import sys
input = sys.stdin.readline

def I(): return int(input())
def MI(): return map(int, input().split())
def LI(): return list(map(int, input().split()))

def main():

    ##########################################
    import heapq
    class Dijkstra():
        """
        ・有向 / 無向は問わない(無向の場合は，逆向きの辺もたす)
        ・負のコストがない場合のみ
        ・計算量はO(E log|V|)　
        ・heapを使うことで頂点を走査する必要がなくなる（代わりに，距離更新したものは確定でなくともqueに入れておく）
        ・復元なし
        """
        
        #最短のpathをたす
        
        
        class Edge():
            #重み付き有向辺
            
            def __init__(self, _to, _cost):
                self.to =_to
                self.cost = _cost
        
        def __init__(self, V,inf):
            #引数Vは頂点数
            self.inf=inf
            self.G = [[] for _ in range(V)] #隣接リストG[u][i]が頂点uのi番目の辺
            self. _E = 0 #辺の数
            self._V = V #頂点数
        
        #proparty - 辺の数
        def E(self):
            return self._E
        
        #proparty - 頂点数
        def V(self):
            return self._V
        
        def add(self, _from, _to, _cost):
            #2頂点と辺のコストを追加
            self.G[_from].append(self.Edge(_to,_cost))
            self._E +=1
            
        def add2(self, _from, _to, _cost):
            #2頂点と辺のコスト（無向）を追加
            self.G[_from].append(self.Edge(_to, _cost))
            self.G[_to].append(self.Edge(_from, _cost))
            self._E +=2
            
        def shortest_path(self,s):#,g):
            #始点sから頂点iまでの最短経路長のリストを返す
            que = [] #priority queue
            d = [self.inf] * self.V()
            
            #prev = [None]*self.V() #prev[j]は，sからjへ最短経路で行くときのjの一つ前の場所
            #復元で使う
            
            d[s] = 0
            heapq.heappush(que,(0,s)) #始点の距離と頂点番号をヒープに追加
            
            while len(que)!=0:
                #キューに格納されてある中で一番コストが小さい頂点を取り出す
                cost,v = heapq.heappop(que)
                
                #キューに格納された最短経路長候補がdの距離よりも大きい場合に処理をスキップ
                if d[v] < cost:
                    continue
                    
                #頂点vに隣接する各頂点iに対して，vを経由した場合の距離を計算して，これがd[i]よりも小さい場合に更新
                for i in range(len(self.G[v])):
                    e = self.G[v][i] #vのi個目の隣接辺
                    if d[e.to] > d[v] + e.cost:
                        d[e.to] = d[v] + e.cost #更新
                        
                        #prev[e.to] = v
                        #復元で使う
                        
                        heapq.heappush(que,(d[e.to],e.to)) #queに新たな最短経路長候補を追加
            
            """#sからgまでの最短経路
            path = []
            pos = g #今いる場所，ゴールで初期化
            for _ in range(self.V()+1):
                path.append(pos)
                if pos == s:
                    break
                #print("pos:",format(pos))
                pos = prev[pos]
            path.reverse()
            #print(path)"""
                        
            return d#,path
    ########################
    mod=10**9+7
    L=LI()
    N=I()
    X=[0]*(N+2)
    Y=[0]*(N+2)
    R=[0]*(N+2)
    
    X[0]=L[0]
    X[-1]=L[2]
    Y[0]=L[1]
    Y[-1]=L[3]
    
    for i in range(N):
        X[i+1],Y[i+1],R[i+1]=MI()
        
        
    djk=Dijkstra(N+2,10**20)
    
    for i in range(N+2):
        for j in range(i+1,N+2):
            diff=( (X[i]-X[j])**2 + (Y[i]-Y[j])**2)**0.5
            cost=max(diff-R[i]-R[j],0)
            djk.add2(i,j,cost)
            
    D=djk.shortest_path(0)
    print(D[-1])
    

main()


Measured memory_bytes: 195768