01背包问题穷举法的代码实现

01背包问题是一个经典的动态规划问题，其中穷举法（也称为暴力搜索）通常不是最优的解决方案，因为其时间复杂度为O(n*W)，其中n是物品数量，W是背包容量。然而，如果你确实需要了解穷举法的代码实现，我可以给你一个简单的Python版本，它将尝试所有可能的组合：

def knapsack_01_brute_force(items, W):
    max_value = 0
    for i in range(1 << len(items)):  # 利用二进制表示物品选择
        value = 0
        weight = 0
        for j, item in enumerate(items):
            if i & (1 << j):  # 如果第j个物品被选中（二进制位为1）
                value += item  # 增加价值
                weight += item[0]  # 增加重量
        if weight <= W:  # 如果物品总重量不超过背包容量
            max_value = max(max_value, value)
    return max_value

# 示例：items是一个二维列表，每个子列表包含物品的值和重量
items = [[60, 10], [100, 20], [120, 30]]
W = 50
result = knapsack_01_brute_force(items, W)
print(f"最大价值：{result}")