/utils/*.h src/*.h src/learner/*.hpp src/learner/*.h $(OBJ) $(BIN) : $(CXX) $(CFLAGS) $(LDFLAGS) -o $@ $(filter %.cpp %.o %.c, $^) @@ -34,14 +34,31 @@ $(BIN) : $(SLIB) : $(CXX) $(CFLAGS) -fPIC $(LDFLAGS) -shared -o $@ $(filter %.cpp %.o %.c, $^) -$(RLIB) : - R CMD SHLIB -c -o $@ $(filter %.cpp %.o %.c, $^) - $(OBJ) : $(CXX) -c $(CFLAGS) -o $@ $(firstword $(filter %.cpp %.c, $^) ) install: cp -f -r $(BIN) $(INSTALL_PATH) +Rpack: + make clean + rm -rf xgboost xgboost*.tar.gz + cp -r R-package xgboost + rm -rf xgboost/inst/examples/*.buffer + rm -rf xgboost/inst/examples/*.model + rm -rf xgboost/inst/examples/dump* + rm -rf xgboost/src/*.o xgboost/src/*.so xgboost/src/*.dll + rm -rf xgboost/demo/*.model xgboost/demo/*.buffer + cp -r src xgboost/src/src + mkdir xgboost/src/wrapper + cp wrapper/xgboost_wrapper.h xgboost/src/wrapper + cp wrapper/xgboost_wrapper.cpp xgboost/src/wrapper + cp ./LICENSE xgboost + cat R-package/src/Makevars|sed '2s/.*/PKGROOT=./' > xgboost/src/Makevars + cat R-package/src/Makevars.win|sed '2s/.*/PKGROOT=./' > xgboost/src/Makevars.win + R CMD build xgboost + rm -rf xgboost + R CMD check --as-cran xgboost*.tar.gz + clean: - $(RM) $(OBJ) $(BIN) $(SLIB) $(RLIB) *~ */*~ */*/*~ + $(RM) $(OBJ) $(BIN) $(SLIB) *.o */*.o */*/*.o *~ */*~ */*/*~ diff --git a/R-package/DESCRIPTION b/R-package/DESCRIPTION index a422d6e91..33258bf5c 100644 --- a/R-package/DESCRIPTION +++ b/R-package/DESCRIPTION @@ -1,12 +1,20 @@ Package: xgboost Type: Package -Title: R wrapper of xgboost -Version: 0.3-0 +Title: eXtreme Gradient Boosting +Version: 0.3-1 Date: 2014-08-23 -Author: Tianqi Chen -Maintainer: Tianqi Chen -Description: xgboost -License: See LICENSE file +Author: Tianqi Chen , Tong He +Maintainer: Tong He +Description: This package is a R wrapper of xgboost, which is short for eXtreme + Gradient Boosting. It is an efficient and scalable implementation of + gradient boosting framework. The package includes efficient linear model + solver and tree learning algorithms. The package can automatically do + parallel computation with OpenMP, and it can be more than 10 times faster + than existing gradient boosting packages such as gbm. It supports various + objective functions, including regression, classification and ranking. The + package is made to be extensible, so that users are also allowed to define + their own objectives easily. +License: Apache License (== 2.0) | file LICENSE URL: https://github.com/tqchen/xgboost BugReports: https://github.com/tqchen/xgboost/issues Depends: diff --git a/R-package/NAMESPACE b/R-package/NAMESPACE index 9dd4eaac0..4a7cb9465 100644 --- a/R-package/NAMESPACE +++ b/R-package/NAMESPACE @@ -1,10 +1,15 @@ -importClassesFrom("Matrix", dgCMatrix, dgeMatrix) +# Generated by roxygen2 (4.0.1): do not edit by hand -export(xgboost) +export(getinfo) +export(slice) export(xgb.DMatrix) -export(xgb.getinfo) -exportMethods(predict) -export(xgb.train) -export(xgb.save) -export(xgb.load) +export(xgb.DMatrix.save) export(xgb.dump) +export(xgb.load) +export(xgb.save) +export(xgb.train) +export(xgboost) +exportMethods(predict) +import(methods) +importClassesFrom(Matrix,dgCMatrix) +importClassesFrom(Matrix,dgeMatrix) diff --git a/R-package/R/getinfo.xgb.DMatrix.R b/R-package/R/getinfo.xgb.DMatrix.R new file mode 100644 index 000000000..3a79fd2fb --- /dev/null +++ b/R-package/R/getinfo.xgb.DMatrix.R @@ -0,0 +1,38 @@ +setClass('xgb.DMatrix') + +#' Get information of an xgb.DMatrix object +#' +#' Get information of an xgb.DMatrix object +#' +#' @examples +#' data(iris) +#' iris[,5] <- as.numeric(iris[,5]) +#' dtrain <- xgb.DMatrix(as.matrix(iris[,1:4]), label=iris[,5]) +#' labels <- getinfo(dtrain, "label") +#' @rdname getinfo +#' @export +#' +getinfo <- function(object, ...){ + UseMethod("getinfo") +} + +#' @param object Object of class "xgb.DMatrix" +#' @param name the name of the field to get +#' @param ... other parameters +#' @rdname getinfo +#' @method getinfo xgb.DMatrix +setMethod("getinfo", signature = "xgb.DMatrix", + definition = function(object, name) { + if (typeof(name) != "character") { + stop("xgb.getinfo: name must be character") + } + if (class(object) != "xgb.DMatrix") { + stop("xgb.setinfo: first argument dtrain must be xgb.DMatrix") + } + if (name != "label" && name != "weight" && name != "base_margin") { + stop(paste("xgb.getinfo: unknown info name", name)) + } + ret <- .Call("XGDMatrixGetInfo_R", object, name, PACKAGE = "xgboost") + return(ret) + }) + diff --git a/R-package/R/predict.xgb.Booster.R b/R-package/R/predict.xgb.Booster.R index 25cb5d6aa..390ac689e 100644 --- a/R-package/R/predict.xgb.Booster.R +++ b/R-package/R/predict.xgb.Booster.R @@ -1,16 +1,37 @@ -#' @export setClass("xgb.Booster") +#' Predict method for eXtreme Gradient Boosting model +#' +#' Predicted values based on xgboost model object. +#' +#' @param object Object of class "xgb.Boost" +#' @param newdata takes \code{matrix}, \code{dgCMatrix}, local data file or +#' \code{xgb.DMatrix}. +#' @param outputmargin whether the prediction should be shown in the original +#' value of sum of functions, when outputmargin=TRUE, the prediction is +#' untransformed margin value. In logistic regression, outputmargin=T will +#' output value before logistic transformation. +#' @param ntreelimit limit number of trees used in prediction, this parameter is only valid for gbtree, but not for gblinear. +#' set it to be value bigger than 0. It will use all trees by default. +#' @examples +#' data(iris) +#' bst <- xgboost(as.matrix(iris[,1:4]),as.numeric(iris[,5]), nrounds = 2) +#' pred <- predict(bst, as.matrix(iris[,1:4])) #' @export -setMethod("predict", - signature = "xgb.Booster", - definition = function(object, newdata, outputmargin = FALSE) - { - if (class(newdata) != "xgb.DMatrix") { - newdata = xgb.DMatrix(newdata) - } - ret <- .Call("XGBoosterPredict_R", object, newdata, - as.integer(outputmargin), PACKAGE="xgboost") - return(ret) - }) - +#' +setMethod("predict", signature = "xgb.Booster", + definition = function(object, newdata, outputmargin = FALSE, ntreelimit = NULL) { + if (class(newdata) != "xgb.DMatrix") { + newdata <- xgb.DMatrix(newdata) + } + if (is.null(ntreelimit)) { + ntreelimit <- 0 + } else { + if (ntreelimit < 1){ + stop("predict: ntreelimit must be equal to or greater than 1") + } + } + ret <- .Call("XGBoosterPredict_R", object, newdata, as.integer(outputmargin), as.integer(ntreelimit), PACKAGE = "xgboost") + return(ret) +}) + diff --git a/R-package/R/slice.xgb.DMatrix.R b/R-package/R/slice.xgb.DMatrix.R new file mode 100644 index 000000000..8a93efc4d --- /dev/null +++ b/R-package/R/slice.xgb.DMatrix.R @@ -0,0 +1,33 @@ +setClass('xgb.DMatrix') + +#' Get a new DMatrix containing the specified rows of +#' orginal xgb.DMatrix object +#' +#' Get a new DMatrix containing the specified rows of +#' orginal xgb.DMatrix object +#' +#' @examples +#' data(iris) +#' iris[,5] <- as.numeric(iris[,5]) +#' dtrain <- xgb.DMatrix(as.matrix(iris[,1:4]), label=iris[,5]) +#' dsub <- slice(dtrain, 1:3) +#' @rdname slice +#' @export +#' +slice <- function(object, ...){ + UseMethod("slice") +} + +#' @param object Object of class "xgb.DMatrix" +#' @param idxset a integer vector of indices of rows needed +#' @param ... other parameters +#' @rdname slice +#' @method slice xgb.DMatrix +setMethod("slice", signature = "xgb.DMatrix", + definition = function(object, idxset, ...) { + if (class(object) != "xgb.DMatrix") { + stop("slice: first argument dtrain must be xgb.DMatrix") + } + ret <- .Call("XGDMatrixSliceDMatrix_R", object, idxset, PACKAGE = "xgboost") + return(structure(ret, class = "xgb.DMatrix")) + }) diff --git a/R-package/R/utils.R b/R-package/R/utils.R index 5ed4c8979..da602478a 100644 --- a/R-package/R/utils.R +++ b/R-package/R/utils.R @@ -1,128 +1,139 @@ +#' @importClassesFrom Matrix dgCMatrix dgeMatrix +#' @import methods + # depends on matrix .onLoad <- function(libname, pkgname) { - library.dynam("xgboost", pkgname, libname); + library.dynam("xgboost", pkgname, libname) } .onUnload <- function(libpath) { - library.dynam.unload("xgboost", libpath); + library.dynam.unload("xgboost", libpath) } # set information into dmatrix, this mutate dmatrix xgb.setinfo <- function(dmat, name, info) { - if (class(dmat) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.setinfo: first argument dtrain must be xgb.DMatrix"); - } - if (name == "label") { - .Call("XGDMatrixSetInfo_R", dmat, name, as.numeric(info), PACKAGE="xgboost") - return(TRUE) - } - if (name == "weight") { - .Call("XGDMatrixSetInfo_R", dmat, name, as.numeric(info), PACKAGE="xgboost") - return(TRUE) - } - if (name == "base_margin") { - .Call("XGDMatrixSetInfo_R", dmat, name, as.numeric(info), PACKAGE="xgboost") - return(TRUE) - } - if (name == "group") { - .Call("XGDMatrixSetInfo_R", dmat, name, as.integer(info), PACKAGE="xgboost") - return(TRUE) - } - stop(paste("xgb.setinfo: unknown info name", name)) - return(FALSE) + if (class(dmat) != "xgb.DMatrix") { + stop("xgb.setinfo: first argument dtrain must be xgb.DMatrix") + } + if (name == "label") { + .Call("XGDMatrixSetInfo_R", dmat, name, as.numeric(info), + PACKAGE = "xgboost") + return(TRUE) + } + if (name == "weight") { + .Call("XGDMatrixSetInfo_R", dmat, name, as.numeric(info), + PACKAGE = "xgboost") + return(TRUE) + } + if (name == "base_margin") { + .Call("XGDMatrixSetInfo_R", dmat, name, as.numeric(info), + PACKAGE = "xgboost") + return(TRUE) + } + if (name == "group") { + .Call("XGDMatrixSetInfo_R", dmat, name, as.integer(info), + PACKAGE = "xgboost") + return(TRUE) + } + stop(paste("xgb.setinfo: unknown info name", name)) + return(FALSE) } # construct a Booster from cachelist xgb.Booster <- function(params = list(), cachelist = list(), modelfile = NULL) { - if (typeof(cachelist) != "list") { - stop("xgb.Booster: only accepts list of DMatrix as cachelist") + if (typeof(cachelist) != "list") { + stop("xgb.Booster: only accepts list of DMatrix as cachelist") + } + for (dm in cachelist) { + if (class(dm) != "xgb.DMatrix") { + stop("xgb.Booster: only accepts list of DMatrix as cachelist") } - for (dm in cachelist) { - if (class(dm) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.Booster: only accepts list of DMatrix as cachelist") - } + } + handle <- .Call("XGBoosterCreate_R", cachelist, PACKAGE = "xgboost") + if (length(params) != 0) { + for (i in 1:length(params)) { + p <- params[i] + .Call("XGBoosterSetParam_R", handle, names(p), as.character(p), + PACKAGE = "xgboost") } - handle <- .Call("XGBoosterCreate_R", cachelist, PACKAGE="xgboost") - .Call("XGBoosterSetParam_R", handle, "seed", "0", PACKAGE="xgboost") - if (length(params) != 0) { - for (i in 1:length(params)) { - p <- params[i] - .Call("XGBoosterSetParam_R", handle, names(p), as.character(p), PACKAGE="xgboost") - } + } + if (!is.null(modelfile)) { + if (typeof(modelfile) != "character") { + stop("xgb.Booster: modelfile must be character") } - if (!is.null(modelfile)) { - if (typeof(modelfile) != "character"){ - stop("xgb.Booster: modelfile must be character"); - } - .Call("XGBoosterLoadModel_R", handle, modelfile, PACKAGE="xgboost") - } - return(structure(handle, class="xgb.Booster")) + .Call("XGBoosterLoadModel_R", handle, modelfile, PACKAGE = "xgboost") + } + return(structure(handle, class = "xgb.Booster")) } # predict, depreciated xgb.predict <- function(booster, dmat, outputmargin = FALSE) { - if (class(booster) != "xgb.Booster") { - stop("xgb.predict: first argument must be type xgb.Booster") - } - if (class(dmat) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.predict: second argument must be type xgb.DMatrix") - } - ret <- .Call("XGBoosterPredict_R", booster, dmat, as.integer(outputmargin), PACKAGE="xgboost") - return(ret) + if (class(booster) != "xgb.Booster") { + stop("xgb.predict: first argument must be type xgb.Booster") + } + if (class(dmat) != "xgb.DMatrix") { + stop("xgb.predict: second argument must be type xgb.DMatrix") + } + ret <- .Call("XGBoosterPredict_R", booster, dmat, as.integer(outputmargin), + PACKAGE = "xgboost") + return(ret) } -##-------------------------------------- -# the following are low level iteratively function, not needed -# if you do not want to use them -#--------------------------------------- +## ----the following are low level iteratively function, not needed if +## you do not want to use them --------------------------------------- # iteratively update booster with dtrain xgb.iter.update <- function(booster, dtrain, iter) { - if (class(booster) != "xgb.Booster") { - stop("xgb.iter.update: first argument must be type xgb.Booster") - } - if (class(dtrain) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.iter.update: second argument must be type xgb.DMatrix") - } - .Call("XGBoosterUpdateOneIter_R", booster, as.integer(iter), dtrain, PACKAGE="xgboost") - return(TRUE) + if (class(booster) != "xgb.Booster") { + stop("xgb.iter.update: first argument must be type xgb.Booster") + } + if (class(dtrain) != "xgb.DMatrix") { + stop("xgb.iter.update: second argument must be type xgb.DMatrix") + } + .Call("XGBoosterUpdateOneIter_R", booster, as.integer(iter), dtrain, + PACKAGE = "xgboost") + return(TRUE) } # iteratively update booster with customized statistics xgb.iter.boost <- function(booster, dtrain, gpair) { - if (class(booster) != "xgb.Booster") { - stop("xgb.iter.update: first argument must be type xgb.Booster") - } - if (class(dtrain) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.iter.update: second argument must be type xgb.DMatrix") - } - .Call("XGBoosterBoostOneIter_R", booster, dtrain, gpair$grad, gpair$hess, PACKAGE="xgboost") - return(TRUE) + if (class(booster) != "xgb.Booster") { + stop("xgb.iter.update: first argument must be type xgb.Booster") + } + if (class(dtrain) != "xgb.DMatrix") { + stop("xgb.iter.update: second argument must be type xgb.DMatrix") + } + .Call("XGBoosterBoostOneIter_R", booster, dtrain, gpair$grad, gpair$hess, + PACKAGE = "xgboost") + return(TRUE) } # iteratively evaluate one iteration xgb.iter.eval <- function(booster, watchlist, iter) { - if (class(booster) != "xgb.Booster") { - stop("xgb.eval: first argument must be type xgb.Booster") - } - if (typeof(watchlist) != "list") { - stop("xgb.eval: only accepts list of DMatrix as watchlist") - } - for (w in watchlist) { - if (class(w) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.eval: watch list can only contain xgb.DMatrix") - } + if (class(booster) != "xgb.Booster") { + stop("xgb.eval: first argument must be type xgb.Booster") + } + if (typeof(watchlist) != "list") { + stop("xgb.eval: only accepts list of DMatrix as watchlist") + } + for (w in watchlist) { + if (class(w) != "xgb.DMatrix") { + stop("xgb.eval: watch list can only contain xgb.DMatrix") } + } + if (length(watchlist) != 0) { evnames <- list() - if (length(watchlist) != 0) { - for (i in 1:length(watchlist)) { - w <- watchlist[i] - if (length(names(w)) == 0) { - stop("xgb.eval: name tag must be presented for every elements in watchlist") - } - evnames <- append(evnames, names(w)) - } + for (i in 1:length(watchlist)) { + w <- watchlist[i] + if (length(names(w)) == 0) { + stop("xgb.eval: name tag must be presented for every elements in watchlist") + } + evnames <- append(evnames, names(w)) } - msg <- .Call("XGBoosterEvalOneIter_R", booster, as.integer(iter), watchlist, evnames, PACKAGE="xgboost") - return(msg) -} + msg <- .Call("XGBoosterEvalOneIter_R", booster, as.integer(iter), watchlist, + evnames, PACKAGE = "xgboost") + } else { + msg <- "" + } + return(msg) +} diff --git a/R-package/R/xgb.DMatrix.R b/R-package/R/xgb.DMatrix.R index b5835a4ae..d52847ef2 100644 --- a/R-package/R/xgb.DMatrix.R +++ b/R-package/R/xgb.DMatrix.R @@ -1,22 +1,45 @@ -# constructing DMatrix -xgb.DMatrix <- function(data, missing=0.0, ...) { - if (typeof(data) == "character") { - handle <- .Call("XGDMatrixCreateFromFile_R", data, as.integer(FALSE), PACKAGE="xgboost") - } else if(is.matrix(data)) { - handle <- .Call("XGDMatrixCreateFromMat_R", data, missing, PACKAGE="xgboost") - } else if(class(data) == "dgCMatrix") { - handle <- .Call("XGDMatrixCreateFromCSC_R", data@p, data@i, data@x, PACKAGE="xgboost") - } else { - stop(paste("xgb.DMatrix: does not support to construct from ", typeof(data))) - } - dmat <- structure(handle, class="xgb.DMatrix") - - info = list(...) - if (length(info)==0) - return(dmat) - for (i in 1:length(info)) { - p = info[i] - xgb.setinfo(dmat, names(p), p[[1]]) - } +#' Contruct xgb.DMatrix object +#' +#' Contruct xgb.DMatrix object from dense matrix, sparse matrix or local file. +#' +#' @param data a \code{matrix} object, a \code{dgCMatrix} object or a character +#' indicating the data file. +#' @param info a list of information of the xgb.DMatrix object +#' @param missing Missing is only used when input is dense matrix, pick a float +# value that represents missing value. Sometime a data use 0 or other extreme value to represents missing values. +# +#' @param ... other information to pass to \code{info}. +#' +#' @examples +#' data(iris) +#' iris[,5] <- as.numeric(iris[,5]) +#' dtrain <- xgb.DMatrix(as.matrix(iris[,1:4]), label=iris[,5]) +#' xgb.DMatrix.save(dtrain, 'iris.xgb.DMatrix') +#' dtrain <- xgb.DMatrix('iris.xgb.DMatrix') +#' @export +#' +xgb.DMatrix <- function(data, info = list(), missing = 0, ...) { + if (typeof(data) == "character") { + handle <- .Call("XGDMatrixCreateFromFile_R", data, as.integer(FALSE), + PACKAGE = "xgboost") + } else if (is.matrix(data)) { + handle <- .Call("XGDMatrixCreateFromMat_R", data, missing, + PACKAGE = "xgboost") + } else if (class(data) == "dgCMatrix") { + handle <- .Call("XGDMatrixCreateFromCSC_R", data@p, data@i, data@x, + PACKAGE = "xgboost") + } else { + stop(paste("xgb.DMatrix: does not support to construct from ", + typeof(data))) + } + dmat <- structure(handle, class = "xgb.DMatrix") + + info <- append(info, list(...)) + if (length(info) == 0) return(dmat) -} + for (i in 1:length(info)) { + p <- info[i] + xgb.setinfo(dmat, names(p), p[[1]]) + } + return(dmat) +} diff --git a/R-package/R/xgb.DMatrix.save.R b/R-package/R/xgb.DMatrix.save.R new file mode 100644 index 000000000..4fcb71301 --- /dev/null +++ b/R-package/R/xgb.DMatrix.save.R @@ -0,0 +1,27 @@ +#' Save xgb.DMatrix object to binary file +#' +#' Save xgb.DMatrix object to binary file +#' +#' @param DMatrix the model object. +#' @param fname the name of the binary file. +#' +#' @examples +#' data(iris) +#' iris[,5] <- as.numeric(iris[,5]) +#' dtrain <- xgb.DMatrix(as.matrix(iris[,1:4]), label=iris[,5]) +#' xgb.DMatrix.save(dtrain, 'iris.xgb.DMatrix') +#' dtrain <- xgb.DMatrix('iris.xgb.DMatrix') +#' @export +#' +xgb.DMatrix.save <- function(DMatrix, fname) { + if (typeof(fname) != "character") { + stop("xgb.save: fname must be character") + } + if (class(DMatrix) == "xgb.DMatrix") { + .Call("XGDMatrixSaveBinary_R", DMatrix, fname, as.integer(FALSE), + PACKAGE = "xgboost") + return(TRUE) + } + stop("xgb.save: the input must be either xgb.DMatrix or xgb.Booster") + return(FALSE) +} diff --git a/R-package/R/xgb.dump.R b/R-package/R/xgb.dump.R index b53cd8b46..09406dc99 100644 --- a/R-package/R/xgb.dump.R +++ b/R-package/R/xgb.dump.R @@ -1,11 +1,29 @@ -# dump model -xgb.dump <- function(booster, fname, fmap = "") { - if (class(booster) != "xgb.Booster") { - stop("xgb.dump: first argument must be type xgb.Booster") - } - if (typeof(fname) != "character"){ - stop("xgb.dump: second argument must be type character") - } - .Call("XGBoosterDumpModel_R", booster, fname, fmap, PACKAGE="xgboost") - return(TRUE) -} +#' Save xgboost model to text file +#' +#' Save a xgboost model to text file. Could be parsed later. +#' +#' @param model the model object. +#' @param fname the name of the binary file. +#' @param fmap feature map file representing the type of feature. +#' Detailed description could be found at +#' \url{https://github.com/tqchen/xgboost/wiki/Binary-Classification#dump-model}. +#' Run inst/examples/demo.R for the result and inst/examples/featmap.txt +#' for example Format. +#' +#' +#' @examples +#' data(iris) +#' bst <- xgboost(as.matrix(iris[,1:4]),as.numeric(iris[,5]), nrounds = 2) +#' xgb.dump(bst, 'iris.xgb.model.dump') +#' @export +#' +xgb.dump <- function(model, fname, fmap = "") { + if (class(model) != "xgb.Booster") { + stop("xgb.dump: first argument must be type xgb.Booster") + } + if (typeof(fname) != "character") { + stop("xgb.dump: second argument must be type character") + } + .Call("XGBoosterDumpModel_R", model, fname, fmap, PACKAGE = "xgboost") + return(TRUE) +} diff --git a/R-package/R/xgb.getinfo.R b/R-package/R/xgb.getinfo.R deleted file mode 100644 index a8952826d..000000000 --- a/R-package/R/xgb.getinfo.R +++ /dev/null @@ -1,16 +0,0 @@ -# get information from dmatrix -xgb.getinfo <- function(dmat, name) { - if (typeof(name) != "character") { - stop("xgb.getinfo: name must be character") - } - if (class(dmat) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.setinfo: first argument dtrain must be xgb.DMatrix"); - } - if (name != "label" && - name != "weight" && - name != "base_margin" ) { - stop(paste("xgb.getinfo: unknown info name", name)) - } - ret <- .Call("XGDMatrixGetInfo_R", dmat, name, PACKAGE="xgboost") - return(ret) -} diff --git a/R-package/R/xgb.load.R b/R-package/R/xgb.load.R index 2d89620ff..626c08d0d 100644 --- a/R-package/R/xgb.load.R +++ b/R-package/R/xgb.load.R @@ -1,5 +1,19 @@ +#' Load xgboost model from binary file +#' +#' Load xgboost model from the binary model file +#' +#' @param modelfile the name of the binary file. +#' +#' @examples +#' data(iris) +#' bst <- xgboost(as.matrix(iris[,1:4]),as.numeric(iris[,5]), nrounds = 2) +#' xgb.save(bst, 'iris.xgb.model') +#' bst <- xgb.load('iris.xgb.model') +#' pred <- predict(bst, as.matrix(iris[,1:4])) +#' @export +#' xgb.load <- function(modelfile) { - if (is.null(modelfile)) - stop('xgb.load: modelfile cannot be NULL') - xgb.Booster(modelfile=modelfile) -} + if (is.null(modelfile)) + stop("xgb.load: modelfile cannot be NULL") + xgb.Booster(modelfile = modelfile) +} diff --git a/R-package/R/xgb.save.R b/R-package/R/xgb.save.R index 355c20f12..64add0ca9 100644 --- a/R-package/R/xgb.save.R +++ b/R-package/R/xgb.save.R @@ -1,16 +1,27 @@ -# save model or DMatrix to file -xgb.save <- function(handle, fname) { - if (typeof(fname) != "character") { - stop("xgb.save: fname must be character") - } - if (class(handle) == "xgb.Booster") { - .Call("XGBoosterSaveModel_R", handle, fname, PACKAGE="xgboost") - return(TRUE) - } - if (class(handle) == "xgb.DMatrix") { - .Call("XGDMatrixSaveBinary_R", handle, fname, as.integer(FALSE), PACKAGE="xgboost") - return(TRUE) - } - stop("xgb.save: the input must be either xgb.DMatrix or xgb.Booster") - return(FALSE) -} +#' Save xgboost model to binary file +#' +#' Save xgboost model from xgboost or xgb.train +#' +#' @param model the model object. +#' @param fname the name of the binary file. +#' +#' @examples +#' data(iris) +#' bst <- xgboost(as.matrix(iris[,1:4]),as.numeric(iris[,5]), nrounds = 2) +#' xgb.save(bst, 'iris.xgb.model') +#' bst <- xgb.load('iris.xgb.model') +#' pred <- predict(bst, as.matrix(iris[,1:4])) +#' @export +#' +xgb.save <- function(model, fname) { + if (typeof(fname) != "character") { + stop("xgb.save: fname must be character") + } + if (class(model) == "xgb.Booster") { + .Call("XGBoosterSaveModel_R", model, fname, PACKAGE = "xgboost") + return(TRUE) + } + stop("xgb.save: the input must be xgb.Booster. Use xgb.DMatrix.save to save + xgb.DMatrix object.") + return(FALSE) +} diff --git a/R-package/R/xgb.train.R b/R-package/R/xgb.train.R index ba595f801..58a575d03 100644 --- a/R-package/R/xgb.train.R +++ b/R-package/R/xgb.train.R @@ -1,38 +1,112 @@ -# train a model using given parameters -xgb.train <- function(params, dtrain, nrounds=10, watchlist=list(), obj=NULL, feval=NULL) { - if (typeof(params) != "list") { - stop("xgb.train: first argument params must be list"); +#' eXtreme Gradient Boosting Training +#' +#' The training function of xgboost +#' +#' @param params the list of parameters. Commonly used ones are: +#' \itemize{ +#' \item \code{objective} objective function, common ones are +#' \itemize{ +#' \item \code{reg:linear} linear regression +#' \item \code{binary:logistic} logistic regression for classification +#' } +#' \item \code{eta} step size of each boosting step +#' \item \code{max_depth} maximum depth of the tree +#' \item \code{nthread} number of thread used in training, if not set, all threads are used +#' } +#' +#' See \url{https://github.com/tqchen/xgboost/wiki/Parameters} for +#' further details. See also inst/examples/demo.R for walkthrough example in R. +#' @param dtrain takes an \code{xgb.DMatrix} as the input. +#' @param nrounds the max number of iterations +#' @param watchlist what information should be printed when \code{verbose=1} or +#' \code{verbose=2}. Watchlist is used to specify validation set monitoring +#' during training. For example user can specify +#' watchlist=list(validation1=mat1, validation2=mat2) to watch +#' the performance of each round's model on mat1 and mat2 +#' +#' @param obj customized objective function. Returns gradient and second order +#' gradient with given prediction and dtrain, +#' @param feval custimized evaluation function. Returns +#' \code{list(metric='metric-name', value='metric-value')} with given +#' prediction and dtrain, +#' @param ... other parameters to pass to \code{params}. +#' +#' @details +#' This is the training function for xgboost. +#' +#' Parallelization is automatically enabled if OpenMP is present. +#' Number of threads can also be manually specified via "nthread" parameter. +#' +#' This function only accepts an \code{xgb.DMatrix} object as the input. +#' It supports advanced features such as watchlist, customized objective function, +#' therefore it is more flexible than \code{\link{xgboost}}. +#' +#' +#' @examples +#' data(iris) +#' iris[,5] <- as.numeric(iris[,5]) +#' dtrain <- xgb.DMatrix(as.matrix(iris[,1:4]), label=iris[,5]) +#' dtest <- dtrain +#' watchlist <- list(eval = dtest, train = dtrain) +#' param <- list(max_depth = 2, eta = 1, silent = 1) +#' logregobj <- function(preds, dtrain) { +#' labels <- getinfo(dtrain, "label") +#' preds <- 1/(1 + exp(-preds)) +#' grad <- preds - labels +#' hess <- preds * (1 - preds) +#' return(list(grad = grad, hess = hess)) +#' } +#' evalerror <- function(preds, dtrain) { +#' labels <- getinfo(dtrain, "label") +#' err <- as.numeric(sum(labels != (preds > 0)))/length(labels) +#' return(list(metric = "error", value = err)) +#' } +#' bst <- xgb.train(param, dtrain, nround = 2, watchlist, logregobj, evalerror) +#' @export +#' +xgb.train <- function(params=list(), dtrain, nrounds, watchlist = list(), + obj = NULL, feval = NULL, ...) { + if (typeof(params) != "list") { + stop("xgb.train: first argument params must be list") + } + if (class(dtrain) != "xgb.DMatrix") { + stop("xgb.train: second argument dtrain must be xgb.DMatrix") + } + params = append(params, list(...)) + bst <- xgb.Booster(params, append(watchlist, dtrain)) + for (i in 1:nrounds) { + if (is.null(obj)) { + succ <- xgb.iter.update(bst, dtrain, i - 1) + } else { + pred <- xgb.predict(bst, dtrain) + gpair <- obj(pred, dtrain) + succ <- xgb.iter.boost(bst, dtrain, gpair) } - if (class(dtrain) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.train: second argument dtrain must be xgb.DMatrix"); - } - bst <- xgb.Booster(params, append(watchlist,dtrain)) - for (i in 1:nrounds) { - if (is.null(obj)) { - succ <- xgb.iter.update(bst, dtrain, i-1) - } else { - pred <- xgb.predict(bst, dtrain) - gpair <- obj(pred, dtrain) - succ <- xgb.iter.boost(bst, dtrain, gpair) - } - if (length(watchlist) != 0) { - if (is.null(feval)) { - msg <- xgb.iter.eval(bst, watchlist, i-1) - cat(msg); cat("\n") - } else { - cat("["); cat(i); cat("]"); - for (j in 1:length(watchlist)) { - w <- watchlist[j] - if (length(names(w)) == 0) { - stop("xgb.eval: name tag must be presented for every elements in watchlist") - } - ret <- feval(xgb.predict(bst, w[[1]]), w[[1]]) - cat("\t"); cat(names(w)); cat("-"); cat(ret$metric); - cat(":"); cat(ret$value) - } - cat("\n") - } + if (length(watchlist) != 0) { + if (is.null(feval)) { + msg <- xgb.iter.eval(bst, watchlist, i - 1) + cat(msg) + cat("\n") + } else { + cat("[") + cat(i) + cat("]") + for (j in 1:length(watchlist)) { + w <- watchlist[j] + if (length(names(w)) == 0) { + stop("xgb.eval: name tag must be presented for every elements in watchlist") + } + ret <- feval(xgb.predict(bst, w[[1]]), w[[1]]) + cat("\t") + cat(names(w)) + cat("-") + cat(ret$metric) + cat(":") + cat(ret$value) } + cat("\n") + } } - return(bst) -} + } + return(bst) +} diff --git a/R-package/R/xgboost.R b/R-package/R/xgboost.R index c452dfde0..6f4633fb8 100644 --- a/R-package/R/xgboost.R +++ b/R-package/R/xgboost.R @@ -1,49 +1,71 @@ -# Main function for xgboost-package - -xgboost = function(x=NULL,y=NULL,DMatrix=NULL, file=NULL, validation=NULL, - nrounds=10, obj=NULL, feval=NULL, margin=NULL, verbose = T, ...) -{ - if (!is.null(DMatrix)) - dtrain = DMatrix - else - { - if (is.null(x) && is.null(y)) - { - if (is.null(file)) - stop('xgboost need input data, either R objects, local files or DMatrix object.') - dtrain = xgb.DMatrix(file) - } - else - dtrain = xgb.DMatrix(x, label=y) - if (!is.null(margin)) - { - succ <- xgb.setinfo(dtrain, "base_margin", margin) - if (!succ) - warning('Attemp to use margin failed.') - } - } - - params = list(...) - - watchlist=list() - if (verbose) - { - if (!is.null(validation)) - { - if (class(validation)!='xgb.DMatrix') - dtest = xgb.DMatrix(validation) - else - dtest = validation - watchlist = list(eval=dtest,train=dtrain) - } - - else - watchlist = list(train=dtrain) - } - - bst <- xgb.train(params, dtrain, nrounds, watchlist, obj, feval) - - return(bst) -} - - +#' eXtreme Gradient Boosting (Tree) library +#' +#' A simple interface for xgboost in R +#' +#' @param data takes \code{matrix}, \code{dgCMatrix}, local data file or +#' \code{xgb.DMatrix}. +#' @param label the response variable. User should not set this field, +# if data is local data file or \code{xgb.DMatrix}. +#' @param params the list of parameters. Commonly used ones are: +#' \itemize{ +#' \item \code{objective} objective function, common ones are +#' \itemize{ +#' \item \code{reg:linear} linear regression +#' \item \code{binary:logistic} logistic regression for classification +#' } +#' \item \code{eta} step size of each boosting step +#' \item \code{max_depth} maximum depth of the tree +#' \item \code{nthread} number of thread used in training, if not set, all threads are used +#' } +#' +#' See \url{https://github.com/tqchen/xgboost/wiki/Parameters} for +#' further details. See also inst/examples/demo.R for walkthrough example in R. +#' @param nrounds the max number of iterations +#' @param verbose If 0, xgboost will stay silent. If 1, xgboost will print +#' information of performance. If 2, xgboost will print information of both +#' performance and construction progress information +#' @param ... other parameters to pass to \code{params}. +#' +#' @details +#' This is the modeling function for xgboost. +#' +#' Parallelization is automatically enabled if OpenMP is present. +#' Number of threads can also be manually specified via "nthread" parameter +#' +#' @examples +#' data(iris) +#' bst <- xgboost(as.matrix(iris[,1:4]),as.numeric(iris[,5]), nrounds = 2) +#' pred <- predict(bst, as.matrix(iris[,1:4])) +#' @export +#' +xgboost <- function(data = NULL, label = NULL, params = list(), nrounds, + verbose = 1, ...) { + inClass <- class(data) + if (inClass == "dgCMatrix" || inClass == "matrix") { + if (is.null(label)) + stop("xgboost: need label when data is a matrix") + dtrain <- xgb.DMatrix(data, label = label) + } else { + if (!is.null(label)) + warning("xgboost: label will be ignored.") + if (inClass == "character") + dtrain <- xgb.DMatrix(data) else if (inClass == "xgb.DMatrix") + dtrain <- data else stop("xgboost: Invalid input of data") + } + + if (verbose > 1) { + silent <- 0 + } else { + silent <- 1 + } + + params <- append(params, list(silent = silent)) + params <- append(params, list(...)) + + if (verbose > 0) + watchlist <- list(train = dtrain) else watchlist <- list() + + bst <- xgb.train(params, dtrain, nrounds, watchlist) + + return(bst) +} diff --git a/R-package/README.md b/R-package/README.md index 03cddedd1..60df71154 100644 --- a/R-package/README.md +++ b/R-package/README.md @@ -1,10 +1,21 @@ -This is subfolder for experimental version of R package. +# R package for xgboost. -Not yet ready. +## Installation -Installation: +For up-to-date version(which is recommended), please install from github. Windows user will need to install [RTools](http://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/) first. ```r require(devtools) install_github('xgboost','tqchen',subdir='R-package') ``` + +For stable version on CRAN, please run + +```r +install.packages('xgboost') +``` + +## Examples + +* Please visit [demo](https://github.com/tqchen/xgboost/blob/master/R-package/inst/examples/demo.R) for walk throughe example. +* See also the [example scripts](https://github.com/tqchen/xgboost/tree/master/demo/kaggle-higgs) for Kaggle Higgs Challenge, including [speedtest script](https://github.com/tqchen/xgboost/blob/master/demo/kaggle-higgs/speedtest.R) on this dataset. diff --git a/R-package/inst/examples/demo-new.R b/R-package/inst/examples/demo-new.R deleted file mode 100644 index 01f44ee9f..000000000 --- a/R-package/inst/examples/demo-new.R +++ /dev/null @@ -1,133 +0,0 @@ -require(xgboost) -require(methods) - -# helper function to read libsvm format -# this is very badly written, load in dense, and convert to sparse -# use this only for demo purpose -# adopted from https://github.com/zygmuntz/r-libsvm-format-read-write/blob/master/f_read.libsvm.r -read.libsvm = function(fname, maxcol) { - content = readLines(fname) - nline = length(content) - label = numeric(nline) - mat = matrix(0, nline, maxcol+1) - for (i in 1:nline) { - arr = as.vector(strsplit(content[i], " ")[[1]]) - label[i] = as.numeric(arr[[1]]) - for (j in 2:length(arr)) { - kv = strsplit(arr[j], ":")[[1]] - # to avoid 0 index - findex = as.integer(kv[1]) + 1 - fvalue = as.numeric(kv[2]) - mat[i,findex] = fvalue - } - } - mat = as(mat, "sparseMatrix") - return(list(label=label, data=mat)) -} - -############################ -# Test xgb.DMatrix with local file, sparse matrix and dense matrix in R. -############################ - -# Directly read in local file -dtrain = xgb.DMatrix('agaricus.txt.train') -class(dtrain) - -# read file in R -csc = read.libsvm("agaricus.txt.train", 126) -y = csc$label -x = csc$data - -# x as Sparse Matrix -class(x) -dtrain = xgb.DMatrix(x, label=y) - -# x as dense matrix -dense.x = as.matrix(x) -dtrain = xgb.DMatrix(dense.x, label=y) - -############################ -# Test xgboost with local file, sparse matrix and dense matrix in R. -############################ - -# Test with DMatrix object -bst = xgboost(DMatrix=dtrain, max_depth=2, eta=1, silent=1, objective='binary:logistic') - -# Test with local file -bst = xgboost(file='agaricus.txt.train', max_depth=2, eta=1, silent=1, objective='binary:logistic') - -# Test with Sparse Matrix -bst = xgboost(x = x, y = y, max_depth=2, eta=1, silent=1, objective='binary:logistic') - -# Test with dense Matrix -bst = xgboost(x = dense.x, y = y, max_depth=2, eta=1, silent=1, objective='binary:logistic') - -# Test with validation set -bst = xgboost(file='agaricus.txt.train', validation='agaricus.txt.test', - max_depth=2, eta=1, silent=1, objective='binary:logistic') - -############################ -# Test predict -############################ - -# Prediction with DMatrix object -dtest = xgb.DMatrix('agaricus.txt.test') -pred = predict(bst, dtest) - -# Prediction with local test file -pred = predict(bst, 'agaricus.txt.test') - -# Prediction with Sparse Matrix -csc = read.libsvm("agaricus.txt.test", 126) -test.y = csc$label -test.x = csc$data -pred = predict(bst, test.x) - -# Extrac label with xgb.getinfo -labels = xgb.getinfo(dtest, "label") -err = as.numeric(sum(as.integer(pred > 0.5) != labels)) / length(labels) -print(paste("error=",err)) - -############################ -# Save and load model to hard disk -############################ - -# save model to binary local file -xgb.save(bst, 'model.save') - -# load binary model to R -bst = xgb.load('model.save') -pred = predict(bst, test.x) - -# save model to text file -xgb.dump(bst, 'model.dump') - -############################ -# Customized objective and evaluation function -############################ - -# user define objective function, given prediction, return gradient and second order gradient -# this is loglikelihood loss -logregobj = function(preds, dtrain) { - labels = xgb.getinfo(dtrain, "label") - preds = 1.0 / (1.0 + exp(-preds)) - grad = preds - labels - hess = preds * (1.0-preds) - return(list(grad=grad, hess=hess)) -} -# user defined evaluation function, return a list(metric="metric-name", value="metric-value") -# NOTE: when you do customized loss function, the default prediction value is margin -# this may make buildin evalution metric not function properly -# for example, we are doing logistic loss, the prediction is score before logistic transformation -# the buildin evaluation error assumes input is after logistic transformation -# Take this in mind when you use the customization, and maybe you need write customized evaluation function -evalerror = function(preds, dtrain) { - labels = xgb.getinfo(dtrain, "label") - err = as.numeric(sum(labels != (preds > 