背包Python函数

我有一个关于背包问题的问题，目标与背包问题的结果非常相似。问题是:

假设您有一组n项。所有物品的重量都相同，w，您最多可以从每个物品中选择一个。编写一个Python函数，输入背包的容量capacity，一个列表（按升序排序），每个物品的值，以及重量w，并返回背包可以容纳的最大值

我已经试着写出了这个函数，但不知何故，我无法确定权重，

w

，在代码行中的合适位置

def knapsack(capacity,n):
    if len(n) ==0:
          return 0
    elif n[-1][0] > capacity:
          return knapsack(capacity, n[:-1])
    else:
          return max(knapsack(capacity,n[:-1]), knapsack(capacity-n[-1][0],n[:-1]+n[-1][1]

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不知何故，我寻找了很多方法来解决这个问题，因为我对Python比较陌生，但我不喜欢代码的工作方式，因为我还没有完全解决这个问题。有没有更好的方法来解决这个Python函数？

如果它们都具有相同的权重，那么问题就变得非常简单

您只需按值降序对项目进行排序，然后开始从列表中选择项目，直到值列表中没有更多项目，或者存储更多项目的容量不足

请注意，该问题表示这些值是按值的升序排序的。由于列表已按升序排序，因此可以简单地反转列表，使项目按值的降序显示。这将首先为您提供具有最大值的项目

从第一件物品开始，不断选择物品，直到你无法再将其放入背包

def knapsack(capacity, values):
    values.reverse()
    num_items = capacity // w
    return sum(values[:num_items])

num_items

可容纳背包中最多数量的物品。

values[：num\u items]

使用数组切片从数组中检索atmost

num\u items

值，然后将其传递给

sum

函数以计算最大和