或许类似背包问题的题，抛砖引玉，期待大神指点（python)

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mercury_1t/article/details/100840832

本文探讨一个衣物选择优化问题，类似于01背包问题，要求在限定总价格和总件数的条件下，选出价值最大的衣物组合。作者提出一种解法，但认为存在效率问题，希望能引发更多高效解决方案的讨论。文中提供了样例输入和期望输出，以辅助理解问题和解法。

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2020小红书，前两道很快做出来了，但是第三题考试的时候没做出来，当时满脑子都觉得跟01背包特别像，但是本来掌握的也不是很好，没能成功套上去。

这会写了一种解法，感觉已经不是动态规划了，而且for循环过多。希望抛砖引玉，学习更好的解法。

题目是一共N件衣服，每件有价格和价值两个属性，限定荷包（总价格不能超过B）和衣柜（总件数不能超过S），求价值最大的方案，如果价值最大有几个方案，取其中价格最低的，如果还相同，取衣服件数少的。

思路：本来是想前i件取j件，然后用一个tuple保存当前最大价值及对应的价格，但是考虑到取下一件的时候，对i-1,j-1的情况，可能最大价值下的价格加当前价格会超，但是取另外j-1件就不超，且价值会大于不取当前的策略，所以还是准备用三维数组，保存前i件取j件且价格为k时的价值。后续除了取第一件的时候会在原来价值0的基础上做，其他的需要k循环时检测，价值0的就不考虑了

import sys
N,B,S = list(map(int,input().split()))
P = [0]*N
V = [0]*N
for i in range(N):
    inputline = list(map(int,input().split()))
    P[i],V[i] = inputline

# 特例，只要找一件衣服
if S==1:
    res = [0,0]
    for i in range(N):
        if P[i] < B and V