#8789. 最优配餐

最优配餐

Background

问题描述   
栋栋最近开了一家餐饮连锁店,
提供外卖服务。随着连锁店越来越多,
怎么合理的给客户送餐成为了一个急需解决的问题。   栋栋的连锁店所在的区域可以看成是一个n×n的方格图(如下图所示),
方格的格点上的位置上可能包含栋栋的分店(绿色标注)或者客户(蓝色标注),有一些格点是不能经过的(红色标注)。   
方格图中的线表示可以行走的道路,相邻两个格点的距离为1。栋栋要送餐必须走可以行走的道路,而且不能经过红色标注的点。

image

送餐的主要成本体现在路上所花的时间,
每一份餐每走一个单位的距离需要花费1块钱。
每个客户的需求都可以由栋栋的任意分店配送,
每个分店没有配送总量的限制。   
现在你得到了栋栋的客户的需求,请问在最优的送餐方式下,送这些餐需要花费多大的成本。

输入格式


输入的第一行包含四个整数n, m, k, d,
分别表示方格图的大小、
栋栋的分店数量、
客户的数量,以及不能经过的点的数量。   接下来m行,
每行两个整数xi, yi,表示栋栋的一个分店在方格图中的横坐标和纵坐标。   接下来k行,每行三个整数xi, yi, ci,
分别表示每个客户在方格图中的横坐标、
纵坐标和订餐的量。(注意,可能有多个客户在方格图中的同一个位置)   接下来d行,每行两个整数,
分别表示每个不能经过的点的横坐标和纵坐标。 输出格式   输出一个整数,
表示最优送餐方式下所需要花费的成本。

样例输入


10 2 3 3
1 1
8 8
1 5 1
2 3 3
6 7 2
1 2
2 2
6 8

样例输出


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评测用例规模与约定

前30%的评测用例满足:1<=n <=20。   前60%的评测用例满足:1<=n<=100。   所有评测用例都满足:1<=n<=1000,1<=m, k, d<=n^2。可能有多个客户在同一个格点上。每个客户的订餐量不超过1000,每个客户所需要的餐都能被送到。

问题描述:(参照上文)。

问题分析:这是一个求最优问题,通常用BFS(广度优先搜索)来实现。

程序说明:数组visited[][]中,除了标记访问过的点之外,不可经过的点和分店也用它来标记,程序逻辑就会变得简洁。开始时统计订餐点的数量,以便用作结束条件。不同客户在同一点时,需要合计他们的订餐数量。其他都是套路。

Limitation

1s, 1024KiB for each test case.