题目
# 　　逗志芃励志要成为强力党，所以他将身上所以的技能点都洗掉了重新学技能。 # 现在我们可以了解到，每个技能都有一个前提技能，只有学完了前提技能才能学习当前 # 的技能（有一个最根本的技能不需要前提技能）。学习每个技能要消耗一个技能点， # 然后可以获得这个技能的威力值。由于逗志芃要陪妹子，所以他希望你教他如何点技 # 能使得威力值最大从而成为强力党。

这个题的题目与介绍都挺中二的，我先概括一下：

有什么：有技能点，有技能，技能可提供威力

限制条件：有的技能需要前提技能，每个技能只能学习一次

要什么：要用有限的技能点，做出最大威力

思路

抽象思路：

在我看来这个技能明显是一个多叉树结构，再看加上技能点，我便想到了一个多叉树形的递归，使用深度优先：

1，先建立一个多叉树结构，每一个技能是一个节点，用最根本的技能当根节点

2，建立一个递归函数dfs，每一个节点都会调用一次dfs,dfs会向自己的父节点返回自己的最大威力

总结：整个看起来就像是一个封建帝制国家，皇帝拿着钱分给下面大臣，大臣再拿钱分给下一级，每一级都会往自己上级报告最优情况，最终皇帝会得到最终结果

具体思路：

一：建立一个多叉树类，并用给出的技能建立多叉树，以下为案例：

3 2
1 10 20
1 2
1 3

建立的多叉树为

二：建立一个递归函数dfs，参数为（当前节点，剩余技能点），dfs会给当前节点的每一个子节点都进一次dfs，并找出当前节点的最优解。最优解为一个列表，【0技能点，1技能点，2技能点】

案例1：比如上面的案例，如果递归函数进入1也就是根节点，如果此时有技能点为3，那就可得最优解【1，21，31】。
案例2：如果是下面这个树，并且技能点为4那就可得最优解【1，21，41，61】。

每一个节点进自己的递归函数的时候会像一个皇帝一样权衡利弊如果是如下的多叉树

设当前节点为根节点，假设他有3个技能点，他自己要用一个，剩下的2个，第一种情况：2个都给10，可获得31威力。第二种情况：给10一个，给30一个，会获得41威力。所以他会选择第二种情况。他将返回的列表【1，31，41】给自己的父节点，如果没有父节点，那么该列表的最后一项就是最终答案了。

代码：

####################################################################################2022.12.1 优化了空间
class node():def __init__(self, n, value):self.num = nself.v = valueself.son = []def add_son(self, s):self.son.append(s)def get_son(self, i):return self.son[i]def get_v(self):return self.v# 技能数量，技能点
n, m = map(int, input().split())
if m > n:  # 技能点不大于技能数量m = n
arr = [int(i) for i in input().split()]
node_arr = []  # 可以精准定位到某一个节点
for i in range(n):node_arr.append(node(i, arr[i]))for i in range(1, n):x, y = map(int, input().split())  # x是y的前提技能node_arr[x - 1].add_son(y - 1)###############################################################以上为准备工作（输入与搭建模型）。以下为树形dp
def dfs(p, m):  # p为当前节点，m为剩余技能点if m == 1:return [0,node_arr[p].get_v()]bp = [0 for i in range(m+1)]for i in range(len(node_arr[p].son)):  # 递归子表s = node_arr[p].get_son(i)  # s为当前子##以下要开始遍历子表以及刷新我表dp=dfs(s, m - 1)  # 得到子表for x in range(m - 1, 0, -1):#使用的技能点，因为先排除了自己所以是m-1开始for y in range(1,x + 1):#给当前子节点的bp[x+1] = max(bp[x+1], bp[x - y+1] + dp[y])#（保持当前值，部分技能点给其他子节点 剩下的给当前子节点）# 每个节点必须点自己。给自己表中每一项都补上自己for i in range(1, m + 1):bp[i] += node_arr[p].get_v()return bp##2个因为：
# 1 因为当前技能只能点一次，如果提前点好，那么在bp[x+1] = max(bp[x+1], bp[x - y+1] + dp[y])中会出现多个当前技能
# 2 因为bp[x]代表的是有x个技能点的最好情况，而当前技能必须点，所以bp【x要加一】
########################################################以下为输出部分
answer=dfs(0, m)
print(answer[m])

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