本文探讨了XDU的鹰蛋实验问题，这是一个经典的动态规划(DP)问题。通过理解题意，作者解释了如何使用DP状态转移方程解决这个问题，尽管初始解决方案的时间复杂度高达O(N^3)。通过对问题的深入思考，作者发现当鸟蛋数量足够多（例如10个）时，可以模拟二分查找，将时间复杂度降低到O(log N)。最终，文章提供了问题的优化解决方案和代码实现。
题目链接：http://acm.xidian.edu.cn/problem.php?id=1007
题意：给定鸟蛋的数目和楼层数，确定鸟蛋的硬度。
这应该是一个比较经典的Dp了，看了别人朱晨光的论文，也就只能写个N^2 long N的算法了。
这篇文章让我懂了 log N的意思：鹰蛋实验
自己的理解：首先题目给定的有两个变量，我们可以很容想到一个式子：dp[i][j]，但是，该如何对这个式子进行状态定义呢？用dp[i][j]表示：用i个鸟蛋进行楼层数为j（实际上楼层的最高层也就是j层了）的实验所需要的最多次数（就是题目要求的）。那么状态转移是怎样的呢？显然，第j层已经是最上面的那层了，那么在进行第j层实验之前，肯定会由下面的某个层转移得到，到底是那个层，我们并不确定，那么，我们就枚举j前面的每一个层就行了，假设其中一个楼层为w（w<=j），则用两种情况：
一：从第w层丢下去的鸟蛋破了，则dp[i][j]只能由w层下面的层数来决定：鸟蛋数为i-1，楼层数为w-1的实验来决定，这就是一个子问题了。
二：从第w层丢下去的鸟蛋没有破，则dp[i][j]只能由w层上边的层数来决定了，也就是：鸟蛋数为i，楼层数为j-w的实验决定，这又是一个子问题。
所以可以得到一个状态转移方程：
dp[i][j]=min(max{dp[i-1][w-1],dp
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