在由 2D 网格表示的校园里有 n 位工人（worker）和 m 辆自行车（bike），n <= m。所有工人和自行车的位置都用网格上的 2D 坐标表示。
我们为每一位工人分配一辆专属自行车，使每个工人与其分配到的自行车之间的 曼哈顿距离 最小化。
返回 每个工人与分配到的自行车之间的曼哈顿距离的最小可能总和 。
p1 和 p2 之间的 曼哈顿距离 为 Manhattan(p1, p2) = |p1.x - p2.x| + |p1.y - p2.y|。
示例 1：
输入：workers = [[0,0],[2,1]], bikes = [[1,2],[3,3]] 输出：6 解释： 自行车 0 分配给工人 0，自行车 1 分配给工人 1 。分配得到的曼哈顿距离都是 3, 所以输出为 6 。
示例 2：
输入：workers = [[0,0],[1,1],[2,0]], bikes = [[1,0],[2,2],[2,1]] 输出：4 解释： 先将自行车 0 分配给工人 0，再将自行车 1 分配给工人 1（或工人 2），自行车 2 给工人 2（或工人 1）。如此分配使得曼哈顿距离的总和为 4。
示例 3:
输入：workers = [[0,0],[1,0],[2,0],[3,0],[4,0]], bikes = [[0,999],[1,999],[2,999],[3,999],[4,999]] 输出：4995
提示：
n == workers.lengthm == bikes.length1 <= n <= m <= 10workers[i].length == 2bikes[i].length == 20 <= workers[i][0], workers[i][1], bikes[i][0], bikes[i][1] < 1000- 所有的工人和自行车的位置都是 不同 的。