0-1背包问题是很经典的算法问题：给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，价值是vi，背包最大容量是C。应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？

0-1背包问题可以使用动态规划算法来解决。我们可以定义一个二维数组dp，其中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。则状态转移方程为：

- 如果j < w[i]，则dp[i][j] = dp[i-1][j]，即当前物品放不下，最大价值不变。
- 如果j >= w[i]，则dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])，即当前物品放得下，最大价值为选择当前物品和不选择当前物品中的最大值。

最终的答案为dp[n][C]，即前n个物品放入容量为C的背包中所能获得的最大价值。

这里需要注意的是，0-1背包问题属于NP完全问题，因此使用动态规划算法只能解决较小规模的问题，对于大规模问题需要使用其他方法求解。