采用数据文件读入的方式解决动态规划01背包问题

动态规划求解01背包问题的基本思想是：将问题分解为若干子问题，并按顺序依次求解这些子问题，最终得到原问题的解。具体来说，我们可以使用一个二维数组 dp[i][j] 来表示前 i 个物品放入容量为 j 的背包中所能获得的最大价值。dp[i][j] 的值可以根据以下两种情况进行转移：

1. 如果第 i 个物品的重量大于背包容量 j，则不能将其放入背包中，此时 dp[i][j] 的值与 dp[i-1][j] 相同。

2. 如果第 i 个物品的重量小于等于背包容量 j，则可以将其放入背包中，此时 dp[i][j] 的值为 dp[i-1][j-w[i]] + v[i]，其中 w[i] 表示第 i 个物品的重量，v[i] 表示第 i 个物品的价值。

最终我们需要求解的是 dp[n][C]，其中 n 表示物品的数量，C 表示背包的容量。将 dp 数组的最后一行输出即可得到问题的解。

下面是采用数据文件读入的方式解决动态规划01背包问题的Python代码示例：

with open('data.txt', 'r') as f:
    # 读取物品数量和背包容量
    n, C = map(int, f.readline().split())
    # 读取物品重量和价值
    w = [0] * (n+1)
    v = [0] * (n+1)
    for i in range(1, n+1):
        w[i], v[i] = map(int, f.readline().split())

# 初始化dp数组
dp = [[0] * (C+1) for _ in range(n+1)]
for i in range(1, n+1):
    for j in range(1, C+1):
        if j < w[i]:
            dp[i][j] = dp[i-1][j]
        else:
            dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])

# 输出结果
print(dp[n][C])