#include <bits/stdc++.h>
#define rep(i, p, n) for (ll i = p; i < (ll)(n); i++)
#define rep2(i, p, n) for(ll i = p; i >= (ll)(n); i-- )
using namespace std;
using ll = long long;
using ld = long double;
double pi=3.141592653589793;
const long long inf=2*1e9;
const long long linf=4*1e18;
template<class T> inline bool chmax(T& a, T b) { if (a < b) { a = b; return 1; } return 0; }
template<class T> inline bool chmin(T& a, T b) { if (a > b) { a = b; return 1; } return 0; }



// ford_fulkersonのアルゴリズム
// 事前準備: ffを定義
// 入力: ff.add_edge(a, b, c); // from, to, costで辺を生成
// 出力: ff.maxFlow(A, B) // 頂点A -> Bへの最大流


// 辺の構造体
struct Edge
{
    // rev: toから行ける頂点のうち、toから見てfromが何番目に位置するか
    // G[from].size() == rev
    ll rev, from, to, cap;
};

// フォードファルカーソン法
class FordFulkerson
{
public:
    vector<vector<Edge>> G;
    vector<bool> visited;
    // 頂点数 n の残余グラフを用意
    ll size = 0;
    void init(ll n)
    {
        G.resize(n);
        visited.resize(n);
        size = n;
    }
    /*
        頂点 u -> v について 上限 cost の辺を追加
        コスト0の逆辺も張る
    */
    void add_edge(ll u, ll v, ll cost)
    {
        ll u_vID = G[u].size();                 // 現時点での G[u] の要素数 = uからみたvのindex
        ll v_uID = G[v].size();                 // 現時点での G[v] の要素数 = vからみたuのindex
        G[u].push_back(Edge{v_uID, u, v, cost}); //<u,v>の逆辺<v,u>はG[u][v_uID]
        G[v].push_back(Edge{u_vID, v, u, 0});    // 逆辺は追加時はコスト0!!
    }
    /*
        深さ優先探索 F はスタートした頂点からposに到達する過程での
        "残余グラフの辺の容量" の最小値）
        goalまでの往路は頂点を記録しながらs->tまでに共通して流せる容量
                                     = s->tまでの容量の最小値を取得
        復路はs->tまでの容量の最小値を使って残余ネットワークのコストを更新
        返り値: 流したフローの量
    */
    ll dfs(ll pos, ll goal, ll F)
    {
        if (pos == goal)
            return F;        // ゴールに到着したら流す
        visited[pos] = true; // 訪れた頂点を記録

        // G[pos]に隣接する頂点を探索
        for (auto &e : G[pos])
        {
            // 容量0の辺や訪問済みの頂点は無視
            if (e.cap == 0 or visited[e.to])
                continue;
            // 再帰で目的地までのパスを探す
            ll flow = dfs(e.to, goal, min(F, e.cap));
            // 残余ネットワークの更新
            // フローを流せる場合、残余グラフの容量をflowだけ増減させる
            if (flow > 0)
            {
                e.cap -= flow;              // u->vの辺を減少
                G[e.to][e.rev].cap += flow; // v->uの辺を増加
                return flow;
            }
        }
        return 0;
    }

    // 頂点sから頂点tまでの最大フローの総流量を返す
    ll maxFlow(ll s, ll t)
    {
        ll totalFlow = 0;
        while (true)
        {
            // s->tに探索する前に記録した頂点をリセット
            visited.assign(size, false);
            ll F = dfs(s, t, linf); // s->tへの流量を取得
            // フローを流せなくなったら終了
            if (F == 0)
                break;
            totalFlow += F;
        }
        return totalFlow;
    }
};

// グローバル変数で管理
ll n, m;
ll a, b, c;

// FordFulkersonのインスタンスff
FordFulkerson ff;

int main() {
    ll N, M;
    cin >> N >> M;
    ll D;
    cin >> D;
    vector<vector<ll>> li(M, vector<ll>(5));
    set<ll> st;
    rep(i, 0, M) {
        rep(j, 0, 5) {
            cin >> li.at(i).at(j);
        }
        li.at(i).at(0)--;
        li.at(i).at(1)--;
        li.at(i).at(3)+=D;
        st.insert(li.at(i).at(2));
        st.insert(li.at(i).at(3));
    }
    st.insert(0);
    st.insert(2000000000);
    map<ll, ll> G;
    ll now=0;
    while(st.size()) {
        G[*begin(st)]=now;
        st.erase(*begin(st));
        now++;
    }
    n=N*now;
    rep(i, 0, M) {
        rep(j, 2, 4) {
            li.at(i).at(j)=G[li.at(i).at(j)];
        }
    }
    ff.init(n);
    rep(i, 0, N) {
        rep(j, 0, now-1) {
            ff.add_edge(i*now+j, i*now+j+1, linf);
        }
    }
    rep(i, 0, M) {
        ff.add_edge(li.at(i).at(0)*now+li.at(i).at(2), li.at(i).at(1)*now+li.at(i).at(3), li.at(i).at(4));
    }
    cout << ff.maxFlow(0, now*N-1);
}