这是一个环形公路上的最短路径问题。我们可以使用动态规划来解决。

首先，我们需要定义一个数组dp，其中dp[i]表示从起点α站到第i站的最短距离。

然后，我们可以根据题目给出的距离信息来计算dp数组。具体步骤如下：

1. 初始化dp数组，将dp[α]设为0，其他元素设为无穷大。

2. 从α+1开始遍历到y，计算dp[i]的值。对于每个i，我们可以选择从i-1站直接到达i站，或者从i-2站经过i-1站到达i站。因此，dp[i]的值可以通过以下公式计算：

   dp[i] = min(dp[i-1] + @i-1, dp[i-2] + @i-2)

   其中，@i-1表示从第i-1站到第i站的距离。

3. 最后，dp[y]即为从α站到y站的最短距离。

以下是一个示例代码实现：

n = int(input())
distances = list(map(int, input().split()))
c, y = map(int, input().split())

dp = [float('inf')] * (n + 1)
dp[c] = 0

for i in range(c + 1, y + 1):
    dp[i] = min(dp[i-1] + distances[i-1], dp[i-2] + distances[i-2])

print(dp[y])

请注意，这只是一个基本的实现示例，可能需要根据具体情况进行调整。另外，由于输入规模较大，可能需要优化算法以提高效率。