用C++代码实现（标上注释）：第一行一个正整数 nn，表示墙的的数目。 接下来 nn 行，每行 5 个实数x,a_1,b_1,a_2,b_2x,a 1 ​ ,b 1 ​ ,a 2 ​ ,b 2 ​ 。 xx 表示墙的横坐标（所有墙都是竖直的），a1-b1a1−b1 和 a2-b2a2−b2 之间为空缺。 a_1,b_1,a_2,b_2a 1 ​ ,b 1 ​ ,a 2 ​ ,b 2 ​ 保持递增，x_1,x_2,\ldots,x_nx 1 ​ ,x 2 ​ ,…,x n ​ 也是递增的。 输出 一行一个浮点数表示最短距离，保留 2 位小数。

以下是C++代码实现（已标注注释）：

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
using namespace std;

const int MAXN = 5000 + 5;
double x[MAXN], a1[MAXN], b1[MAXN], a2[MAXN], b2[MAXN];
double f[MAXN];

// 计算两个点之间的距离
double dist(int i, int j) {
    double dx = x[i] - x[j];
    double d1 = a1[i] + b1[i] * dx - a1[j] - b1[j] * dx;
    double d2 = a2[i] + b2[i] * dx - a2[j] - b2[j] * dx;
    return sqrt(d1 * d1 + d2 * d2);
}

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    for(int i=1; i<=n; i++) {
        cin >> x[i] >> a1[i] >> b1[i] >> a2[i] >> b2[i];
    }
    f[1] = 0;
    for(int i=2; i<=n; i++) {
        f[i] = 1e9;
        for(int j=1; j<i; j++) {
            f[i] = min(f[i], f[j] + dist(i, j));
        }
    }
    printf("%.2f\n", f[n]);
    return 0;
}

在这个代码中，我们使用了动态规划（DP）来实现对最短距离的计算。我们定义一个数组f[i]，表示到第i个墙的最短距离。我们从左到右，依次计算出f[1], f[2], ..., f[n]。对于f[i]的计算，我们可以枚举所有之前的墙j，然后计算出从第j个墙到第i个墙的距离dist(i, j)，再加上f[j]，即可得到f[i]的值。最终，f[n]就是到最后一个墙的最短距离。

在计算距离时，我们使用了题目中给出的公式，计算出两个点之间的距离。具体来说，我们计算出两个点在x轴上的距离dx，然后分别计算它们在两个空缺之间的垂直距离d1和水平距离d2，最终使用勾股定理计算出它们之间的距离。

注意：这个算法中使用的DP算法是一个比较经典的算法，但是在实际应用中，可能会出现一些问题，例如：算法复杂度过高，无法处理超大规模的数据；或者算法无法处理某些特殊情况（例如：存在大规模的“孔洞”导致DP无法进行）。这时候，我们需要考虑其他的算法或者优化方法来解决这些问题。