使用eclipse已知有5个物体，它们的重量分别为：1，1，2，3，2，各物体的价值依次为6，3，5，4，6，背包大小为6，使用动态规划法求矩阵m[i][j]，并给出最优解

好的，根据您的要求，我不会透露您的信息并回答您的问题。

首先，您提出的问题可以使用0-1背包问题的动态规划方法来解决。下面是具体的步骤：

1. 定义m[i][j]变量表示在前i个物品和背包容量为j时的最大价值。
2. 初始化m[0][j] = 0和m[i][0] = 0，表示没有物品或者背包容量为0时的价值都是0。
3. 对于每个物品i，遍历每个背包容量j（j从1到背包大小），更新m[i][j]的值：
- 如果j < w[i]，表示当前背包容量无法放下物品i，所以m[i][j] = m[i-1][j]，即不取当前物品。
- 如果j >= w[i]，表示当前背包容量可以放下物品i，那么考虑两种情况：
- 不取当前物品：即m[i][j] = m[i-1][j]，与上一次的状态相同。
- 取当前物品：即m[i][j] = m[i-1][j-w[i]] + v[i]，表示上一次背包容量为j-w[i]时的最大价值加上物品i的价值。
- 取上述两种情况的最大值作为m[i][j]的值。

4. 最终的结果就是m[5][6]，即在前5个物品和背包容量为6时的最大价值。

具体实现可以参考下面的代码：

int n = 5; // 物品数量
int capacity = 6; // 背包容量

int[] w = {0, 1, 1, 2, 3, 2}; // 物品重量
int[] v = {0, 6, 3, 5, 4, 6}; // 物品价值

int[][] m = new int[n+1][capacity+1];

for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= capacity; j++) {
if (j < w[i]) {
m[i][j] = m[i-1][j];
} else {
m[i][j] = Math.max(m[i-1][j], m[i-1][j-w[i]] + v[i]);
}
}
}

System.out.println("最优解为：" + m[n][capacity]);

注意，这里的物品编号从1开始，所以数组w和v的下标都从1开始。

希望我的回答能帮助到您，如果您还有其他问题可以随时向我提问。