有n个车站,从车站i可以到达区间[i+1,ai]中的车站,车站n不能到达其他车站。设wi,j表示从车站到 车站,濡要乘车的最小次数,对于所有1≤i<j<n,求w[i][j]的和。

这是一个经典的动态规划（Dynamic Programming）问题，通常被称为“公交站”问题或“区间覆盖”问题。在这个问题中，我们需要找到从每个车站到另一个车站所需的最短乘车次数，考虑到每个车站的有效可达范围。

为了解决这个问题，我们可以定义一个二维数组`dp`，其中`dp[i][j]`表示从第`i`个车站到第`j`个车站的最少乘车次数。根据题目描述：

- 当`i == j`时，`dp[i][j] = 0`，因为一个人可以从自己乘坐0次车到达自己。
- 如果`i < j`且`j`在`i`的可到达范围内（即`i+1 <= j <= ai`），那么`dp[i][j] = 1`，因为只需乘一次车。
- 否则，如果`j`不在`i`的范围内，则`dp[i][j]`将是`dp[i][k] + dp[k+1][j]`的最小值，其中`k`是`i`到`j`之间的第一个有效车站，也就是说`i+1 <= k <= min(ai, j)`。

算法的主要步骤如下：

1. 初始化`dp`矩阵，对角线元素设置为0，非对角线元素初始值为1。
2. 遍历矩阵，对于每个子问题（`dp[i][j]`），找到有效的中间站点`k`并更新其值。
3. 最后，`dp[0][n-1]`就是所求的总和。

下面是C++代码实现：

#include <vector>

int minJumps(std::vector<int>& arr, int n) {
    std::vector<std::vector<int>> dp(n, std::vector<int>(n, 1));
    for (int i = 1; i < n; ++i) {
        for (int j = i + 1; j < n && j <= arr[i]; ++j) {
            dp[i][j] = 0;
        }
    }

    // 动态规划遍历
    for (int len = 2; len <= n; ++len) {
        for (int i = 0; i + len - 1 < n; ++i) {
            int j = i + len - 1;
            if (arr[i] >= j) {
                dp[i][j] = dp[i][i];
            } else {
                for (int k = i + 1; k <= arr[i]; ++k) {
                    dp[i][j] = std::min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j]);
                }
            }
        }
    }

    return dp[0][n - 1];
}