python有一个容量为V的背包，同时还有n个物品，每个物品的体积都不同。 在这n个物品中，任取若干个装入背包内，使得背包的剩余空间最小。

这个问题可以使用动态规划来解决。假设背包的容量为V，第i个物品的体积为w[i]，我们定义一个二维数组dp[i][j]表示在前i个物品中，装入总体积不超过j的物品的最小剩余空间。那么状态转移方程如下：

- 如果不选择第i个物品，则dp[i][j] = dp[i-1][j]
- 如果选择第i个物品，则dp[i][j] = dp[i-1][j-w[i]]

最终的结果为dp[n][V]，即在前n个物品中，装入总体积不超过V的物品的最小剩余空间。具体的实现代码如下：

def min_remaining_space(V, w):
    n = len(w)
    dp = [[float('inf')] * (V+1) for _ in range(n+1)]
    for i in range(n+1):
        dp[i][0] = 0
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, V+1):
            dp[i][j] = dp[i-1][j]
            if j >= w[i-1]:
                dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i-1][j-w[i-1]])
    return dp[n][V]

我们初始化dp数组，将所有位置的值都设为正无穷大。然后将dp[0][0]设为0，表示不选取任何物品时，背包的剩余空间为0。接下来，我们按照状态转移方程进行dp，最终返回dp[n][V]，即为最小剩余空间。