有 N 堆石头排成一排，第 i 堆中有 stones[i] 块石头。
每次移动（move）需要将连续的 K 堆石头合并为一堆，而这个移动的成本为这 K 堆石头的总数。
找出把所有石头合并成一堆的最低成本。如果不可能，返回 -1 。
示例 1：
输入：stones = [3,2,4,1], K = 2
输出：20
解释：
从 [3, 2, 4, 1] 开始。
合并 [3, 2]，成本为 5，剩下 [5, 4, 1]。
合并 [4, 1]，成本为 5，剩下 [5, 5]。
合并 [5, 5]，成本为 10，剩下 [10]。
总成本 20，这是可能的最小值。
示例 2：
输入：stones = [3,2,4,1], K = 3
输出：-1
解释：任何合并操作后，都会剩下 2 堆，我们无法再进行合并。所以这项任务是不可能完成的。.
示例 3：
输入：stones = [3,5,1,2,6], K = 3
输出：25
解释：
从 [3, 5, 1, 2, 6] 开始。
合并 [5, 1, 2]，成本为 8，剩下 [3, 8, 6]。
合并 [3, 8, 6]，成本为 17，剩下 [17]。
总成本 25，这是可能的最小值。
提示：
1 <= stones.length <= 30
2 <= K <= 30
1 <= stones[i] <= 100
思路：典型的区间dp题，和这道题非常类似，只是每次取两个变为每次取k个，道理是一样的。定义dp[i][j]表示区间[i,j]合并为1个数的最小成本。
class Solution {
public int mergeStones(int[] stones, int K) {
int n=stones.length;
if((n-1)%(K-1)!=0)
return -1;
int[] sum=new int[n+1];
int[][] dp=new int[n][n];
for(int i=1;i<=n;i++)
sum[i]=sum[i-1]+stones[i-1];
for(int len=K;len<=n;len++)
for(int i=0;i<=n-len;i++) {
int j=i+len-1;
dp[i][j]=100000000;
for(int k=i;k<j;k+=K-1) {
if((len-1)%(K-1)==0)
dp[i][j]=Math.min(dp[i][j], dp[i][k]+dp[k+1][j]+sum[j+1]-sum[i]);
else
dp[i][j]=Math.min(dp[i][j], dp[i][k]+dp[k+1][j]);
}
}
return dp[0][n-1];
}
}
