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为了解决这个问题，我们需要将一个环状数列的记忆碎片合并成一个最大的美好程度，同时使得总代价（合并操作的代价之和）最小。每次合并两个相邻的碎片，新的碎片的美好程度为两者的和，合并代价为两者的和。
问题分析：
动态规划：
环状结构处理：
n = int(input())A = list(map(int, input().split()))prefix = [0] * (n + 1)for i in range(n): prefix[i + 1] = prefix[i] + A[i]dp = [0] * (n + 1)min_val = 0 # dp[0] - prefix[0] = 0for i in range(1, n + 1): dp[i] = prefix[i] + min_val current = dp[i] - prefix[i] if current < min_val: min_val = currentmin_cost = float('inf')for k in range(n): left = dp[k] right = dp[n - k] cost = left + right + A[k] + A[0] if cost < min_cost: min_cost = costprint(min_cost) n 和数列 A。prefix，用于快速计算任意区间和。dp，其中 dp[i] 表示前 i 个元素的最小代价。k，计算分割后的两部分代价之和加上分割点处的代价，选择最小的总代价。该方法通过动态规划处理直线结构，然后遍历所有分割点找到环状结构的最优解，确保总代价最小。
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