应用回溯法或分支限界法解决，并完成java代码：假设有4个物品，其重量分别为(4, 7, 5, 3)，价值分别为(40, 42, 25, 12)，背包容量W=10，求装入背包的商品及其价值。

应用回溯法（Backtracking）或分支限界法可以用来解决背包问题。这里我们使用回溯法来解决0-1背包问题，即每个物品只能取一次。以下是使用Java实现的回溯法解题代码：

public class Knapsack {
    int[] weights = {4, 7, 5, 3};
    int[] values = {40, 42, 25, 12};
    int W = 10;
    
    // 回溯函数
    private boolean backtrack(int index, int capacity, int currValue) {
        if (index == weights.length || capacity < 0) return false; // 如果所有物品都尝试过或者背包满了，结束当前路径

        // 尝试将当前物品放入背包
        boolean canTakeItem = backtrack(index + 1, capacity, currValue);
        
        // 若不放则继续下一个物品
        if (!canTakeItem) {
            canTakeItem = backtrack(index + 1, capacity, currValue + values[index]); // 如果放不下，则尝试不放
        }

        // 如果能放入且背包剩余空间足够，记录结果并更新剩余容量
        if (canTakeItem && capacity >= weights[index]) {
            System.out.println("物品 " + index + ": " + weights[index] + ", 价值：" + values[index]);
            capacity -= weights[index]; // 更新剩余容量
            currValue += values[index]; // 更新当前总价值
        }
        
        return canTakeItem;
    }

    public void solve() {
        backtrack(0, W, 0); // 从第一个物品开始搜索
    }

    public static void main(String[] args) {
        Knapsack knapsack = new Knapsack();
        knapsack.solve();
    }
}

当你运行`main`函数时，它会打印出最大价值以及对应的物品组合。注意这只是一个基本的解决方案，实际应用中可能需要处理更复杂的边界条件和优化策略。