m种饼干，共N快，每块的编号为1——N-1，重量为W[i]，编号是t[i]，求每种饼干只拿一块，而且他的背包最大不超过c，每种饼干最少拿一块，用分组背包写一下代码

算法思路：

使用分组背包来解决这个问题。将每种饼干看作一组，每组只能选择一块，但可以选择多组，即每种饼干可以选择多块。具体实现如下：

1. 对饼干按重量排序，方便后面的DP。

2. 定义DP数组dp[i][j]表示前i组饼干，背包容量为j时所能获得的最大价值。

3. 初始化dp数组，当背包容量为0时，最大价值为0。

4. 根据分组背包的思路，对于第i组饼干，其可以选择0块、1块、2块…直到k块（k为背包容量除以该组饼干重量向下取整的结果）。

5. 对于每种选择，更新dp数组。即dp[i][j]=max(dp[i][j], dp[i-1][j-k*w[i]]+k*t[i])，其中w[i]为第i组饼干的重量，t[i]为第i组饼干的价值，k为选择的该组饼干的块数。

6. 最终的答案为dp[m][c]。

代码实现：

def group_knapsack(m, N, W, t, c):
    # 对饼干按重量排序
    items = sorted(zip(W, t), key=lambda x: x[0])
    # 定义dp数组
    dp = [[0] * (c+1) for _ in range(m+1)]
    # 初始化dp数组
    for i in range(m+1):
        dp[i][0] = 0
    # 分组背包
    for i in range(1, m+1):
        w, v = items[i-1]
        for j in range(1, c+1):
            k = min(j // w, N-1)
            for l in range(k+1):
                dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-l*w]+l*v)
    return dp[m][c]

时间复杂度为O(mNc)。