두 n차원 정수 벡터를 읽고 같은 위치의 값이 다른 칸의 개수를 센다.
nnn차원 벡터 v⃗=(v1,…,vn)\vec{v} = (v_1, \ldots, v_n)v=(v1,…,vn)과 u⃗=(u1,…,un)\vec{u} = (u_1, \ldots, u_n)u=(u1,…,un)의 해밍 거리 dH(v⃗,u⃗)d_H(\vec{v}, \vec{u})dH(v,u)는 대응하는 성분이 서로 다른 위치의 개수로 정의한다.
dH(v⃗,u⃗)=∣{ i:vi≠ui, i∈{1,…,n} }∣d_H(\vec{v}, \vec{u}) = |\{\, i : v_i \neq u_i,\; i \in \{1, \ldots, n\} \,\}|dH(v,u)=∣{i:vi=ui,i∈{1,…,n}}∣
예를 들어 (1,2,3,4,5)(1, 2, 3, 4, 5)(1,2,3,4,5)와 (1,0,0,4,5)(1, 0, 0, 4, 5)(1,0,0,4,5)의 해밍 거리는 222다. 두 벡터는 두 번째 위치와 세 번째 위치에서만 다르다.
두 nnn차원 벡터의 해밍 거리를 구하는 프로그램을 작성한다.
첫째 줄에 테스트 케이스의 개수 TTT가 주어진다. (T≤100T \le 100T≤100)
각 테스트 케이스는 세 줄로 이루어진다. 첫째 줄에 벡터의 차원 nnn이 주어진다. (0<n≤500 < n \le 500<n≤50) 둘째 줄에 v1,…,vnv_1, \ldots, v_nv1,…,vn이, 셋째 줄에 u1,…,unu_1, \ldots, u_nu1,…,un이 공백으로 구분되어 주어진다. 모든 성분은 000 이상 999999 이하의 정수다.
각 테스트 케이스마다 (v1,…,vn)(v_1, \ldots, v_n)(v1,…,vn)과 (u1,…,un)(u_1, \ldots, u_n)(u1,…,un)의 해밍 거리를 한 줄에 하나씩 출력한다.