当背包DP返回错误的答案时，可能是因为有一个或多个关键参数没有正确设置，导致最后的计算结果出现偏差。将以下的一些解决方法尝试应用到代码中：

1. 检查背包的容量和物品的重量是否正确配置，并修复错误。例如，如果背包容量为5，而一个物品的重量被错误地设置为6，则此物品将无法放入背包中。

2. 重新检查每个选项的价值，确保它们都被正确地设置。如果存在不正确的选项，例如将某个物品的价值设置为0，可能会导致计算结果出现偏差。

3. 计算动态规划表格时，确保将每个单元格初始化为正确的默认值，例如0或负无穷。如果未正确初始化表格，则可能会导致计算结果不正确。

以下是一个背包DP求解问题的Python代码示例，可以参考该代码以找出背包DP返回错误的答案的原因：

def knapsack_dp(values, weights, capacity):
    n = len(values)
    dp = [[0 for j in range(capacity+1)] for i in range(n+1)]

    for i in range(n+1):
        for j in range(capacity+1):
            if i == 0 or j == 0:
                dp[i][j] = 0
            elif weights[i-1] <= j:
                dp[i][j] = max(values[i-1] + dp[i-1][j-weights[i-1]], dp[i-1][j])
            else:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]

    return dp[n][capacity]

此代码使用动态规划求解背包问题，使用二维数组dp来存储最优值。如果返回的结果不正确，可以检查是否在使用values、weights和capacity时出现了偏差，或者是否正确初始化了dp表格。