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为了解决这个问题，我们需要找到一种方法来最大化从n排柜子中取出m个瓷器的总价值。每次只能从一排中取出最左边或最右边的瓷器。我们可以使用动态规划结合预处理来解决这个问题。

方法思路

解决代码

import sys
def main():
    n, m = map(int, sys.stdin.readline().split())
    t = [0] * (n + 1)  # t[i]表示第i排的总瓷器数
    a = [ [0]*(100 + 1) for _ in range(n + 1)]  # a[i][j]表示第i排取j个瓷器的最大总价值
    for i in range(1, n+1):
        s = int(sys.stdin.readline())
        values = list(map(int, sys.stdin.readline().split()))
        t[i] = s
        pre_sum = [0] * (s + 1)
        suf_sum = [0] * (s + 1)
        for j in range(1, s+1):
            pre_sum[j] = pre_sum[j-1] + values[j-1]
        for j in range(1, s+1):
            suf_sum[j] = suf_sum[j-1] + values[s - j]
        # 计算qu[i][k]：取k个瓷器的最大价值
        qu = [0] * (s + 1)
        for k in range(0, s + 1):
            max_val = 0
            for p in range(0, k + 1):
                if p > s or (k - p) > s:
                    continue
                current = pre_sum[p] + (suf_sum[k - p] - pre_sum[s - (k - p)])
                if current > max_val:
                    max_val = current
            # 比较pre_sum[k]和suf_sum[k]
            max_val = max(max_val, pre_sum[k], suf_sum[k])
            qu[k] = max_val
        a[i] = qu
    # 初始化动态规划数组
    dp = [ [0]*(m+1) for _ in range(n+1)]
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(0, m+1):
            for k in range(0, min(t[i], j) + 1):
                if j - k >= 0:
                    if dp[i-1][j - k] + a[i][k] > dp[i][j]:
                        dp[i][j] = dp[i-1][j - k] + a[i][k]
    print(dp[n][m])
if __name__ == "__main__":
    main()

代码解释

通过这种方法，我们可以在合理的时间内找到最大价值的解决方案。