python 0-1背包问题动态规划价值和背包容量初始化为100的情况下，如何解决0-1背包问题

0-1背包问题是一种经典的动态规划问题，其基本思想是将问题拆分成子问题进行求解，最终得到最优解。

在价值和背包容量初始化为100的情况下，可以按照以下步骤解决0-1背包问题：

1. 定义状态：设f(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。

2. 初始化：f(0,0)=0，f(0,j)=f(i,0)=0（i>0,j>0）。

3. 状态转移方程：对于第i个物品，有两种情况：

- 不放入背包中，则f(i,j)=f(i-1,j)；
- 放入背包中，则f(i,j)=f(i-1,j-w[i])+v[i]。

综合起来，状态转移方程为：f(i,j)=max{f(i-1,j),f(i-1,j-w[i])+v[i]}。

4. 最终结果：f(n,C)，其中n为物品个数，C为背包容量。

通过上述步骤，就可以求解出0-1背包问题在价值和背包容量初始化为100的情况下的最优解。