接下来的n行表示n个物品的重量、体积和价值。输出为最大的总价值。

这是一个经典的背包问题，可以使用动态规划求解。假设有n个物品，第i个物品的重量、体积和价值分别为wi、vi和pi。设f[i][j]表示前i个物品放进容量为j的背包中所能获得的最大价值，则有以下状态转移方程：
f[i][j] = max(f[i-1][j], f[i-1][j-wi]+pi)，其中1<=i<=n，1<=j<=总容量。
最终答案为f[n][总容量]。希望能对您有所帮助。

相关问题

一个整数 v，表示箱子容量 一个整数 n，表示有 n 个物品 接下来 n 个整数，分别表示这 n 个物品的各自体积和价值 输出描述 一个整数，表示箱子能装下的最大价值。 样例输入 Copy to Clipboard 3 2 2 100 4 200 样例输出 Copy to Clipboard 100

可以使用动态规划算法来解决这个问题。

首先，定义一个一维数组 dp，其中 dp[j] 表示容量为 j 的情况下，能够获得的最大价值。

对于第 i 个物品，我们需要从大到小遍历容量 j，更新 dp[j] 的值。具体而言，对于容量为 j，我们有两种选择：

1. 不选第 i 个物品，则 dp[j] 不变；
2. 选第 i 个物品，则 dp[j] = dp[j-v[i]] + w[i]，其中 v[i] 表示第 i 个物品的体积，w[i] 表示第 i 个物品的价值。

最终的结果为 dp[V]，即容量为 V 的情况下，能够获得的最大价值。

具体的实现可以参考以下代码（Python）：

def knapsack(V, n, v, w):
    dp = [0] * (V+1)
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(V, v[i-1]-1, -1):
            dp[j] = max(dp[j], dp[j-v[i-1]] + w[i-1])
    return dp[V]

其中，V 表示箱子的容量，n 表示物品的数量，v 和 w 分别表示物品的体积和价值。函数的返回值即为最大价值。

注意，这个算法的时间复杂度为 O(nV)，可能会在 V 较大时运行缓慢。如果需要优化，可以考虑使用滚动数组等技巧。

给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi，体积是bi，其价值为vi，背包能承受的最大重量为c，容积为d。问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 要求装入物品的总重量不能超出背包能承受的最大重量，装入物品的总体积不能超过背包的容积。在选择装入背包的物品时，对每种物品只有两个选择：装入或不装入，且不能重复装入。输入数据的第一行分别为：背包能承受的最大重量c，背包的容积d，物品的个数n。接下来的n行表示n个物品的重量、体积和价值。输出为最大的总价值。的完整C代码

对于这个问题，我们可以使用01背包问题的解法。具体过程如下：

首先定义一个数组dp[c+1][d+1]，其中dp[i][j]表示在背包容量为i，体积为j时，最大的总价值。

然后使用双重循环遍历所有物品，当物品i的重量小于等于背包能承受的重量c，体积小于等于背包容积d时，可以选择装入或不装入背包中。

如果选择装入物品i，则总价值为dp[i-1][j-wi][k-bi]+vi，即上一次背包容量为i，体积为j-wi时的最大总价值加上物品i的价值vi。

如果不选择装入物品i，则总价值为dp[i-1][j][k]，即上一次背包容量为i，体积为j时的最大总价值。

因此，我们可以选择了装入物品i和不装入物品i中价值更大的那个方案，更新dp[i][j][k]的值。

最后，dp[c][d]就是最大的总价值。

以下是完整的C代码实现：

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

int main()
{
int c, d, n;
scanf("%d%d%d", &c, &d, &n);
int w[n], b[n], v[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
scanf("%d%d%d", &w[i], &b[i], &v[i]);
}
int dp[c+1][d+1];
for (int i = 0; i <= c; i++) {
for (int j = 0; j <= d; j++) {
dp[i][j] = 0;
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = c; j >= w[i]; j--) {
for (int k = d; k >= b[i]; k--) {
int choose = dp[j-w[i]][k-b[i]] + v[i];
int not_choose = dp[j][k];
dp[j][k] = choose > not_choose ? choose : not_choose;
}
}
}
printf("%d", dp[c][d]);
return 0;
}