Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# https://atcoder.jp/contests/abc153/tasks/abc153_f
# 筋肉でなぐる


def _gidx(l, r, treesize):
    '''
    lazy propagation用idx生成器 木の下から生成される。1based-indexなので注意.(使うときは-1するとか)
    もとの配列において[l,r)を指定したときに更新すべきidxをyieldする
    treesizeは多くの場合self.num
    '''
    L, R = l + treesize, r + treesize
    lm = (L // (L & -L)) >> 1  # これで成り立つの天才か？
    rm = (R // (R & -R)) >> 1
    while L < R:
        if R <= rm:
            yield R
        if L <= lm:
            yield L
        L >>= 1
        R >>= 1
    while L:  # Rでもいいけどね
        yield L
        L >>= 1


import operator


class LazySegmentTree:  # 区間合計(ホントは何でも良い)クエリ と 区間加算クエリを扱うことにする
    def __init__(self, ls: list, segfunc=operator.add, identity_element=0, lazy_ide=0):
        '''
        セグ木
        一次元のリストlsを受け取り初期化する。O(len(ls))
        区間のルールはsegfuncによって定義される
        identity elementは単位元。e.g., 最小値を求めたい→inf, 和→0, 積→1, gcd→0
        [単位元](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%98%E4%BD%8D%E5%85%83)
        '''
        self.ide = identity_element
        self.lide = lazy_ide  # lazy用単位元
        self.func = segfunc
        n = len(ls)
        self.num = 2 ** (n - 1).bit_length()  # n以上の最小の2のべき乗
        self.tree = [self.ide] * (2 * self.num)  # 関係ない値を-1においてアクセスを許すと都合が良い
        self.lazy = [self.lide] * (2 * self.num)  # 遅延配列
        for i, l in enumerate(ls):  # 木の葉に代入
            self.tree[i + self.num - 1] = l
        for i in range(self.num - 2, -1, -1):  # 子を束ねて親を更新
            self.tree[i] = segfunc(self.tree[2 * i + 1], self.tree[2 * i + 2])

    def _lazyprop(self, *ids):
        '''
        遅延評価用の関数
        - self.tree[i] に self.lazy[i]の値を伝播させて遅延更新する
        - 子ノードにself.lazyの値を伝播させる **ここは問題ごとに書き換える必要がある**
        - self.lazy[i]をリセットする
        '''
        for i in reversed(ids):
            i -= 1  # to 0basedindex
            v = self.lazy[i]
            if v == self.lide:
                continue
            #########################################################
            # この4つの配列をどう更新するかは問題によって異なる
            self.tree[2 * i + 1] += v >> 1  # 区間加算クエリなので
            self.tree[2 * i + 2] += v >> 1
            self.lazy[2 * i + 1] += v >> 1
            self.lazy[2 * i + 2] += v >> 1
            #########################################################

            self.lazy[i] = self.lide  # 遅延配列を空に戻す

    def update(self, l, r, x):
        '''
        [l,r)番目の要素をxを適応するクエリを行う O(logN)
        '''
        # 1, 根から区間内においてlazyの値を伝播しておく(self.treeの値が有効になる)
        ids = tuple(_gidx(l, r, self.num))
        #########################################################
        # 区間加算queryのような操作の順序が入れ替え可能な場合これをする必要なないが多くの場合でしたほうがバグが少なく(若干遅くなる)
        # self._lazyprop(*ids)
        #########################################################
        # 2, 区間に対してtree,lazyの値を更新 (treeは根方向に更新するため、lazyはpropで葉方向に更新するため)
        if r <= l:
            return ValueError('invalid index (l,rがありえないよ)')
        l += self.num
        r += self.num
        while l < r:
            #########################################################
            # ** 問題によって値のセットの仕方も変えるべし**
            if r & 1:
                r -= 1
                self.tree[r - 1] += x
                self.lazy[r - 1] += x
            if l & 1:
                self.tree[l - 1] += x
                self.lazy[l - 1] += x
                l += 1
            #########################################################
            x <<= 1  # 区間加算クエリでは上段では倍倍になるはずだよね
            l >>= 1
            r >>= 1
        # 3, 伝播させた区間について下からdataの値を伝播する
        for i in ids:
            i -= 1  # to 0based
            #########################################################
            # 関数の先頭でlazy propを省略した場合は、現在のノードにlazyが反映されていないことがある
            # lazyを省略するならここを慎重に書き換えなければならない
            self.tree[i] = self.func(
                self.tree[2 * i + 1], self.tree[2 * i + 2]) + self.lazy[i]
            #########################################################

