有条件背包/有依赖背包/捆绑背包，同NOIP2006提高组的【金明的预算 】
　二次动归：
　　设f(i,j) 表示前 i 种游戏机，花费 j 元钱，能得到的最大收益
　　对于第i种游戏机，其选择有：
　　　1、不买，此时运行于它上面的游戏也不能买，则 f(i,j)=f(i-1,j)

　　　2、买，此时需要先花去C[i]元买游戏机，然后再考虑运行于其上的游戏，是一个0/1背包问题：
　　　　设d(j) 表示花j元钱去买游戏机i上的游戏，能得到的最大收益
　　　　　　d(j)= max(d[j],d[j-p[i][k]] + e[i][k])

　　　　于是对于f(i,j)：假设花x元用于第i种游戏机及其游戏，的最大收益是d[x-C[i]]，则剩下 j-x 用于前面 i-1 款游戏的最大收益f(i-1,j-x)，于是有：
　　　　f(i,j) = max{f(i-1,j-x) + d[j-x-C[i]] | C[i]<=x<=j}

　　这种算法时间复杂度：O(n*m*m)，会超时！

　优化：
　　　对算法1中选择购买第i种游戏，对于f(i,j)中j元分两部分，j-x用于前面i-1种游戏机，x用于第i中游戏机，于是我们
　　　设：d[j]表示前i种游戏机花j元钱，在第i种游戏机必买的情况下，的最大收益
　　　　d(j)的初值: d(j)=f(i-1,j-C[i])
　　　　然后： d(j)= max{ d(j),d(j-p[i][k]+e[i][k])
　　　　于是f(i,j)= max(f(i-1,j) , d(j) )
　　　　此时的时间复杂度为：O(n*10*m)