min(dp[i - b[i - 1]], (j - b[i - 1]) * q)报错，

你在动态规划代码中的`min(dp[i - b[i - 1]], (j - b[i - 1]) * q)`这行可能会遇到错误，原因可能是：

1. **边界条件**：当你尝试访问`dp[0]`或`dp[i - b[i - 1]]`时，可能存在越界情况。在动态规划中，数组通常从下标0开始，所以`dp[i - b[i - 1]]`需要加上初始边界检查，比如`if (i > 0 && i - b[i - 1] >= 0)`。

2. **数据类型溢出**：如果`(j - b[i - 1]) * q`的结果超过了`dp`数组的类型范围（如整型），可能会导致错误。在这种情况下，你需要确保计算结果不会超过最大整数值，或者将`q`转换为适合的数据类型再做乘法。

3. **函数未初始化**：`dp[i][j]`如果没有被正确初始化为极大值（如INT_MAX），那么直接赋值可能会导致错误。记得先设置所有元素为`INT_MAX`或一个足够大的值。

修复这些问题后，正确的代码应该像这样：

// 在dp数组初始化时
dp.resize(n + 1, vector<int>(x + 1, INT_MAX));

// 更新dp[i][j]
if (i > 0 && i - b[i - 1] >= 0)
    dp[i][j] = min(dp[i - b[i - 1]], (j - b[i - 1]) * q + dp[i][j + 1]);
else
    dp[i][j] = dp[i - 1][j];

现在你的代码应该可以避免这类错误了。如果你仍然遇到问题，请检查输入数据的有效性和计算过程中是否有其他潜在错误。