いう制約から、「クエリごとに上手く計算する」ではなくて、結局「全2点対に対して計算しなくてはいけない」ことが分かります。これを考察の基礎とします。間の最短経路である」という性質に依っています。今回の問題は色々と厄介です。距離」と言っても、燃料の残量に応じて挙動が変わります。間の情報」とする方法がなかなか見当たりませんでした。結局、残量ごとの状態を持つなんて無理なので、「残量フルの状態」だけを利用して何とかするしかないと思います。...」という単純な構造に見えてきます(補充しない連続移動をまとめる)。ここまで来ると、一気に解法が見えました。持つ情報は「ある点で残量フルの状態から補充なしに到達できる点集合」となりますし、そこから「補充なしの移動をコスト1と考えたグラフを作る」も難しい発想ではありません。以上を実装してACを得ます。することで、コード量も少なくパフォーマンスもよく実装できます。pythonは高級言語(低級処理を呼び出して組み合わせたりするのが得意)であって、低級処理は苦手ですので、世の中にある基礎的な仕組みは、1から書こうとせずに拾ってくるのが基本的な考え方です。確認してみてください。異なる考え方となったと思います。貪欲戦略?ということです。あるような単純グラフは存在するか?という問題が類似で、これも存在するならば次数が大きい所から処理していくのですが...私はこの問題をどこで見たのかな?わかんないや。いうわけで、貪欲戦略が最適と予想しながら進めます(結果的には貪欲の最適性を証明する必要はなかった)。実例を作ってると、かなり偏らせないと全部取り切れる気持ちになってきます。最大個数が絶対余る!最大個数が絶対余りそうな条件を考えます。個処分する必要があります。