python01背包

Python实现的01背包问题有两种常见的方法，一种是动态规划，一种是回溯算法。

动态规划方法使用一个二维数组来存储状态，其中dp[i][j]表示在前i个物品中选择一些物品放入容量为j的背包中的最大价值。首先对数组进行初始化，然后通过递归的方式计算出dp[i][j]的值，最后返回dp[n][w]即可得到最大价值。具体的实现代码如下所示：

另一种方法是回溯算法，回溯算法通过不断地尝试放入或不放入物品来搜索最优解。在回溯过程中，需要维护当前已经放入背包的物品重量curW和物品价值curV，以及记录最优解的变量bestV和bestx。具体的实现代码如下所示：

根据你提供的引用内容，可以看出你所提到的代码示例中分别是使用了动态规划和回溯算法来解决01背包问题。其中，第一个示例是使用动态规划方法实现的，第二个示例是使用回溯算法实现的。你可以根据自己的需求和喜好选择其中的一种方法来解决问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python 01背包问题——用动态规划、回溯解决](https://blog.csdn.net/qq_42533927/article/details/121939579)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [01背包问题（python）](https://blog.csdn.net/qq_51167531/article/details/123216265)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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