背包问题是一个经典的动态规划问题，固定选择指的是在背包问题中，某些物品必须被选择，不能选择放弃。

下面是一个使用动态规划解决背包问题的示例代码：

def knapsack_fixed_selection(weights, values, capacity, fixed_indices):
    n = len(weights)
    dp = [[0] * (capacity + 1) for _ in range(n + 1)]

    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, capacity + 1):
            if i - 1 in fixed_indices:
                # 当前物品必须被选择
                if weights[i - 1] <= j:
                    dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], values[i - 1] + dp[i - 1][j - weights[i - 1]])
                else:
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j]
            else:
                if weights[i - 1] <= j:
                    dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], values[i - 1] + dp[i - 1][j - weights[i - 1]])
                else:
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j]

    return dp[n][capacity]

在上述代码中，weights和values分别表示物品的重量和价值，capacity表示背包的容量，fixed_indices是一个列表，表示必须被选择的物品的索引。代码中使用二维数组dp来保存状态转移的结果，其中dp[i][j]表示在前i个物品中，背包容量为j时的最大价值。

代码中的动态规划转移方程分为两种情况：当物品的索引在fixed_indices中时，选择该物品时需要考虑容量的限制；当物品的索引不在fixed_indices中时，选择与不选择该物品时都需要考虑容量的限制。

最后，返回dp[n][capacity]即为背包问题的最优解，即背包容量为capacity时的最大价值。