human
Can you provide a the Python program you requested given the following:
I am working on the file "0-1-Knapsack.ipynb".
The first task is:
用这个来解决大包包是轻轻松松啦！在我机器上的运行时间大约只有半秒钟，真的可谓是秒杀！我们这个算法的时间复杂度是 $O(ns)$，其中 $s$ 是上面列出来的独立状态数。这个状态数既不可能超过 $W$，也不可能超过 $2^n$。对于分布比较均匀的背包物品来说，这个方法还是相当奏效的。
也许你注意到了第 8 行有一条奇怪的排序……这个算法虽然对数据的顺序本身没有要求，但是我发现，如果对数据按照重量从大到小排序，速度比乱序提升了大约四倍。我也试过其他的排序方法，比如按照价值与重量的比值，但在这个特定例子上均不太理想。
但是呢……遇到更大的包包怎么办……我跑了一下 cPython 需要 677.3 秒…… PyPy 快一些需要 65 秒左右。
其实，我们并不需要在动态规划这一棵树上吊死的呢…… 
哪能搞法——分支界限
我们先把动态规划的想法放一下，退一步来看看这个问题。每一个物品都可能放或者不放，如果用一个决策树来表示的话，就得到这样一棵满二叉树：
<img src="http://www.jlao.net/wp-content/uploads/2015/08/fulltree.png" alt="fulltree" width="564" height="178" class="aligncenter size-full wp-image-10186" />
这对于 $n$ 个物品就有 $2^n$ 种放法，总共要计算 $2^{n+1} - 2$ 个结点，当然是太多了。不过，有没有什么办法能让遍历的结点少一点呢？
比较直观的，至少有这么两个：

重量超限的——如果一个结点重量超限，那再往上加东西的也不用看了。
最下面一层的右侧打叉的结点——结果肯定和上一层一样，也不用再算一遍了。

还有吗？比如说，有些结点重量大而价值却很低，再怎么往上加东西也没有竞争力，能不能尽早找出这种“没有希望”的结点呢？
对于一些固定的物品，包包里能装走的价值是有一个上限的。包的大小是一定的，那么为了让总体价值最大，就要让单位重量的价值最大。怎么才能让单位重量的价值最大呢？我们把所有的物品按照价值与重量的比值（$v_j / w_j$）由大到小排序，先尽量拣着重量小价值大的东西装，而把又重又不值钱的放在后面。
最后包包还没装满又放不下下一个物品怎么办呢？那我们就假装这个物品可以切开，然后把包包塞满。这样一来，现在得到的这个总价值就是一个上限，因为单位价值最高的那些已经都塞进来啦。
我们把物品排好顺序挨个考虑，如果有个结点已经考虑了前 $i$ 个物品，得到的总价值是 $V_0$，总重量是 $W_0$；我们按照单位价值从大到小挨个往里放，放到第 $k$ 个物品放不下了，这时候包里的总重量是
$$
\tilde{W} = W_0 + \sum_{j=i+1}^{k-1} w_j
$$
而总价值的上限就是
$$
V_{\rm bound} = \left(V_0 + \sum_{j=i+1}^{k-1} v_j \right) + \big(W - \tilde{W}\big)\cdot \frac{v_k}{w_k}
$$
其中前面一项是放进去的物品总价值，后面一项是把第 $k$ 个物品切开后塞满包包的价值。
如果用 $V_{\max}$ 表示已经出现过的最高价值，那遇到 $V_{\rm bound} \leq V_{\max}$ 的结点就可以直接把它剪掉啦。
这个程序写出来可以是这样的：
Can you write Python program for it?
assistant
#Here is the Python program you requested.

import sys

def knapsack(vw, limit):
    
    def bound(v, w, j):
        if j >= len(vw) or w > limit:
            return -1
        else:
            while j < len(vw) and w + vw[j][1] <= limit:
                v, w, j = v + vw[j][0], w + vw[j][1], j + 1
            if j < len(vw):
                v += (limit - w) * vw[j][0] / (vw[j][1] * 1.0)
            return v

    def traverse(v, w, j):
        nonlocal maxValue
        if bound(v, w, j) >= maxValue: # promising 
            if w + vw[j][1] <= limit:  # w/ j
                maxValue = max(maxValue, v + vw[j][0])
                traverse(v + vw[j][0], w + vw[j][1], j + 1)
            if j < len(vw) - 1:        # w/o j
                traverse(v, w, j + 1)
        return

    maxValue = 0
    traverse(0, 0, 0)
    return maxValue
            
if __name__ == "__main__":
    with open("0-1-Knapsack/test/knapsack_small.txt") as f:
        limit, n = map(int, f.readline().split())
        vw = []                   # value, weight, value density
        for ln in f.readlines():
            vl, wl = tuple(map(int, ln.split()))
            vw.append([vl, wl, vl / (wl * 1.0)])

    print(knapsack(sorted(vw, key=lambda x : x[2], reverse=True), limit))