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Vasya开始在IT城的一家机器视觉公司工作。Vasya的团队创建了通过人脸识别人的软件和硬件。
该项目的诀窍之一是相机在拍摄时围绕其光轴旋转。人们看到一个醒目的小玩意--旋转的相机--走到它面前，想更好地看它，看它。而相机就在那时拍下了他们的照片。还有什么能比这更有利于高质量的识别呢？
但并非一切都那么简单。摄像机拍摄的照片也是旋转的（在顺时针方向的摄像机旋转框架上，内容会变成逆时针方向的旋转）。但识别算法只能在脸部稍微偏离垂直的情况下工作。
Vasya被委托来纠正这种情况--旋转拍摄的图像，使图像与垂直方向的偏差最小。要求很严格。首先，图片应该只旋转90度的角度，以便不丢失任何关于图片的信息。其次，摄像机的帧数非常大，FPS也非常大，只有硬件FPGA解决方案才能提供足够的旋转速度。而且这个解决方案只能顺时针旋转90度。当然，人们可以多次应用90度旋转，但为了性能，应该尽量减少旋转的次数。
帮助Vasya实现一个程序，通过给定的相机旋转角度，可以确定为获得与垂直方向偏差最小的图片所需的顺时针旋转90度的最小次数。
下图包含了从未旋转的相机拍摄的画面，然后是顺时针旋转90度的画面，然后是逆时针旋转90度的画面。箭头显示的是 "真实上升 "的方向。
下图显示了FPGA硬件的90度顺时针旋转。
该项目的诀窍之一是相机在拍摄时围绕其光轴旋转。人们看到一个醒目的小玩意--旋转的相机--走到它面前，想更好地看它，看它。而相机就在那时拍下了他们的照片。还有什么能比这更有利于高质量的识别呢？
但并非一切都那么简单。摄像机拍摄的照片也是旋转的（在顺时针方向的摄像机旋转框架上，内容会变成逆时针方向的旋转）。但识别算法只能在脸部稍微偏离垂直的情况下工作。
Vasya被委托来纠正这种情况--旋转拍摄的图像，使图像与垂直方向的偏差最小。要求很严格。首先，图片应该只旋转90度的角度，以便不丢失任何关于图片的信息。其次，摄像机的帧数非常大，FPS也非常大，只有硬件FPGA解决方案才能提供足够的旋转速度。而且这个解决方案只能顺时针旋转90度。当然，人们可以多次应用90度旋转，但为了性能，应该尽量减少旋转的次数。
帮助Vasya实现一个程序，通过给定的相机旋转角度，可以确定为获得与垂直方向偏差最小的图片所需的顺时针旋转90度的最小次数。
下图包含了从未旋转的相机拍摄的画面，然后是顺时针旋转90度的画面，然后是逆时针旋转90度的画面。箭头显示的是 "真实上升 "的方向。
下图显示了FPGA硬件的90度顺时针旋转。
输入
输入的唯一一行包含一个整数x（-1018≤x≤1018）--摄像机角度，单位是度。正值表示摄像机顺时针旋转，负值表示逆时针旋转。
输出
输出一个整数--顺时针旋转90度的最小需求数。
输入的唯一一行包含一个整数x（-1018≤x≤1018）--摄像机角度，单位是度。正值表示摄像机顺时针旋转，负值表示逆时针旋转。
输出
输出一个整数--顺时针旋转90度的最小需求数。
Examples
Input
60
Output
1
Input
-60
Output
3
Note
当摄像机逆时针旋转60度时（第二个例子），它的图像也顺时针旋转60度。图像顺时针旋转90度的结果是顺时针旋转150度，与 "真实上升 "的偏差为150度。图像顺时针转两圈，总旋转角度为240度，两圈的偏差为120度，因为顺时针240度等于逆时针120度。图像顺时针转三圈，总旋转度为顺时针330度，转三圈时与 "真实状态 "的偏差为30度，因为顺时针330度等于逆时针30度。从60度、150度、120度和30度的偏差中，最小的是30度，它是在顺时针转三圈后实现的。
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输出样例 复制