【DFS题型六/反向DFS】作物杂交

蓝桥杯2020年第十一届省赛真题-作物杂交 - C语言网

 参考于蓝桥杯 作物杂交 python_Fish_1575的博客-CSDN博客

n,m,k,t=map(int,input().split())
plant_grow_time=[0]#为了方便理解，将0号植物的位置留出
plant_grow_time+=list(map(int,input().split()))# i号植物生长的时间

min_grow_time=[float('inf')]*(n+1) # i号植物成熟的最小所需时间
have_plant=[False]*(n+1)  # 是否已经计算过i号植物的所需时间
for i in map(int,input().split()):
    min_grow_time[i]=0  #获得初始给的种子的时间为0
    have_plant[i]=True  # 标记为已经计算过

plans={}
for i in range(k):
    a,b,c=map(int,input().split()) # 两个子节点和i号植物
    if c not in plans:# 如果原来的杂交方案里没有得到i号植物的方案
        plans[c]=[]   # 初始化方案列表，可能有多个方案得到i号植物，所以设为列表
    plans[c].append([a,b])
# 测试案例plans为: {3: [[1, 2]], 4: [[1, 3]], 5: [[2, 3]], 6: [[4, 5]]}

def dfs(now_plant):
    if have_plant[now_plant]:
        return min_grow_time[now_plant]
    for plan in plans[now_plant]:
        plant_new_time=max(dfs(plan[0]),dfs(plan[1]))+max(plant_grow_time[plan[0]],plant_grow_time[plan[1]])
        min_grow_time[now_plant]=min(min_grow_time[now_plant],plant_new_time)
    have_plant[now_plant]=True
    return min_grow_time[now_plant]

dfs(t)
print(min_grow_time[t])

def dfs(now_plant):
    if have_plant[now_plant]:
        return min_grow_time[now_plant]
    for plan in plans[now_plant]:#多分枝子树用列表存储及遍历
        plant_new_time=max(dfs(plan[0]),dfs(plan[1]))+max(plant_grow_time[plan[0]],plant_grow_time[plan[1]])#不是最终值，需要进行比较
        #以下三行都是重点！！！
        min_grow_time[now_plant]=min(min_grow_time[now_plant],plant_new_time)#将其填入最少时间列表中
    #for循环完后，说明当前植物的所有分枝全部比较完，并得到该种子，对其赋值True
    have_plant[now_plant]=True
    #并返回其最小值min_grow_time[now_plant]
    return min_grow_time[now_plant]

if __name__ == '__main__':
    n,m,k,t=map(int,input().split())
    plant_grow_time=[0]#为了方便理解，将0号植物的位置留出
    plant_grow_time+=list(map(int,input().split()))# i号植物生长的时间

    min_grow_time=[float('inf')]*(n+1) # i号植物成熟的最小所需时间
    have_plant=[False]*(n+1)  # 是否已经计算过i号植物的所需时间
    for i in map(int,input().split()):
        min_grow_time[i]=0  #获得初始给的种子的时间为0
        have_plant[i]=True  # 标记为已经计算过

    plans={}
    for i in range(k):
        a,b,c=map(int,input().split()) # 两个子节点和i号植物
        if c not in plans:# 如果原来的杂交方案里没有得到i号植物的方案
            plans[c]=[]   # 初始化方案列表，可能有多个方案得到i号植物，所以设为列表
        plans[c].append([a,b])
    # 测试案例plans为: {3: [[1, 2]], 4: [[1, 3]], 5: [[2, 3]], 6: [[4, 5]]}

    dfs(t)
    print(min_grow_time[t])

精简版

#作物杂交
n,m,k,t=map(int,input().split())
T=list(map(int,input().split()))
K=list(map(int,input().split()))
mix=[[] for i in range(n+1)]
for i in range(k):
    a,b,c=map(int,input().split())
    max_time=max(T[a-1],T[b-1])
    ls=[a,b,max_time]
    mix[c].append(ls)
dp=[float("inf") for i in range(n+1)]
for i in K:
    dp[i]=0
def dfs(i):
    if dp[i]!=float("inf"):
        return dp[i]
    for j in range(len(mix[i])):
        dp[i]=min(dp[i],max(dfs(mix[i][j][0]),dfs(mix[i][j][1]))+mix[i][j][2])
    return dp[i]
print(dfs(t))

最后

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