注:对于 k k k 短路问题,A* 算法的最坏时间复杂度是 O ( n k log n ) O(nk \log n) O(nklogn) 的。虽然 A* 算法可以通过本题原版数据,但可以构造数据,使得 A* 算法在原题的数据范围内无法通过。事实上,存在使用可持久化可并堆的算法可以做到在 O ( ( n + m ) log n + k log k ) O((n+m) \log n + k \log k) O((n+m)logn+klogk) 的时间复杂度解决 k k k 短路问题。详情见 OI-Wiki。
iPig 在假期来到了传说中的魔法猪学院,开始为期两个月的魔法猪训练。经过了一周理论知识和一周基本魔法的学习之后,iPig 对猪世界的世界本原有了很多的了解:众所周知,世界是由元素构成的;元素与元素之间可以互相转换;能量守恒 … \ldots …。
iPig 今天就在进行一个麻烦的测验。iPig 在之前的学习中已经知道了很多种元素,并学会了可以转化这些元素的魔法,每种魔法需要消耗 iPig 一定的能量。作为 PKU 的顶尖学猪,让 iPig 用最少的能量完成从一种元素转换到另一种元素 … \ldots …等等,iPig 的魔法导猪可没这么笨!这一次,他给 iPig 带来了很多 1 1 1 号元素的样本,要求 iPig 使用学习过的魔法将它们一个个转化为 N N N 号元素,为了增加难度,要求每份样本的转换过程都不相同。这个看似困难的任务实际上对 iPig 并没有挑战性,因为,他有坚实的后盾 … \ldots …现在的你呀!
注意,两个元素之间的转化可能有多种魔法,转化是单向的。转化的过程中,可以转化到一个元素(包括开始元素)多次,但是一但转化到目标元素,则一份样本的转化过程结束。iPig 的总能量是有限的,所以最多能够转换的样本数一定是一个有限数。具体请参看样例。
第一行三个数 N , M , E N, M, E N,M,E,表示 iPig 知道的元素个数(元素从 1 1 1 到 N N N 编号),iPig 已经学会的魔法个数和 iPig 的总能量。
后跟 M M M 行每行三个数 s i , t i , e i s_i, t_i, e_i si,ti,ei 表示 iPig 知道一种魔法,消耗 e i e_i ei 的能量将元素 s i s_i si 变换到元素 t i t_i ti。
一行一个数,表示最多可以完成的方式数。输入数据保证至少可以完成一种方式。
4 6 14.9
1 2 1.5
2 1 1.5
1 3 3
2 3 1.5
3 4 1.5
1 4 1.5
3
有意义的转换方式共 4 4 4 种:
1 → 4 1\to 4 1→4,消耗能量 1.5 1.5 1.5。
1 → 2 → 1 → 4 1\to 2\to 1\to 4 1→2→1→4,消耗能量 4.5 4.5 4.5。
1 → 3 → 4 1\to3\to4 1→3→4,消耗能量 4.5 4.5 4.5。
1 → 2 → 3 → 4 1\to2\to3\to4 1→2→3→4,消耗能量 4.5 4.5 4.5。
显然最多只能完成其中的 3 3 3 种转换方式(选第一种方式,后三种方式仍选两个),即最多可以转换 3 3 3 份样本。
如果将 E = 14.9 E=14.9 E=14.9 改为 E = 15 E=15 E=15,则可以完成以上全部方式,答案变为 4 4 4。
占总分不小于 10 % 10\% 10% 的数据满足 N ≤ 6 , M ≤ 15 N \leq 6,M \leq 15 N≤6,M≤15。
占总分不小于 20 % 20\% 20% 的数据满足 N ≤ 100 , M ≤ 300 , E ≤ 100 N \leq 100,M \leq 300,E\leq100 N≤100,M≤300,E≤100 且 E E E 和所有的 e i e_i ei 均为整数(可以直接作为整型数字读入)。
所有数据满足 2 ≤ N ≤ 5000 2 \leq N \leq 5000 2≤N≤5000, 1 ≤ M ≤ 200000 1 \leq M \leq 200000 1≤M≤200000, 1 ≤ E ≤ 1 0 7 1 \leq E \leq 10 ^ 7 1≤E≤107, 1 ≤ e i ≤ E 1 \leq ei\leq E 1≤ei≤E, E E E 和所有的 e i e_i ei 为实数。