输出要求：
对于每一个测试用例，第1行输出最后一位乘客到达目的楼层所需时间，第2行输出停靠次数和相应的停靠方案，每一个数字用一个空格隔开。
1.2算法文字描述
程序实现的算法思想，将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到远问题的解。
与分治法不同的是，适合用动态规划发求解的子问题往往不是相互独立。
若用分治法求解这类问题，则分解的子问题数目太多，以至于最后解决原问题需要耗费指数时间。
然而，不同子问题的数目常常是多项式量级。
在分治法求解时，有些子问题被重复计算了许多次。
如果能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时在找出以求得的答案，就可以避免大量重复计算，从而得到多项式时间算法。
为了达到这个目的，可以采用一个表来记录所有已解决的子问题的答案。
不管子问题以后是否被使用，只要他被计算过，就将其结果填入表中。
动态规划算法适合求解最优化问题，设计动态规划算法的具体步骤如下：
找出最优解的性质，并刻画其结构；
递归地定义最优值；
以自底向上的方式计算最优值；
根据计算最优值时得到的信息，构造最优解。
例如：
给定金额n以及1，2,5分硬币，求找n的最少硬币数。
对于大于1分的找零理所当然可以找零1分，大于2分和5分的找零与此类似，那么找零时就有三种选择，即找零后剩余金额为n-1，n-2，n-5，这三种选择总的找零数最少的方案即为所求解的方案。
显然，最终的找零方案与执行当前选择后剩余的金额的找零相关，即金额n的最优找零方案包含了金额n-1，n-2，n-5的最优找零方案，于是可得如下状态转移方程：
具体的求解过程：
初始化F
（1）=1,F
（2）,F（5）=1
F
（1）
1
F
（2）
1
F（3）
min{F
（2）+1,F
（1）+1}=2
F（4）
min{F
（2）+1,F（3）+1}=2
F（5）
1
F（6）
min{F
（1）+1,F（4）+1,F
（1）+1}=2
…
F（n）
min{F（n-1）+1,F（n-2）+1,F（n-5）+1}
算法设计思路及求解过程
思路：
题目所描述的整个过程是“并行的”，而且所有人到达各自楼层的用时只与最晚到达的人有关。
由于去各个楼层的具体数目对结果没有影响，所以可以将“电梯还剩i个人”表述成“电梯里面的乘客还要去i个楼层”。
电梯从第1层开始向上运行，任意时刻的状态都可以由“电梯当前所处楼层”和“电梯里面都有哪些乘客确定”，初始状态为“电梯在1楼”和“所有乘客都在电梯上”。
在电梯运行的每一个阶段都需要作出相应的决策，哪些乘客乘坐电梯到目的层，哪些乘客选择爬楼梯到达目的地。
决策后，电梯里面的乘客被分成两部分：
乘客留在电梯里面继续上升；乘客离开电梯走楼梯到达。
求当前状态下电梯里面的乘客所有人到达目的所需要的最短时间，只需要找到一个最优决策，使得下电梯的乘客和留在电梯中的乘客最晚到达时间越短越好，这个最短时间就是当前状态下的最优解。
如果假设决策后留在电梯里面的乘客到达各自楼层所需要的时间为T1，离开电梯的各自到达目的地所需时间为T2，则min{max（T1,T2）}就是当前状态的最优解，其中T1可以由“当前层数+1”和“决策后剩下的人”确定的状态得到；T2则为下电梯走楼梯到达目的走楼梯最多的那一位乘客所花时间。
如果去第k层的乘客选择在当前楼层下电梯，那么第1，2…k-1层的乘客也应该选择在此时下电梯（如图1所示），这样就可以得到当前决策下的一个最优解。
为了进一步处理停靠请求，对楼层按从高到低进行排序，并以此进行编号，如此可以避免在求解过层中处理不连续的请求，如：
图1解题结论
1
无论电梯当前位于何处
2
n
k
…
3
…
第k楼的乘客选择在此下电梯
k-1
k层以下的乘客此刻都应离开电梯
4，5，10。
使用i,j两个参数表示电梯当前的状态，即电梯在第i层，电梯中有j位乘客。
综上所述，可得如下状态转移方程：
f（i,j）表示电梯在第i层楼时，电梯中j个人都到达目的地所需要的最短时间。
具体求解过程：
第一步：
计算初始状态f（topFloor,1）,f（topFloor,2）,…,f（topFloor,n）;
第二步：
根据状态转移方程计算f（i,j）;
第三步：
根据计算最优值时记录的信息求解最优解。
1.3算法程序流程
图2Input函数流程图
图3solve函数流程图
图4main函数流程图
图5calculate函数流程图
图6tStay函数流程图
图7tLeave函数流程图
1.4算法的程序实现代码
#include
#include
