C++ 动态规划解决连边游戏最小总价问题

这个问题可以通过动态规划来解决。首先，我们定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示以点i为起点，以点j为终点的最小连边价格总和。初始时，将dp数组的所有元素初始化为无穷大。

接下来，我们遍历m次操作，对于每一次操作，根据操作给出的x、y和z的值，更新dp数组的对应位置。具体的更新方式如下：

对于操作中的每一步，我们需要更新dp[x][y]、dp[y][x+1]、dp[x+1][y+1]和dp[y+1][x+2]这四个位置。
对于dp[x][y]，我们将其更新为dp[x][y]和z的和的较小值。
对于dp[y][x+1]，我们将其更新为dp[y][x+1]和dp[x][y] + z的和的较小值。
对于dp[x+1][y+1]，我们将其更新为dp[x+1][y+1]和dp[y][x+1] + z的和的较小值。
对于dp[y+1][x+2]，我们将其更新为dp[y+1][x+2]和dp[x+1][y+1] + z的和的较小值。
对于其他的位置，我们不进行更新。

最后，我们需要找到dp[0][n]到dp[n-1][0]这n个位置中的最小值，并将其作为最终的答案。

下面是用C++实现上述算法的代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <limits>

using namespace std;

int main() {
    int n, m;
    cin >> n >> m;

    vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n, numeric_limits<int>::max()));

    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int x, y, z;
        cin >> x >> y >> z;

        dp[x % n][y % n] = min(dp[x % n][y % n], z);
        dp[y % n][(x + 1) % n] = min(dp[y % n][(x + 1) % n], dp[x % n][y % n] + z);
        dp[(x + 1) % n][(y + 1) % n] = min(dp[(x + 1) % n][(y + 1) % n], dp[y % n][(x + 1) % n] + z);
        dp[(y + 1) % n][(x + 2) % n] = min(dp[(y + 1) % n][(x + 2) % n], dp[(x + 1) % n][(y + 1) % n] + z);
    }

    int minCost = numeric_limits<int>::max();
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        minCost = min(minCost, dp[i][i]);
    }

    cout << minCost << endl;

    return 0;
}

这个算法的时间复杂度是O(n^2)，其中n是点的个数。