无人机是一个极富挑战性的高技术密集型科学研究项目 无人机可以携带有限的能量 在飞行过程中，无人机需要消耗一定能量，连续飞行的路程越长，其飞行的速度就越慢 在对 n 种不同类型的无人机作性能测试时，测定出每个无人机连续飞行1米，2米，…，k 米所用的时间 现在要对这 n 个无人机进行接力飞行实验 飞行的总长度为 m 米 规定每个无人机只能飞行1次，每次至少飞行1 米，最多飞行 k 米，而且每个无人机飞行的长度必须是整数，即只能在整米处接力。安排每个无人机飞行适当的长度，使完成接力飞行用的时间最短。 给定n (<=2000)个无人机接力飞行的总高度m，及每个无人机连续飞行1 米，2 米，…，k米所用的时间，编程计算最优接力飞行 。第一行是正整数n (<=2000) ，k (<=2000)和m (<=10000)分别表示无人机的个数，每个无人机最多可以飞行的长度，以及飞行的总长度。 接下来的 n 行中，每行有 k 个正整数，分别表示每个无人机连续飞行1米，2米，…，k 米所用的时间

这是一个经典的动态规划问题，可以使用DP算法来解决。我们可以定义一个二维数组dp[i][j]，表示前i个无人机完成接力飞行，最后一个无人机在第j米结束的最短时间。那么状态转移方程为：

dp[i][j] = min(dp[i-1][k] + cost[i][j-k])，其中k的范围是[max(0, j-k), min(j-1, k-1)]，cost[i][j-k]表示第i个无人机从第j-k+1米到第j米飞行需要的时间。

最终答案即为dp[n][m]。

这个问题的时间复杂度为O(nmk)，可以通过本地测试，但是如果数据规模较大，可能会超时。可以考虑进行优化，例如使用滚动数组、二分优化等。