这问题是一个典型的动态规划问题。我们需要找到一种乘车方案使得费用最小。首先，我们定义一个一维数组 dpdpdp ，其中 dpdpdp [ iii ]表示行驶 iii 公里所需的最小费用。初始时，我们将 dpdpdp [ iii ]初始化为 iii * vvv [ 000 ]，即按照 111 公里的费用进行计算。 然后，我们使用两层循环来更新 dpdpdp 数组。外层循环遍历每个行驶的公里数，内层循环遍历每个车程费用。在每次内层循环中，我们比较当前的最小费用 dpdpdp [ jjj ]和通过选择该车程费用所得到的费用 dpdpdp [ jjj −-− www [ iii ]] +++ vvv [ iii ]，取两者的较小值更新 dpdpdp [ jjj ]。 最终， dpdpdp [ mmm ]即为行驶 mmm 公里所需的最小费用，输出该值即可。

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int dp[10000005]; int c[15]; int main(){ int n; for(int i = 1;i <= 10;i++) cin >> c[i]; cin >> n; for(int i = 1;i <= n;i++) dp[i] = i * c[1]; for(int i = 1;i <= 10;i++){ for(int j = 1;j <= n;j++){ dp[j] = min(dp[j],c[i] + dp[j-i]); } } cout << dp[n]; return 0; }

纯手工，绝对没有用chat