0.0))) / length(labels) - return(list(metric="error", value=err)) -} - -bst = xgboost(x = x, y = y, max_depth=2, eta=1, silent=1, objective='binary:logistic', - obj=logregobj, feval=evalerror) - - diff --git a/R-package/inst/examples/demo-old.R b/R-package/inst/examples/demo-old.R deleted file mode 100644 index 6332ba37d..000000000 --- a/R-package/inst/examples/demo-old.R +++ /dev/null @@ -1,127 +0,0 @@ -# load xgboost library -require(xgboost) -require(methods) - -# helper function to read libsvm format -# this is very badly written, load in dense, and convert to sparse -# use this only for demo purpose -# adopted from https://github.com/zygmuntz/r-libsvm-format-read-write/blob/master/f_read.libsvm.r -read.libsvm <- function(fname, maxcol) { - content <- readLines(fname) - nline <- length(content) - label <- numeric(nline) - mat <- matrix(0, nline, maxcol+1) - for (i in 1:nline) { - arr <- as.vector(strsplit(content[i], " ")[[1]]) - label[i] <- as.numeric(arr[[1]]) - for (j in 2:length(arr)) { - kv <- strsplit(arr[j], ":")[[1]] - # to avoid 0 index - findex <- as.integer(kv[1]) + 1 - fvalue <- as.numeric(kv[2]) - mat[i,findex] <- fvalue - } - } - mat <- as(mat, "sparseMatrix") - return(list(label=label, data=mat)) -} - -# test code here -dtrain <- xgb.DMatrix("agaricus.txt.train") -dtest <- xgb.DMatrix("agaricus.txt.test") -param = list("bst:max_depth"=2, "bst:eta"=1, "silent"=1, "objective"="binary:logistic") -watchlist <- list("eval"=dtest,"train"=dtrain) -# training xgboost model -bst <- xgb.train(param, dtrain, nround=2, watchlist=watchlist) -# make prediction -preds <- xgb.predict(bst, dtest) -labels <- xgb.getinfo(dtest, "label") -err <- as.numeric(sum(as.integer(preds > 0.5) != labels)) / length(labels) -# print error rate -print(paste("error=",err)) - -# dump model -xgb.dump(bst, "dump.raw.txt") -# dump model with feature map -xgb.dump(bst, "dump.nice.txt", "featmap.txt") - -# save dmatrix into binary buffer -succ <- xgb.save(dtest, "dtest.buffer") -# save model into file -succ <- xgb.save(bst, "xgb.model") -# load model and data in -bst2 <- xgb.Booster(modelfile="xgb.model") -dtest2 <- xgb.DMatrix("dtest.buffer") -preds2 <- xgb.predict(bst2, dtest2) -# assert they are the same -stopifnot(sum(abs(preds2-preds)) == 0) - -### -# build dmatrix from sparseMatrix -### -print ('start running example of build DMatrix from R.sparseMatrix') -csc <- read.libsvm("agaricus.txt.train", 126) -label <- csc$label -data <- csc$data -dtrain <- xgb.DMatrix(data, info=list(label=label) ) -watchlist <- list("eval"=dtest,"train"=dtrain) -bst <- xgb.train(param, dtrain, nround=2, watchlist=watchlist) - -### -# build dmatrix from dense matrix -### -print ('start running example of build DMatrix from R.Matrix') -mat = as.matrix(data) -dtrain <- xgb.DMatrix(mat, info=list(label=label) ) -watchlist <- list("eval"=dtest,"train"=dtrain) -bst <- xgb.train(param, dtrain, nround=2, watchlist=watchlist) - -### -# advanced: cutomsized loss function -# -print("start running example to used cutomized objective function") -# note: for customized objective function, we leave objective as default -# note: what we are getting is margin value in prediction -# you must know what you are doing -param <- list("bst:max_depth" = 2, "bst:eta" = 1, "silent" =1) -# user define objective function, given prediction, return gradient and second order gradient -# this is loglikelihood loss -logregobj <- function(preds, dtrain) { - labels <- xgb.getinfo(dtrain, "label") - preds <- 1.0 / (1.0 + exp(-preds)) - grad <- preds - labels - hess <- preds * (1.0-preds) - return(list(grad=grad, hess=hess)) -} -# user defined evaluation function, return a list(metric="metric-name", value="metric-value") -# NOTE: when you do customized loss function, the default prediction value is margin -# this may make buildin evalution metric not function properly -# for example, we are doing logistic loss, the prediction is score before logistic transformation -# the buildin evaluation error assumes input is after logistic transformation -# Take this in mind when you use the customization, and maybe you need write customized evaluation function -evalerror <- function(preds, dtrain) { - labels <- xgb.getinfo(dtrain, "label") - err <- as.numeric(sum(labels != (preds > 0.0))) / length(labels) - return(list(metric="error", value=err)) -} - -# training with customized objective, we can also do step by step training -# simply look at xgboost.py"s implementation of train -bst <- xgb.train(param, dtrain, nround=2, watchlist, logregobj, evalerror) - -### -# advanced: start from a initial base prediction -# -print ("start running example to start from a initial prediction") -# specify parameters via map, definition are same as c++ version -param = list("bst:max_depth"=2, "bst:eta"=1, "silent"=1, "objective"="binary:logistic") -# train xgboost for 1 round -bst <- xgb.train( param, dtrain, 1, watchlist ) -# Note: we need the margin value instead of transformed prediction in set_base_margin -# do predict with output_margin=True, will always give you margin values before logistic transformation -ptrain <- xgb.predict(bst, dtrain, outputmargin=TRUE) -ptest <- xgb.predict(bst, dtest, outputmargin=TRUE) -succ <- xgb.setinfo(dtrain, "base_margin", ptrain) -succ <- xgb.setinfo(dtest, "base_margin", ptest) -print ("this is result of running from initial prediction") -bst <- xgb.train( param, dtrain, 1, watchlist ) diff --git a/R-package/inst/examples/demo.R b/R-package/inst/examples/demo.R index d4a8698a3..b1299a7d1 100644 --- a/R-package/inst/examples/demo.R +++ b/R-package/inst/examples/demo.R @@ -1,103 +1,153 @@ require(xgboost) require(methods) -# helper function to read libsvm format -# this is very badly written, load in dense, and convert to sparse -# use this only for demo purpose -# adopted from https://github.com/zygmuntz/r-libsvm-format-read-write/blob/master/f_read.libsvm.r -read.libsvm = function(fname, maxcol) { - content = readLines(fname) - nline = length(content) - label = numeric(nline) - mat = matrix(0, nline, maxcol+1) - for (i in 1:nline) { - arr = as.vector(strsplit(content[i], " ")[[1]]) - label[i] = as.numeric(arr[[1]]) - for (j in 2:length(arr)) { - kv = strsplit(arr[j], ":")[[1]] - # to avoid 0 index - findex = as.integer(kv[1]) + 1 - fvalue = as.numeric(kv[2]) - mat[i,findex] = fvalue - } +# helper function to read libsvm format this is very badly written, load in dense, and convert to sparse +# use this only for demo purpose adopted from +# https://github.com/zygmuntz/r-libsvm-format-read-write/blob/master/f_read.libsvm.r +read.libsvm <- function(fname, maxcol) { + content <- readLines(fname) + nline <- length(content) + label <- numeric(nline) + mat <- matrix(0, nline, maxcol + 1) + for (i in 1:nline) { + arr <- as.vector(strsplit(content[i], " ")[[1]]) + label[i] <- as.numeric(arr[[1]]) + for (j in 2:length(arr)) { + kv <- strsplit(arr[j], ":")[[1]] + # to avoid 0 index + findex <- as.integer(kv[1]) + 1 + fvalue <- as.numeric(kv[2]) + mat[i, findex] <- fvalue } - mat = as(mat, "sparseMatrix") - return(list(label=label, data=mat)) + } + mat <- as(mat, "sparseMatrix") + return(list(label = label, data = mat)) } -# Parameter setting +############################ Test xgb.DMatrix with local file, sparse matrix and dense matrix in R. + +# Directly read in local file dtrain <- xgb.DMatrix("agaricus.txt.train") -dtest <- xgb.DMatrix("agaricus.txt.test") -param = list("bst:max_depth"=2, "bst:eta"=1, "silent"=1, "objective"="binary:logistic") -watchlist = list("eval"=dtest,"train"=dtrain) +class(dtrain) -########################### -# Train from local file -########################### +# read file in R +csc <- read.libsvm("agaricus.txt.train", 126) +y <- csc$label +x <- csc$data -# Training -bst = xgboost(file='agaricus.txt.train',params=param,watchlist=watchlist) -# Prediction -pred = predict(bst, 'agaricus.txt.test') -# Performance -labels = xgb.getinfo(dtest, "label") -err = as.numeric(sum(as.integer(pred > 0.5) != labels)) / length(labels) -print(paste("error=",err)) - -########################### -# Train from R object -########################### - -csc = read.libsvm("agaricus.txt.train", 126) -y = csc$label -x = csc$data # x as Sparse Matrix class(x) +dtrain <- xgb.DMatrix(x, label = y) -# Training -bst = xgboost(x,y,params=param,watchlist=watchlist) -# Prediction -pred = predict(bst, 'agaricus.txt.test') -# Performance -labels = xgb.getinfo(dtest, "label") -err = as.numeric(sum(as.integer(pred > 0.5) != labels)) / length(labels) -print(paste("error=",err)) +# x as dense matrix +dense.x <- as.matrix(x) +dtrain <- xgb.DMatrix(dense.x, label = y) -# Training with dense matrix -x = as.matrix(x) -bst = xgboost(x,y,params=param,watchlist=watchlist) +############################ Test xgboost with local file, sparse matrix and dense matrix in R. -########################### -# Train with customization -########################### +# Test with DMatrix object +bst <- xgboost(data = dtrain, max_depth = 2, eta = 1, nround = 2, + objective = "binary:logistic") -# user define objective function, given prediction, return gradient and second order gradient -# this is loglikelihood loss -logregobj = function(preds, dtrain) { - labels = xgb.getinfo(dtrain, "label") - preds = 1.0 / (1.0 + exp(-preds)) - grad = preds - labels - hess = preds * (1.0-preds) - return(list(grad=grad, hess=hess)) +# Verbose = 0,1,2 +bst <- xgboost(data = dtrain, max_depth = 2, eta = 1, nround = 2, + objective = "binary:logistic", verbose = 0) +bst <- xgboost(data = dtrain, max_depth = 2, eta = 1, nround = 2, + objective = "binary:logistic", verbose = 1) +bst <- xgboost(data = dtrain, max_depth = 2, eta = 1, nround = 2, + objective = "binary:logistic", verbose = 2) + +# Test with local file +bst <- xgboost(data = "agaricus.txt.train", max_depth = 2, eta = 1,nround = 2, + objective = "binary:logistic") + +# Test with Sparse Matrix +bst <- xgboost(data = x, label = y, max_depth = 2, eta = 1, nround = 2, + objective = "binary:logistic") + +# Test with dense Matrix +bst <- xgboost(data = dense.x, label = y, max_depth = 2, eta = 1, nround = 2, + objective = "binary:logistic") + + +############################ Test predict + +# Prediction with DMatrix object +dtest <- xgb.DMatrix("agaricus.txt.test") +pred <- predict(bst, dtest) + +# Prediction with local test file +pred <- predict(bst, "agaricus.txt.test") + +# Prediction with Sparse Matrix +csc <- read.libsvm("agaricus.txt.test", 126) +test.y <- csc$label +test.x <- csc$data +pred <- predict(bst, test.x) + +# Extrac label with getinfo +labels <- getinfo(dtest, "label") +err <- as.numeric(sum(as.integer(pred > 0.5) != labels))/length(labels) +print(paste("error=", err)) + +############################ Save and load model to hard disk + +# save model to binary local file +xgb.save(bst, "xgboost.model") + +# load binary model to R +bst <- xgb.load("xgboost.model") +pred <- predict(bst, test.x) + +# save model to text file +xgb.dump(bst, "dump.raw.txt") +# save model to text file, with feature map +xgb.dump(bst, "dump.nice.txt", "featmap.txt") + +# save a DMatrix object to hard disk +xgb.DMatrix.save(dtrain, "dtrain.buffer") + +# load a DMatrix object to R +dtrain <- xgb.DMatrix("dtrain.buffer") + +############################ More flexible training function xgb.train + +param <- list(max_depth = 2, eta = 1, silent = 1, objective = "binary:logistic") +watchlist <- list(eval = dtest, train = dtrain) + +# training xgboost model +bst <- xgb.train(param, dtrain, nround = 2, watchlist = watchlist) + +############################ cutomsized loss function + +param <- list(max_depth = 2, eta = 1, silent = 1) + +# note: for customized objective function, we leave objective as default note: what we are getting is +# margin value in prediction you must know what you are doing + +# user define objective function, given prediction, return gradient and second order gradient this is +# loglikelihood loss +logregobj <- function(preds, dtrain) { + labels <- getinfo(dtrain, "label") + preds <- 1/(1 + exp(-preds)) + grad <- preds - labels + hess <- preds * (1 - preds) + return(list(grad = grad, hess = hess)) } -# user defined evaluation function, return a list(metric="metric-name", value="metric-value") -# NOTE: when you do customized loss function, the default prediction value is margin -# this may make buildin evalution metric not function properly -# for example, we are doing logistic loss, the prediction is score before logistic transformation -# the buildin evaluation error assumes input is after logistic transformation -# Take this in mind when you use the customization, and maybe you need write customized evaluation function -evalerror = function(preds, dtrain) { - labels = xgb.getinfo(dtrain, "label") - err = as.numeric(sum(labels != (preds > 0.0))) / length(labels) - return(list(metric="error", value=err)) +# user defined evaluation function, return a list(metric='metric-name', value='metric-value') NOTE: when +# you do customized loss function, the default prediction value is margin this may make buildin +# evalution metric not function properly for example, we are doing logistic loss, the prediction is +# score before logistic transformation the buildin evaluation error assumes input is after logistic +# transformation Take this in mind when you use the customization, and maybe you need write customized +# evaluation function +evalerror <- function(preds, dtrain) { + labels <- getinfo(dtrain, "label") + err <- as.numeric(sum(labels != (preds > 0)))/length(labels) + return(list(metric = "error", value = err)) } -bst = xgboost(x,y,params=param,watchlist=watchlist,obj=logregobj, feval=evalerror) +# training with customized objective, we can also do step by step training simply look at xgboost.py's +# implementation of train +bst <- xgb.train(param, dtrain, nround = 2, watchlist, logregobj, evalerror) -############################ -# Train with previous result -############################ - -bst = xgboost(x,y,params=param,watchlist=watchlist) -pred = predict(bst, 'agaricus.txt.train', outputmargin=TRUE) -bst2 = xgboost(x,y,params=param,watchlist=watchlist,margin=pred) + diff --git a/R-package/man/getinfo.Rd b/R-package/man/getinfo.Rd new file mode 100644 index 000000000..05a25c152 --- /dev/null +++ b/R-package/man/getinfo.Rd @@ -0,0 +1,28 @@ +% Generated by roxygen2 (4.0.1): do not edit by hand +\docType{methods} +\name{getinfo} +\alias{getinfo} +\alias{getinfo,xgb.DMatrix-method} +\title{Get information of an xgb.DMatrix object} +\usage{ +getinfo(object, ...) + +\S4method{getinfo}{xgb.DMatrix}(object, name) +} +\arguments{ +\item{object}{Object of class "xgb.DMatrix"} + +\item{name}{the name of the field to get} + +\item{...}{other parameters} +} +\description{ +Get information of an xgb.DMatrix object +} +\examples{ +data(iris) +iris[,5] <- as.numeric(iris[,5]) +dtrain <- xgb.DMatrix(as.matrix(iris[,1:4]), label=iris[,5]) +labels <- getinfo(dtrain, "label") +} + diff --git a/R-package/man/predict-xgb.Booster-method.Rd b/R-package/man/predict-xgb.Booster-method.Rd new file mode 100644 index 000000000..d192997d2 --- /dev/null +++ b/R-package/man/predict-xgb.Booster-method.Rd @@ -0,0 +1,32 @@ +% Generated by roxygen2 (4.0.1): do not edit by hand +\docType{methods} +\name{predict,xgb.Booster-method} +\alias{predict,xgb.Booster-method} +\title{Predict method for eXtreme Gradient Boosting model} +\usage{ +\S4method{predict}{xgb.Booster}(object, newdata, outputmargin = FALSE, + ntreelimit = NULL) +} +\arguments{ +\item{object}{Object of class "xgb.Boost"} + +\item{newdata}{takes \code{matrix}, \code{dgCMatrix}, local data file or +\code{xgb.DMatrix}.} + +\item{outputmargin}{whether the prediction should be shown in the original +value of sum of functions, when outputmargin=TRUE, the prediction is +untransformed margin value. In logistic regression, outputmargin=T will +output value before logistic transformation.} + +\item{ntreelimit}{limit number of trees used in prediction, this parameter is only valid for gbtree, but not for gblinear. +set it to be value bigger than 0. It will use all trees by default.} +} +\description{ +Predicted values based on xgboost model object. +} +\examples{ +data(iris) +bst <- xgboost(as.matrix(iris[,1:4]),as.numeric(iris[,5]), nrounds = 2) +pred <- predict(bst, as.matrix(iris[,1:4])) +} + diff --git a/R-package/man/slice.Rd b/R-package/man/slice.Rd new file mode 100644 index 000000000..7acb14a32 --- /dev/null +++ b/R-package/man/slice.Rd @@ -0,0 +1,30 @@ +% Generated by roxygen2 (4.0.1): do not edit by hand +\docType{methods} +\name{slice} +\alias{slice} +\alias{slice,xgb.DMatrix-method} +\title{Get a new DMatrix containing the specified rows of +orginal xgb.DMatrix object} +\usage{ +slice(object, ...) + +\S4method{slice}{xgb.DMatrix}(object, idxset, ...) +} +\arguments{ +\item{object}{Object of class "xgb.DMatrix"} + +\item{idxset}{a integer vector of indices of rows needed} + +\item{...}{other parameters} +} +\description{ +Get a new DMatrix containing the specified rows of +orginal xgb.DMatrix object +} +\examples{ +data(iris) +iris[,5] <- as.numeric(iris[,5]) +dtrain <- xgb.DMatrix(as.matrix(iris[,1:4]), label=iris[,5]) +dsub <- slice(dtrain, 1:3) +} + diff --git a/R-package/man/xgb.DMatrix.Rd b/R-package/man/xgb.DMatrix.Rd new file mode 100644 index 000000000..166d69f68 --- /dev/null +++ b/R-package/man/xgb.DMatrix.Rd @@ -0,0 +1,28 @@ +% Generated by roxygen2 (4.0.1): do not edit by hand +\name{xgb.DMatrix} +\alias{xgb.DMatrix} +\title{Contruct xgb.DMatrix object} +\usage{ +xgb.DMatrix(data, info = list(), missing = 0, ...) +} +\arguments{ +\item{data}{a \code{matrix} object, a \code{dgCMatrix} object or a character +indicating the data file.} + +\item{info}{a list of information of the xgb.DMatrix object} + +\item{missing}{Missing is only used when input is dense matrix, pick a float} + +\item{...}{other information to pass to \code{info}.} +} +\description{ +Contruct xgb.DMatrix object from dense matrix, sparse matrix or local file. +} +\examples{ +data(iris) +iris[,5] <- as.numeric(iris[,5]) +dtrain <- xgb.DMatrix(as.matrix(iris[,1:4]), label=iris[,5]) +xgb.DMatrix.save(dtrain, 'iris.xgb.DMatrix') +dtrain <- xgb.DMatrix('iris.xgb.DMatrix') +} + diff --git a/R-package/man/xgb.DMatrix.save.Rd b/R-package/man/xgb.DMatrix.save.Rd new file mode 100644 index 000000000..e5e70501d --- /dev/null +++ b/R-package/man/xgb.DMatrix.save.Rd @@ -0,0 +1,23 @@ +% Generated by roxygen2 (4.0.1): do not edit by hand +\name{xgb.DMatrix.save} +\alias{xgb.DMatrix.save} +\title{Save xgb.DMatrix object to binary file} +\usage{ +xgb.DMatrix.save(DMatrix, fname) +} +\arguments{ +\item{DMatrix}{the model object.} + +\item{fname}{the name of the binary file.} +} +\description{ +Save xgb.DMatrix object to binary file +} +\examples{ +data(iris) +iris[,5] <- as.numeric(iris[,5]) +dtrain <- xgb.DMatrix(as.matrix(iris[,1:4]), label=iris[,5]) +xgb.DMatrix.save(dtrain, 'iris.xgb.DMatrix') +dtrain <- xgb.DMatrix('iris.xgb.DMatrix') +} + diff --git a/R-package/man/xgb.dump.Rd b/R-package/man/xgb.dump.Rd new file mode 100644 index 000000000..4d6933811 --- /dev/null +++ b/R-package/man/xgb.dump.Rd @@ -0,0 +1,27 @@ +% Generated by roxygen2 (4.0.1): do not edit by hand +\name{xgb.dump} +\alias{xgb.dump} +\title{Save xgboost model to text file} +\usage{ +xgb.dump(model, fname, fmap = "") +} +\arguments{ +\item{model}{the model object.} + +\item{fname}{the name of the binary file.} + +\item{fmap}{feature map file representing the type of feature. + Detailed description could be found at + \url{https://github.com/tqchen/xgboost/wiki/Binary-Classification#dump-model}. + Run inst/examples/demo.R for the result and inst/examples/featmap.txt + for example Format.} +} +\description{ +Save a xgboost model to text file. Could be parsed later. +} +\examples{ +data(iris) +bst <- xgboost(as.matrix(iris[,1:4]),as.numeric(iris[,5]), nrounds = 2) +xgb.dump(bst, 'iris.xgb.model.dump') +} + diff --git a/R-package/man/xgb.load.Rd b/R-package/man/xgb.load.Rd new file mode 100644 index 000000000..980daf88d --- /dev/null +++ b/R-package/man/xgb.load.Rd @@ -0,0 +1,21 @@ +% Generated by roxygen2 (4.0.1): do not edit by hand +\name{xgb.load} +\alias{xgb.load} +\title{Load xgboost model from binary file} +\usage{ +xgb.load(modelfile) +} +\arguments{ +\item{modelfile}{the name of the binary file.} +} +\description{ +Load xgboost model from the binary model file +} +\examples{ +data(iris) +bst <- xgboost(as.matrix(iris[,1:4]),as.numeric(iris[,5]), nrounds = 2) +xgb.save(bst, 'iris.xgb.model') +bst <- xgb.load('iris.xgb.model') +pred <- predict(bst, as.matrix(iris[,1:4])) +} + diff --git a/R-package/man/xgb.save.Rd b/R-package/man/xgb.save.Rd new file mode 100644 index 000000000..ba390d1b4 --- /dev/null +++ b/R-package/man/xgb.save.Rd @@ -0,0 +1,23 @@ +% Generated by roxygen2 (4.0.1): do not edit by hand +\name{xgb.save} +\alias{xgb.save} +\title{Save xgboost model to binary file} +\usage{ +xgb.save(model, fname) +} +\arguments{ +\item{model}{the model object.} + +\item{fname}{the name of the binary file.} +} +\description{ +Save xgboost model from xgboost or xgb.train +} +\examples{ +data(iris) +bst <- xgboost(as.matrix(iris[,1:4]),as.numeric(iris[,5]), nrounds = 2) +xgb.save(bst, 'iris.xgb.model') +bst <- xgb.load('iris.xgb.model') +pred <- predict(bst, as.matrix(iris[,1:4])) +} + diff --git a/R-package/man/xgb.train.Rd b/R-package/man/xgb.train.Rd new file mode 100644 index 000000000..4da3b0013 --- /dev/null +++ b/R-package/man/xgb.train.Rd @@ -0,0 +1,78 @@ +% Generated by roxygen2 (4.0.1): do not edit by hand +\name{xgb.train} +\alias{xgb.train} +\title{eXtreme Gradient Boosting Training} +\usage{ +xgb.train(params = list(), dtrain, nrounds, watchlist = list(), + obj = NULL, feval = NULL, ...) +} +\arguments{ +\item{params}{the list of parameters. Commonly used ones are: +\itemize{ + \item \code{objective} objective function, common ones are + \itemize{ + \item \code{reg:linear} linear regression + \item \code{binary:logistic} logistic regression for classification + } + \item \code{eta} step size of each boosting step + \item \code{max_depth} maximum depth of the tree + \item \code{nthread} number of thread used in training, if not set, all threads are used +} + + See \url{https://github.com/tqchen/xgboost/wiki/Parameters} for + further details. See also inst/examples/demo.R for walkthrough example in R.} + +\item{dtrain}{takes an \code{xgb.DMatrix} as the input.} + +\item{nrounds}{the max number of iterations} + +\item{watchlist}{what information should be printed when \code{verbose=1} or + \code{verbose=2}. Watchlist is used to specify validation set monitoring + during training. For example user can specify + watchlist=list(validation1=mat1, validation2=mat2) to watch + the performance of each round's model on mat1 and mat2} + +\item{obj}{customized objective function. Returns gradient and second order +gradient with given prediction and dtrain,} + +\item{feval}{custimized evaluation function. Returns +\code{list(metric='metric-name', value='metric-value')} with given +prediction and dtrain,} + +\item{...}{other parameters to pass to \code{params}.} +} +\description{ +The training function of xgboost +} +\details{ +This is the training function for xgboost. + +Parallelization is automatically enabled if OpenMP is present. +Number of threads can also be manually specified via "nthread" parameter. + +This function only accepts an \code{xgb.DMatrix} object as the input. +It supports advanced features such as watchlist, customized objective function, +therefore it is more flexible than \code{\link{xgboost}}. +} +\examples{ +data(iris) +iris[,5] <- as.numeric(iris[,5]) +dtrain <- xgb.DMatrix(as.matrix(iris[,1:4]), label=iris[,5]) +dtest <- dtrain +watchlist <- list(eval = dtest, train = dtrain) +param <- list(max_depth = 2, eta = 1, silent = 1) +logregobj <- function(preds, dtrain) { + labels <- getinfo(dtrain, "label") + preds <- 1/(1 + exp(-preds)) + grad <- preds - labels + hess <- preds * (1 - preds) + return(list(grad = grad, hess = hess)) +} +evalerror <- function(preds, dtrain) { + labels <- getinfo(dtrain, "label") + err <- as.numeric(sum(labels != (preds > 0)))/length(labels) + return(list(metric = "error", value = err)) +} +bst <- xgb.train(param, dtrain, nround = 2, watchlist, logregobj, evalerror) +} + diff --git a/R-package/man/xgboost.Rd b/R-package/man/xgboost.Rd new file mode 100644 index 000000000..2b6c1a124 --- /dev/null +++ b/R-package/man/xgboost.Rd @@ -0,0 +1,52 @@ +% Generated by roxygen2 (4.0.1): do not edit by hand +\name{xgboost} +\alias{xgboost} +\title{eXtreme Gradient Boosting (Tree) library} +\usage{ +xgboost(data = NULL, label = NULL, params = list(), nrounds, + verbose = 1, ...) +} +\arguments{ +\item{data}{takes \code{matrix}, \code{dgCMatrix}, local data file or +\code{xgb.DMatrix}.} + +\item{label}{the response variable. User should not set this field,} + +\item{params}{the list of parameters. Commonly used ones are: +\itemize{ + \item \code{objective} objective function, common ones are + \itemize{ + \item \code{reg:linear} linear regression + \item \code{binary:logistic} logistic regression for classification + } + \item \code{eta} step size of each boosting step + \item \code{max_depth} maximum depth of the tree + \item \code{nthread} number of thread used in training, if not set, all threads are used +} + + See \url{https://github.com/tqchen/xgboost/wiki/Parameters} for + further details. See also inst/examples/demo.R for walkthrough example in R.} + +\item{nrounds}{the max number of iterations} + +\item{verbose}{If 0, xgboost will stay silent. If 1, xgboost will print +information of performance. If 2, xgboost will print information of both +performance and construction progress information} + +\item{...}{other parameters to pass to \code{params}.} +} +\description{ +A simple interface for xgboost in R +} +\details{ +This is the modeling function for xgboost. + +Parallelization is automatically enabled if OpenMP is present. +Number of threads can also be manually specified via "nthread" parameter +} +\examples{ +data(iris) +bst <- xgboost(as.matrix(iris[,1:4]),as.numeric(iris[,5]), nrounds = 2) +pred <- predict(bst, as.matrix(iris[,1:4])) +} + diff --git a/R-package/src/Makevars b/R-package/src/Makevars index 10b2661d0..44dce490e 100644 --- a/R-package/src/Makevars +++ b/R-package/src/Makevars @@ -1,28 +1,9 @@ +# package root +PKGROOT=../../ # _*_ mode: Makefile; _*_ -export CC = gcc -export CXX = g++ - -# expose these flags to R CMD SHLIB -PKG_CPPFLAGS = -O3 -Wno-unknown-pragmas -DXGBOOST_CUSTOMIZE_ERROR_ -fPIC $(SHLIB_OPENMP_CFLAGS) +PKG_CPPFLAGS= -DXGBOOST_CUSTOMIZE_MSG_ -DXGBOOST_CUSTOMIZE_PRNG_ -DXGBOOST_STRICT_CXX98_ -I$(PKGROOT) +PKG_CXXFLAGS= $(SHLIB_OPENMP_CFLAGS) PKG_LIBS = $(SHLIB_OPENMP_CFLAGS) +OBJECTS= xgboost_R.o xgboost_assert.o $(PKGROOT)/wrapper/xgboost_wrapper.o $(PKGROOT)/src/io/io.o $(PKGROOT)/src/gbm/gbm.o $(PKGROOT)/src/tree/updater.o -ifeq ($(no_omp),1) - PKG_CPPFLAGS += -DDISABLE_OPENMP -endif - -CXXOBJ= xgboost_wrapper.o xgboost_io.o -OBJECTS= xgboost_R.o $(CXXOBJ) - -.PHONY: all clean -all: $(SHLIB) -$(SHLIB): $(OBJECTS) - -xgboost_wrapper.o: ../../wrapper/xgboost_wrapper.cpp -xgboost_io.o: ../../src/io/io.cpp - -$(CXXOBJ) : - $(CXX) -c $(PKG_CPPFLAGS) -o $@ $(firstword $(filter %.cpp %.c, $^) ) - -clean: - rm -rf *.so *.o *~ *.dll diff --git a/R-package/src/Makevars.win b/R-package/src/Makevars.win index 5d2261230..289f1a15a 100644 --- a/R-package/src/Makevars.win +++ b/R-package/src/Makevars.win @@ -1,32 +1,7 @@ +# package root +PKGROOT=../../ # _*_ mode: Makefile; _*_ -export CC = gcc -export CXX = g++ - -# expose these flags to R CMD SHLIB -PKG_CPPFLAGS = -O3 -Wno-unknown-pragmas -DXGBOOST_CUSTOMIZE_ERROR_ -fopenmp -fPIC $(SHLIB_OPENMP_CFLAGS) +PKG_CPPFLAGS= -DXGBOOST_CUSTOMIZE_MSG_ -DXGBOOST_CUSTOMIZE_PRNG_ -DXGBOOST_STRICT_CXX98_ -I$(PKGROOT) +PKG_CXXFLAGS= $(SHLIB_OPENMP_CFLAGS) PKG_LIBS = $(SHLIB_OPENMP_CFLAGS) - -# add flag to build native code even in cross compiler -ifeq "$(WIN)" "64" - PKG_CPPFLAGS += -m64 -endif - -ifeq ($(no_omp),1) - PKG_CPPFLAGS += -DDISABLE_OPENMP -endif - -CXXOBJ= xgboost_wrapper.o xgboost_io.o -OBJECTS= xgboost_R.o $(CXXOBJ) - -.PHONY: all clean -all: $(SHLIB) -$(SHLIB): $(OBJECTS) - -xgboost_wrapper.o: ../../wrapper/xgboost_wrapper.cpp -xgboost_io.o: ../../src/io/io.cpp - -$(CXXOBJ) : - $(CXX) -c $(PKG_CPPFLAGS) -o $@ $(firstword $(filter %.cpp %.c, $^) ) - -clean: - rm -rf *.so *.o *~ *.dll +OBJECTS= xgboost_R.o xgboost_assert.o $(PKGROOT)/wrapper/xgboost_wrapper.o $(PKGROOT)/src/io/io.o $(PKGROOT)/src/gbm/gbm.o $(PKGROOT)/src/tree/updater.o diff --git a/R-package/src/xgboost_R.cpp b/R-package/src/xgboost_R.cpp index 1ca232509..bbb99615a 100644 --- a/R-package/src/xgboost_R.cpp +++ b/R-package/src/xgboost_R.cpp @@ -2,25 +2,54 @@ #include #include #include +#include #include "xgboost_R.h" -#include "../../wrapper/xgboost_wrapper.h" -#include "../../src/utils/utils.h" -#include "../../src/utils/omp.h" -#include "../../src/utils/matrix_csr.h" - +#include "wrapper/xgboost_wrapper.h" +#include "src/utils/utils.h" +#include "src/utils/omp.h" +using namespace std; using namespace xgboost; + +extern "C" { + void XGBoostAssert_R(int exp, const char *fmt, ...); + void XGBoostCheck_R(int exp, const char *fmt, ...); + int XGBoostSPrintf_R(char *buf, size_t size, const char *fmt, ...); +} + // implements error handling namespace xgboost { namespace utils { -void HandleAssertError(const char *msg) { - error("%s", msg); -} -void HandleCheckError(const char *msg) { - error("%s", msg); +extern "C" { + void (*Printf)(const char *fmt, ...) = Rprintf; + int (*SPrintf)(char *buf, size_t size, const char *fmt, ...) = XGBoostSPrintf_R; + void (*Assert)(int exp, const char *fmt, ...) = XGBoostAssert_R; + void (*Check)(int exp, const char *fmt, ...) = XGBoostCheck_R; + void (*Error)(const char *fmt, ...) = error; } } // namespace utils + +namespace random { +void Seed(unsigned seed) { + warning("parameter seed is ignored, please set random seed using set.seed"); +} +double Uniform(void) { + return unif_rand(); +} +double Normal(void) { + return norm_rand(); +} +} // namespace random } // namespace xgboost +// call before wrapper starts +inline void _WrapperBegin(void) { + GetRNGstate(); +} +// call after wrapper starts +inline void _WrapperEnd(void) { + PutRNGstate(); +} + extern "C" { void _DMatrixFinalizer(SEXP ext) { if (R_ExternalPtrAddr(ext) == NULL) return; @@ -28,14 +57,17 @@ extern "C" { R_ClearExternalPtr(ext); } SEXP XGDMatrixCreateFromFile_R(SEXP fname, SEXP silent) { + _WrapperBegin(); void *handle = XGDMatrixCreateFromFile(CHAR(asChar(fname)), asInteger(silent)); SEXP ret = PROTECT(R_MakeExternalPtr(handle, R_NilValue, R_NilValue)); R_RegisterCFinalizerEx(ret, _DMatrixFinalizer, TRUE); UNPROTECT(1); + _WrapperEnd(); return ret; } SEXP XGDMatrixCreateFromMat_R(SEXP mat, SEXP missing) { + _WrapperBegin(); SEXP dim = getAttrib(mat, R_DimSymbol); int nrow = INTEGER(dim)[0]; int ncol = INTEGER(dim)[1]; @@ -47,55 +79,64 @@ extern "C" { data[i * ncol +j] = din[i + nrow * j]; } } - void *handle = XGDMatrixCreateFromMat(&data[0], nrow, ncol, asReal(missing)); + void *handle = XGDMatrixCreateFromMat(BeginPtr(data), nrow, ncol, asReal(missing)); SEXP ret = PROTECT(R_MakeExternalPtr(handle, R_NilValue, R_NilValue)); R_RegisterCFinalizerEx(ret, _DMatrixFinalizer, TRUE); UNPROTECT(1); + _WrapperEnd(); return ret; } SEXP XGDMatrixCreateFromCSC_R(SEXP indptr, SEXP indices, SEXP data) { - const int *col_ptr = INTEGER(indptr); - const int *row_index = INTEGER(indices); - const double *col_data = REAL(data); - int ncol = length(indptr) - 1; + _WrapperBegin(); + const int *p_indptr = INTEGER(indptr); + const int *p_indices = INTEGER(indices); + const double *p_data = REAL(data); + int nindptr = length(indptr); int ndata = length(data); - // transform into CSR format - std::vector row_ptr; - std::vector< std::pair > csr_data; - utils::SparseCSRMBuilder, false, bst_ulong> builder(row_ptr, csr_data); - builder.InitBudget(); - for (int i = 0; i < ncol; ++i) { - for (int j = col_ptr[i]; j < col_ptr[i+1]; ++j) { - builder.AddBudget(row_index[j]); - } + std::vector col_ptr_(nindptr); + std::vector indices_(ndata); + std::vector data_(ndata); + + for (int i = 0; i < nindptr; ++i) { + col_ptr_[i] = static_cast(p_indptr[i]); } - builder.InitStorage(); - for (int i = 0; i < ncol; ++i) { - for (int j = col_ptr[i]; j < col_ptr[i+1]; ++j) { - builder.PushElem(row_index[j], std::make_pair(i, col_data[j])); - } - } - utils::Assert(csr_data.size() == static_cast(ndata), "BUG CreateFromCSC"); - std::vector row_data(ndata); - std::vector col_index(ndata); #pragma omp parallel for schedule(static) for (int i = 0; i < ndata; ++i) { - col_index[i] = csr_data[i].first; - row_data[i] = csr_data[i].second; + indices_[i] = static_cast(p_indices[i]); + data_[i] = static_cast(p_data[i]); } - void *handle = XGDMatrixCreateFromCSR(&row_ptr[0], &col_index[0], &row_data[0], row_ptr.size(), ndata ); + void *handle = XGDMatrixCreateFromCSC(BeginPtr(col_ptr_), BeginPtr(indices_), + BeginPtr(data_), nindptr, ndata); SEXP ret = PROTECT(R_MakeExternalPtr(handle, R_NilValue, R_NilValue)); R_RegisterCFinalizerEx(ret, _DMatrixFinalizer, TRUE); UNPROTECT(1); + _WrapperEnd(); return ret; } + SEXP XGDMatrixSliceDMatrix_R(SEXP handle, SEXP idxset) { + _WrapperBegin(); + int len = length(idxset); + std::vector idxvec(len); + for (int i = 0; i < len; ++i) { + idxvec[i] = INTEGER(idxset)[i] - 1; + } + void *res = XGDMatrixSliceDMatrix(R_ExternalPtrAddr(handle), BeginPtr(idxvec), len); + SEXP ret = PROTECT(R_MakeExternalPtr(res, R_NilValue, R_NilValue)); + R_RegisterCFinalizerEx(ret, _DMatrixFinalizer, TRUE); + UNPROTECT(1); + _WrapperEnd(); + return ret; + } void XGDMatrixSaveBinary_R(SEXP handle, SEXP fname, SEXP silent) { + _WrapperBegin(); XGDMatrixSaveBinary(R_ExternalPtrAddr(handle), CHAR(asChar(fname)), asInteger(silent)); + _WrapperEnd(); } void XGDMatrixSetInfo_R(SEXP handle, SEXP field, SEXP array) { + _WrapperBegin(); int len = length(array); const char *name = CHAR(asChar(field)); if (!strcmp("group", name)) { @@ -104,7 +145,8 @@ extern "C" { for (int i = 0; i < len; ++i) { vec[i] = static_cast(INTEGER(array)[i]); } - XGDMatrixSetGroup(R_ExternalPtrAddr(handle), &vec[0], len); + XGDMatrixSetGroup(R_ExternalPtrAddr(handle), BeginPtr(vec), len); + _WrapperEnd(); return; } { @@ -115,10 +157,12 @@ extern "C" { } XGDMatrixSetFloatInfo(R_ExternalPtrAddr(handle), CHAR(asChar(field)), - &vec[0], len); + BeginPtr(vec), len); } + _WrapperEnd(); } SEXP XGDMatrixGetInfo_R(SEXP handle, SEXP field) { + _WrapperBegin(); bst_ulong olen; const float *res = XGDMatrixGetFloatInfo(R_ExternalPtrAddr(handle), CHAR(asChar(field)), &olen); @@ -127,6 +171,7 @@ extern "C" { REAL(ret)[i] = res[i]; } UNPROTECT(1); + _WrapperEnd(); return ret; } // functions related to booster @@ -136,28 +181,35 @@ extern "C" { R_ClearExternalPtr(ext); } SEXP XGBoosterCreate_R(SEXP dmats) { + _WrapperBegin(); int len = length(dmats); std::vector dvec; for (int i = 0; i < len; ++i){ dvec.push_back(R_ExternalPtrAddr(VECTOR_ELT(dmats, i))); } - void *handle = XGBoosterCreate(&dvec[0], dvec.size()); + void *handle = XGBoosterCreate(BeginPtr(dvec), dvec.size()); SEXP ret = PROTECT(R_MakeExternalPtr(handle, R_NilValue, R_NilValue)); R_RegisterCFinalizerEx(ret, _BoosterFinalizer, TRUE); UNPROTECT(1); + _WrapperEnd(); return ret; } void XGBoosterSetParam_R(SEXP handle, SEXP name, SEXP val) { + _WrapperBegin(); XGBoosterSetParam(R_ExternalPtrAddr(handle), CHAR(asChar(name)), CHAR(asChar(val))); + _WrapperEnd(); } void XGBoosterUpdateOneIter_R(SEXP handle, SEXP iter, SEXP dtrain) { + _WrapperBegin(); XGBoosterUpdateOneIter(R_ExternalPtrAddr(handle), asInteger(iter), R_ExternalPtrAddr(dtrain)); + _WrapperEnd(); } void XGBoosterBoostOneIter_R(SEXP handle, SEXP dtrain, SEXP grad, SEXP hess) { + _WrapperBegin(); utils::Check(length(grad) == length(hess), "gradient and hess must have same length"); int len = length(grad); std::vector tgrad(len), thess(len); @@ -168,9 +220,11 @@ extern "C" { } XGBoosterBoostOneIter(R_ExternalPtrAddr(handle), R_ExternalPtrAddr(dtrain), - &tgrad[0], &thess[0], len); + BeginPtr(tgrad), BeginPtr(thess), len); + _WrapperEnd(); } SEXP XGBoosterEvalOneIter_R(SEXP handle, SEXP iter, SEXP dmats, SEXP evnames) { + _WrapperBegin(); utils::Check(length(dmats) == length(evnames), "dmats and evnams must have same length"); int len = length(dmats); std::vector vec_dmats; @@ -185,28 +239,37 @@ extern "C" { } return mkString(XGBoosterEvalOneIter(R_ExternalPtrAddr(handle), asInteger(iter), - &vec_dmats[0], &vec_sptr[0], len)); + BeginPtr(vec_dmats), BeginPtr(vec_sptr), len)); + _WrapperEnd(); } - SEXP XGBoosterPredict_R(SEXP handle, SEXP dmat, SEXP output_margin) { + SEXP XGBoosterPredict_R(SEXP handle, SEXP dmat, SEXP output_margin, SEXP ntree_limit) { + _WrapperBegin(); bst_ulong olen; const float *res = XGBoosterPredict(R_ExternalPtrAddr(handle), R_ExternalPtrAddr(dmat), asInteger(output_margin), + asInteger(ntree_limit), &olen); SEXP ret = PROTECT(allocVector(REALSXP, olen)); for (size_t i = 0; i < olen; ++i) { REAL(ret)[i] = res[i]; } UNPROTECT(1); + _WrapperEnd(); return ret; } void XGBoosterLoadModel_R(SEXP handle, SEXP fname) { + _WrapperBegin(); XGBoosterLoadModel(R_ExternalPtrAddr(handle), CHAR(asChar(fname))); + _WrapperEnd(); } void XGBoosterSaveModel_R(SEXP handle, SEXP fname) { + _WrapperBegin(); XGBoosterSaveModel(R_ExternalPtrAddr(handle), CHAR(asChar(fname))); + _WrapperEnd(); } void XGBoosterDumpModel_R(SEXP handle, SEXP fname, SEXP fmap) { + _WrapperBegin(); bst_ulong olen; const char **res = XGBoosterDumpModel(R_ExternalPtrAddr(handle), CHAR(asChar(fmap)), @@ -217,5 +280,6 @@ extern "C" { fprintf(fo, "%s", res[i]); } fclose(fo); + _WrapperEnd(); } } diff --git a/R-package/src/xgboost_R.h b/R-package/src/xgboost_R.h index 8e8b2728b..c988ff1e5 100644 --- a/R-package/src/xgboost_R.h +++ b/R-package/src/xgboost_R.h @@ -7,6 +7,7 @@ */ extern "C" { #include +#include } extern "C" { @@ -36,6 +37,13 @@ extern "C" { SEXP XGDMatrixCreateFromCSC_R(SEXP indptr, SEXP indices, SEXP data); + /*! + * \brief create a new dmatrix from sliced content of existing matrix + * \param handle instance of data matrix to be sliced + * \param idxset index set + * \return a sliced new matrix + */ + SEXP XGDMatrixSliceDMatrix_R(SEXP handle, SEXP idxset); /*! * \brief load a data matrix into binary file * \param handle a instance of data matrix @@ -99,8 +107,9 @@ extern "C" { * \param handle handle * \param dmat data matrix * \param output_margin whether only output raw margin value + * \param ntree_limit limit number of trees used in prediction */ - SEXP XGBoosterPredict_R(SEXP handle, SEXP dmat, SEXP output_margin); + SEXP XGBoosterPredict_R(SEXP handle, SEXP dmat, SEXP output_margin, SEXP ntree_limit); /*! * \brief load model from existing file * \param handle handle @@ -120,5 +129,5 @@ extern "C" { * \param fmap name to fmap can be empty string */ void XGBoosterDumpModel_R(SEXP handle, SEXP fname, SEXP fmap); -}; +} #endif // XGBOOST_WRAPPER_R_H_ diff --git a/R-package/src/xgboost_assert.c b/R-package/src/xgboost_assert.c new file mode 100644 index 000000000..20b789492 --- /dev/null +++ b/R-package/src/xgboost_assert.c @@ -0,0 +1,33 @@ +#include +#include +#include + +// implements error handling +void XGBoostAssert_R(int exp, const char *fmt, ...) { + char buf[1024]; + if (exp == 0) { + va_list args; + va_start(args, fmt); + vsprintf(buf, fmt, args); + va_end(args); + error("AssertError:%s\n", buf); + } +} +void XGBoostCheck_R(int exp, const char *fmt, ...) { + char buf[1024]; + if (exp == 0) { + va_list args; + va_start(args, fmt); + vsprintf(buf, fmt, args); + va_end(args); + error("%s\n", buf); + } +} +int XGBoostSPrintf_R(char *buf, size_t size, const char *fmt, ...) { + int ret; + va_list args; + va_start(args, fmt); + ret = vsnprintf(buf, size, fmt, args); + va_end(args); + return ret; +} diff --git a/R-package/vignettes/xgboost.Rnw b/R-package/vignettes/xgboost.Rnw new file mode 100644 index 000000000..9ecceca17 --- /dev/null +++ b/R-package/vignettes/xgboost.Rnw @@ -0,0 +1,212 @@ +\documentclass{article} +\RequirePackage{url} +\usepackage{hyperref} +\RequirePackage{amsmath} +\RequirePackage{natbib} +\RequirePackage[a4paper,lmargin={1.25in},rmargin={1.25in},tmargin={1in},bmargin={1in}]{geometry} + +\makeatletter +% \VignetteIndexEntry{xgboost: eXtreme Gradient Boosting} +%\VignetteKeywords{xgboost, gbm, gradient boosting machines} +%\VignettePackage{xgboost} +% \VignetteEngine{knitr::knitr} +\makeatother + +\begin{document} +%\SweaveOpts{concordance=TRUE} + +<>= +if (require('knitr')) opts_chunk$set(fig.width = 5, fig.height = 5, fig.align = 'center', tidy = FALSE, warning = FALSE, cache = TRUE) +@ + +% +<>= +xgboost.version = '0.3-0' +@ +% + + \begin{center} + \vspace*{6\baselineskip} + \rule{\textwidth}{1.6pt}\vspace*{-\baselineskip}\vspace*{2pt} + \rule{\textwidth}{0.4pt}\\[2\baselineskip] + {\LARGE \textbf{xgboost: eXtreme Gradient Boosting}}\\[1.2\baselineskip] + \rule{\textwidth}{0.4pt}\vspace*{-\baselineskip}\vspace{3.2pt} + \rule{\textwidth}{1.6pt}\\[2\baselineskip] + {\Large Tianqi Chen, Tong He}\\[\baselineskip] + {\large Package Version: \Sexpr{xgboost.version}}\\[\baselineskip] + {\large \today}\par + \vfill + \end{center} + +\thispagestyle{empty} + +\clearpage + +\setcounter{page}{1} + +\section{Introduction} + +This is an introductory document of using the \verb@xgboost@ package in R. + +\verb@xgboost@ is short for eXtreme Gradient Boosting package. It is an efficient + and scalable implementation of gradient boosting framework by \citep{friedman2001greedy}. +The package includes efficient linear model solver and tree learning algorithm. +It supports various objective functions, including regression, classification +and ranking. The package is made to be extendible, so that users are also allowed to define their own objectives easily. It has several features: +\begin{enumerate} + \item{Speed: }{\verb@xgboost@ can automatically do parallel computation on + Windows and Linux, with openmp. It is generally over 10 times faster than + \verb@gbm@.