使用蛮力法！

使用蛮力法解决0/1背包问题，需要枚举每一种可能的情况，然后计算出它们的价值，最后找出价值最大的那种情况。

具体实现方法是，使用递归函数，对于每一个物品，有两种选择：放入背包或不放入背包。因此，我们可以得到以下递归公式：

f(i, j) = max(f(i-1, j), f(i-1, j-w[i])+v[i]) (j>=w[i])

其中，i表示当前考虑的是第几个物品，j表示当前背包的容量，w[i]表示第i个物品的重量，v[i]表示第i个物品的价值。递归的边界条件是i=0或j=0，此时返回0。

下面是Java代码实现：

public class Knapsack {
    public static void main(String[] args) {
        int[] w = {2, 3, 4, 5}; // 物品重量
        int[] v = {3, 4, 5, 6}; // 物品价值
        int m = 8; // 背包容量

        System.out.println(bruteForce(w, v, w.length-1, m)); // 输出最大价值
    }

    public static int bruteForce(int[] w, int[] v, int i, int j) {
        if (i < 0 || j <= 0) {
            return 0;
        }

        int value1 = bruteForce(w, v, i-1, j); // 不放第i个物品
        int value2 = 0;
        if (j >= w[i]) {
            value2 = bruteForce(w, v, i-1, j-w[i]) + v[i]; // 放第i个物品
        }

        return Math.max(value1, value2);
    }
}

需要注意的是，蛮力法的时间复杂度为O(2^n)，当物品数量较大时，运算时间会非常长，因此不太适合实际应用。