这是DSA 2023 Spring PA 4的Game的解题报告，内容涉及二叉堆和Dijkstra算法。
A.所使用数据结构与算法的构思、原理和实现要点
所使用的数据结构：
二叉堆 列表
算法构思：
1 明显地，这道题是最短路径问题，应该用 Dijkstra 算法解决。
2 每次查询的过程是：将第一个节点标记、入堆。找到所有和堆顶节点（即：目前的从第一关到完成该关卡用时最少的点）相邻的点，如果这个相邻点没有被标记过，则标记，入堆。
3 为了计算最短路径方案数目，需要在相邻点被标记过，但是现在有一个新的方案可以实现相同的最短用时的情况下，增加到达该节点的方案数。
4 循坏执行，直到堆空且最后一个节点已经被标记，结束后输出结果。
实现要点：
1 每个节点的相邻节点个数不确定，需要使用列表存储。
2 二叉堆内部的二叉树同样用数组实现。
3 方案数随时取模，确保不会溢出。
B.完成过程中遇到的问题，排除问题的主要过程、使用的方法和技巧，以及参考资料
问题：五成测有许多测试点 Wrong Answer
通过自己构造测例并仔细观察过程中的二叉堆运行情况，修正了一些写代码上的错误，使程序可以通过九成测。
参考资料
除了习题课PPT，没有参考其他资料。
C.时间和空间复杂度的估算
时间复杂度
二叉堆的插入和删除操作均可在O(logn)时间内完成，一共完成n次，所以复杂度为O(nlogn)。其他时间可忽略。
空间复杂度
二叉堆的空间复杂度为O(n)，列表要储存所有的点相邻关系，因此空间复杂度为O(m)。储存方案数和 Dijkstra 算法中用于记录节点是否被标记过的结构，空间复杂度也为O(n)，所以总体空间复杂度为O(n+m)。