一个汽油传送网络可由加权的有向无环图G表示。G中有一个称为原点的顶点S。从S出发，汽油被输送到图中的其他顶点。S的入度为0，每一条边上的权给出了它所连接的两点间的距离。通过网络输送汽油时，压力的损失是所走距离的函数。为了保证网络的正常运转，在网络传输中必须保证最小压力Pmin。为了维持这个最小压力，可将压力放大器放在网络中的一些或全部顶点。压力放大器可将压力恢复至最大可允许的量级Pmax。令d为汽油在压力由Pmax降为Pmin 时所走的距离。在设置信号放大器问题中，需要放置最少数量的放大器，以便在遇到一个放大器之前汽油所走的距离不超过d。用c++写一个回溯算法代码来求解该问题。

以下是使用回溯算法求解设置信号放大器问题的C++代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <climits>
using namespace std;

struct Edge {
    int to;
    int weight;
    Edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {}
};

const int INF = INT_MAX;
vector<vector<Edge>> graph;
vector<int> amplifier;
int minAmplifier;

void dfs(int u, int minDist, int curDist) {
    if (curDist > minDist) {
        return;
    }
    if (u != 0 && amplifier[u] == 1) {
        minDist = curDist + INF;
    }
    if (u == graph.size() - 1) {
        minAmplifier = min(minAmplifier, (int)amplifier.size() - 2);
        return;
    }
    for (auto& e : graph[u]) {
        dfs(e.to, minDist, curDist + e.weight);
    }
}

void backtrack(int u, int minDist, int curDist, int count) {
    if (curDist > minDist) {
        return;
    }
    if (u != 0 && amplifier[u] == 1) {
        minDist = curDist + INF;
        count++;
    }
    if (u == graph.size() - 1) {
        minAmplifier = min(minAmplifier, count);
        return;
    }
    for (auto& e : graph[u]) {
        backtrack(e.to, minDist, curDist + e.weight, count);
    }
}

int main() {
    int n, m, pmin, pmax, d;
    cin >> n >> m >> pmin >> pmax >> d;
    graph.resize(n + 1);
    amplifier.resize(n + 1, 0);
    minAmplifier = n;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int u, v, w;
        cin >> u >> v >> w;
        graph[u].push_back(Edge(v, w));
    }
    backtrack(0, pmin, 0, 0);
    cout << minAmplifier << endl;
    return 0;
}

在上面的代码中，我们使用DFS和回溯算法实现了求解设置信号放大器问题。程序首先读入输入数据，包括节点数n、边数m、最小压力Pmin、最大压力Pmax和汽油降压距离d。然后，我们使用一个结构体Edge表示边，使用vector<vector<Edge>> graph表示有向无环图，其中graph[i]表示以节点i为起点的所有边。使用vector<int> amplifier表示当前已设置的放大器节点。最后，我们使用变量minAmplifier记录最小放大器数量。

在backtrack函数中，我们传入当前节点u、需要保证的最小压力minDist、当前路径长度curDist和已经设置的放大器数量count。在函数中，我们首先判断当前路径长度是否已经超过了需要保证的最小压力，如果是，直接返回。然后判断当前节点是否为放大器节点，如果是，更新需要保证的最小压力并增加放大器数量。如果当前节点为终点，更新最小放大器数量。最后，我们递归遍历当前节点的所有出边，继续向下搜索。

在main函数中，我们首先使用回溯算法求解最小放大器数量，然后输出结果。

需要注意的是，在本题中，回溯算法的复杂度为指数级别，如果图比较大，可能会超时或占用过多的内存。因此，我们可以考虑使用其他算法优化，如动态规划、最短路径算法等。