给定一个例子:n=4,c=7,v=[9,10,7,4],w=[3,5,2,1] t则 v/w=[3,2,3.5,4].编写Java代码采用优先队列的分支限界法计算此0-1背包问题的最优解值与最优解。

在Java中，我们可以使用`PriorityQueue`结合分支限界算法（如动态规划）来解决0-1背包问题。这是一个贪心策略，但我们将其转换为优先级队列以保证总是选择当前最优的选择。下面是一个简单的示例代码：

import java.util.*;

class Item implements Comparable<Item> {
    int value;
    int weight;

    public Item(int value, int weight) {
        this.value = value;
        this.weight = weight;
    }

    @Override
    public int compareTo(Item other) {
        return Integer.compare(this.value / other.weight, other.value / this.weight);
    }
}

public class KnapsackBranchBound {
    private PriorityQueue<Item> queue;
    private int capacity;
    private int maxWeight;
    private int maxValue;

    public void solve(int[] values, int[] weights, int n, int c) {
        queue = new PriorityQueue<>();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            queue.offer(new Item(values[i], weights[i]));
        }
        maxWeight = 0;
        while (!queue.isEmpty() && maxWeight <= c) {
            Item item = queue.poll();
            if (maxWeight + item.weight <= c) {
                maxWeight += item.weight;
                maxValue += item.value;
            } else {
                // 使用贪婪策略，如果剩余空间不足以装下整个物品，则只取部分
                int fraction = c - maxWeight;
                if (fraction > 0) {
                    maxValue += item.value * fraction / item.weight;
                }
            }
        }
        System.out.println("最优解价值: " + maxValue);
    }

    public static void main(String[] args) {
        int n = 4;
        int c = 7;
        int[] v = {9, 10, 7, 4};
        int[] w = {3, 5, 2, 1};
        new KnapsackBranchBound().solve(v, w, n, c);
    }
}

在这个代码中，我们首先创建了一个`Item`类表示每个背包项目，然后在`solve`函数中维护一个优先队列。每一步，我们从队列中取出一个价值/重量比最高的项目，如果它的重量加上已有的总重量不超过背包容量，我们就添加到解决方案中；否则，尽可能地取该项目的一部分。

注意：这并不是精确的分支限界法，因为它是基于贪心策略的，仅适用于特定情况下的0-1背包问题。如果你需要完整的分支限界算法，你需要对所有可能的物品组合进行完整搜索，并使用剪枝来避免无效的路径。