CF630M Turn

Vasya开始在某城的机器视觉公司工作。Vasya 的团队开发了通过脸部识别人的软件和硬件。这个项目的诀窍之一就是在拍摄时摄像机绕着光轴旋转。人们看到一个引人注目的小玩意ーー一个旋转的照相机ーー走到它面前，以便更好地观察它，观察它。照相机拍下了他们的照片。还有什么能更好地进行高质量的鉴定呢? 但不是每件事都这么简单。来自相机的图片也出现了旋转(在顺时针相机旋转框架内容成为逆时针旋转)。但是这种识别算法只适用于略微偏离垂直方向的人脸。 vasya 负责纠正这种情况ーー旋转捕捉到的图像，使图像与垂直方向的偏差微乎其微。要求很严格。首先，图片应该只旋转角度可分为90度，不失去一点点的信息，图像。其次，由于摄像机的帧数太大，帧数太大，只有硬件 fpga 解决方案才能提供足够的旋转速度。这种溶液只能顺时针旋转90度。当然，一个人可以使用90度旋转几次，但为了性能起见，旋转的次数应该是最少的。帮助 vasya 实现这个程序，根据给定的相机旋转角度，可以确定90度顺时针旋转的最小次数，从而得到一张垂直方向偏离最小的图片。箭头指向“ true up”。 下图显示了 fpga 硬件90度顺时针旋转。 

输入的唯一一行包含一个整数 x (- 10 ^ 18 < = x < = 10 ^ 18)ー摄像机角度度数。正值表示照相机顺时针旋转，负值表示逆时针旋转。

输出一个整数——时针旋转90度所需的最少次数。

When the camera is rotated $ 60 $ degrees counter-clockwise (the second example), an image from it is rotated $ 60 $ degrees clockwise. One $ 90 $ degrees clockwise turn of the image result in $ 150 $ degrees clockwise total rotation and deviation from "true up" for one turn is $ 150 $ degrees. Two $ 90 $ degrees clockwise turns of the image result in $ 240 $ degrees clockwise total rotation and deviation from "true up" for two turns is $ 120 $ degrees because $ 240 $ degrees clockwise equal to $ 120 $ degrees counter-clockwise. Three $ 90 $ degrees clockwise turns of the image result in $ 330 $ degrees clockwise total rotation and deviation from "true up" for three turns is $ 30 $ degrees because $ 330 $ degrees clockwise equal to $ 30 $ degrees counter-clockwise. From $ 60 $ , $ 150 $ , $ 120 $ and $ 30 $ degrees deviations the smallest is $ 30 $ , and it it achieved in three $ 90 $ degrees clockwise turns.