def check_conversion(str_from, str_to):
    if str_from == str_to:
        # Если подстроки уже равны
        return 1
    if len(str_from) != len(str_to) or len(set(str_from)) == len(set(str_to)) == 33:
        # Если длина подстрок не равна
        # Или количество уникальных букв в обеих подстроках равно 33
        return 0
    symbols_map = {}
    for symbol_from, symbol_to in zip(str_from, str_to):
        if symbols_map.get(symbol_from, symbol_to) != symbol_to:
            # Если мы пытаемся заменить одну букву на две разных
            return 0
        symbols_map.update({ symbol_from: symbol_to })
    return 1
str_from, str_to = input().split()
print(check_conversion(str_from, str_to))

vacancies_count = int(input())
time_points = []
for moment in range(vacancies_count):
    start, end = input().split()
    # Добавляем информацию о начале и конце активности вакансии, и флаг,
    # свидетельствующий о том, является ли этот момент концом активности.
    # Флаг понадобится для сортировки и выяснения максимального количества вакансий
    time_points.append([int(start), False])
    time_points.append([int(end), True])
# Учитывая особенности сортировки Python – для совпадающих по времени
# моментов первым будет начало интервала, а вторым конец (False < True)
time_line = sorted(time_points)
max_vacancy_count = 0
current_vacancy_count = 0
for point_index in range(len(time_line)):
    # Если текущий момент - это начало активности вакансии, добавляем,
    # если конец - отнимаем
    current_vacancy_count += -1 if time_line[point_index][1] else 1
    if current_vacancy_count > max_vacancy_count:
        max_vacancy_count = current_vacancy_count
        # Предыдущий список максимальных, если он был, заменяется новым
        max_vacancies_points = [point_index]
    elif current_vacancy_count == max_vacancy_count:
        # Если количество вакансий снижалось, а затем снова выросло,
        # интервалов с максимальным количеством вакансий
        # будет больше, чем 1, их индекс добавляется в массив
        max_vacancies_points.append(point_index)
total_time = 0
for point_index in max_vacancies_points:
    # Для интервалов с максимальным количеством вакансий – между открытием
    # и закрытием не будет других моментов, то есть
    # time_line[point_index + 1] - это конец интервала
    # Добавляем 1, потому что начальное и конечное время включены в интервал
    total_time += 1 + time_line[point_index + 1][0] - time_line[point_index][0]
print(len(max_vacancies_points), total_time)