Java编写：给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为C。问应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大?

这是一道经典的背包问题，可以使用动态规划来解决。建立一个二维数组dp[i][j]，代表前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。对于每一个物品i，有两种情况，可以选择放入背包中，也可以选择不放入。当选择放入时，总重量不超过背包容量C，所以可以得到转移方程：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wi] + vi)，当不选择放入时，总价值不变，所以可以得到转移方程：dp[i][j] = dp[i-1][j]。最终，背包能够装下物品的总价值即为dp[n][C]。

相关问题

0-1背包问题:给定n种物品和一背包。物品i的重量是Wi其价值为Vi，背包的容量为C。编写算法实现选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大。c++

0-1背包问题是一个经典的动态规划问题。在C++中，可以使用一个二维数组dp来存储从第0到第i个物品，背包容量从0到j的最大价值。以下是一个简单的贪心策略和动态规划解决方案：

#include <vector>

using namespace std;

int knapSack(int W, vector<int>& wt, vector<int>& val, int n) {
    vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(W + 1, 0));

    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        for (int w = 1; w <= W; ++w) {
            if (wt[i - 1] <= w) { // 如果物品i的重量小于等于当前背包容量
                dp[i][w] = max(dp[i - 1][w], dp[i - 1][w - wt[i - 1]] + val[i - 1]); // 选择包含或不包含物品i
            } else {
                dp[i][w] = dp[i - 1][w]; // 如果物品i超出了背包容量，就不选
            }
        }
    }

    return dp[n][W]; // 返回背包所能装下的最大价值
}

在这个代码中，`knapSack`函数接收背包容量W、物品重量数组wt、物品价值数组val和物品数量n作为参数。内部的两个嵌套循环分别用于遍历每个物品和每个可能的背包容量。通过比较不包含当前物品的情况和包含当前物品的情况，找到最大的价值。

0-1背包问题是很经典的算法问题：给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，价值是vi，背包最大容量是C。应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？java代码

以下是Java代码实现0-1背包问题的动态规划算法：

public class Knapsack01 {
    public int knapsack(int[] w, int[] v, int C) {
        int n = w.length;
        int[][] dp = new int[n+1][C+1];

        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= C; j++) {
                if (j < w[i-1]) {
                    dp[i][j] = dp[i-1][j];
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i-1]] + v[i-1]);
                }
            }
        }

        return dp[n][C];
    }
}

其中，w数组表示物品的重量，v数组表示物品的价值，C表示背包的容量。该算法的时间复杂度为O(nC)，空间复杂度为O(nC)。