动态规划，最大上升子序列和。不同的是给的是长方体。

    为了方便处理，笔者直接将每个长方体当做三个长方体处理，每个长方体的长大于等于宽。然后以长为主，宽为辅排序。

    然后就和之前的那道FatMouse‘s speed一样了，当符合条件是，更新最大值。

    下面是笔者第一次AC的代码：

#include 
     
      #include 
      
       using namespace std;struct State{    int length;    int width;    int height;    int sum;} s[100];int cmp(const State& a,const State& b){    if(a.length!=b.length)        return (a.length
       
        >n && n)    {        for(i=0;i
        
         >a>>b>>c;            if(a==b && b==c)                s[i].height=s[i].length=s[i].width=s[i].sum=a;            else            {                s[i+2].length=s[i+1].height=s[i].length=a>b?(a>c?a:c):(b>c?b:c);                s[i+2].width=s[i+1].width=s[i].height=a
         
          
           
            s[j].length && s[i].width>s[j].width && s[i].sum
           
          
         
        
       
      
     

    然后，笔者又把代码精简了一点点（笔者非常喜欢短一点。。。测试AC了）：

#include 
     
      #include 
      
       using namespace std;struct State{    int length;    int width;    int height;    int sum;} s[100];int cmp(const State& a,const State& b){    if(a.length!=b.length)        return (a.length
       
        >n && n)    {        for(i=0;i
        
         >a>>b>>c;            if(a==b && b==c)                s[i].height=s[i].length=s[i].width=s[i].sum=a;            else            {                s[i+2].length=s[i+1].sum=s[i+1].height=s[i].length=a>b?(a>c?a:c):(b>c?b:c);                s[i+2].width=s[i+1].width=s[i].sum=s[i].height=a
         
          
           
            s[j].length && s[i].width>s[j].width) if(max<(s[i].sum=s[j].sum+s[i].height)) max=s[i].sum; cout<<"Case "<
            
             <<": maximum height = "<
             
              <