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两者都使用了动态规划的思想，通过构建一个二维数组来存储中间结果，逐步求解最终问题。

0-1背包问题

def knapsack(values, weights, capacity):"""解决 0-1 背包问题:param values: 物品的价值列表:param weights: 物品的重量列表:param capacity: 背包的最大容量:return: 最大价值"""n = len(values)  # 物品数量# 初始化动态规划表dp = [[0] * (capacity + 1) for _ in range(n + 1)]# 填充动态规划表for i in range(1, n + 1):  # 遍历每个物品for j in range(1, capacity + 1):  # 遍历每个可能的容量if weights[i - 1] <= j:  # 如果当前物品的重量小于等于当前容量# 选择当前物品或不选择当前物品，取两者中的最大值dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weights[i - 1]] + values[i - 1])else:# 当前物品的重量大于当前容量，不能选择当前物品dp[i][j] = dp[i - 1][j]# 返回最大价值return dp[n][capacity]# 示例
values = [60, 100, 120]
weights = [10, 20, 30]
capacity = 50max_value = knapsack(values, weights, capacity)
print(f"最大价值: {max_value}")

最长公共子序列

def longest_common_subsequence(s1, s2):m, n = len(s1), len(s2)# 初始化动态规划表dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]# 填充动态规划表for i in range(1, m + 1):  # 遍历 s1 的每个字符for j in range(1, n + 1):  # 遍历 s2 的每个字符if s1[i - 1] == s2[j - 1]:  # 如果当前字符相同dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1  # 在之前的基础上加 1else:  # 如果当前字符不同dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])  # 选择不包含当前字符的最大值# 返回最长公共子序列的长度return dp[m][n]# 示例
s1 = "abcde"
s2 = "ace"
length = longest_common_subsequence(s1, s2)
print(f"最长公共子序列的长度: {length}")