最近月神需要在移动端部署一个卷积神经网络模型,但是月神碰到了一个问题,即月神使用了一个核非常大的最大池化(max-pooling)操作,但现有推理引擎不支持这一操作,作为月神的好朋友,你能帮帮月神么。 所谓max-pooling,指的是给定一个数组（为了简化问题,暂定数组为一维）,在每一个滑动窗口内找出最大的那个数,举例如下： 假设数组为[16, 19, 15, 13, 16, 20],且核大小为3,则当窗口依次滑过数组时,取出如下4个子数组： [16, 19, 15], [19, 15, 13], [15, 13, 16], [13, 16, 20],这4个子数组中的最大值分别为19, 19, 16, 20,故该数组经过大小为3的核的max-pooling的结果为19 19 16 20.

输入描述:

输入由三行构成第一行是一个整数n， 给出数组中元素个数第二行是n个整数， 给出数组中的元素第三行是一个整数 ks , 给出max-pooling核的大小

输出描述:

输出一行（没有换行符）输出给定数组及给定核大小的后，max-pooling的结果,每两个整数之间加一个空格

备注:

对于30%的输入, n 超过100, ks 不超过10对于60%的输入, n不超过10000, ks 不超过100对于100%的输入, n不超过1000000, ks不超过10000题目中所有涉及到的整数,均在标准int范围内(32 bit)