问题描述

一幅长宽分别为 $n$ 个像素和 $m$ 个像素的灰度图像可以表示为一个 $n\times m$ 大小的矩阵 $A$。

其中每个元素 $A_{ij}$（$0\le i<n$、$0\le j<m$）是一个 $[0,L)$ 范围内的整数，表示对应位置像素的灰度值。具体来说，一个 $8$ 比特的灰度图像中每个像素的灰度范围是 $[0,256)$。

一副灰度图像的灰度统计直方图（以下简称“直方图”）可以表示为一个长度为 $L$ 的数组 $h$，其中 $h[x]$（$0\le x<L$）表示该图像中灰度值为 $x$ 的像素个数。

显然，$h[0]$ 到 $h[L-1]$ 的总和应等于图像中的像素总数 $n\cdot m$。

已知一副图像的灰度矩阵 $A$，试计算其灰度直方图 $h[0],h[1],\dots,h[L-1]$。

输入格式

输入共 $n+1$ 行。

第一行包含三个用空格分隔的正整数 $n,\;m,\;L$，含义如前文所述。

第二到第 $n+1$ 行输入矩阵 $A$。第 $i+2$（$0\le i<n$）行包含用空格分隔的 $m$ 个整数，依次为 $A_{i0},A_{i1},\dots,A_{i(m-1)}$。

输出格式

输出仅一行，包含用空格分隔的 $L$ 个整数 $h[0],h[1],\dots,h[L-1]$，表示输入图像的灰度直方图。

输入样例 1

4 4 16
0 1 2 3
4 5 6 7
8 9 10 11
12 13 14 15

输出样例 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

输入样例 2

7 11 8
0 7 0 0 0 7 0 0 7 7 0
7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7
7 0 0 0 7 0 0 0 7 0 7
7 0 0 0 0 7 0 0 7 7 0
7 0 0 0 0 0 7 0 7 0 0
7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 0
0 7 0 0 0 7 0 0 7 0 0

输出样例 2

48 0 0 0 0 0 0 29

说明

数据范围

$0<n,m\le 500,\;4\le L\le 256$。