现有编号分别为{a,b,c,d,e}的五件物品，它们的重量和价值如下表1所示，背包的容量为10，使用动态规划算法求得装入背包物品的最大价值

好的，这是一道经典的背包问题，我们可以使用动态规划算法来解决。

首先，我们可以定义一个二维数组dp[i][j]，其中i表示前i个物品，j表示背包容量为j。dp[i][j]表示在背包容量为j的情况下，前i个物品能够获得的最大价值。

接着，我们可以考虑状态转移方程。对于前i个物品，我们可以有两种选择：要么将第i个物品装入背包，要么不装入背包。如果选择将第i个物品装入背包，那么可以获得的最大价值为dp[i-1][j-w[i]] + v[i]，其中w[i]表示第i个物品的重量，v[i]表示第i个物品的价值。如果选择不将第i个物品装入背包，那么可以获得的最大价值为dp[i-1][j]。因此，状态转移方程为：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])

最终，我们需要求解的是dp[5][10]，即在背包容量为10的情况下，前5个物品能够获得的最大价值。

下面是Python代码实现：