python 0-1背包问题动态规划f(0,0)=100，f(0,j)=f(i,0)=100初始化为100的情况下，如何解决0-1背包问题

0-1背包问题可以通过动态规划算法求解，具体步骤如下：

1. 定义状态：设 f(i,j) 表示前 i 个物品放入容量为 j 的背包中所得到的最大价值。

2. 状态转移方程：对于第 i 个物品，有两种情况：

a. 不放入背包中，此时 f(i,j) = f(i-1,j)；

b. 放入背包中，此时 f(i,j) = f(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。

综合两种情况，可得到状态转移方程：

f(i,j) = max{f(i-1,j), f(i-1,j-w[i]) + v[i]}

3. 初始状态：f(0,0) = 100，f(0,j) = f(i,0) = 100。

4. 最终结果：f(n,C)，其中 n 表示物品数量，C 表示背包容量。

具体实现时，可以使用一个二维数组来保存状态值，从前往后依次遍历每个物品，更新状态数组中的值，最终返回 f(n,C) 即可得到最优解。