} + \item{Input Type: }{\verb@xgboost@ takes several types of input data:} + \begin{itemize} + \item{Dense Matrix: }{R's dense matrix, i.e. \verb@matrix@} + \item{Sparse Matrix: }{R's sparse matrix \verb@Matrix::dgCMatrix@} + \item{Data File: }{Local data files} + \item{xgb.DMatrix: }{\verb@xgboost@'s own class. Recommended.} + \end{itemize} + \item{Sparsity: }{\verb@xgboost@ accepts sparse input for both tree booster + and linear booster, and is optimized for sparse input.} + \item{Customization: }{\verb@xgboost@ supports customized objective function + and evaluation function} + \item{Performance: }{\verb@xgboost@ has better performance on several different + datasets.} +\end{enumerate} + + +\section{Example with iris} + +In this section, we will illustrate some common usage of \verb@xgboost@. + +<>= +library(xgboost) +data(iris) +bst <- xgboost(as.matrix(iris[,1:4]),as.numeric(iris[,5]), + nrounds = 5) +xgb.save(bst, 'model.save') +bst = xgb.load('model.save') +pred <- predict(bst, as.matrix(iris[,1:4])) +@ + +\verb@xgboost@ is the main function to train a \verb@Booster@, i.e. a model. +\verb@predict@ does prediction on the model. + +Here we can save the model to a binary local file, and load it when needed. +We can't inspect the trees inside. However we have another function to save the +model in plain text. +<>= +xgb.dump(bst, 'model.dump') +@ + +The output looks like + +\begin{verbatim} +booster[0]: +0:[f2<2.45] yes=1,no=2,missing=1 + 1:leaf=0.147059 + 2:[f3<1.65] yes=3,no=4,missing=3 + 3:leaf=0.464151 + 4:leaf=0.722449 +booster[1]: +0:[f2<2.45] yes=1,no=2,missing=1 + 1:leaf=0.103806 + 2:[f2<4.85] yes=3,no=4,missing=3 + 3:leaf=0.316341 + 4:leaf=0.510365 +\end{verbatim} + +It is important to know \verb@xgboost@'s own data type: \verb@xgb.DMatrix@. +It speeds up \verb@xgboost@, and is needed for advanced features such as +training from initial prediction value, weighted training instance. + +We can use \verb@xgb.DMatrix@ to construct an \verb@xgb.DMatrix@ object: +<>= +iris.mat <- as.matrix(iris[,1:4]) +iris.label <- as.numeric(iris[,5]) +diris <- xgb.DMatrix(iris.mat, label = iris.label) +class(diris) +getinfo(diris,'label') +@ + +We can also save the matrix to a binary file. Then load it simply with +\verb@xgb.DMatrix@ +<>= +xgb.DMatrix.save(diris, 'iris.xgb.DMatrix') +diris = xgb.DMatrix('iris.xgb.DMatrix') +@ + +\section{Advanced Examples} + +The function \verb@xgboost@ is a simple function with less parameter, in order +to be R-friendly. The core training function is wrapped in \verb@xgb.train@. It is more flexible than \verb@xgboost@, but it requires users to read the document a bit more carefully. + +\verb@xgb.train@ only accept a \verb@xgb.DMatrix@ object as its input, while it supports advanced features as custom objective and evaluation functions. + +<>= +logregobj <- function(preds, dtrain) { + labels <- getinfo(dtrain, "label") + preds <- 1/(1 + exp(-preds)) + grad <- preds - labels + hess <- preds * (1 - preds) + return(list(grad = grad, hess = hess)) +} + +evalerror <- function(preds, dtrain) { + labels <- getinfo(dtrain, "label") + err <- sqrt(mean((preds-labels)^2)) + return(list(metric = "MSE", value = err)) +} + +dtest <- slice(diris,1:100) +watchlist <- list(eval = dtest, train = diris) +param <- list(max_depth = 2, eta = 1, silent = 1) + +bst <- xgb.train(param, diris, nround = 2, watchlist, logregobj, evalerror) +@ + +The gradient and second order gradient is required for the output of customized +objective function. + +We also have \verb@slice@ for row extraction. It is useful in +cross-validation. + +For a walkthrough demo, please see \verb@R-package/inst/examples/demo.R@ for further +details. + +\section{The Higgs Boson competition} + +We have made a demo for \href{http://www.kaggle.com/c/higgs-boson}{the Higgs +Boson Machine Learning Challenge}. + +Here are the instructions to make a submission +\begin{enumerate} + \item Download the \href{http://www.kaggle.com/c/higgs-boson/data}{datasets} + and extract them to \verb@data/@. + \item Run scripts under \verb@xgboost/demo/kaggle-higgs/@: + \href{https://github.com/tqchen/xgboost/blob/master/demo/kaggle-higgs/higgs-train.R}{higgs-train.R} + and \href{https://github.com/tqchen/xgboost/blob/master/demo/kaggle-higgs/higgs-pred.R}{higgs-pred.R}. + The computation will take less than a minute on Intel i7. + \item Go to the \href{http://www.kaggle.com/c/higgs-boson/submissions/attach}{submission page} + and submit your result. +\end{enumerate} + +We provide \href{https://github.com/tqchen/xgboost/blob/master/demo/kaggle-higgs/speedtest.R}{a script} +to compare the time cost on the higgs dataset with \verb@gbm@ and \verb@xgboost@. +The training set contains 350000 records and 30 features. + +\verb@xgboost@ can automatically do parallel computation. On a machine with Intel +i7-4700MQ and 24GB memories, we found that \verb@xgboost@ costs about 35 seconds, which is about 20 times faster +than \verb@gbm@. When we limited \verb@xgboost@ to use only one thread, it was +still about two times faster than \verb@gbm@. + +Meanwhile, the result from \verb@xgboost@ reaches +\href{http://www.kaggle.com/c/higgs-boson/details/evaluation}{3.60@AMS} with a +single model. This results stands in the +\href{http://www.kaggle.com/c/higgs-boson/leaderboard}{top 30\%} of the +competition. + +\bibliographystyle{jss} +\nocite{*} % list uncited references +\bibliography{xgboost} + +\end{document} + diff --git a/R-package/vignettes/xgboost.bib b/R-package/vignettes/xgboost.bib new file mode 100644 index 000000000..f69866f04 --- /dev/null +++ b/R-package/vignettes/xgboost.bib @@ -0,0 +1,20 @@ +@article{friedman2001greedy, + title={Greedy function approximation: a gradient boosting machine}, + author={Friedman, Jerome H}, + journal={Annals of Statistics}, + pages={1189--1232}, + year={2001}, + publisher={JSTOR} +} + +@article{friedman2000additive, + title={Additive logistic regression: a statistical view of boosting (with discussion and a rejoinder by the authors)}, + author={Friedman, Jerome and Hastie, Trevor and Tibshirani, Robert and others}, + journal={The annals of statistics}, + volume={28}, + number={2}, + pages={337--407}, + year={2000}, + publisher={Institute of Mathematical Statistics} +} + diff --git a/README.md b/README.md deleted file mode 100644 index f37db3e8e..000000000 --- a/README.md +++ /dev/null @@ -1,26 +0,0 @@ -This is a Fork of XGBoost from https://github.com/tqchen/xgboost - -In the main repo you already find 2 windows projects for the porting of the executable and the python library. - -Here you have: - - 1) a c# dll wrapper, meaning the passage from unmanaged to managed code, in https://github.com/giuliohome/xgboost/tree/master/windows/xgboost_sharp_wrapper - - 2) the c# Higgs Kaggle demo, instead of the python one (actually you will get a higher score with the c# version, due to some changes I've made) in https://github.com/giuliohome/xgboost/tree/master/windows/kaggle_higgs_demo - - Start the demo from the root folder like this: - - bin\x64\Debug\kaggle_higgs_demo.exe training_path.csv test_path.csv sharp_pred.csv NFoldCV NRound - - NFoldCV: 0 => no cv , 5 = 5-fold-cv, 10 = 10-fold-cv :-) - - 3) 5 fold cv implementation in c# for the demo: you see inline cv ams while training (of course on a completely separate set) - -In my latest commit I've added - - 4) parallel execution of n-fold cv, on top of dotnet multithreading - - 5) double inputted model training, stopping at a configured ams objective - - - \ No newline at end of file diff --git a/demo/README.md b/demo/README.md new file mode 100644 index 000000000..5414e642e --- /dev/null +++ b/demo/README.md @@ -0,0 +1,27 @@ +XGBoost Examples +==== +This folder contains the all example codes using xgboost. + +* Contribution of exampls, benchmarks is more than welcomed! +* If you like to share how you use xgboost to solve your problem, send a pull request:) + +Features Walkthrough +==== +This is a list of short codes introducing different functionalities of xgboost and its wrapper. +* Basic walkthrough of wrappers [python](guide-python/basic_walkthrough.py) +* Cutomize loss function, and evaluation metric [python](guide-python/custom_objective.py) +* Boosting from existing prediction [python](guide-python/boost_from_prediction.py) +* Predicting using first n trees [python](guide-python/predict_first_ntree.py) +* Generalized Linear Model [python](guide-python/generalized_linear_model.py) +* Cross validation [python](guide-python/cross_validation.py) + +Basic Examples by Tasks +==== +* [Binary classification](binary_classification) +* [Multiclass classification](multiclass_classification) +* [Regression](regression) +* [Learning to Rank](rank) + +Benchmarks +==== +* [Starter script for Kaggle Higgs Boson](kaggle-higgs) diff --git a/demo/data/README.md b/demo/data/README.md new file mode 100644 index 000000000..d2d63ec11 --- /dev/null +++ b/demo/data/README.md @@ -0,0 +1,2 @@ +This folder contains processed example dataset used by the demos. +Copyright of the dataset belongs to the original copyright holder diff --git a/wrapper/R-example/agaricus.txt.test b/demo/data/agaricus.txt.test similarity index 100% rename from wrapper/R-example/agaricus.txt.test rename to demo/data/agaricus.txt.test diff --git a/wrapper/R-example/agaricus.txt.train b/demo/data/agaricus.txt.train similarity index 100% rename from wrapper/R-example/agaricus.txt.train rename to demo/data/agaricus.txt.train diff --git a/wrapper/R-example/featmap.txt b/demo/data/featmap.txt similarity index 100% rename from wrapper/R-example/featmap.txt rename to demo/data/featmap.txt diff --git a/demo/guide-R/README.md b/demo/guide-R/README.md new file mode 100644 index 000000000..0c87198bc --- /dev/null +++ b/demo/guide-R/README.md @@ -0,0 +1,3 @@ +XGBoost R Feature Walkthrough +==== +To be finished diff --git a/demo/guide-R/runall.sh b/demo/guide-R/runall.sh new file mode 100755 index 000000000..2d6cabcb2 --- /dev/null +++ b/demo/guide-R/runall.sh @@ -0,0 +1,5 @@ +#!/bin/bash +# todo +Rscript basic_walkthrough.R +Rscript custom_objective.R +Rscript boost_from_prediction.R diff --git a/demo/guide-python/README.md b/demo/guide-python/README.md new file mode 100644 index 000000000..3625c40f5 --- /dev/null +++ b/demo/guide-python/README.md @@ -0,0 +1,8 @@ +XGBoost Python Feature Walkthrough +==== +* [Basic walkthrough of wrappers](basic_walkthrough.py) +* [Cutomize loss function, and evaluation metric](custom_objective.py) +* [Boosting from existing prediction](boost_from_prediction.py) +* [Predicting using first n trees](predict_first_ntree.py) +* [Generalized Linear Model](generalized_linear_model.py) +* [Cross validation](cross_validation.py) diff --git a/demo/guide-python/basic_walkthrough.py b/demo/guide-python/basic_walkthrough.py new file mode 100755 index 000000000..81b35ab45 --- /dev/null +++ b/demo/guide-python/basic_walkthrough.py @@ -0,0 +1,76 @@ +#!/usr/bin/python +import sys +import numpy as np +import scipy.sparse +# append the path to xgboost, you may need to change the following line +# alternatively, you can add the path to PYTHONPATH environment variable +sys.path.append('../../wrapper') +import xgboost as xgb + +### simple example +# load file from text file, also binary buffer generated by xgboost +dtrain = xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.train') +dtest = xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.test') + +# specify parameters via map, definition are same as c++ version +param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' } + +# specify validations set to watch performance +watchlist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')] +num_round = 2 +bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, watchlist) + +# this is prediction +preds = bst.predict(dtest) +labels = dtest.get_label() +print ('error=%f' % ( sum(1 for i in range(len(preds)) if int(preds[i]>0.5)!=labels[i]) /float(len(preds)))) +bst.save_model('0001.model') +# dump model +bst.dump_model('dump.raw.txt') +# dump model with feature map +bst.dump_model('dump.nice.txt','../data/featmap.txt') + +# save dmatrix into binary buffer +dtest.save_binary('dtest.buffer') +bst.save_model('xgb.model') +# load model and data in +bst2 = xgb.Booster(model_file='xgb.model') +dtest2 = xgb.DMatrix('dtest.buffer') +preds2 = bst2.predict(dtest2) +# assert they are the same +assert np.sum(np.abs(preds2-preds)) == 0 + +### +# build dmatrix from scipy.sparse +print ('start running example of build DMatrix from scipy.sparse CSR Matrix') +labels = [] +row = []; col = []; dat = [] +i = 0 +for l in open('../data/agaricus.txt.train'): + arr = l.split() + labels.append( int(arr[0])) + for it in arr[1:]: + k,v = it.split(':') + row.append(i); col.append(int(k)); dat.append(float(v)) + i += 1 +csr = scipy.sparse.csr_matrix( (dat, (row,col)) ) +dtrain = xgb.DMatrix( csr, label = labels ) +watchlist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')] +bst = xgb.train( param, dtrain, num_round, watchlist ) + +print ('start running example of build DMatrix from scipy.sparse CSC Matrix') +# we can also construct from csc matrix +csc = scipy.sparse.csc_matrix( (dat, (row,col)) ) +dtrain = xgb.DMatrix(csc, label=labels) +watchlist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')] +bst = xgb.train( param, dtrain, num_round, watchlist ) + +print ('start running example of build DMatrix from numpy array') +# NOTE: npymat is numpy array, we will convert it into scipy.sparse.csr_matrix in internal implementation +# then convert to DMatrix +npymat = csr.todense() +dtrain = xgb.DMatrix(npymat, label = labels) +watchlist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')] +bst = xgb.train( param, dtrain, num_round, watchlist ) + + diff --git a/demo/guide-python/boost_from_prediction.py b/demo/guide-python/boost_from_prediction.py new file mode 100755 index 000000000..0aa2e56ab --- /dev/null +++ b/demo/guide-python/boost_from_prediction.py @@ -0,0 +1,26 @@ +#!/usr/bin/python +import sys +import numpy as np +sys.path.append('../../wrapper') +import xgboost as xgb + +dtrain = xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.train') +dtest = xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.test') +watchlist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')] +### +# advanced: start from a initial base prediction +# +print ('start running example to start from a initial prediction') +# specify parameters via map, definition are same as c++ version +param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' } +# train xgboost for 1 round +bst = xgb.train( param, dtrain, 1, watchlist ) +# Note: we need the margin value instead of transformed prediction in set_base_margin +# do predict with output_margin=True, will always give you margin values before logistic transformation +ptrain = bst.predict(dtrain, output_margin=True) +ptest = bst.predict(dtest, output_margin=True) +dtrain.set_base_margin(ptrain) +dtest.set_base_margin(ptest) + +print ('this is result of running from initial prediction') +bst = xgb.train( param, dtrain, 1, watchlist ) diff --git a/demo/guide-python/cross_validation.py b/demo/guide-python/cross_validation.py new file mode 100755 index 000000000..a50586c58 --- /dev/null +++ b/demo/guide-python/cross_validation.py @@ -0,0 +1,63 @@ +#!/usr/bin/python +import sys +import numpy as np +sys.path.append('../../wrapper') +import xgboost as xgb + +### load data in do training +dtrain = xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.train') +param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic'} +num_round = 2 + +print ('running cross validation') +# do cross validation, this will print result out as +# [iteration] metric_name:mean_value+std_value +# std_value is standard deviation of the metric +xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold=5, + metrics={'error'}, seed = 0) + +print ('running cross validation, disable standard deviation display') +# do cross validation, this will print result out as +# [iteration] metric_name:mean_value+std_value +# std_value is standard deviation of the metric +xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold=5, + metrics={'error'}, seed = 0, show_stdv = False) + +print ('running cross validation, with preprocessing function') +# define the preprocessing function +# used to return the preprocessed training, test data, and parameter +# we can use this to do weight rescale, etc. +# as a example, we try to set scale_pos_weight +def fpreproc(dtrain, dtest, param): + label = dtrain.get_label() + ratio = float(np.sum(label == 0)) / np.sum(label==1) + param['scale_pos_weight'] = ratio + return (dtrain, dtest, param) + +# do cross validation, for each fold +# the dtrain, dtest, param will be passed into fpreproc +# then the return value of fpreproc will be used to generate +# results of that fold +xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold=5, + metrics={'auc'}, seed = 0, fpreproc = fpreproc) + +### +# you can also do cross validation with cutomized loss function +# See custom_objective.py +## +print ('running cross validation, with cutomsized loss function') +def logregobj(preds, dtrain): + labels = dtrain.get_label() + preds = 1.0 / (1.0 + np.exp(-preds)) + grad = preds - labels + hess = preds * (1.0-preds) + return grad, hess +def evalerror(preds, dtrain): + labels = dtrain.get_label() + return 'error', float(sum(labels != (preds > 0.0))) / len(labels) + +param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1} +# train with customized objective +xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold = 5, seed = 0, + obj = logregobj, feval=evalerror) + diff --git a/demo/guide-python/custom_objective.py b/demo/guide-python/custom_objective.py new file mode 100755 index 000000000..5a7f110f4 --- /dev/null +++ b/demo/guide-python/custom_objective.py @@ -0,0 +1,44 @@ +#!/usr/bin/python +import sys +import numpy as np +sys.path.append('../../wrapper') +import xgboost as xgb +### +# advanced: cutomsized loss function +# +print ('start running example to used cutomized objective function') + +dtrain = xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.train') +dtest = xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.test') + +# note: for customized objective function, we leave objective as default +# note: what we are getting is margin value in prediction +# you must know what you are doing +param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1 } +watchlist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')] +num_round = 2 + +# user define objective function, given prediction, return gradient and second order gradient +# this is loglikelihood loss +def logregobj(preds, dtrain): + labels = dtrain.get_label() + preds = 1.0 / (1.0 + np.exp(-preds)) + grad = preds - labels + hess = preds * (1.0-preds) + return grad, hess + +# user defined evaluation function, return a pair metric_name, result +# NOTE: when you do customized loss function, the default prediction value is margin +# this may make buildin evalution metric not function properly +# for example, we are doing logistic loss, the prediction is score before logistic transformation +# the buildin evaluation error assumes input is after logistic transformation +# Take this in mind when you use the customization, and maybe you need write customized evaluation function +def evalerror(preds, dtrain): + labels = dtrain.get_label() + # return a pair metric_name, result + # since preds are margin(before logistic transformation, cutoff at 0) + return 'error', float(sum(labels != (preds > 0.0))) / len(labels) + +# training with customized objective, we can also do step by step training +# simply look at xgboost.py's implementation of train +bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, watchlist, logregobj, evalerror) diff --git a/demo/guide-python/generalized_linear_model.py b/demo/guide-python/generalized_linear_model.py new file mode 100755 index 000000000..b6b60be35 --- /dev/null +++ b/demo/guide-python/generalized_linear_model.py @@ -0,0 +1,32 @@ +#!/usr/bin/python +import sys +sys.path.append('../../wrapper') +import xgboost as xgb +## +# this script demonstrate how to fit generalized linear model in xgboost +# basically, we are using linear model, instead of tree for our boosters +## +dtrain = xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.train') +dtest = xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.test') +# change booster to gblinear, so that we are fitting a linear model +# alpha is the L1 regularizer +# lambda is the L2 regularizer +# you can also set lambda_bias which is L2 regularizer on the bias term +param = {'silent':1, 'objective':'binary:logistic', 'booster':'gblinear', + 'alpha': 0.0001, 'lambda': 1 } + +# normally, you do not need to set eta (step_size) +# XGBoost uses a parallel coordinate descent algorithm (shotgun), +# there could be affection on convergence with parallelization on certain cases +# setting eta to be smaller value, e.g 0.5 can make the optimization more stable +# param['eta'] = 1 + +## +# the rest of settings are the same +## +watchlist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')] +num_round = 4 +bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, watchlist) +preds = bst.predict(dtest) +labels = dtest.get_label() +print ('error=%f' % ( sum(1 for i in range(len(preds)) if int(preds[i]>0.5)!=labels[i]) /float(len(preds)))) diff --git a/demo/guide-python/predict_first_ntree.py b/demo/guide-python/predict_first_ntree.py new file mode 100755 index 000000000..03f327e7f --- /dev/null +++ b/demo/guide-python/predict_first_ntree.py @@ -0,0 +1,22 @@ +#!/usr/bin/python +import sys +import numpy as np +sys.path.append('../../wrapper') +import xgboost as xgb + +### load data in do training +dtrain = xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.train') +dtest = xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.test') +param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' } +watchlist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')] +num_round = 3 +bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, watchlist) + +print ('start testing prediction from first n trees') +### predict using first 1 tree +label = dtest.get_label() +ypred1 = bst.predict(dtest, ntree_limit=1) +# by default, we predict using all the trees +ypred2 = bst.predict(dtest) +print ('error of ypred1=%f' % (np.sum((ypred1>0.5)!=label) /float(len(label)))) +print ('error of ypred2=%f' % (np.sum((ypred2>0.5)!=label) /float(len(label)))) diff --git a/demo/guide-python/runall.sh b/demo/guide-python/runall.sh new file mode 100755 index 000000000..2dd2c20b0 --- /dev/null +++ b/demo/guide-python/runall.sh @@ -0,0 +1,7 @@ +#!/bin/bash +python basic_walkthrough.py +python custom_objective.py +python boost_from_prediction.py +python generalized_linear_model.py +python cross_validation.py +rm -rf *~ *.model *.buffer \ No newline at end of file diff --git a/demo/kaggle-higgs/README.md b/demo/kaggle-higgs/README.md index c04b65389..2d9e2fd01 100644 --- a/demo/kaggle-higgs/README.md +++ b/demo/kaggle-higgs/README.md @@ -10,6 +10,7 @@ This script will achieve about 3.600 AMS score in public leadboard. To get start cd ../.. make ``` + 2. Put training.csv test.csv on folder './data' (you can create a symbolic link) 3. Run ./run.sh @@ -21,5 +22,5 @@ speedtest.py compares xgboost's speed on this dataset with sklearn.GBM Using R module ===== -* Alternatively, you can run using R, higgs-train.R and higgs-pred.R +* Alternatively, you can run using R, higgs-train.R and higgs-pred.R. diff --git a/demo/kaggle-higgs/higgs-cv.py b/demo/kaggle-higgs/higgs-cv.py new file mode 100755 index 000000000..3e36fa66b --- /dev/null +++ b/demo/kaggle-higgs/higgs-cv.py @@ -0,0 +1,39 @@ +#!/usr/bin/python +import sys +import numpy as np +sys.path.append('../../wrapper') +import xgboost as xgb + +### load data in do training +train = np.loadtxt('./data/training.csv', delimiter=',', skiprows=1, converters={32: lambda x:int(x=='s'.encode('utf-8')) } ) +label = train[:,32] +data = train[:,1:31] +weight = train[:,31] +dtrain = xgb.DMatrix( data, label=label, missing = -999.0, weight=weight ) +param = {'max_depth':6, 'eta':0.1, 'silent':1, 'objective':'binary:logitraw', 'nthread':4} +num_round = 120 + +print ('running cross validation, with preprocessing function') +# define the preprocessing function +# used to return the preprocessed training, test data, and parameter +# we can use this to do weight rescale, etc. +# as a example, we try to set scale_pos_weight +def fpreproc(dtrain, dtest, param): + label = dtrain.get_label() + ratio = float(np.sum(label == 0)) / np.sum(label==1) + param['scale_pos_weight'] = ratio + wtrain = dtrain.get_weight() + wtest = dtest.get_weight() + sum_weight = sum(wtrain) + sum(wtest) + wtrain *= sum_weight / sum(wtrain) + wtest *= sum_weight / sum(wtest) + dtrain.set_weight(wtrain) + dtest.set_weight(wtest) + return (dtrain, dtest, param) + +# do cross validation, for each fold +# the dtrain, dtest, param will be passed into fpreproc +# then the return value of fpreproc will be used to generate +# results of that fold +xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold=5, + metrics={'ams@0.15', 'auc'}, seed = 0, fpreproc = fpreproc) diff --git a/demo/kaggle-higgs/higgs-pred.R b/demo/kaggle-higgs/higgs-pred.R index a236c2adf..5136223b9 100644 --- a/demo/kaggle-higgs/higgs-pred.R +++ b/demo/kaggle-higgs/higgs-pred.R @@ -1,5 +1,6 @@ -# include xgboost library, must set chdir=TRURE -source("../../wrapper/xgboost.R", chdir=TRUE) +# install xgboost package, see R-package in root folder +require(xgboost) +require(methods) modelfile <- "higgs.model" outfile <- "higgs.pred.csv" @@ -8,8 +9,8 @@ data <- as.matrix(dtest[2:31]) idx <- dtest[[1]] xgmat <- xgb.DMatrix(data, missing = -999.0) -bst <- xgb.Booster(params=list("nthread"=16), modelfile=modelfile) -ypred <- xgb.predict(bst, xgmat) +bst <- xgb.load(modelfile=modelfile) +ypred <- predict(bst, xgmat) rorder <- rank(ypred, ties.method="first") diff --git a/demo/kaggle-higgs/higgs-train.R b/demo/kaggle-higgs/higgs-train.R index f5a45fe1f..0c00eab25 100644 --- a/demo/kaggle-higgs/higgs-train.R +++ b/demo/kaggle-higgs/higgs-train.R @@ -1,5 +1,7 @@ -# include xgboost library, must set chdir=TRURE -source("../../wrapper/xgboost.R", chdir=TRUE) +# install xgboost package, see R-package in root folder +require(xgboost) +require(methods) + testsize <- 550000 dtrain <- read.csv("data/training.csv", header=TRUE) @@ -12,7 +14,7 @@ sumwpos <- sum(weight * (label==1.0)) sumwneg <- sum(weight * (label==0.0)) print(paste("weight statistics: wpos=", sumwpos, "wneg=", sumwneg, "ratio=", sumwneg / sumwpos)) -xgmat <- xgb.DMatrix(data, info = list(label=label, weight=weight), missing = -999.0) +xgmat <- xgb.DMatrix(data, label = label, weight = weight, missing = -999.0) param <- list("objective" = "binary:logitraw", "scale_pos_weight" = sumwneg / sumwpos, "bst:eta" = 0.1, diff --git a/demo/kaggle-higgs/speedtest.R b/demo/kaggle-higgs/speedtest.R new file mode 100644 index 000000000..9fb0c561a --- /dev/null +++ b/demo/kaggle-higgs/speedtest.R @@ -0,0 +1,71 @@ +# install xgboost package, see R-package in root folder +require(xgboost) +require(gbm) +require(methods) + +testsize <- 550000 + +dtrain <- read.csv("data/training.csv", header=TRUE, nrows=350001) + +# gbm.time = system.time({ +# gbm.model <- gbm(Label ~ ., data = dtrain[, -c(1,32)], n.trees = 120, +# interaction.depth = 6, shrinkage = 0.1, bag.fraction = 1, +# verbose = TRUE) +# }) +# print(gbm.time) +# Test result: 761.48 secs + +dtrain[33] <- dtrain[33] == "s" +label <- as.numeric(dtrain[[33]]) +data <- as.matrix(dtrain[2:31]) +weight <- as.numeric(dtrain[[32]]) * testsize / length(label) + +sumwpos <- sum(weight * (label==1.0)) +sumwneg <- sum(weight * (label==0.0)) +print(paste("weight statistics: wpos=", sumwpos, "wneg=", sumwneg, "ratio=", sumwneg / sumwpos)) + +xgboost.time = list() +threads = c(1,2,4,8,16) +for (i in 1:length(threads)){ + thread = threads[i] + xgboost.time[[i]] = system.time({ + xgmat <- xgb.DMatrix(data, label = label, weight = weight, missing = -999.0) + param <- list("objective" = "binary:logitraw", + "scale_pos_weight" = sumwneg / sumwpos, + "bst:eta" = 0.1, + "bst:max_depth" = 6, + "eval_metric" = "auc", + "eval_metric" = "ams@0.15", + "silent" = 1, + "nthread" = thread) + watchlist <- list("train" = xgmat) + nround = 120 + print ("loading data end, start to boost trees") + bst = xgb.train(param, xgmat, nround, watchlist ); + # save out model + xgb.save(bst, "higgs.model") + print ('finish training') + }) +} + +xgboost.time +# [[1]] +# user system elapsed +# 444.98 1.96 450.22 +# +# [[2]] +# user system elapsed +# 188.15 0.82 102.41 +# +# [[3]] +# user system elapsed +# 143.29 0.79 44.18 +# +# [[4]] +# user system elapsed +# 176.60 1.45 34.04 +# +# [[5]] +# user system elapsed +# 180.15 2.85 35.26 + diff --git a/src/README.md b/src/README.md index 5bfc3722a..4b8420306 100644 --- a/src/README.md +++ b/src/README.md @@ -13,10 +13,10 @@ Project Logical Layout File Naming Convention ======= -* The project is templatized, to make it easy to adjust input data structure. * .h files are data structures and interface, which are needed to use functions in that layer. * -inl.hpp files are implementations of interface, like cpp file in most project. - You only need to understand the interface file to understand the usage of that layer +* In each folder, there can be a .cpp file, that compiles the module of that layer How to Hack the Code ====== diff --git a/src/data.h b/src/data.h index 4316885b1..2ea5f222a 100644 --- a/src/data.h +++ b/src/data.h @@ -7,16 +7,8 @@ */ #include #include -#include -#include -#include -#include -#include "utils/io.h" -#include "utils/omp.h" #include "utils/utils.h" #include "utils/iterator.h" -#include "utils/random.h" -#include "utils/matrix_csr.h" namespace xgboost { /*! @@ -70,12 +62,12 @@ struct SparseBatch { /*! \brief an entry of sparse vector */ struct Entry { /*! \brief feature index */ - bst_uint findex; + bst_uint index; /*! \brief feature value */ bst_float fvalue; // default constructor Entry(void) {} - Entry(bst_uint findex, bst_float fvalue) : findex(findex), fvalue(fvalue) {} + Entry(bst_uint index, bst_float fvalue) : index(index), fvalue(fvalue) {} /*! \brief reversely compare feature values */ inline static bool CmpValue(const Entry &a, const Entry &b) { return a.fvalue < b.fvalue; @@ -86,7 +78,7 @@ struct SparseBatch { /*! \brief pointer to the elements*/ const Entry *data; /*! \brief length of the instance */ - const bst_uint length; + bst_uint length; /*! \brief constructor */ Inst(const Entry *data, bst_uint length) : data(data), length(length) {} /*! \brief get i-th pair in the sparse vector*/ @@ -96,298 +88,72 @@ struct SparseBatch { }; /*! \brief batch size */ size_t size; +}; +/*! \brief read-only row batch, used to access row continuously */ +struct RowBatch : public SparseBatch { /*! \brief the offset of rowid of this batch */ size_t base_rowid; /*! \brief array[size+1], row pointer of each of the elements */ - const size_t *row_ptr; - /*! \brief array[row_ptr.back()], content of the sparse element */ + const size_t *ind_ptr; + /*! \brief array[ind_ptr.back()], content of the sparse element */ const Entry *data_ptr; /*! \brief get i-th row from the batch */ inline Inst operator[](size_t i) const { - return Inst(data_ptr + row_ptr[i], static_cast(row_ptr[i+1] - row_ptr[i])); + return Inst(data_ptr + ind_ptr[i], static_cast(ind_ptr[i+1] - ind_ptr[i])); } }; - -/** - * \brief This is a interface convention via template, defining the way to access features, - * column access rule is defined by template, for efficiency purpose, - * row access is defined by iterator of sparse batches - * \tparam Derived type of actual implementation +/*! + * \brief read-only column batch, used to access columns, + * the columns are not required to be continuous */ -template -class FMatrixInterface { +struct ColBatch : public SparseBatch { + /*! \brief column index of each columns in the data */ + const bst_uint *col_index; + /*! \brief pointer to the column data */ + const Inst *col_data; + /*! \brief get i-th row from the batch */ + inline Inst operator[](size_t i) const { + return col_data[i]; + } +}; +/** + * \brief interface of feature matrix, needed for tree construction + * this interface defines two way to access features, + * row access is defined by iterator of RowBatch + * col access is optional, checked by HaveColAccess, and defined by iterator of ColBatch + */ +class IFMatrix { public: - /*! \brief example iterator over one column */ - struct ColIter{ - /*! - * \brief move to next position - * \return whether there is element in next position - */ - inline bool Next(void); - /*! \return row index of current position */ - inline bst_uint rindex(void) const; - /*! \return feature value in current position */ - inline bst_float fvalue(void) const; - }; - /*! \brief backward iterator over column */ - struct ColBackIter : public ColIter {}; - public: - // column access is needed by some of tree construction algorithms + // the interface only need to ganrantee row iter + // column iter is active, when ColIterator is called, row_iter can be disabled + /*! \brief get the row iterator associated with FMatrix */ + virtual utils::IIterator *RowIterator(void) = 0; + /*!