Algorithm 改进的0-1背包

有一些项目排成一行，重复，每种都有一定的成本。你身上有x个数量。您还可以自由地将一种商品的价格设置为0。但我们只能选择连续的项目（不能跳过）。你最多可以挑选的物品是什么？abacdab，成本（a:1，b:2，c:1，d:5），x=6，所以你能找到的大多数文章都是6（abacda，设置成本d=0）。 我的方法是：从abacdab开始，从右边减少一个字母，并在将字母的最大成本（count*cost）设置为0后检查成本，在第一个子字符串满足时停止，并将长度记为lmax。 现在用bacda重复上述步骤（删除第一个字母），但在长度==lmax的子字符串处停止。 有没有一种更快的方法可以用动态规划解决这个问题？

我的方法：

cot={'a':1,'b':2,'c':1,'d':5}
def maxarticles(s,cot,x):
    l=len(s)
    lmax=0
    smax=''
    cmax=0
    for i in range(l):
        if i+lmax==l:
            break
        for j in range(l,i+lmax,-1):
            subarr=s[i:j]
            c=cost(subarr,cot)
            print(subarr,c)
            le=j-i
            if c<=x:
                if lmax<le:
                    smax=subarr
                    lmax=le
                    cmax=c
                    print(subarr,c,lmax)
                    break
return smax,lmax,cmax

def cost(s,cot):
    counts={}
    m=0
    total=0
    for i in s:
        val=cot[i]
        if i in counts:
            counts[i]+=val
        else:
            counts[i]=val
        if counts[i]>m:
            m=counts[i]
        total+=val
    return total-m

cot={'a'：1，'b'：2，'c'：1，'d'：5}
def maxarticles（s、cot、x）：
l=len（s）
lmax=0
smax=''
cmax=0
对于范围（l）中的i：
如果i+lmax==l：
打破
对于范围（l，i+lmax，-1）内的j：
subar=s[i:j]
c=成本（斯巴鲁、科特）
打印（Subar，c）
le=j-i
如果c