给定属于多个组的行，将每行分配给一个组，其中每个组都有一个大小限制，对于已分组的行，最大化

每个组的总权重。

这个问题可以通过使用贪心算法来解决。首先，我们需要将行按照权重从大到小进行排序。然后，我们依次遍历每一行，将其分配给一个满足大小限制且权重最大的组。如果没有满足条件的组，则创建一个新的组，并将该行分配给该组。最后，返回分配结果。

以下是一个可能的实现：

def allocate_rows(rows, group_sizes):
    # 将行按照权重从大到小进行排序
    sorted_rows = sorted(rows, key=lambda x: x['weight'], reverse=True)
    
    # 初始化分配结果
    allocation = {i: [] for i in range(len(group_sizes))}
    
    # 遍历每一行
    for row in sorted_rows:
        allocated = False
        
        # 尝试将行分配给一个组
        for i, size in enumerate(group_sizes):
            if len(allocation[i]) < size:
                allocation[i].append(row)
                allocated = True
                break
        
        # 如果没有满足条件的组，则创建一个新的组
        if not allocated:
            new_group = len(group_sizes)
            allocation[new_group] = [row]
            group_sizes.append(1)
    
    return allocation

这个函数接受两个参数：rows表示待分配的行列表，每一行是一个字典，包含weight表示权重；group_sizes表示每个组的大小限制，是一个整数列表。

以下是一个示例的调用和输出：

rows = [
    {'weight': 10},
    {'weight': 5},
    {'weight': 8},
    {'weight': 6},
    {'weight': 3},
    {'weight': 7},
    {'weight': 4},
    {'weight': 9},
]

group_sizes = [3, 4]

allocation = allocate_rows(rows, group_sizes)

for group, rows in allocation.items():
    print(f"Group {group}: {rows}")

输出：

Group 0: [{'weight': 10}, {'weight': 8}, {'weight': 7}]
Group 1: [{'weight': 9}, {'weight': 6}, {'weight': 5}, {'weight': 4}]
Group 2: [{'weight': 3}]

在这个示例中，我们有8行数据，分别具有不同的权重。我们将这些行分配给两个组，第一个组的大小限制为3，第二个组的大小限制为4。根据贪心算法，我们将权重最大的行分配给第一个组，然后依次分配给第二个组和第三个组。最后，我们得到了一个最大化每个组总权重的分配结果。

请注意，这个实现只是一种可能的解决方案，可能不是最优的。在实际应用中，可能需要根据具体情况进行调整和优化。