#ifndef hari64
#include <bits/stdc++.h>
// #pragma GCC target("avx2")
// #pragma GCC optimize("O3")
// #pragma GCC optimize("unroll-loops")
#define debug(...)
#else
#include "util/viewer.hpp"
#define debug(...) viewer::_debug(__LINE__, #__VA_ARGS__, __VA_ARGS__)
#endif
// clang-format off
using namespace std;
template <typename T> using vc = vector<T>;
template <typename T> using vvc = vector<vc<T>>;
template <typename T> using vvvc = vector<vvc<T>>;
using ll = long long; using ld = long double;
using pii = pair<int, int>; using pll = pair<ll, ll>;
using tiii = tuple<int, int, int>; using tlll = tuple<ll, ll, ll>;
using vi = vc<int>; using vvi = vvc<int>; using vvvi = vvvc<int>;
using vll = vc<ll>; using vvll = vvc<ll>; using vvvll = vvvc<ll>;
using vb = vc<bool>; using vvb = vvc<bool>; using vvvb = vvvc<bool>;
using vpii = vc<pii>; using vvpii = vvc<pii>; using vpll = vc<pll>; using vvpll = vvc<pll>;
using vtiii = vc<tiii>; using vvtiii = vvc<tiii>; using vtlll = vc<tlll>; using vvtlll = vvc<tlll>;
#define ALL(x) begin(x), end(x)
#define RALL(x) (x).rbegin(), (x).rend()
constexpr int INF = 1001001001; constexpr long long INFll = 1001001001001001001;
template <class T> bool chmax(T& a, const T& b) { return a < b ? a = b, 1 : 0; }
template <class T> bool chmin(T& a, const T& b) { return a > b ? a = b, 1 : 0; }
// clang-format on

struct Xor128 {  // period 2^128 - 1
    uint32_t x, y, z, w;
    static constexpr uint32_t min() { return 0; }
    static constexpr uint32_t max() { return UINT32_MAX; }
    Xor128(uint32_t seed = 0)
        : x(123456789), y(362436069), z(521288629), w(88675123 + seed) {}
    uint32_t operator()() {
        uint32_t t = x ^ (x << 11);
        x = y;
        y = z;
        z = w;
        return w = (w ^ (w >> 19)) ^ (t ^ (t >> 8));
    }
    uint32_t operator()(uint32_t l, uint32_t r) { return ((*this)() % (r - l)) + l; }
    uint32_t operator()(uint32_t r) { return (*this)() % r; }
};
struct Rand {  // https://docs.python.org/ja/3/library/random.html
    Rand(){};
    Rand(int seed) : gen(seed){};
    // シードを変更します
    inline void set_seed(int seed) {
        Xor128 _gen(seed);
        gen = _gen;
    }
    // ランダムな浮動小数点数（範囲は[0.0, 1.0)) を返します
    inline double random() { return (double)gen() / (double)gen.max(); }
    // a <= b であれば a <= N <= b 、b < a であれば b <= N <= a
    // であるようなランダムな浮動小数点数 N を返します
    inline double uniform(double a, double b) {
        if (b < a) swap(a, b);
        return a + (b - a) * double(gen()) / double(gen.max());
    }
    // range(0, stop) の要素からランダムに選ばれた要素を返します
    inline uint32_t randrange(uint32_t r) { return gen(r); }
    // range(start, stop) の要素からランダムに選ばれた要素を返します
    inline uint32_t randrange(uint32_t l, uint32_t r) { return gen(l, r); }
    // a <= N <= b であるようなランダムな整数 N を返します randrange(a, b + 1)
    // のエイリアスです
    inline uint32_t randint(uint32_t l, uint32_t r) { return gen(l, r + 1); }
    // シーケンス x をインプレースにシャッフルします
    template <class T>
    void shuffle(vector<T>& x) {
        for (int i = x.size(), j; i > 1;) {
            j = gen(i);
            swap(x[j], x[--i]);
        }
    }
    // 空でないシーケンス seq からランダムに要素を返します
    template <class T>
    T choice(const vector<T>& seq) {
        assert(!seq.empty());
        return seq[gen(seq.size())];
    }
    // 相対的な重みに基づいて要素が選ばれます (※複数回呼ぶ場合は処理を変えた方が良い)
    template <class T, class U>
    T choice(const vector<T>& seq, const vector<U>& weights) {
        assert(seq.size() == weights.size());
        vector<U> acc(weights.size());
        acc[0] = weights[0];
        for (int i = 1; i < int(weights.size()); i++) acc[i] = acc[i - 1] + weights[i];
        return seq[lower_bound(acc.begin(), acc.end(), random() * acc.back()) -
                   acc.begin()];
    }
    // 母集団のシーケンスまたは集合から選ばれた長さ k
    // の一意な要素からなるリストを返します 重複無しのランダムサンプリングに用いられます
    template <class T>
    vector<T> sample(const vector<T>& p, int k) {
        int j, i = 0, n = p.size();
        assert(0 <= k && k <= n);
        vector<T> ret(k);
        unordered_set<int> s;
        for (; i < k; i++) {
            do {
                j = gen(n);
            } while (s.find(j) != s.end());
            s.insert(j);
            ret[i] = p[j];
        }
        return ret;
    }
    // 正規分布です mu は平均で sigma は標準偏差です
    double normalvariate(double mu = 0.0, double sigma = 1.0) {
        double u2, z, NV = 4 * exp(-0.5) / sqrt(2.0);
        while (true) {
            u2 = 1.0 - random();
            z = NV * (random() - 0.5) / u2;
            if (z * z / 4.0 <= -log(u2)) break;
        }
        return mu + z * sigma;
    }

   private:
    Xor128 gen;
} myrand;

int main() {
    cin.tie(0);
    ios::sync_with_stdio(false);

    ll N;
    cin >> N;

    while (true) {
        set<ll> seen;
        vc<char> path;
        vc<char> ans;
        auto dfs = [&](const auto& f, ll x) -> void {
            debug(x);
            if (!ans.empty()) return;
            if (seen.count(x)) return;
            if (x == 1) {
                ans = path;
                return;
            }

            seen.insert(x);

            if (x % 2 == 0) {
                path.push_back('/');
                f(f, x / 2);
                path.pop_back();
            } else {
                if (x < (ll)1e18 / 3) {
                    if (myrand.random() < 0.5) {
                        path.push_back('+');
                        f(f, 3 * x + 1);
                        path.pop_back();
                        path.push_back('-');
                        f(f, 3 * x - 1);
                        path.pop_back();
                    } else {
                        path.push_back('-');
                        f(f, 3 * x - 1);
                        path.pop_back();
                        path.push_back('+');
                        f(f, 3 * x + 1);
                        path.pop_back();
                    }
                }
            }
        };

        dfs(dfs, N);

        if (int(path.size()) < 10000) {
            cout << ans.size() << endl;
            for (auto& elem : ans) cout << elem << ' ';
            cout << endl;
            return 0;
        }
    }

    return 0;
}