现有n种物品和一个可承载M 重量的背包，n种物品的重量分别为(w 1 ​ , w 2 ​ , …, w n ​ )，n种物品放入背包所获得的效益分别是(p 1 ​ , p 2 ​ , …, p n ​ ) (p i ​ >0)，p i ​ 和w i ​ 均是正整数，若将物品i的一部分x i ​ (0<=x i ​ <=1)放入背包，则所获得的效益是p i ​ x i ​ ，问采用怎样的装包方法会使装入背包物品的总效益为最大？ 输入格式: 第1行是M和n，表示背包容量为M且有n件物品； 第2行是这n件物品的重量w i ​ ； 第3行是各物品的价值p i ​ 。 输出格式: 第1行是所选物品的最大价值之和； 第2行是各物品装入背包的量x i ​ 。要求保留小数点后两位，第三位按照四舍五入处理。用pi/wi实现，用c语言实现，

好的，这是一个经典的背包问题，使用动态规划可以解决。以下是你需要的代码，其中包括了注释来帮助你理解每一行的具体含义。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_N 1000
#define MAX_M 10000

// 初始化动态规划数组
double dp[MAX_N + 1][MAX_M + 1] = {0};

int main() {
    int n, m;
    double w[MAX_N + 1];
    double p[MAX_N + 1];
    double x[MAX_N + 1] = {0}; // 记录每个物品放入的比例

    // 读入输入数据
    scanf("%d %d", &m, &n);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%lf", &w[i]);
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%lf", &p[i]);
    }

    // 动态规划求解
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 0; j <= m; j++) {
            if (j < w[i]) { // 背包容量不足，不能装入物品 i
                dp[i][j] = dp[i - 1][j];
            } else { // 可以装入物品 i，选择装入或不装入物品 i，取最大值
                dp[i][j] = fmax(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - w[i]] + p[i]);
            }
        }
    }

    // 输出结果
    printf("%.2lf\n", dp[n][m]); // 输出最大价值
    int j = m;
    for (int i = n; i >= 1; i--) {
        if (dp[i][j] > dp[i - 1][j]) { // 物品 i 被装入背包
            x[i] = 1;
            j -= w[i];
        } else { // 物品 i 没有被装入背包
            x[i] = 0;
        }
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        printf("%.2lf ", x[i] * w[i] / p[i]); // 输出每个物品放入的比例
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

希望这个代码能够帮助到你！