Merge pull request #409 from KelvinG-611/背包理论基础01背包-2

修改 背包理论基础01背包2, 增加python实现代码.

problems/背包理论基础01背包-2.md

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 # 动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）
 
 昨天[动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/FwIiPPmR18_AJO5eiidT6w)中是用二维dp数组来讲解01背包。
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 **其实可以发现如果把dp[i - 1]那一层拷贝到dp[i]上，表达式完全可以是：dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]);**
 
-**于其把dp[i - 1]这一层拷贝到dp[i]上，不如只用一个一维数组了**，只用dp[j]（一维数组，也可以理解是一个滚动数组）。
+**与其把dp[i - 1]这一层拷贝到dp[i]上，不如只用一个一维数组了**，只用dp[j]（一维数组，也可以理解是一个滚动数组）。
 
 这就是滚动数组的由来，需要满足的条件是上一层可以重复利用，直接拷贝到当前层。
 
@@ -214,7 +215,7 @@ int main() {
 Java：
 
 ```java
-		public static void main(String[] args) {
+    public static void main(String[] args) {
         int[] weight = {1, 3, 4};
         int[] value = {15, 20, 30};
         int bagWight = 4;
@@ -242,7 +243,24 @@ Java：
 
 
 Python：
+```python
+def test_1_wei_bag_problem():
+    weight = [1, 3, 4]
+    value = [15, 20, 30]
+    bag_weight = 4
+    # 初始化: 全为0
+    dp = [0] * (bag_weight + 1)
 
+    # 先遍历物品, 再遍历背包容量
+    for i in range(len(weight)):
+        for j in range(bag_weight, weight[i] - 1, -1):
+            # 递归公式
+            dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i])
+
+    print(dp)
+
+test_1_wei_bag_problem()
+```
 
 Go：
 ```go