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为了解决这个问题，我们需要判断将某一条有向边反向后，从城市1到达城市n的最短路径是否会变短。我们可以通过计算原始图中从城市1到城市n的最短路径，并检查反转边后是否存在更短的路径来实现这一点。

方法思路

解决代码

import heapqdef main():    import sys    input = sys.stdin.read    data = input().split()    idx = 0    n = int(data[idx])    idx += 1    m = int(data[idx])    idx += 1        edges = []    adj = [[] for _ in range(n + 1)]    for _ in range(m):        u = int(data[idx])        idx += 1        v = int(data[idx])        idx += 1        c = int(data[idx])        idx += 1        edges.append((u, v, c))        adj[u].append((v, c))        # Compute d1: from 1    d1 = [float('inf')] * (n + 1)    d1[1] = 0    heap = []    heapq.heappush(heap, (0, 1))    while heap:        dist_u, u = heapq.heappop(heap)        if dist_u > d1[u]:            continue        for v, c in adj[u]:            if d1[v] > d1[u] + c:                d1[v] = d1[u] + c                heapq.heappush(heap, (d1[v], v))        # Compute d2: from n    d2 = [float('inf')] * (n + 1)    d2[n] = 0    heap = []    heapq.heappush(heap, (0, n))    while heap:        dist_u, u = heapq.heappop(heap)        if dist_u > d2[u]:            continue        for v, c in adj[u]:            if d2[v] > d2[u] + c:                d2[v] = d2[u] + c                heapq.heappush(heap, (d2[v], v))        q = int(data[idx])    idx += 1    output = []    for _ in range(q):        x = int(data[idx])        idx += 1        u, v, c = edges[x]        if d2[u] == float('inf') or d1[v] == float('inf'):            output.append("NO")        else:            total = d2[u] + d1[v] + c            if total < d1[n]:                output.append("YES")            else:                output.append("NO")        print('\n'.join(output))if __name__ == '__main__':    main()

代码解释

该方法通过预处理计算最短路径，然后在线查询每条边的影响，确保了高效处理大规模数据。

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