本文共 1783 字，大约阅读时间需要 5 分钟。

为了求解在至少提升m点智力值的情况下，所做题目代码量之和乘以无聊值之和的最小值，我们可以使用动态规划的方法。以下是详细的解决方案：

方法思路

我们可以定义一个动态规划数组dp[k]，其中dp[k]表示总智力为k的情况下，最小的代码量之和乘以无聊值之和的值。初始时，总智力为0时，乘积为0，其余情况下初始化为一个非常大的值（如无穷大）。然后，对于每一道题目，我们遍历可能的总智力值，考虑是否加入这道题目，并更新动态规划数组。

具体步骤如下：

解决代码

def main():    import sys    input = sys.stdin.read    data = input().split()        n = int(data[0])    m = int(data[1])        a = []    b = []    c = []    index = 2    for _ in range(n):        ai = int(data[index])        bi = int(data[index+1])        ci = int(data[index+2])        a.append(ai)        b.append(bi)        c.append(ci)        index += 3        # Initialize DP    dp = [float('inf')] * (m + max(a))    dp[0] = 0        for i in range(n):        ai = a[i]        bi = b[i]        ci = c[i]                # 遍历所有可能的当前总智力值        for k in range(m + max(a), -1, -1):            if dp[k] != float('inf'):                new_k = k + ai                if new_k > m + max(a):                    continue                new_b = bi                new_c = ci                new_product = dp[k] + new_b * new_c                if new_product < dp[new_k]:                    dp[new_k] = new_product        # 找到所有k >= m的最小值    min_product = float('inf')    for k in range(m, m + max(a) + 1):        if dp[k] < min_product:            min_product = dp[k]        print(min_product)if __name__ == "__main__":    main()

代码解释

通过这种方法，我们可以高效地找到在至少提升m点智力值的情况下，代码量之和乘以无聊值之和的最小值。

转载地址：http://wacq.baihongyu.com/