Codeforces Round #374 (Div. 2) C. Journey（拓扑+DP）（DAG上跑DP）
本文共 628 字，大约阅读时间需要 2 分钟。
代码思路：
动态规划（DP）与拓扑排序结合的最短路径算法：
- **dp[i][j]**表示前i个点中经过j个点的最小花费。
- 使用了双端队列（队列）进行拓扑排序来处理有向无环图（DAG），确保每个节点在处理时其前置节点已经处理完毕。
- 在拓扑排序过程中，逐步更新dp数组，并记录前驱节点（pre数组），以便后续路径追溯。
图结构与输入处理：
- 图的节点为1到n，边由输入参数x、y、z表示，边的权重为z。
- 使用邻接表结构存储图的边信息，每个节点存储其相邻节点及权重。
- ru数组用于跟踪节点的可访问次数，用于拓扑排序。
递归路径追溯：
- dfs函数从目标节点n和最终答案ans开始，递归追溯路径，输出路径结果。
- pre数组记录每个dp[i][j]的前驱节点，帮助重建路径。
主函数逻辑：
- 读取输入参数并初始化各变量。
- 调用tuopu函数进行图的预处理和dp数组的更新。
- 计算并输出满足条件的最大的i值，即从1到n中最大的i使得dp[n][i] <= T。
- 调用递归函数输出路径。
优化点：
- 代码结构：尽量减少不必要的代码，例如注释、空行等，以提高可读性。
- 变量命名：使用更具描述性的命名，帮助理解代码功能。
- 函数模块化：将代码分为多个函数，提升代码的可维护性和复用性。
总结：
该代码实现了一种结合动态规划和拓扑排序的最短路径算法，适用于有向无环图（DAG）。通过预处理和递归路径追溯，能够高效地找到从起点到终点的最优路径。代码结构清晰，逻辑严谨，适合处理类似的问题。
转载地址：http://jeewz.baihongyu.com/