腾讯马拉松之海岛小Q

小Q漂流到了一座海岛上。这座海岛可以看作是一个矩形，划分为N*M个小格子，每个格子用(x,y)来表示，对应的海拔高度为h(x,y)。此外，海水会随着时间涨潮落潮，从海拔高度0涨到H，再落潮，高度回落至0，如此反复。当某个点的海拔高度小于潮水时，会从陆地变成海洋（不考虑该点是否被其他陆地包围），反之也会由海洋变为陆地。

现在，小Q想要从海岛上的A地走到B地。走的时候只能从当前格子走到其相邻（上下左右）四个格子之一，且花费一定的体力x：

1.步行（从陆地到陆地）：x为两块陆地的高度差dH加上固定消耗F。

2.游泳（从海洋到海洋）：x为固定的S。

3.上岸或下水（从海洋或陆地到另一种地形）：x为陆地高出海水的差dH加上固定消耗 F。

小Q可以在原地等待潮水涨落到0到H之间的任意高度并随着潮水涨落，而无需消耗体力。为了简单起见，假定小Q每次移动可以在一瞬间完成，以至于在移动的过程中海水不会涨落。现在，给定一个起点和一个终点，不限小Q的移动时间，请求出小Q从A到B需要的最少体力。

输入：

输入包含多组数据，直到文件结束。对于每一组数据，第一行给出5个整数 N, M, H, S, F。N和M分别是海岛的长和宽，H是潮水的最大高度，S是小Q游泳到相邻点花费的体力。F 是步行、上岸、以及下水的固定消耗体力部分。

接下来一行是4个正整数sx,sy,tx,ty，（1< sxtx="N，1< syty="M）。(sx,sy)是小Q的起点，(tx,ty)是小Q的终点。接下来N行，每行M个数，用来描述每个点的海拔高度。

每一个输入的数字都是整数，其中2< NM="100，2< FS="100，0< H hxy="1000。

输出：

对于每组数据输出一行，输出小Q从起点到终点所需要的最小体力。

样例输入：

3 5 6 3 1

1 1 3 3

5 6 7 8 9

5 6 7 8 9

5 6 7 8 9

3 5 5 3 1

1 1 3 3

5 6 7 8 9

5 6 7 8 9

5 6 7 8 9

3 5 20 3 2

1 1 3 5

10 10 3 10 10

10 10 3 10 10

10 10 3 10 10

样例输出：

5

6

12

# -*- encoding：UTF-8 -*-data_file=open("c:/data.txt",'r')N,M,H,S,F=[int(i) for i in data_file.readline().strip('\n').split(' ')]print N,M,H,S,Fisland=[]paths=[]#都读一组数据def read_file():    l =data_file.readline()    if len(l) >=4:        x1,y1,x2,y2=[int(i) for i in l.strip('\n').split(' ')]                for i in range(int(N)):            island.append([int(i) for i in data_file.readline().strip('\n').split(' ')])        return x1,y1,x2,y2    return (-1,-1,-1,-1)        #x,y的高度def h(x,y):    return island[x-1][y-1]#找到岛上的最高点def highest(island):    h_max = 0    for i in island:        for j in i:            if j > h_max:                h_max = j                #输出从（）到（）的所有路径def pailie(x0,y0,x,y,res=[]):    res.append((x0,y0))    if x0 == x and y0 == y:        paths.append(res)        return    if x0 < x and y0 < y:        pailie(x0+1,y0,x,y,res[:])        pailie(x0,y0+1,x,y,res[:])    if x0 ==x and y0 < y:        pailie(x0,y0+1,x,y,res)    if x0 < x and y0 == y:        pailie(x0+1,y0,x,y,res)#计算每条路径的能力消耗    def cal_each_path(l):    cost=0    for i in range(len(l)-1):        x0,y0=l[i]        x1,y1=l[i+1]        high_distance=abs(h(x0,y0)-h(x1,y1))        cost += high + F    return costdef chose_one_path(path):    least_digest=9999    for i in path:        eng = cal_each_path(i)        if eng < least_digest:            least_digest = eng    return least_digest#根据所给出的能量消耗，walk，swim等，作出选择，输出        def chose(x1,y1,x2,y2):    start = h(x1,y1)    end = h(x2,y2)    #走路的消耗    walk_exp = chose_one_path(paths)    swim_exp = 0    if H >= start and H >= end:        swim_exp = S    if start > H and end < H:        swim_exp = start - H + F + S    if end > H and start < H:        swim_exp = end - H + F + S    if start > H and end > H:        swim_exp = start - H + end - H + F + F + S        if walk_exp < swim_exp:        print walk_exp    else:        print swim_exp        def run():    while(data_file):                x1,y1,x2,y2 = read_file()        if x1 == -1:            return        else:            print x1,y1,x2,y2            for i in island:                print i                        chose(x1,y1,x2,y2)                        while len(island)>0:                island.pop()if __name__ == "__main__":    run()