Фермер Джон, який завжди відрізнявся хорошими технічними навичками, тестує свою нову автоматичну камеру для пошуку корів, встановлену на дроні. Передбачається, що камера може сфотографувати його поле і автоматично визначити місцезнаходження корів. На жаль, камера не має достатньо хорошого алгоритму для виявлення корів, тому Фермеру Джону потрібна ваша допомога у розробці кращого алгоритму.
Зображення ферми, отримане камерою зверху, подано у вигляді сітки n \times n, що складається із символів у діапазоні , кожен з яких позначає один із можливих кольорів. Фермер Джон вирішив, що найкращим способом визначити потенційне місцезнаходження корови (PCL) є наступний: PCL — це прямокутна підматриця (можливо, така, що збігається з усім зображенням) зі сторонами, паралельними сторонам зображення, яка не містить всередині себе повністю жодного іншого PCL. Крім того, PCL повинен задовольняти наступну умову: якщо розглядати лише вміст прямокутника і ігнорувати решту зображення, у ньому повинні бути присутні рівно два кольори, причому один колір утворює одну зв'язну область, а інший — дві або більше зв'язних областей.
Наприклад, прямокутник із наступним вмістом
AAAAA
ABABA
AAABBє PCL, оскільки символи утворюють одну зв'язну область, а символи утворюють більше однієї зв'язної області. Це можна інтерпретувати як корову кольору з плямами кольору .
Область вважається «зв'язною», якщо з будь-якої її клітинки можна дістатися до будь-якої іншої клітинки цієї області, багаторазово переміщуючись вгору, вниз, вліво або вправо і залишаючись при цьому всередині області.
Отримавши зображення, зроблене камерою Фермера Джона, визначте кількість PCL.
У першому рядку міститься розмір сітки n~(1 \le n \le 20). Наступні рядків описують зображення; кожен рядок складається з символів.
Виведіть кількість PCL на зображенні.
Приклад 1