0-1背包问题 有 n 件物品和一个容量为c的背包。第 i 件物品的容量是w[i]，价值是p[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。

这是一个经典的动态规划问题，可以使用动态规划算法求解。

首先定义一个二维数组dp[i][j]表示前i件物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。则状态转移方程为：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]]+p[i])

其中，dp[i-1][j]表示不选择第i件物品时的最大价值，dp[i-1][j-w[i]]+p[i]表示选择第i件物品时的最大价值。

最终的结果即为dp[n][c]。

具体实现时，可以使用一维数组来优化空间复杂度，也可以使用滚动数组来进一步优化空间复杂度。