已知你有 a 张 1 块钱，b 张 2 块钱，求你最小的不能支付的价钱(不包括0)。 输入格式: 两个正整数 a 和 b（0≤a,b≤10 5 ） 输出格式: 输出最小的不能支付的价钱

这是一个经典的动态规划问题，可以利用贪心策略解决。题目实际上是在问，给定一定数量的一元和两元硬币，能够组成的最大金额是多少，然后我们需要找到比这个最大金额大但不能由当前硬币构成的最小差额。

首先，我们可以确定能组成的最大金额 m = min(a * 1, b * 2)，因为如果有更多的两元硬币，总金额会更大。接着，我们从 m+1 开始向上枚举，看是否能找到组合无法支付某个价格的情况。如果存在某个价格 p，且对于所有的 p - i（i 是一元和两元硬币面值），都无法恰好凑出这个价格，那么 p 就是最小的不能支付的价钱。

Python 代码示例：

def find_min_unpayable(a, b):
    max_amount = min(a, b * 2)
    for price in range(max_amount + 1, 10**6):  # 假设最多需要找零到10^5
        if price % 2 == 0 and price // 2 <= b:
            continue  # 如果价格偶数且可以用两元硬币付，跳过
        if price - a >= 0 and (price - a) % 2 != 0:  # 检查是否有足够的单个硬币
            return price
    return 0

# 测试输入
a = int(input("请输入一元硬币的数量: "))
b = int(input("请输入两元硬币的数量: "))

min_price = find_min_unpayable(a, b)
print(f"最小的不能支付的价钱是: {min_price}")