以下是一个示例代码，用于解决寻找最优配置的问题：

# 假设有n个元素需要进行配置
n = 10

# 假设每个元素有m个配置选项
m = 3

# 假设每个配置选项有一个得分，我们的目标是找到总得分最高的配置
configurations = [
    [3, 4, 2, 1, 5, 6, 2, 3, 4, 5],  # 第一个元素的配置选项得分列表
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],  # 第二个元素的配置选项得分列表
    # ...
    [5, 4, 3, 2, 1, 6, 7, 8, 9, 10]  # 第n个元素的配置选项得分列表
]

# 用于保存当前最优配置的列表
best_configuration = []

def find_best_configuration(current_configuration, current_element):
    global best_configuration

    # 如果已经为所有元素找到了配置，则计算当前配置的总得分并更新最优配置
    if current_element == n:
        total_score = sum([configurations[i][current_configuration[i]] for i in range(n)])
        if not best_configuration or total_score > sum([configurations[i][best_configuration[i]] for i in range(n)]):
            best_configuration = current_configuration[:]
        return

    # 遍历当前元素的所有配置选项
    for i in range(m):
        current_configuration[current_element] = i
        find_best_configuration(current_configuration, current_element + 1)

# 初始化当前配置为0
current_configuration = [0] * n

# 开始寻找最优配置
find_best_configuration(current_configuration, 0)

# 输出最优配置和总得分
print("最优配置:", best_configuration)
print("总得分:", sum([configurations[i][best_configuration[i]] for i in range(n)]))

这个代码使用了递归的方式来遍历所有可能的配置，然后计算每个配置的得分，并更新最优配置。最后输出最优配置和总得分。

请注意，这只是一个示例代码，实际情况下，您需要根据具体问题进行修改和适应。