题目描述
N个任务排成一个序列在一台机器上等待完成（顺序不得改变），这N个任务被分成若干批，每批包含相邻的若干任务。从时刻0开始，这些任务被分批加工，第i个任务单独完成所需的时间是Ti。在每批任务开始前，机器需要启动时间S，而完成这批任务所需的时间是各个任务需要时间的总和（同一批任务将在同一时刻完成）。每个任务的费用是它的完成时刻乘以一个费用系数Fi。请确定一个分组方案，使得总费用最小。
例如：S=1；T={1,3,4,2,1}；F={3,2,3,3,4}。如果分组方案是{1,2}、{3}、{4,5}，则完成时间分别为{5,5,10,14,14}，费用C={15,10,30,42,56}，总费用就是153。
输入输出格式
输入格式：
第一行是N(1<=N<=5000)。
第二行是S(0<=S<=50)。
下面N行每行有一对数，分别为Ti和Fi，均为不大于100的正整数，表示第i个任务单独完成所需的时间是Ti及其费用系数Fi。
输出格式：
一个数，最小的总费用。
输入输出样例
输入样例#1：
5
1
1 3
3 2
4 3
2 3
1 4
输出样例#1：
153
设f[i]=最小花费。
由于不知道机器会启动多少次，所以难以计算时间。
考虑“提前计算”：如果i~j-1是同一批，那么i之后的任务都会因为“完成i~j-1占用时间”而
产生费用，所以可以把处理i~j-1消耗的时间对后边任务造成的费用影响先算上。
解法一：
根据上述，可以列出动规方程：dp[i]=min(dp[i],dp[j]+(sumf[i]-sumf[j])*sumt[i]+s*(sumf[n]-sumf[j]) )
（sumf和sumt分别是题目中f、t的前缀和） 方程中s*(sumf[n]-sumf[j])提前计算了后面的任务受到本次任务的影响。
这是一个O(n^2)的解法。
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<cstring>
using namespace std;
const int mxn=;
int n;
int s;
int t[mxn],f[mxn];
int sumt[mxn],sumf[mxn];
int dp[mxn];
int main(){
scanf("%d%d",&n,&s);
int i,j;
for(i=;i<=n;i++){
scanf("%d%d",&t[i],&f[i]);
sumt[i]=sumt[i-]+t[i];
sumf[i]=sumf[i-]+f[i];
}
memset(dp,0x3f,sizeof dp);
dp[]=;
for(i=;i<=n;i++)
for(j=;j<i;j++){
// printf("test:%d\n",dp[j]+(sumf[i]-sumf[j])*sumt[i]+s*(sumf[n]-sumf[j]));
dp[i]=min(dp[i],dp[j]+(sumf[i]-sumf[j])*sumt[i]+s*(sumf[n]-sumf[j]) );
}
printf("%d",dp[n]);
return ;
}
“教练，我想跑得更快！”
“你去香港当记者吧”（误）
解法二：斜率优化
