在软件开发中需要解决一个算法问题背景:有N辆货车，每辆车都有各自车厢的长宽高和车辆的最大载重重量;有M个货物，每个货物有各自的长宽高和这个货物的重量，需要使用N辆车装载这M个货物目标:在给定的货物和车辆信息的基础上，计算最优的车辆和货物的配比,用代码实现

这是一个组合优化问题，可以使用动态规划算法来解决，以下是一个Java实现的例子：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TruckLoading {
    public static void main(String[] args) {
        // 货车信息
        int[][] trucks = {
                {10, 5, 3, 1000},
                {8, 4, 2, 800},
                {6, 3, 2, 500},
                {4, 2, 1, 300}
        };
        // 货物信息
        int[][] goods = {
                {8, 4, 3, 500},
                {6, 3, 2, 400},
                {4, 2, 1, 200},
                {3, 2, 1, 100},
                {2, 1, 1, 50}
        };

        // 初始化动态规划数组
        int[][][] dp = new int[trucks.length + 1][goods.length + 1][4];

        // 动态规划计算
        for (int i = 1; i <= trucks.length; i++) {
            for (int j = 1; j <= goods.length; j++) {
                // 不装载当前货物
                for (int k = 0; k <= 3; k++) {
                    dp[i][j][k] = dp[i][j - 1][k];
                }
                // 装载当前货物
                for (int k = 0; k <= 3; k++) {
                    if (trucks[i - 1][0] >= goods[j - 1][0] && trucks[i - 1][1] >= goods[j - 1][1] && trucks[i - 1][2] >= goods[j - 1][2] && trucks[i - 1][3] >= goods[j - 1][3]) {
                        int[] prev = dp[i - 1][j - 1];
                        int[] curr = dp[i][j - 1];
                        if (curr[k] < prev[k] + goods[j - 1][3]) {
                            curr[k] = prev[k] + goods[j - 1][3];
                            if (k < 3 && curr[k + 1] < prev[k] + goods[j - 1][3]) {
                                curr[k + 1] = prev[k] + goods[j - 1][3];
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }

        // 找到最优解
        int maxLoad = 0;
        int[] maxLoadIndex = new int[3];
        for (int i = 1; i <= trucks.length; i++) {
            for (int j = 1; j <= goods.length; j++) {
                for (int k = 0; k <= 3; k++) {
                    if (dp[i][j][k] > maxLoad) {
                        maxLoad = dp[i][j][k];
                        maxLoadIndex[0] = i;
                        maxLoadIndex[1] = j;
                        maxLoadIndex[2] = k;
                    }
                }
            }
        }

        // 输出最优解
        List<Integer> selectedGoods = new ArrayList<>();
        int i = maxLoadIndex[0];
        int j = maxLoadIndex[1];
        int k = maxLoadIndex[2];
        while (i > 0 && j > 0 && k >= 0) {
            if (dp[i][j][k] == dp[i][j - 1][k]) {
                j--;
            } else {
                selectedGoods.add(j);
                k--;
                if (k < 0) {
                    i--;
                    k = 3;
                }
                j--;
            }
        }
        System.out.println("最大载重为：" + maxLoad);
        System.out.println("所选货物为：" + selectedGoods);
    }
}

这里的代码使用了一个三维数组来表示动态规划状态，其中第一维表示货车数量，第二维表示货物数量，第三维表示装载次数（最多为3次）。在动态规划计算时，对于每个状态，可以选择装载或不装载当前货物，然后根据当前状态和上一状态之间的关系更新动态规划数组。最后遍历所有状态，找到最大载重的状态，然后根据这个状态回溯出所选的货物。