在Java项目中：有一个神奇的口袋，总的容积是40，用这个口袋可以变出一些物品，这些物品的总体积必须是40。John现在有n个想要得到的物品，每个物品的体积分别是a1, a2, ……, an。John可以从这些物品中选择一些，如果选出的物体的总体积是40，那么利用这个神奇的口袋，John就可以得到这些物品。现在的问题是，John有多少种不同的选择物品的方式。

这是一个经典的背包问题，可以使用动态规划算法来解决。

定义一个二维数组dp[i][j]表示前i个物品中选取一些物品放入容量为j的背包中的方案数。对于第i个物品，有两种选择：放入背包或不放入背包。如果不放入背包，则dp[i][j]的值就等于dp[i-1][j]，即前i-1个物品中放入容量为j的背包的方案数。如果放入背包，则dp[i][j]的值就等于dp[i-1][j-a[i]]，即前i-1个物品中放入容量为j-a[i]的背包的方案数。因此，可以得到状态转移方程：

dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i-1][j-a[i]], a[i] <= j <= 40

初始状态为dp[0][0] = 1，表示不选取任何物品时容量为0的背包有1种方案。

最终答案为dp[n][40]，即前n个物品中选取一些物品放入容量为40的背包中的方案数。

Java代码实现如下：

public static int count(int[] a) {
    int n = a.length;
    int[][] dp = new int[n+1][41];
    dp[0][0] = 1;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 0; j <= 40; j++) {
            dp[i][j] = dp[i-1][j];
            if (j >= a[i-1]) {
                dp[i][j] += dp[i-1][j-a[i-1]];
            }
        }
    }
    return dp[n][40];
}