A - 高数Umaru系列（9）——哈士奇

高数巨手里有X元钱，她想通过购买若干条哈士奇来获得尽可能多的萌值。给定哈士奇的数量N，每条哈士奇的价格Pi和萌值Mi，我们需要找到一种购买方案使得高数巨最多可以获得的萌值最大化。

可以使用动态规划来解决这个问题。我们可以定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示在前i条哈士奇中，使用j元钱可以获得的最大萌值。初始化dp为0。

然后，我们可以使用以下递推关系来计算dp[i][j]的值：
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-p] + m)

其中，p为第i条哈士奇的价格，m为第i条哈士奇的萌值。这个递推关系表示，我们有两种选择：要么不购买第i条哈士奇，此时dp[i][j]等于前i-1条哈士奇使用j元钱可以获得的最大萌值；要么购买第i条哈士奇，此时dp[i][j]等于前i-1条哈士奇使用j-p元钱可以获得的最大萌值加上第i条哈士奇的萌值。

最后，答案就是dp[N][X]，即在N条哈士奇中使用X元钱可以获得的最大萌值。

样例代码如下所示：

def max_meng_value(N, X, prices, values):
    dp = [[0] * (X+1) for _ in range(N+1)]
    for i in range(1, N+1):
        for j in range(1, X+1):
            dp[i][j] = dp[i-1][j]
            if j >= prices[i-1]:
                dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-prices[i-1]] + values[i-1])
    return dp[N][X]

# 示例输入
N = 2
X = 100
prices = [50, 20]
values = [60, 40]

# 输出结果
result = max_meng_value(N, X, prices, values)
print(result)

答案中的