diff --git a/codes/csharp/chapter_dynamic_programming/knapsack.cs b/codes/csharp/chapter_dynamic_programming/knapsack.cs
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--- /dev/null
+++ b/codes/csharp/chapter_dynamic_programming/knapsack.cs
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+/**
+* File: knapsack.cs
+* Created Time: 2023-07-07
+* Author: hpstory (hpstory1024@163.com)
+*/
+
+namespace hello_algo.chapter_dynamic_programming; 
+
+public class knapsack {
+    /* 0-1 背包：暴力搜索 */
+    public int knapsack_dfs(int[] weight, int[] val, int i, int c) {
+        // 若已选完所有物品或背包无容量，则返回价值 0
+        if (i == 0 || c == 0) {
+            return 0;
+        }
+        // 若超过背包容量，则只能不放入背包
+        if (weight[i - 1] > c) {
+            return knapsack_dfs(weight, val, i - 1, c);
+        }
+        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
+        int no = knapsack_dfs(weight, val, i - 1, c);
+        int yes = knapsack_dfs(weight, val, i - 1, c - weight[i - 1]) + val[i - 1];
+        // 返回两种方案中价值更大的那一个
+        return Math.Max(no, yes);
+    }
+
+    /* 0-1 背包：记忆化搜索 */
+    public int knapsack_dfs_mem(int[] weight, int[] val, int[][] mem, int i, int c) {
+        // 若已选完所有物品或背包无容量，则返回价值 0
+        if (i == 0 || c == 0) {
+            return 0;
+        }
+        // 若已有记录，则直接返回
+        if (mem[i][c] != -1) {
+            return mem[i][c];
+        }
+        // 若超过背包容量，则只能不放入背包
+        if (weight[i - 1] > c) {
+            return knapsack_dfs_mem(weight, val, mem, i - 1, c);
+        }
+        // 计算不放入和放入物品 i 的最大价值
+        int no = knapsack_dfs_mem(weight, val, mem, i - 1, c);
+        int yes = knapsack_dfs_mem(weight, val, mem, i - 1, c - weight[i - 1]) + val[i - 1];
+        // 记录并返回两种方案中价值更大的那一个
+        mem[i][c] = Math.Max(no, yes);
+        return mem[i][c];
+    }
+
+    /* 0-1 背包：动态规划 */
+    public int knapsack_dp(int[] weight, int[] val, int cap) {
+        int n = weight.Length;
+        // 初始化 dp 列表
+        int[,] dp = new int[n + 1, cap + 1];
+        // 状态转移
+        for (int i = 1; i <= n; i++) {
+            for (int c = 1; c <= cap; c++) {
+                if (weight[i - 1] > c) {
+                    // 若超过背包容量，则不选物品 i
+                    dp[i, c] = dp[i - 1, c];
+                } else {
+                    // 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
+                    dp[i, c] = Math.Max(dp[i - 1, c - weight[i - 1]] + val[i - 1], dp[i - 1, c]);
+                }
+            }
+        }
+        return dp[n, cap];
+    }
+
+    /* 0-1 背包：状态压缩后的动态规划 */
+    public int knapsack_dp_comp(int[] weight, int[] val, int cap) {
+        int n = weight.Length;
+        // 初始化 dp 列表
+        int[] dp = new int[cap + 1];
+        // 状态转移
+        for (int i = 1; i <= n; i++) {
+            // 倒序遍历
+            for (int c = cap; c > 0; c--) {
+                if (weight[i - 1] > c) {
+                    // 若超过背包容量，则不选物品 i
+                    dp[c] = dp[c];
+                } else {
+                    // 不选和选物品 i 这两种方案的较大值
+                    dp[c] = Math.Max(dp[c - weight[i - 1]] + val[i - 1], dp[c]);
+                }
+            }
+        }
+        return dp[cap];
+    }
+
+    [Test]
+    public void Test() {
+        int[] weight = { 10, 20, 30, 40, 50 };
+        int[] val = { 60, 100, 120, 160, 200 };
+        int cap = 50;
+        int n = weight.Length;
+
+        // 暴力搜索
+        Console.WriteLine(knapsack_dfs(weight, val, n, cap));
+
+        // 记忆化搜索
+        int[][] mem = new int[n + 1][];
+        for (int i = 0; i <= n; i++) {
+            mem[i] = new int[cap + 1];
+            Array.Fill(mem[i], -1);
+        }
+
+        Console.WriteLine(knapsack_dfs_mem(weight, val, mem, n, cap));
+
+        // 动态规划
+        Console.WriteLine(knapsack_dp(weight, val, cap));
+
+        // 状态压缩后的动态规划
+        Console.WriteLine(knapsack_dp_comp(weight, val, cap));
+    }
+}