背包问题Java代码

在Java中，我们可以使用动态规划来解决0/1背包问题。下面是一个简单的代码示例：

public class Knapsack {
    public int knapSack(int W, int wt[], int val[], int n) {
        int[][] K = new int[n + 1][W + 1];

        // Build table K[][] in bottom up manner
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            for (int w = 0; w <= W; w++) {
                if (i == 0 || w == 0)
                    K[i][w] = 0;
                else if (wt[i - 1] <= w)
                    K[i][w] = Math.max(val[i - 1] + K[i - 1][w - wt[i - 1]], K[i - 1][w]);
                else
                    K[i][w] = K[i - 1][w];
            }
        }

        return K[n][W];
    }
}

这个`knapSack`函数接受背包容量`W`，物品重量数组`wt`，物品价值数组`val`和物品数量`n`作为参数，返回能装入的最大价值。它通过构建一个二维表格`K`来存储前缀状态的信息，并在遍历过程中决策是否选取当前物品。

对于其他类型的背包问题，如完全背包或多重背包，可能会有所不同，但基本思路类似，只是更新条件会稍有变化。