###template###
import sys
def input(): return sys.stdin.readline().rstrip()
from collections import defaultdict, Counter
from itertools import product, groupby, count, permutations, combinations
from math import pi, sqrt, ceil, floor
from collections import deque
from bisect import bisect, bisect_left, bisect_right
from string import ascii_lowercase
import heapq
INF = float("inf")
sys.setrecursionlimit(10**7)
# 4近傍（右, 下, 左, 上）
dy = [0, -1, 0, 1]
dx = [1, 0, -1, 0]
def inside(y: int, x: int, H: int, W: int) -> bool: return 0 <= y < H and 0 <= x < W
def mi(): return map(int, input().split())
def ii(): return int(input())
###template###

N, D = mi()

#As[i] = [各都市のコスト,各都市の番号]
#0-indexed
As = [[a, i] for i, a in enumerate(list(mi()))]

#Union-Find ****0スタートなので注意！****
class UnionFind():
  # 作りたい要素数（ノードの数）nで初期化
  # 使用するインスタンス変数の初期化
  def __init__(self, n):
    self.n = n
    # root[x]<0ならそのノードが根かつその値が木の要素数
    # rootノードでその木の要素数を記録する
    self.root = [-1]*(n) #元々はn+1になっていたが、nにした（n+1なら1スタートで使えるかもしれないが、Count_Trees()がおかしくなるのでやめた）
    # 木をくっつける時にアンバランスにならないように調整する
    self.rnk = [0]*(n) #元々はn+1になっていたが、nにした

  # ノードxのrootノードを見つける
  def Find_Root(self, x):
    if(self.root[x] < 0):
      return x
    else:
      # ついでに経路圧縮（調べた辺を根に直接つなぎ直す）をかけておく
      self.root[x] = self.Find_Root(self.root[x])
      return self.root[x]

  # 木の併合、入力は併合したい集合に属する各ノード
  def Unite(self, x, y):
    # 入力ノードのrootノードを見つける
    x = self.Find_Root(x)
    y = self.Find_Root(y)
    # すでに同じ木に属していた場合、何もしないで返す
    if(x == y):
      return
    # 違う木に属していた場合rnkを見てくっつける方を決める
    elif(self.rnk[x] > self.rnk[y]):
      self.root[x] += self.root[y] #要素数を足す(根のrootは"-要素数")
      self.root[y] = x #ノードyの親をx（新しい集合の根）とする
    else:
      self.root[y] += self.root[x] #要素数を足す
      self.root[x] = y
      # rnkが同じ（深さに差がない場合）は1増やす（根(rnk1)+繋げる集合のrnkということで、1増えることになる）
      if(self.rnk[x] == self.rnk[y]):
          self.rnk[y] += 1

  # xとyが同じグループに属するか判断
  def isSameGroup(self, x, y):
    return self.Find_Root(x) == self.Find_Root(y)

  # ノードxが属する木のサイズを返す（根ノードの.root[idx]を-符号を外して返すだけ
  def Count(self, x):
    return -self.root[self.Find_Root(x)] #-符号を外す

#As_規模降順 = [各都市の規模, 各都市の番号（降順ソート前の番号）]
from operator import itemgetter
As_costdescending = sorted(As, key=itemgetter(0), reverse=True)

#SegTreeはやめて、累積最小値を使う
cummin_left = [0] * N
cummin_right = [0] * N

tmpmin = INF
tmpminidx = -1
for i in range(0, N-1): #leftなので、0~N-2を更新
  if (N-i)*D+As[i][0] <= tmpmin:
    tmpmin = (N-i)*D+As[i][0]
    tmpminidx = i
  cummin_left[i] = tmpminidx

tmpmin = INF
tmpminidx = -1
for i in range(N-1, 0, -1): #rightなので、N-1~1を更新
#  print(i+As[i][0])
  if i*D+As[i][0] <= tmpmin:
    tmpmin = i*D+As[i][0]
    tmpminidx = i
  cummin_right[i] = tmpminidx

#print(cummin_left)
#print(cummin_right)
#[(cost, idx, adjidx), ...]
edge_candidates = []

for a, o_idx in As_costdescending: #o_idx:降順にする前のidx
  if o_idx == 0: #右だけを見る
    rightmin_oidx = cummin_right[1]
    edge_candidates.append((abs(o_idx-rightmin_oidx)*D+a+As[rightmin_oidx][0], o_idx, rightmin_oidx))
  elif o_idx == N-1: #左だけを見る
    leftmin_oidx = cummin_left[N-2]
    edge_candidates.append((abs(o_idx-leftmin_oidx)*D+a+As[leftmin_oidx][0], o_idx, leftmin_oidx))
  else:
    leftmin_oidx = cummin_left[o_idx-1]
#    print('+0:', o_idx)
#    print('+1:', o_idx+1, cummin_right[o_idx+1])
    rightmin_oidx = cummin_right[o_idx+1]
    edge_candidates.append((abs(o_idx-leftmin_oidx)*D+a+As[leftmin_oidx][0], o_idx, leftmin_oidx))
    edge_candidates.append((abs(o_idx-rightmin_oidx)*D+a+As[rightmin_oidx][0], o_idx, rightmin_oidx))


heapq.heapify(edge_candidates)

#上でできた配列に対してクラスカル法を適用して最小全域木（のコスト総和）を求める
#Union-Findを使ったクラスカル法
uf = UnionFind(N)
ans = 0
while edge_candidates:
  c, idx, adjidx = heapq.heappop(edge_candidates)
  if not uf.isSameGroup(idx, adjidx):
    ans += c
    uf.Unite(idx, adjidx)

print(ans)



