写一个Python程序解决以下问题： 小明有三个背包，背包的容量分别为w1，w2，w3。商场中有A、B两种商品，A商品的总数有n1个，每个A商品的重量为s1。B商品的总数有n2个，每个B商品的重量为s2。假设小明有足够的钱购买这些商品，请问小明能带回的商品的总数最多是多少？

你可以使用动态规划算法来解决这个问题。首先，定义一个二维数组dp，dp[i][j]表示在背包容量为j的情况下，前i个商品的最大数量。

接下来，可以使用以下递推关系来计算dp[i][j]：

- 如果商品i的重量小于等于背包容量j，则有两种选择：
- 选择不带商品i，那么dp[i][j] = dp[i-1][j]
- 选择带上商品i，那么dp[i][j] = dp[i-1][j-s[i]] + 1（带上商品i后总数量加1）
- 取两种选择中的较大值，即dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-s[i]] + 1)
- 如果商品i的重量大于背包容量j，则只能选择不带商品i，即dp[i][j] = dp[i-1][j]

最后，dp[n1+n2][w1][w2][w3]即为最大数量。

下面是一个示例的Python代码实现：

def max_goods_quantity(w1, w2, w3, n1, n2, s1, s2):
    dp = [[[0] * (w3 + 1) for _ in range(w2 + 1)] for _ in range(w1 + 1)]

    for i in range(1, n1 + 1):
        for j in range(w1, s1 - 1, -1):
            for k in range(w2, s2 - 1, -1):
                for l in range(w3, 0, -1):
                    dp[j][k][l] = max(dp[j][k][l], dp[j-s1][k-s2][l-1] + 1)

    return dp[w1][w2][w3]

# 示例输入
w1 = 10
w2 = 20
w3 = 30
n1 = 5
n2 = 10
s1 = 2
s2 = 4

max_quantity = max_goods_quantity(w1, w2, w3, n1, n2, s1, s2)
print("小明能带回的商品的总数最多是：", max_quantity)

请根据你的实际需求修改示例输入，并运行代码，以获取最大数量。