3977.有限电量到达目标节点的最少时间
难度：困难
问题描述：
给你一个有n个节点的有向加权图，节点编号从0到n-1。
该图由一个二维整数数组edges表示，其中edgesi=ui,vi,ti表示一条从节点ui到节点vi的有向边，通过该边需要花费ti秒。
同时给你一个整数power表示初始可用电量，以及一个长度为n的整数数组cost，其中costu表示从节点u通过任意一条出边转发信号所需的电量。
给你两个整数source和target。
信号在时间0从source出发，拥有power单位的电量，并遵循以下规则：
只有当剩余电量至少为costu时，信号才能遍历从节点u出发的有向边。
信号到达一个节点时不消耗任何电量，除非它稍后通过另一条边离开该节点。
当信号从节点u转发时，剩余电量将减少costu个单位。
遍历一条边edgesi=ui,vi,ti会使总时间增加ti秒。
返回一个大小为2的整数数组answer，其中：
answer0是信号到达节点target所需的最小时间。
answer1是所有实现answer0的路径中最大的剩余电量。
如果信号无法到达target，则返回-1,-1。
示例1：
输入：n=5,edges=\[0,1,1,1,4,1,0,2,1,2,3,1,3,4,1],power=4,cost=2,3,1,1,1,source=0,target=4
输出：3,0
解释：
信号从节点0出发，拥有4个单位的电量。
路径0->1->4无效，因为离开节点0后，信号剩余2个单位的电量，这小于cost1=3。
有效路径0->2->3->4总共花费时间为3。
沿着这条路径消耗的总电量为cost0+cost2+cost3=4，剩余电量为0。
因此，答案为3,0。
示例2：
输入：n=3,edges=\[0,1,2,1,2,2,2,0,2],power=3,cost=1,1,1,source=1,target=1
输出：0,3
解释：
由于source和target是同一个节点，不需要通过任何节点。
因此，花费的最小总时间为0，并且不消耗电量。
因此，答案为0,3。
示例3：
输入：n=4,edges=\[0,1,3,2,3,4],power=3,cost=1,1,1,1,source=0,target=3
输出：-1,-1
解释：
没有从source到target的有效路径，因此返回-1,-1。
提示：
1<=n<=1000
0<=edges.length<=1000
edgesi=ui,vi,ti
0<=ui,vi<=n-1
1<=ti<=10**9
1<=power<=1000
cost.length==n
1<=costi<=2000
0<=source,target<=n-1
问题分析：
本题在输入原始数据时，节点数n可以不输入，因为cost的数据长度决定了节点的个数，同时edges中也可以看出最大节点，这些都可以确定节点个数n的值，所以在本题中没有输入n的环节。
要从source节点通过有向边到达target节点，首先是在edges中找到所有起始节点为source的有向边，然后从这些有向边开始遍历其它有向边，如果最终能够到达target节点，将这些从source到target的有向边存储起来，最后在主程序中根据这些有向边的数据信息和cost中消耗的电量信息将各条路径到达target节点消耗电量之后剩余的电量以及所需要的时间以列表的方式给出，再找出其中时间最短但剩余的电量最大输出即可，如果surce和target相同，则直接给出结果0,power
程序如下：
python
#根据给定的source_edge，如果能够在edges中能够形成一条完整的路径，返回路径，否则返回空路径
def get_one_paths(edges,source_edge,target):
paths = []
s=source_edge[0]
t=source_edge[1]
paths.append(source_edge)
if t==target:
return paths
n=len(edges)
for i in range(1,n):
s=t
for j in edges:
if j[0]==s:
t=j[1]
if t==target:
paths.append(j)
return paths
else:
paths.append(j)
else:
return []
#根据有向节点，找出所有从source到target的所有路径并返回
def get_all_paths(edges,source,target):
paths = []
sources=list(x for x in edges if x[0]==source )
for i in sources:
path=get_one_paths(edges,i,target)
if path!=[]:
paths.append(path)
return paths
#主程序
edges=eval(input("enter the edges= "))
power=int(input("enter the power= "))
cost=eval(input("enter the cost= "))
source=eval(input("enter the source= "))
target=eval(input("enter the target= "))
if source==target:
result=[0,power]
else:
paths = get_all_paths(edges, source, target)
t = []
for i in paths:
e = list(x[0] for x in i)
p = power - sum(list(cost[x] for x in e))
s = sum(list(x[2] for x in i))
if p >= 0:
t.append([s, p])
if t == []:
result=[-1,-1]
else:
a = min(list(x[0] for x in t))
b = max(list(x[1] for x in t if x[0] == a))
result=[a,b]
print(result)运行实例一
enter the edges= \[0,1,1,1,5,1,0,2,1,2,5,1,2,3,2,3,4,1,4,5,1]
enter the power= 4
enter the cost= 1,2,1,1,1
enter the source= 0
enter the target= 5
2, 2
运行实例二
enter the edges= \[0,1,2,1,2,2,2,0,2]
enter the power= 3
enter the cost= 2,2,2
enter the source= 1
enter the target= 1
0, 3
运行实例三
enter the edges= \[0,1,2,3,4,2]
enter the power= 3
enter the cost= 2,2,2,2
enter the source= 0
enter the target= 3
-1, -1