题目描述

障碍物告警模型上线前，自动化科协具身智能部会用一批标注样本验收正类识别效果。由于漏报和误报都很关键，本题使用 F1-score，而不是简单准确率。

给定真实标签和预测标签，请以标签 1 为正类统计 TP、FP、FN，计算 F1-score，并判断它是否达到最低验收阈值 F_min。

输入格式

• 第一行包含整数 n 和浮点数 F_min。
• 第二行包含 n 个真实标签 y[i]。
• 第三行包含 n 个预测标签 pred[i]。

输出格式

• 第一行输出 F1-score，保留 6 位小数。
• 第二行输出 PASS 或 FAIL。
• 不输出 TP、FP、FN。

数据范围与约束

• 1 <= n <= 100000
• 0 <= F_min <= 1
• 标签均为 0 或 1

判定规则

使用标准输出比较。F1-score 输出固定保留 6 位小数；验收规则按下列规则处理。

• 正类固定为标签 1。
• F1 = 2TP / (2TP + FP + FN)。
• 分母为 0 时 F1 定义为 0。
• F1 >= F_min 时输出 PASS，否则输出 FAIL。

样例

输入样例 1

5 0.6
1 1 0 0 1
1 0 1 0 1

输出样例 1

0.666667
PASS

输入样例 2

4 0.8
1 1 0 0
0 0 1 0

输出样例 2

0.000000
FAIL

样例解释

样例覆盖全 TN、分母为 0、F1 恰等阈值以及常见误用 Accuracy 的情况。