这道题的数据范围比较大，都是4e9(int)的范围。如果数据范围比较小的话，其实有另一种做法，例如，体积都是1000000内，就有一个结论，如果先用物品1把这个总体积放满，然后再慢慢枚举少取一个物品1到少取s2个物品1，就能算出答案的一部分，因为如果物品1取到s2个时，这个体积的占用已经等价于物品2取s1个了，所以，同理，再枚举物品2放满。可以得到答案，时间复杂度min(s1, s2)。
在这道题中，也利用了这个原理，对于s1 * s2体积的最大价值是可知的，因为此时的最大价值一定是全取“价值密度”最高的那个。然后再枚举得剩余空间的最大价值。
刚开始无法理解这个时间复杂度。但可以不严谨的证明一下。剩余的空间为 n % (s1 * s2)，看似再进行枚举每个的物品的时间复杂度是min(O(s1), O(s2))，以此题的数据范围s1,s2都比较大，但实际上限制这种做法的时间的地方在于n(总的空间)的范围，由于s1,s2的乘积或者大于，或者小于n。无论如何，如果选择体积较大的一个枚举数量，那么时间复杂度是考虑 $min(n, s1 * s2)$ 的空间内的最大价值，如果s1 * s2超过n时，说明s1和s2中那个比较大的值最小也有sqrt(n)，就能解释它的时间复杂度了。它的时间复杂度大概是$O(sqrt(n))$
分别从s和t(反图) dij一次，这样就能得到一定经过某条边的从s到t的最短路是多少。
deepseek也说 ：“双向Dijkstra（或结合正向和反向Dijkstra的方法）是解决这类带限制的最短路径问题的经典做法，尤其在需要同时考虑路径总权值和路径上某些边权值的极值（如最大边权值）时非常有效。”。看来是个比较有用的做法。
做法的核心是把负数位如果不选的话变为增加，如果选的话不减少。
这样的做法就是减小”0”的标准，让这个数字系统能达到的最小值作为”0”。这样可以让所有能达到的数都是正数，权值变为正数，只是选与不选的方式改变。从高位到低位遍历，就能得到答案。
如果是”Impossible”的话，这种方式下的 $n$ 的值超出了所能表达的范围$(0 \sim 2^k - 1)$，也就是负数全选的情况到负数位全不选正数位全选。
