动态规划解决01背包问题
本文介绍了如何使用动态规划解决01背包问题，旨在最大化放入背包的物品总价值，同时不超过背包容量。通过动态规划算法和Python源代码示例，详细解释了问题的解决过程，并展示了最大价值和所选物品的输出结果。
01背包问题是一个经典的动态规划问题，它的目标是在给定一组物品和一个背包的容量下，找到一种最优的方式将物品放入背包中，使得放入背包的物品总价值最大化，同时保证不超过背包的容量限制。
为了解决这个问题，我们可以使用动态规划的方法。动态规划是一种通过将问题分解为子问题并以自底向上的方式解决它们的方法。在解决01背包问题时，我们可以使用一个二维数组来存储子问题的解，其中数组的行表示可选择的物品，列表示背包的容量。
下面是用Python编写的解决01背包问题的动态规划算法的源代码：
def knapsack(weights, values, capacity):
n = len(weights)
dp 
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