🌟 在编程领域中，动态规划（Dynamic Programming）是一种常用的技术，用来解决许多优化问题。其中，01背包问题（0-1 Knapsack Problem）是一个经典的例子。当我们将这个问题优化到一维数组时，内层循环的方向就变得尤为重要了。

📚 01背包问题要求我们在给定重量限制的情况下，选择物品放入背包以最大化总价值。使用二维数组解法时，每个元素代表是否选择了特定物品。然而，当我们优化为一维数组时，我们实际上是在重用空间来节省内存。

🔄 当我们把二维数组优化为一维数组时，内层循环需要反向进行（从最大容量往最小容量遍历）。这样做的原因是为了避免重复计算和数据污染。如果按照正向顺序遍历，那么之前更新过的值会再次被覆盖，从而导致错误的结果。

🔍 深入理解这个优化方法，不仅可以帮助我们更好地掌握动态规划的技巧，还能让我们在处理更大规模的问题时，有效地减少时间和空间复杂度。

💡 这种技巧不仅适用于01背包问题，还可以扩展到其他需要状态转移的问题上。因此，学习和掌握这种优化手段对于提升算法能力至关重要。