📚01背包问题及空间优化💡

在编程世界中，01背包问题是一个经典的动态规划案例 🎒。它描述了这样一个场景：你有一个固定容量的背包和若干物品（每个物品有重量和价值），目标是选择哪些物品装入背包，使得总价值最大且不超过背包容量。

传统解法使用二维数组存储状态，但会占用大量空间。因此，我们可以进行空间优化！✨通过只用一维数组代替二维数组，减少内存消耗。优化的核心在于“逆序遍历”：从后往前更新数组值，避免覆盖尚未计算的数据。

例如，假设背包容量为4，有3个物品，分别重{2, 3, 4}，价值为{3, 4, 5}。经过优化后的算法运行后，你会发现最终的最大价值为7，而仅需较少的空间支持。这种技巧不仅高效，还提升了代码的可读性。🚀

如果你对算法感兴趣，不妨尝试动手实现一遍吧！💪