应用回溯法或分支限界法完成java代码：0-1背包问题：假设有4个物品，其重量分别为(4, 7, 5, 3)，价值分别为(40, 42, 25, 12)，背包容量W=10，分别输出符合要求的装入背包的商品及其价值。

在Java中，我们可以使用回溯法（Backtracking）或者分支限界法（Branch and Bound）解决0-1背包问题。这里我将展示使用回溯法的一个简单示例：

public class Knapsack {
    static int[] weights = {4, 7, 5, 3};
    static int[] values = {40, 42, 25, 12};
    static int W = 10;

    // 定义一个函数来判断给定重量是否能放入背包
    private static boolean canFit(int weight) {
        return weight <= W;
    }

    // 回溯函数，dp[i] 表示前i个物品的最大价值
    private static void backtrack(int i, int dp[]) {
        if (i == weights.length) return; // 所有物品都已考虑，结束当前路径

        // 如果背包还有空间，尝试装入当前物品
        if (canFit(weights[i])) {
            dp[i] = Math.max(values[i] + dp[i - 1], dp[i - 1]); // 装入物品
        } else {
            // 背包已经满，不装入
            dp[i] = dp[i - 1];
        }

        // 继续寻找其他物品
        backtrack(i + 1, dp);
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] dp = new int[weights.length]; // 初始化动态规划数组
        dp[0] = 0; // 空背包的价值为0

        // 开始回溯搜索
        backtrack(0, dp);

        System.out.println("最优解（商品和价值）：");
        for (int i = 0; i < weights.length; i++) {
            if (dp[i] != dp[i - 1]) { // 只打印非零值对应的商品
                System.out.printf("物品 %d, 价值 %d\n", i + 1, values[i]);
            }
        }
    }
}

这个代码首先初始化一个动态规划数组`dp`，然后通过递归的方式尝试所有可能的商品组合，并更新最大价值。最后输出的是背包内包含的商品及其对应的总价值。