1.解决0/1背包客问题：有n个重量分别为{w1，w2，…，wn}的物品，它们的价值分别为{v1，v2，…，vn}，给定一个容量为W的背包。使得背包中物品在重量限制情况下价值最大。

好的，这个问题是一个经典的动态规划问题。我们可以使用一个二维数组来表示放置物品和背包容量对应的最大价值。设dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值，则对于第i个物品，有两种情况：

1.不放入背包中，则dp[i][j] = dp[i-1][j]

2.放入背包中，则dp[i][j] = dp[i-1][j-w[i]] + v[i]

最终的结果就是dp[n][W]，表示将n个物品装入容量为W的背包中所得到的最大价值。

具体来说，我们可以使用如下的代码实现：

def knapsack(W, wt, val, n):
    dp = [[0 for j in range(W+1)] for i in range(n+1)]
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, W+1):
            if wt[i-1] > j:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wt[i-1]]+val[i-1])
    return dp[n][W]

其中，W表示背包的容量，wt和val分别表示物品的重量和价值，n表示物品的个数。