用java写一个算法：周末放假了，小疆计划骑着自己的电动车去航拍。小疆打开DjiFly上的去哪拍，找到了多个航拍点。为了规划路线，小疆提前了解了不同的航拍点之间的连通性和距离,同时还确认了每个航拍点充

以下是用Java编写的算法，用于计算小疆骑电动车航拍路线的最短时间：

```java
import java.util.*;

public class DroneRoutePlanner {
private static int dis; // 电动车满电电量可行驶的距离
private static int[][] paths; // 航拍点之间的连通性和距离
private static int[][] chargers; // 每个航拍点的充电桩充电速率
private static int N; // 航拍点的数量

public static void main(String[] args) {
dis = 10; // 设置电动车满电电量可行驶的距离为10km
paths = new int[][]{{0, 1, 3}, {0, 2, 2}, {1, 2, 1}, {1, 3, 5}, {2, 3, 2}}; // 设置航拍点之间的连通性和距离
chargers = new int[][]{{0, 2}, {1, 3}, {2, 1}, {3, 4}}; // 设置每个航拍点的充电桩充电速率
N = 4; // 设置航拍点的数量为4

int totalTime = calculateShortestTime();
System.out.println("最短时间为：" + totalTime + "分钟");
}

public static int calculateShortestTime() {
int[][] graph = new int[N][N]; // 构建航拍点之间的距离矩阵
for (int[] path : paths) {
int from = path[0];
int to = path[1];
int distance = path[2];
graph[from][to] = distance;
graph[to][from] = distance;
}

int[][] dp = new int[1 << N][N]; // 动态规划数组，dp[i][j]表示经过航拍点集合i并以j为终点的最短时间
for (int[] row : dp) {
Arrays.fill(row, Integer.MAX_VALUE);
}
dp[1][0] = 0; // 起点为0号航拍点

for (int i = 1; i < (1 << N); i++) {
for (int j = 0; j < N; j++) {
if ((i & (1 << j)) != 0) {
for (int k = 0; k < N; k++) {
if ((i & (1 << k)) != 0 && k != j) {
dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i ^ (1 << j)][k] + graph[k][j]);
}
}
}
}
}

int minTime = Integer.MAX_VALUE;
for (int i = 1; i < N; i++) {
minTime = Math.min(minTime, dp[(1 << N) - 1][i] + graph[i][0]);
}

int maxDistance = dis * 60; // 将电动车满电电量可行驶的距离转换为分钟
int totalTime = minTime + (maxDistance - minTime) / chargers[0][1]; // 计算总时间，包括充电时间
return totalTime;
}
}
```

这个算法使用动态规划来计算小疆骑电动车航拍路线的最短时间。首先，根据提供的航拍点之间的连通性和距离构建距离矩阵。然后，使用动态规划数组dp来记录经过航拍点集合i并以j为终点的最短时间。接下来，通过状态压缩的方式遍历所有可能的航拍点集合，并更新dp数组。最后，找到以0号航拍点为起点，经过所有航拍点并回到起点的最短时间。将电动车满电电量可行驶的距离转换为分钟后，计算总时间，包括充电时间。最终返回总时间。

请注意，这只是一个简单的示例算法，实际应用中可能需要考虑更多因素，如充电桩的使用情况、充电速率的变化等。