使用kotlin解决这个问题：1130. 叶值的最小代价生成树 提示 中等 311 相关企业 给你一个正整数数组 arr，考虑所有满足以下条件的二叉树： 每个节点都有 0 个或是 2 个子节点。 数组 arr 中的值与树的中序遍历中每个叶节点的值一一对应。 每个非叶节点的值等于其左子树和右子树中叶节点的最大值的乘积。 在所有这样的二叉树中，返回每个非叶节点的值的最小可能总和。这个和的值是一个 32 位整数。 如果一个节点有 0 个子节点，那么该节点为叶节点。 示例 1： 输入：arr = [6,2,4] 输出：32 解释：有两种可能的树，第一种的非叶节点的总和为 36 ，第二种非叶节点的总和为 32 。 示例 2： 输入：arr = [4,11] 输出：44

下面是使用 Kotlin 解决这个问题的代码，其中用到了动态规划的思想：

fun mctFromLeafValues(arr: IntArray): Int {
    val n = arr.size
    val dp = Array(n) { IntArray(n) { Int.MAX_VALUE } }

    for (i in 0 until n) {
        dp[i][i] = arr[i]
    }

    for (len in 2..n) {
        for (i in 0..n - len) {
            val j = i + len - 1

            for (k in i until j) {
                val leftMax = dp[i][k]
                val rightMax = dp[k + 1][j]
                val rootVal = getMaxLeafValue(arr, i, k) * getMaxLeafValue(arr, k + 1, j)
                dp[i][j] = minOf(dp[i][j], leftMax + rightMax + rootVal)
            }
        }
    }

    return dp[0][n - 1]
}

private fun getMaxLeafValue(arr: IntArray, left: Int, right: Int): Int {
    var maxVal = arr[left]
    for (i in left + 1..right) {
        maxVal = maxOf(maxVal, arr[i])
    }
    return maxVal
}

这里定义了一个 `dp` 数组，其中 `dp[i][j]` 表示从第 `i` 个叶节点到第 `j` 个叶节点的最小可能总和。初始状态下，`dp[i][i]` 即为叶节点本身的值。

然后，我们使用动态规划的思想，从小到大枚举区间长度 `len`，以及区间左右端点 `i` 和 `j`。对于每个区间，我们枚举其分割点 `k`，计算左右子树的最大叶节点值，然后根据题目要求计算出根节点的值，并更新 `dp[i][j]`。

最终得到的 `dp[0][n-1]` 即为整棵树的最小可能总和。