• 기본적인 0-1 knapsack
• 0-1 배낭문제를 DP로 풀때는 무게를 기준으로 최대 가치를 저장하는 DP와, 가치를 기준으로 최소 무게를 저장하는 DP의 두가지 방법으로 풀수 있는데, 이 문제에서는 최대 무게도 100,000이고 가치의 최대 합도 100,000 이므로 어느쪽으로 풀어도 상관없다.
• 실제로는 무게를 기준으로 dp table을 만들어서 풀었고, 그 뒤에 dp table을 dict를 써서 풀어봤더니 시간이 많이 줄었다.
• 그럼에도 불구하고 다른 사람들 코드중에 더 빠른 코드들이 많이 있었는데, 몇개를 열어봤더니 밸류를 기준으로 dict를 써서 푼 경우였다. 데이터셋이 그쪽에 더 유리한 형태로 들어가있었나보다

"""Solution code for "BOJ 12865. 평범한 배낭".

- Problem link: https://www.acmicpc.net/problem/12865
- Solution link: http://www.teferi.net/ps/problems/boj/12865

Tags: [knapsack] [dp]
"""


def main():
    N, K = [int(x) for x in input().split()]
    W_and_V = [[int(x) for x in input().split()] for _ in range(N)]

    dp = [0] * (K + 1)
    for w, v in W_and_V:
        for w, dp_w, dp_p in zip(range(K + 1), dp, dp[w:]):
            if dp_p + v > dp_w:
                dp[w] = dp_p + v

    print(max(dp))


if __name__ == '__main__':
    main()

"""Solution code for "BOJ 12865. 평범한 배낭".

- Problem link: https://www.acmicpc.net/problem/12865
- Solution link: http://www.teferi.net/ps/problems/boj/12865

Tags: [knapsack] [dp]
"""


def main():
    N, K = [int(x) for x in input().split()]
    W_and_V = [[int(x) for x in input().split()] for _ in range(N)]

    dp = {0: 0}
    for w, v in W_and_V:
        dp_update = {}
        for w_sum, v_sum in dp.items():
            if w_sum + w <= K and v_sum + v > dp.get(w_sum + w, 0):
                dp_update[w_sum + w] = v_sum + v
        dp.update(dp_update)

    print(max(dp.values()))


if __name__ == '__main__':
    main()