针对问题写出python代码

当然，这里是一个简单的Python代码示例，用于解决0-1背包问题：

def knapsack_01(values, weights, capacity):
    n = len(values)
    
    # 初始化动态规划表格
    dp = [[0 for _ in range(capacity+1)] for _ in range(n+1)]
    
    # 状态转移
    for i in range(1, n+1):
        for w in range(1, capacity+1):
            if weights[i-1] <= w:
                dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-weights[i-1]] + values[i-1])
            else:
                dp[i][w] = dp[i-1][w]
                
    return dp[n][capacity]

# 示例
values = [60, 100, 120]
weights = [10, 20, 30]
capacity = 50
max_value = knapsack_01(values, weights, capacity)
print(f"背包可以装下的物品总价值为：{max_value}")

在这个代码中，`values`列表存储物品的价值，`weights`列表存储物品的重量，`capacity`是背包的容量。函数`knapsack_01`通过动态规划计算出在给定限制下背包能获取的最大价值。