口袋可以装下体积总和为 m 的宝石。 一共有 n+1 种不同的宝石。第 i (1≤i≤n) 种宝石一共有 ai 颗，每一颗的体积都是 bi（保证 bi=2x，其中 x 是一个正整数，2x 表示 x 个 2 的乘积，比如说 24=2×2×2×2）。第 n+1 种宝石有无限多颗，每一颗的体积都是 1。 现在蜗蜗想用数量最少的宝石装满口袋，请求出蜗蜗最少要使用多少颗宝石。 输入格式 第一行一个正整数 test 表示数据组数。 对于每组数据，第一行两个整数 n,m。接下来 n 行，每行两个整数 ai,bi 分别表示一种宝石的数量和体积。 输出格式 对于每组数据，输出一行一个整数，表示蜗蜗最少要使用多少颗宝石。 样例输入 2 2 7 1 2 1 4 2 6 1 2 1 4 样例输出 3 2 数据规模 对于 30% 的数据，保证所有的 ai=1。 对于 100% 的数据，保证 1≤test≤105,1≤n≤31,0≤m<231,1≤ai<231,2≤bi<231，bi 已经从小到大排好序了并且两两不同。 c++不用vector不用动态规划 时间限制1秒 空间限制1024MB

你可以尝试使用贪心算法来解决这个问题。

首先，我们将所有宝石按照体积从小到大排序。

然后，我们从最小的宝石开始，次判断能否放入口袋中。如果能放入，我们就将宝石放入口袋，并将宝石的数量加到结果中。如果不能放入，我们就放弃该宝石，并判断下一个宝石。

具体的实现如下：

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int MAXN = 35;

struct Gem {
    int num;
    int volume;
};

bool compare(Gem a, Gem b) {
    return a.volume < b.volume;
}

int main() {
    int test;
    cin >> test;
    while (test--) {
        int n, m;
        cin >> n >> m;
        
        Gem gems[MAXN];
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            cin >> gems[i].num >> gems[i].volume;
        }

        sort(gems + 1, gems + n + 1, compare);

        int result = 0;
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            if (gems[i].volume <= m) {
                int count = min(gems[i].num, m / gems[i].volume);
                result += count;
                m -= count * gems[i].volume;
            }
        }

        cout << result << endl;
    }

    return 0;
}

上述代码使用了贪心算法，时间复杂度为 O(nlogn)，其中 n 是宝石的种类数。我们首先对宝石按照体积进行排序，然后依次判断每个宝石是否能放入口袋中，直到口袋装满或者所有宝石都判断完毕。最后输出结果。

希望对你有帮助！