最优配餐(bfs)

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1.0s

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256.0MB

问题描述：

问题描述

　　栋栋最近开了一家餐饮连锁店，提供外卖服务。随着连锁店越来越多，怎么合理的给客户送餐成为了一个急需解决的问题。
　　栋栋的连锁店所在的区域可以看成是一个n×n的方格图（如下图所示），方格的格点上的位置上可能包含栋栋的分店（绿色标注）或者客户（蓝色标注），有一些格点是不能经过的（红色标注）。
　　方格图中的线表示可以行走的道路，相邻两个格点的距离为1。栋栋要送餐必须走可以行走的道路，而且不能经过红色标注的点。

最优配餐(bfs)
　　送餐的主要成本体现在路上所花的时间，每一份餐每走一个单位的距离需要花费1块钱。每个客户的需求都可以由栋栋的任意分店配送，每个分店没有配送总量的限制。
　　现在你得到了栋栋的客户的需求，请问在最优的送餐方式下，送这些餐需要花费多大的成本。

输入格式

　　输入的第一行包含四个整数n, m, k, d，分别表示方格图的大小、栋栋的分店数量、客户的数量，以及不能经过的点的数量。
　　接下来m行，每行两个整数xi, yi，表示栋栋的一个分店在方格图中的横坐标和纵坐标。
　　接下来k行，每行三个整数xi, yi, ci，分别表示每个客户在方格图中的横坐标、纵坐标和订餐的量。（注意，可能有多个客户在方格图中的同一个位置）
　　接下来d行，每行两个整数，分别表示每个不能经过的点的横坐标和纵坐标。

输出格式

　　输出一个整数，表示最优送餐方式下所需要花费的成本。

样例输入

10 2 3 3
1 1
8 8
1 5 1
2 3 3
6 7 2
1 2
2 2
6 8

样例输出

评测用例规模与约定

　　前30%的评测用例满足：1<=n <=20。
　　前60%的评测用例满足：1<=n<=100。
　　所有评测用例都满足：1<=n<=1000，1<=m, k, d<=n^2。可能有多个客户在同一个格点上。每个客户的订餐量不超过1000，每个客户所需要的餐都能被送到。

C++用bfs过了，python同样的思路超时，可能还有更好的方法，继续用py干。。

class node:
    x=0
    y=0
    time=0
def bfs():
    ans =0
    cxf = node()
    while len(queue)!=0:
        cxf = queue[0]
        queue.pop(0)
        #print(2)
        for i in range(4):
            nd = node()
            #print(3)
            nd.x = cxf.x+dir[i][0]
            nd.y = cxf.y+dir[i][1]
            nd.time = cxf.time+1
            if vis[nd.x][nd.y]==0 and nd.x>=1 and nd.x<=n and nd.y>=1 and nd.y<=n:
                ans = ans + pay[nd.x][nd.y]*nd.time
                vis[nd.x][nd.y]=1
                queue.append(nd)
                #print(2)
    return ans
    
while True:
    try:
        dir = [[0]*2 for i in range(4)]
        dir[0][1] = 1
        dir[1][1] = -1
        dir[2][0] = 1
        dir[3][0] = -1
        queue = []
        #graph = [[] for i in range(1005)]
        vis = [[0]*1005 for i in range(1005)]
        pay = [[0]*1005 for i in range(1005)]
        
        n,m,k,d = map(int,input().split())
        for i in range(m):
            x,y = map(int,input().split())
            tmp = node() #坑死了，放外边是全局，放循环内是局部bl。。
            tmp.x = x
            tmp.y = y
            tmp.time=0
            queue.append(tmp) #所有起点加入队列，这样接下来就是每个起点出发bfs，都是往最近的客户那里找，所以bfs的结果最优
            vis[x][y]=1
        #print(len(queue))
        #print(dir)
        for i in range(k):
            x,y,c = map(int,input().split())
            pay[x][y]+=c #用个带权的邻接矩阵，同坐标多客户订餐累加即可，花费就是路径长乘以订餐数
            
        for i in range(d):
            x,y = map(int,input().split())
            vis[x][y]=1
        
        ans = bfs()
        print(ans)        
        #queue[0].x=1
        #print(queue[0].x)        
    except:             
        break

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