某个工厂收到了一块矩形形状的巨型紫晶矿石，其长宽6mx4m，现在需要将其切割为24块1mx1m的小型紫晶矿石（横着的为长，竖着的为宽），所以工程师现在大理石上划了5条垂直方向的竖线，3条水平方向的横线（俯视），但是因为紫晶矿石每处的厚度不同，所以沿着某条竖线或横线切割的成本不同。若切割后紫晶矿石被一分为二，因为其体积巨大，我们无法将其再拼接起让第二刀直接且为4块，只能分别对分开的块各自再切割一刀，现在工程师告诉你5条竖线单块切割的代价分别是（12，15，5，20，9），3条横线单块切割的代价为（4，13，16），则将巨型紫晶矿石切割为24块1m*1m的小型紫晶矿石所需要的代价为多少

根据题目描述，我们需要将6m*4m的矩形巨型紫晶矿石切割为24块1m*1m的小型紫晶矿石。切割的代价取决于沿着竖线和横线的切割次数以及每次切割的代价。

首先，我们需要计算竖线切割的代价。根据题目，有5条竖线，分别是12、15、5、20、9的代价。我们可以根据每个切割点左侧和右侧的代价总和，并选择代价最小的切割点进行切割。

第一条竖线切割点左侧的代价总和为0，右侧的代价总和为15+5+20+9=49。
第二条竖线切割点左侧的代价总和为12，右侧的代价总和为5+20+9=34。
第三条竖线切割点左侧的代价总和为12+15=27，右侧的代价总和为20+9=29。
第四条竖线切割点左侧的代价总和为12+15+5=32，右侧的代价总和为9。
第五条竖线切割点左侧的代价总和为12+15+5+20=52，右侧的代价总和为0。

所以，选择第一条竖线进行切割，代价为0。

接下来，我们计算横线切割的代价。根据题目，有3条横线，分别是4、13、16的代价。同样地，我们计算每个切割点上方和下方的代价总和，并选择代价最小的切割点进行切割。

第一条横线切割点上方的代价总和为0，下方的代价总和为13+16=29。
第二条横线切割点上方的代价总和为4，下方的代价总和为16。
第三条横线切割点上方的代价总和为4+13=17，下方的代价总和为0。

所以，选择第三条横线进行切割，代价为17。

最终，紫晶矿石切割的总代价为0+17=17。

相关问题

无法在终端或命令行中运行cd /path/to/stanford-corenlp java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000

这个错误提示可能是因为你在终端或命令行中直接复制了这段命令，导致其中的换行符被忽略了。正确的做法是将这个命令拆成两行，或者在命令之间加上分号，如下所示：

cd /path/to/stanford-corenlp
java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000

或者

cd /path/to/stanford-corenlp; java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000

这样就可以分别执行两个命令了。注意，其中的 /path/to/stanford-corenlp 需要替换成 stanford-corenlp 所在的实际路径。

如何使用斯坦福corenlp对一段文本进行依存句法分析

1. 下载并安装Java SDK 和 Stanford CoreNLP

首先，您需要在您的计算机上安装Java SDK。然后，您需要下载最新版本的Stanford CoreNLP：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/。下载完毕后，解压缩文件并将其保存在您的计算机上。

2. 使用命令行运行Stanford CoreNLP

在命令行中，进入Stanford CoreNLP的文件夹，并执行以下命令：

java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000

这将启动一个Stanford CoreNLP服务器，可以通过端口9000进行访问。

3. 使用Python调用Stanford CoreNLP

使用Python，您可以使用下面的代码来连接到Stanford CoreNLP服务器并运行依存句法分析：

import requests
import json

def dependency_parse(sentence):
    url = "http://localhost:9000"
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    data = {
        "annotators": "depparse",
        "outputFormat": "json",
        "text": sentence
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
    return response.json()

sentence = "I love natural language processing."
result = dependency_parse(sentence)
print(result)

此代码将返回一个包含依存句法分析结果的JSON对象。您可以使用Python解析它并对其进行处理。

注意：在使用Python连接到Stanford CoreNLP服务器之前，请确保已经启动了服务器。