就是0，1背包问题

参考代码:

# 获取输入的两个整数T和M，分别表示背包容量和物品数量

T, M = map(int, input().split())

# 初始化动态规划数组dp，长度为T+1，用于存储背包容量从0到T的最大总价值

dp = [0] * (T + 1)

# 循环读取每个物品的重量和价值，并更新动态规划数组

for i in range(1, M + 1):

    # 读取当前物品的重量wi和价值vi

    wi, vi = map(int, input().split())

    # 逆序更新动态规划数组，确保每个物品只被选择一次

    for j in range(T, wi - 1, -1):

        # 更新当前背包容量下的最大总价值，选择装入当前物品或不装入当前物品中的较大值

        dp[j] = max(dp[j], dp[j - wi] + vi)

# 输出背包容量为T时的最大总价值

print(dp[T])