    def query(self, l, r):
        '''
        区間[l,r)に対するクエリをO(logN)で処理する。例えばその区間の最小値、最大値、gcdなど
        '''
        if r <= l:
            return ValueError('invalid index (l,rがありえないよ)')
        # 1, 根からにlazyの値を伝播させる
        self._lazyprop(*_gidx(l, r, self.num))
        # 2, 区間[l,r)の最小値を求める
        l += self.num
        r += self.num
        res = self.ide
        while l < r:  # 右から寄りながら結果を結合していくイメージ
            if r & 1:
                r -= 1
                res = self.func(res, self.tree[r - 1])
            if l & 1:
                res = self.func(res, self.tree[l - 1])
                l += 1
            l >>= 1
            r >>= 1
        return res


import sys
read = sys.stdin.readline


def read_ints():
    return list(map(int, read().split()))


def read_tuple(H):
    '''
    H is number of rows
    '''
    ret = []
    for _ in range(H):
        ret.append(tuple(map(int, read().split())))
    return ret


def read_col(H, n_cols):
    '''
    H is number of rows
    n_cols is number of cols
    A列、B列が与えられるようなとき
    '''
    ret = [[] for _ in range(n_cols)]
    for _ in range(H):
        tmp = list(map(int, read().split()))
        for col in range(n_cols):
            ret[col].append(tmp[col])
    return ret


# default import
from bisect import bisect_left, bisect_right


N, D, A = read_ints()
XH = read_tuple(N)

XH.sort()
# なにはともあれ攻撃回数に変更
X = []
H_cnt = []
for x, h in XH:
    H_cnt.append((h - 1) // A + 1)
    X.append(x)

seg = LazySegmentTree(H_cnt)
# 前から順に攻撃をシミュレーション
ans = 0
for i in range(N):
    atk = seg.query(i, i + 1)  # 残りの体力を取得(攻撃回数)
    if atk <= 0:
        continue
    ans += atk
    # 巻き添えを後ろの方々に
    seg.update(i+1, bisect_left(X, X[i] + 2 * D + 1, lo=i), -atk)

print(ans)


Fixed submission:
# https://atcoder.jp/contests/abc153/tasks/abc153_f
# 座標圧縮、貪欲法、imos法


import sys
read = sys.stdin.readline


def read_ints():
    return list(map(int, read().split()))


def read_tuple(H):
    '''
    H is number of rows
    '''
    ret = []
    for _ in range(H):
        ret.append(tuple(map(int, read().split())))
    return ret


# まず、何回攻撃すればいいのかを計算する。これがとにかく必要だ(なくてもいいけど)。
#
# 素直な戦略として、左から倒せるギリギリの爆弾を投下して倒すのが最適
# だけどナイーブに実装すると、O(N^2)。だから体力を管理するのが重要。
# どこにどれだけダメージが蓄積したのかはimos法(デルタ関数をおいてから累積和)で管理できる。

from bisect import bisect_left
N, D, A = read_ints()
XH = read_tuple(N)
XH.sort()  # 座標でソート

n_atk = []  # 何回攻撃するのが必要か
X = []  # 座標アクセス用配列
for x, h in XH:
    n_atk.append((h - 1) // A + 1)
    X.append(x)

damege = [0] * (N + 10)  # ダメージ管理用、配列外アクセスがめんどくさいので長めに取る
ans = 0
# j = 0  # 次のxが、今のx+2d以下でもっとも大きなidx
for i, (x, n) in enumerate(zip(X, n_atk)):
    damege[i] += damege[i - 1]  # 積分して、現時点の蓄積回数を表示
    atk = max(0, n - damege[i])  # iには何回攻撃したか
    ans += atk
    # 攻撃下回数を記録
    damege[i] += atk
    # 効果が切れる点を予約 # 尺取ならO(1)で次に行けるけど二分探索でも間に合うか
    damege[bisect_left(X, x + 2 * D + 1, lo=i)] -= atk  # 効果切れを予約

