标题和描述中提到的"算法分析题4-11"是一个关于优化存储策略的问题，它涉及到计算机科学中的算法设计和分析。在这个问题中，我们有多个数据项（li）需要存储在两个不同的位置（T1和T2）之一，目标是使得在T1上的检索时间最短。由于变量Xi=1表示数据项li存储在T1上，并且T1的检索时间较短，我们需要考虑如何分配这些数据项以最大化T1的总检索效率。
这个问题被转化为一个特殊的0-1背包问题。0-1背包问题是一个经典的组合优化问题，在这个问题中，我们有一个容量有限的背包，需要决定装入哪些物品（每个物品都有一个重量和价值），以使得背包中物品的总价值最大，但总重量不超过背包的容量。这里的"物品"是数据项li，"价值"是选择存储在T1上的好处（检索时间短），而"重量"则可能是无关紧要的因素，因为题目没有提及容量限制。
在0-1背包问题中，每个物品只能选择放或不放（即0或1），不能分割。对于这个特定的变体，我们的目标不是最大化价值，而是最大化在T1上的检索时间。因此，我们需要找到一种方法来确定哪些数据项应该存放在T1上，使得T1的检索时间之和最大，同时考虑到每个数据项只能存储在一个地方。
解决0-1背包问题通常使用动态规划的方法。我们可以定义一个二维数组dp[i][j]，表示前i个物品选中使得总重量不超过j的最优价值。然后，对于每个物品，我们可以决定是否将其放入背包，根据放入或不放入的情况更新dp数组。在本题中，我们要修改这个过程，以最大化T1上的检索时间，而不是价值。
在实现动态规划解决方案时，我们需要考虑以下步骤：
1. 初始化dp数组，dp[0][j] = 0，因为没有物品时，检索时间为0。
2. 对于每个物品i，遍历所有可能的重量j。
3. 对于每个j，考虑两种情况：不选第i个物品（dp[i][j] = dp[i-1][j]）和选第i个物品（如果j >= wi，则dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wi] + vi)）。这里的wi是第i个物品的"重量"，vi是"价值"，即该物品对T1检索时间的贡献。
4. 最终，dp[n][C]（n是物品总数，C是背包容量）就是最大检索时间，如果C是无限的，那么只需要关注dp[n][*]的最大值。
然而，由于题目没有给出具体的物品重量、检索时间和容量限制，我们需要更多的信息来构建完整的解决方案。但在一般情况下，这就是如何将这个问题转化为0-1背包问题并应用动态规划进行求解。解决这类问题的关键在于理解动态规划的状态转移方程，以及如何根据问题的具体条件调整这个方程。
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