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这道题是一个背包问题，需要用动态规划的方法来解决。

首先，我们定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示在前i个愿望中，花费不超过j元钱的情况下，最多可以实现的愿望个数。

然后，我们可以通过以下状态转移方程来计算dp数组的值：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-m[i]] + 1)

其中m[i]表示第i个愿望所需要的金钱，即第i行的第一个数。

根据转移方程，我们可以使用一个双重循环来计算dp数组的值。外层循环遍历愿望的个数i，内层循环遍历金钱的范围j。

最后，dp[n][M]就是我们要求的答案，即在手上剩余M元钱的情况下，最多可以实现的愿望个数。

下面是具体的代码实现：

n, M, T = map(int, input().split())  # 输入n, M, T
wishes = []  # 存储愿望的金钱和时间
for _ in range(n):
    m, t = map(int, input().split())
    wishes.append((m, t))

dp = [[0] * (M+1) for _ in range(n+1)]  # 初始化dp数组

for i in range(1, n+1):
    for j in range(1, M+1):
        dp[i][j] = dp[i-1][j]  # 不选择第i个愿望
        if j >= wishes[i-1][0] and T >= wishes[i-1][1]:
            dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-wishes[i-1][0]] + 1)  # 选择第i个愿望

print(dp[n][M])  # 输出结果

这样，我们就可以通过动态规划的方法解决这道题目了