análisis
El aspecto del héroe es muy simple, solo ejecuta Dijkstra una vez, pero el equipo de extinción de incendios es un poco problemático.
Aquí
podemos resolver este problema con la ayuda de la construcción del borde de flujo máximo: podemos encontrar otro punto como punto de partida, y luego crear un borde desde ese punto hasta el punto de inicio de cada equipo, con un peso de 0, completando así el punto de inicio múltiple más corto. la carretera
Da la casualidad de que mi tablero es un Dijkstra empaquetado, así que creé directamente dos estructuras para resolver el problema, porque la cantidad de puntos es solo 1,000, por lo que no hay preocupaciones sobre el espacio.
Código AC
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define MAXN 1100
#define MAXM 1000000
#define INF 0x3fffffff //防止后面溢出，这个不能太大
struct Graph {
struct Edge {
long long to, next;
long long cost;
} edge[MAXM];
long long head[MAXN];
long long tot;
void init(long long n) {
tot = 0;
memset(head, -1, sizeof(long long) * (n + 1));
}
void add_edge(long long from, long long to, long long value) {
edge[tot].to = to;
edge[tot].cost = value;
edge[tot].next = head[from];
head[from] = tot++;
}
};
struct Dijkstra {
long long low_cost[MAXN];
bool vis[MAXN];
long long pre[MAXN];
void solve(long long b, long long e, long long start, Graph &graph) {
for (long long i = b; i < e; i++) {
low_cost[i] = INF;
vis[i] = false;
pre[i] = -1;
}
low_cost[start] = 0;
vis[start] = true;
long long cur_edge = graph.head[start];
while (cur_edge != -1) {
if (!vis[graph.edge[cur_edge].to] &&
low_cost[start] + graph.edge[cur_edge].cost < low_cost[graph.edge[cur_edge].to]) {
low_cost[graph.edge[cur_edge].to] = low_cost[start] + graph.edge[cur_edge].cost;
pre[graph.edge[cur_edge].to] = start;
}
cur_edge = graph.edge[cur_edge].next;
}
for (long long j = b; j < e - 1; j++) {
long long k = -1;
long long Min = INF;
for (long long i = b; i < e; i++) {
if (!vis[i] && low_cost[i] < Min) {
Min = low_cost[i];
k = i;
}
}
if (k == -1)
break;
vis[k] = true;
cur_edge = graph.head[k];
while (cur_edge != -1) {
if (!vis[graph.edge[cur_edge].to] &&
low_cost[k] + graph.edge[cur_edge].cost < low_cost[graph.edge[cur_edge].to]) {
low_cost[graph.edge[cur_edge].to] = low_cost[k] + graph.edge[cur_edge].cost;
pre[graph.edge[cur_edge].to] = k;
}
cur_edge = graph.edge[cur_edge].next;
}
}
}
};
Graph graph;
Dijkstra dijkstra1, dijkstra2;
int k_node[MAXN];
void solve() {
long long t;
cin >> t;
long long v, e, s, k, c;
for (int ts = 0; ts < t; ++ts) {
cin >> v >> e >> s >> k >> c;
graph.init(v + 1);
for (int i = 0; i < k; ++i) {
cin >> k_node[i];
}
long long from, to, value;
for (long long i = 0; i < e; ++i) {
cin >> from >> to >> value;
graph.add_edge(from, to, value);
graph.add_edge(to, from, value);
}
dijkstra1.solve(1, v + 1, s, graph);//第一次跑dijkstra
for (int i = 0; i < k; ++i) {
graph.add_edge(0, k_node[i], 0); // 这里设定超级源点为0，建立从0到每一个团队起点的边，权值为0
}
dijkstra2.solve(0, v + 1, 0, graph);//第二次跑dijkstra
long long s_min_max = 0;
for (long long i = 1; i < v + 1; ++i)
s_min_max = max(s_min_max, dijkstra1.low_cost[i]);
long long k_min_max = 0;
for (long long i = 1; i < v + 1; ++i)
k_min_max = max(k_min_max, dijkstra2.low_cost[i]);
if (s_min_max <= c * k_min_max)//考虑到精度问题，这里用乘法代替
cout << s_min_max << endl;
else
cout << k_min_max << endl;
}
}
int main() {
ios_base::sync_with_stdio(false);
cin.tie(0);
cout.tie(0);
#ifdef ACM_LOCAL
freopen("in.txt", "r", stdin);
freopen("out.txt", "w", stdout);
long long test_index_for_debug = 1;
char acm_local_for_debug;
while (cin >> acm_local_for_debug) {
cin.putback(acm_local_for_debug);
if (test_index_for_debug > 100) {
throw runtime_error("Check the stdin!!!");
}
auto start_clock_for_debug = clock();
cout << "Test " << test_index_for_debug << ":" << endl;
solve();
auto end_clock_for_debug = clock();
cerr << "Test " << test_index_for_debug++ << " Run Time: "
<< double(end_clock_for_debug - start_clock_for_debug) / CLOCKS_PER_SEC << "s" << endl;
cout << "\n--------------------------------------------------" << endl;
}
#else
solve();
#endif
return 0;
}