筆試的時候沒做出來，就順手截圖了。
雖然知道要用動態規划做，但我一直就不太懂動態規划。筆試完又花了2小時把它做出來了。也不知道性能怎么樣，但還好做出來了。
def solution(n, toltal_money, until_price, until_hot):
# 二維數組，每一行代表0到total_money每一個數對應的解（解是一個數組，第0列是最高熱度值，后面分別是湊成此熱度的因子）
# 因為不允許重復采購同一個商品，所以需要標識一下湊成此熱度值時已經購買的商品，方便后面的解用到時查看那些商品是已經購買了的。
price_hot = [[0 for a in range(n+1)] for k in range(toltal_money + 1)]
for i in range(toltal_money + 1):
j = 0
# 臨時數組，保存的是二維數組的每一行的值（0到total_money的某些數值的解可能會有多個解法，
# 但我們需要找出熱度值最高的哪一個，所以這里需要臨時保存一下，在確定了最高熱度值得時候再把這個解復制到二維數組中去）
temp = [0 for i in range(n+1)]
# 構造最優解
while j < n:
if (i - until_price[j]) >= 0:
# 判斷是否重復買了商品，需要將上一個最高熱度值得因子組成復制下來。
for x in range(1, n+1):
temp[x] = price_hot[i - until_price[j]][x]
# 如果新購買的這個商品沒有在上一個解里被標示，則可以構成一個解
if temp[j+1] == 0:
last = price_hot[i - until_price[j]][0] + until_hot[j]
# 找出最優解
if temp[0] < last:
temp[0] = last
# 標識已購買得商品，這里我把商品得熱度填進去做了標識，這樣就可以在數組中直接看出最高熱度的組成因子
# 當然把商品加個填進去做標識，甚至直接把它標為1也可以。
temp[j+1] = until_hot[j]
# 將臨時存放得最優解放到二維數組里
for x in range(n + 1):
price_hot[i][x] = temp[x]
j += 1
return price_hot[total_money][0]
n = 6
total_money = 1000
until_price = [200, 600, 100, 180, 300, 450]
until_hot = [6, 10, 3, 4, 5, 8]
print("total_money=1000時的解：", solution(n, total_money, until_price, until_hot))