使用C语言实现代码：现有n种物品，对1<=i<=n，第i种物品的重量为正整数w i ​ ，价值为正整数p i ​ ，背包能承受的最大载重量为正整数M，要求找出这n种物品的一个子集，使得子集中物品的总重量不超过M且总价值尽量大。0/1背包问题要求物品或者整件装入背包中，或者根本不装入(即不能装入物品的一部分)，所以x i ​ 限定只能取值0或1。 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 ​ ，背包容量和物品重量都为整数。 输出格式: 第1行是所选物品的价值之和，以及重量之和； 第2行是各物品装入背包的量，即x i ​ 值。 输入样例1: 6 3 2 3 4 1 2 5 输出样例1: 6 6 1 0 1

以下是使用动态规划实现 0/1 背包问题的 C 语言代码：

#include <stdio.h>
#define MAX_N 1000
#define MAX_M 1000

int w[MAX_N], p[MAX_N]; // 物品的重量和价值
int f[MAX_N][MAX_M]; // f(i,j) 表示前 i 件物品放入容量为 j 的背包中所得到的最大价值
int x[MAX_N]; // x(i) 表示第 i 件物品是否放入背包中，0 表示不放，1 表示放

int max(int a, int b) {
    return a > b ? a : b;
}

int main() {
    int n, m;
    scanf("%d%d", &m, &n);
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        scanf("%d", &w[i]);
    }
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        scanf("%d", &p[i]);
    }
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        for (int j = 0; j <= m; ++j) {
            if (j < w[i]) {
                f[i][j] = f[i - 1][j];
            } else {
                f[i][j] = max(f[i - 1][j], f[i - 1][j - w[i]] + p[i]);
            }
        }
    }
    int ans_p = f[n][m], ans_w = 0;
    int j = m;
    for (int i = n; i >= 1; --i) {
        if (f[i][j] > f[i - 1][j]) {
            x[i] = 1;
            ans_w += w[i];
            j -= w[i];
        }
    }
    printf("%d %d\n", ans_p, ans_w);
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        printf("%d ", x[i]);
    }
    printf("\n");
    return 0;
}

输入样例：

6 3
2 3 4
1 2 5

输出样例：

6 6
1 0 1