本题是最简单的一类动态规划，动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从子问题的解得到原问题的解。 假设本题忽略马的存在，可以把答案看成一个二维数组，f[i][j]代表当B在i,j时的方法数，显然，f[i][j]=f[i][j-1]+f[i][j-1] ，所以我们想做的就是求出这个二维数组里 （i ，j）处的值，而（0，1）和（1，0）处的值是已知的，所以我们可以一步步递推出（i,j）
需要注意的是，本题中把想到求 f[i][j] 是很自然的，但是在其它题中并没那么显然。
这道题不像上题那么显然。
假设（t,m）代表在t时间里收集前m种草药得到的总价值，当t=T，m=M时显然就是本问题的解。这道题的状态转移方程： 
分别是得到最大价值时采没采第i种药。
然后本题也就变成了一个求二维数组在（t，m）处的值的问题。 找出状态转移方程是所有动态规划里最关键的一步，分析最终的解=？ 可由哪些小问题构成
这道题和上题类似。令（V ,n）为容量为V时，考虑前n种物品得到的最大体积。然后再用V-it就可以了。
最大字段和
这道题没那么直接，如果直接令 f（i）为序列的前i个元素里的最大子段和是不行的，因为如果可以的话，那么时间复杂度就是O（n）了，这太小了，不现实。
但我们可以令 f（i）为包含第i个元素的最大子段和。因为和最大的子段的最后一个元素必然是1-n中的某个元素，所以我们从1-n遍历一下，找到最大的f（i）就是最后的结果。