print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# https://atcoder.jp/contests/abc153/tasks/abc153_f
# 筋肉でなぐる


def _gidx(l, r, treesize):
    '''
    lazy propagation用idx生成器 木の下から生成される。1based-indexなので注意.(使うときは-1するとか)
    もとの配列において[l,r)を指定したときに更新すべきidxをyieldする
    treesizeは多くの場合self.num
    '''
    L, R = l + treesize, r + treesize
    lm = (L // (L & -L)) >> 1  # これで成り立つの天才か？
    rm = (R // (R & -R)) >> 1
    while L < R:
        if R <= rm:
            yield R
        if L <= lm:
            yield L
        L >>= 1
        R >>= 1
    while L:  # Rでもいいけどね
        yield L
        L >>= 1


import operator


class LazySegmentTree:  # 区間合計(ホントは何でも良い)クエリ と 区間加算クエリを扱うことにする
    def __init__(self, ls: list, segfunc=operator.add, identity_element=0, lazy_ide=0):
        '''
        セグ木
        一次元のリストlsを受け取り初期化する。O(len(ls))
        区間のルールはsegfuncによって定義される
        identity elementは単位元。e.g., 最小値を求めたい→inf, 和→0, 積→1, gcd→0
        [単位元](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%98%E4%BD%8D%E5%85%83)
        '''
        self.ide = identity_element
        self.lide = lazy_ide  # lazy用単位元
        self.func = segfunc
        n = len(ls)
        self.num = 2 ** (n - 1).bit_length()  # n以上の最小の2のべき乗
        self.tree = [self.ide] * (2 * self.num)  # 関係ない値を-1においてアクセスを許すと都合が良い
        self.lazy = [self.lide] * (2 * self.num)  # 遅延配列
        for i, l in enumerate(ls):  # 木の葉に代入
            self.tree[i + self.num - 1] = l
        for i in range(self.num - 2, -1, -1):  # 子を束ねて親を更新
            self.tree[i] = segfunc(self.tree[2 * i + 1], self.tree[2 * i + 2])

    def _lazyprop(self, *ids):
        '''
        遅延評価用の関数
        - self.tree[i] に self.lazy[i]の値を伝播させて遅延更新する
        - 子ノードにself.lazyの値を伝播させる **ここは問題ごとに書き換える必要がある**
        - self.lazy[i]をリセットする
        '''
        for i in reversed(ids):
            i -= 1  # to 0basedindex
            v = self.lazy[i]
            if v == self.lide:
                continue
            #########################################################
            # この4つの配列をどう更新するかは問題によって異なる
            self.tree[2 * i + 1] += v >> 1  # 区間加算クエリなので
            self.tree[2 * i + 2] += v >> 1
            self.lazy[2 * i + 1] += v >> 1
            self.lazy[2 * i + 2] += v >> 1
            #########################################################

            self.lazy[i] = self.lide  # 遅延配列を空に戻す

    def update(self, l, r, x):
        '''
        [l,r)番目の要素をxを適応するクエリを行う O(logN)
        '''
        # 1, 根から区間内においてlazyの値を伝播しておく(self.treeの値が有効になる)
        ids = tuple(_gidx(l, r, self.num))
        #########################################################
        # 区間加算queryのような操作の順序が入れ替え可能な場合これをする必要なないが多くの場合でしたほうがバグが少なく(若干遅くなる)
        # self._lazyprop(*ids)
        #########################################################
        # 2, 区間に対してtree,lazyの値を更新 (treeは根方向に更新するため、lazyはpropで葉方向に更新するため)
        if r <= l:
            return ValueError('invalid index (l,rがありえないよ)')
        l += self.num
        r += self.num
        while l < r:
            #########################################################
            # ** 問題によって値のセットの仕方も変えるべし**
            if r & 1:
                r -= 1
                self.tree[r - 1] += x
                self.lazy[r - 1] += x
            if l & 1:
                self.tree[l - 1] += x
                self.lazy[l - 1] += x
                l += 1
            #########################################################
            x <<= 1  # 区間加算クエリでは上段では倍倍になるはずだよね
            l >>= 1
            r >>= 1
        # 3, 伝播させた区間について下からdataの値を伝播する
        for i in ids:
            i -= 1  # to 0based
            #########################################################
            # 関数の先頭でlazy propを省略した場合は、現在のノードにlazyが反映されていないことがある
            # lazyを省略するならここを慎重に書き換えなければならない
            self.tree[i] = self.func(
                self.tree[2 * i + 1], self.tree[2 * i + 2]) + self.lazy[i]
            #########################################################

