01背包问题 二维
代码随想录
视频讲解：带你学透0-1背包问题！| 关于背包问题，你不清楚的地方，这里都讲了！| 动态规划经典问题 | 数据结构与算法_哔哩哔哩_bilibili
初步思路：动态规划 背包问题。
总结：
dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。
递归公式： dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
用时：30分钟
01背包问题 一维
代码随想录
视频讲解：带你学透01背包问题（滚动数组篇） | 从此对背包问题不再迷茫！_哔哩哔哩_bilibili
初步思路：动态规划 背包问题。
总结：
[1] 递归公式： dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]);
[2] 二维dp遍历的时候，背包容量是从小到大，而一维dp遍历的时候，背包是从大到小
[3] 一维dp必须先遍历物品嵌套遍历背包容量
用时：45分钟
416. 分割等和子集
代码随想录
视频讲解：动态规划之背包问题，这个包能装满吗？| LeetCode：416.分割等和子集_哔哩哔哩_bilibili
初步思路：动态规划。
总结：套用01背包，背包的体积为sum / 2 -》
dp[j]表示 背包总容量（所能装的总重量）是j，放进物品后，背的最大重量为dp[j]。
背包装满的时候, dp[target] == target。
用时：45分钟
