A：
首先，这个题已经裸的不能再裸了。凸性显然，一眼可以看出wqs二分，然后写出暴力Dp式子，发现可以斜率优化，就结了。
这里主要是重新学了一遍斜率优化。
这里讲3道题。一是斜优板子玩具装箱。
推导有两种方法，一是代数法，即假设决策1优于决策2，把决策的代价列出来，化简成Y1-Y2/X1-X2<F(i)或Y1-Y2/X1-X2>F(i)的形式。
二是线性规划法。把F(i)F(j)的项看做kx，F(i)看做b，F(j)看做y，最小化dpi，找到式子中对应的量，对应的最小化/最大化其即可。
然后你发现，对于每一个i的点的集合，只需要维护凸包即可（非凸包上的点一定不会是最优决策点）。
如果复杂度要求不高，在凸包上二分，不过是多个log。
如果要求高的话，考虑决策单调性，比如四边形不等式。
二是著名大毒瘤NOI2016D1T2国王饮水记。
写出暴力Dp式子，把合并j次这一维看做层数，每一层只取决于上一层的Dp值，写出当前层与上一层的关系式：
fi=max((fk+si-sk)/(i-k+1))。
这是斜率形式，对于一个(i,si),让你找一个(k-1,fk-sk)使他斜率最大。可知，最优解在凸包上，且单调递增。
三就是这道题了，其实板子熟透之后也没啥好说的，做个前缀和，整理一下就OK了。