    def query(self, l, r):
        '''
        区間[l,r)に対するクエリをO(logN)で処理する。例えばその区間の最小値、最大値、gcdなど
        '''
        if r <= l:
            return ValueError('invalid index (l,rがありえないよ)')
        # 1, 根からにlazyの値を伝播させる
        self._lazyprop(*_gidx(l, r, self.num))
        # 2, 区間[l,r)の最小値を求める
        l += self.num
        r += self.num
        res = self.ide
        while l < r:  # 右から寄りながら結果を結合していくイメージ
            if r & 1:
                r -= 1
                res = self.func(res, self.tree[r - 1])
            if l & 1:
                res = self.func(res, self.tree[l - 1])
                l += 1
            l >>= 1
            r >>= 1
        return res


import sys
read = sys.stdin.readline


def read_ints():
    return list(map(int, read().split()))


def read_tuple(H):
    '''
    H is number of rows
    '''
    ret = []
    for _ in range(H):
        ret.append(tuple(map(int, read().split())))
    return ret


def read_col(H, n_cols):
    '''
    H is number of rows
    n_cols is number of cols
    A列、B列が与えられるようなとき
    '''
    ret = [[] for _ in range(n_cols)]
    for _ in range(H):
        tmp = list(map(int, read().split()))
        for col in range(n_cols):
            ret[col].append(tmp[col])
    return ret


# default import
from collections import defaultdict, Counter, deque
from operator import itemgetter
from itertools import product, permutations, combinations
from fractions import gcd
from bisect import bisect_left, bisect_right, insort_left, insort_right


N, D, A = read_ints()
XH = read_tuple(N)

XH.sort()
# なにはともあれ攻撃回数に変更
X = []
H_cnt = []
for x, h in XH:
    H_cnt.append((h - 1) // A + 1)
    X.append(x)

seg = LazySegmentTree(H_cnt)
# 前から順に攻撃をシミュレーション
ans = 0
for i in range(N):
    atk = seg.query(i, i + 1)  # 残りの体力を取得(攻撃回数)
    if atk <= 0:
        continue
    ans += atk
    # 巻き添えを後ろの方々に
    seg.update(i, bisect_left(X, X[i] + 2 * D + 1, lo=i), -atk)

print(ans)


Fixed submission:
# https://atcoder.jp/contests/abc153/tasks/abc153_f
# 座標圧縮、貪欲法、imos法


import sys
read = sys.stdin.readline


def read_ints():
    return list(map(int, read().split()))


def read_tuple(H):
    '''
    H is number of rows
    '''
    ret = []
    for _ in range(H):
        ret.append(tuple(map(int, read().split())))
    return ret


# まず、何回攻撃すればいいのかを計算する。これがとにかく必要だ(なくてもいいけど)。
#
# 素直な戦略として、左から倒せるギリギリの爆弾を投下して倒すのが最適
# だけどナイーブに実装すると、O(N^2)。だから体力を管理するのが重要。
# どこにどれだけダメージが蓄積したのかはimos法(デルタ関数をおいてから累積和)で管理できる。

from bisect import bisect_left
N, D, A = read_ints()
XH = read_tuple(N)
XH.sort()  # 座標でソート

n_atk = []  # 何回攻撃するのが必要か
X = []  # 座標アクセス用配列
for x, h in XH:
    n_atk.append((h - 1) // A + 1)
    X.append(x)

damege = [0] * (N + 10)  # ダメージ管理用、配列外アクセスがめんどくさいので長めに取る
ans = 0
# j = 0  # 次のxが、今のx+2d以下でもっとも大きなidx
for i, (x, n) in enumerate(zip(X, n_atk)):
    damege[i] += damege[i - 1]  # 積分して、現時点の蓄積回数を表示
    atk = max(0, n - damege[i])  # iには何回攻撃したか
    ans += atk
    # 攻撃下回数を記録
    damege[i] += atk
    # 効果が切れる点を予約 # 尺取ならO(1)で次に行けるけど二分探索でも間に合うか
    damege[bisect_left(X, x + 2 * D + 1, lo=i)] -= atk  # 効果切れを予約

