01背包问题穷举法python代码是什么

01背包问题是一个经典的动态规划问题，在Python中可以使用穷举法来解决，虽然不是最高效的算法，但简单易懂。以下是基于物品的价值（v[i]）和重量（w[i]），以及背包容量（W）的一个简化版的穷举法代码示例：

def knapsack_01_brute_force(items, W):
    n = len(items)  # 物品数量
    dp = [[0 for _ in range(W+1)] for _ in range(n+1)]  # 初始化二维数组

    for i in range(1, n+1):  # 遍历所有物品
        for w in range(1, W+1):  # 背包剩余容量范围
            if items[i-1][1] <= w:  # 如果物品能完全装入当前背包
                dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-items[i-1][1]] + items[i-1][0])  # 选择或不选择该物品
            else:
                dp[i][w] = dp[i-1][w]  # 无法装下，所以选择上一物品

    return dp[n][W]  # 返回最大价值

# 使用示例
items = [(60, 10), (100, 20), (120, 30)]
W = 50
max_value = knapsack_01_brute_force(items, W)
print(f"最大价值为: {max_value}")