又快到了寒假时间，说到寒假，免不了出去玩耍，小蒋今天要去郊游，她想带点零食去，但是她的包包大小有限，所以她需要在n个零食中挑选若干零食装入包包，最多能装多满？假设包包的大小为m，每袋零食的大小为A[i]。 样例

可以使用动态规划算法来解决这个问题。具体来说，可以定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示在前i个零食中选择一些能否恰好装满容量为j的背包。对于每个零食i，可以选择不装入背包，此时dp[i][j]的值与dp[i-1][j]相同；或者选择装入背包，此时dp[i][j]的值为dp[i-1][j-A[i]]加上当前零食的大小A[i]。最终，dp[n][m]的值即为能够恰好装满背包的最大零食大小。

以下是一个Python实现的例子：

def max_snacks(n, m, A):
    dp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]
    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, m + 1):
            if j >= A[i-1]:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-A[i-1]] + A[i-1])
            else:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]
    return dp[n][m]

其中，n表示零食的数量，m表示背包的容量，A是一个长度为n的列表，表示每个零食的大小。

例如，如果有4个零食大小是[2, 3, 5, 7]，包包的大小为11，可以选择[2, 3, 5]装入背包，最多可以装满10的空间。如果包包的大小为12，可以选择[2, 3, 7]装入背包，最多可以装满12的空间。

--相关问题--:
1. 动态规划算法的时间复杂度是多少？
2. 如果每个零食有一个对