输入格式：第一行是两个以空格符分隔的整数n和m；接下来的第二行到第m+1行，每行包含4个以空格分开的元素x，y，w和d来描述一条道路，其中x和y是一条长度为w的道路相连的两个农场的编号，d是字符N.E.S.或W，表示从x到y的道路的方向。 输出格式：给出最远的一对农场之间距离的整数。

这是一个关于最长路径的问题，可以使用图论中的 Floyd-Warshall 算法来解决。

首先，我们需要构建一个邻接矩阵来表示这个图，矩阵中的元素表示两个农场之间的距离。如果两个农场之间没有道路相连，则距离为无穷大。

接着，我们需要根据题目中给出的道路信息来更新邻接矩阵。对于每一条道路，我们可以根据其方向来确定矩阵中对应元素的值，例如，如果道路的方向为 N，则可以将矩阵中第 x 行第 y 列的元素更新为道路长度 w。

最后，我们可以使用 Floyd-Warshall 算法来计算最长路径。具体来说，该算法会通过不断更新矩阵中的元素来找到任意两点之间的最短路径。在本题中，我们需要找到最远的一对农场之间的距离，因此只需要找到矩阵中最大的元素即可。

Python 代码如下：

相关问题

输入格式：第一行是两个以空格符分隔的整数n和m；接下来的第二行到第m+1行，每行包含4个以空格分开的元素x，y，w和d来描述一条道路，其中x和y是一条长度为w的道路相连的两个农场的编号，d是字符N.E.S.或W，表示从x到y的道路的方向。输出格式：给出最远的一对农场之间距离的整数。

这是一个图论问题，可以使用Dijkstra算法或Floyd算法求解最短路。但是题目要求的是最远距离，可以将每条边的边权取负数，然后再使用Dijkstra或Floyd算法求解最短路，最后将结果取相反数即为最远距离。

下面是使用Dijkstra算法的示例代码：

import heapq

n, m = map(int, input().split())
graph = [[] for _ in range(n+1)]
for i in range(m):
    x, y, w, d = input().split()
    x, y, w = int(x), int(y), int(w)
    if d == 'N':
        graph[x].append((y, -w))
        graph[y].append((x, -w))
    elif d == 'E':
        graph[x].append((y, w))
        graph[y].append((x, -w))
    elif d == 'S':
        graph[x].append((y, w))
        graph[y].append((x, w))
    else:
        graph[x].append((y, -w))
        graph[y].append((x, w))

def dijkstra(start):
    dist = [float('inf')] * (n+1)
    dist[start] = 0
    heap = [(0, start)]
    while heap:
        d, u = heapq.heappop(heap)
        if d > dist[u]:
            continue
        for v, w in graph[u]:
            if dist[v] > dist[u] + w:
                dist[v] = dist[u] + w
                heapq.heappush(heap, (dist[v], v))
    return dist

farthest = max(dijkstra(1))
print(-farthest)

在上面的代码中，建立了一个有向图，根据输入的方向将边权取反。然后使用Dijkstra算法求出从第一个农场到其他农场的最短距离，再取相反数得到最远距离。

JAVA输入格式：第一行是两个以空格符分隔的整数n和m；接下来的第二行到第m+1行，每行包含4个以空格分开的元素x，y，w和d来描述一条道路，其中x和y是一条长度为w的道路相连的两个农场的编号，d是字符N.E.S.或W，表示从x到y的道路的方向。 输出格式：给出最远的一对农场之间距离的整数。

这是一道关于计算图中最长路径的问题，可以使用Dijkstra算法来解决。具体步骤如下：

1. 构建邻接表，用于存储图中的边和权值。

2. 初始化起点到其他点的距离为无穷大，起点到自己的距离为0。

3. 使用优先队列（最小堆）来存储待访问的节点，每次从队列中取出距离最小的节点进行松弛操作。

4. 对于每个节点，遍历与其相邻的节点，更新它们的距离。

5. 最终得到起点到其他点的最短距离，取其中的最大值即为图中最长路径。

代码实现如下：

import java.util.*;

public class Main {
    static class Edge {
        int to, w;

        public Edge(int to, int w) {
            this.to = to;
            this.w = w;
        }
    }

    static int n, m;
    static List<List<Edge>> graph = new ArrayList<>();
    static int[] dist;

    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        n = scanner.nextInt();
        m = scanner.nextInt();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            graph.add(new ArrayList<>());
        }
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int x = scanner.nextInt() - 1;
            int y = scanner.nextInt() - 1;
            int w = scanner.nextInt();
            char d = scanner.next().charAt(0);
            int distance = (d == 'N' || d == 'S') ? w : (int) (w * Math.sqrt(2));
            graph.get(x).add(new Edge(y, distance));
            graph.get(y).add(new Edge(x, distance));
        }
        dist = new int[n];
        Arrays.fill(dist, Integer.MIN_VALUE);
        dist[0] = 0;
        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> dist[b] - dist[a]);
        pq.offer(0);
        while (!pq.isEmpty()) {
            int u = pq.poll();
            for (Edge e : graph.get(u)) {
                if (dist[e.to] < dist[u] + e.w) {
                    dist[e.to] = dist[u] + e.w;
                    pq.offer(e.to);
                }
            }
        }
        int ans = Integer.MIN_VALUE;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            ans = Math.max(ans, dist[i]);
        }
        System.out.println(ans);
    }
}