\brief get column iterator */ + virtual utils::IIterator *ColIterator(void) = 0; /*! - * \brief get column iterator, the columns must be sorted by feature value - * \param cidx column index - * \return column iterator + * \brief get the column iterator associated with FMatrix with subset of column features + * \param fset is the list of column index set that must be contained in the returning Column iterator + * \return the column iterator, initialized so that it reads the elements in fset */ - inline ColIter GetSortedCol(size_t cidx) const; - /*! - * \brief get column backward iterator, starts from biggest fvalue, and iterator back - * \param cidx column index - * \return reverse column iterator - */ - inline ColBackIter GetReverseSortedCol(size_t cidx) const; - /*! - * \brief get number of columns - * \return number of columns - */ - inline size_t NumCol(void) const; + virtual utils::IIterator *ColIterator(const std::vector &fset) = 0; /*! * \brief check if column access is supported, if not, initialize column access - * \param max_rows maximum number of rows allowed in constructor + * \param subsample subsample ratio when generating column access */ - inline void InitColAccess(void); + virtual void InitColAccess(float subsample) = 0; + // the following are column meta data, should be able to answer them fast /*! \return whether column access is enabled */ - inline bool HaveColAccess(void) const; - /*! \breif return #entries-in-col */ - inline size_t GetColSize(size_t cidx) const; - /*! - * \breif return #entries-in-col / #rows - * \param cidx column index - * this function is used to help speedup, - * doese not necessarily implement it if not sure, return 0.0; - * \return column density - */ - inline float GetColDensity(size_t cidx) const; - /*! \brief get the row iterator associated with FMatrix */ - inline utils::IIterator* RowIterator(void) const; -}; - -/*! - * \brief sparse matrix that support column access, CSC - */ -class FMatrixS : public FMatrixInterface{ - public: - typedef SparseBatch::Entry Entry; - /*! \brief row iterator */ - struct ColIter{ - const Entry *dptr_, *end_; - ColIter(const Entry* begin, const Entry* end) - :dptr_(begin), end_(end) {} - inline bool Next(void) { - if (dptr_ == end_) { - return false; - } else { - ++dptr_; return true; - } - } - inline bst_uint rindex(void) const { - return dptr_->findex; - } - inline bst_float fvalue(void) const { - return dptr_->fvalue; - } - }; - /*! \brief reverse column iterator */ - struct ColBackIter : public ColIter { - ColBackIter(const Entry* dptr, const Entry* end) : ColIter(dptr, end) {} - // shadows ColIter::Next - inline bool Next(void) { - if (dptr_ == end_) { - return false; - } else { - --dptr_; return true; - } - } - }; - /*! \brief constructor */ - FMatrixS(void) { - iter_ = NULL; - } - // destructor - ~FMatrixS(void) { - if (iter_ != NULL) delete iter_; - } - /*! \return whether column access is enabled */ - inline bool HaveColAccess(void) const { - return col_ptr_.size() != 0; - } - /*! \brief get number of colmuns */ - inline size_t NumCol(void) const { - utils::Check(this->HaveColAccess(), "NumCol:need column access"); - return col_ptr_.size() - 1; - } - /*! \brief get number of buffered rows */ - inline const std::vector buffered_rowset(void) const { - return buffered_rowset_; - } - /*! \brief get col sorted iterator */ - inline ColIter GetSortedCol(size_t cidx) const { - utils::Assert(cidx < this->NumCol(), "col id exceed bound"); - return ColIter(&col_data_[0] + col_ptr_[cidx] - 1, - &col_data_[0] + col_ptr_[cidx + 1] - 1); - } - /*! - * \brief get reversed col iterator, - * this function will be deprecated at some point - */ - inline ColBackIter GetReverseSortedCol(size_t cidx) const { - utils::Assert(cidx < this->NumCol(), "col id exceed bound"); - return ColBackIter(&col_data_[0] + col_ptr_[cidx + 1], - &col_data_[0] + col_ptr_[cidx]); - } - /*! \brief get col size */ - inline size_t GetColSize(size_t cidx) const { - return col_ptr_[cidx+1] - col_ptr_[cidx]; - } - /*! \brief get column density */ - inline float GetColDensity(size_t cidx) const { - size_t nmiss = buffered_rowset_.size() - (col_ptr_[cidx+1] - col_ptr_[cidx]); - return 1.0f - (static_cast(nmiss)) / buffered_rowset_.size(); - } - inline void InitColAccess(float pkeep = 1.0f) { - if (this->HaveColAccess()) return; - this->InitColData(pkeep); - } - /*! - * \brief get the row iterator associated with FMatrix - * this function is not threadsafe, returns iterator stored in FMatrixS - */ - inline utils::IIterator* RowIterator(void) const { - iter_->BeforeFirst(); - return iter_; - } - /*! \brief set iterator */ - inline void set_iter(utils::IIterator *iter) { - this->iter_ = iter; - } - /*! - * \brief save column access data into stream - * \param fo output stream to save to - */ - inline void SaveColAccess(utils::IStream &fo) const { - fo.Write(buffered_rowset_); - if (buffered_rowset_.size() != 0) { - SaveBinary(fo, col_ptr_, col_data_); - } - } - /*! - * \brief load column access data from stream - * \param fo output stream to load from - */ - inline void LoadColAccess(utils::IStream &fi) { - utils::Check(fi.Read(&buffered_rowset_), "invalid input file format"); - if (buffered_rowset_.size() != 0) { - LoadBinary(fi, &col_ptr_, &col_data_); - } - } - /*! - * \brief save data to binary stream - * \param fo output stream - * \param ptr pointer data - * \param data data content - */ - inline static void SaveBinary(utils::IStream &fo, - const std::vector &ptr, - const std::vector &data) { - size_t nrow = ptr.size() - 1; - fo.Write(&nrow, sizeof(size_t)); - fo.Write(&ptr[0], ptr.size() * sizeof(size_t)); - if (data.size() != 0) { - fo.Write(&data[0], data.size() * sizeof(SparseBatch::Entry)); - } - } - /*! - * \brief load data from binary stream - * \param fi input stream - * \param out_ptr pointer data - * \param out_data data content - */ - inline static void LoadBinary(utils::IStream &fi, - std::vector *out_ptr, - std::vector *out_data) { - size_t nrow; - utils::Check(fi.Read(&nrow, sizeof(size_t)) != 0, "invalid input file format"); - out_ptr->resize(nrow + 1); - utils::Check(fi.Read(&(*out_ptr)[0], out_ptr->size() * sizeof(size_t)) != 0, - "invalid input file format"); - out_data->resize(out_ptr->back()); - if (out_data->size() != 0) { - utils::Assert(fi.Read(&(*out_data)[0], out_data->size() * sizeof(SparseBatch::Entry)) != 0, - "invalid input file format"); - } - } - - protected: - /*! - * \brief intialize column data - * \param pkeep probability to keep a row - */ - inline void InitColData(float pkeep) { - buffered_rowset_.clear(); - // note: this part of code is serial, todo, parallelize this transformer - utils::SparseCSRMBuilder builder(col_ptr_, col_data_); - builder.InitBudget(0); - // start working - iter_->BeforeFirst(); - while (iter_->Next()) { - const SparseBatch &batch = iter_->Value(); - for (size_t i = 0; i < batch.size; ++i) { - if (pkeep == 1.0f || random::SampleBinary(pkeep)) { - buffered_rowset_.push_back(static_cast(batch.base_rowid+i)); - SparseBatch::Inst inst = batch[i]; - for (bst_uint j = 0; j < inst.length; ++j) { - builder.AddBudget(inst[j].findex); - } - } - } - } - builder.InitStorage(); - - iter_->BeforeFirst(); - size_t ktop = 0; - while (iter_->Next()) { - const SparseBatch &batch = iter_->Value(); - for (size_t i = 0; i < batch.size; ++i) { - if (ktop < buffered_rowset_.size() && - buffered_rowset_[ktop] == batch.base_rowid+i) { - ++ktop; - SparseBatch::Inst inst = batch[i]; - for (bst_uint j = 0; j < inst.length; ++j) { - builder.PushElem(inst[j].findex, - Entry((bst_uint)(batch.base_rowid+i), - inst[j].fvalue)); - } - } - } - } - - // sort columns - bst_omp_uint ncol = static_cast(this->NumCol()); - #pragma omp parallel for schedule(static) - for (bst_omp_uint i = 0; i < ncol; ++i) { - std::sort(&col_data_[0] + col_ptr_[i], - &col_data_[0] + col_ptr_[i + 1], Entry::CmpValue); - } - } - - private: - // --- data structure used to support InitColAccess -- - utils::IIterator *iter_; - /*! \brief list of row index that are buffered */ - std::vector buffered_rowset_; - /*! \brief column pointer of CSC format */ - std::vector col_ptr_; - /*! \brief column datas in CSC format */ - std::vector col_data_; + virtual bool HaveColAccess(void) const = 0; + /*! \return number of columns in the FMatrix */ + virtual size_t NumCol(void) const = 0; + /*! \brief get number of non-missing entries in column */ + virtual size_t GetColSize(size_t cidx) const = 0; + /*! \brief get column density */ + virtual float GetColDensity(size_t cidx) const = 0; + /*! \brief reference of buffered rowset */ + virtual const std::vector &buffered_rowset(void) const = 0; + // virtual destructor + virtual ~IFMatrix(void){} }; } // namespace xgboost #endif // XGBOOST_DATA_H diff --git a/src/gbm/gblinear-inl.hpp b/src/gbm/gblinear-inl.hpp index 9a7e3d8b6..624f15c28 100644 --- a/src/gbm/gblinear-inl.hpp +++ b/src/gbm/gblinear-inl.hpp @@ -18,13 +18,13 @@ namespace gbm { * \brief gradient boosted linear model * \tparam FMatrix the data type updater taking */ -template -class GBLinear : public IGradBooster { +class GBLinear : public IGradBooster { public: virtual ~GBLinear(void) { } // set model parameters virtual void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; if (!strncmp(name, "bst:", 4)) { param.SetParam(name + 4, val); } @@ -41,13 +41,12 @@ class GBLinear : public IGradBooster { virtual void InitModel(void) { model.InitModel(); } - virtual void DoBoost(const FMatrix &fmat, + virtual void DoBoost(IFMatrix *p_fmat, const BoosterInfo &info, std::vector *in_gpair) { - this->InitFeatIndex(fmat); std::vector &gpair = *in_gpair; const int ngroup = model.param.num_output_group; - const std::vector &rowset = fmat.buffered_rowset(); + const std::vector &rowset = p_fmat->buffered_rowset(); // for all the output group for (int gid = 0; gid < ngroup; ++gid) { double sum_grad = 0.0, sum_hess = 0.0; @@ -72,45 +71,52 @@ class GBLinear : public IGradBooster { } } } - // number of features - const bst_omp_uint nfeat = static_cast(feat_index.size()); - #pragma omp parallel for schedule(static) - for (bst_omp_uint i = 0; i < nfeat; ++i) { - const bst_uint fid = feat_index[i]; - for (int gid = 0; gid < ngroup; ++gid) { - double sum_grad = 0.0, sum_hess = 0.0; - for (typename FMatrix::ColIter it = fmat.GetSortedCol(fid); it.Next();) { - const float v = it.fvalue(); - bst_gpair &p = gpair[it.rindex() * ngroup + gid]; - if (p.hess < 0.0f) continue; - sum_grad += p.grad * v; - sum_hess += p.hess * v * v; - } - float &w = model[fid][gid]; - bst_float dw = static_cast(param.learning_rate * param.CalcDelta(sum_grad, sum_hess, w)); - w += dw; - // update grad value - for (typename FMatrix::ColIter it = fmat.GetSortedCol(fid); it.Next();) { - bst_gpair &p = gpair[it.rindex() * ngroup + gid]; - if (p.hess < 0.0f) continue; - p.grad += p.hess * it.fvalue() * dw; + utils::IIterator *iter = p_fmat->ColIterator(); + while (iter->Next()) { + // number of features + const ColBatch &batch = iter->Value(); + const bst_omp_uint nfeat = static_cast(batch.size); + #pragma omp parallel for schedule(static) + for (bst_omp_uint i = 0; i < nfeat; ++i) { + const bst_uint fid = batch.col_index[i]; + ColBatch::Inst col = batch[i]; + for (int gid = 0; gid < ngroup; ++gid) { + double sum_grad = 0.0, sum_hess = 0.0; + for (bst_uint j = 0; j < col.length; ++j) { + const float v = col[j].fvalue; + bst_gpair &p = gpair[col[j].index * ngroup + gid]; + if (p.hess < 0.0f) continue; + sum_grad += p.grad * v; + sum_hess += p.hess * v * v; + } + float &w = model[fid][gid]; + bst_float dw = static_cast(param.learning_rate * param.CalcDelta(sum_grad, sum_hess, w)); + w += dw; + // update grad value + for (bst_uint j = 0; j < col.length; ++j) { + bst_gpair &p = gpair[col[j].index * ngroup + gid]; + if (p.hess < 0.0f) continue; + p.grad += p.hess * col[j].fvalue * dw; + } } } } } - virtual void Predict(const FMatrix &fmat, + virtual void Predict(IFMatrix *p_fmat, int64_t buffer_offset, const BoosterInfo &info, - std::vector *out_preds) { + std::vector *out_preds, + unsigned ntree_limit = 0) { + utils::Check(ntree_limit == 0, + "GBLinear::Predict ntrees is only valid for gbtree predictor"); std::vector &preds = *out_preds; preds.resize(0); // start collecting the prediction - utils::IIterator *iter = fmat.RowIterator(); - iter->BeforeFirst(); + utils::IIterator *iter = p_fmat->RowIterator(); const int ngroup = model.param.num_output_group; while (iter->Next()) { - const SparseBatch &batch = iter->Value(); + const RowBatch &batch = iter->Value(); utils::Assert(batch.base_rowid * ngroup == preds.size(), "base_rowid is not set correctly"); // output convention: nrow * k, where nrow is number of rows @@ -134,23 +140,11 @@ class GBLinear : public IGradBooster { } protected: - inline void InitFeatIndex(const FMatrix &fmat) { - if (feat_index.size() != 0) return; - // initialize feature index - unsigned ncol = static_cast(fmat.NumCol()); - feat_index.reserve(ncol); - for (unsigned i = 0; i < ncol; ++i) { - if (fmat.GetColSize(i) != 0) { - feat_index.push_back(i); - } - } - random::Shuffle(feat_index); - } - inline void Pred(const SparseBatch::Inst &inst, float *preds) { + inline void Pred(const RowBatch::Inst &inst, float *preds) { for (int gid = 0; gid < model.param.num_output_group; ++gid) { float psum = model.bias()[gid]; for (bst_uint i = 0; i < inst.length; ++i) { - psum += inst[i].fvalue * model[inst[i].findex][gid]; + psum += inst[i].fvalue * model[inst[i].index][gid]; } preds[gid] = psum; } @@ -173,6 +167,7 @@ class GBLinear : public IGradBooster { learning_rate = 1.0f; } inline void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; // sync-names if (!strcmp("eta", name)) learning_rate = static_cast(atof(val)); if (!strcmp("lambda", name)) reg_lambda = static_cast(atof(val)); @@ -214,9 +209,10 @@ class GBLinear : public IGradBooster { Param(void) { num_feature = 0; num_output_group = 1; - memset(reserved, 0, sizeof(reserved)); + std::memset(reserved, 0, sizeof(reserved)); } inline void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; if (!strcmp(name, "bst:num_feature")) num_feature = atoi(val); if (!strcmp(name, "num_output_group")) num_output_group = atoi(val); } diff --git a/src/gbm/gbm.cpp b/src/gbm/gbm.cpp new file mode 100644 index 000000000..e280fdd4a --- /dev/null +++ b/src/gbm/gbm.cpp @@ -0,0 +1,19 @@ +#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS +#define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE +#include +#include "./gbm.h" +#include "./gbtree-inl.hpp" +#include "./gblinear-inl.hpp" + +namespace xgboost { +namespace gbm { +IGradBooster* CreateGradBooster(const char *name) { + using namespace std; + if (!strcmp("gbtree", name)) return new GBTree(); + if (!strcmp("gblinear", name)) return new GBLinear(); + utils::Error("unknown booster type: %s", name); + return NULL; +} +} // namespace gbm +} // namespace xgboost + diff --git a/src/gbm/gbm.h b/src/gbm/gbm.h index 7b551553a..07dade4ac 100644 --- a/src/gbm/gbm.h +++ b/src/gbm/gbm.h @@ -7,6 +7,7 @@ */ #include #include "../data.h" +#include "../utils/io.h" #include "../utils/fmap.h" namespace xgboost { @@ -14,9 +15,7 @@ namespace xgboost { namespace gbm { /*! * \brief interface of gradient boosting model - * \tparam FMatrix the data type updater taking */ -template class IGradBooster { public: /*! @@ -41,28 +40,31 @@ class IGradBooster { virtual void InitModel(void) = 0; /*! * \brief peform update to the model(boosting) - * \param fmat feature matrix that provide access to features + * \param p_fmat feature matrix that provide access to features * \param info meta information about training * \param in_gpair address of the gradient pair statistics of the data * the booster may change content of gpair */ - virtual void DoBoost(const FMatrix &fmat, + virtual void DoBoost(IFMatrix *p_fmat, const BoosterInfo &info, std::vector *in_gpair) = 0; /*! * \brief generate predictions for given feature matrix - * \param fmat feature matrix + * \param p_fmat feature matrix * \param buffer_offset buffer index offset of these instances, if equals -1 * this means we do not have buffer index allocated to the gbm * a buffer index is assigned to each instance that requires repeative prediction * the size of buffer is set by convention using IGradBooster.SetParam("num_pbuffer","size") * \param info extra side information that may be needed for prediction * \param out_preds output vector to hold the predictions + * \param ntree_limit limit the number of trees used in prediction, when it equals 0, this means + * we do not limit number of trees, this parameter is only valid for gbtree, but not for gblinear */ - virtual void Predict(const FMatrix &fmat, + virtual void Predict(IFMatrix *p_fmat, int64_t buffer_offset, const BoosterInfo &info, - std::vector *out_preds) = 0; + std::vector *out_preds, + unsigned ntree_limit = 0) = 0; /*! * \brief dump the model in text format * \param fmap feature map that may help give interpretations of feature @@ -73,21 +75,11 @@ class IGradBooster { // destrcutor virtual ~IGradBooster(void){} }; -} // namespace gbm -} // namespace xgboost - -#include "gbtree-inl.hpp" -#include "gblinear-inl.hpp" - -namespace xgboost { -namespace gbm { -template -inline IGradBooster* CreateGradBooster(const char *name) { - if (!strcmp("gbtree", name)) return new GBTree(); - if (!strcmp("gblinear", name)) return new GBLinear(); - utils::Error("unknown booster type: %s", name); - return NULL; -} +/*! + * \breif create a gradient booster from given name + * \param name name of gradient booster + */ +IGradBooster* CreateGradBooster(const char *name); } // namespace gbm } // namespace xgboost #endif // XGBOOST_GBM_GBM_H_ diff --git a/src/gbm/gbtree-inl.hpp b/src/gbm/gbtree-inl.hpp index d70e01438..ed52afa7d 100644 --- a/src/gbm/gbtree-inl.hpp +++ b/src/gbm/gbtree-inl.hpp @@ -9,21 +9,21 @@ #include #include #include "./gbm.h" +#include "../utils/omp.h" #include "../tree/updater.h" namespace xgboost { namespace gbm { /*! * \brief gradient boosted tree - * \tparam FMatrix the data type updater taking */ -template -class GBTree : public IGradBooster { +class GBTree : public IGradBooster { public: virtual ~GBTree(void) { this->Clear(); } virtual void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; if (!strncmp(name, "bst:", 4)) { cfg.push_back(std::make_pair(std::string(name+4), std::string(val))); // set into updaters, if already intialized @@ -82,12 +82,12 @@ class GBTree : public IGradBooster { utils::Assert(mparam.num_trees == 0, "GBTree: model already initialized"); utils::Assert(trees.size() == 0, "GBTree: model already initialized"); } - virtual void DoBoost(const FMatrix &fmat, + virtual void DoBoost(IFMatrix *p_fmat, const BoosterInfo &info, std::vector *in_gpair) { const std::vector &gpair = *in_gpair; if (mparam.num_output_group == 1) { - this->BoostNewTrees(gpair, fmat, info, 0); + this->BoostNewTrees(gpair, p_fmat, info, 0); } else { const int ngroup = mparam.num_output_group; utils::Check(gpair.size() % ngroup == 0, @@ -99,14 +99,15 @@ class GBTree : public IGradBooster { for (bst_omp_uint i = 0; i < nsize; ++i) { tmp[i] = gpair[i * ngroup + gid]; } - this->BoostNewTrees(tmp, fmat, info, gid); + this->BoostNewTrees(tmp, p_fmat, info, gid); } } } - virtual void Predict(const FMatrix &fmat, + virtual void Predict(IFMatrix *p_fmat, int64_t buffer_offset, const BoosterInfo &info, - std::vector *out_preds) { + std::vector *out_preds, + unsigned ntree_limit = 0) { int nthread; #pragma omp parallel { @@ -118,17 +119,13 @@ class GBTree : public IGradBooster { } std::vector &preds = *out_preds; - preds.resize(0); + const size_t stride = info.num_row * mparam.num_output_group; + preds.resize(stride * (mparam.size_leaf_vector+1)); // start collecting the prediction - utils::IIterator *iter = fmat.RowIterator(); + utils::IIterator *iter = p_fmat->RowIterator(); iter->BeforeFirst(); while (iter->Next()) { - const SparseBatch &batch = iter->Value(); - utils::Assert(batch.base_rowid * mparam.num_output_group == preds.size(), - "base_rowid is not set correctly"); - // output convention: nrow * k, where nrow is number of rows - // k is number of group - preds.resize(preds.size() + batch.size * mparam.num_output_group); + const RowBatch &batch = iter->Value(); // parallel over local batch const bst_omp_uint nsize = static_cast(batch.size); #pragma omp parallel for schedule(static) @@ -136,13 +133,14 @@ class GBTree : public IGradBooster { const int tid = omp_get_thread_num(); tree::RegTree::FVec &feats = thread_temp[tid]; int64_t ridx = static_cast(batch.base_rowid + i); - const unsigned root_idx = info.GetRoot(ridx); + utils::Assert(static_cast(ridx) < info.num_row, "data row index exceed bound"); // loop over output groups for (int gid = 0; gid < mparam.num_output_group; ++gid) { - preds[ridx * mparam.num_output_group + gid] = - this->Pred(batch[i], - buffer_offset < 0 ? -1 : buffer_offset+ridx, - gid, root_idx, &feats); + this->Pred(batch[i], + buffer_offset < 0 ? -1 : buffer_offset + ridx, + gid, info.GetRoot(ridx), &feats, + &preds[ridx * mparam.num_output_group + gid], stride, + ntree_limit); } } } @@ -174,20 +172,20 @@ class GBTree : public IGradBooster { updaters.clear(); std::string tval = tparam.updater_seq; char *pstr; - pstr = strtok(&tval[0], ","); + pstr = std::strtok(&tval[0], ","); while (pstr != NULL) { - updaters.push_back(tree::CreateUpdater(pstr)); + updaters.push_back(tree::CreateUpdater(pstr)); for (size_t j = 0; j < cfg.size(); ++j) { // set parameters updaters.back()->SetParam(cfg[j].first.c_str(), cfg[j].second.c_str()); } - pstr = strtok(NULL, ","); + pstr = std::strtok(NULL, ","); } tparam.updater_initialized = 1; } // do group specific group inline void BoostNewTrees(const std::vector &gpair, - const FMatrix &fmat, + IFMatrix *p_fmat, const BoosterInfo &info, int bst_group) { this->InitUpdater(); @@ -202,7 +200,7 @@ class GBTree : public IGradBooster { } // update the trees for (size_t i = 0; i < updaters.size(); ++i) { - updaters[i]->Update(gpair, fmat, info, new_trees); + updaters[i]->Update(gpair, p_fmat, info, new_trees); } // push back to model for (size_t i = 0; i < new_trees.size(); ++i) { @@ -212,34 +210,53 @@ class GBTree : public IGradBooster { mparam.num_trees += tparam.num_parallel_tree; } // make a prediction for a single instance - inline float Pred(const SparseBatch::Inst &inst, - int64_t buffer_index, - int bst_group, - unsigned root_index, - tree::RegTree::FVec *p_feats) { + inline void Pred(const RowBatch::Inst &inst, + int64_t buffer_index, + int bst_group, + unsigned root_index, + tree::RegTree::FVec *p_feats, + float *out_pred, size_t stride, unsigned ntree_limit) { size_t itop = 0; float psum = 0.0f; + // sum of leaf vector + std::vector vec_psum(mparam.size_leaf_vector, 0.0f); const int64_t bid = mparam.BufferOffset(buffer_index, bst_group); + // number of valid trees + unsigned treeleft = ntree_limit == 0 ? std::numeric_limits::max() : ntree_limit; // load buffered results if any - if (bid >= 0) { + if (bid >= 0 && ntree_limit == 0) { itop = pred_counter[bid]; psum = pred_buffer[bid]; + for (int i = 0; i < mparam.size_leaf_vector; ++i) { + vec_psum[i] = pred_buffer[bid + i + 1]; + } } if (itop != trees.size()) { p_feats->Fill(inst); for (size_t i = itop; i < trees.size(); ++i) { if (tree_info[i] == bst_group) { - psum += trees[i]->Predict(*p_feats, root_index); + int tid = trees[i]->GetLeafIndex(*p_feats, root_index); + psum += (*trees[i])[tid].leaf_value(); + for (int j = 0; j < mparam.size_leaf_vector; ++j) { + vec_psum[j] += trees[i]->leafvec(tid)[j]; + } + if(--treeleft == 0) break; } } p_feats->Drop(inst); } // updated the buffered results - if (bid >= 0) { + if (bid >= 0 && ntree_limit == 0) { pred_counter[bid] = static_cast(trees.size()); pred_buffer[bid] = psum; + for (int i = 0; i < mparam.size_leaf_vector; ++i) { + pred_buffer[bid + i + 1] = vec_psum[i]; + } + } + out_pred[0] = psum; + for (int i = 0; i < mparam.size_leaf_vector; ++i) { + out_pred[stride * (i + 1)] = vec_psum[i]; } - return psum; } // --- data structure --- /*! \brief training parameters */ @@ -263,6 +280,7 @@ class GBTree : public IGradBooster { updater_initialized = 0; } inline void SetParam(const char *name, const char *val){ + using namespace std; if (!strcmp(name, "updater") && strcmp(updater_seq.c_str(), val) != 0) { updater_seq = val; @@ -292,15 +310,18 @@ class GBTree : public IGradBooster { * suppose we have n instance and k group, output will be k*n */ int num_output_group; + /*! \brief size of leaf vector needed in tree */ + int size_leaf_vector; /*! \brief reserved parameters */ - int reserved[32]; + int reserved[31]; /*! \brief constructor */ ModelParam(void) { num_trees = 0; num_roots = num_feature = 0; num_pbuffer = 0; num_output_group = 1; - memset(reserved, 0, sizeof(reserved)); + size_leaf_vector = 0; + std::memset(reserved, 0, sizeof(reserved)); } /*! * \brief set parameters from outside @@ -308,14 +329,16 @@ class GBTree : public IGradBooster { * \param val value of the parameter */ inline void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; if (!strcmp("num_pbuffer", name)) num_pbuffer = atol(val); if (!strcmp("num_output_group", name)) num_output_group = atol(val); if (!strcmp("bst:num_roots", name)) num_roots = atoi(val); if (!strcmp("bst:num_feature", name)) num_feature = atoi(val); + if (!strcmp("bst:size_leaf_vector", name)) size_leaf_vector = atoi(val); } /*! \return size of prediction buffer actually needed */ inline size_t PredBufferSize(void) const { - return num_output_group * num_pbuffer; + return num_output_group * num_pbuffer * (size_leaf_vector + 1); } /*! * \brief get the buffer offset given a buffer index and group id @@ -324,7 +347,7 @@ class GBTree : public IGradBooster { inline int64_t BufferOffset(int64_t buffer_index, int bst_group) const { if (buffer_index < 0) return -1; utils::Check(buffer_index < num_pbuffer, "buffer_index exceed num_pbuffer"); - return buffer_index + num_pbuffer * bst_group; + return (buffer_index + num_pbuffer * bst_group) * (size_leaf_vector + 1); } }; // training parameter @@ -345,7 +368,7 @@ class GBTree : public IGradBooster { // temporal storage for per thread std::vector thread_temp; // the updaters that can be applied to each of tree - std::vector< tree::IUpdater* > updaters; + std::vector updaters; }; } // namespace gbm diff --git a/src/io/io.h b/src/io/io.h index 8674a8c32..54ae324eb 100644 --- a/src/io/io.h +++ b/src/io/io.h @@ -13,7 +13,7 @@ namespace xgboost { /*! \brief namespace related to data format */ namespace io { /*! \brief DMatrix object that I/O module support save/load */ -typedef learner::DMatrix DataMatrix; +typedef learner::DMatrix DataMatrix; /*! * \brief load DataMatrix from stream * \param fname file name to be loaded diff --git a/src/io/simple_dmatrix-inl.hpp b/src/io/simple_dmatrix-inl.hpp index 99bd0b932..374d621e9 100644 --- a/src/io/simple_dmatrix-inl.hpp +++ b/src/io/simple_dmatrix-inl.hpp @@ -16,6 +16,7 @@ #include "../utils/utils.h" #include "../learner/dmatrix.h" #include "./io.h" +#include "./simple_fmatrix-inl.hpp" namespace xgboost { namespace io { @@ -24,11 +25,16 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { public: // constructor DMatrixSimple(void) : DataMatrix(kMagic) { - this->fmat.set_iter(new OneBatchIter(this)); + fmat_ = new FMatrixS(new OneBatchIter(this)); this->Clear(); } // virtual destructor - virtual ~DMatrixSimple(void) {} + virtual ~DMatrixSimple(void) { + delete fmat_; + } + virtual IFMatrix *fmat(void) const { + return fmat_; + } /*! \brief clear the storage */ inline void Clear(void) { row_ptr_.clear(); @@ -41,15 +47,17 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { this->info = src.info; this->Clear(); // clone data content in thos matrix - utils::IIterator *iter = src.fmat.RowIterator(); + utils::IIterator *iter = src.fmat()->RowIterator(); iter->BeforeFirst(); while (iter->Next()) { - const SparseBatch &batch = iter->Value(); + const RowBatch &batch = iter->Value(); for (size_t i = 0; i < batch.size; ++i) { - SparseBatch::Inst inst = batch[i]; + RowBatch::Inst inst = batch[i]; row_data_.resize(row_data_.size() + inst.length); - memcpy(&row_data_[row_ptr_.back()], inst.data, - sizeof(SparseBatch::Entry) * inst.length); + if (inst.length != 0) { + std::memcpy(&row_data_[row_ptr_.back()], inst.data, + sizeof(RowBatch::Entry) * inst.length); + } row_ptr_.push_back(row_ptr_.back() + inst.length); } } @@ -59,10 +67,10 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { * \param feats features * \return the index of added row */ - inline size_t AddRow(const std::vector &feats) { + inline size_t AddRow(const std::vector &feats) { for (size_t i = 0; i < feats.size(); ++i) { row_data_.push_back(feats[i]); - info.info.num_col = std::max(info.info.num_col, static_cast(feats[i].findex+1)); + info.info.num_col = std::max(info.info.num_col, static_cast(feats[i].index+1)); } row_ptr_.push_back(row_ptr_.back() + feats.size()); info.info.num_row += 1; @@ -74,14 +82,15 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { * \param silent whether print information or not */ inline void LoadText(const char* fname, bool silent = false) { + using namespace std; this->Clear(); FILE* file = utils::FopenCheck(fname, "r"); float label; bool init = true; char tmp[1024]; - std::vector feats; + std::vector feats; while (fscanf(file, "%s", tmp) == 1) { - SparseBatch::Entry e; - if (sscanf(tmp, "%u:%f", &e.findex, &e.fvalue) == 2) { + RowBatch::Entry e; + if (sscanf(tmp, "%u:%f", &e.index, &e.fvalue) == 2) { feats.push_back(e); } else { if (!init) { @@ -98,8 +107,10 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { this->AddRow(feats); if (!silent) { - printf("%lux%lu matrix with %lu entries is loaded from %s\n", - info.num_row(), info.num_col(), row_data_.size(), fname); + utils::Printf("%lux%lu matrix with %lu entries is loaded from %s\n", + static_cast(info.num_row()), + static_cast(info.num_col()), + static_cast(row_data_.size()), fname); } fclose(file); // try to load in additional file @@ -125,7 +136,7 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { * \return whether loading is success */ inline bool LoadBinary(const char* fname, bool silent = false) { - FILE *fp = fopen64(fname, "rb"); + std::FILE *fp = fopen64(fname, "rb"); if (fp == NULL) return false; utils::FileStream fs(fp); this->LoadBinary(fs, silent, fname); @@ -139,24 +150,26 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { * \param fname file name, used to print message */ inline void LoadBinary(utils::IStream &fs, bool silent = false, const char *fname = NULL) { - int magic; - utils::Check(fs.Read(&magic, sizeof(magic)) != 0, "invalid input file format"); - utils::Check(magic == kMagic, "invalid format,magic number mismatch"); + int tmagic; + utils::Check(fs.Read(&tmagic, sizeof(tmagic)) != 0, "invalid input file format"); + utils::Check(tmagic == kMagic, "invalid format,magic number mismatch"); info.LoadBinary(fs); FMatrixS::LoadBinary(fs, &row_ptr_, &row_data_); - fmat.LoadColAccess(fs); + fmat_->LoadColAccess(fs); if (!silent) { - printf("%lux%lu matrix with %lu entries is loaded", - info.num_row(), info.num_col(), row_data_.size()); + utils::Printf("%lux%lu matrix with %lu entries is loaded", + static_cast(info.num_row()), + static_cast(info.num_col()), + static_cast(row_data_.size())); if (fname != NULL) { - printf(" from %s\n", fname); + utils::Printf(" from %s\n", fname); } else { - printf("\n"); + utils::Printf("\n"); } if (info.group_ptr.size() != 0) { - printf("data contains %u groups\n", (unsigned)info.group_ptr.size()-1); + utils::Printf("data contains %u groups\n", (unsigned)info.group_ptr.size()-1); } } } @@ -167,19 +180,22 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { */ inline void SaveBinary(const char* fname, bool silent = false) const { utils::FileStream fs(utils::FopenCheck(fname, "wb")); - int magic = kMagic; - fs.Write(&magic, sizeof(magic)); + int tmagic = kMagic; + fs.Write(&tmagic, sizeof(tmagic)); info.SaveBinary(fs); FMatrixS::SaveBinary(fs, row_ptr_, row_data_); - fmat.SaveColAccess(fs); + fmat_->SaveColAccess(fs); fs.Close(); if (!silent) { - printf("%lux%lu matrix with %lu entries is saved to %s\n", - info.num_row(), info.num_col(), row_data_.size(), fname); + utils::Printf("%lux%lu matrix with %lu entries is saved to %s\n", + static_cast(info.num_row()), + static_cast(info.num_col()), + static_cast(row_data_.size()), fname); if (info.group_ptr.size() != 0) { - printf("data contains %lu groups\n", info.group_ptr.size()-1); + utils::Printf("data contains %u groups\n", + static_cast(info.group_ptr.size()-1)); } } } @@ -193,6 +209,7 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { * \param savebuffer whether do save binary buffer if it is text */ inline void CacheLoad(const char *fname, bool silent = false, bool savebuffer = true) { + using namespace std; size_t len = strlen(fname); if (len > 8 && !strcmp(fname + len - 7, ".buffer")) { if (!this->LoadBinary(fname, silent)) { @@ -201,7 +218,7 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { return; } char bname[1024]; - snprintf(bname, sizeof(bname), "%s.buffer", fname); + utils::SPrintf(bname, sizeof(bname), "%s.buffer", fname); if (!this->LoadBinary(bname, silent)) { this->LoadText(fname, silent); if (savebuffer) this->SaveBinary(bname, silent); @@ -211,13 +228,15 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { /*! \brief row pointer of CSR sparse storage */ std::vector row_ptr_; /*! \brief data in the row */ - std::vector row_data_; + std::vector row_data_; + /*! \brief the real fmatrix */ + FMatrixS *fmat_; /*! \brief magic number used to identify DMatrix */ static const int kMagic = 0xffffab01; protected: // one batch iterator that return content in the matrix - struct OneBatchIter: utils::IIterator { + struct OneBatchIter: utils::IIterator { explicit OneBatchIter(DMatrixSimple *parent) : at_first_(true), parent_(parent) {} virtual ~OneBatchIter(void) {} @@ -229,11 +248,11 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { at_first_ = false; batch_.size = parent_->row_ptr_.size() - 1; batch_.base_rowid = 0; - batch_.row_ptr = &parent_->row_ptr_[0]; - batch_.data_ptr = &parent_->row_data_[0]; + batch_.ind_ptr = BeginPtr(parent_->row_ptr_); + batch_.data_ptr = BeginPtr(parent_->row_data_); return true; } - virtual const SparseBatch &Value(void) const { + virtual const RowBatch &Value(void) const { return batch_; } @@ -243,8 +262,8 @@ class DMatrixSimple : public DataMatrix { // pointer to parient DMatrixSimple *parent_; // temporal space for batch - SparseBatch batch_; - }; + RowBatch batch_; + }; }; } // namespace io } // namespace xgboost diff --git a/src/io/simple_fmatrix-inl.hpp b/src/io/simple_fmatrix-inl.hpp new file mode 100644 index 000000000..7c8631a29 --- /dev/null +++ b/src/io/simple_fmatrix-inl.hpp @@ -0,0 +1,242 @@ +#ifndef XGBOOST_IO_SIMPLE_FMATRIX_INL_HPP +#define XGBOOST_IO_SIMPLE_FMATRIX_INL_HPP +/*! + * \file simple_fmatrix-inl.hpp + * \brief the input data structure for gradient boosting + * \author Tianqi Chen + */ +#include "../data.h" +#include "../utils/utils.h" +#include "../utils/random.h" +#include "../utils/omp.h" +#include "../utils/matrix_csr.h" +namespace xgboost { +namespace io { +/*! + * \brief sparse matrix that support column access, CSC + */ +class FMatrixS : public IFMatrix{ + public: + typedef SparseBatch::Entry Entry; + /*! \brief constructor */ + FMatrixS(utils::IIterator *iter) { + this->iter_ = iter; + } + // destructor + virtual ~FMatrixS(void) { + if (iter_ != NULL) delete iter_; + } + /*! \return whether column access is enabled */ + virtual bool HaveColAccess(void) const { + return col_ptr_.size() != 0; + } + /*! \brief get number of colmuns */ + virtual size_t NumCol(void) const { + utils::Check(this->HaveColAccess(), "NumCol:need column access"); + return col_ptr_.size() - 1; + } + /*! \brief get number of buffered rows */ + virtual const std::vector &buffered_rowset(void) const { + return buffered_rowset_; + } + /*! \brief get column size */ + virtual size_t GetColSize(size_t cidx) const { + return col_ptr_[cidx+1] - col_ptr_[cidx]; + } + /*! \brief get column density */ + virtual float GetColDensity(size_t cidx) const { + size_t nmiss = buffered_rowset_.size() - (col_ptr_[cidx+1] - col_ptr_[cidx]); + return 1.0f - (static_cast(nmiss)) / buffered_rowset_.size(); + } + virtual void InitColAccess(float pkeep = 1.0f) { + if (this->HaveColAccess()) return; + this->InitColData(pkeep); + } + /*! + * \brief get the row iterator associated with FMatrix + */ + virtual utils::IIterator* RowIterator(void) { + iter_->BeforeFirst(); + return iter_; + } + /*! + * \brief get the column based iterator + */ + virtual utils::IIterator* ColIterator(void) { + size_t ncol = this->NumCol(); + col_iter_.col_index_.resize(ncol); + for (size_t i = 0; i < ncol; ++i) { + col_iter_.col_index_[i] = static_cast(i); + } + col_iter_.SetBatch(col_ptr_, col_data_); + return &col_iter_; + } + /*! + * \brief colmun based iterator + */ + virtual utils::IIterator *ColIterator(const std::vector &fset) { + col_iter_.col_index_ = fset; + col_iter_.SetBatch(col_ptr_, col_data_); + return &col_iter_; + } + /*! + * \brief