# 등수 구하기

import sys

input = sys.stdin.readline


def binary_search(lst, v):
    start, end = 0, len(lst)

    while start < end:
        mid = (start+end) // 2
        if lst[mid] <= v:
            end = mid
        else:
            start = mid+1
    
    return start

def solution():
    n, new_score, p = map(int, input().rstrip().split())

    if n == 0:
        print(1)
        return
    
    scores = list(map(int, input().rstrip().split()))


    if n == p and new_score <= scores[-1]:
        print(-1)
        return
    
    result = binary_search(scores, new_score)
    
    print(result+1)

    return


solution()


"""
걸린 시간: 1시간 (이분탐색 여러 종류를 공부하면서 하느라 좀 걸렸다..)

시간 복잡도: O(logn)

해설: 이분탐색으로 들어갈 곳을 정하고, 이때, 값이 같다면 맨 앞에 놓을 수 있도록 처음으로 lst[mid] > target이 되는 곳을 찾으면 된다.
이게 이분탐색 lower_bound이다. 여기서 찾고자 하는 것과 배열 상태에 따라 조건을 잘 설정해야되는데, 우리가 원하는 것은 3번이다.
오름차순이라면 x 이상, 초과를 찾을 것이고, 내림차순이라면 x 이하, 미만을 찾는 것이 일반화하는데 편하다.
1. 오름차순 배열에서 처음 x 이상을 찾는다면 lst[mid] >= x 이고, mid도 답이 될 수 있고, 왼쪽도 확인해봐야 하기 때문에 r = mid가 된다.
2. 오름차순 배열에서 처음 x 초과를 찾는다면 lst[mid] > x 이고, mid가 답이 될 수 있고, 왼쪽도 확인해봐야 하기 때문에 r = mid가 된다.
3. 내림차순 배열에서 처음 x 이하를 찾는다면 lst[mid] <= x 이고, mid가 답이 될 수 있고, 왼쪽도 확인해봐야 하기 때문에 r = mid가 된다.
4. 내림차순 배열에서 처음 x 미만을 찾는다면 lst[mid] < x 이고, mid가 답이 될 수 있고, 왼쪽도 확인해봐야 하기 때문에 r = mid가 된다.

아무튼 가장 중요한 것은 현재 mid가 답이 될 수 있는가에 대한 여부와 왼쪽과 오른쪽 중 어디가 답 가능성이 있는 방향인지를 보면
1. if 조건과 r, l의 매칭 & 2. r, l에 mid +1을 할지 말지를 정할 수 있다.

그 외에 이 문제는 경계에 대한 것이었기 때문에 l < r 조건에 [l, r) 구간이었는데,
원소를 특정하는 것은 mid를 보고 아니면 버리기 때문에 mid +-1은 항상 해주고, 구간도 [l, r]에 조건도 l <= r이다.
"""