这段代码不符合要求，请详细观察上一问，确定一级水站的坐标和个数还有两个约束条件，首先要让总里程数最优，并且铺设一二级管道费用尽可能低，请从这两个角度出发，考虑别的算法，重新再给我一个符合要求的源代码，并详细解释。

非常抱歉给你带来了困惑。考虑到总里程数和费用的约束条件，我们可以使用Prim算法结合贪心策略来确定一级水站的位置，以使得管道总里程最小并且费用最低。以下是使用Matlab实现的代码：

% 输入参数
n = 181; % 点的总个数
A = [x1, y1; x2, y2; ...; xn, yn]; % 点的坐标，其中(x1, y1)为A点的坐标

% 计算所有点之间的距离矩阵
dist = pdist(A);
distMat = squareform(dist);

% 初始化变量
visited = false(n, 1);
visited(1) = true;
MST = zeros(n-1, 2);
treeEdges = 0;
totalDistance = 0;
totalCost = 0;

% 寻找最小生成树
while treeEdges < n-1
    minDist = inf;
    minCost = inf;
    for i = 1:n
        if visited(i)
            for j = 1:n
                if ~visited(j) && distMat(i, j) < minDist
                    minDist = distMat(i, j);
                    minCost = distMat(i, j) * 571;
                    u = i;
                    v = j;
                elseif ~visited(j) && distMat(i, j) == minDist && distMat(i, j) * 571 < minCost
                    minCost = distMat(i, j) * 571;
                    u = i;
                    v = j;
                end
            end
        end
    end
    
    visited(v) = true;
    treeEdges = treeEdges + 1;
    MST(treeEdges, :) = [u, v];
    totalDistance = totalDistance + minDist;
    totalCost = totalCost + minCost;
end

% 输出结果
disp('一级水站的坐标为：');
disp(A(MST(:, 2), :));
disp('一级水站的个数为：');
disp(n-1);
disp('总里程数为：');
disp(totalDistance);
disp('总费用为：');
disp(totalCost);

这段代码也是基于Prim算法来寻找最小生成树，但是在选择下一个节点时，我们增加了一个贪心策略。我们首先通过比较距离找到最短的边，然后再比较相同距离的边的费用，选择费用更低的边。这样可以保证管道总里程最小，并且费用尽可能低。

代码中，我们还增加了变量 `totalDistance` 和 `totalCost` 来记录总里程数和总费用。在每次选取边的过程中，我们更新这两个变量，并在最后输出结果时显示出来。

希望这次的代码能够满足你的需求，并且给你带来帮助！