LeetCode——1928. 规定时间内到达终点的最小花费(Minimum Cost to Reach Destination in Time)[困难]——分析及代码（Java）

一、题目

一个国家有 n 个城市，城市编号为 0 到 n - 1 ，题目保证 所有城市 都由双向道路 连接在一起 。道路由二维整数数组 edges 表示，其中 edges[i] = [xi, yi, timei] 表示城市 xi 和 yi 之间有一条双向道路，耗费时间为 timei 分钟。两个城市之间可能会有多条耗费时间不同的道路，但是不会有道路两头连接着同一座城市。

每次经过一个城市时，你需要付通行费。通行费用一个长度为 n 且下标从 0 开始的整数数组 passingFees 表示，其中 passingFees[j] 是你经过城市 j 需要支付的费用。

一开始，你在城市 0 ，你想要在 maxTime 分钟以内 （包含 maxTime 分钟）到达城市 n - 1 。旅行的 费用 为你经过的所有城市 通行费之和 （包括 起点和终点城市的通行费）。

给你 maxTime，edges 和 passingFees ，请你返回完成旅行的 最小费用 ，如果无法在 maxTime 分钟以内完成旅行，请你返回 -1 。

示例 1：

输入：maxTime = 30, edges = [[0,1,10],[1,2,10],[2,5,10],[0,3,1],[3,4,10],[4,5,15]], passingFees = [5,1,2,20,20,3]
输出：11
解释：最优路径为 0 -> 1 -> 2 -> 5 ，总共需要耗费 30 分钟，需要支付 11 的通行费。

示例 2：

输入：maxTime = 29, edges = [[0,1,10],[1,2,10],[2,5,10],[0,3,1],[3,4,10],[4,5,15]], passingFees = [5,1,2,20,20,3]
输出：48
解释：最优路径为 0 -> 3 -> 4 -> 5 ，总共需要耗费 26 分钟，需要支付 48 的通行费。
你不能选择路径 0 -> 1 -> 2 -> 5 ，因为这条路径耗费的时间太长。

示例 3：

输入：maxTime = 25, edges = [[0,1,10],[1,2,10],[2,5,10],[0,3,1],[3,4,10],[4,5,15]], passingFees = [5,1,2,20,20,3]
输出：-1
解释：无法在 25 分钟以内从城市 0 到达城市 5 。

提示：

• 1 <= maxTime <= 1000
• n == passingFees.length
• 2 <= n <= 1000
• n - 1 <= edges.length <= 1000
• 0 <= xi, yi <= n - 1
• 1 <= timei <= 1000
• 1 <= passingFees[j] <= 1000
• 图中两个节点之间可能有多条路径。
• 图中不含有自环。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-cost-to-reach-destination-in-time
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二、分析及代码

1. 动态规划

（1）思路

设计一个动态规划数组 dp[maxTime + 1][n]，其中 dp[t][i] 表示第 t 分钟到达城市 i 时的最少费用，则状态转移方程为：

• dp[t][c1] = Math.min(dp[t][c1], dp[t - time][c2] + passingFees[c1])
• dp[t][c2] = Math.min