01背包问题动态规划法代码（Java）

当然可以！以下是01背包问题的动态规划法代码（Java）：

public class Knapsack {
    public static int knapSack(int W, int wt[], int val[], int n) {
        int[][] dp = new int[n + 1][W + 1];

        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            for (int w = 0; w <= W; w++) {
                if (i == 0 || w == 0)
                    dp[i][w] = 0;
                else if (wt[i - 1] <= w)
                    dp[i][w] = Math.max(val[i - 1] + dp[i - 1][w - wt[i - 1]], dp[i - 1][w]);
                else
                    dp[i][w] = dp[i - 1][w];
            }
        }

        return dp[n][W];
    }

    public static void main(String[] args) {
        int val[] = new int[] { 60, 100, 120 };
        int wt[] = new int[] { 10, 20, 30 };
        int W = 50;
        int n = val.length;
        System.out.println(knapSack(W, wt, val, n));
    }
}

这段代码使用了二维数组 `dp` 来存储每个子问题的最优解。其中 `dp[i][w]` 表示前 `i` 个物品在背包容量为 `w` 的情况下的最大价值。通过遍历所有可能的物品和背包容量，不断更新 `dp` 数组，最终得到问题的最优解。