有N个物品要装上一艘载重量为c的轮船。其中物品i的重量为w,，价值为v。N=6，C=20，V= (4，8，15，1，6，3），W=(5，3，2，10，4，8）。记x表示物品装入轮船的状态，x=1，表示物品全部装入轮船;否则x=。思考物品装船的策略,使其满足下列条件:(1）假设在选择装入轮船的物品时，每种物品i只有2种选择，即装入轮船或不装入轮船;不能将物品i装入轮船多次，也不能只装入部分的物品i。若采用动态规划算法，背包的物品总价值能否达到最大?获得的最大总价值是多少?详细描述这4个物品装入背包的过程。(2）假设在选择物品i装入轮船时，可以选择物品i的一部分，而不一定要全部装入轮船，即0≤X,≤1，采用贪心算法求解，贪心策略是什么?获得的最大总价值是多少?>(3）基于(⑴)中的假设，X;三 {0,1}，若采用回溯法求解，画出问题的解空间树.

对于问题（1），我们可以使用动态规划算法来解决。首先，我们定义一个二维数组dp[N+1][C+1]，其中dp[i][j]表示前i个物品放入载重量为j的轮船时的最大总价值。

接下来，我们可以使用以下递推公式来填充dp数组：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])

其中，dp[i-1][j]表示不装入第i个物品时的最大总价值，dp[i-1][j-w[i]] + v[i]表示装入第i个物品时的最大总价值。

最后，我们从dp[N][C]开始回溯，根据dp数组的情况确定每个物品是否被装入轮船。具体过程如下：

1. 初始化一个空列表result，用于存储被装入轮船的物品的索引。
2. 从dp[N][C]开始，如果dp[i][j] > dp[i-1][j]，说明第i个物品被装入轮船。
3. 将i加入result列表，并更新j = j - w[i]。
4. 重复步骤2和3，直到i=0或者j=0。
5. 输出result列表。

最后，我们得到的最大总价值是dp[N][C]，物品装入背包的顺序为result列表中的物品索引。

对于问题（2），我们可以使用贪心算法来解决。贪心策略是选择单位重量价值最高的物品先装入轮船，直到轮船的载重量达到上限。

具体过程如下：

1. 计算每个物品的单位重量价值，即v[i]/w[i]。
2. 按照单位重量价值从高到低对物品进行排序。
3. 依次选择单位重量价值最高的物品装入轮船，直到轮船的载重量达到上限。
4. 输出被装入轮船的物品的索引和总价值。

对于问题（3），基于问题（1）中的假设，我们可以使用回溯法来求解。回溯法可以通过构建解空间树来穷举所有可能的装船方案。

解空间树的构建过程如下：

1. 定义一个长度为N的二进制数组x，x[i]表示第i个物品是否被装入轮船。
2. 从根节点开始，对于每个节点，有两种情况：装入该物品或不装入该物品。
3. 递归地构建解空间树，直到遍历完所有的叶子节点。
4. 输出所有满足条件的叶子节点，即背包物品总价值达到最大的情况。

请注意，解空间树可能非常庞大，因此在实际应用中，我们通常会使用剪枝等技巧来减少搜索空间。

希望以上解答对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。