結果
| 問題 | No.1065 電柱 / Pole (Easy) | 
| コンテスト | |
| ユーザー |  uni_python | 
| 提出日時 | 2020-10-05 22:37:55 | 
| 言語 | PyPy3 (7.3.15) | 
| 結果 | 
                                AC
                                 
                             | 
| 実行時間 | 831 ms / 2,000 ms | 
| コード長 | 3,902 bytes | 
| コンパイル時間 | 399 ms | 
| コンパイル使用メモリ | 82,048 KB | 
| 実行使用メモリ | 147,492 KB | 
| 最終ジャッジ日時 | 2024-07-19 22:22:01 | 
| 合計ジャッジ時間 | 20,970 ms | 
| ジャッジサーバーID (参考情報) | judge3 / judge1 | 
(要ログイン)
| ファイルパターン | 結果 | 
|---|---|
| sample | AC * 2 | 
| other | AC * 46 | 
ソースコード
import sys
input=sys.stdin.readline
def I(): return int(input())
def MI(): return map(int, input().split())
def LI(): return list(map(int, input().split()))
def main():
    mod=10**9+7
    ##########################################
    import heapq
    class Dijkstra():
        """
        ・有向 / 無向は問わない(無向の場合は,逆向きの辺もたす)
        ・負のコストがない場合のみ
        ・計算量はO(E log|V|) 
        ・heapを使うことで頂点を走査する必要がなくなる(代わりに,距離更新したものは確定でなくともqueに入れておく)
        ・復元なし
        """
        #最短のpathをたす
        class Edge():
            #重み付き有向辺
            def __init__(self, _to, _cost):
                self.to =_to
                self.cost = _cost
        def __init__(self, V):
            #引数Vは頂点数
            self.inf=10**20
            self.G = [[] for _ in range(V)] #隣接リストG[u][i]が頂点uのi番目の辺
            self. _E = 0 #辺の数
            self._V = V #頂点数
        #proparty - 辺の数
        def E(self):
            return self._E
        #proparty - 頂点数
        def V(self):
            return self._V
        def add(self, _from, _to, _cost):
            #2頂点と辺のコストを追加
            self.G[_from].append(self.Edge(_to,_cost))
            self._E +=1
        def add2(self, _from, _to, _cost):
            #2頂点と辺のコスト(無向)を追加
            self.G[_from].append(self.Edge(_to, _cost))
            self.G[_to].append(self.Edge(_from, _cost))
            self._E +=2
        def shortest_path(self,s):#,g):
            #始点sから頂点iまでの最短経路長のリストを返す
            que = [] #priority queue
            d = [self.inf] * self.V()
            #prev = [None]*self.V() #prev[j]は,sからjへ最短経路で行くときのjの一つ前の場所
            #復元で使う
            d[s] = 0
            heapq.heappush(que,(0,s)) #始点の距離と頂点番号をヒープに追加
            while len(que)!=0:
                #キューに格納されてある中で一番コストが小さい頂点を取り出す
                cost,v = heapq.heappop(que)
                #キューに格納された最短経路長候補がdの距離よりも大きい場合に処理をスキップ
                if d[v] < cost:
                    continue
                #頂点vに隣接する各頂点iに対して,vを経由した場合の距離を計算して,これがd[i]よりも小さい場合に更新
                for i in range(len(self.G[v])):
                    e = self.G[v][i] #vのi個目の隣接辺
                    if d[e.to] > d[v] + e.cost:
                        d[e.to] = d[v] + e.cost #更新
                        #prev[e.to] = v
                        #復元で使う
                        heapq.heappush(que,(d[e.to],e.to)) #queに新たな最短経路長候補を追加
            """#sからgまでの最短経路
            path = []
            pos = g #今いる場所,ゴールで初期化
            for _ in range(self.V()+1):
                path.append(pos)
                if pos == s:
                    break
                #print("pos:",format(pos))
                pos = prev[pos]
            path.reverse()
            #print(path)"""
            return d#,path
    ########################
    N,M=MI()
    djk=Dijkstra(N)
    
    X,Y=MI()
    X-=1
    Y-=1
    p=[0]*N
    q=[0]*N
    for i in range(N):
        p[i],q[i]=MI()
        
    for i in range(M):
        P,Q=MI()
        P-=1
        Q-=1
        d=(p[P]-p[Q])**2 + (q[P]-q[Q])**2
        d=d**0.5
        
        djk.add2(P,Q,d)
        
    d=djk.shortest_path(X)
    ans=d[Y]
    
    print(ans)
main()
            
            
            
        