0/1背包问题。给定一载重量为m的背包及n个重量为wi、价值为vi的物体，1≤i≤n,要求把物体装入背包，使背包的物体价值最大。 输入格式: 第一行输入背包载重量m及背包个数n，再依次输入n行，每行为背包重量wi和价值vi。 输出格式: 第一行输出输出所求X[n]数组，第二行输出装入背包内的物体的最大价值。 输入样例1: 5 10 2 6 2 3 6 5 5 4 4 6 输出样例1: 11001 15 输入样例2: 5 10 11 2 13 10 12 5 13 3 11 6 输出样例2: 00 0 用c语言生成

以下是0/1背包问题的C语言代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_N 100     // 物品个数最大值
#define MAX_W 1000    // 背包载重量最大值

int max(int a, int b) {
    return a > b ? a : b;
}

// 0/1背包问题求解函数
// 输入参数：n为物品个数，W为背包载重量，w和v分别为物品重量和价值数组
// 输出参数：x为0/1决策数组，dp为最优值数组
void knapsack(int n, int W, int w[], int v[], int x[], int dp[]) {
    int i, j;

    // 初始化dp数组
    memset(dp, 0, sizeof(int) * (W + 1));

    // 动态规划求解
    for (i = 1; i <= n; i++) {
        for (j = W; j >= w[i]; j--) {
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - w[i]] + v[i]);
        }
    }

    // 求解0/1决策数组
    for (i = n; i >= 1; i--) {
        if (W >= w[i] && dp[W] == dp[W - w[i]] + v[i]) {
            x[i] = 1;
            W -= w[i];
        } else {
            x[i] = 0;
        }
    }
}

int main() {
    int n, W;              // 物品个数和背包载重量
    int w[MAX_N + 1], v[MAX_N + 1];    // 物品重量和价值数组
    int x[MAX_N + 1], dp[MAX_W + 1];   // 0/1决策数组和最优值数组
    int i;

    // 读入数据
    scanf("%d%d", &W, &n);
    for (i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%d%d", &w[i], &v[i]);
    }

    // 求解0/1背包问题
    knapsack(n, W, w, v, x, dp);

    // 输出0/1决策数组和最优值
    for (i = 1; i <= n; i++) {
        printf("%d", x[i]);
    }
    printf("\n%d\n", dp[W]);

    return 0;
}

代码中，`knapsack`函数用于求解0/1背包问题，`max`函数用于求两个整数的最大值。主函数中，先读入数据，然后调用`knapsack`函数求解0/1背包问题，最后输出0/1决策数组和最优值。