📦 动态规划 | 🎒 0-1背包问题（最易理解的讲解）

背包问题一直是算法学习中的经典案例，而其中的0-1背包问题尤为常见。今天就用最简单的语言为你揭开它的神秘面纱！💪

假设你有一个容量为`W`的背包，以及若干物品，每个物品都有自己的重量和价值。你的目标是装入背包中，使得总价值最大，同时不超过背包容量。听起来简单？但背后却藏着动态规划的智慧✨。

解决思路如下：首先定义一个二维数组`dp[i][j]`，表示前`i`个物品在容量为`j`时的最大价值。对于每个物品，有两种选择——放入或不放入背包。通过递推公式逐步填充表格，最终得到最优解！🌟

举个例子：有3件物品，重量分别为2、3、4，价值分别为3、4、5，背包容量为5。经过计算，你会发现最佳组合是前两件物品，总价值为7💰。

动态规划的魅力就在于化繁为简，一步步逼近最优解！💡如果你对代码实现感兴趣，可以留言告诉我，下次详细聊聊吧～💬

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