在01揹包問題中，在選擇是否要把一個物品加到揹包中，必須把該物品加進去的子問題的解與不取該物品的子問題的解進行比較，這種方式形成的問題導致了許多重疊子問題，使用動態規劃來解決。n=5是物品的數量，c=10是書包能承受的重量，w=[2,2,6,5,4]是每個物品的重量，v=[6,3,5,4,6]是每個物品的價值，先把遞迴的定義寫出來：

        然後自底向上實現，程式碼如下：

def bag(n,c,w,v):
	res=[[-1 for j in range(c+1)] for i in range(n+1)]
	for j in range(c+1):
		res[0][j]=0
	for i in range(1,n+1):
		for j in range(1,c+1):
			res[i][j]=res[i-1][j]
			if j>=w[i-1] and res[i][j]<res[i-1][j-w[i-1]]+v[i-1]:
				res[i][j]=res[i-1][j-w[i-1]]+v[i-1]
	return res

def show(n,c,w,res):
	print('最大價值為:',res[n][c])
	x=[False for i in range(n)]
	j=c
	for i in range(1,n+1):
		if res[i][j]>res[i-1][j]:
			x[i-1]=True
			j-=w[i-1]
	print('選擇的物品為:')
	for i in range(n):
		if x[i]:
			print('第',i,'個,',end='')
	print('')

if __name__=='__main__':
	n=5
	c=10
	w=[2,2,6,5,4]
	v=[6,3,5,4,6]
	res=bag(n,c,w,v)
	show(n,c,w,res)