小明作为外卖员，已知全部订单，如何选最优接单方式以赚最多酬劳。

解析：这是一个典型的背包问题，可以使用动态规划求解。我们可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示在前i个订单中选择，总时间不超过j的情况下能够获得的最大收入。状态转移方程为：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-ti] + ai),其中ai表示第i个订单的酬劳。 代码如下： ```python def max_profit(n, s, t, a): dp = [[0] * (sum(t) + 1) for _ in range(n + 1)] for i in range(1, n + 1): for j in range(sum(t) + 1): if j < t[i - 1]: dp[i][j] = dp[i - 1][j] else: dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - t[i - 1]] + a[i - 1]) return dp[n][sum(t)] # 测试数据 n = int(input()) s = list(map(int, input().split())) t = list(map(int, input().split())) a = list(map(int, input().split())) result = max_profit(n, s, t, a) print(result) ``` 输入描述：对于每一组数据，包含4行数据第一行是外卖订单数：n。第二行有n个数字si.(i=1,2,3,...,n)表示第i的订单的下单时刻为si第三行有n个数字ti.(i=1,2,3,...,n)表示第i的订单的往返时间第四行有n个数字ai.(i=1,2,3,...,n)表示第i个订单的酬劳。