DISPER
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각 교수의 학생 점수 전체를 하나의 집합으로 보고 분산을 계산한 뒤, 분산이 가장 큰 교수와 그 값을 소수 둘째 자리까지 출력한다.
문제
"AAA" 대학교는 교수들의 성과를 조사하고 평가하는 데 관심이 있다. 이 대학교는 누가 일관성이 가장 떨어지는지 알고 싶어 한다. 이를 위해 대학교는 학생들의 모든 점수를 하나의 점수로 환산해 기여도를 반영하는 방법을 찾아야 한다. 대학교는 점수의 분산이 누가 일관성이 떨어지는지 찾는 데 도움이 된다는 것을 알아냈다. 일반적으로 일관성이 떨어질수록 분산이 크다. 학생이 받을 수 있는 최고 점수는 100으로 제한되며, 모든 학생은 정확히 같은 수의 과목을 수강한다. 또한 수업을 빠진 학생의 점수는 가능한 가장 낮은 점수로 간주한다. 분산 공식:
이 공식에서 x는 서로 다른 점수를 나타내고, μ는 점수의 평균값을 나타낸다. N은 점수의 개수이다.
σ = Σ(x - μ)2 / N
입력
첫 번째 줄에는 테스트 케이스의 수 (T)가 주어진다: 1 ≤ T ≤ 100
두 번째 줄에는 평가할 교수의 수가 주어진다. P의 범위는 1 ≤ P ≤ 30이다. 따라서 다음 P개의 줄에는 각 교수의 점수가 ", "로 구분되어 주어진다.
각 점수 M은 정수이다 (0 ≤ M ≤ 100)
출력
일관성이 가장 떨어지는 P번째 교수와 그 분산 점수를 소수점 둘째 자리까지 탭으로 구분하여 출력한다.