在计算机编程中，背包问题（Knapsack Problem）是一个经典的组合优化问题。它涉及在有限的资源约束下，如何选择物品以使其总价值最大化。
具体来说，背包问题通常描述为：有一个固定容量的背包和一组具有不同重量和价值的物品。问题是确定应该将哪些物品放入背包中，以便在不超过背包容量的情况下获得最大的总价值。
背包问题可以分为两种主要类型：
1. 0/1 背包问题（0/1 Knapsack Problem）：每个物品要么完全装入背包，要么完全不装入。
2. 完全背包问题（Unbounded Knapsack Problem）：每个物品可以无限次装入背包。
背包问题在实际生活中有很多应用，如资源分配、投资组合优化、排课问题等。由于其复杂性和广泛性，背包问题成为算法设计和优化领域中的重要研究对象，并且已经提出了许多解决方案和算法。