有N个物品，每个物品的重量是wi ,每个物品的价值是vi 。 求解当背包容量为W时，能获得的最大价值，并输出获得最大价值时每种物品是否在背包内

这是一个经典的背包问题，可以使用动态规划算法进行求解。

设dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值，则有以下状态转移方程：

当j<w[i]时，dp[i][j]=dp[i-1][j]
当j>=w[i]时，dp[i][j]=max(dp[i-1][j], 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。

最终的最大价值为dp[N][W]，其中N表示物品的数量，W表示背包的容量。

同时，我们可以通过回溯得到每种物品是否在背包内。具体地，从dp[N][W]开始往前查找，如果dp[i][j]中的值与dp[i-1][j]相等，则说明第i个物品没有被选中；否则，说明第i个物品被选中，将其标记为在背包内，然后将j减去w[i]，继续往前查找即可。

下面是Python代码实现：