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小明的电动车电量充满时可行驶距离为 `cnt`，每行驶 1 单位距离消耗 1 单位电量，且花费 1 单位时间。小明想选择电动车作为代步工具。地图上共有 N 个景点，景点编号为 0 ~ N-1。他将地图信息以 `[城市 A 编号,城市 B 编号,两城市间距离]` 格式整理在在二维数组 `paths`，表示城市 A、B 间存在双向通路。初始状态，电动车电量为 0。每个城市都设有充电桩，`charge[i]` 表示第 i 个城市每充 1 单位电量需要花费的单位时间。请返回小明最少需要花费多少单位时间从起点城市 `start` 抵达终点城市 `end`。
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**示例 1：**
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>输入：`paths = [[1,3,3],[3,2,1],[2,1,3],[0,1,4],[3,0,5]], cnt = 6, start = 1, end = 0, charge = [2,10,4,1]`
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>
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>输出：`43`
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>解释：最佳路线为：1->3->0。
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>在城市 1 仅充 3 单位电至城市 3，然后在城市 3 充 5 单位电，行驶至城市 5。
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>充电用时共 3\*10 + 5\*1= 35
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>行驶用时 3 + 5 = 8，此时总用时最短 43。
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**示例 2：**
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>输入：`paths = [[0,4,2],[4,3,5],[3,0,5],[0,1,5],[3,2,4],[1,2,8]], cnt = 8, start = 0, end = 2, charge = [4,1,1,3,2]`
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>输出：`38`
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>解释：最佳路线为：0->4->3->2。
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>城市 0 充电 2 单位，行驶至城市 4 充电 8 单位，行驶至城市 3 充电 1 单位，最终行驶至城市 2。
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>充电用时 4\*2+2\*8+3\*1 = 27
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>行驶用时 2+5+4 = 11，总用时最短 38。
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**提示：**
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- `1 <= paths.length <= 200`
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- `paths[i].length == 3`
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- `2 <= charge.length == n <= 100`
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- `0 <= path[i][0],path[i][1],start,end < n`
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- `1 <= cnt <= 100`
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- `1 <= path[i][2] <= cnt`
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- `1 <= charge[i] <= 100`
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- 题目保证所有城市相互可以到达 |