设有n种物品，第i种物品的价值是v;，重量是;，体积是c，且装入背包的重量限制是W,体积是V,问如何选择装入背包的物品,使得其总重量不超过W,总体积不超过V且价值达到最大?给出伪代码

这是一个经典的背包问题，可以使用动态规划算法解决。

伪代码如下：

1. 初始化一个二维数组dp[n+1][W+1][V+1]，其中dp[i][j][k]表示前i种物品，在重量不超过j，体积不超过k的情况下的最大价值。
2. 对于每个i（1<=i<=n），循环j（0<=j<=W）和k（0<=k<=V），如果第i个物品的重量和体积不超过j和k，则dp[i][j][k]等于以下两种情况中的最大值：
a. 不选第i个物品，即dp[i-1][j][k]；
b. 选第i个物品，即dp[i-1][j-w[i]][k-c[i]] + v[i]，其中w[i]、c[i]和v[i]分别表示第i个物品的重量、体积和价值。
3. 最终的最大价值为dp[n][W][V]。

其中，w[i]、c[i]和v[i]可以根据题目给定的数据获取。

注意，以上伪代码只考虑了价值最大的情况，如果需要输出选择的物品，则可以在dp数组中记录每个状态是由哪个状态转移而来，然后根据这些信息逆推出选择的物品。