三元组乘积的最小和，其中中间元素使用动态规划被移除

三元组乘积的最小和是指给定一个由整数组成的三元组列表，每个三元组包含三个整数，我们需要找到一个最小的和，使得每个三元组中的中间元素被移除后，剩下的两个元素的乘积最小。

为了解决这个问题，我们可以使用动态规划的方法。首先，我们定义一个二维数组dp，其中dpi表示从第i个三元组到第j个三元组之间的最小和。然后，我们可以使用以下递推关系来计算dpi的值：

dpi = min(dpi + dpk+1 + numsinumsknumsj)

其中，k表示从i到j之间的分割点，numsi表示第i个三元组的第一个元素，numsk表示第k个三元组的第二个元素，numsj表示第j个三元组的第三个元素。

接下来，我们需要确定动态规划的边界条件。当i=j时，dpi为0，因为只有一个三元组时，中间元素已经被移除，所以没有乘积。当j=i+1时，dpi为0，因为只有两个三元组时，中间元素被移除后，剩下的两个元素的乘积也为0。

最后，我们可以通过填充dp数组来计算最小和。我们可以使用两层循环，外层循环控制三元组的长度，内层循环控制起始位置。具体的代码实现如下：

def minSumOfTripletProduct(nums):
    n = len(nums)
    dp = [[0] * n for _ in range(n)]
    
    for length in range(2, n):
        for i in range(n - length):
            j = i + length
            dp[i][j] = float('inf')
            for k in range(i, j):
                dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k+1][j] + nums[i][0]*nums[k][1]*nums[j][2])
    
    return dp[0][n-1]

这样，我们就可以通过调用minSumOfTripletProduct函数来计算给定三元组列表的最小和了。

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