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01 背包问题

背包问题是经典的动态规划问题之一，旨在求解在给定物品和背包容量的限制下，如何选择物品使得总价值最大。这个问题可以通过动态规划算法高效地解决。

动态规划算法通过将问题分解为子问题，逐步求解，最终得到最优解。具体来说，背包问题可以分为零一维和多一维两种类型。

零一维背包问题最基础，适用于物品只能选择一次的情况。算法通过遍历物品和背包容量，记录每个容量下的最大价值。多一维背包问题则允许多次选择同一种物品，算法需要考虑物品的可用次数。

动态规划算法的核心思想是建立一个表格，用来存储不同物品和容量下的最大价值。通过更新这个表格，我们可以逐步找到最优解。

在实现动态规划算法时，需要注意以下几点：

通过以上步骤，我们可以高效地解决背包问题，找到最优的物品组合。

如果需要更详细的实现步骤，可以参考标准的背包问题解法。

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