save column access data into stream + * \param fo output stream to save to + */ + inline void SaveColAccess(utils::IStream &fo) const { + fo.Write(buffered_rowset_); + if (buffered_rowset_.size() != 0) { + SaveBinary(fo, col_ptr_, col_data_); + } + } + /*! + * \brief load column access data from stream + * \param fo output stream to load from + */ + inline void LoadColAccess(utils::IStream &fi) { + utils::Check(fi.Read(&buffered_rowset_), "invalid input file format"); + if (buffered_rowset_.size() != 0) { + LoadBinary(fi, &col_ptr_, &col_data_); + } + } + /*! + * \brief save data to binary stream + * \param fo output stream + * \param ptr pointer data + * \param data data content + */ + inline static void SaveBinary(utils::IStream &fo, + const std::vector &ptr, + const std::vector &data) { + size_t nrow = ptr.size() - 1; + fo.Write(&nrow, sizeof(size_t)); + fo.Write(BeginPtr(ptr), ptr.size() * sizeof(size_t)); + if (data.size() != 0) { + fo.Write(BeginPtr(data), data.size() * sizeof(RowBatch::Entry)); + } + } + /*! + * \brief load data from binary stream + * \param fi input stream + * \param out_ptr pointer data + * \param out_data data content + */ + inline static void LoadBinary(utils::IStream &fi, + std::vector *out_ptr, + std::vector *out_data) { + size_t nrow; + utils::Check(fi.Read(&nrow, sizeof(size_t)) != 0, "invalid input file format"); + out_ptr->resize(nrow + 1); + utils::Check(fi.Read(BeginPtr(*out_ptr), out_ptr->size() * sizeof(size_t)) != 0, + "invalid input file format"); + out_data->resize(out_ptr->back()); + if (out_data->size() != 0) { + utils::Assert(fi.Read(BeginPtr(*out_data), out_data->size() * sizeof(RowBatch::Entry)) != 0, + "invalid input file format"); + } + } + + protected: + /*! + * \brief intialize column data + * \param pkeep probability to keep a row + */ + inline void InitColData(float pkeep) { + buffered_rowset_.clear(); + // note: this part of code is serial, todo, parallelize this transformer + utils::SparseCSRMBuilder builder(col_ptr_, col_data_); + builder.InitBudget(0); + // start working + iter_->BeforeFirst(); + while (iter_->Next()) { + const RowBatch &batch = iter_->Value(); + for (size_t i = 0; i < batch.size; ++i) { + if (pkeep == 1.0f || random::SampleBinary(pkeep)) { + buffered_rowset_.push_back(static_cast(batch.base_rowid+i)); + RowBatch::Inst inst = batch[i]; + for (bst_uint j = 0; j < inst.length; ++j) { + builder.AddBudget(inst[j].index); + } + } + } + } + builder.InitStorage(); + + iter_->BeforeFirst(); + size_t ktop = 0; + while (iter_->Next()) { + const RowBatch &batch = iter_->Value(); + for (size_t i = 0; i < batch.size; ++i) { + if (ktop < buffered_rowset_.size() && + buffered_rowset_[ktop] == batch.base_rowid+i) { + ++ktop; + RowBatch::Inst inst = batch[i]; + for (bst_uint j = 0; j < inst.length; ++j) { + builder.PushElem(inst[j].index, + Entry((bst_uint)(batch.base_rowid+i), + inst[j].fvalue)); + } + } + } + } + // sort columns + bst_omp_uint ncol = static_cast(this->NumCol()); + #pragma omp parallel for schedule(static) + for (bst_omp_uint i = 0; i < ncol; ++i) { + std::sort(&col_data_[0] + col_ptr_[i], + &col_data_[0] + col_ptr_[i + 1], Entry::CmpValue); + } + } + + private: + // one batch iterator that return content in the matrix + struct OneBatchIter: utils::IIterator { + OneBatchIter(void) : at_first_(true){} + virtual ~OneBatchIter(void) {} + virtual void BeforeFirst(void) { + at_first_ = true; + } + virtual bool Next(void) { + if (!at_first_) return false; + at_first_ = false; + return true; + } + virtual const ColBatch &Value(void) const { + return batch_; + } + inline void SetBatch(const std::vector &ptr, + const std::vector &data) { + batch_.size = col_index_.size(); + col_data_.resize(col_index_.size(), SparseBatch::Inst(NULL,0)); + for (size_t i = 0; i < col_data_.size(); ++i) { + const bst_uint ridx = col_index_[i]; + col_data_[i] = SparseBatch::Inst(&data[0] + ptr[ridx], + static_cast(ptr[ridx+1] - ptr[ridx])); + } + batch_.col_index = BeginPtr(col_index_); + batch_.col_data = BeginPtr(col_data_); + this->BeforeFirst(); + } + // data content + std::vector col_index_; + std::vector col_data_; + // whether is at first + bool at_first_; + // temporal space for batch + ColBatch batch_; + }; + // --- data structure used to support InitColAccess -- + // column iterator + OneBatchIter col_iter_; + // row iterator + utils::IIterator *iter_; + /*! \brief list of row index that are buffered */ + std::vector buffered_rowset_; + /*! \brief column pointer of CSC format */ + std::vector col_ptr_; + /*! \brief column datas in CSC format */ + std::vector col_data_; +}; +} // namespace io +} // namespace xgboost +#endif // XGBOOST_IO_SIMPLE_FMATRIX_INL_HPP diff --git a/src/learner/dmatrix.h b/src/learner/dmatrix.h index 6a9de5749..b58f7b2bb 100644 --- a/src/learner/dmatrix.h +++ b/src/learner/dmatrix.h @@ -7,8 +7,9 @@ * \author Tianqi Chen */ #include +#include #include "../data.h" - +#include "../utils/io.h" namespace xgboost { namespace learner { /*! @@ -89,6 +90,7 @@ struct MetaInfo { } // try to load group information from file, if exists inline bool TryLoadGroup(const char* fname, bool silent = false) { + using namespace std; FILE *fi = fopen64(fname, "r"); if (fi == NULL) return false; group_ptr.push_back(0); @@ -97,12 +99,14 @@ struct MetaInfo { group_ptr.push_back(group_ptr.back()+nline); } if (!silent) { - printf("%lu groups are loaded from %s\n", group_ptr.size()-1, fname); + utils::Printf("%u groups are loaded from %s\n", + static_cast(group_ptr.size()-1), fname); } fclose(fi); return true; } inline std::vector& GetFloatInfo(const char *field) { + using namespace std; if (!strcmp(field, "label")) return labels; if (!strcmp(field, "weight")) return weights; if (!strcmp(field, "base_margin")) return base_margin; @@ -113,6 +117,7 @@ struct MetaInfo { return ((MetaInfo*)this)->GetFloatInfo(field); } inline std::vector &GetUIntInfo(const char *field) { + using namespace std; if (!strcmp(field, "root_index")) return info.root_index; if (!strcmp(field, "fold_index")) return info.fold_index; utils::Error("unknown field %s", field); @@ -123,15 +128,16 @@ struct MetaInfo { } // try to load weight information from file, if exists inline bool TryLoadFloatInfo(const char *field, const char* fname, bool silent = false) { - std::vector &weights = this->GetFloatInfo(field); + using namespace std; + std::vector &data = this->GetFloatInfo(field); FILE *fi = fopen64(fname, "r"); if (fi == NULL) return false; float wt; while (fscanf(fi, "%f", &wt) == 1) { - weights.push_back(wt); + data.push_back(wt); } if (!silent) { - printf("loading %s from %s\n", field, fname); + utils::Printf("loading %s from %s\n", field, fname); } fclose(fi); return true; @@ -142,7 +148,6 @@ struct MetaInfo { * \brief data object used for learning, * \tparam FMatrix type of feature data source */ -template struct DMatrix { /*! * \brief magic number associated with this object @@ -151,8 +156,6 @@ struct DMatrix { const int magic; /*! \brief meta information about the dataset */ MetaInfo info; - /*! \brief feature matrix about data content */ - FMatrix fmat; /*! * \brief cache pointer to verify if the data structure is cached in some learner * used to verify if DMatrix is cached @@ -160,6 +163,8 @@ struct DMatrix { void *cache_learner_ptr_; /*! \brief default constructor */ explicit DMatrix(int magic) : magic(magic), cache_learner_ptr_(NULL) {} + /*! \brief get feature matrix about data content */ + virtual IFMatrix *fmat(void) const = 0; // virtual destructor virtual ~DMatrix(void){} }; diff --git a/src/learner/evaluation-inl.hpp b/src/learner/evaluation-inl.hpp index 0b73ec1e1..fb0b8953d 100644 --- a/src/learner/evaluation-inl.hpp +++ b/src/learner/evaluation-inl.hpp @@ -8,8 +8,8 @@ #include #include #include -#include #include +#include #include #include "./evaluation.h" #include "./helper_utils.h" @@ -24,9 +24,12 @@ template struct EvalEWiseBase : public IEvaluator { virtual float Eval(const std::vector &preds, const MetaInfo &info) const { - utils::Check(preds.size() == info.labels.size(), + utils::Check(info.labels.size() != 0, "label set cannot be empty"); + utils::Check(preds.size() % info.labels.size() == 0, "label and prediction size not match"); - const bst_omp_uint ndata = static_cast(preds.size()); + + const bst_omp_uint ndata = static_cast(info.labels.size()); + float sum = 0.0, wsum = 0.0; #pragma omp parallel for reduction(+: sum, wsum) schedule(static) for (bst_omp_uint i = 0; i < ndata; ++i) { @@ -99,17 +102,58 @@ struct EvalMatchError : public EvalEWiseBase { } }; +/*! \brief ctest */ +struct EvalCTest: public IEvaluator { + EvalCTest(IEvaluator *base, const char *name) + : base_(base), name_(name) {} + virtual ~EvalCTest(void) { + delete base_; + } + virtual const char *Name(void) const { + return name_.c_str(); + } + virtual float Eval(const std::vector &preds, + const MetaInfo &info) const { + utils::Check(preds.size() % info.labels.size() == 0, + "label and prediction size not match"); + size_t ngroup = preds.size() / info.labels.size() - 1; + const unsigned ndata = static_cast(info.labels.size()); + utils::Check(ngroup > 1, "pred size does not meet requirement"); + utils::Check(ndata == info.info.fold_index.size(), "need fold index"); + double wsum = 0.0; + for (size_t k = 0; k < ngroup; ++k) { + std::vector tpred; + MetaInfo tinfo; + for (unsigned i = 0; i < ndata; ++i) { + if (info.info.fold_index[i] == k) { + tpred.push_back(preds[i + (k + 1) * ndata]); + tinfo.labels.push_back(info.labels[i]); + tinfo.weights.push_back(info.GetWeight(i)); + } + } + wsum += base_->Eval(tpred, tinfo); + } + return static_cast(wsum / ngroup); + } + + private: + IEvaluator *base_; + std::string name_; +}; + /*! \brief AMS: also records best threshold */ struct EvalAMS : public IEvaluator { public: explicit EvalAMS(const char *name) { name_ = name; // note: ams@0 will automatically select which ratio to go - utils::Check(sscanf(name, "ams@%f", &ratio_) == 1, "invalid ams format"); + utils::Check(std::sscanf(name, "ams@%f", &ratio_) == 1, "invalid ams format"); } virtual float Eval(const std::vector &preds, const MetaInfo &info) const { - const bst_omp_uint ndata = static_cast(preds.size()); + using namespace std; + const bst_omp_uint ndata = static_cast(info.labels.size()); + utils::Check(info.weights.size() == ndata, "we need weight to evaluate ams"); std::vector< std::pair > rec(ndata); @@ -140,7 +184,7 @@ struct EvalAMS : public IEvaluator { } } if (ntop == ndata) { - fprintf(stderr, "\tams-ratio=%g", static_cast(thresindex) / ndata); + utils::Printf("\tams-ratio=%g", static_cast(thresindex) / ndata); return static_cast(tams); } else { return static_cast(sqrt(2*((s_tp+b_fp+br) * log(1.0 + s_tp/(b_fp+br)) - s_tp))); @@ -159,6 +203,7 @@ struct EvalAMS : public IEvaluator { struct EvalPrecisionRatio : public IEvaluator{ public: explicit EvalPrecisionRatio(const char *name) : name_(name) { + using namespace std; if (sscanf(name, "apratio@%f", &ratio_) == 1) { use_ap = 1; } else { @@ -168,9 +213,11 @@ struct EvalPrecisionRatio : public IEvaluator{ } virtual float Eval(const std::vector &preds, const MetaInfo &info) const { - utils::Assert(preds.size() == info.labels.size(), "label size predict size not match"); + utils::Check(info.labels.size() != 0, "label set cannot be empty"); + utils::Assert(preds.size() % info.labels.size() == 0, + "label size predict size not match"); std::vector< std::pair > rec; - for (size_t j = 0; j < preds.size(); ++j) { + for (size_t j = 0; j < info.labels.size(); ++j) { rec.push_back(std::make_pair(preds[j], static_cast(j))); } std::sort(rec.begin(), rec.end(), CmpFirst); @@ -206,10 +253,14 @@ struct EvalPrecisionRatio : public IEvaluator{ struct EvalAuc : public IEvaluator { virtual float Eval(const std::vector &preds, const MetaInfo &info) const { - utils::Check(preds.size() == info.labels.size(), "label size predict size not match"); - std::vector tgptr(2, 0); tgptr[1] = static_cast(preds.size()); + utils::Check(info.labels.size() != 0, "label set cannot be empty"); + utils::Check(preds.size() % info.labels.size() == 0, + "label size predict size not match"); + std::vector tgptr(2, 0); + tgptr[1] = static_cast(info.labels.size()); + const std::vector &gptr = info.group_ptr.size() == 0 ? tgptr : info.group_ptr; - utils::Check(gptr.back() == preds.size(), + utils::Check(gptr.back() == info.labels.size(), "EvalAuc: group structure must match number of prediction"); const bst_omp_uint ngroup = static_cast(gptr.size() - 1); // sum statictis @@ -293,6 +344,7 @@ struct EvalRankList : public IEvaluator { protected: explicit EvalRankList(const char *name) { + using namespace std; name_ = name; minus_ = false; if (sscanf(name, "%*[^@]@%u[-]?", &topn_) != 1) { @@ -339,7 +391,7 @@ struct EvalNDCG : public EvalRankList{ for (size_t i = 0; i < rec.size() && i < this->topn_; ++i) { const unsigned rel = rec[i].second; if (rel != 0) { - sumdcg += ((1 << rel) - 1) / log(i + 2.0); + sumdcg += ((1 << rel) - 1) / std::log(i + 2.0); } } return static_cast(sumdcg); diff --git a/src/learner/evaluation.h b/src/learner/evaluation.h index d2134bfbd..33370e706 100644 --- a/src/learner/evaluation.h +++ b/src/learner/evaluation.h @@ -36,6 +36,7 @@ struct IEvaluator{ namespace xgboost { namespace learner { inline IEvaluator* CreateEvaluator(const char *name) { + using namespace std; if (!strcmp(name, "rmse")) return new EvalRMSE(); if (!strcmp(name, "error")) return new EvalError(); if (!strcmp(name, "merror")) return new EvalMatchError(); @@ -45,7 +46,9 @@ inline IEvaluator* CreateEvaluator(const char *name) { if (!strncmp(name, "pre@", 4)) return new EvalPrecision(name); if (!strncmp(name, "pratio@", 7)) return new EvalPrecisionRatio(name); if (!strncmp(name, "map", 3)) return new EvalMAP(name); - if (!strncmp(name, "ndcg", 3)) return new EvalNDCG(name); + if (!strncmp(name, "ndcg", 4)) return new EvalNDCG(name); + if (!strncmp(name, "ct-", 3)) return new EvalCTest(CreateEvaluator(name+3), name); + utils::Error("unknown evaluation metric type: %s", name); return NULL; } @@ -54,6 +57,7 @@ inline IEvaluator* CreateEvaluator(const char *name) { class EvalSet{ public: inline void AddEval(const char *name) { + using namespace std; for (size_t i = 0; i < evals_.size(); ++i) { if (!strcmp(name, evals_[i]->Name())) return; } @@ -71,11 +75,14 @@ class EvalSet{ for (size_t i = 0; i < evals_.size(); ++i) { float res = evals_[i]->Eval(preds, info); char tmp[1024]; - snprintf(tmp, sizeof(tmp), "\t%s-%s:%f", evname, evals_[i]->Name(), res); + utils::SPrintf(tmp, sizeof(tmp), "\t%s-%s:%f", evname, evals_[i]->Name(), res); result += tmp; } return result; } + inline size_t Size(void) const { + return evals_.size(); + } private: std::vector evals_; diff --git a/src/learner/helper_utils.h b/src/learner/helper_utils.h index e2f8a3574..aa1e66bbc 100644 --- a/src/learner/helper_utils.h +++ b/src/learner/helper_utils.h @@ -7,6 +7,7 @@ */ #include #include +#include #include namespace xgboost { namespace learner { diff --git a/src/learner/learner-inl.hpp b/src/learner/learner-inl.hpp index 387d1a57b..88026975d 100644 --- a/src/learner/learner-inl.hpp +++ b/src/learner/learner-inl.hpp @@ -21,7 +21,6 @@ namespace learner { * \brief learner that takes do gradient boosting on specific objective functions * and do training and prediction */ -template class BoostLearner { public: BoostLearner(void) { @@ -44,7 +43,7 @@ class BoostLearner { * data matrices to continue training otherwise it will cause error * \param mats array of pointers to matrix whose prediction result need to be cached */ - inline void SetCacheData(const std::vector*>& mats) { + inline void SetCacheData(const std::vector& mats) { // estimate feature bound unsigned num_feature = 0; // assign buffer index @@ -64,13 +63,14 @@ class BoostLearner { } char str_temp[25]; if (num_feature > mparam.num_feature) { - snprintf(str_temp, sizeof(str_temp), "%u", num_feature); + utils::SPrintf(str_temp, sizeof(str_temp), "%u", num_feature); this->SetParam("bst:num_feature", str_temp); } - snprintf(str_temp, sizeof(str_temp), "%lu", buffer_size); + utils::SPrintf(str_temp, sizeof(str_temp), "%lu", + static_cast(buffer_size)); this->SetParam("num_pbuffer", str_temp); if (!silent) { - printf("buffer_size=%ld\n", buffer_size); + utils::Printf("buffer_size=%ld\n", static_cast(buffer_size)); } } /*! @@ -79,6 +79,7 @@ class BoostLearner { * \param val value of the parameter */ inline void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; // in this version, bst: prefix is no longer required if (strncmp(name, "bst:", 4) != 0) { std::string n = "bst:"; n += name; @@ -158,18 +159,18 @@ class BoostLearner { * if not intialize it * \param p_train pointer to the matrix used by training */ - inline void CheckInit(DMatrix *p_train) { - p_train->fmat.InitColAccess(prob_buffer_row); + inline void CheckInit(DMatrix *p_train) { + p_train->fmat()->InitColAccess(prob_buffer_row); } /*! * \brief update the model for one iteration * \param iter current iteration number * \param p_train pointer to the data matrix */ - inline void UpdateOneIter(int iter, const DMatrix &train) { + inline void UpdateOneIter(int iter, const DMatrix &train) { this->PredictRaw(train, &preds_); obj_->GetGradient(preds_, train.info, iter, &gpair_); - gbm_->DoBoost(train.fmat, train.info.info, &gpair_); + gbm_->DoBoost(train.fmat(), train.info.info, &gpair_); } /*! * \brief evaluate the model for specific iteration @@ -179,11 +180,11 @@ class BoostLearner { * \return a string corresponding to the evaluation result */ inline std::string EvalOneIter(int iter, - const std::vector*> &evals, + const std::vector &evals, const std::vector &evname) { std::string res; char tmp[256]; - snprintf(tmp, sizeof(tmp), "[%d]", iter); + utils::SPrintf(tmp, sizeof(tmp), "[%d]", iter); res = tmp; for (size_t i = 0; i < evals.size(); ++i) { this->PredictRaw(*evals[i], &preds_); @@ -198,7 +199,7 @@ class BoostLearner { * \param metric name of metric * \return a pair of */ - std::pair Evaluate(const DMatrix &data, std::string metric) { + std::pair Evaluate(const DMatrix &data, std::string metric) { if (metric == "auto") metric = obj_->DefaultEvalMetric(); IEvaluator *ev = CreateEvaluator(metric.c_str()); this->PredictRaw(data, &preds_); @@ -212,11 +213,14 @@ class BoostLearner { * \param data input data * \param output_margin whether to only predict margin value instead of transformed prediction * \param out_preds output vector that stores the prediction + * \param ntree_limit limit number of trees used for boosted tree + * predictor, when it equals 0, this means we are using all the trees */ - inline void Predict(const DMatrix &data, + inline void Predict(const DMatrix &data, bool output_margin, - std::vector *out_preds) const { - this->PredictRaw(data, out_preds); + std::vector *out_preds, + unsigned ntree_limit = 0) const { + this->PredictRaw(data, out_preds, ntree_limit); if (!output_margin) { obj_->PredTransform(out_preds); } @@ -235,22 +239,27 @@ class BoostLearner { if (obj_ != NULL) return; utils::Assert(gbm_ == NULL, "GBM and obj should be NULL"); obj_ = CreateObjFunction(name_obj_.c_str()); - gbm_ = gbm::CreateGradBooster(name_gbm_.c_str()); + gbm_ = gbm::CreateGradBooster(name_gbm_.c_str()); for (size_t i = 0; i < cfg_.size(); ++i) { obj_->SetParam(cfg_[i].first.c_str(), cfg_[i].second.c_str()); gbm_->SetParam(cfg_[i].first.c_str(), cfg_[i].second.c_str()); } - evaluator_.AddEval(obj_->DefaultEvalMetric()); + if (evaluator_.Size() == 0) { + evaluator_.AddEval(obj_->DefaultEvalMetric()); + } } /*! * \brief get un-transformed prediction * \param data training data matrix * \param out_preds output vector that stores the prediction + * \param ntree_limit limit number of trees used for boosted tree + * predictor, when it equals 0, this means we are using all the trees */ - inline void PredictRaw(const DMatrix &data, - std::vector *out_preds) const { - gbm_->Predict(data.fmat, this->FindBufferOffset(data), - data.info.info, out_preds); + inline void PredictRaw(const DMatrix &data, + std::vector *out_preds, + unsigned ntree_limit = 0) const { + gbm_->Predict(data.fmat(), this->FindBufferOffset(data), + data.info.info, out_preds, ntree_limit); // add base margin std::vector &preds = *out_preds; const bst_omp_uint ndata = static_cast(preds.size()); @@ -284,7 +293,7 @@ class BoostLearner { base_score = 0.5f; num_feature = 0; num_class = 0; - memset(reserved, 0, sizeof(reserved)); + std::memset(reserved, 0, sizeof(reserved)); } /*! * \brief set parameters from outside @@ -292,6 +301,7 @@ class BoostLearner { * \param val value of the parameter */ inline void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; if (!strcmp("base_score", name)) base_score = static_cast(atof(val)); if (!strcmp("num_class", name)) num_class = atoi(val); if (!strcmp("bst:num_feature", name)) num_feature = atoi(val); @@ -307,7 +317,7 @@ class BoostLearner { // model parameter ModelParam mparam; // gbm model that back everything - gbm::IGradBooster *gbm_; + gbm::IGradBooster *gbm_; // name of gbm model used for training std::string name_gbm_; // objective fnction @@ -324,14 +334,14 @@ class BoostLearner { private: // cache entry object that helps handle feature caching struct CacheEntry { - const DMatrix *mat_; + const DMatrix *mat_; size_t buffer_offset_; size_t num_row_; - CacheEntry(const DMatrix *mat, size_t buffer_offset, size_t num_row) + CacheEntry(const DMatrix *mat, size_t buffer_offset, size_t num_row) :mat_(mat), buffer_offset_(buffer_offset), num_row_(num_row) {} }; // find internal bufer offset for certain matrix, if not exist, return -1 - inline int64_t FindBufferOffset(const DMatrix &mat) const { + inline int64_t FindBufferOffset(const DMatrix &mat) const { for (size_t i = 0; i < cache_.size(); ++i) { if (cache_[i].mat_ == &mat && mat.cache_learner_ptr_ == this) { if (cache_[i].num_row_ == mat.info.num_row()) { diff --git a/src/learner/objective-inl.hpp b/src/learner/objective-inl.hpp index 0e6b5ec7d..96aacf12d 100644 --- a/src/learner/objective-inl.hpp +++ b/src/learner/objective-inl.hpp @@ -6,9 +6,9 @@ * \author Tianqi Chen, Kailong Chen */ #include -#include #include #include +#include #include #include "../data.h" #include "./objective.h" @@ -37,7 +37,7 @@ struct LossType { case kLogisticRaw: case kLinearSquare: return x; case kLogisticClassify: - case kLogisticNeglik: return 1.0f / (1.0f + expf(-x)); + case kLogisticNeglik: return 1.0f / (1.0f + std::exp(-x)); default: utils::Error("unknown loss_type"); return 0.0f; } } @@ -50,7 +50,7 @@ struct LossType { inline float FirstOrderGradient(float predt, float label) const { switch (loss_type) { case kLinearSquare: return predt - label; - case kLogisticRaw: predt = 1.0f / (1.0f + expf(-predt)); + case kLogisticRaw: predt = 1.0f / (1.0f + std::exp(-predt)); case kLogisticClassify: case kLogisticNeglik: return predt - label; default: utils::Error("unknown loss_type"); return 0.0f; @@ -65,7 +65,7 @@ struct LossType { inline float SecondOrderGradient(float predt, float label) const { switch (loss_type) { case kLinearSquare: return 1.0f; - case kLogisticRaw: predt = 1.0f / (1.0f + expf(-predt)); + case kLogisticRaw: predt = 1.0f / (1.0f + std::exp(-predt)); case kLogisticClassify: case kLogisticNeglik: return predt * (1 - predt); default: utils::Error("unknown loss_type"); return 0.0f; @@ -80,7 +80,7 @@ struct LossType { loss_type == kLogisticNeglik ) { utils::Check(base_score > 0.0f && base_score < 1.0f, "base_score must be in (0,1) for logistic loss"); - base_score = -logf(1.0f / base_score - 1.0f); + base_score = -std::log(1.0f / base_score - 1.0f); } return base_score; } @@ -101,6 +101,7 @@ class RegLossObj : public IObjFunction{ } virtual ~RegLossObj(void) {} virtual void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; if (!strcmp("scale_pos_weight", name)) { scale_pos_weight = static_cast(atof(val)); } @@ -123,7 +124,7 @@ class RegLossObj : public IObjFunction{ float p = loss.PredTransform(preds[i]); float w = info.GetWeight(j); if (info.labels[j] == 1.0f) w *= scale_pos_weight; - gpair[j] = bst_gpair(loss.FirstOrderGradient(p, info.labels[j]) * w, + gpair[i] = bst_gpair(loss.FirstOrderGradient(p, info.labels[j]) * w, loss.SecondOrderGradient(p, info.labels[j]) * w); } } @@ -156,6 +157,7 @@ class SoftmaxMultiClassObj : public IObjFunction { } virtual ~SoftmaxMultiClassObj(void) {} virtual void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; if (!strcmp( "num_class", name )) nclass = atoi(val); } virtual void GetGradient(const std::vector &preds, @@ -247,6 +249,7 @@ class LambdaRankObj : public IObjFunction { } virtual ~LambdaRankObj(void) {} virtual void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; if (!strcmp( "loss_type", name )) loss.loss_type = atoi(val); if (!strcmp( "fix_list_weight", name)) fix_list_weight = static_cast(atof(val)); if (!strcmp( "num_pairsample", name)) num_pairsample = atoi(val); @@ -419,8 +422,8 @@ class LambdaRankObjNDCG : public LambdaRankObj { for (size_t i = 0; i < pairs.size(); ++i) { unsigned pos_idx = pairs[i].pos_index; unsigned neg_idx = pairs[i].neg_index; - float pos_loginv = 1.0f / logf(pos_idx + 2.0f); - float neg_loginv = 1.0f / logf(neg_idx + 2.0f); + float pos_loginv = 1.0f / std::log(pos_idx + 2.0f); + float neg_loginv = 1.0f / std::log(neg_idx + 2.0f); int pos_label = static_cast(sorted_list[pos_idx].label); int neg_label = static_cast(sorted_list[neg_idx].label); float original = @@ -438,7 +441,7 @@ class LambdaRankObjNDCG : public LambdaRankObj { for (size_t i = 0; i < labels.size(); ++i) { const unsigned rel = static_cast(labels[i]); if (rel != 0) { - sumdcg += ((1 << rel) - 1) / logf(static_cast(i + 2)); + sumdcg += ((1 << rel) - 1) / std::log(static_cast(i + 2)); } } return static_cast(sumdcg); diff --git a/src/learner/objective.h b/src/learner/objective.h index d741ba61f..6b11b7d18 100644 --- a/src/learner/objective.h +++ b/src/learner/objective.h @@ -67,6 +67,7 @@ namespace xgboost { namespace learner { /*! \brief factory funciton to create objective function by name */ inline IObjFunction* CreateObjFunction(const char *name) { + using namespace std; if (!strcmp("reg:linear", name)) return new RegLossObj(LossType::kLinearSquare); if (!strcmp("reg:logistic", name)) return new RegLossObj(LossType::kLogisticNeglik); if (!strcmp("binary:logistic", name)) return new RegLossObj(LossType::kLogisticClassify); diff --git a/src/tree/model.h b/src/tree/model.h index 650e6b305..8049a1608 100644 --- a/src/tree/model.h +++ b/src/tree/model.h @@ -53,7 +53,7 @@ class TreeModel { Param(void) { max_depth = 0; size_leaf_vector = 0; - memset(reserved, 0, sizeof(reserved)); + std::memset(reserved, 0, sizeof(reserved)); } /*! * \brief set parameters from outside @@ -61,6 +61,7 @@ class TreeModel { * \param val value of the parameter */ inline void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; if (!strcmp("num_roots", name)) num_roots = atoi(val); if (!strcmp("num_feature", name)) num_feature = atoi(val); if (!strcmp("size_leaf_vector", name)) size_leaf_vector = atoi(val); @@ -272,6 +273,7 @@ class TreeModel { param.num_nodes = param.num_roots; nodes.resize(param.num_nodes); stats.resize(param.num_nodes); + leaf_vector.resize(param.num_nodes * param.size_leaf_vector, 0.0f); for (int i = 0; i < param.num_nodes; i ++) { nodes[i].set_leaf(0.0f); nodes[i].set_parent(-1); @@ -289,6 +291,9 @@ class TreeModel { "TreeModel: wrong format"); utils::Check(fi.Read(&stats[0], sizeof(NodeStat) * stats.size()) > 0, "TreeModel: wrong format"); + if (param.size_leaf_vector != 0) { + utils::Check(fi.Read(&leaf_vector), "TreeModel: wrong format"); + } // chg deleted nodes deleted_nodes.resize(0); for (int i = param.num_roots; i < param.num_nodes; i ++) { @@ -309,6 +314,7 @@ class TreeModel { fo.Write(¶m, sizeof(Param)); fo.Write(&nodes[0], sizeof(Node) * nodes.size()); fo.Write(&stats[0], sizeof(NodeStat) * nodes.size()); + if (param.size_leaf_vector != 0) fo.Write(leaf_vector); } /*! * \brief add child nodes to node @@ -486,15 +492,15 @@ class RegTree: public TreeModel{ std::fill(data.begin(), data.end(), e); } /*! \brief fill the vector with sparse vector */ - inline void Fill(const SparseBatch::Inst &inst) { + inline void Fill(const RowBatch::Inst &inst) { for (bst_uint i = 0; i < inst.length; ++i) { - data[inst[i].findex].fvalue = inst[i].fvalue; + data[inst[i].index].fvalue = inst[i].fvalue; } } /*! \brief drop the trace after fill, must be called after fill */ - inline void Drop(const SparseBatch::Inst &inst) { + inline void Drop(const RowBatch::Inst &inst) { for (bst_uint i = 0; i < inst.length; ++i) { - data[inst[i].findex].flag = -1; + data[inst[i].index].flag = -1; } } /*! \brief get ith value */ diff --git a/src/tree/param.h b/src/tree/param.h index 5f02c065d..04ea5277f 100644 --- a/src/tree/param.h +++ b/src/tree/param.h @@ -22,10 +22,10 @@ struct TrainParam{ //----- the rest parameters are less important ---- // minimum amount of hessian(weight) allowed in a child float min_child_weight; - // weight decay parameter used to control leaf fitting + // L2 regularization factor float reg_lambda; - // reg method - int reg_method; + // L1 regularization factor + float reg_alpha; // default direction choice int default_direction; // whether we want to do subsample @@ -36,6 +36,8 @@ struct TrainParam{ float colsample_bytree; // speed optimization for dense column float opt_dense_col; + // leaf vector size + int size_leaf_vector; // number of threads to be used for tree construction, // if OpenMP is enabled, if equals 0, use system default int nthread; @@ -45,13 +47,14 @@ struct TrainParam{ min_child_weight = 1.0f; max_depth = 6; reg_lambda = 1.0f; - reg_method = 2; + reg_alpha = 0.0f; default_direction = 0; subsample = 1.0f; colsample_bytree = 1.0f; colsample_bylevel = 1.0f; opt_dense_col = 1.0f; nthread = 0; + size_leaf_vector = 0; } /*! * \brief set parameters from outside @@ -59,19 +62,22 @@ struct TrainParam{ * \param val value of the parameter */ inline void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; // sync-names if (!strcmp(name, "gamma")) min_split_loss = static_cast(atof(val)); if (!strcmp(name, "eta")) learning_rate = static_cast(atof(val)); if (!strcmp(name, "lambda")) reg_lambda = static_cast(atof(val)); + if (!strcmp(name, "alpha")) reg_alpha = static_cast(atof(val)); if (!strcmp(name, "learning_rate")) learning_rate = static_cast(atof(val)); if (!strcmp(name, "min_child_weight")) min_child_weight = static_cast(atof(val)); if (!strcmp(name, "min_split_loss")) min_split_loss = static_cast(atof(val)); if (!strcmp(name, "reg_lambda")) reg_lambda = static_cast(atof(val)); - if (!strcmp(name, "reg_method")) reg_method = atoi(val); + if (!strcmp(name, "reg_alpha")) reg_alpha = static_cast(atof(val)); if (!strcmp(name, "subsample")) subsample = static_cast(atof(val)); if (!strcmp(name, "colsample_bylevel")) colsample_bylevel = static_cast(atof(val)); if (!strcmp(name, "colsample_bytree")) colsample_bytree = static_cast(atof(val)); if (!strcmp(name, "opt_dense_col")) opt_dense_col = static_cast(atof(val)); + if (!strcmp(name, "size_leaf_vector")) size_leaf_vector = atoi(val); if (!strcmp(name, "max_depth")) max_depth = atoi(val); if (!strcmp(name, "nthread")) nthread = atoi(val); if (!strcmp(name, "default_direction")) { @@ -82,31 +88,31 @@ struct TrainParam{ } // calculate the cost of loss function inline double CalcGain(double sum_grad, double sum_hess) const { - if (sum_hess < min_child_weight) { - return 0.0; + if (sum_hess < min_child_weight) return 0.0; + if (reg_alpha == 0.0f) { + return Sqr(sum_grad) / (sum_hess + reg_lambda); + } else { + return Sqr(ThresholdL1(sum_grad, reg_alpha)) / (sum_hess + reg_lambda); } - switch (reg_method) { - case 1 : return Sqr(ThresholdL1(sum_grad, reg_lambda)) / sum_hess; - case 2 : return Sqr(sum_grad) / (sum_hess + reg_lambda); - case 3 : return - Sqr(ThresholdL1(sum_grad, 0.5 * reg_lambda)) / - (sum_hess + 0.5 * reg_lambda); - default: return Sqr(sum_grad) / sum_hess; + } + // calculate cost of loss function with four stati + inline double CalcGain(double sum_grad, double sum_hess, + double test_grad, double test_hess) const { + double w = CalcWeight(sum_grad, sum_hess); + double ret = test_grad * w + 0.5 * (test_hess + reg_lambda) * Sqr(w); + if (reg_alpha == 0.0f) { + return - 2.0 * ret; + } else { + return - 2.0 * (ret + reg_alpha * std::abs(w)); } } // calculate weight given the statistics inline double CalcWeight(double sum_grad, double sum_hess) const { - if (sum_hess < min_child_weight) { - return 0.0; + if (sum_hess < min_child_weight) return 0.0; + if (reg_alpha == 0.0f) { + return -sum_grad / (sum_hess + reg_lambda); } else { - switch (reg_method) { - case 1: return - ThresholdL1(sum_grad, reg_lambda) / sum_hess; - case 2: return - sum_grad / (sum_hess + reg_lambda); - case 3: return - - ThresholdL1(sum_grad, 0.5 * reg_lambda) / - (sum_hess + 0.5 * reg_lambda); - default: return - sum_grad / sum_hess; - } + return -ThresholdL1(sum_grad, reg_alpha) / (sum_hess + reg_lambda); } } /*! \brief whether need forward small to big search: default right */ @@ -153,6 +159,9 @@ struct GradStats { inline void Clear(void) { sum_grad = sum_hess = 0.0f; } + /*! \brief check if necessary information is ready */ + inline static void CheckInfo(const BoosterInfo &info) { + } /*! * \brief accumulate statistics, * \param gpair the vector storing the gradient statistics @@ -188,14 +197,88 @@ struct GradStats { } /*! \brief set leaf vector value based on statistics */ inline void SetLeafVec(const TrainParam ¶m, bst_float *vec) const{ - } - protected: + } + // constructor to allow inheritance + GradStats(void) {} /*! \brief add statistics to the data */ inline void Add(double grad, double hess) { sum_grad += grad; sum_hess += hess; } }; +/*! \brief vectorized cv statistics */ +template +struct CVGradStats : public GradStats { + // additional statistics + GradStats train[vsize], valid[vsize]; + // constructor + explicit CVGradStats(const TrainParam ¶m) { + utils::Check(param.size_leaf_vector == vsize, + "CVGradStats: vsize must match size_leaf_vector"); + this->Clear(); + } + /*! \brief check if necessary information is ready */ + inline static void CheckInfo(const BoosterInfo &info) { + utils::Check(info.fold_index.size() != 0, + "CVGradStats: require fold_index"); + } + /*! \brief clear the statistics */ + inline void Clear(void) { + GradStats::Clear(); + for (unsigned i = 0; i < vsize; ++i) { + train[i].Clear(); valid[i].Clear(); + } + } + inline void Add(const std::vector &gpair, + const BoosterInfo &info, + bst_uint ridx) { + GradStats::Add(gpair[ridx].grad, gpair[ridx].hess); + const size_t step = info.fold_index.size(); + for (unsigned i = 0; i < vsize; ++i) { + const bst_gpair &b = gpair[(i + 1) * step + ridx]; + if (info.fold_index[ridx] == i) { + valid[i].Add(b.grad, b.hess); + } else { + train[i].Add(b.grad, b.hess); + } + } + } + /*! \brief calculate gain of the solution */ + inline double CalcGain(const TrainParam ¶m) const { + double ret = 0.0; + for (unsigned i = 0; i < vsize; ++i) { + ret += param.CalcGain(train[i].sum_grad, + train[i].sum_hess, + vsize * valid[i].sum_grad, + vsize * valid[i].sum_hess); + } + return ret / vsize; + } + /*! \brief add statistics to the data */ + inline void Add(const CVGradStats &b) { + GradStats::Add(b); + for (unsigned i = 0; i < vsize; ++i) { + train[i].Add(b.train[i]); + valid[i].Add(b.valid[i]); + } + } + /*! \brief set current value to a - b */ + inline void SetSubstract(const CVGradStats &a, const CVGradStats &b) { + GradStats::SetSubstract(a, b); + for (int i = 0; i < vsize; ++i) { + train[i].SetSubstract(a.train[i], b.train[i]); + valid[i].SetSubstract(a.valid[i], b.valid[i]); + } + } + /*! \brief set leaf vector value based on statistics */ + inline void SetLeafVec(const TrainParam ¶m, bst_float *vec) const{ + for (int i = 0; i < vsize; ++i) { + vec[i] = param.learning_rate * + param.CalcWeight(train[i].sum_grad, train[i].sum_hess); + } + } +}; + /*! * \brief statistics that is helpful to store * and represent a split solution for the tree @@ -216,11 +299,11 @@ struct SplitEntry{ * \param loss_chg the loss reduction get through the split * \param split_index the feature index where the split is on */ - inline bool NeedReplace(bst_float loss_chg, unsigned split_index) const { + inline bool NeedReplace(bst_float new_loss_chg, unsigned split_index) const { if (this->split_index() <= split_index) { - return loss_chg > this->loss_chg; + return new_loss_chg > this->loss_chg; } else { - return !(this->loss_chg > loss_chg); + return !