print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# https://atcoder.jp/contests/abc153/tasks/abc153_f
# 筋肉でなぐる


def _gidx(l, r, treesize):
    '''
    lazy propagation用idx生成器 木の下から生成される。1based-indexなので注意.(使うときは-1するとか)
    もとの配列において[l,r)を指定したときに更新すべきidxをyieldする
    treesizeは多くの場合self.num
    '''
    L, R = l + treesize, r + treesize
    lm = (L // (L & -L)) >> 1  # これで成り立つの天才か？
    rm = (R // (R & -R)) >> 1
    while L < R:
        if R <= rm:
            yield R
        if L <= lm:
            yield L
        L >>= 1
        R >>= 1
    while L:  # Rでもいいけどね
        yield L
        L >>= 1


import operator


class LazySegmentTree:  # 区間合計(ホントは何でも良い)クエリ と 区間加算クエリを扱うことにする
    def __init__(self, ls: list, segfunc=operator.add, identity_element=0, lazy_ide=0):
        '''
        セグ木
        一次元のリストlsを受け取り初期化する。O(len(ls))
        区間のルールはsegfuncによって定義される
        identity elementは単位元。e.g., 最小値を求めたい→inf, 和→0, 積→1, gcd→0
        [単位元](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%98%E4%BD%8D%E5%85%83)
        '''
        self.ide = identity_element
        self.lide = lazy_ide  # lazy用単位元
        self.func = segfunc
        n = len(ls)
        self.num = 2 ** (n - 1).bit_length()  # n以上の最小の2のべき乗
        self.tree = [self.ide] * (2 * self.num)  # 関係ない値を-1においてアクセスを許すと都合が良い
        self.lazy = [self.lide] * (2 * self.num)  # 遅延配列
        for i, l in enumerate(ls):  # 木の葉に代入
            self.tree[i + self.num - 1] = l
        for i in range(self.num - 2, -1, -1):  # 子を束ねて親を更新
            self.tree[i] = segfunc(self.tree[2 * i + 1], self.tree[2 * i + 2])

    def _lazyprop(self, *ids):
        '''
        遅延評価用の関数
        - self.tree[i] に self.lazy[i]の値を伝播させて遅延更新する
        - 子ノードにself.lazyの値を伝播させる **ここは問題ごとに書き換える必要がある**
        - self.lazy[i]をリセットする
        '''
        for i in reversed(ids):
            i -= 1  # to 0basedindex
            v = self.lazy[i]
            if v == self.lide:
                continue
            #########################################################
            # この4つの配列をどう更新するかは問題によって異なる
            self.tree[2 * i + 1] += v  # 区間加算クエリなので
            self.tree[2 * i + 2] += v
            self.lazy[2 * i + 1] += v
            self.lazy[2 * i + 2] += v
            #########################################################

            self.lazy[i] = self.lide  # 遅延配列を空に戻す

    def update(self, l, r, x):
        '''
        [l,r)番目の要素をxを適応するクエリを行う O(logN)
        '''
        # 1, 根から区間内においてlazyの値を伝播しておく(self.treeの値が有効になる)
        ids = tuple(_gidx(l, r, self.num))
        #########################################################
        # 区間加算queryのような操作の順序が入れ替え可能な場合これをする必要なないが多くの場合でしたほうがバグが少なく(若干遅くなる)
        self._lazyprop(*ids)
        #########################################################
        # 2, 区間に対してtree,lazyの値を更新 (treeは根方向に更新するため、lazyはpropで葉方向に更新するため)
        if r <= l:
            return ValueError('invalid index (l,rがありえないよ)')
        l += self.num
        r += self.num
        while l < r:
            #########################################################
            # ** 問題によって値のセットの仕方も変えるべし**
            if r & 1:
                r -= 1
                self.tree[r - 1] += x
                self.lazy[r - 1] += x
            if l & 1:
                self.tree[l - 1] += x
                self.lazy[l - 1] += x
                l += 1
            #########################################################
            l >>= 1
            r >>= 1
        # 3, 伝播させた区間について下からdataの値を伝播する
        for i in ids:
            i -= 1  # to 0based
            #########################################################
            # 関数の先頭でlazy propを省略した場合は、現在のノードにlazyが反映されていないことがある
            # lazyを省略するならここを慎重に書き換えなければならない
            self.tree[i] = self.func(
                self.tree[2 * i + 1], self.tree[2 * i + 2])
            #########################################################

