洛谷 2 团队功能：最大化 kkksc03 实现愿望数量的背包问题

这道题是一个背包问题，需要用动态规划的方法来解决。\n\n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。\n\n然后，我们可以通过以下状态转移方程来计算dp数组的值：\n\n\ndp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-m[i]] + 1)\n\n\n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。\n\n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。\n\n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。\n\n下面是具体的代码实现：\n\npython\nn, M, T = map(int, input().split()) # 输入n, M, T\nwishes = [] # 存储愿望的金钱和时间\nfor _ in range(n):\n m, t = map(int, input().split())\n wishes.append((m, t))\n\ndp = [[0] * (M+1) for _ in range(n+1)] # 初始化dp数组\n\nfor i in range(1, n+1):\n for j in range(1, M+1):\n dp[i][j] = dp[i-1][j] # 不选择第i个愿望\n if j >= wishes[i-1][0] and T >= wishes[i-1][1]:\n dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-wishes[i-1][0]] + 1) # 选择第i个愿望\n\nprint(dp[n][M]) # 输出结果\n\n\n这样，我们就可以通过动态规划的方法解决这道题目了。