(this->loss_chg > new_loss_chg); } } /*! @@ -246,13 +329,13 @@ struct SplitEntry{ * \param default_left whether the missing value goes to left * \return whether the proposed split is better and can replace current split */ - inline bool Update(bst_float loss_chg, unsigned split_index, - float split_value, bool default_left) { - if (this->NeedReplace(loss_chg, split_index)) { - this->loss_chg = loss_chg; + inline bool Update(bst_float new_loss_chg, unsigned split_index, + float new_split_value, bool default_left) { + if (this->NeedReplace(new_loss_chg, split_index)) { + this->loss_chg = new_loss_chg; if (default_left) split_index |= (1U << 31); this->sindex = split_index; - this->split_value = split_value; + this->split_value = new_split_value; return true; } else { return false; diff --git a/src/tree/updater.cpp b/src/tree/updater.cpp new file mode 100644 index 000000000..2cb6552fe --- /dev/null +++ b/src/tree/updater.cpp @@ -0,0 +1,21 @@ +#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS +#define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE +#include +#include "./updater.h" +#include "./updater_prune-inl.hpp" +#include "./updater_refresh-inl.hpp" +#include "./updater_colmaker-inl.hpp" + +namespace xgboost { +namespace tree { +IUpdater* CreateUpdater(const char *name) { + using namespace std; + if (!strcmp(name, "prune")) return new TreePruner(); + if (!strcmp(name, "refresh")) return new TreeRefresher(); + if (!strcmp(name, "grow_colmaker")) return new ColMaker(); + utils::Error("unknown updater:%s", name); + return NULL; +} + +} // namespace tree +} // namespace xgboost diff --git a/src/tree/updater.h b/src/tree/updater.h index b33ee1833..e3a05c84f 100644 --- a/src/tree/updater.h +++ b/src/tree/updater.h @@ -14,9 +14,7 @@ namespace xgboost { namespace tree { /*! * \brief interface of tree update module, that performs update of a tree - * \tparam FMatrix the data type updater taking */ -template class IUpdater { public: /*! @@ -28,7 +26,7 @@ class IUpdater { /*! * \brief peform update to the tree models * \param gpair the gradient pair statistics of the data - * \param fmat feature matrix that provide access to features + * \param p_fmat feature matrix that provide access to features * \param info extra side information that may be need, such as root index * \param trees pointer to the trese to be updated, upater will change the content of the tree * note: all the trees in the vector are updated, with the same statistics, @@ -36,36 +34,18 @@ class IUpdater { * there can be multiple trees when we train random forest style model */ virtual void Update(const std::vector &gpair, - const FMatrix &fmat, + IFMatrix *p_fmat, const BoosterInfo &info, const std::vector &trees) = 0; // destructor virtual ~IUpdater(void) {} }; - -} // namespace tree -} // namespace xgboost - -#include "./updater_prune-inl.hpp" -#include "./updater_refresh-inl.hpp" -#include "./updater_colmaker-inl.hpp" - -namespace xgboost { -namespace tree { /*! * \brief create a updater based on name * \param name name of updater * \return return the updater instance */ -template -inline IUpdater* CreateUpdater(const char *name) { - if (!strcmp(name, "prune")) return new TreePruner(); - if (!strcmp(name, "refresh")) return new TreeRefresher(); - if (!strcmp(name, "grow_colmaker")) return new ColMaker(); - utils::Error("unknown updater:%s", name); - return NULL; -} - +IUpdater* CreateUpdater(const char *name); } // namespace tree } // namespace xgboost #endif // XGBOOST_TREE_UPDATER_H_ diff --git a/src/tree/updater_colmaker-inl.hpp b/src/tree/updater_colmaker-inl.hpp index 29e4a24e8..2d7c5311e 100644 --- a/src/tree/updater_colmaker-inl.hpp +++ b/src/tree/updater_colmaker-inl.hpp @@ -15,8 +15,8 @@ namespace xgboost { namespace tree { /*! \brief pruner that prunes a tree after growing finishs */ -template -class ColMaker: public IUpdater { +template +class ColMaker: public IUpdater { public: virtual ~ColMaker(void) {} // set training parameter @@ -24,16 +24,17 @@ class ColMaker: public IUpdater { param.SetParam(name, val); } virtual void Update(const std::vector &gpair, - const FMatrix &fmat, + IFMatrix *p_fmat, const BoosterInfo &info, const std::vector &trees) { + TStats::CheckInfo(info); // rescale learning rate according to size of trees float lr = param.learning_rate; param.learning_rate = lr / trees.size(); // build tree for (size_t i = 0; i < trees.size(); ++i) { Builder builder(param); - builder.Update(gpair, fmat, info, trees[i]); + builder.Update(gpair, p_fmat, info, trees[i]); } param.learning_rate = lr; } @@ -76,23 +77,22 @@ class ColMaker: public IUpdater { explicit Builder(const TrainParam ¶m) : param(param) {} // update one tree, growing virtual void Update(const std::vector &gpair, - const FMatrix &fmat, + IFMatrix *p_fmat, const BoosterInfo &info, RegTree *p_tree) { - this->InitData(gpair, fmat, info.root_index, *p_tree); - this->InitNewNode(qexpand, gpair, fmat, info, *p_tree); - + this->InitData(gpair, *p_fmat, info.root_index, *p_tree); + this->InitNewNode(qexpand_, gpair, *p_fmat, info, *p_tree); for (int depth = 0; depth < param.max_depth; ++depth) { - this->FindSplit(depth, this->qexpand, gpair, fmat, info, p_tree); - this->ResetPosition(this->qexpand, fmat, *p_tree); - this->UpdateQueueExpand(*p_tree, &this->qexpand); - this->InitNewNode(qexpand, gpair, fmat, info, *p_tree); + this->FindSplit(depth, qexpand_, gpair, p_fmat, info, p_tree); + this->ResetPosition(qexpand_, p_fmat, *p_tree); + this->UpdateQueueExpand(*p_tree, &qexpand_); + this->InitNewNode(qexpand_, gpair, *p_fmat, info, *p_tree); // if nothing left to be expand, break - if (qexpand.size() == 0) break; + if (qexpand_.size() == 0) break; } // set all the rest expanding nodes to leaf - for (size_t i = 0; i < qexpand.size(); ++i) { - const int nid = qexpand[i]; + for (size_t i = 0; i < qexpand_.size(); ++i) { + const int nid = qexpand_[i]; (*p_tree)[nid].set_leaf(snode[nid].weight * param.learning_rate); } // remember auxiliary statistics in the tree node @@ -107,7 +107,7 @@ class ColMaker: public IUpdater { private: // initialize temp data structure inline void InitData(const std::vector &gpair, - const FMatrix &fmat, + const IFMatrix &fmat, const std::vector &root_index, const RegTree &tree) { utils::Assert(tree.param.num_nodes == tree.param.num_roots, "ColMaker: can only grow new tree"); const std::vector &rowset = fmat.buffered_rowset(); @@ -137,8 +137,7 @@ class ColMaker: public IUpdater { if (random::SampleBinary(param.subsample) == 0) position[ridx] = -1; } } - } - + } { // initialize feature index unsigned ncol = static_cast(fmat.NumCol()); @@ -166,16 +165,16 @@ class ColMaker: public IUpdater { snode.reserve(256); } {// expand query - qexpand.reserve(256); qexpand.clear(); + qexpand_.reserve(256); qexpand_.clear(); for (int i = 0; i < tree.param.num_roots; ++i) { - qexpand.push_back(i); + qexpand_.push_back(i); } } } /*! \brief initialize the base_weight, root_gain, and NodeEntry for all the new nodes in qexpand */ inline void InitNewNode(const std::vector &qexpand, const std::vector &gpair, - const FMatrix &fmat, + const IFMatrix &fmat, const BoosterInfo &info, const RegTree &tree) { {// setup statistics space for each tree node @@ -222,24 +221,26 @@ class ColMaker: public IUpdater { qexpand = newnodes; } // enumerate the split values of specific feature - template - inline void EnumerateSplit(Iter it, unsigned fid, + inline void EnumerateSplit(const ColBatch::Entry *begin, + const ColBatch::Entry *end, + int d_step, + bst_uint fid, const std::vector &gpair, const BoosterInfo &info, - std::vector &temp, - bool is_forward_search) { + std::vector &temp) { + const std::vector &qexpand = qexpand_; // clear all the temp statistics for (size_t j = 0; j < qexpand.size(); ++j) { temp[qexpand[j]].stats.Clear(); } // left statistics TStats c(param); - while (it.Next()) { - const bst_uint ridx = it.rindex(); + for(const ColBatch::Entry *it = begin; it != end; it += d_step) { + const bst_uint ridx = it->index; const int nid = position[ridx]; if (nid < 0) continue; // start working - const float fvalue = it.fvalue(); + const float fvalue = it->fvalue; // get the statistics of nid ThreadEntry &e = temp[nid]; // test if first hit, this is fine, because we set 0 during init @@ -248,11 +249,11 @@ class ColMaker: public IUpdater { e.last_fvalue = fvalue; } else { // try to find a split - if (fabsf(fvalue - e.last_fvalue) > rt_2eps && e.stats.sum_hess >= param.min_child_weight) { + if (std::abs(fvalue - e.last_fvalue) > rt_2eps && e.stats.sum_hess >= param.min_child_weight) { c.SetSubstract(snode[nid].stats, e.stats); if (c.sum_hess >= param.min_child_weight) { bst_float loss_chg = static_cast(e.stats.CalcGain(param) + c.CalcGain(param) - snode[nid].root_gain); - e.best.Update(loss_chg, fid, (fvalue + e.last_fvalue) * 0.5f, !is_forward_search); + e.best.Update(loss_chg, fid, (fvalue + e.last_fvalue) * 0.5f, d_step == -1); } } // update the statistics @@ -267,38 +268,46 @@ class ColMaker: public IUpdater { c.SetSubstract(snode[nid].stats, e.stats); if (e.stats.sum_hess >= param.min_child_weight && c.sum_hess >= param.min_child_weight) { bst_float loss_chg = static_cast(e.stats.CalcGain(param) + c.CalcGain(param) - snode[nid].root_gain); - const float delta = is_forward_search ? rt_eps : -rt_eps; - e.best.Update(loss_chg, fid, e.last_fvalue + delta, !is_forward_search); + const float delta = d_step == +1 ? rt_eps : -rt_eps; + e.best.Update(loss_chg, fid, e.last_fvalue + delta, d_step == -1); } } } // find splits at current level, do split per level - inline void FindSplit(int depth, const std::vector &qexpand, + inline void FindSplit(int depth, + const std::vector &qexpand, const std::vector &gpair, - const FMatrix &fmat, + IFMatrix *p_fmat, const BoosterInfo &info, RegTree *p_tree) { - std::vector feat_set = feat_index; + std::vector feat_set = feat_index; if (param.colsample_bylevel != 1.0f) { random::Shuffle(feat_set); unsigned n = static_cast(param.colsample_bylevel * feat_index.size()); utils::Check(n > 0, "colsample_bylevel is too small that no feature can be included"); feat_set.resize(n); } - // start enumeration - const bst_omp_uint nsize = static_cast(feat_set.size()); - #if defined(_OPENMP) - const int batch_size = std::max(static_cast(nsize / this->nthread / 32), 1); - #endif - #pragma omp parallel for schedule(dynamic, batch_size) - for (bst_omp_uint i = 0; i < nsize; ++i) { - const unsigned fid = feat_set[i]; - const int tid = omp_get_thread_num(); - if (param.need_forward_search(fmat.GetColDensity(fid))) { - this->EnumerateSplit(fmat.GetSortedCol(fid), fid, gpair, info, stemp[tid], true); - } - if (param.need_backward_search(fmat.GetColDensity(fid))) { - this->EnumerateSplit(fmat.GetReverseSortedCol(fid), fid, gpair, info, stemp[tid], false); + utils::IIterator *iter = p_fmat->ColIterator(feat_set); + while (iter->Next()) { + const ColBatch &batch = iter->Value(); + // start enumeration + const bst_omp_uint nsize = static_cast(batch.size); + #if defined(_OPENMP) + const int batch_size = std::max(static_cast(nsize / this->nthread / 32), 1); + #endif + #pragma omp parallel for schedule(dynamic, batch_size) + for (bst_omp_uint i = 0; i < nsize; ++i) { + const bst_uint fid = batch.col_index[i]; + const int tid = omp_get_thread_num(); + const ColBatch::Inst c = batch[i]; + if (param.need_forward_search(p_fmat->GetColDensity(fid))) { + this->EnumerateSplit(c.data, c.data + c.length, +1, + fid, gpair, info, stemp[tid]); + } + if (param.need_backward_search(p_fmat->GetColDensity(fid))) { + this->EnumerateSplit(c.data + c.length - 1, c.data - 1, -1, + fid, gpair, info, stemp[tid]); + } } } // after this each thread's stemp will get the best candidates, aggregate results @@ -318,8 +327,8 @@ class ColMaker: public IUpdater { } } // reset position of each data points after split is created in the tree - inline void ResetPosition(const std::vector &qexpand, const FMatrix &fmat, const RegTree &tree) { - const std::vector &rowset = fmat.buffered_rowset(); + inline void ResetPosition(const std::vector &qexpand, IFMatrix *p_fmat, const RegTree &tree) { + const std::vector &rowset = p_fmat->buffered_rowset(); // step 1, set default direct nodes to default, and leaf nodes to -1 const bst_omp_uint ndata = static_cast(rowset.size()); #pragma omp parallel for schedule(static) @@ -343,22 +352,28 @@ class ColMaker: public IUpdater { } std::sort(fsplits.begin(), fsplits.end()); fsplits.resize(std::unique(fsplits.begin(), fsplits.end()) - fsplits.begin()); - // start put things into right place - const bst_omp_uint nfeats = static_cast(fsplits.size()); - #pragma omp parallel for schedule(dynamic, 1) - for (bst_omp_uint i = 0; i < nfeats; ++i) { - const unsigned fid = fsplits[i]; - for (typename FMatrix::ColIter it = fmat.GetSortedCol(fid); it.Next();) { - const bst_uint ridx = it.rindex(); - int nid = position[ridx]; - if (nid == -1) continue; - // go back to parent, correct those who are not default - nid = tree[nid].parent(); - if (tree[nid].split_index() == fid) { - if (it.fvalue() < tree[nid].split_cond()) { - position[ridx] = tree[nid].cleft(); - } else { - position[ridx] = tree[nid].cright(); + + utils::IIterator *iter = p_fmat->ColIterator(fsplits); + while (iter->Next()) { + const ColBatch &batch = iter->Value(); + for (size_t i = 0; i < batch.size; ++i) { + ColBatch::Inst col = batch[i]; + const bst_uint fid = batch.col_index[i]; + const bst_omp_uint ndata = static_cast(col.length); + #pragma omp parallel for schedule(static) + for (bst_omp_uint j = 0; j < ndata; ++j) { + const bst_uint ridx = col[j].index; + const float fvalue = col[j].fvalue; + int nid = position[ridx]; + if (nid == -1) continue; + // go back to parent, correct those who are not default + nid = tree[nid].parent(); + if (tree[nid].split_index() == fid) { + if (fvalue < tree[nid].split_cond()) { + position[ridx] = tree[nid].cleft(); + } else { + position[ridx] = tree[nid].cright(); + } } } } @@ -369,7 +384,7 @@ class ColMaker: public IUpdater { // number of omp thread used during training int nthread; // Per feature: shuffle index of each feature index - std::vector feat_index; + std::vector feat_index; // Instance Data: current node position in the tree of each instance std::vector position; // PerThread x PerTreeNode: statistics for per thread construction @@ -377,7 +392,7 @@ class ColMaker: public IUpdater { /*! \brief TreeNode Data: statistics for each constructed node */ std::vector snode; /*! \brief queue of nodes to be expanded */ - std::vector qexpand; + std::vector qexpand_; }; }; diff --git a/src/tree/updater_prune-inl.hpp b/src/tree/updater_prune-inl.hpp index d92685ad7..726999f55 100644 --- a/src/tree/updater_prune-inl.hpp +++ b/src/tree/updater_prune-inl.hpp @@ -12,18 +12,18 @@ namespace xgboost { namespace tree { /*! \brief pruner that prunes a tree after growing finishs */ -template -class TreePruner: public IUpdater { +class TreePruner: public IUpdater { public: virtual ~TreePruner(void) {} // set training parameter virtual void SetParam(const char *name, const char *val) { + using namespace std; param.SetParam(name, val); if (!strcmp(name, "silent")) silent = atoi(val); } // update the tree, do pruning virtual void Update(const std::vector &gpair, - const FMatrix &fmat, + IFMatrix *p_fmat, const BoosterInfo &info, const std::vector &trees) { // rescale learning rate according to size of trees @@ -64,8 +64,8 @@ class TreePruner: public IUpdater { } } if (silent == 0) { - printf("tree prunning end, %d roots, %d extra nodes, %d pruned nodes ,max_depth=%d\n", - tree.param.num_roots, tree.num_extra_nodes(), npruned, tree.MaxDepth()); + utils::Printf("tree prunning end, %d roots, %d extra nodes, %d pruned nodes ,max_depth=%d\n", + tree.param.num_roots, tree.num_extra_nodes(), npruned, tree.MaxDepth()); } } @@ -75,7 +75,6 @@ class TreePruner: public IUpdater { // training parameter TrainParam param; }; - } // namespace tree } // namespace xgboost #endif // XGBOOST_TREE_UPDATER_PRUNE_INL_HPP_ diff --git a/src/tree/updater_refresh-inl.hpp b/src/tree/updater_refresh-inl.hpp index 299f8414a..a37630333 100644 --- a/src/tree/updater_refresh-inl.hpp +++ b/src/tree/updater_refresh-inl.hpp @@ -9,12 +9,13 @@ #include #include "./param.h" #include "./updater.h" +#include "../utils/omp.h" namespace xgboost { namespace tree { /*! \brief pruner that prunes a tree after growing finishs */ -template -class TreeRefresher: public IUpdater { +template +class TreeRefresher: public IUpdater { public: virtual ~TreeRefresher(void) {} // set training parameter @@ -23,16 +24,16 @@ class TreeRefresher: public IUpdater { } // update the tree, do pruning virtual void Update(const std::vector &gpair, - const FMatrix &fmat, + IFMatrix *p_fmat, const BoosterInfo &info, - const std::vector &trees) { + const std::vector &trees) { if (trees.size() == 0) return; // number of threads - int nthread; // thread temporal space std::vector< std::vector > stemp; std::vector fvec_temp; // setup temp space for each thread + int nthread; #pragma omp parallel { nthread = omp_get_num_threads(); @@ -50,16 +51,16 @@ class TreeRefresher: public IUpdater { fvec_temp[tid].Init(trees[0]->param.num_feature); } // start accumulating statistics - utils::IIterator *iter = fmat.RowIterator(); + utils::IIterator *iter = p_fmat->RowIterator(); iter->BeforeFirst(); while (iter->Next()) { - const SparseBatch &batch = iter->Value(); + const RowBatch &batch = iter->Value(); utils::Check(batch.size < std::numeric_limits::max(), "too large batch size "); const bst_omp_uint nbatch = static_cast(batch.size); #pragma omp parallel for schedule(static) for (bst_omp_uint i = 0; i < nbatch; ++i) { - SparseBatch::Inst inst = batch[i]; + RowBatch::Inst inst = batch[i]; const int tid = omp_get_thread_num(); const bst_uint ridx = static_cast(batch.base_rowid + i); RegTree::FVec &feats = fvec_temp[tid]; @@ -126,8 +127,6 @@ class TreeRefresher: public IUpdater { this->Refresh(gstats, tree[nid].cright(), p_tree); } } - // number of thread in the data - int nthread; // training parameter TrainParam param; }; diff --git a/src/utils/fmap.h b/src/utils/fmap.h index f9437cc6c..607f37013 100644 --- a/src/utils/fmap.h +++ b/src/utils/fmap.h @@ -24,15 +24,15 @@ class FeatMap { // function definitions /*! \brief load feature map from text format */ inline void LoadText(const char *fname) { - FILE *fi = utils::FopenCheck(fname, "r"); + std::FILE *fi = utils::FopenCheck(fname, "r"); this->LoadText(fi); - fclose(fi); + std::fclose(fi); } /*! \brief load feature map from text format */ - inline void LoadText(FILE *fi) { + inline void LoadText(std::FILE *fi) { int fid; char fname[1256], ftype[1256]; - while (fscanf(fi, "%d\t%[^\t]\t%s\n", &fid, fname, ftype) == 3) { + while (std::fscanf(fi, "%d\t%[^\t]\t%s\n", &fid, fname, ftype) == 3) { this->PushBack(fid, fname, ftype); } } @@ -62,6 +62,7 @@ class FeatMap { private: inline static Type GetType(const char *tname) { + using namespace std; if (!strcmp("i", tname)) return kIndicator; if (!strcmp("q", tname)) return kQuantitive; if (!strcmp("int", tname)) return kInteger; diff --git a/src/utils/io.h b/src/utils/io.h index 4a80e9a58..026e3fec7 100644 --- a/src/utils/io.h +++ b/src/utils/io.h @@ -91,22 +91,21 @@ class IStream { /*! \brief implementation of file i/o stream */ class FileStream : public IStream { private: - FILE *fp; + std::FILE *fp; public: - explicit FileStream(FILE *fp) { - this->fp = fp; + explicit FileStream(std::FILE *fp) : fp(fp) { } virtual size_t Read(void *ptr, size_t size) { - return fread(ptr, size, 1, fp); + return std::fread(ptr, size, 1, fp); } virtual void Write(const void *ptr, size_t size) { - fwrite(ptr, size, 1, fp); + std::fwrite(ptr, size, 1, fp); } inline void Seek(size_t pos) { - fseek(fp, 0, SEEK_SET); + std::fseek(fp, 0, SEEK_SET); } inline void Close(void) { - fclose(fp); + std::fclose(fp); } }; diff --git a/src/utils/omp.h b/src/utils/omp.h index 0380ebd67..5eb5612e0 100644 --- a/src/utils/omp.h +++ b/src/utils/omp.h @@ -9,13 +9,8 @@ #include #else #ifndef DISABLE_OPENMP -#ifndef _MSC_VER -#warning "OpenMP is not available, compile to single thread code."\ - "You may want to ungrade your compiler to enable OpenMP support,"\ - "to get benefit of multi-threading." -#else -// TODO add warning for msvc -#endif +// use pragma message instead of warning +#pragma message ("Warning: OpenMP is not available, xgboost will be compiled into single-thread code. Use OpenMP-enabled compiler to get benefit of multi-threading") #endif inline int omp_get_thread_num() { return 0; } inline int omp_get_num_threads() { return 1; } diff --git a/src/utils/random.h b/src/utils/random.h index bf8b04d9d..1e3e617f9 100644 --- a/src/utils/random.h +++ b/src/utils/random.h @@ -16,30 +16,21 @@ /*! namespace of PRNG */ namespace xgboost { namespace random { - +#ifndef XGBOOST_CUSTOMIZE_PRNG_ /*! \brief seed the PRNG */ -inline void Seed(uint32_t seed) { +inline void Seed(unsigned seed) { srand(seed); } -/*! \brief return a real number uniform in [0,1) */ -inline double NextDouble(void) { +/*! \brief basic function, uniform */ +inline double Uniform(void) { return static_cast(rand()) / (static_cast(RAND_MAX)+1.0); } /*! \brief return a real numer uniform in (0,1) */ inline double NextDouble2(void) { return (static_cast(rand()) + 1.0) / (static_cast(RAND_MAX)+2.0); } - -/*! \brief return a random number */ -inline uint32_t NextUInt32(void) { - return (uint32_t)rand(); -} -/*! \brief return a random number in n */ -inline uint32_t NextUInt32(uint32_t n) { - return (uint32_t)floor(NextDouble() * n); -} /*! \brief return x~N(0,1) */ -inline double SampleNormal() { +inline double Normal(void) { double x, y, s; do { x = 2 * NextDouble2() - 1.0; @@ -49,22 +40,24 @@ inline double SampleNormal() { return x * sqrt(-2.0 * log(s) / s); } +#else +// include declarations, to be implemented +void Seed(unsigned seed); +double Uniform(void); +double Normal(void); +#endif -/*! \brief return iid x,y ~N(0,1) */ -inline void SampleNormal2D(double &xx, double &yy) { - double x, y, s; - do { - x = 2 * NextDouble2() - 1.0; - y = 2 * NextDouble2() - 1.0; - s = x*x + y*y; - } while (s >= 1.0 || s == 0.0); - double t = sqrt(-2.0 * log(s) / s); - xx = x * t; - yy = y * t; +/*! \brief return a real number uniform in [0,1) */ +inline double NextDouble(void) { + return Uniform(); +} +/*! \brief return a random number in n */ +inline uint32_t NextUInt32(uint32_t n) { + return (uint32_t)std::floor(NextDouble() * n); } /*! \brief return x~N(mu,sigma^2) */ inline double SampleNormal(double mu, double sigma) { - return SampleNormal() * sigma + mu; + return Normal() * sigma + mu; } /*! \brief return 1 with probability p, coin flip */ inline int SampleBinary(double p) { @@ -90,7 +83,7 @@ struct Random{ inline void Seed(unsigned sd) { this->rseed = sd; #if defined(_MSC_VER)||defined(_WIN32) - srand(rseed); + ::xgboost::random::Seed(sd); #endif } /*! \brief return a real number uniform in [0,1) */ @@ -98,8 +91,8 @@ struct Random{ // use rand instead of rand_r in windows, for MSVC it is fine since rand is threadsafe // For cygwin and mingw, this can slows down parallelism, but rand_r is only used in objective-inl.hpp, won't affect speed in general // todo, replace with another PRNG -#if defined(_MSC_VER)||defined(_WIN32) - return static_cast(rand()) / (static_cast(RAND_MAX) + 1.0); +#if defined(_MSC_VER)||defined(_WIN32)||defined(XGBOOST_STRICT_CXX98_) + return Uniform(); #else return static_cast(rand_r(&rseed)) / (static_cast(RAND_MAX) + 1.0); #endif diff --git a/src/utils/utils.h b/src/utils/utils.h index 085725486..afe17f64c 100644 --- a/src/utils/utils.h +++ b/src/utils/utils.h @@ -7,10 +7,18 @@ */ #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include -#include +#include #include +#include + +#ifndef XGBOOST_STRICT_CXX98_ +#include +#endif + +#if !defined(__GNUC__) +#define fopen64 std::fopen +#endif #ifdef _MSC_VER -#define fopen64 fopen // NOTE: sprintf_s is not equivalent to snprintf, // they are equivalent when success, which is sufficient for our case #define snprintf sprintf_s @@ -18,19 +26,18 @@ #else #ifdef _FILE_OFFSET_BITS #if _FILE_OFFSET_BITS == 32 -#warning "FILE OFFSET BITS defined to be 32 bit" +#pragma message ("Warning: FILE OFFSET BITS defined to be 32 bit") #endif #endif -#ifdef __APPLE__ +#ifdef __APPLE__ #define off64_t off_t -#define fopen64 fopen +#define fopen64 std::fopen #endif -#define _FILE_OFFSET_BITS 64 extern "C" { #include -}; +} #endif #ifdef _MSC_VER @@ -46,10 +53,11 @@ typedef long int64_t; namespace xgboost { /*! \brief namespace for helper utils of the project */ namespace utils { -/*! \brief error message buffer length */ -const int kErrorBuffer = 1 << 12; -#ifndef XGBOOST_CUSTOMIZE_ERROR_ +/*! \brief error message buffer length */ +const int kPrintBuffer = 1 << 12; + +#ifndef XGBOOST_CUSTOMIZE_MSG_ /*! * \brief handling of Assert error, caused by in-apropriate input * \param msg error message @@ -66,19 +74,50 @@ inline void HandleCheckError(const char *msg) { fprintf(stderr, "%s\n", msg); exit(-1); } +inline void HandlePrint(const char *msg) { + printf("%s", msg); +} #else +#ifndef XGBOOST_STRICT_CXX98_ // include declarations, some one must implement this void HandleAssertError(const char *msg); void HandleCheckError(const char *msg); +void HandlePrint(const char *msg); #endif +#endif +#ifdef XGBOOST_STRICT_CXX98_ +// these function pointers are to be assigned +extern "C" void (*Printf)(const char *fmt, ...); +extern "C" int (*SPrintf)(char *buf, size_t size, const char *fmt, ...); +extern "C" void (*Assert)(int exp, const char *fmt, ...); +extern "C" void (*Check)(int exp, const char *fmt, ...); +extern "C" void (*Error)(const char *fmt, ...); +#else +/*! \brief printf, print message to the console */ +inline void Printf(const char *fmt, ...) { + std::string msg(kPrintBuffer, '\0'); + va_list args; + va_start(args, fmt); + vsnprintf(&msg[0], kPrintBuffer, fmt, args); + va_end(args); + HandlePrint(msg.c_str()); +} +/*! \brief portable version of snprintf */ +inline int SPrintf(char *buf, size_t size, const char *fmt, ...) { + va_list args; + va_start(args, fmt); + int ret = vsnprintf(buf, size, fmt, args); + va_end(args); + return ret; +} /*! \brief assert an condition is true, use this to handle debug information */ inline void Assert(bool exp, const char *fmt, ...) { if (!exp) { - std::string msg(kErrorBuffer, '\0'); + std::string msg(kPrintBuffer, '\0'); va_list args; va_start(args, fmt); - vsnprintf(&msg[0], kErrorBuffer, fmt, args); + vsnprintf(&msg[0], kPrintBuffer, fmt, args); va_end(args); HandleAssertError(msg.c_str()); } @@ -87,10 +126,10 @@ inline void Assert(bool exp, const char *fmt, ...) { /*!\brief same as assert, but this is intended to be used as message for user*/ inline void Check(bool exp, const char *fmt, ...) { if (!exp) { - std::string msg(kErrorBuffer, '\0'); + std::string msg(kPrintBuffer, '\0'); va_list args; va_start(args, fmt); - vsnprintf(&msg[0], kErrorBuffer, fmt, args); + vsnprintf(&msg[0], kPrintBuffer, fmt, args); va_end(args); HandleCheckError(msg.c_str()); } @@ -99,22 +138,41 @@ inline void Check(bool exp, const char *fmt, ...) { /*! \brief report error message, same as check */ inline void Error(const char *fmt, ...) { { - std::string msg(kErrorBuffer, '\0'); + std::string msg(kPrintBuffer, '\0'); va_list args; va_start(args, fmt); - vsnprintf(&msg[0], kErrorBuffer, fmt, args); + vsnprintf(&msg[0], kPrintBuffer, fmt, args); va_end(args); HandleCheckError(msg.c_str()); } } +#endif /*! \brief replace fopen, report error when the file open fails */ -inline FILE *FopenCheck(const char *fname, const char *flag) { - FILE *fp = fopen64(fname, flag); +inline std::FILE *FopenCheck(const char *fname, const char *flag) { + std::FILE *fp = fopen64(fname, flag); Check(fp != NULL, "can not open file \"%s\"\n", fname); return fp; } - } // namespace utils +// easy utils that can be directly acessed in xgboost +/*! \brief get the beginning address of a vector */ +template +inline T *BeginPtr(std::vector &vec) { + if (vec.size() == 0) { + return NULL; + } else { + return &vec[0]; + } +} +/*! \brief get the beginning address of a vector */ +template +inline const T *BeginPtr(const std::vector &vec) { + if (vec.size() == 0) { + return NULL; + } else { + return &vec[0]; + } +} } // namespace xgboost #endif // XGBOOST_UTILS_UTILS_H_ diff --git a/src/xgboost_main.cpp b/src/xgboost_main.cpp index c807df15a..75544dd0e 100644 --- a/src/xgboost_main.cpp +++ b/src/xgboost_main.cpp @@ -50,6 +50,7 @@ class BoostLearnTask{ if (!strcmp("use_buffer", name)) use_buffer = atoi(val); if (!strcmp("num_round", name)) num_round = atoi(val); if (!strcmp("pred_margin", name)) pred_margin = atoi(val); + if (!strcmp("ntree_limit", name)) ntree_limit = atoi(val); if (!strcmp("save_period", name)) save_period = atoi(val); if (!strcmp("eval_train", name)) eval_train = atoi(val); if (!strcmp("task", name)) task = val; @@ -79,6 +80,7 @@ class BoostLearnTask{ save_period = 0; eval_train = 0; pred_margin = 0; + ntree_limit = 0; dump_model_stats = 0; task = "train"; model_in = "NULL"; @@ -186,7 +188,7 @@ class BoostLearnTask{ inline void TaskPred(void) { std::vector preds; if (!silent) printf("start prediction...\n"); - learner.Predict(*data, pred_margin != 0, &preds); + learner.Predict(*data, pred_margin != 0, &preds, ntree_limit); if (!silent) printf("writing prediction to %s\n", name_pred.c_str()); FILE *fo = utils::FopenCheck(name_pred.c_str(), "w"); for (size_t i = 0; i < preds.size(); i++) { @@ -217,6 +219,8 @@ class BoostLearnTask{ std::string task; /*! \brief name of predict file */ std::string name_pred; + /*!\brief limit number of trees in prediction */ + int ntree_limit; /*!\brief whether to directly output margin value */ int pred_margin; /*! \brief whether dump statistics along with model */ @@ -234,7 +238,7 @@ class BoostLearnTask{ std::vector deval; std::vector devalall; utils::FeatMap fmap; - learner::BoostLearner learner; + learner::BoostLearner learner; }; } diff --git a/windows/README.md b/windows/README.md index 33d11f0c4..d74c5bbf6 100644 --- a/windows/README.md +++ b/windows/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -The solution has been created with Visual Studio Express 2013. +The solution has been created with Visual Studio Express 2010. Make sure to compile the Release version, unless you need to debug the code (and in the latter case modify the path in xgboost.py from release to test). Note that you have two projects in one solution and they need to be compiled to use the standalone executable from the command line diff --git a/windows/xgboost.sln b/windows/xgboost.sln index e3ce195d3..cdfe1548e 100644 --- a/windows/xgboost.sln +++ b/windows/xgboost.sln @@ -1,11 +1,9 @@  -Microsoft Visual Studio Solution File, Format Version 12.00 -# Visual Studio Express 2013 for Windows Desktop -VisualStudioVersion = 12.0.30723.0 -MinimumVisualStudioVersion = 10.0.40219.1 -Project("{8BC9CEB8-8B4A-11D0-8D11-00A0C91BC942}") = "xgboost", "xgboost\xgboost.vcxproj", "{1D6A56A5-5557-4D20-9D50-3DE4C30BE00C}" +Microsoft Visual Studio Solution File, Format Version 11.00 +# Visual Studio 2010 +Project("{8BC9CEB8-8B4A-11D0-8D11-00A0C91BC942}") = "xgboost", "xgboost\xgboost.vcxproj", "{19766C3F-7508-49D0-BAAC-0988FCC9970C}" EndProject -Project("{8BC9CEB8-8B4A-11D0-8D11-00A0C91BC942}") = "xgboost_wrapper", "xgboost_wrapper\xgboost_wrapper.vcxproj", "{2E1AF937-28BB-4832-B916-309C9A0F6C4F}" +Project("{8BC9CEB8-8B4A-11D0-8D11-00A0C91BC942}") = "xgboost_wrapper", "xgboost_wrapper\xgboost_wrapper.vcxproj", "{B0E22ADD-7849-4D3A-BDC6-0932C5F11ED5}" EndProject Global GlobalSection(SolutionConfigurationPlatforms) = preSolution @@ -15,22 +13,21 @@ Global Release|x64 = Release|x64 EndGlobalSection GlobalSection(ProjectConfigurationPlatforms) = postSolution - {1D6A56A5-5557-4D20-9D50-3DE4C30BE00C}.Debug|Win32.ActiveCfg = Debug|Win32 - {1D6A56A5-5557-4D20-9D50-3DE4C30BE00C}.Debug|Win32.Build.0 = Debug|Win32 - {1D6A56A5-5557-4D20-9D50-3DE4C30BE00C}.Debug|x64.ActiveCfg = Debug|x64 - {1D6A56A5-5557-4D20-9D50-3DE4C30BE00C}.Debug|x64.Build.0 = Debug|x64 - {1D6A56A5-5557-4D20-9D50-3DE4C30BE00C}.Release|Win32.ActiveCfg = Release|Win32 - {1D6A56A5-5557-4D20-9D50-3DE4C30BE00C}.Release|Win32.Build.0 = Release|Win32 - {1D6A56A5-5557-4D20-9D50-3DE4C30BE00C}.Release|x64.ActiveCfg = Release|x64 - {1D6A56A5-5557-4D20-9D50-3DE4C30BE00C}.Release|x64.Build.0 = Release|x64 - {2E1AF937-28BB-4832-B916-309C9A0F6C4F}.Debug|Win32.ActiveCfg = Debug|Win32 - {2E1AF937-28BB-4832-B916-309C9A0F6C4F}.Debug|Win32.Build.0 = Debug|Win32 - {2E1AF937-28BB-4832-B916-309C9A0F6C4F}.Debug|x64.ActiveCfg = Debug|x64 - {2E1AF937-28BB-4832-B916-309C9A0F6C4F}.Debug|x64.Build.0 = Debug|x64 - {2E1AF937-28BB-4832-B916-309C9A0F6C4F}.Release|Win32.ActiveCfg = Release|Win32 - {2E1AF937-28BB-4832-B916-309C9A0F6C4F}.Release|Win32.Build.0 = Release|Win32 - {2E1AF937-28BB-4832-B916-309C9A0F6C4F}.Release|x64.ActiveCfg = Release|x64 - {2E1AF937-28BB-4832-B916-309C9A0F6C4F}.Release|x64.Build.0 = Release|x64 + {19766C3F-7508-49D0-BAAC-0988FCC9970C}.Debug|Win32.ActiveCfg = Debug|Win32 + {19766C3F-7508-49D0-BAAC-0988FCC9970C}.Debug|Win32.Build.0 = Debug|Win32 + {19766C3F-7508-49D0-BAAC-0988FCC9970C}.Debug|x64.ActiveCfg = Release|x64 + {19766C3F-7508-49D0-BAAC-0988FCC9970C}.Debug|x64.Build.0 = Release|x64 + {19766C3F-7508-49D0-BAAC-0988FCC9970C}.Release|Win32.ActiveCfg = Release|Win32 + {19766C3F-7508-49D0-BAAC-0988FCC9970C}.Release|Win32.Build.0 = Release|Win32 + {19766C3F-7508-49D0-BAAC-0988FCC9970C}.Release|x64.ActiveCfg = Release|x64 + {19766C3F-7508-49D0-BAAC-0988FCC9970C}.Release|x64.Build.0 = Release|x64 + {B0E22ADD-7849-4D3A-BDC6-0932C5F11ED5}.Debug|Win32.ActiveCfg = Debug|Win32 + {B0E22ADD-7849-4D3A-BDC6-0932C5F11ED5}.Debug|Win32.Build.0 = Debug|Win32 + {B0E22ADD-7849-4D3A-BDC6-0932C5F11ED5}.Debug|x64.ActiveCfg = Debug|Win32 + {B0E22ADD-7849-4D3A-BDC6-0932C5F11ED5}.Release|Win32.ActiveCfg = Release|Win32 + {B0E22ADD-7849-4D3A-BDC6-0932C5F11ED5}.Release|Win32.Build.0 = Release|Win32 + {B0E22ADD-7849-4D3A-BDC6-0932C5F11ED5}.Release|x64.ActiveCfg = Release|x64 + {B0E22ADD-7849-4D3A-BDC6-0932C5F11ED5}.Release|x64.Build.0 = Release|x64 EndGlobalSection GlobalSection(SolutionProperties) = preSolution HideSolutionNode = FALSE diff --git a/windows/xgboost/xgboost.vcxproj b/windows/xgboost/xgboost.vcxproj index fac91075c..3d303efc4 100644 --- a/windows/xgboost/xgboost.vcxproj +++ b/windows/xgboost/xgboost.vcxproj @@ -1,5 +1,5 @@  - + Debug @@ -18,8 +18,14 @@ x64 + + + + + + - {1D6A56A5-5557-4D20-9D50-3DE4C30BE00C} + {19766C3F-7508-49D0-BAAC-0988FCC9970C} xgboost @@ -27,27 +33,23 @@ Application true MultiByte - v120 Application true MultiByte - v120 Application false true MultiByte - v120 Application false true MultiByte - v120 @@ -111,10 +113,6 @@ true - - - - diff --git a/windows/xgboost_wrapper/xgboost_wrapper.vcxproj b/windows/xgboost_wrapper/xgboost_wrapper.vcxproj index 6c73e3cee..95a94841d 100644 --- a/windows/xgboost_wrapper/xgboost_wrapper.vcxproj +++ b/windows/xgboost_wrapper/xgboost_wrapper.vcxproj @@ -30,17 +30,17 @@ - DynamicLibrary + Application true MultiByte - DynamicLibrary + Application true MultiByte - DynamicLibrary + Application false true MultiByte diff --git a/wrapper/R-example/demo.R b/wrapper/R-example/demo.R deleted file mode 100644 index 448194d03..000000000 --- a/wrapper/R-example/demo.R +++ /dev/null @@ -1,126 +0,0 @@ -# include xgboost library, must set chdir=TRURE -source("../xgboost.R", chdir=TRUE) - -# helper function to read libsvm format -# this is very badly written, load in dense, and convert to sparse -# use this only for demo purpose -# adopted from https://github.com/zygmuntz/r-libsvm-format-read-write/blob/master/f_read.libsvm.r -read.libsvm <- function(fname, maxcol) { - content <- readLines(fname) - nline <- length(content) - label <- numeric(nline) - mat <- matrix(0, nline, maxcol+1) - for (i in 1:nline) { - arr <- as.vector(strsplit(content[i], " ")[[1]]) - label[i] <- as.numeric(arr[[1]]) - for (j in 2:length(arr)) { - kv <- strsplit(arr[j], ":")[[1]] - # to avoid 0 index - findex <- as.integer(kv[1]) + 1 - fvalue <- as.numeric(kv[2]) - mat[i,findex] <- fvalue - } - } - mat <- as(mat, "sparseMatrix") - return(list(label=label, data=mat)) -} - -# test code here -dtrain <- xgb.DMatrix("agaricus.txt.train") -dtest <- xgb.DMatrix("agaricus.txt.test") -param = list("bst:max_depth"=2, "bst:eta"=1, "silent"=1, "objective"="binary:logistic") -watchlist <- list("eval"=dtest,"train"=dtrain) -# training xgboost model -bst <- xgb.train(param, dtrain, nround=2, watchlist=watchlist) -# make prediction -preds <- xgb.predict(bst, dtest) -labels <- xgb.getinfo(dtest, "label") -err <- as.numeric(sum(as.integer(preds > 0.5) != labels)) / length(labels) -# print error rate -print(paste("error=",err)) - -# dump model -xgb.dump(bst, "dump.raw.txt") -# dump model with feature map -xgb.dump(bst, "dump.nice.txt", "featmap.txt") - -# save dmatrix into binary buffer -succ <- xgb.save(dtest, "dtest.buffer") -# save model into file -succ <- xgb.save(bst, "xgb.model") -# load model and data in -bst2 <- xgb.Booster(modelfile="xgb.model") -dtest2 <- xgb.DMatrix("dtest.buffer") -preds2 <- xgb.predict(bst2, dtest2) -# assert they are the same -stopifnot(sum(abs(preds2-preds)) == 0) - -### -# build dmatrix from sparseMatrix -### -print ('start running example of build DMatrix from R.sparseMatrix') -csc <- read.libsvm("agaricus.txt.train", 126) -label <- csc$label -data <- csc$data -dtrain <- xgb.DMatrix(data, info=list(label=label) ) -watchlist <- list("eval"=dtest,"train"=dtrain) -bst <- xgb.train(param, dtrain, nround=2, watchlist=watchlist) - -### -# build dmatrix from dense matrix -### -print ('start running example of build DMatrix from R.Matrix') -mat = as.matrix(data) -dtrain <- xgb.DMatrix(mat, info=list(label=label) ) -watchlist <- list("eval"=dtest,"train"=dtrain) -bst <- xgb.train(param, dtrain, nround=2, watchlist=watchlist) - -### -# advanced: cutomsized loss function -# -print("start running example to used cutomized objective function") -# note: for customized objective function, we leave objective as default -# note: what we are getting is margin value in prediction -# you must know what you are doing -param <- list("bst:max_depth" = 2, "bst:eta" = 1, "silent" =1) -# user define objective function, given prediction, return gradient and second order gradient -# this is loglikelihood loss -logregobj <- function(preds, dtrain) { - labels <- xgb.getinfo(dtrain, "label") - preds <- 1.0 / (1.0 + exp(-preds)) - grad <- preds - labels - hess <- preds * (1.0-preds) - return(list(grad=grad, hess=hess)) -} -# user