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一、01背包是什么？

有 n 件物品和一个最多能背重量为 w 的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。
每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。
0 1就表示物品的两种状态（0：不放进去，1：放进背包）

二、例子

现有一个背包最大容量为4
现有如下物品：

问背包能装下的最大价值是多少？

三、解决思路dp(动态规划)

动规五部曲

1.确定dp数组以及下标的含义
dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。

2.确定递推公式
dp[i][j]的含义：从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。

那么可以有两个方向推出来dp[i][j]，

• 不放物品i：由dp[i - 1][j]推出，即背包容量为j，里面不放物品i的最大价值，此时dp[i][j]就是dp[i - 1][j]。(其实就是当物品i的重量大于背包j的重量时，物品i无法放进背包中，所以背包内的价值依然和前面相同。)
• 放物品i：由dp[i - 1][j - weight[i]]推出，dp[i - 1][j - weight[i]] 为背包容量为j - weight[i]的时候不放物品i的最大价值，那么dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i] （物品i的价值），就是背包放物品i得到的最大价值

之前一直不理解为什么要用到 j-weight, 后面想明白，这一个主要是为了保证 j > weight（也就是说背包的容量大于当前物品的重量），确保背包的容量能放进物品 i 。

所以递归公式： dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);

3.dp数组如何初始化

4.确定遍历顺序

先遍历 物品还是先遍历背包重量呢？
其实都可以
下面是两种遍历顺序的代码

//先物品后背包
// weight数组的大小 就是物品个数
for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
    for(int j = 0; j <= bagweight; j++) { // 遍历背包容量
        if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
        else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);

    }
}

//先背包后物品
// weight数组的大小 就是物品个数
for(int j = 0; j <= bagweight; j++) { // 遍历背包容量
    for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
        if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
        else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
    }
}

5.举例推导dp数组