矿工挖矿问题是为了解决在给定金矿和矿工数量的前提下，能够获得最多黄金的挖矿策略。某一地区发现了5座金矿，每座金矿的黄金储量不同，需要参与挖掘的工人数也不同。假设参与挖矿工人的总数是10人，且每座金矿要么全挖，要么不挖，不能派出一半人挖取一半金矿。要求用程序求解，要想得到尽可能多的黄金，应该选择挖取哪几座金矿？

这个问题可以使用动态规划算法求解。动态规划是一种通过将问题分解为子问题并存储子问题的解以避免重复计算的方法。

在这个问题中，可以定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示在 i 个工人和 j 个金矿的限制下能够获得的最大黄金量。

可以使用以下递推关系来填充 dp 数组：

1. 当只有一个金矿时，工人要么全部挖这个金矿，要么不挖，所以 dp[i][1] = max(0, i - min(i, workers_needed)) * gold。

2. 当有多于一个金矿时，工人要么全部挖第一个金矿，要么全部挖第二个金矿，要么两个金矿都挖，所以 dp[i][j] = max(dp[i-min(i, workers_needed)][j-1], dp[i-min(i, workers_needed)][j-2]) + gold。

以下是 Python 代码实现：

def max_gold(workers, gold_mines):  
    n = len(gold_mines)  
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(workers+1)]  
    for i in range(1, workers+1):  
        for j in range(1, n+1):  
            workers_needed = gold_mines[j-1]['workers']  
            dp[i][j] = max(dp[i-min(i, workers_needed)][j-1], dp[i-min(i, workers_needed)][j-2]) + gold_mines[j-1]['gold']  
    return dp[workers][n]

其中，gold_mines 是一个列表，其中每个元素是一个字典，表示一个金矿的黄金储量和所需工人数。例如：

workers = 10  
gold_mines = [{'name': '金矿1', 'gold': 10, 'workers': 4}, {'name': '金矿2', 'gold': 15, 'workers': 5}, {'name': '金矿3', 'gold': 20, 'workers': 6}, {'name': '金矿4', 'gold': 25, 'workers': 7}, {'name': '金矿5', 'gold': 30, 'workers': 8}]  
print(max_gold(workers, gold_mines))  # 输出：95