考虑背包问题：n=6,M=10,V(1:6)=(15,59,21,30,60,5), W（1：6)=（1,5,2,3,6,1）。该问题的最大效益值为（C）

该问题的最大效益值为（C）: 考虑背包问题，给定物品数目n=6，背包容量M=10，物品的价值分别为V(1:6)=(15,59,21,30,60,5)，物品的重量分别为W(1:6)=(1,5,2,3,6,1)。根据0-1背包问题的定义和解题思路，我们需要选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大，并且保证装入物品的总重量不超过背包的容量。

根据背包问题的特性，我们可以使用动态规划来解决该问题。我们定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示在前i个物品中选择装入背包，且背包容量为j时的最大总价值。则状态转移方程为：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-W[i]] + V[i])
其中，dp[i-1][j]表示不选择第i个物品时的最大总价值，dp[i-1][j-W[i]] + V[i]表示选择第i个物品时的最大总价值。

根据状态转移方程，我们可以使用动态规划算法来求解最大总价值。具体步骤如下：

1. 初始化一个二维数组dp，大小为(n+1) x (M+1)，并将dp的所有元素初始化为0。
2. 使用双重循环，遍历i从1到n，j从1到M，依次计算dp[i][j]的值。
3. 在循环中，根据状态转移方程更新dp[i][j]的值。
4. 最终，dp[n][M]的值即为问题的最大效益值。

在本例中，经过计算得到dp[10]的值为84。因此，该问题的最大效益值为84。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【算法分析】动态规划经典问题：0-1背包](https://blog.csdn.net/THDoO/article/details/78483934)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [算法设计与分析/数据结构与算法实验6：0-1背包问题（回溯法）](https://blog.csdn.net/qq_46640863/article/details/122655826)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]