python 01背包

在Python中，01背包问题可以通过动态规划算法来解决。下面是解决该问题的代码：

# 从键盘输入中得到物品的体积和价值
def qu(N):
    for i in range(N):
        x = [int(j) for j in input().split()]
        v.append(x[0])
        w.append(x[1])
    return v, w

# 获取最大的价值
def max_():
    for i in range(1, n+1):  # 有几个物品可供选择
        for j in range(1, m+1):  # 模拟背包容量从1到m
            if j < v[i-1]:  # 如果此时背包容量小于当前物品重量
                f[i][j] = f[i - 1][j]  # 不拿这个物品
            else:  # 此时有两种选择,拿或不拿
                f[i][j] = max(f[i - 1][j], f[i - 1][j - v[i - 1]] + w[i-1])  # 选择最好的一种方式，也就是两种情况作比较，取价值的较大值

# 取得物品的个数和背包的总体积
a = [int(i) for i in input().split()]
n = a[0]  # 物品的个数
m = a[1]  # 背包总体积

# 各个物品的体积列表和价值列表
v = []
w = []

# 将物品的体积和价值装入列表中
qu(n)

# 模拟背包
f = [[0] * (m+1) for _ in range(n+1)]

# 获取最大的价值
max_()

print(f[n][m])

该代码通过动态规划算法来解决01背包问题，并输出背包能够装下的最大价值。