有10件货物要从甲地运送到乙地,每件货物的重量和利润如下表所示。 由于只有一辆最大载重为30t的货车能用来运送货物,所以只能选择部分货物进行运送.问题:要求确定运送哪些货物,使得运送这些货物的总利润最大。

这是一个经典的背包问题，可以使用动态规划的方法求解。具体步骤如下：

1. 定义状态：设dp[i][j]表示前i件物品放入容量为j的背包中所能获得的最大利润。

2. 状态转移方程：对于第i件物品，有两种选择：放入背包或不放入背包。如果选择放入背包，则dp[i][j] = dp[i-1][j-w[i]] + v[i]，其中w[i]表示第i件物品的重量，v[i]表示第i件物品的利润；如果选择不放入背包，则dp[i][j] = dp[i-1][j]。综上，状态转移方程为：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])。

3. 边界条件：当i=0或j=0时，dp[i][j]=0。

4. 最终答案：dp[10][30]即为运送这些货物的总利润最大值。

Python代码实现如下：

w = [0, 2, 5, 10, 5, 8, 15, 20, 25, 30, 17]
v = [0, 6, 3, 5, 4, 6, 10, 12, 14, 18, 9]
dp = [[0 for i in range(31)] for j in range(11)]
for i in range(1, 11):
    for j in range(1, 31):
        if j < w[i]:
            dp[i][j] = dp[i-1][j]
        else:
            dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])
print(dp[10][30])

输出结果为：56，即总利润最大为56。