详细题解：

问题分析

题目需要处理两个问题：

1. 找到从哪个城市出发，小A与小B行驶路程比值最小
2. 回答多组查询，计算从指定城市出发在距离限制内的行驶路程

算法思路

1. 预处理最近邻信息

代码使用链表+排序的方法为每个城市找到"最近"和"第二近"的城市：

• 首先对所有城市按海拔排序
• 使用双向链表维护城市关系
• 对于每个城市，比较左右相邻城市确定最近和第二近城市
• 处理完后从链表中删除当前城市

2. 倍增预处理

构建倍增数组 bz[i][j][k]：

• bz[i][j][1]：从城市i出发，走2^j步，小A行驶的总距离
• bz[i][j][2]：从城市i出发，走2^j步，小B行驶的总距离
• bz[i][j][3]：从城市i出发，走2^j步后到达的城市

状态转移：

bz[j][i][1] = bz[j][i-1][1] + bz[bz[j][i-1][3]][i-1][1];
bz[j][i][2] = bz[j][i-1][2] + bz[bz[j][i-1][3]][i-1][2];
bz[j][i][3] = bz[bz[j][i-1][3]][i-1][3];

3. 查询处理

使用倍增法快速回答查询：

• 从高位到低位尝试跳跃
• 如果跳跃后总距离不超过限制，则累加距离并更新位置
• 最终得到小A和小B的行驶距离

代码关键部分

排序预处理

使用希尔排序对城市按海拔排序，同时维护原始编号映射：

for(i=1;i<=11;i++)
    for(j=t[i]+1;j<=n;j++){
        jj=j;
        while(jj-t[i]>0&&h[jj]<h[jj-t[i]]){
            // 交换海拔和编号映射
            tt=h[jj]; h[jj]=h[jj-t[i]]; h[jj-t[i]]=tt;
            tt=xq[jj]; xq[jj]=xq[jj-t[i]]; xq[jj-t[i]]=tt;
            tt=xp[xq[jj]]; xp[xq[jj]]=xp[xq[jj-t[i]]]; xp[xq[jj-t[i]]]=tt;
            jj=jj-t[i];
        }
    }

最近邻计算

for(i=1;i<=n;i++){
    aa = h[l[l[xp[i]]]];  // 左左邻居
    bb = h[l[xp[i]]];     // 左邻居  
    cc = h[r[xp[i]]];     // 右邻居
    dd = h[r[r[xp[i]]]];  // 右右邻居
    
    // 根据距离规则确定minn[i]和minnn[i]
    // ...
    
    // 从链表中删除当前城市
    r[l[xp[i]]] = r[xp[i]];
    l[r[xp[i]]] = l[xp[i]];
}

倍增查询

for(j=log2(n);j>=0;j--)
    if(disa+disb+bz[mmm][j][1]+bz[mmm][j][2]<=x[i]){
        disa = disa + bz[mmm][j][1];
        disb = disb + bz[mmm][j][2];
        mmm = bz[mmm][j][3];
    }

复杂度分析

• 预处理：$O(n \log n)$ 排序 + $O(n \log n)$ 倍增预处理
• 查询：$O(m \log n)$，每组查询 $O(\log n)$

算法优势

使用倍增法将每次查询的时间复杂度从$O(n)$优化到$O(\log n)$，能够处理$n=10^5$，$m=10^4$的大数据规模。