动态规划求解幸运茶收益最大化问题

"""\n该题可以使用动态规划的思想进行求解。\n\n首先，我们定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示第i天前j个人的最大收益。\n\n接下来，我们考虑第i天的情况。对于第i天的每一个人，我们可以选择将其分到已有的某一组中，或者创建一个新的组。如果将第i天的人放入已有的某一组中，那么第i天的收益就等于第i-1天的收益加上这个人的喜爱度k。如果创建一个新的组，那么第i天的收益就等于第i-1天的收益加上这个人的喜爱度k加上p（幸运茶的成本）。\n\n因此，我们可以得到状态转移方程：\n\ndp[i][j] = max(dp[i-1][j] + k, dp[i-1][j-1] + k + p)\n\n其中，dp[i-1][j]表示将第i天的人放入已有的某一组中，dp[i-1][j-1]表示创建一个新的组。\n\n最终的结果就是dp[n][m]，表示第n天前m个人的最大收益。\n\n根据上述思路，我们可以编写如下的动态规划代码：\n\npython\n\nn, m, p, k, r = map(int, input().split())\ndp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]\nfor i in range(1, n + 1):\n for j in range(1, m + 1):\n dp[i][j] = max(dp[i-1][j] + k, dp[i-1][j-1] + k + p)\nresult = dp[n][m]\nprint(result)\n\n\n时间复杂度分析：动态规划的时间复杂度为O(nm)，其中n为天数，m为顾客数量。\n"""