    def query(self, l, r):
        '''
        区間[l,r)に対するクエリをO(logN)で処理する。例えばその区間の最小値、最大値、gcdなど
        '''
        if r <= l:
            return ValueError('invalid index (l,rがありえないよ)')
        # 1, 根からにlazyの値を伝播させる
        self._lazyprop(*_gidx(l, r, self.num))
        # 2, 区間[l,r)の最小値を求める
        l += self.num
        r += self.num
        res = self.ide
        while l < r:  # 右から寄りながら結果を結合していくイメージ
            if r & 1:
                r -= 1
                res = self.func(res, self.tree[r - 1])
            if l & 1:
                res = self.func(res, self.tree[l - 1])
                l += 1
            l >>= 1
            r >>= 1
        return res


import sys
read = sys.stdin.readline


def read_ints():
    return list(map(int, read().split()))


def read_tuple(H):
    '''
    H is number of rows
    '''
    ret = []
    for _ in range(H):
        ret.append(tuple(map(int, read().split())))
    return ret


def read_col(H, n_cols):
    '''
    H is number of rows
    n_cols is number of cols
    A列、B列が与えられるようなとき
    '''
    ret = [[] for _ in range(n_cols)]
    for _ in range(H):
        tmp = list(map(int, read().split()))
        for col in range(n_cols):
            ret[col].append(tmp[col])
    return ret


# default import
from collections import defaultdict, Counter, deque
from operator import itemgetter
from itertools import product, permutations, combinations
from fractions import gcd
from bisect import bisect_left, bisect_right, insort_left, insort_right


N, D, A = read_ints()
XH = read_tuple(N)

XH.sort()
# なにはともあれ攻撃回数に変更
X = []
H_cnt = []
for x, h in XH:
    H_cnt.append((h - 1) // A + 1)
    X.append(x)

seg = LazySegmentTree(H_cnt)
# 前から順に攻撃をシミュレーション
ans = 0
for i in range(N):
    atk = seg.query(i, i + 1)  # 残りの体力を取得(攻撃回数)
    if atk <= 0:
        continue
    ans += atk
    # 巻き添えを後ろの方々に
    seg.update(i, bisect_left(X, X[i] + 2 * D + 1, lo=i), -atk)

print(ans)


Fixed submission:
# https://atcoder.jp/contests/abc153/tasks/abc153_f
# 座標圧縮、貪欲法、imos法


import sys
read = sys.stdin.readline


def read_ints():
    return list(map(int, read().split()))


def read_tuple(H):
    '''
    H is number of rows
    '''
    ret = []
    for _ in range(H):
        ret.append(tuple(map(int, read().split())))
    return ret


# まず、何回攻撃すればいいのかを計算する。これがとにかく必要だ(なくてもいいけど)。
#
# 素直な戦略として、左から倒せるギリギリの爆弾を投下して倒すのが最適
# だけどナイーブに実装すると、O(N^2)。だから体力を管理するのが重要。
# どこにどれだけダメージが蓄積したのかはimos法(デルタ関数をおいてから累積和)で管理できる。

from bisect import bisect_left
N, D, A = read_ints()
XH = read_tuple(N)
XH.sort()  # 座標でソート

n_atk = []  # 何回攻撃するのが必要か
X = []  # 座標アクセス用配列
for x, h in XH:
    n_atk.append((h - 1) // A + 1)
    X.append(x)

damege = [0] * (N + 10)  # ダメージ管理用、配列外アクセスがめんどくさいので長めに取る
ans = 0
# j = 0  # 次のxが、今のx+2d以下でもっとも大きなidx
for i, (x, n) in enumerate(zip(X, n_atk)):
    damege[i] += damege[i - 1]  # 積分して、現時点の蓄積回数を表示
    atk = max(0, n - damege[i])  # iには何回攻撃したか
    ans += atk
    # 攻撃下回数を記録
    damege[i] += atk
    # 効果が切れる点を予約 # 尺取ならO(1)で次に行けるけど二分探索でも間に合うか
    damege[bisect_left(X, x + 2 * D + 1, lo=i)] -= atk  # 効果切れを予約

print(ans)

