问题描述:
在这个繁忙的社会中,我们往往不再去选择最短的道路,而是选择最快的路线。开车时每条道路的限速成为最关键的问题。不幸的是,有一些限速的标志丢失了,因此你无法得知应该开多快。一种可以辩解的解决方案是,按照原来的速度行驶。你的任务是计算两地间的最快路线。
你将获得一份现代化城市的道路交通信息。为了使问题简化,地图只包括路口和道路。每条道路是有向的,只连接了两条道路,并且最多只有一块限速标志,位于路的起点。两地A和B,最多只有一条道路从A连接到B。你可以假设加速能够在瞬间完成并且不会有交通堵塞等情况影响你。当然,你的车速不能超过当前的速度限制。
输入:
输入文件speed.in的第一行是3个整数N,M和D(2<=N<=150),表示道路的数目,用0..N-1标记。M是道路的总数,D表示你的目的地。接下来的M行,每行描述一条道路,每行有4个整数A(0<=A<N),B(0<=B<N),V(0<=V<=500)and L,(1<=L<=500),这条路是从A到B德,速度限制是V,长度为L。如果V是0,表示这条路的限速未知。如果V不为0,则经过该路的时间T=L/V。否则T=L/Vold , Vold 是你到大概路口前的速度。开始时你位于0点,并且速度为70。
输出:
输出文件speed.out仅一行整数,表示从0到D经过的城市。
输出的顺序必须按照你经过这些城市的顺序,以0开始,以D结束。仅有一条最快路线。
样例:
speed.in
6 15 1
0 1 25 68
0 2 30 50
0 5 0 101
1 2 70 77
1 3 35 42
2 0 0 22
2 1 40 86
2 3 0 23
2 4 45 40
3 1 64 14
3 5 0 23
4 1 95 8
5 1 0 84
5 2 90 64
5 3 36 40
speed.out
0 5 2 3 1
问题是求单源的最短路径 但是其中变化的一点就是有些路得速度是可变的
我的想法是在走的时候 把但前的速度保存下来 到条路如果有限速就改变
这样就要选择相应的算法了
dijkstra算法是每次找可以看到的最小边 这样也许会把但前的速度改变了 也许到这个点的最小时间的点的速度 并不能使其继续到达再下一个顶点
所以我需要一种深度优先的算法
SPFA恰好满足这些条件