实现0-1背包问题的动态规划算法

0-1背包问题是一个经典的动态规划问题，其主要思想是将问题分解为子问题，在满足约束条件（背包容量）的前提下，求解能够放入背包的最大价值。

以下是实现0-1背包问题的动态规划算法的伪代码：

function knapsack(weights, values, capacity) {
    n = weights.length
    dp = new Array(n + 1).fill(0).map(() => new Array(capacity + 1).fill(0))
    
    for i = 1 to n {
        for w = 1 to capacity {
            if weights[i-1] <= w {
                dp[i][w] = Math.max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-weights[i-1]] + values[i-1])
            } else {
                dp[i][w] = dp[i-1][w]
            }
        }
    }
    
    return dp[n][capacity]
}

其中，weights和values分别表示物品的重量和价值，capacity表示背包的容量。