P17186 [ICPC 2017 Hong Kong R] Nearby Bicycles

随着信息和通信技术的快速发展，如今许多城市都建立了共享单车系统。该系统的核心功能之一是为潜在用户提供附近单车的信息。 假设有 $m$ 辆单车和 $n$ 名用户，每辆单车 $j$ 位于坐标 $(c_j, d_j)$，$j = 1, 2, \dots, m$；每名用户 $i$ 位于坐标 $(a_i, b_i)$，$i = 1, 2, \dots, n$。两个坐标 $(x_1, y_1)$ 和 $(x_2, y_2)$ 之间的距离按 $\sqrt{(x_1-x_2)^2 + (y_1-y_2)^2}$ 计算。对于每名用户 $i = 1, 2, \dots, n$，你会得到一个阈值 $s_i$，任务是返回与用户 $i$ 距离在 $s_i$ 范围内的单车总数。

输入可能包含多组测试数据。每组测试数据由四行组成。每组数据的第一行包含两个整数 $m$ 和 $n$（$0 < m, n \le 1000$）。第二行按顺序包含单车 $1, 2, \dots, m$ 的坐标 $(c_1, d_1), (c_2, d_2), \dots, (c_m, d_m)$，坐标之间以空格分隔。第三行按顺序包含用户 $1, 2, \dots, n$ 的坐标 $(a_1, b_1), (a_2, b_2), \dots, (a_n, b_n)$，坐标之间以空格分隔。第四行包含 $n$ 名用户的阈值 $s_1, s_2, \dots, s_n$。最后一组测试数据之后跟着一行两个 $0$。输入中的所有坐标数值均在 $[-100000, 100000]$ 范围内。

对于每组测试数据，输出一行 $n$ 个整数 $k_1, k_2, \dots, k_n$，其中每个 $k_i$ 表示与用户 $i$ 距离在 $s_i$ 范围内的单车总数，$i = 1, 2, \dots, n$。

翻译由 DeepSeek V4 Pro 完成