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为了解决这个问题，我们需要计算小L在选择物品时，使得选出来的总喜欢值大于给定的值M的方案数。每类物品最多只能选择一个物品，可以不选。

方法思路

我们可以使用动态规划的方法来解决这个问题。具体步骤如下：

这种方法通过逐层处理每个层级，并记录当前的总和，避免了重复计算，并且在处理v超过M的情况时，可以立即计入结果，从而减少计算量。

解决代码

def main():    import sys    input = sys.stdin.read().split()    ptr = 0    while ptr < len(input):        k = int(input[ptr])        M = int(input[ptr+1])        ptr +=2        layers = []        for _ in range(k):            ai = int(input[ptr])            vs = list(map(int, input[ptr+1:ptr+1+ai]))            layers.append(vs)            ptr += 1 + ai        result = 0        dp_current = {0:1}        for vs in layers:            dp_next = {}            for v, count in dp_current.items():                for vj in vs:                    new_v = v + vj                    if new_v > M:                        result += count                    else:                        if new_v in dp_next:                            dp_next[new_v] += count                        else:                            dp_next[new_v] = count            dp_current = dp_next        print(result)if __name__ == "__main__":    main()

代码解释

这种方法有效地计算了满足条件的方案数，避免了重复计算，并且在处理较大值时表现良好。

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