defined evaluation function, return a list(metric="metric-name", value="metric-value") -# NOTE: when you do customized loss function, the default prediction value is margin -# this may make buildin evalution metric not function properly -# for example, we are doing logistic loss, the prediction is score before logistic transformation -# the buildin evaluation error assumes input is after logistic transformation -# Take this in mind when you use the customization, and maybe you need write customized evaluation function -evalerror <- function(preds, dtrain) { - labels <- xgb.getinfo(dtrain, "label") - err <- as.numeric(sum(labels != (preds > 0.0))) / length(labels) - return(list(metric="error", value=err)) -} - -# training with customized objective, we can also do step by step training -# simply look at xgboost.py"s implementation of train -bst <- xgb.train(param, dtrain, nround=2, watchlist, logregobj, evalerror) - -### -# advanced: start from a initial base prediction -# -print ("start running example to start from a initial prediction") -# specify parameters via map, definition are same as c++ version -param = list("bst:max_depth"=2, "bst:eta"=1, "silent"=1, "objective"="binary:logistic") -# train xgboost for 1 round -bst <- xgb.train( param, dtrain, 1, watchlist ) -# Note: we need the margin value instead of transformed prediction in set_base_margin -# do predict with output_margin=True, will always give you margin values before logistic transformation -ptrain <- xgb.predict(bst, dtrain, outputmargin=TRUE) -ptest <- xgb.predict(bst, dtest, outputmargin=TRUE) -succ <- xgb.setinfo(dtrain, "base_margin", ptrain) -succ <- xgb.setinfo(dtest, "base_margin", ptest) -print ("this is result of running from initial prediction") -bst <- xgb.train( param, dtrain, 1, watchlist ) diff --git a/wrapper/README.md b/wrapper/README.md index d6caa7c6f..e736b9b6a 100644 --- a/wrapper/README.md +++ b/wrapper/README.md @@ -2,14 +2,11 @@ Wrapper of XGBoost ===== This folder provides wrapper of xgboost to other languages - Python ===== * To make the python module, type ```make``` in the root directory of project -* Refer to the walk through example in [python-example/demo.py](python-example/demo.py) +* Refer also to the walk through example in [demo folder](../demo/guide-python) R ===== -* To make the R wrapper, type ```make R``` in the root directory of project -* R module need Rinternals.h, find the path in your system and add it to CPLUS_INCLUDE_PATH in Makefile -* Refer to the walk through example in [R-example/demo.R](R-example/demo.R) +* See [R-package](../R-package) diff --git a/wrapper/python-example/README.md b/wrapper/python-example/README.md deleted file mode 100644 index be5350dd2..000000000 --- a/wrapper/python-example/README.md +++ /dev/null @@ -1,3 +0,0 @@ -example to use python xgboost, the data is generated from demo/binary_classification, in libsvm format - -for usage: see demo.py and comments in demo.py diff --git a/wrapper/python-example/agaricus.txt.test b/wrapper/python-example/agaricus.txt.test deleted file mode 100644 index 9182c23d6..000000000 --- a/wrapper/python-example/agaricus.txt.test +++ /dev/null @@ -1,1611 +0,0 @@ -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 6:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 2:1 6:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 3:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 3:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 3:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 43:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 0:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 4:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 4:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 4:1 6:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 3:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 43:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -0 4:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 4:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 4:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 0:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 0:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 6:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 0:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -0 3:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 4:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 43:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -0 4:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 4:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 4:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 8:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 4:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 0:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 43:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 0:1 9:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 0:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 0:1 9:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -0 4:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 0:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 2:1 8:1 12:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 9:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 12:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 2:1 8:1 12:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 51:1 52:1 55:1 62:1 66:1 77:1 86:1 87:1 92:1 94:1 97:1 111:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 0:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 55:1 62:1 66:1 77:1 86:1 87:1 92:1 94:1 97:1 111:1 114:1 120:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -0 3:1 8:1 12:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -1 1:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 55:1 62:1 66:1 77:1 86:1 87:1 92:1 94:1 97:1 111:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 12:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 125:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 diff --git a/wrapper/python-example/agaricus.txt.train b/wrapper/python-example/agaricus.txt.train deleted file mode 100644 index 07e36b375..000000000 --- a/wrapper/python-example/agaricus.txt.train +++ /dev/null @@ -1,6513 +0,0 @@ -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 3:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 2:1 6:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 3:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 2:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 3:1 6:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 3:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 3:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 3:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 3:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 5:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 3:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 3:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 3:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 6:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 43:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 53:1 57:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 125:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 43:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 2:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 0:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 4:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 4:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 0:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 111:1 114:1 120:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 4:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 13:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 2:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 43:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 43:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 81:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 47:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 15:1 21:1 24:1 33:1 36:1 39:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 4:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 0:1 6:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 4:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 4:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 0:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 0:1 9:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -0 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 4:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 3:1 6:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 43:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 21:1 24:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 48:1 53:1 54:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 4:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 4:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 0:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 6:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 72:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 4:1 6:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 0:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -0 4:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 4:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 7:1 18:1 20:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 111:1 114:1 120:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 8:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 4:1 8:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 1:1 7:1 18:1 20:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 111:1 114:1 120:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 0:1 7:1 18:1 20:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 111:1 114:1 120:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 0:1 6:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 4:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 0:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 4:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 3:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 2:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 0:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 4:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 111:1 114:1 120:1 -1 4:1 6:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 0:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 4:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 4:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 2:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 4:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 4:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -0 4:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 111:1 114:1 120:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 4:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 0:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 43:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 4:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 0:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 4:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 4:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 0:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 0:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 0:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 3:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 43:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 4:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 0:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 4:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 4:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 4:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 1:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 111:1 114:1 120:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 2:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 0:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 43:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 4:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 4:1 8:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 0:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 3:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 3:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 2:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 0:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 0:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 43:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 0:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -0 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 0:1 9:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 6:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 0:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -0 4:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 4:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 4:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 4:1 6:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -0 3:1 6:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 0:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -0 4:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 4:1 7:1 18:1 20:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 111:1 114:1 120:1 -0 4:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 0:1 9:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 4:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 4:1 6:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 0:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 2:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 2:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 3:1 8:1 14:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 0:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 3:1 8:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 0:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 0:1 8:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -0 3:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 3:1 6:1 12:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 3:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 4:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 3:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 0:1 9:1 18:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 0:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 8:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 4:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -0 3:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 2:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 8:1 16:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 48:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -0 4:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -0 2:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -0 4:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 3:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 119:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -0 2:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -0 4:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 2:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 0:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 0:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 0:1 9:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -0 2:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 68:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -0 4:1 9:1 17:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 84:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 6:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 122:1 -1 0:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 69:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 75:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -0 3:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 4:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 63:1 66:1 76:1 86:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 78:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 6:1 13:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 52:1 54:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 118:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 121:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 54:1 61:1 65:1 76:1 78:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 8:1 18:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 60:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 98:1 107:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 18:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 123:1 -1 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 45:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 108:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 79:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 3:1 9:1 13:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 43:1 53:1 54:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 26:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 54:1 63:1 67:1 70:1 83:1 87:1 91:1 94:1 99:1 107:1 117:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 8:1 11:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 49:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 97:1 111:1 114:1 124:1 -1 3:1 9:1 11:1 20:1 26:1 33:1 35:1 38:1 47:1 53:1 54:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 107:1 117:1 123:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 12:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 12:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 0:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 51:1 52:1 55:1 62:1 66:1 77:1 86:1 87:1 92:1 94:1 97:1 111:1 114:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -0 2:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 12:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 12:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 12:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 12:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 8:1 12:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 125:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 51:1 52:1 55:1 62:1 66:1 77:1 86:1 87:1 92:1 94:1 97:1 111:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -0 2:1 9:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 12:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -0 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 55:1 62:1 66:1 77:1 86:1 87:1 92:1 94:1 97:1 111:1 114:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 1:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 51:1 52:1 55:1 62:1 66:1 77:1 86:1 87:1 92:1 94:1 97:1 111:1 114:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 12:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 9:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -0 3:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 12:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -0 0:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 19:1 21:1 28:1 33:1 36:1 39:1 50:1 52:1 55:1 62:1 66:1 77:1 86:1 87:1 92:1 94:1 97:1 111:1 114:1 120:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 125:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 8:1 12:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 10:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 3:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 8:1 13:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 3:1 8:1 15:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 9:1 12:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 8:1 10:1 20:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 3:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 12:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -0 2:1 8:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 54:1 62:1 66:1 69:1 78:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 118:1 122:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 2:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 3:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -0 0:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -0 0:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 114:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 47:1 52:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 44:1 52:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 116:1 119:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 2:1 9:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 9:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -1 2:1 9:1 10:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 2:1 8:1 12:1 21:1 27:1 33:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 74:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 67:1 76:1 83:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 122:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 112:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 114:1 120:1 -1 4:1 8:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -0 0:1 9:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 50:1 52:1 60:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 95:1 101:1 111:1 115:1 119:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 105:1 117:1 120:1 -0 4:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 46:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -1 3:1 8:1 12:1 21:1 27:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 55:1 63:1 66:1 71:1 80:1 87:1 91:1 93:1 100:1 111:1 114:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 117:1 120:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 30:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 64:1 67:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 120:1 -1 4:1 9:1 17:1 21:1 25:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -1 4:1 8:1 10:1 21:1 26:1 33:1 35:1 39:1 42:1 53:1 60:1 63:1 68:1 74:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 111:1 117:1 125:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 89:1 94:1 101:1 106:1 117:1 120:1 -0 3:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 41:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 106:1 114:1 120:1 -0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 31:1 35:1 38:1 51:1 52:1 60:1 64:1 68:1 73:1 82:1 87:1 90:1 94:1 101:1 109:1 114:1 120:1 diff --git a/wrapper/python-example/demo.py b/wrapper/python-example/demo.py deleted file mode 100755 index 687b491a4..000000000 --- a/wrapper/python-example/demo.py +++ /dev/null @@ -1,121 +0,0 @@ -#!/usr/bin/python -import sys -import numpy as np -import scipy.sparse -# append the path to xgboost, you may need to change the following line -# alternatively, you can add the path to PYTHONPATH environment variable -sys.path.append('../') -import xgboost as xgb - -### simple example -# load file from text file, also binary buffer generated by xgboost -dtrain = xgb.DMatrix('agaricus.txt.train') -dtest = xgb.DMatrix('agaricus.txt.test') - -# specify parameters via map, definition are same as c++ version -param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' } - -# specify validations set to watch performance -evallist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')] -num_round = 2 -bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, evallist) - -# this is prediction -preds = bst.predict(dtest) -labels = dtest.get_label() -print ('error=%f' % ( sum(1 for i in range(len(preds)) if int(preds[i]>0.5)!=labels[i]) /float(len(preds)))) -bst.save_model('0001.model') -# dump model -bst.dump_model('dump.raw.txt') -# dump model with feature map -bst.dump_model('dump.nice.txt','featmap.txt') - -# save dmatrix into binary buffer -dtest.save_binary('dtest.buffer') -bst.save_model('xgb.model') -# load model and data in -bst2 = xgb.Booster(model_file='xgb.model') -dtest2 = xgb.DMatrix('dtest.buffer') -preds2 = bst2.predict(dtest2) -# assert they are the same -assert np.sum(np.abs(preds2-preds)) == 0 - -### -# build dmatrix from scipy.sparse -print ('start running example of build DMatrix from scipy.sparse') -labels = [] -row = []; col = []; dat = [] -i = 0 -for l in open('agaricus.txt.train'): - arr = l.split() - labels.append( int(arr[0])) - for it in arr[1:]: - k,v = it.split(':') - row.append(i); col.append(int(k)); dat.append(float(v)) - i += 1 -csr = scipy.sparse.csr_matrix( (dat, (row,col)) ) -dtrain = xgb.DMatrix( csr ) -dtrain.set_label(labels) -evallist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')] -bst = xgb.train( param, dtrain, num_round, evallist ) - -print ('start running example of build DMatrix from numpy array') -# NOTE: npymat is numpy array, we will convert it into scipy.sparse.csr_matrix in internal implementation,then convert to DMatrix -npymat = csr.todense() -dtrain = xgb.DMatrix( npymat) -dtrain.set_label(labels) -evallist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')] -bst = xgb.train( param, dtrain, num_round, evallist ) - -### -# advanced: cutomsized loss function -# -print ('start running example to used cutomized objective function') - -# note: for customized objective function, we leave objective as default -# note: what we are getting is margin value in prediction -# you must know what you are doing -param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1 } - -# user define objective function, given prediction, return gradient and second order gradient -# this is loglikelihood loss -def logregobj(preds, dtrain): - labels = dtrain.get_label() - preds = 1.0 / (1.0 + np.exp(-preds)) - grad = preds - labels - hess = preds * (1.0-preds) - return grad, hess - -# user defined evaluation function, return a pair metric_name, result -# NOTE: when you do customized loss function, the default prediction value is margin -# this may make buildin evalution metric not function properly -# for example, we are doing logistic loss, the prediction is score before logistic transformation -# the buildin evaluation error assumes input is after logistic transformation -# Take this in mind when you use the customization, and maybe you need write customized evaluation function -def evalerror(preds, dtrain): - labels = dtrain.get_label() - # return a pair metric_name, result - # since preds are margin(before logistic transformation, cutoff at 0) - return 'error', float(sum(labels != (preds > 0.0))) / len(labels) - -# training with customized objective, we can also do step by step training -# simply look at xgboost.py's implementation of train -bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, evallist, logregobj, evalerror) - -### -# advanced: start from a initial base prediction -# -print ('start running example to start from a initial prediction') -# specify parameters via map, definition are same as c++ version -param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' } -# train xgboost for 1 round -bst = xgb.train( param, dtrain, 1, evallist ) -# Note: we need the margin value instead of transformed prediction in set_base_margin -# do predict with output_margin=True, will always give you margin values before logistic transformation -ptrain = bst.predict(dtrain, output_margin=True) -ptest = bst.predict(dtest, output_margin=True) -dtrain.set_base_margin(ptrain) -dtest.set_base_margin(ptest) - -print ('this is result of running from initial prediction') -bst = xgb.train( param, dtrain, 1, evallist ) diff --git a/wrapper/python-example/featmap.txt b/wrapper/python-example/featmap.txt deleted file mode 100644 index c9e6465ab..000000000 --- a/wrapper/python-example/featmap.txt +++ /dev/null @@ -1,126 +0,0 @@ -0 cap-shape=bell i -1 cap-shape=conical i -2 cap-shape=convex i -3 cap-shape=flat i -4 cap-shape=knobbed i -5 cap-shape=sunken i -6 cap-surface=fibrous i -7 cap-surface=grooves i -8 cap-surface=scaly i -9 cap-surface=smooth i -10 cap-color=brown i -11 cap-color=buff i -12 cap-color=cinnamon i -13 cap-color=gray i -14 cap-color=green i -15 cap-color=pink i -16 cap-color=purple i -17 cap-color=red i -18 cap-color=white i -19 cap-color=yellow i -20 bruises?=bruises i -21 bruises?=no i -22 odor=almond i -23 odor=anise i -24 odor=creosote i -25 odor=fishy i -26 odor=foul i -27 odor=musty i -28 odor=none i -29 odor=pungent i -30 odor=spicy i -31 gill-attachment=attached i -32 gill-attachment=descending i -33 gill-attachment=free i -34 gill-attachment=notched i -35 gill-spacing=close i -36 gill-spacing=crowded i -37 gill-spacing=distant i -38 gill-size=broad i -39 gill-size=narrow i -40 gill-color=black i -41 gill-color=brown i -42 gill-color=buff i -43 gill-color=chocolate i -44 gill-color=gray i -45 gill-color=green i -46 gill-color=orange i -47 gill-color=pink i -48 gill-color=purple i -49 gill-color=red i -50 gill-color=white i -51 gill-color=yellow i -52 stalk-shape=enlarging i -53 stalk-shape=tapering i -54 stalk-root=bulbous i -55 stalk-root=club i -56 stalk-root=cup i -57 stalk-root=equal i -58 stalk-root=rhizomorphs i -59 stalk-root=rooted i -60 stalk-root=missing i -61 stalk-surface-above-ring=fibrous i -62 stalk-surface-above-ring=scaly i -63 stalk-surface-above-ring=silky i -64 stalk-surface-above-ring=smooth i -65 stalk-surface-below-ring=fibrous i -66 stalk-surface-below-ring=scaly i -67 stalk-surface-below-ring=silky i -68 stalk-surface-below-ring=smooth i -69 stalk-color-above-ring=brown i -70 stalk-color-above-ring=buff i -71 stalk-color-above-ring=cinnamon i -72 stalk-color-above-ring=gray i -73 stalk-color-above-ring=orange i -74 stalk-color-above-ring=pink i -75 stalk-color-above-ring=red i -76 stalk-color-above-ring=white i -77 stalk-color-above-ring=yellow i -78 stalk-color-below-ring=brown i -79 stalk-color-below-ring=buff i -80 stalk-color-below-ring=cinnamon i -81 stalk-color-below-ring=gray i -82 stalk-color-below-ring=orange i -83 stalk-color-below-ring=pink i -84 stalk-color-below-ring=red i -85 stalk-color-below-ring=white i -86 stalk-color-below-ring=yellow i -87 veil-type=partial i -88 veil-type=universal i -89 veil-color=brown i -90 veil-color=orange i -91 veil-color=white i -92 veil-color=yellow i -93 ring-number=none i -94 ring-number=one i -95 ring-number=two i -96 ring-type=cobwebby i -97 ring-type=evanescent i -98 ring-type=flaring i -99 ring-type=large i -100 ring-type=none i -101 ring-type=pendant i -102 ring-type=sheathing i -103 ring-type=zone i -104 spore-print-color=black i -105 spore-print-color=brown i -106 spore-print-color=buff i -107 spore-print-color=chocolate i -108 spore-print-color=green i -109 spore-print-color=orange i -110 spore-print-color=purple i -111 spore-print-color=white i -112 spore-print-color=yellow i -113 population=abundant i -114 population=clustered i -115 population=numerous i -116 population=scattered i -117 population=several i -118 population=solitary i -119 habitat=grasses i -120 habitat=leaves i -121 habitat=meadows i -122 habitat=paths i -123 habitat=urban i -124 habitat=waste i -125 habitat=woods i diff --git a/wrapper/xgboost.R b/wrapper/xgboost.R deleted file mode 100644 index ae42f66c3..000000000 --- a/wrapper/xgboost.R +++ /dev/null @@ -1,222 +0,0 @@ -# depends on matrix -succ <- require("Matrix") -if (!succ) { - stop("xgboost depends on Matrix library") -} -# load in library -dyn.load("./libxgboostR.so") - -# constructing DMatrix -xgb.DMatrix <- function(data, info=list(), missing=0.0) { - if (typeof(data) == "character") { - handle <- .Call("XGDMatrixCreateFromFile_R", data, as.integer(FALSE)) - } else if(is.matrix(data)) { - handle <- .Call("XGDMatrixCreateFromMat_R", data, missing) - } else if(class(data) == "dgCMatrix") { - handle <- .Call("XGDMatrixCreateFromCSC_R", data@p, data@i, data@x) - } else { - stop(paste("xgb.DMatrix: does not support to construct from ", typeof(data))) - } - dmat <- structure(handle, class="xgb.DMatrix") - if (length(info) != 0) { - for (i in 1:length(info)) { - p <- info[i] - xgb.setinfo(dmat, names(p), p[[1]]) - } - } - return(dmat) -} -# get information from dmatrix -xgb.getinfo <- function(dmat, name) { - if (typeof(name) != "character") { - stop("xgb.getinfo: name must be character") - } - if (class(dmat) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.setinfo: first argument dtrain must be xgb.DMatrix"); - } - if (name != "label" && - name != "weight" && - name != "base_margin" ) { - stop(paste("xgb.getinfo: unknown info name", name)) - } - ret <- .Call("XGDMatrixGetInfo_R", dmat, name) - return(ret) -} -# set information into dmatrix, this mutate dmatrix -xgb.setinfo <- function(dmat, name, info) { - if (class(dmat) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.setinfo: first argument dtrain must be xgb.DMatrix"); - } - if (name == "label") { - .Call("XGDMatrixSetInfo_R", dmat, name, as.numeric(info)) - return(TRUE) - } - if (name == "weight") { - .Call("XGDMatrixSetInfo_R", dmat, name, as.numeric(info)) - return(TRUE) - } - if (name == "base_margin") { - .Call("XGDMatrixSetInfo_R", dmat, name, as.numeric(info)) - return(TRUE) - } - if (name == "group") { - .Call("XGDMatrixSetInfo_R", dmat, name, as.integer(info)) - return(TRUE) - } - stop(pase("xgb.setinfo: unknown info name", name)) - return(FALSE) -} -# construct a Booster from cachelist -xgb.Booster <- function(params = list(), cachelist = list(), modelfile = NULL) { - if (typeof(cachelist) != "list") { - stop("xgb.Booster: only accepts list of DMatrix as cachelist") - } - for (dm in cachelist) { - if (class(dm) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.Booster: only accepts list of DMatrix as cachelist") - } - } - handle <- .Call("XGBoosterCreate_R", cachelist) - .Call("XGBoosterSetParam_R", handle, "seed", "0") - if (length(params) != 0) { - for (i in 1:length(params)) { - p <- params[i] - .Call("XGBoosterSetParam_R", handle, names(p), as.character(p)) - } - } - if (!is.null(modelfile)) { - if (typeof(modelfile) != "character"){ - stop("xgb.Booster: modelfile must be character"); - } - .Call("XGBoosterLoadModel_R", handle, modelfile) - } - return(structure(handle, class="xgb.Booster")) -} -# train a model using given parameters -xgb.train <- function(params, dtrain, nrounds=10, watchlist=list(), obj=NULL, feval=NULL) { - if (typeof(params) != "list") { - stop("xgb.train: first argument params must be list"); - } - if (class(dtrain) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.train: second argument dtrain must be xgb.DMatrix"); - } - bst <- xgb.Booster(params, append(watchlist,dtrain)) - for (i in 1:nrounds) { - if (is.null(obj)) { - succ <- xgb.iter.update(bst, dtrain, i-1) - } else { - pred <- xgb.predict(bst, dtrain) - gpair <- obj(pred, dtrain) - succ <- xgb.iter.boost(bst, dtrain, gpair) - } - if (length(watchlist) != 0) { - if (is.null(feval)) { - msg <- xgb.iter.eval(bst, watchlist, i-1) - cat(msg); cat("\n") - } else { - cat("["); cat(i); cat("]"); - for (j in 1:length(watchlist)) { - w <- watchlist[j] - if (length(names(w)) == 0) { - stop("xgb.eval: name tag must be presented for every elements in watchlist") - } - ret <- feval(xgb.predict(bst, w[[1]]), w[[1]]) - cat("\t"); cat(names(w)); cat("-"); cat(ret$metric); - cat(":"); cat(ret$value) - } - cat("\n") - } - } - } - return(bst) -} -# save model or DMatrix to file -xgb.save <- function(handle, fname) { - if (typeof(fname) != "character") { - stop("xgb.save: fname must be character"); - } - if (class(handle) == "xgb.Booster") { - .Call("XGBoosterSaveModel_R", handle, fname); - return(TRUE) - } - if (class(handle) == "xgb.DMatrix") { - .Call("XGDMatrixSaveBinary_R", handle, fname, as.integer(FALSE)) - return(TRUE) - } - stop("xgb.save: the input must be either xgb.DMatrix or xgb.Booster") - return(FALSE) -} -# predict -xgb.predict <- function(booster, dmat, outputmargin = FALSE) { - if (class(booster) != "xgb.Booster") { - stop("xgb.predict: first argument must be type xgb.Booster") - } - if (class(dmat) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.predict: second argument must be type xgb.DMatrix") - } - ret <- .Call("XGBoosterPredict_R", booster, dmat, as.integer(outputmargin)) - return(ret) -} -# dump model -xgb.dump <- function(booster, fname, fmap = "") { - if (class(booster) != "xgb.Booster") { - stop("xgb.dump: first argument must be type xgb.Booster") - } - if (typeof(fname) != "character"){ - stop("xgb.dump: second argument must be type character") - } - .Call("XGBoosterDumpModel_R", booster, fname, fmap) - return(TRUE) -} -##-------------------------------------- -# the following are low level iteratively function, not needed -# if you do not want to use them -#--------------------------------------- -# iteratively update booster with dtrain -xgb.iter.update <- function(booster, dtrain, iter) { - if (class(booster) != "xgb.Booster") { - stop("xgb.iter.update: first argument must be type xgb.Booster") - } - if (class(dtrain) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.iter.update: second argument must be type xgb.DMatrix") - } - .Call("XGBoosterUpdateOneIter_R", booster, as.integer(iter), dtrain) - return(TRUE) -} -# iteratively update booster with customized statistics -xgb.iter.boost <- function(booster, dtrain, gpair) { - if (class(booster) != "xgb.Booster") { - stop("xgb.iter.update: first argument must be type xgb.Booster") - } - if (class(dtrain) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.iter.update: second argument must be type xgb.DMatrix") - } - .Call("XGBoosterBoostOneIter_R", booster, dtrain, gpair$grad, gpair$hess) - return(TRUE) -} -# iteratively evaluate one iteration -xgb.iter.eval <- function(booster, watchlist, iter) { - if (class(booster) != "xgb.Booster") { - stop("xgb.eval: first argument must be type xgb.Booster") - } - if (typeof(watchlist) != "list") { - stop("xgb.eval: only accepts list of DMatrix as watchlist") - } - for (w in watchlist) { - if (class(w) != "xgb.DMatrix") { - stop("xgb.eval: watch list can only contain xgb.DMatrix") - } - } - evnames <- list() - if (length(watchlist) != 0) { - for (i in 1:length(watchlist)) { - w <- watchlist[i] - if (length(names(w)) == 0) { - stop("xgb.eval: name tag must be presented for every elements in watchlist") - } - evnames <- append(evnames, names(w)) - } - } - msg <- .Call("XGBoosterEvalOneIter_R", booster, as.integer(iter), watchlist, evnames) - return(msg) -} diff --git a/wrapper/xgboost.py b/wrapper/xgboost.py index 02fb1a12a..b8eb773d7 100644 --- a/wrapper/xgboost.py +++ b/wrapper/xgboost.py @@ -1,9 +1,12 @@ -# Author: Tianqi Chen, Bing Xu -# module for xgboost +""" +xgboost: eXtreme Gradient Boosting library +Author: Tianqi Chen, Bing Xu + +""" import ctypes import os # optinally have scipy sparse, though not necessary -import numpy +import numpy as np import sys import numpy.ctypeslib import scipy.sparse as scp @@ -12,19 +15,20 @@ import scipy.sparse as scp if os.name == 'nt': XGBOOST_PATH = os.path.dirname(__file__)+'/../windows/x64/Release/xgboost_wrapper.dll' else: - XGBOOST_PATH = os.path.dirname(__file__)+'/../libxgboostwrapper.so' + XGBOOST_PATH = os.path.dirname(__file__)+'/libxgboostwrapper.so' # load in xgboost library xglib = ctypes.cdll.LoadLibrary(XGBOOST_PATH) - +# DMatrix functions xglib.XGDMatrixCreateFromFile.restype = ctypes.c_void_p xglib.XGDMatrixCreateFromCSR.restype = ctypes.c_void_p +xglib.XGDMatrixCreateFromCSC.restype = ctypes.c_void_p xglib.XGDMatrixCreateFromMat.restype = ctypes.c_void_p xglib.XGDMatrixSliceDMatrix.restype = ctypes.c_void_p xglib.XGDMatrixGetFloatInfo.restype = ctypes.POINTER(ctypes.c_float) xglib.XGDMatrixGetUIntInfo.restype = ctypes.POINTER(ctypes.c_uint) xglib.XGDMatrixNumRow.restype = ctypes.c_ulong - +# booster functions xglib.XGBoosterCreate.restype = ctypes.c_void_p xglib.XGBoosterPredict.restype = ctypes.POINTER(ctypes.c_float) xglib.XGBoosterEvalOneIter.restype = ctypes.c_char_p @@ -32,18 +36,30 @@ xglib.XGBoosterDumpModel.restype = ctypes.POINTER(ctypes.c_char_p) def ctypes2numpy(cptr, length, dtype): - # convert a ctypes pointer array to numpy + """convert a ctypes pointer array to numpy array """ assert isinstance(cptr, ctypes.POINTER(ctypes.c_float)) res = numpy.zeros(length, dtype=dtype) assert ctypes.memmove(res.ctypes.data, cptr, length * res.strides[0]) return res -# data matrix used in xgboost class DMatrix: + """data matrix used in xgboost""" # constructor def __init__(self, data, label=None, missing=0.0, weight = None): + """ constructor of DMatrix + + Args: + data: string/numpy array/scipy.sparse + data source, string type is the path of svmlight format txt file or xgb buffer + label: list or numpy 1d array, optional + label of training data + missing: float + value in data which need to be present as missing value + weight: list or numpy 1d array, optional + weight for each instances + """ # force into void_p, mac need to pass things in as void_p - if data == None: + if data is None: self.handle = None return if isinstance(data, str): @@ -51,6 +67,8 @@ class DMatrix: xglib.XGDMatrixCreateFromFile(ctypes.c_char_p(data.encode('utf-8')), 0)) elif isinstance(data, scp.csr_matrix): self.