Afanasy juba 2 nädalat tegeleb koodi kirjutamisega, mis suudab lahendada jaapani ristsõnu, toetades üheksa värvi, kui järgmise kohtumise ajal teatas kolleeg, et ta suudab ise ülesande kiiremini lahendada, ning programmis pole enam mõtet. Kuid Afanasy, optimistina, otsustas sellele ülesandele veelgi rohkem aega pühendada ja teha järgmist — arvutada välja, kui hästi kolleeg ristsõnu lahendab. Selle hindamise jaoks valis ta mingi IoU metrika analoogi — arvutus toimub sarnaselt klassikalise Intersection Over Union'iga, kuid värvide järgi. See töötab järgmiselt: iga originaali ja lahenduse ruudus vastavalt värvile kattuv ruut lisab arvutajale 1, ning jagaja suurendatakse 1 iga sellise ruudu kohta originaalis ja lahenduses (kattuvad ruudud lisavad ainult ühe). Seejärel arvutatakse keskmine originaali pildi värvide arvu järgi, kahe kümnendkoha täpsusega; null ei ole värv, seetõttu ei tohiks seda metrikat arvutustes arvestada. Esimene rida näitab, mitu rida n ja veergu m sisaldab algset pilti. Seejärel järgnevad 2n rida, milles on m arvu, eraldatud tühikutega — esimesed n rida on saadetud lahendus, järgmised n — algne pilt. Iga rida, alates teisest, sisaldab täpselt m arvu. Vastuseks väljastage üks number, kahe kümnendkoha täpsusega, nagu näidetes. Mõned näited: 1. Esimene näide [phone] -> 1.0 Selgitus: kattuvate ja mitte kattuvate ruutude panus (1.0 + 1.0 + 1.0 + 1.0) / värvide arv (4) 2. Teine näide [phone] -> 0.08 Selgitus: kattuvate ja mitte kattuvate ruutude panus (0.25 + 0.0 + 0.0) / värvide arv (3); nullid ei arvesta, ei kui ruutude esitluses, ega värvide arvus. 3. Kolmas näide [phone] siin algab saadetud pilt [phone] -- siin lõpeb saadetud pilt 0 1 2 -- siin algab algne pilt [phone] -> 0.47 Selgitus: kattuvate ja mitte kattuvate ruutude panus (0.4 + 0.5 + 0.5) / värvide arv (3); nullid ei arvesta, ei kui ruutude esitluses, ega värvide arvus. 4. Neljas näide [phone] -> 0.0 Selgitus: kattuvate ja mitte kattuvate ruutude panus (0.0) / värvide arv (1); nullid ei arvesta, ei kui ruutude esitluses, ega värvide arvus.