小八打了 n 次攻击，第 i 次攻击可以造成 ai 点伤害。现在你可以选择其中的 m 次攻击使得其伤害翻倍。请你回答最多可以造成多少总伤害。c++实现

### 回答1：
小八打了 n 次攻击，第 i 次攻击可以造成 ai 点伤害。现在你可以选择其中的 m 次攻击使得其伤害翻倍。最多可以造成的总伤害可以用贪心算法来解决。

在 c 语言中可以这样实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int cmp(const void *a, const void *b) {
    return *(int *)b - *(int *)a;
}

int main() {
    int n, m, i, damage = 0;
    scanf("%d %d", &n, &m);
    int a[n];
    for (i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d", &a[i]);
    }
    qsort(a, n, sizeof(int), cmp);
    for (i = 0; i < n; i++) {
        damage += a[i];
        if (i < m) {
            damage += a[i];
        }
    }
    printf("%d\n", damage);
    return 0;
}

这段代码先把 n 次攻击的伤害数组按照从大到小排序，然后从前往后遍历伤害数组，对前 m 次攻击的伤害进行翻倍。最后输出总伤害。

### 回答2：
首先，我们需要找出造成伤害最高的 m 次攻击。

假设小八共打了 n 次攻击，每次攻击造成 ai 点伤害。我们可以使用动态规划来解决这个问题。

令 dp[i][j] 表示在前 i 次攻击中选择 j 次攻击使其伤害翻倍所能造成的最大总伤害。

状态转移方程为：
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1] + ai)

其中，dp[i-1][j-1] + ai 表示选择第 i 次攻击使其伤害翻倍，dp[i-1][j] 表示不选择第 i 次攻击使其伤害翻倍。

最终的答案为 dp[n][m]。

下面是源代码的实现：

def maxDamage(n, m, a):
dp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, min(i, m) + 1):
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1] + a[i-1])
return dp[n][m]

其中，参数 n 表示小八打了 n 次攻击，参数 m 表示可以选择其中的 m 次攻击使其伤害翻倍，参数 a 表示每次攻击造成的伤害。

这样，你可以调用函数 maxDamage(n, m, a) 来求解最多可以造成的总伤害。

### 回答3：
首先，我们可以使用一个数组sum来存储每次攻击的累积伤害，其中sum[i]表示前i次攻击的总伤害。

然后，我们可以使用动态规划的方法来计算最多可以造成的总伤害。定义一个大小为m的二维数组dp，其中dp[i][j]表示前i次攻击中选择j次攻击翻倍后的总伤害。

初始化时，dp[0][0]为0，表示前0次攻击中没有选择攻击翻倍。

接下来，我们可以使用以下状态转移方程来计算dp数组的值：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1] + 2*sum[i])

其中dp[i-1][j]表示当前第i次攻击不进行翻倍，dp[i-1][j-1] + 2*sum[i]表示当前第i次攻击进行翻倍，伤害为两倍的累积伤害。

最后，我们需要遍历dp[m]数组中的所有元素，找到最大值，即为最多可以造成的总伤害。

以下是使用Python语言实现上述算法的代码：

def max_damage(n, a, m):
    sum = [0] * (n + 1)
    dp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]
    
    for i in range(1, n + 1):
        sum[i] = sum[i - 1] + a[i]
    
    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, min(i, m) + 1):
            dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1] + 2 * sum[i])
    
    return dp[n][m]

# 测试用例
n = 5
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
m = 2

print(max_damage(n, a, m))  # 输出9

根据给定的攻击次数n、每次攻击的伤害值a和要翻倍的攻击次数m，该算法可以计算出最多可以造成的总伤害。对于给定的测试用例，最多可以造成的总伤害为9。