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题目来自牛客网的华为机试题库，本题目为中等题HJ16 购物单
HJ16 购物单
描述
王强决定把年终奖用于购物，他把想买的物品分为两类：主件与附件，附件是从属于某个主件的，下表就是一些主件与附件的例子：
如果要买归类为附件的物品，必须先买该附件所属的主件，且每件物品只能购买一次。
每个主件可以有 0 个、 1 个或 2 个附件。附件不再有从属于自己的附件。
王强查到了每件物品的价格（都是 10 元的整数倍），而他只有 N 元的预算。除此之外，他给每件物品规定了一个重要度，用整数 1 ~ 5 表示。他希望在花费不超过 N 元的前提下，使自己的满意度达到最大。
满意度是指所购买的每件物品的价格与重要度的乘积的总和，假设设第ii件物品的价格为v[i]v[i]，重要度为w[i]w[i]，共选中了kk件物品，编号依次为j_1,j_2,...,j_kj1,j2,...,jk，则满意度为：v[j_1]*w[j_1]+v[j_2]*w[j_2]+ … +v[j_k]*w[j_k]v[j1]∗w[j1]+v[j2]∗w[j2]+…+v[jk]∗w[jk]。（其中 * 为乘号）
请你帮助王强计算可获得的最大的满意度。
输入描述：
输入的第 1 行，为两个正整数N，m，用一个空格隔开： （其中 N （ N<32000 ）表示总钱数， m （m <60 ）为可购买的物品的个数。）从第 2 行到第 m+1 行，第 j 行给出了编号为 j-1 的物品的基本数据，每行有 3 个非负整数 v p q （其中 v 表示该物品的价格（ v<10000 ）， p 表示该物品的重要度（ 1 ~ 5 ）， q 表示该物品是主件还是附件。如果 q=0 ，表示该物品为主件，如果 q>0 ，表示该物品为附件， q 是所属主件的编号）
输出描述：
输出一个正整数，为张强可以获得的最大的满意度。
示例1
输入：
1000 5
800 2 0
400 5 1
300 5 1
400 3 0
500 2 0
复制
输出：
2200
示例2
输入：
50 5
20 3 5
20 3 5
10 3 0
10 2 0
10 1 0
输出：
130
说明：
由第1行可知总钱数N为50以及希望购买的物品个数m为5；
第2和第3行的q为5，说明它们都是编号为5的物品的附件；
第4~6行的q都为0，说明它们都是主件，它们的编号依次为3~5；
所以物品的价格与重要度乘积的总和的最大值为10*1+20*3+20*3=130
加了一个条件，必须要有主件才能采购附件，所以先把主件和附件组合在一起，再按照背包法来处理
代码
n,m = map(int,input().split())
zj = {}
fj = {}
for i in range(m):
q, v, z = map(int, input().split())
if z == 0:
id = i+ 1
zj[id] = [q, v]
else:
if z in fj:
fj[z].append([q, v])
else:
fj[z] = [[q, v]]
moy = [[]]
val = [[]]
for key in zj:
moy_temp = []
val_temp = []
moy_temp.append(zj[key][0])
val_temp.append(zj[key][0]*zj[key][1])
if key in fj:
moy_temp.append(moy_temp[0]+fj[key][0][0])
val_temp.append(val_temp[0]+fj[key][0][0]*fj[key][0][1])
if len(fj[key]) > 1:
moy_temp.append(moy_temp[0]+fj[key][1][0])
val_temp.append(val_temp[0]+fj[key][1][0]*fj[key][1][1])
moy_temp.append(moy_temp[0]+fj[key][0][0]+fj[key][1][0])
val_temp.append(val_temp[0]+fj[key][0][0]*fj[key][0][1]+fj[key][1][0]*fj[key][1][1])
moy.append(moy_temp)
val.append(val_temp)
j_num = n // 10
i_num = len(zj)
dp = [[0]*(j_num+1) for _ in range(i_num+1)]
for i in range(1, i_num+1):
for j in range(1, j_num+1):
pre_max = dp[i-1][j]
for x in range(len(moy[i])):
if j*10 - moy[i][x] >= 0:
pre_max = max(pre_max, dp[i-1][(j*10 - moy[i][x])//10]+val[i][x])
dp[i][j] = pre_max
print(dp[i_num][j_num])
