在一台超级计算机上，编号为1，2，…，n的n个作业等待批处理。批处理的任务就是将这n个作业分成若干批，每批包含相邻的若干作业。从时刻0开始，分批加工这些作业。在每批作业开始前，机器需要启动时间S，而完

问题描述：
在一台超级计算机上，编号为1，2，…，n的n个作业等待批处理。批处理的任务就是将这n个作业分成若干批，每批包含相邻的若干作业。从时刻0开始，分批加工这些作业。在每批作业开始前，机器需要启动时间S，而完成这批作业所需的时间是单独完成批中各个作业需要时间的总和。单独完成第i个作业所需的时间是ti,所需的费用是它的完成时刻乘以一个费用系数fi。同一批作业将在同一时刻完成。例如，如果在时刻T开始一批作业x,x+1,…,x+k,则这一批作业的完成时刻均为T+S+(tx+tx+1+…+tx+k)。最优批处理问题就是要确定总费用最小的批处理方案。例如，假定有5个作业等待批处理，且S=1,(t1,t2,t3,t4,t5)=(1,3,4,2,1),(f1,f2,f3,f4,f5)=(3,2,3,3,4)。如果采用批处理方案{1,2}，{3}，{4,5}，则各作业的完成时间分别为（5,5,10,14,14），各作业的费用分别为（15,10,30,42,56），因此，这个批处理方案总费用是153。

算法设计：
对于给定的待批处理的n个作业，计算其总费用最小的批处理方案。
数据输入：
由文件Input.txt提供输入数据。文件的第1行是待批处理的作业数n，第2行是启动时间S。接下来每行有2个数，分别为单独完成第i个作业所需的时间是ti和所需的费用系数fi。
结果输出：
将计算出的最小费用输出到文件output.txt中。

输入文件示例
Input.txt output.txt
5 153
1
1 3
3 2
4 3
2 3
1 4

设计思路：
分析题目，因为每批完成的作业必须相邻，即只能{1，2}{3}，不能{1，3}{2}，因此可以用动态规划来解决。设置一个minBatchCost数组，minBatchCost[i][t]表示处理第i到第n-1个作业，从时间t开始的最小开销。调用minBatchCost[0][0]，即为处理第0个作业到第n-1个作业，从0时刻开始的最小开销，即为题目所求。
对于待处理作业i到n-1，不断求出第i到i+1,i到i+2……i到n-1的最小花费并填入minBatchCost。只要没有计算到第n-1个作业，就递归处理后面的任务，直到处理完所有的作业。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 10000;
const int M = 1e4;int n,s;
int t[N+10],f[N+10];
int tt[N+10],ff[N+10];
int dp[N+10];int main(){//freopen("C://Users//Administrator//Desktop//测试数据//ch3//prog32//test//batch20.in","r",stdin);cin >> n;cin >> s;for (int i = 1;i <= n;i++) cin >> t[i] >> f[i];for (int i = n;i >= 1;i--){tt[i] = tt[i+1] + t[i];ff[i] = ff[i+1] + f[i];}dp[n+1] = 0;for (int i = n;i >= 1;i--){dp[i] = -1;for (int j = i+1;j <= n+1;j++){int temp = dp[j] + ff[i]*(s+tt[i]-tt[j]);if (dp[i]==-1) dp[i] = temp;else dp[i] = min(dp[i],temp);}}printf("%d\n",dp[1]);return 0;
}

在一台超级计算机上，编号为1，2，…，n的n个作业等待批处理。批处理的任务就是将这n个作业分成若干批，每批包含相邻的若干作业。从时刻0开始，分批加工这些作业。在每批作业开始前，机器需要启动时间S，而完相关推荐

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