#include
#include
#include
#include
usingnamespacestd;
constintmaxN=30,maxF=31;
//电梯上一层楼所需时间，电梯每次停靠时长，人走一层楼所需时间
constintve=4,st=10,vw=20;
intn,f[maxN+1];
//数据读取
boolinput（）{
cin>>n;
if（n==0）returnfalse;
//注意：
f[1...n]中楼层数从高到低排列
for（inti=n;i>=1;i--）
cin>>f[i];
returntrue;
}
intdp[maxF+1][maxN+1],nextJ[maxF+1][maxN+1];
//目前电梯在第currF层,第L层到第R层乘客离开电梯
//函数返回这些离开电梯的乘客中最晚到达目的层所需时间
inttLeave（intcurrF,intl,intr）{
if（l>r）return0;
//仅需考虑两端,无论此刻电梯在何处,第l-r层花时间最多的
//一定是离电梯当前所在楼层最远的乘客
returnmax（abs（currF-f[l]）,abs（currF-f[r]））*vw;
}
//现在电梯在第i层,电梯里面本来有j位乘客,离开电梯的乘客剩下jj位
inttStay（inti,intj,intjj）{
//没有乘客离开,电梯不停
if（j==jj||i==1）
returndp[i+1][jj]+ve;
//所有人都离开电梯
elseif（jj==0）
return0;
//一般情况，电梯在第i层停靠
else
returndp[i+1][jj]+ve+st;
}
//
voidcalculate（）{
//边界：
电梯在顶楼时所有人都必须下电梯
inttopFloor=f[1];
for（intj=1;j<=n;j++）{
//1,j表示停靠请求的编号,编号越小表示编号停靠楼层越高
dp[topFloor][j]=tLeave（topFloor,1,j）;
}
for（inti=topFloor-1;i>=1;i--）{
//i表示电梯此刻所在位置
for（intj=1;j<=n;j++）{
dp[i][j]=numeric_limits:
:
max（）;
for（intjj=0;jj<=j;jj++）{
//计算离开电梯的人和留在电梯里面的人中到达目的地最晚的
inttmp=max（tStay（i,j,jj）,tLeave（i,jj+1,j））;
//在此求解花费时间最短的乘客
if（dp[i][j]>tmp）{
dp[i][j]=tmp;
//jj以前的乘客均离开电梯
nextJ[i][j]=jj;
}
}
}
}
cout<}
//重构最优解
voidrebuildSolution（）{
vectorstops;
intj=nextJ[1][n],topFloor=f[1];
for（inti=2;i<=topFloor;i++）{
if（nextJ[i][j]!
=j）{
stops.push_back（i）;
j=nextJ[i][j];
if（j==0）break;
}
}
cout<for（inti=0;icout<<""<}
cout<}
voidsolve（）{
memset（dp,0,sizeof（dp））;
memset（nextJ,0,sizeof（nextJ））;
calculate（）;
rebuildSolution（）;
}
题目2切割木材
2.1题目描述
一个木匠从木材公司买了一批木材，每块木材的长度均相同，但由于制作家具时所需的木块长度各不相同，因此需要把这些木材切割成长度不同的木块。
同时每次切割时由于锯子本身有一定的宽度，因此每切割一次就会浪费掉一些木料。
请设计一个程序使木匠能够用最少的木材切割出所需的木块。
输入描述：
输入有若干个测试样例，每个测试样例占一行。
每行由若干个整数构成，第一个整数为所购买的木块的长度L（0输出描述：
每个测试样例输出一行，为一个整数N，表示制作家具时需要购买的木块的数量。
样例输入：
10001002502505006501000
100050200250250500650970
样例输出：
3
4
2.2算法文字描述
此题目是装载问题的一个变种，与装载问题不同的是此问题没有给出“船”数量，但是给出了船的载重量，因此仍旧可以借鉴解装载问题的思路，即让每一根原材料可以切出更多符合要求的木料，类似于装载问题中“将第一艘轮船尽
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