说明 山谷中住着一个巨大的蚂蚁王国，蚁穴外有一个整洁的广场，天气晴好时蚁群常在那里举行各种活动。这天夜里，天降果子尘，第2天，广场上堆满了大大小小的果子堆，蚁哨出去数了数共有n堆，蚁后要求她的臣民将广场上的果子堆清理掉。具体办法是：每次可以把广场上的任意k堆果子合并成一堆，重复进行直至所有的果子堆最终合并成一堆。规定 （1）：2≤k≤m，m由蚁后指定， （2）：每次合并k堆果子的代价是这k堆果子子的重量和。 你的任务是，对给定的n和m，计算出将n堆果子最终合并成1堆的最小总代价。 例如，广场上有7堆果子，其重量分别为45，13，12，16，9，5，22。当m=3时，这些果子堆合并成一堆的最小总代价为199。当m=5时，这些果子堆合并成一堆的最小总代价为148。 输入格式 包含n+2个整数（n≤100000），其中第一行2个正整数，分别表示n堆果子和每次合并时可以合并的最大堆数m，从第二行开始有n个数，表示n堆果子的重量（1～500），数与数之间用空格隔开。 输出格式 只包含一个正整数，表示将n堆果子合并成1堆所需的最小总代价。

这是一个有关果子合并的问题。给定n堆果子的重量和每次合并的最大堆数m，我们需要计算将这些果子堆合并成一堆的最小总代价。

我们可以使用贪心算法来解决这个问题。首先，我们将果子堆按照重量从小到大进行排序。然后，我们将第一堆果子作为当前堆，将下一堆果子与当前堆合并成一堆。我们重复这个过程，每次合并的堆数不超过m，直到所有的果子堆都合并成一堆。

在每次合并时，我们计算合并的代价，即合并堆的重量和。然后，将合并后的堆作为当前堆，继续下一次合并。最终，我们得到将n堆果子合并成1堆的最小总代价。

具体实现时，我们可以使用最小堆来维护当前的果子堆。每次从最小堆中取出m个堆进行合并，并将合并后的堆重新放入最小堆中，直到最小堆只剩下一个堆为止。

以下是一个示例的Python代码实现：

import heapq

def min_cost_merge_fruits(n, m, weights):
    # 将果子堆按照重量从小到大排序
    weights.sort()

    # 使用最小堆来维护当前的果子堆
    heap = weights[:m]
    heapq.heapify(heap)

    # 初始化总代价为0
    total_cost = 0

    # 从第m+1堆开始进行合并
    for i in range(m, n):
        # 取出最小的m个堆进行合并
        min_sum = sum(heap)
        total_cost += min_sum

        # 将合并后的堆放入最小堆中
        heapq.heappush(heap, min_sum)

        # 弹出最小的堆
        heapq.heappop(heap)

        # 将下一堆果子放入最小堆中
        heapq.heappush(heap, weights[i])

    # 最后将剩下的堆进行合并
    while len(heap) > 1:
        min_sum = sum(heap)
        total_cost += min_sum
        heapq.heappush(heap, min_sum)
        heapq.heappop(heap)

    return total_cost

# 读取输入
n, m = map(int, input().split())
weights = list(map(int, input().split()))

# 调用函数计算最小总代价
result = min_cost_merge_fruits(n, m, weights)

# 输出结果
print(result)

这个算法的时间复杂度为O(nlogm)，其中n是果子堆的数量，m是每次合并的最大堆数。