牛牛公司老闆讓牛牛負責m個冰激凌的運輸。運輸車的冷庫只夠裝n個冰激凌，一次運輸需要t分鐘，返回也需要t分鐘。每個冰激凌製作好有乙個時間。牛牛想知道最短運輸完所有冰激凌的時間，以及在時間最短的情況下最少運輸次數。
示例1輸入
2,3,10,[10,30,40][50,2]備註:
(1≤n,m,t≤2000)
動態規劃，本題的關鍵在於如何將問題抽象到動態規劃模型之中，即如何利用動態規劃的解題思路來理解題目。
1. 確定狀態。對於題目來說，需要求兩個最優的值，而比較迷惑的是，對於最少運輸次數而言，與運送時間最短的關係並不相關。換句話說，對於取得最短運送時間的運送次數，一定是所有運送方案中運送次數最少的。證明如下：對於n號冰激凌來說，要完成它的運送至少是在n+t的時間完成，那麼在這之前，不可能存在一種方案能夠使得這個時間提前，也就是說在這之前的最少的方案就是貪心的運送方案。因此使用兩個dp陣列：dp和ctimes分別記錄最短時間和最少次數。
2. 寫到這兒發現並不需要動態規劃，n個一車拉就完事了;
3. 但是還是把動態規劃的思路寫完，確定狀態轉移方程，對於最短時間來說，dp[i]應該是等於，dp[i] = min(dp[i],max(dp[j]+t,c[i])+t);怎麼理解呢，就是在之前的i之前的n個（存在一車一起拉走的可能性），n個他們送完之後再送i和他們等著i一起送這兩者之間較大的，這n個中的最小值。
4. 確認初始值。dp[0]原本應該等於0，但是在本題中，根據遞推公式來說，dp[1]如果需要等於c[1]+t，那麼dp[0]+t就一定需要小於c[1]。所以dp[0]=-t(理論上小於-t也可以)。ctimes[0]=0,ctimes[1]=1。
動態規劃方法
class
solution
c[0]
=0; dp[0]
=-t;
ctimes[0]
=0; ctimes[1]
=1;for
(int i =
1;i<=m;i++)}
return;}
};
class
solution
return;}
};
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