以下是一个使用背包算法解决一个奇怪行为的示例代码：

def strange_behavior(items, capacity):
    n = len(items)
    dp = [[0] * (capacity + 1) for _ in range(n+1)]
    
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, capacity+1):
            if items[i-1] <= j:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], items[i-1] + dp[i-1][j-items[i-1]])
            else:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]
    
    return dp[n][capacity]

# 示例用法
items = [2, 5, 1, 3, 4]  # 物品重量列表
capacity = 10  # 背包容量
result = strange_behavior(items, capacity)
print(result)

在这个示例中，我们有一个奇怪的行为，我们需要找到一种方法来解决它。我们可以使用背包算法来解决这个问题。背包算法是一个经典的动态规划算法，用于解决背包问题。

在这个示例中，我们定义了一个函数strange_behavior，它接受一个物品重量列表和背包的容量作为输入。我们首先创建一个二维数组dp，用于保存计算结果。然后，我们使用两个嵌套的循环遍历物品和背包容量。在每个循环迭代中，我们检查当前物品的重量是否小于等于当前背包容量。如果是，我们可以选择将该物品放入背包，或者不放入背包。我们选择其中价值最大的方案，并将最大值保存在dp数组中。如果物品重量大于当前背包容量，那么我们只能选择不放入背包。最后，我们返回dp[n][capacity]作为结果，其中n是物品数量，capacity是背包容量。

在示例中，我们使用items = [2, 5, 1, 3, 4]和capacity = 10来测试函数。函数返回的结果是最大价值，即在给定背包容量下可以获得的最大奇怪行为。在这个示例中，最大奇怪行为的价值是9。