__init_from_csr(data) + elif isinstance(data, scp.csc_matrix): + self.__init_from_csc(data) elif isinstance(data, numpy.ndarray) and len(data.shape) == 2: self.__init_from_npy2d(data, missing) else: @@ -63,22 +81,34 @@ class DMatrix: self.set_label(label) if weight !=None: self.set_weight(weight) - # convert data from csr matrix + def __init_from_csr(self, csr): + """convert data from csr matrix""" assert len(csr.indices) == len(csr.data) self.handle = ctypes.c_void_p(xglib.XGDMatrixCreateFromCSR( (ctypes.c_ulong * len(csr.indptr))(*csr.indptr), (ctypes.c_uint * len(csr.indices))(*csr.indices), (ctypes.c_float * len(csr.data))(*csr.data), len(csr.indptr), len(csr.data))) - # convert data from numpy matrix + + def __init_from_csc(self, csc): + """convert data from csr matrix""" + assert len(csc.indices) == len(csc.data) + self.handle = ctypes.c_void_p(xglib.XGDMatrixCreateFromCSC( + (ctypes.c_ulong * len(csc.indptr))(*csc.indptr), + (ctypes.c_uint * len(csc.indices))(*csc.indices), + (ctypes.c_float * len(csc.data))(*csc.data), + len(csc.indptr), len(csc.data))) + def __init_from_npy2d(self,mat,missing): + """convert data from numpy matrix""" data = numpy.array(mat.reshape(mat.size), dtype='float32') self.handle = ctypes.c_void_p(xglib.XGDMatrixCreateFromMat( data.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_float)), mat.shape[0], mat.shape[1], ctypes.c_float(missing))) - # destructor + def __del__(self): + """destructor""" xglib.XGDMatrixFree(self.handle) def get_float_info(self, field): length = ctypes.c_ulong() @@ -96,16 +126,39 @@ class DMatrix: def set_uint_info(self, field, data): xglib.XGDMatrixSetUIntInfo(self.handle, ctypes.c_char_p(field.encode('utf-8')), (ctypes.c_uint*len(data))(*data), len(data)) - # load data from file + def save_binary(self, fname, silent=True): + """save DMatrix to XGBoost buffer + Args: + fname: string + name of buffer file + slient: bool, option + whether print info + Returns: + None + """ xglib.XGDMatrixSaveBinary(self.handle, ctypes.c_char_p(fname.encode('utf-8')), int(silent)) - # set label of dmatrix + def set_label(self, label): + """set label of dmatrix + Args: + label: list + label for DMatrix + Returns: + None + """ self.set_float_info('label', label) - # set weight of each instances + def set_weight(self, weight): + """set weight of each instances + Args: + weight: float + weight for positive instance + Returns: + None + """ self.set_float_info('weight', weight) - # set initialized margin prediction + def set_base_margin(self, margin): """ set base margin of booster to start from @@ -116,22 +169,59 @@ class DMatrix: see also example/demo.py """ self.set_float_info('base_margin', margin) - # set group size of dmatrix, used for rank + def set_group(self, group): + """set group size of dmatrix, used for rank + Args: + group: + + Returns: + None + """ xglib.XGDMatrixSetGroup(self.handle, (ctypes.c_uint*len(group))(*group), len(group)) - # get label from dmatrix + def get_label(self): + """get label from dmatrix + Args: + None + Returns: + list, label of data + """ return self.get_float_info('label') - # get weight from dmatrix + def get_weight(self): + """get weight from dmatrix + Args: + None + Returns: + float, weight + """ return self.get_float_info('weight') - # get base_margin from dmatrix def get_base_margin(self): + """get base_margin from dmatrix + Args: + None + Returns: + float, base margin + """ return self.get_float_info('base_margin') def num_row(self): + """get number of rows + Args: + None + Returns: + int, num rows + """ return xglib.XGDMatrixNumRow(self.handle) - # slice the DMatrix to return a new DMatrix that only contains rindex def slice(self, rindex): + """slice the DMatrix to return a new DMatrix that only contains rindex + Args: + rindex: list + list of index to be chosen + Returns: + res: DMatrix + new DMatrix with chosen index + """ res = DMatrix(None) res.handle = ctypes.c_void_p(xglib.XGDMatrixSliceDMatrix( self.handle, (ctypes.c_int*len(rindex))(*rindex), len(rindex))) @@ -140,7 +230,17 @@ class DMatrix: class Booster: """learner class """ def __init__(self, params={}, cache=[], model_file = None): - """ constructor, param: """ + """ constructor + Args: + params: dict + params for boosters + cache: list + list of cache item + model_file: string + path of model file + Returns: + None + """ for d in cache: assert isinstance(d, DMatrix) dmats = (ctypes.c_void_p * len(cache))(*[ d.handle for d in cache]) @@ -166,50 +266,118 @@ class Booster: xglib.XGBoosterSetParam( self.handle, ctypes.c_char_p(k.encode('utf-8')), ctypes.c_char_p(str(v).encode('utf-8'))) - def update(self, dtrain, it): + + def update(self, dtrain, it, fobj=None): """ update - dtrain: the training DMatrix - it: current iteration number + Args: + dtrain: DMatrix + the training DMatrix + it: int + current iteration number + fobj: function + cutomzied objective function + Returns: + None """ assert isinstance(dtrain, DMatrix) - xglib.XGBoosterUpdateOneIter(self.handle, it, dtrain.handle) + if fobj is None: + xglib.XGBoosterUpdateOneIter(self.handle, it, dtrain.handle) + else: + pred = self.predict( dtrain ) + grad, hess = fobj( pred, dtrain ) + self.boost( dtrain, grad, hess ) + def boost(self, dtrain, grad, hess): - """ update """ + """ update + Args: + dtrain: DMatrix + the training DMatrix + grad: list + the first order of gradient + hess: list + the second order of gradient + """ assert len(grad) == len(hess) assert isinstance(dtrain, DMatrix) xglib.XGBoosterBoostOneIter(self.handle, dtrain.handle, (ctypes.c_float*len(grad))(*grad), (ctypes.c_float*len(hess))(*hess), len(grad)) - def eval_set(self, evals, it = 0): - for d in evals: - assert isinstance(d[0], DMatrix) - assert isinstance(d[1], str) - dmats = (ctypes.c_void_p * len(evals) )(*[ d[0].handle for d in evals]) - evnames = (ctypes.c_char_p * len(evals))( - * [ctypes.c_char_p(d[1].encode('utf-8')) for d in evals]) - return xglib.XGBoosterEvalOneIter(self.handle, it, dmats, evnames, len(evals)) + def eval_set(self, evals, it = 0, feval = None): + """evaluates by metric + Args: + evals: list of tuple (DMatrix, string) + lists of items to be evaluated + it: int + current iteration + feval: function + custom evaluation function + Returns: + evals result + """ + if feval is None: + for d in evals: + assert isinstance(d[0], DMatrix) + assert isinstance(d[1], str) + dmats = (ctypes.c_void_p * len(evals) )(*[ d[0].handle for d in evals]) + evnames = (ctypes.c_char_p * len(evals))( + * [ctypes.c_char_p(d[1].encode('utf-8')) for d in evals]) + return xglib.XGBoosterEvalOneIter(self.handle, it, dmats, evnames, len(evals)) + else: + res = '[%d]' % it + for dm, evname in evals: + name, val = feval(self.predict(dm), dm) + res += '\t%s-%s:%f' % (evname, name, val) + return res def eval(self, mat, name = 'eval', it = 0): return self.eval_set( [(mat,name)], it) - def predict(self, data, output_margin=False): + def predict(self, data, output_margin=False, ntree_limit=0): """ predict with data - data: the dmatrix storing the input - output_margin: whether output raw margin value that is untransformed + Args: + data: DMatrix + the dmatrix storing the input + output_margin: bool + whether output raw margin value that is untransformed + + ntree_limit: int + limit number of trees in prediction, default to 0, 0 means using all the trees + Returns: + numpy array of prediction """ length = ctypes.c_ulong() preds = xglib.XGBoosterPredict(self.handle, data.handle, - int(output_margin), ctypes.byref(length)) + int(output_margin), ntree_limit, ctypes.byref(length)) return ctypes2numpy(preds, length.value, 'float32') def save_model(self, fname): - """ save model to file """ + """ save model to file + Args: + fname: string + file name of saving model + Returns: + None + """ xglib.XGBoosterSaveModel(self.handle, ctypes.c_char_p(fname.encode('utf-8'))) def load_model(self, fname): - """load model from file""" + """load model from file + Args: + fname: string + file name of saving model + Returns: + None + """ xglib.XGBoosterLoadModel( self.handle, ctypes.c_char_p(fname.encode('utf-8')) ) def dump_model(self, fo, fmap=''): - """dump model into text file""" + """dump model into text file + Args: + fo: string + file name to be dumped + fmap: string, optional + file name of feature map names + Returns: + None + """ if isinstance(fo,str): fo = open(fo,'w') need_close = True @@ -247,32 +415,118 @@ class Booster: fmap[fid]+= 1 return fmap -def evaluate(bst, evals, it, feval = None): - """evaluation on eval set""" - if feval != None: - res = '[%d]' % it - for dm, evname in evals: - name, val = feval(bst.predict(dm), dm) - res += '\t%s-%s:%f' % (evname, name, val) - else: - res = bst.eval_set(evals, it) - - return res - def train(params, dtrain, num_boost_round = 10, evals = [], obj=None, feval=None): - """ train a booster with given paramaters """ + """ train a booster with given paramaters + Args: + params: dict + params of booster + dtrain: DMatrix + data to be trained + num_boost_round: int + num of round to be boosted + watchlist: list of pairs (DMatrix, string) + list of items to be evaluated during training, this allows user to watch performance on validation set + obj: function + cutomized objective function + feval: function + cutomized evaluation function + Returns: Booster model trained + """ bst = Booster(params, [dtrain]+[ d[0] for d in evals ] ) - if obj == None: - for i in range(num_boost_round): - bst.update( dtrain, i ) - if len(evals) != 0: - sys.stderr.write(evaluate(bst, evals, i, feval).decode()+'\n') - else: - # try customized objective function - for i in range(num_boost_round): - pred = bst.predict( dtrain ) - grad, hess = obj( pred, dtrain ) - bst.boost( dtrain, grad, hess ) - if len(evals) != 0: - sys.stderr.write(evaluate(bst, evals, i, feval)+'\n') + for i in range(num_boost_round): + bst.update( dtrain, i, obj ) + if len(evals) != 0: + sys.stderr.write(bst.eval_set(evals, i, feval).decode()+'\n') return bst + +class CVPack: + def __init__(self, dtrain, dtest, param): + self.dtrain = dtrain + self.dtest = dtest + self.watchlist = watchlist = [ (dtrain,'train'), (dtest, 'test') ] + self.bst = Booster(param, [dtrain,dtest]) + def update(self, r, fobj): + self.bst.update(self.dtrain, r, fobj) + def eval(self, r, feval): + return self.bst.eval_set(self.watchlist, r, feval) + +def mknfold(dall, nfold, param, seed, evals=[], fpreproc = None): + """ + mk nfold list of cvpack from randidx + """ + np.random.seed(seed) + randidx = np.random.permutation(dall.num_row()) + kstep = len(randidx) / nfold + idset = [randidx[ (i*kstep) : min(len(randidx),(i+1)*kstep) ] for i in range(nfold)] + ret = [] + for k in range(nfold): + dtrain = dall.slice(np.concatenate([idset[i] for i in range(nfold) if k != i])) + dtest = dall.slice(idset[k]) + # run preprocessing on the data set if needed + if fpreproc is not None: + dtrain, dtest, tparam = fpreproc(dtrain, dtest, param.copy()) + else: + tparam = param + plst = tparam.items() + [('eval_metric', itm) for itm in evals] + ret.append(CVPack(dtrain, dtest, plst)) + return ret + +def aggcv(rlist, show_stdv=True): + """ + aggregate cross validation results + """ + cvmap = {} + ret = rlist[0].split()[0] + for line in rlist: + arr = line.split() + assert ret == arr[0] + for it in arr[1:]: + k, v = it.split(':') + if k not in cvmap: + cvmap[k] = [] + cvmap[k].append(float(v)) + for k, v in sorted(cvmap.items(), key = lambda x:x[0]): + v = np.array(v) + if show_stdv: + ret += '\tcv-%s:%f+%f' % (k, np.mean(v), np.std(v)) + else: + ret += '\tcv-%s:%f' % (k, np.mean(v)) + return ret + +def cv(params, dtrain, num_boost_round = 10, nfold=3, metrics=[], \ + obj = None, feval = None, fpreproc = None, show_stdv = True, seed = 0): + """ cross validation with given paramaters + Args: + params: dict + params of booster + dtrain: DMatrix + data to be trained + num_boost_round: int + num of round to be boosted + nfold: int + number of folds to do cv + metrics: list of strings + evaluation metrics to be watched in cv + obj: function + custom objective function + feval: function + custom evaluation function + fpreproc: function + preprocessing function that takes dtrain, dtest, + param and return transformed version of dtrain, dtest, param + show_stdv: bool + whether display standard deviation + seed: int + seed used to generate the folds, this is passed to numpy.random.seed + + Returns: list(string) of evaluation history + """ + results = [] + cvfolds = mknfold(dtrain, nfold, params, seed, metrics, fpreproc) + for i in range(num_boost_round): + for f in cvfolds: + f.update(i, obj) + res = aggcv([f.eval(i, feval) for f in cvfolds], show_stdv) + sys.stderr.write(res+'\n') + results.append(res) + return results diff --git a/wrapper/xgboost_R.cpp b/wrapper/xgboost_R.cpp deleted file mode 100644 index 4be565d1a..000000000 --- a/wrapper/xgboost_R.cpp +++ /dev/null @@ -1,221 +0,0 @@ -#include -#include -#include -#include -#include "xgboost_R.h" -#include "xgboost_wrapper.h" -#include "../src/utils/utils.h" -#include "../src/utils/omp.h" -#include "../src/utils/matrix_csr.h" - -using namespace xgboost; -// implements error handling -namespace xgboost { -namespace utils { -void HandleAssertError(const char *msg) { - error("%s", msg); -} -void HandleCheckError(const char *msg) { - error("%s", msg); -} -} // namespace utils -} // namespace xgboost - -extern "C" { - void _DMatrixFinalizer(SEXP ext) { - if (R_ExternalPtrAddr(ext) == NULL) return; - XGDMatrixFree(R_ExternalPtrAddr(ext)); - R_ClearExternalPtr(ext); - } - SEXP XGDMatrixCreateFromFile_R(SEXP fname, SEXP silent) { - void *handle = XGDMatrixCreateFromFile(CHAR(asChar(fname)), asInteger(silent)); - SEXP ret = PROTECT(R_MakeExternalPtr(handle, R_NilValue, R_NilValue)); - R_RegisterCFinalizerEx(ret, _DMatrixFinalizer, TRUE); - UNPROTECT(1); - return ret; - } - SEXP XGDMatrixCreateFromMat_R(SEXP mat, - SEXP missing) { - SEXP dim = getAttrib(mat, R_DimSymbol); - int nrow = INTEGER(dim)[0]; - int ncol = INTEGER(dim)[1]; - double *din = REAL(mat); - std::vector data(nrow * ncol); - #pragma omp parallel for schedule(static) - for (int i = 0; i < nrow; ++i) { - for (int j = 0; j < ncol; ++j) { - data[i * ncol +j] = din[i + nrow * j]; - } - } - void *handle = XGDMatrixCreateFromMat(&data[0], nrow, ncol, asReal(missing)); - SEXP ret = PROTECT(R_MakeExternalPtr(handle, R_NilValue, R_NilValue)); - R_RegisterCFinalizerEx(ret, _DMatrixFinalizer, TRUE); - UNPROTECT(1); - return ret; - } - SEXP XGDMatrixCreateFromCSC_R(SEXP indptr, - SEXP indices, - SEXP data) { - const int *col_ptr = INTEGER(indptr); - const int *row_index = INTEGER(indices); - const double *col_data = REAL(data); - int ncol = length(indptr) - 1; - int ndata = length(data); - // transform into CSR format - std::vector row_ptr; - std::vector< std::pair > csr_data; - utils::SparseCSRMBuilder, false, bst_ulong> builder(row_ptr, csr_data); - builder.InitBudget(); - for (int i = 0; i < ncol; ++i) { - for (int j = col_ptr[i]; j < col_ptr[i+1]; ++j) { - builder.AddBudget(row_index[j]); - } - } - builder.InitStorage(); - for (int i = 0; i < ncol; ++i) { - for (int j = col_ptr[i]; j < col_ptr[i+1]; ++j) { - builder.PushElem(row_index[j], std::make_pair(i, col_data[j])); - } - } - utils::Assert(csr_data.size() == static_cast(ndata), "BUG CreateFromCSC"); - std::vector row_data(ndata); - std::vector col_index(ndata); - #pragma omp parallel for schedule(static) - for (int i = 0; i < ndata; ++i) { - col_index[i] = csr_data[i].first; - row_data[i] = csr_data[i].second; - } - void *handle = XGDMatrixCreateFromCSR(&row_ptr[0], &col_index[0], &row_data[0], row_ptr.size(), ndata ); - SEXP ret = PROTECT(R_MakeExternalPtr(handle, R_NilValue, R_NilValue)); - R_RegisterCFinalizerEx(ret, _DMatrixFinalizer, TRUE); - UNPROTECT(1); - return ret; - } - void XGDMatrixSaveBinary_R(SEXP handle, SEXP fname, SEXP silent) { - XGDMatrixSaveBinary(R_ExternalPtrAddr(handle), - CHAR(asChar(fname)), asInteger(silent)); - } - void XGDMatrixSetInfo_R(SEXP handle, SEXP field, SEXP array) { - int len = length(array); - const char *name = CHAR(asChar(field)); - if (!strcmp("group", name)) { - std::vector vec(len); - #pragma omp parallel for schedule(static) - for (int i = 0; i < len; ++i) { - vec[i] = static_cast(INTEGER(array)[i]); - } - XGDMatrixSetGroup(R_ExternalPtrAddr(handle), &vec[0], len); - return; - } - { - std::vector vec(len); - #pragma omp parallel for schedule(static) - for (int i = 0; i < len; ++i) { - vec[i] = REAL(array)[i]; - } - XGDMatrixSetFloatInfo(R_ExternalPtrAddr(handle), - CHAR(asChar(field)), - &vec[0], len); - } - } - SEXP XGDMatrixGetInfo_R(SEXP handle, SEXP field) { - bst_ulong olen; - const float *res = XGDMatrixGetFloatInfo(R_ExternalPtrAddr(handle), - CHAR(asChar(field)), &olen); - SEXP ret = PROTECT(allocVector(REALSXP, olen)); - for (size_t i = 0; i < olen; ++i) { - REAL(ret)[i] = res[i]; - } - UNPROTECT(1); - return ret; - } - // functions related to booster - void _BoosterFinalizer(SEXP ext) { - if (R_ExternalPtrAddr(ext) == NULL) return; - XGBoosterFree(R_ExternalPtrAddr(ext)); - R_ClearExternalPtr(ext); - } - SEXP XGBoosterCreate_R(SEXP dmats) { - int len = length(dmats); - std::vector dvec; - for (int i = 0; i < len; ++i){ - dvec.push_back(R_ExternalPtrAddr(VECTOR_ELT(dmats, i))); - } - void *handle = XGBoosterCreate(&dvec[0], dvec.size()); - SEXP ret = PROTECT(R_MakeExternalPtr(handle, R_NilValue, R_NilValue)); - R_RegisterCFinalizerEx(ret, _BoosterFinalizer, TRUE); - UNPROTECT(1); - return ret; - } - void XGBoosterSetParam_R(SEXP handle, SEXP name, SEXP val) { - XGBoosterSetParam(R_ExternalPtrAddr(handle), - CHAR(asChar(name)), - CHAR(asChar(val))); - } - void XGBoosterUpdateOneIter_R(SEXP handle, SEXP iter, SEXP dtrain) { - XGBoosterUpdateOneIter(R_ExternalPtrAddr(handle), - asInteger(iter), - R_ExternalPtrAddr(dtrain)); - } - void XGBoosterBoostOneIter_R(SEXP handle, SEXP dtrain, SEXP grad, SEXP hess) { - utils::Check(length(grad) == length(hess), "gradient and hess must have same length"); - int len = length(grad); - std::vector tgrad(len), thess(len); - #pragma omp parallel for schedule(static) - for (int j = 0; j < len; ++j) { - tgrad[j] = REAL(grad)[j]; - thess[j] = REAL(hess)[j]; - } - XGBoosterBoostOneIter(R_ExternalPtrAddr(handle), - R_ExternalPtrAddr(dtrain), - &tgrad[0], &thess[0], len); - } - SEXP XGBoosterEvalOneIter_R(SEXP handle, SEXP iter, SEXP dmats, SEXP evnames) { - utils::Check(length(dmats) == length(evnames), "dmats and evnams must have same length"); - int len = length(dmats); - std::vector vec_dmats; - std::vector vec_names; - std::vector vec_sptr; - for (int i = 0; i < len; ++i) { - vec_dmats.push_back(R_ExternalPtrAddr(VECTOR_ELT(dmats, i))); - vec_names.push_back(std::string(CHAR(asChar(VECTOR_ELT(evnames, i))))); - } - for (int i = 0; i < len; ++i) { - vec_sptr.push_back(vec_names[i].c_str()); - } - return mkString(XGBoosterEvalOneIter(R_ExternalPtrAddr(handle), - asInteger(iter), - &vec_dmats[0], &vec_sptr[0], len)); - } - SEXP XGBoosterPredict_R(SEXP handle, SEXP dmat, SEXP output_margin) { - bst_ulong olen; - const float *res = XGBoosterPredict(R_ExternalPtrAddr(handle), - R_ExternalPtrAddr(dmat), - asInteger(output_margin), - &olen); - SEXP ret = PROTECT(allocVector(REALSXP, olen)); - for (size_t i = 0; i < olen; ++i) { - REAL(ret)[i] = res[i]; - } - UNPROTECT(1); - return ret; - } - void XGBoosterLoadModel_R(SEXP handle, SEXP fname) { - XGBoosterLoadModel(R_ExternalPtrAddr(handle), CHAR(asChar(fname))); - } - void XGBoosterSaveModel_R(SEXP handle, SEXP fname) { - XGBoosterSaveModel(R_ExternalPtrAddr(handle), CHAR(asChar(fname))); - } - void XGBoosterDumpModel_R(SEXP handle, SEXP fname, SEXP fmap) { - bst_ulong olen; - const char **res = XGBoosterDumpModel(R_ExternalPtrAddr(handle), - CHAR(asChar(fmap)), - &olen); - FILE *fo = utils::FopenCheck(CHAR(asChar(fname)), "w"); - for (size_t i = 0; i < olen; ++i) { - fprintf(fo, "booster[%u]:\n", static_cast(i)); - fprintf(fo, "%s", res[i]); - } - fclose(fo); - } -} diff --git a/wrapper/xgboost_R.h b/wrapper/xgboost_R.h deleted file mode 100644 index 8e8b2728b..000000000 --- a/wrapper/xgboost_R.h +++ /dev/null @@ -1,124 +0,0 @@ -#ifndef XGBOOST_WRAPPER_R_H_ -#define XGBOOST_WRAPPER_R_H_ -/*! - * \file xgboost_wrapper_R.h - * \author Tianqi Chen - * \brief R wrapper of xgboost - */ -extern "C" { -#include -} - -extern "C" { - /*! - * \brief load a data matrix - * \param fname name of the content - * \param silent whether print messages - * \return a loaded data matrix - */ - SEXP XGDMatrixCreateFromFile_R(SEXP fname, SEXP silent); - /*! - * \brief create matrix content from dense matrix - * This assumes the matrix is stored in column major format - * \param data R Matrix object - * \param missing which value to represent missing value - * \return created dmatrix - */ - SEXP XGDMatrixCreateFromMat_R(SEXP mat, - SEXP missing); - /*! - * \brief create a matrix content from CSC format - * \param indptr pointer to column headers - * \param indices row indices - * \param data content of the data - * \return created dmatrix - */ - SEXP XGDMatrixCreateFromCSC_R(SEXP indptr, - SEXP indices, - SEXP data); - /*! - * \brief load a data matrix into binary file - * \param handle a instance of data matrix - * \param fname file name - * \param silent print statistics when saving - */ - void XGDMatrixSaveBinary_R(SEXP handle, SEXP fname, SEXP silent); - /*! - * \brief set information to dmatrix - * \param handle a instance of data matrix - * \param field field name, can be label, weight - * \param array pointer to float vector - */ - void XGDMatrixSetInfo_R(SEXP handle, SEXP field, SEXP array); - /*! - * \brief get info vector from matrix - * \param handle a instance of data matrix - * \param field field name - * \return info vector - */ - SEXP XGDMatrixGetInfo_R(SEXP handle, SEXP field); - /*! - * \brief create xgboost learner - * \param dmats a list of dmatrix handles that will be cached - */ - SEXP XGBoosterCreate_R(SEXP dmats); - /*! - * \brief set parameters - * \param handle handle - * \param name parameter name - * \param val value of parameter - */ - void XGBoosterSetParam_R(SEXP handle, SEXP name, SEXP val); - /*! - * \brief update the model in one round using dtrain - * \param handle handle - * \param iter current iteration rounds - * \param dtrain training data - */ - void XGBoosterUpdateOneIter_R(SEXP ext, SEXP iter, SEXP dtrain); - /*! - * \brief update the model, by directly specify gradient and second order gradient, - * this can be used to replace UpdateOneIter, to support customized loss function - * \param handle handle - * \param dtrain training data - * \param grad gradient statistics - * \param hess second order gradient statistics - */ - void XGBoosterBoostOneIter_R(SEXP handle, SEXP dtrain, SEXP grad, SEXP hess); - /*! - * \brief get evaluation statistics for xgboost - * \param handle handle - * \param iter current iteration rounds - * \param dmats list of handles to dmatrices - * \param evname name of evaluation - * \return the string containing evaluation stati - */ - SEXP XGBoosterEvalOneIter_R(SEXP handle, SEXP iter, SEXP dmats, SEXP evnames); - /*! - * \brief make prediction based on dmat - * \param handle handle - * \param dmat data matrix - * \param output_margin whether only output raw margin value - */ - SEXP XGBoosterPredict_R(SEXP handle, SEXP dmat, SEXP output_margin); - /*! - * \brief load model from existing file - * \param handle handle - * \param fname file name - */ - void XGBoosterLoadModel_R(SEXP handle, SEXP fname); - /*! - * \brief save model into existing file - * \param handle handle - * \param fname file name - */ - void XGBoosterSaveModel_R(SEXP handle, SEXP fname); - /*! - * \brief dump model into text file - * \param handle handle - * \param fname file name of model that can be dumped into - * \param fmap name to fmap can be empty string - */ - void XGBoosterDumpModel_R(SEXP handle, SEXP fname, SEXP fmap); -}; -#endif // XGBOOST_WRAPPER_R_H_ diff --git a/wrapper/xgboost_wrapper.cpp b/wrapper/xgboost_wrapper.cpp index d707a9dbc..2bd734058 100644 --- a/wrapper/xgboost_wrapper.cpp +++ b/wrapper/xgboost_wrapper.cpp @@ -1,13 +1,20 @@ // implementations in ctypes +#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS +#define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE #include #include #include #include #include +// include all std functions +using namespace std; + #include "./xgboost_wrapper.h" #include "../src/data.h" #include "../src/learner/learner-inl.hpp" #include "../src/io/io.h" +#include "../src/utils/utils.h" +#include "../src/utils/matrix_csr.h" #include "../src/io/simple_dmatrix-inl.hpp" using namespace xgboost; @@ -16,18 +23,18 @@ using namespace xgboost::io; namespace xgboost { namespace wrapper { // booster wrapper class -class Booster: public learner::BoostLearner { +class Booster: public learner::BoostLearner { public: explicit Booster(const std::vector& mats) { this->silent = 1; this->init_model = false; this->SetCacheData(mats); } - const float *Pred(const DataMatrix &dmat, int output_margin, bst_ulong *len) { + inline const float *Pred(const DataMatrix &dmat, int output_margin, unsigned ntree_limit, bst_ulong *len) { this->CheckInitModel(); - this->Predict(dmat, output_margin, &this->preds_); - *len = this->preds_.size(); - return &this->preds_[0]; + this->Predict(dmat, output_margin != 0, &this->preds_, ntree_limit); + *len = static_cast(this->preds_.size()); + return BeginPtr(this->preds_); } inline void BoostOneIter(const DataMatrix &train, float *grad, float *hess, bst_ulong len) { @@ -37,7 +44,7 @@ class Booster: public learner::BoostLearner { for (bst_omp_uint j = 0; j < ndata; ++j) { gpair_[j] = bst_gpair(grad[j], hess[j]); } - gbm_->DoBoost(train.fmat, train.info.info, &gpair_); + gbm_->DoBoost(train.fmat(), train.info.info, &gpair_); } inline void CheckInitModel(void) { if (!init_model) { @@ -45,7 +52,7 @@ class Booster: public learner::BoostLearner { } } inline void LoadModel(const char *fname) { - learner::BoostLearner::LoadModel(fname); + learner::BoostLearner::LoadModel(fname); this->init_model = true; } inline const char** GetModelDump(const utils::FeatMap& fmap, bool with_stats, bst_ulong *len) { @@ -54,8 +61,8 @@ class Booster: public learner::BoostLearner { for (size_t i = 0; i < model_dump.size(); ++i) { model_dump_cptr[i] = model_dump[i].c_str(); } - *len = model_dump.size(); - return &model_dump_cptr[0]; + *len = static_cast(model_dump.size()); + return BeginPtr(model_dump_cptr); } // temporal fields // temporal data to save evaluation dump @@ -74,7 +81,7 @@ using namespace xgboost::wrapper; extern "C"{ void* XGDMatrixCreateFromFile(const char *fname, int silent) { - return LoadDataMatrix(fname, silent, false); + return LoadDataMatrix(fname, silent != 0, false); } void* XGDMatrixCreateFromCSR(const bst_ulong *indptr, const unsigned *indices, @@ -89,13 +96,38 @@ extern "C"{ } mat.row_data_.resize(nelem); for (bst_ulong i = 0; i < nelem; ++i) { - mat.row_data_[i] = SparseBatch::Entry(indices[i], data[i]); + mat.row_data_[i] = RowBatch::Entry(indices[i], data[i]); mat.info.info.num_col = std::max(mat.info.info.num_col, static_cast(indices[i]+1)); } mat.info.info.num_row = nindptr - 1; return p_mat; } + XGB_DLL void* XGDMatrixCreateFromCSC(const bst_ulong *col_ptr, + const unsigned *indices, + const float *data, + bst_ulong nindptr, + bst_ulong nelem) { + DMatrixSimple *p_mat = new DMatrixSimple(); + DMatrixSimple &mat = *p_mat; + utils::SparseCSRMBuilder builder(mat.row_ptr_, mat.row_data_); + builder.InitBudget(); + bst_ulong ncol = nindptr - 1; + for (bst_ulong i = 0; i < ncol; ++i) { + for (unsigned j = col_ptr[i]; j < col_ptr[i+1]; ++j) { + builder.AddBudget(indices[j]); + } + } + builder.InitStorage(); + for (bst_ulong i = 0; i < ncol; ++i) { + for (unsigned j = col_ptr[i]; j < col_ptr[i+1]; ++j) { + builder.PushElem(indices[j], RowBatch::Entry(static_cast(i), data[j])); + } + } + mat.info.info.num_row = mat.row_ptr_.size() - 1; + mat.info.info.num_col = static_cast(ncol); + return p_mat; + } void* XGDMatrixCreateFromMat(const float *data, bst_ulong nrow, bst_ulong ncol, @@ -108,7 +140,7 @@ extern "C"{ bst_ulong nelem = 0; for (bst_ulong j = 0; j < ncol; ++j) { if (data[j] != missing) { - mat.row_data_.push_back(SparseBatch::Entry(j, data[j])); + mat.row_data_.push_back(RowBatch::Entry(j, data[j])); ++nelem; } } @@ -135,17 +167,17 @@ extern "C"{ ret.info.info.num_row = len; ret.info.info.num_col = src.info.num_col(); - utils::IIterator *iter = src.fmat.RowIterator(); + utils::IIterator *iter = src.fmat()->RowIterator(); iter->BeforeFirst(); utils::Assert(iter->Next(), "slice"); - const SparseBatch &batch = iter->Value(); + const RowBatch &batch = iter->Value(); for (bst_ulong i = 0; i < len; ++i) { const int ridx = idxset[i]; - SparseBatch::Inst inst = batch[ridx]; + RowBatch::Inst inst = batch[ridx]; utils::Check(static_cast(ridx) < batch.size, "slice index exceed number of rows"); ret.row_data_.resize(ret.row_data_.size() + inst.length); memcpy(&ret.row_data_[ret.row_ptr_.back()], inst.data, - sizeof(SparseBatch::Entry) * inst.length); + sizeof(RowBatch::Entry) * inst.length); ret.row_ptr_.push_back(ret.row_ptr_.back() + inst.length); if (src.info.labels.size() != 0) { ret.info.labels.push_back(src.info.labels[ridx]); @@ -156,6 +188,9 @@ extern "C"{ if (src.info.info.root_index.size() != 0) { ret.info.info.root_index.push_back(src.info.info.root_index[ridx]); } + if (src.info.info.fold_index.size() != 0) { + ret.info.info.fold_index.push_back(src.info.info.fold_index[ridx]); + } } return p_ret; } @@ -163,42 +198,42 @@ extern "C"{ delete static_cast(handle); } void XGDMatrixSaveBinary(void *handle, const char *fname, int silent) { - SaveDataMatrix(*static_cast(handle), fname, silent); + SaveDataMatrix(*static_cast(handle), fname, silent != 0); } void XGDMatrixSetFloatInfo(void *handle, const char *field, const float *info, bst_ulong len) { std::vector &vec = static_cast(handle)->info.GetFloatInfo(field); vec.resize(len); - memcpy(&vec[0], info, sizeof(float) * len); + memcpy(BeginPtr(vec), info, sizeof(float) * len); } void XGDMatrixSetUIntInfo(void *handle, const char *field, const unsigned *info, bst_ulong len) { std::vector &vec = static_cast(handle)->info.GetUIntInfo(field); vec.resize(len); - memcpy(&vec[0], info, sizeof(unsigned) * len); + memcpy(BeginPtr(vec), info, sizeof(unsigned) * len); } void XGDMatrixSetGroup(void *handle, const unsigned *group, bst_ulong len) { DataMatrix *pmat = static_cast(handle); pmat->info.group_ptr.resize(len + 1); pmat->info.group_ptr[0] = 0; - for (bst_ulong i = 0; i < len; ++i) { + for (uint64_t i = 0; i < len; ++i) { pmat->info.group_ptr[i+1] = pmat->info.group_ptr[i]+group[i]; } } const float* XGDMatrixGetFloatInfo(const void *handle, const char *field, bst_ulong* len) { const std::vector &vec = static_cast(handle)->info.GetFloatInfo(field); - *len = vec.size(); - return &vec[0]; + *len = static_cast(vec.size()); + return BeginPtr(vec); } const unsigned* XGDMatrixGetUIntInfo(const void *handle, const char *field, bst_ulong* len) { const std::vector &vec = static_cast(handle)->info.GetUIntInfo(field); - *len = vec.size(); - return &vec[0]; + *len = static_cast(vec.size()); + return BeginPtr(vec); } bst_ulong XGDMatrixNumRow(const void *handle) { - return static_cast(handle)->info.num_row(); + return static_cast(static_cast(handle)->info.num_row()); } // xgboost implementation @@ -244,8 +279,8 @@ extern "C"{ bst->eval_str = bst->EvalOneIter(iter, mats, names); return bst->eval_str.c_str(); } - const float *XGBoosterPredict(void *handle, void *dmat, int output_margin, bst_ulong *len) { - return static_cast(handle)->Pred(*static_cast(dmat), output_margin, len); + const float *XGBoosterPredict(void *handle, void *dmat, int output_margin, unsigned ntree_limit, bst_ulong *len) { + return static_cast(handle)->Pred(*static_cast(dmat), output_margin, ntree_limit, len); } void XGBoosterLoadModel(void *handle, const char *fname) { static_cast(handle)->LoadModel(fname); @@ -260,4 +295,4 @@ extern "C"{ } return static_cast(handle)->GetModelDump(featmap, false, len); } -}; +} diff --git a/wrapper/xgboost_wrapper.h b/wrapper/xgboost_wrapper.h index 7d98b5208..0dd1f3606 100644 --- a/wrapper/xgboost_wrapper.h +++ b/wrapper/xgboost_wrapper.h @@ -15,13 +15,14 @@ // manually define unsign long typedef unsigned long bst_ulong; + extern "C" { /*! * \brief load a data matrix * \return a loaded data matrix */ XGB_DLL void* XGDMatrixCreateFromFile(const char *fname, int silent); - /*! + /*! * \brief create a matrix content from csr format * \param indptr pointer to row headers * \param indices findex @@ -35,6 +36,20 @@ extern "C" { const float *data, bst_ulong nindptr, bst_ulong nelem); + /*! + * \brief create a matrix content from CSC format + * \param col_ptr pointer to col headers + * \param indices findex + * \param data fvalue + * \param nindptr number of rows in the matix + 1 + * \param nelem number of nonzero elements in the matrix + * \return created dmatrix + */ + XGB_DLL void* XGDMatrixCreateFromCSC(const bst_ulong *col_ptr, + const unsigned *indices, + const float *data, + bst_ulong nindptr, + bst_ulong nelem); /*! * \brief create matrix content from dense matrix * \param data pointer to the data space @@ -164,9 +179,11 @@ extern "C" { * \param handle handle * \param dmat data matrix * \param output_margin whether only output raw margin value + * \param ntree_limit limit number of trees used for prediction, this is only valid for boosted trees + * when the parameter is set to 0, we will use all the trees * \param len used to store length of returning result */ - XGB_DLL const float *XGBoosterPredict(void *handle, void *dmat, int output_margin, bst_ulong *len); + XGB_DLL const float *XGBoosterPredict(void *handle, void *dmat, int output_margin, unsigned ntree_limit, bst_ulong *len); /*! * \brief load model from existing file * \param handle handle @@ -188,5 +205,5 @@ extern "C" { */ XGB_DLL const char **XGBoosterDumpModel(void *handle, const char *fmap, bst_ulong *out_len); -}; +} #endif // XGBOOST_WRAPPER_H_