现有一个集装箱限重 1000。有 100 种物品每种物品的重量wi为正整数且wi是1到50之间的随机数；价值vi为正整数且vi是10到100之间的随机数。给出利用动态规划算法的算法原理

动态规划算法可以解决背包问题，即在有限的容量下，如何选择物品以使得总价值最大。在本题中，我们可以用动态规划算法来解决如何选择物品使得总重量不超过1000且总价值最大的问题。

具体实现方法如下：

1. 定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示前i个物品，总重量不超过j时的最大价值。

2. 初始化dp数组，当总重量为0时，最大价值为0。

3. 对于每个物品i，遍历所有可能的总重量j，如果当前物品的重量wi<=j，则可以选择装入当前物品或不装入当前物品。如果选择装入当前物品，则总重量为j-wi，总价值为dp[i-1][j-wi]+vi；如果选择不装入当前物品，则总重量为j，总价值为dp[i-1][j]。取两者中的较大值，即为dp[i][j]的值。

4. 遍历完所有物品后，dp[100][1000]即为所求的最大价值。

时间复杂度为O(nW)，其中n为物品数量，W为背包容量。由于本题中n=100，W=1000，因此时间复杂度为O(100000)。对于这样的数据规模，动态规划算法可以很快地求解出最优解。