0/1背包问题 动态规划 python代码

很高兴为您提供答案！关于0/1背包问题的动态规划Python代码，以下是一个标准的示例代码：

def knapSack(W, wt, val, n):
 
    if n == 0 or W == 0 :
        return 0
 
    if (wt[n-1] > W):
        return knapSack(W, wt, val, n-1)  
  
    else:
        return max(val[n-1] + knapSack(W-wt[n-1], wt, val, n-1),
                   knapSack(W, wt, val, n-1))
           
val = [60, 100, 120]
wt = [10, 20, 30]
W = 50
n = len(val)
print(knapSack(W, wt, val, n))

这段代码就是实现了0/1背包问题的动态规划求解。其中，val数组存放了每个物品的价值，wt数组存放了每个物品的重量，W表示背包的最大承重，n表示物品的数量。运行上述代码，输出的结果是220，即背包能够承载的最大价值是220。

希望这能够帮助到您，有任何其他问题，欢迎随时向我提出！