首先，我们想这样一个问题：假设现在有x个机器人（x已经给定），根据题目中给出的变质规律，通过模拟，我们可以判断出这些苹果能否撑过m天，这个过程的时间复杂度为O（m）而根据题意，我们不难看出：机器人数量越多，苹果能撑过的时间就越短。这是一个单调的函数规律。由于题目保证答案不超过 10⁹，我们将二分区间初始化为。为假，说明机器人太多了，需要减少，令。中存储的就是最大的可行机器人数量。是一个可行解，答案

灵活型任务可以连续取值，每多给一杯咖啡就多节省 时间，不存在"浪费"，所以按效率从高到低依次分配就是最优解，这是经典的分数背包问题。我们发现此时将4杯咖啡都选给效率略低的任务B才是更优的，也就是说我们不能通过贪心获得全局最优解，考虑DP。：可喝任意实数杯咖啡（0 到 ai），缩短耗时与杯数成正比，每杯效率为 bi/ai。表示：消耗 j 杯咖啡时，普通型任务最多能节省 dp[j] 的时间。的情形是一

而BFS按层扩展，每一步向外扩散一圈，天然匹配"k步内"的统计需求，而且无需处理递归深度和回溯，实现简单，所以这道题我们用BFS来解决。3 若合法，标记visited，入队 (nx, ny, step+1)，ans++在执行BFS的过程中，我们需要队列来记录当前层次的节点，通过这些节点来找到下一步可行的节点。1. 初始化队列，将起点 (x,y) 入队，步数记为0，visited[x][y]=tru

选第i种物品，结果为dp[i][j-wᵢ]+vᵢ （注意：和每个物品只能选1件的01背包相比，此处可以继续选第i种物品，所以第一维仍然为i）回到本题，我们令dp[i]表示苹果总数为i时能获得的最大心情值，每天投喂的苹果数量即为物品重量，获得的心情值为价值，即可得到如下转移。，第 i 件物品体积 wᵢ，价值 vᵢ。任意件，求背包不超容量时能装的最大总价值。令dp[i][j]表示前i种物品，容量为j的