pipioj1181: 加油站
时间: 2025-05-07 21:12:44 浏览: 22
当前问题涉及的内容似乎并不清晰,尤其是关于 `pipioj1181` 的描述并未提供足够的背景信息来确认其确切含义。然而,基于可能的理解方向——如果这是一个编程挑战或者算法竞赛中的题目编号(例如 OJ 平台上的加油站问题),可以尝试推测这可能是与路径规划、资源分配或动态规划有关的一类经典问题。
以下是对此假设下的一种解答框架:
### 动态规划解决加油站点问题
此类问题通常被建模为一个优化问题,在给定一系列条件的情况下寻找最优解。比如一辆汽车从起点到终点的过程中需要经过若干个加油站,并且每个加油站都有不同的油价以及距离间隔等因素影响最终成本。解决方案往往依赖于动态规划方法[^1]。
#### 定义状态转移方程
设 dp[i][c] 表示到达第 i 个位置时剩余 c 单位燃料所需的最小花费,则有如下关系成立:
当不在此处补充燃油时,
\[dp[i][c]=min(dp[j][k]+cost(j,i))\]
其中 j<i ,而 k+c>=d(i,j),表示从前序某个节点携带足够多的存量抵达此处;反之考虑加满的情况也需纳入考量范围之内[^2]。
#### Python 实现样例
下面给出一段伪代码用于展示如何通过上述思路实现具体逻辑功能模块的设计开发过程。
```python
def min_cost_to_reach(n, distances, prices):
INF = float('inf')
max_fuel = sum(distances)
dp = [[INF]* (max_fuel+1) for _ in range(n)]
# Initialization at station 0 with any fuel level is free.
for f in range(max_fuel +1):
if f >=distances[0]:
dp[0][f] =prices[0]*(f-distances[0])
for i in range(1,n):
for prev_station in range(i):
travel_distance=distances[prev_station:i].sum()
required_fuel=max(travel_distance-dp[prev_station][:travel_distance],0)
cost_addition=required_fuel*prices[prev_station]
new_fuel_level=f-required_fuel
if(new_fuel_level>=0 and dp[prev_station][f]<INF):
dp[i][new_fuel_level]=min(
dp[i][new_fuel_level],
dp[prev_station][f]+cost_addition)
result=min([value for value in dp[-1]])
return -1 if result==INF else result
```
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