题目背景

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顿顿在学习了数字图像处理后，想要对手上的一副灰度图像进行降噪处理。不过该图像仅在较暗区域有很多噪点，如果贸然对全图进行降噪，会在抹去噪点的同时也模糊了原有图像。因此顿顿打算先使用邻域均值来判断一个像素是否处于较暗区域，然后仅对处于较暗区域的像素进行降噪处理。

题目描述

待处理的灰度图像长宽皆为 $n$ 个像素，可以表示为一个 $n \times n$ 大小的矩阵 $A$，其中每个元素是一个 $[0, L)$ 范围内的整数，表示对应位置像素的灰度值。对于矩阵中任意一个元素 $A_{ij}$（$0 \leq i, j < n$），其邻域定义为附近若干元素的集和：$Neighbor(i, j, r) = \{A_{xy} | 0 \leq x, y < n \text{ and } |x - i| \leq r \text{ and } |y - j| \leq r\}$ 这里使用了一个额外的参数 $r$ 来指明 $A_{ij}$ 附近元素的具体范围。根据定义，易知 $Neighbor(i, j, r)$ 最多有 $(2r + 1)^2$ 个元素。

如果元素 $A_{ij}$ 邻域中所有元素的平均值小于或等于一个给定的阈值 $t$，我们就认为该元素对应位置的像素处于较暗区域。下图给出了两个例子，左侧图像的较暗区域在右侧图像中展示为黑色，其余区域展示为白色。

:::align{center} :::

现给定邻域参数 $r$ 和阈值 $t$，试统计输入灰度图像中有多少像素处于较暗区域。

输入格式

从标准输入读入数据。

输入共 $n + 1$ 行。

输入的第一行包含四个用空格分隔的正整数 $n$、$L$、$r$ 和 $t$，含义如前文所述。

第二到第 $n + 1$ 行输入矩阵 $A$。第 $i + 2$（$0 \leq i < n$）行包含用空格分隔的 $n$ 个整数，依次为 $A_{i0}, A_{i1}, \cdots, A_{i(n-1)}$。

输出格式

输出到标准输出。

输出一个整数，表示输入灰度图像中处于较暗区域的像素总数。

4 16 1 6
0 1 2 3
4 5 6 7
8 9 10 11
12 13 14 15

7

11 8 2 2
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 7 0 0 0 7 0 0 7 7 0
7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7
7 0 0 0 7 0 0 0 7 0 7
7 0 0 0 0 7 0 0 7 7 0
7 0 0 0 0 0 7 0 7 0 0
7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 0
0 7 0 0 0 7 0 0 7 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

83

提示

子任务

70% 的测试数据满足 $n \leq 100$、$r \leq 10$。

全部的测试数据满足 $0 < n \leq 600$、$0 < r \leq 100$ 且 $2 \leq t < L \leq 256$。