题目描述

农民约翰一直在阅读有关机器学习这一激动人心的领域的所有书籍，在那里，人们可以通过分析大量数据来学习有趣的、有时是意想不到的模式（他甚至开始将农场上的一块领域称为"机器学习领域"！）。${FJ decidesto}$使用现有牛群的数据建立了一个自动分类系统，可以猜测奶牛是否会有斑点。

不幸的是，${FJ}$并不擅长跟踪关于这头奶牛的数据。对于他的${N}$头奶牛中的每头${（1<=N<=50000）}$，他只知道奶牛的体重，以及奶牛是否有斑点。他的每头奶牛都有不同的体重。根据这些数据 ，他构建了所谓的"最近邻分类器"。为了猜测一头新的奶牛${C}$是否会有斑点，${FJ}$首先在他的牛群中找到重量最接近${C}$的奶牛${C}$。如果${C}$’有斑点，那么${FJ}$猜测${C}$也会有斑点；如果${C}$’没有斑点，${FJ}$对${C}$的猜测是一样的。如果不是一个唯一的最近邻${C}$’，而是${FJ}$的两头奶牛之间的联系，那么${FJ}$猜测如果这些最近邻中的一个或两个有斑点，${C}$将有斑点。

${FJ}$想在一群刚到农场的奶牛身上测试他的新自动定点预测器。在对这些奶牛称重后，他发现新装运的奶牛中包含一头${a}$和${B（}$包括${a}$和${B）}$之间的每一个整数重量的奶牛。请 确定这些奶牛中有多少将被归类为有斑点，使用${FJ}$的新分类器。注意，分类器仅使用来自${FJ}$的${N}$个现有奶牛的数据进行决策，而不是任何新奶牛。还要注意的是，由于${A}$和${B}$可能都很大，如果程序按${1}$从${A}$循环到${B，}$则运行速度可能不够快。

输入格式

输入的第一行包含三个整数${N}$、${A}$和${B（}$${1<=A<=B<=100000000）}$。接下来的${N}$行分别描述了一头奶牛。每行包含另一个${S W，}$表示重量为${W}$的斑点牛，或${NS W，}$表示重量为${W}$的非斑点牛。重量都是范围${1}$中的整数。。。${1,000,000,000.}$

输出格式

一个整数，表示${FJ}$接收的奶牛数量 算法将分类为有斑点。在所示示例中 这里是体重为${1}$、${2}$、${7}$、${8}$、${9}$和${10}$的奶牛 都会被归类为有斑点。

样例

输入样例

3 1 10
S 10
NS 4
S 1

输出样例

6