这问题是一个典型的动态规划问题。我们需要找到一种乘车方案使得费用最小。首先，我们定义一个一维数组 dpdpdp ，其中 dpdpdp [ iii ]表示行驶 iii 公里所需的最小费用。初始时，我们将 dpdpdp [ iii ]初始化为 iii * vvv [ 000 ]，即按照 111 公里的费用进行计算。
然后，我们使用两层循环来更新 dpdpdp 数组。外层循环遍历每个行驶的公里数，内层循环遍历每个车程费用。在每次内层循环中，我们比较当前的最小费用 dpdpdp [ jjj ]和通过选择该车程费用所得到的费用 dpdpdp [ jjj −-− www [ iii ]] +++ vvv [ iii ]，取两者的较小值更新 dpdpdp [ jjj ]。
最终， dpdpdp [ mmm ]即为行驶 mmm 公里所需的最小费用，输出该值即可。