Buggy python submission (verdict: Runtime Error):
# https://atcoder.jp/contests/abc153/tasks/abc153_f
# 座標圧縮、貪欲法、imos法


import sys
read = sys.stdin.readline


def read_ints():
    return list(map(int, read().split()))


def read_tuple(H):
    '''
    H is number of rows
    '''
    ret = []
    for _ in range(H):
        ret.append(tuple(map(int, read().split())))
    return ret


# まず、何回攻撃すればいいのかを計算する。これがとにかく必要だ(なくてもいいけど)。
#
# 素直な戦略として、左から倒せるギリギリの爆弾を投下して倒すのが最適
# だけどナイーブに実装すると、O(N^2)。だから体力を管理するのが重要。
# どこにどれだけダメージが蓄積したのかはimos法(デルタ関数をおいてから累積和)で管理できる。

from bisect import bisect_left
N, D, A = read_ints()
XH = read_tuple(N)
XH.sort()  # 座標でソート

n_atk = []  # 何回攻撃するのが必要か
X = []  # 座標アクセス用配列
for x, h in XH:
    n_atk.append((h - 1) // A + 1)
    X.append(x)

damege = [0] * (N + 10)  # ダメージ管理用、配列外アクセスがめんどくさいので長めに取る
ans = 0
# j = 0  # 次のxが、今のx+2d以下でもっとも大きなidx
for i, (x, n) in enumerate(zip(X, n_atk)):
    damege[i] += damege[i - 1]  # 積分して、現時点の蓄積回数を表示
    atk = max(0, n - damege[i])  # iには何回攻撃したか
    ans += atk
    # 攻撃下回数を記録
    damege[i] += atk
    # 効果が切れる点を予約 # 尺取ならO(1)で次に行けるけど二分探索でも間に合うか
    damege[bisect_left(X, x + 2 * D + 1, lo=x)] -= atk  # 効果切れを予約

print(ans)


Fixed submission:
# https://atcoder.jp/contests/abc153/tasks/abc153_f
# 座標圧縮、貪欲法、imos法


import sys
read = sys.stdin.readline


def read_ints():
    return list(map(int, read().split()))


def read_tuple(H):
    '''
    H is number of rows
    '''
    ret = []
    for _ in range(H):
        ret.append(tuple(map(int, read().split())))
    return ret


# まず、何回攻撃すればいいのかを計算する。これがとにかく必要だ(なくてもいいけど)。
#
# 素直な戦略として、左から倒せるギリギリの爆弾を投下して倒すのが最適
# だけどナイーブに実装すると、O(N^2)。だから体力を管理するのが重要。
# どこにどれだけダメージが蓄積したのかはimos法(デルタ関数をおいてから累積和)で管理できる。

from bisect import bisect_left
N, D, A = read_ints()
XH = read_tuple(N)
XH.sort()  # 座標でソート

n_atk = []  # 何回攻撃するのが必要か
X = []  # 座標アクセス用配列
for x, h in XH:
    n_atk.append((h - 1) // A + 1)
    X.append(x)

damege = [0] * (N + 10)  # ダメージ管理用、配列外アクセスがめんどくさいので長めに取る
ans = 0
# j = 0  # 次のxが、今のx+2d以下でもっとも大きなidx
for i, (x, n) in enumerate(zip(X, n_atk)):
    damege[i] += damege[i - 1]  # 積分して、現時点の蓄積回数を表示
    atk = max(0, n - damege[i])  # iには何回攻撃したか
    ans += atk
    # 攻撃下回数を記録
    damege[i] += atk
    # 効果が切れる点を予約 # 尺取ならO(1)で次に行けるけど二分探索でも間に合うか
    damege[bisect_left(X, x + 2 * D + 1, lo=i)] -= atk  # 効果切れを予約

print(ans)