在解决烽火台问题时，我们可以采用动态规划的方法。动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。在动态规划中，我们会遇到选择与不选择两种策略，通过比较这两种策略可以找到最优解。
烽火台问题是一个典型的优化问题，目标是选择一组烽火台使得示警效果最大化，同时保证所选烽火台之间不会相互影响。要实现这一目标，我们可以采用以下步骤：
需要读取烽火台的位置、示警范围和示警效果等数据。接下来，初始化一个数组，用于存储到当前烽火台为止的最大示警效果和。然后，从第一个烽火台开始，逐个考虑每个烽火台是否被选择。对于每个烽火台，我们需要确定是否选择当前烽火台。这里有两种情况需要分析：
情况一：不选择当前烽火台。如果当前烽火台不被选择，那么到达当前烽火台的最大示警效果和将等于到达前一个烽火台的最大示警效果和。
情况二：选择当前烽火台。在这种情况下，我们需要找到与当前烽火台不冲突的最后一个烽火台。这是通过二分查找法实现的，目的是为了保证所选的烽火台之间不会相互影响。一旦找到这样一个烽火台，就可以通过当前烽火台的示警效果与该烽火台的最大示警效果和相加，得到一个新的示警效果和。如果这个新的示警效果和比当前记录的更大，则更新最大示警效果和。
最终，遍历完所有烽火台后，dp数组的最后一个元素将包含到所有烽火台为止的最大示警效果和，这就是我们要找的最优解。
通过上述方法，我们可以有效地找到选择烽火台的最优策略，使得示警效果最大化，并且确保所选烽火台之间不相互影响。这种方法比暴力枚举所有可能的组合要高效得多。
现在，我们来实现这一过程。具体代码使用C++编写，首先包括必要的头文件，并使用std命名空间。然后定义一个findLastCompatible函数，该函数通过二分查找的方式找到最后一个与当前烽火台不冲突的烽火台索引。接着，在main函数中，我们读取烽火台的位置、示警范围和示警效果，并初始化dp数组。之后，通过两层循环来填充dp数组，一层循环用于枚举烽火台，另一层用于枚举选择策略。输出最大示警效果和，即dp数组的最后一个元素。
这种方法不仅适用于烽火台问题，还能推广到其他需要在多个候选对象中做出选择，以达到某种最优效果的问题。通过动态规划，可以极大地提高解决这类问题的效率。
