hihocoder:完全背包

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描述

且说之前的故事里，小Hi和小Ho费劲心思终于拿到了茫茫多的奖券！而现在，终于到了小Ho领取奖励的时刻了！

等等，这段故事为何似曾相识？这就要从平行宇宙理论说起了………总而言之，在另一个宇宙中，小Ho面临的问题发生了细微的变化！

小Ho现在手上有M张奖券，而奖品区有N种奖品，分别标号为1到N，其中第i种奖品需要need(i)张奖券进行兑换，并且可以兑换无数次，为了使得辛苦得到的奖券不白白浪费，小Ho给每件奖品都评了分，其中第i件奖品的评分值为value(i),表示他对这件奖品的喜好值。现在他想知道，凭借他手上的这些奖券，可以换到哪些奖品，使得这些奖品的喜好值之和能够最大。

提示一： 切，不就是0~1变成了0~K么

提示二：强迫症患者总是会将状态转移方程优化一遍又一遍

提示三：同样不要忘了优化空间哦！

输入

每个测试点（输入文件）有且仅有一组测试数据。

每组测试数据的第一行为两个正整数N和M,表示奖品的种数，以及小Ho手中的奖券数。

接下来的n行描述每一行描述一种奖品，其中第i行为两个整数need(i)和value(i)，意义如前文所述。

测试数据保证

对于100%的数据，N的值不超过500，M的值不超过10^5

对于100%的数据，need(i)不超过2*10^5, value(i)不超过10^3

输出

对于每组测试数据，输出一个整数Ans，表示小Ho可以获得的总喜好值。

样例输入

5 1000
144 990
487 436
210 673
567 58
1056 897

样例输出

5940

import java.util.*;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        Scanner cin = new Scanner(System.in);
        int n = 0;
        int pack = 0;
        n = cin.nextInt();
        pack = cin.nextInt();
        int value[] = new int[n];
        int weight[] = new int[n];
		int dp[] = new int[pack + 1];
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            weight[i] = cin.nextInt();
            value[i] = cin.nextInt();
        }
		for(int i = 0; i < n; ++i){
			for(int j = weight[i]; j <= pack; ++j){
				if(dp[j] < dp[j - weight[i]] + value[i]){
					dp[j] = dp[j - weight[i]] + value[i];
				}
			}
		}
        System.out.println(dp[pack]);
	}
}