CCF201609-4 交通规划（100分）

试题编号：	201609-4
试题名称：	交通规划
时间限制：	1.0s
内存限制：	256.0MB
问题描述：	问题描述 G国国王来中国参观后，被中国的高速铁路深深的震撼，决定为自己的国家也建设一个高速铁路系统。　　建设高速铁路投入非常大，为了节约建设成本，G国国王决定不新建铁路，而是将已有的铁路改造成高速铁路。现在，请你为G国国王提供一个方案，将现有的一部分铁路改造成高速铁路，使得任何两个城市间都可以通过高速铁路到达，而且从所有城市乘坐高速铁路到首都的最短路程和原来一样长。请你告诉G国国王在这些条件下最少要改造多长的铁路。输入格式输入的第一行包含两个整数n, m，分别表示G国城市的数量和城市间铁路的数量。所有的城市由1到n编号，首都为1号。　　接下来m行，每行三个整数a, b, c，表示城市a和城市b之间有一条长度为c的双向铁路。这条铁路不会经过a和b以外的城市。输出格式输出一行，表示在满足条件的情况下最少要改造的铁路长度。样例输入 4 5 1 2 4 1 3 5 2 3 2 2 4 3 3 4 2 样例输出 11 评测用例规模与约定对于20%的评测用例，1 ≤ n ≤ 10，1 ≤ m ≤ 50；　　对于50%的评测用例，1 ≤ n ≤ 100，1 ≤ m ≤ 5000；　　对于80%的评测用例，1 ≤ n ≤ 1000，1 ≤ m ≤ 50000；　　对于100%的评测用例，1 ≤ n ≤ 10000，1 ≤ m ≤ 100000，1 ≤ a, b ≤ n，1 ≤ c ≤ 1000。输入保证每个城市都可以通过铁路达到首都。

问题链接：CCF201609试题。

问题描述：参见上文。

问题分析：这是一个最优化的问题，也是一个单源最短路径问题，所有要用Dijkstra算法。题目要求在“所有城市乘坐高速铁路到首都的最短路程和原来一样长”的前提下，计算出“最少要改造多少铁路”？

程序说明：图的表示主要有三种形式，一是邻接表，二是邻接矩阵，三是边列表。邻接矩阵对于结点多和边少的情况都不理想。程序中用邻接表存储图，即g[]，是一种动态的存储。数组dist[]中存储单源（首都，结点1）到各个结点（城市）的最短距离。优先队列q按照边的权值从小到大排队，便于计算最短路径。

对于n个结点的城市，要连通起来，最少有n-1条道路就够了。

数组cost[i]用于存储要到达结点i，并且满足单源最短路径的条件，需要改造的铁路的长度。这是使用Dijkstra算法解决本问题需要增加的。程序中的72行就是增加的逻辑。

另外一个问题，从单源出发到达某个结点，最短路径有两条以上，并且路径长度相等时，需要选一个代价小的。例如，测试实例中，结点1到4有两条路径，1-2-4和1-3-4，其距离都是7，边1-2和1-3是必选的，边2-4和3-4是可选的，由于边2-4的权为3，而边3-4的权为2，所以为了到达结点4选择小的权2。程序中，这个逻辑体现在75行。

提交后得100分的C++语言程序如下：

/* CCF201609-4 交通规划 */#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>using namespace std;//#define DEBUGconst int INT_MAX2 = ((unsigned int)(-1) >> 1);
const int MAXN = 10000;// 边
struct _edge {int v, cost;_edge(int v2, int c){v=v2; cost=c;}
};// 结点
struct _node {int u, cost;_node(){}_node(int u2, int c){u=u2; cost=c;}bool operator<(const _node n) const {return cost > n.cost;}
};vector<_edge> g[MAXN+1];
priority_queue<_node> q;
int dist[MAXN+1];
int cost[MAXN+1];
bool visited[MAXN+1];void dijkstra_add(int start, int n)
{for(int i=0; i<=n; i++) {dist[i] = INT_MAX2;cost[i] = INT_MAX2;visited[i] = false;}dist[start] = 0;cost[start] = 0;q.push(_node(start, 0));_node f;while(!q.empty()) {f = q.top();q.pop();int u = f.u;if(!visited[u]) {visited[u] = true;int len = g[u].size();for(int i=0; i<len; i++) {int v2 = g[u][i].v;if(visited[v2])continue;int tempcost = g[u][i].cost;int nextdist = dist[u] + tempcost;if(dist[v2] > nextdist) {dist[v2] = nextdist;cost[v2] = tempcost;                      // add codeq.push(_node(v2, dist[v2]));} else if(dist[v2] == nextdist)cost[v2] = min(cost[v2], tempcost); // add code}}}
}int main()
{int n, m, src, dest, cost2;// 输入数据，构建图cin >> n >> m;for(int i=1; i<=m; i++) {cin >> src >> dest >> cost2;g[src].push_back(_edge(dest, cost2));g[dest].push_back(_edge(src, cost2));}// 改进的Dijkstra算法dijkstra_add(1, n);#ifdef DEBUGcout << "dist : ";for(int i=1; i<=n; i++)cout << dist[i] << " ";cout << endl;cout << "cost : ";for(int i=1; i<=n; i++)cout << cost[i] << " ";cout << endl;
#endif// 统计边的权重int ans=0;for(int i=2; i<=n; i++)ans += cost[i];cout << ans << endl;return 0;
}

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