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为了解决这个问题，我们需要找到消耗原材料最多的生产线路，这可以通过求解图中的最长路径来实现。由于这是一个有向无环图（DAG），我们可以使用拓扑排序来处理每个节点，确保计算的正确性。

方法思路

解决代码

import sys
from collections import deque
def main():
    # 读取输入
    input = sys.stdin.read().split()
    ptr = 0
    N = int(input[ptr])
    ptr += 1
    M = int(input[ptr])
    ptr += 1
    # 初始化邻接表和入度数组
    in_degree = [0] * (N + 1)
    adj = [[] for _ in range(N + 1)]  # 邻接表，每个节点的邻居列表存储（目标节点，损耗）
    for _ in range(M):
        A = int(input[ptr])
        ptr += 1
        B = int(input[ptr])
        ptr += 1
        C = int(input[ptr])
        ptr += 1
        adj[A].append((B, C))
        in_degree[B] += 1
    # 初始化max_cost数组
    max_cost = [0] * (N + 1)
    # 找出入度为0的节点作为起点
    q = deque()
    for i in range(1, N + 1):
        if in_degree[i] == 0:
            q.append(i)
    # 拓扑排序并计算max_cost
    while q:
        u = q.popleft()
        for (v, cost) in adj[u]:
            if max_cost[v] < max_cost[u] + cost:
                max_cost[v] = max_cost[u] + cost
                in_degree[v] -= 1
                if in_degree[v] == 0:
                    q.append(v)
    # 找到max_cost中的最大值
    print(max(max_cost))
if __name__ == "__main__":
    main()

代码解释

该方法确保了在处理每个节点时，所有可能影响其损耗的前驱节点已经被处理，从而保证了计算的正确性。

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