请使用上述动态规划思想，利用「备忘录方法」或者「迭代递推」实现对多段图问题进行编程求解。 输入格式: 第1行输入多段图顶点数m和边数n，以一个空格隔开。 依次输入n条边的信息，每行输入一边条的顶点编号及权重，以一个空格隔开。 输出格式: 第1行输出s到t的一条最短路径（路径结点以一个空格隔开），第2行输出此最短路径的长度。

以下是基于动态规划思想的多段图最短路径问题的 Python 代码实现：

import sys

# 读取输入
m, n = map(int, input().split())
edges = [[] for _ in range(m + 1)]  # 存储边的信息
for i in range(n):
    u, v, w = map(int, input().split())
    edges[u].append((v, w))

# 初始化备忘录
dp = [sys.maxsize] * (m + 1)
dp[m] = 0

# 备忘录方法求解
for i in range(m - 1, -1, -1):
    for j, w in edges[i]:
        dp[i] = min(dp[i], w + dp[j])

# 构建路径
path = [0] * (m + 1)
path[0] = m
path[-1] = 1
for i in range(m - 1, 0, -1):
    for j, w in edges[i]:
        if dp[i] == w + dp[j]:
            path[i] = j
            break

# 输出结果
print(' '.join(map(str, path)))
print(dp[1])

这里我们使用了备忘录方法进行求解，同时也通过构建路径的方式得到了最短路径。注意在备忘录方法中，我们从后往前进行计算，因为最后一个点的最短路径已知，可以作为递推的起点。同时，我们需要在备忘录初始化时将最后一个点的最短路径设为 0，表示从它自己到它自己的最短路径为 0。