N,M,P,Q,T=map(int,input().split()) EDGE=[list(map(int,input().split())) for i in range(M)] #グラフの重みつき最短距離(ダイクストラ法) import heapq #heapqは最初の要素が最小値になるデータ構造. #第一要素に関して処理を行うので,最初の要素を最大値にしたい場合は(-x,x)に対してheapqすれば良い. COST_vertex=[[] for i in range(N+1)]#iから他の点への辺とcostを列挙 for a,b,c in EDGE: COST_vertex[a].append((b,c)) COST_vertex[b].append((a,c))#双方向の場合 MINCOST_1=[float("inf")]*(N+1)#求めたいリスト:startから頂点iへの最短距離 start=1 checking=[(0,start)]#start時点のcostは0.最初はこれをチェックする. MINCOST_1[start]=0 while checking: cost,checktown=heapq.heappop(checking) #cost,checktownからの行き先をcheck. #cost最小なものを確定し,確定したものはcheckingから抜く. if MINCOST_1[checktown]cost+co: MINCOST_1[to]=cost+co #MINCOST候補に追加 heapq.heappush(checking,(cost+co,to)) #次にチェックする候補たちをcheckingに入れる. MINCOST_P=[float("inf")]*(N+1)#求めたいリスト:startから頂点iへの最短距離 start=P checking=[(0,start)]#start時点のcostは0.最初はこれをチェックする. MINCOST_P[start]=0 while checking: cost,checktown=heapq.heappop(checking) #cost,checktownからの行き先をcheck. #cost最小なものを確定し,確定したものはcheckingから抜く. if MINCOST_P[checktown]cost+co: MINCOST_P[to]=cost+co #MINCOST候補に追加 heapq.heappush(checking,(cost+co,to)) #次にチェックする候補たちをcheckingに入れる. MINCOST_Q=[float("inf")]*(N+1)#求めたいリスト:startから頂点iへの最短距離 start=Q checking=[(0,start)]#start時点のcostは0.最初はこれをチェックする. MINCOST_Q[start]=0 while checking: cost,checktown=heapq.heappop(checking) #cost,checktownからの行き先をcheck. #cost最小なものを確定し,確定したものはcheckingから抜く. if MINCOST_Q[checktown]cost+co: MINCOST_Q[to]=cost+co #MINCOST候補に追加 heapq.heappush(checking,(cost+co,to)) #次にチェックする候補たちをcheckingに入れる. if MINCOST_1[P]+MINCOST_P[Q]+MINCOST_Q[1]<=T: print(T) else: ANS=-1 for i in range(1,N+1): if MINCOST_1[i]*2+max(MINCOST_P[i],MINCOST_Q[i])*2 <=T: ANS=max(ANS,T-max(MINCOST_P[i],MINCOST_Q[i])*2) if ANS==-1: print(-1) else: print(ANS)