Если задача о рюкзаке имеет только ДВА предмета, можно построить реальный двумерный график:

• Ось X = количество первого предмета
• Ось Y = количество второго предмета
• Ограничение по весу = прямая линия (например, 3x + 5y <= 10)
• Целевая функция (ценность) = семейство параллельных прямых

Оптимальное решение = целочисленная точка (x, y) в допустимой области, лежащая на прямой с максимальным значением целевой функции.

Но это работает только для 2-3 предметов. Для большего количества такой метод неприменим (пространство становится многомерным).

Возможно, в учебнике имелся в виду именно этот частный случай.

Можно визуализировать через heatmap (тепловую карту) DP-таблицы.

Пример на Python с использованием matplotlib и seaborn:

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Пример данных
weights = [2, 3, 4, 5]
values = [3, 4, 5, 6]
W = 8
n = len(weights)

# DP таблица
dp = np.zeros((n+1, W+1))

for i in range(1, n+1):
    for w in range(W+1):
        if weights[i-1] <= w:
            dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-weights[i-1]] + values[i-1])
        else:
            dp[i][w] = dp[i-1][w]

# Визуализация
sns.heatmap(dp, annot=True, fmt='.0f', cmap='YlGnBu')
plt.xlabel('Вес рюкзака')
plt.ylabel('Предметы')
plt.title('DP таблица задачи о рюкзаке')
plt.show()

На выходе получишь цветную таблицу, где видно как растет максимальная ценность при увеличении веса и добавлении предметов.

графическое решение это скорее всего про жадный алгоритм с сортировкой по удельной ценности (value/weight)

строишь столбчатую диаграмму где каждый столбик это предмет его высота пропорциональна удельной ценности

берешь предметы слева направо пока не заполнится рюкзак

но это работает только для fractional knapsack не для 0 1