解0/1背包箱问题。分别用先进先出队列分支限界法实现。

解0/1背包问题的暴力算法是枚举所有可能的情况，时间复杂度为O(2^n)，对于大规模的问题来说，这个时间复杂度是无法接受的。因此，我们需要采用更高效的算法来解决这个问题。其中，分支限界法是一种比较常用的算法，而先进先出队列则是一种优化算法。

先进先出队列分支限界法的基本思路是，按照物品的单位重量价值从大到小的顺序，依次将物品放入背包中，如果放入某个物品使得背包的重量超过了限制，那么就不再考虑后面的物品。如果放入某个物品后，背包的价值已经达到了当前最优解，那么就不再考虑后面的物品。

具体实现步骤如下：

1. 将所有物品按照单位重量价值从大到小排序。

2. 创建一个先进先出队列，并将第一个节点入队，节点包括物品的重量、价值、单位重量价值、剩余空间、当前背包价值以及已选中的物品列表。

3. 对于队列中的每个节点，依次考虑将下一个物品放入背包中的情况。如果放入物品后背包的重量超过了限制，那么就不再考虑后面的物品。如果放入物品后，背包的价值已经达到了当前最优解，那么就不再考虑后面的物品。如果没有超过限制且没有达到最优解，则将放入物品后的节点入队。

4. 不断重复步骤3，直到队列为空。

下面是使用Python实现先进先出队列分支限界法的代码：

def solve_knapsack(capacity, weights, values):
    n = len(weights)
    # 计算每个物品的单位重量价值
    vpw = [(values[i] / weights[i], weights[i], values[i]) for i in range(n)]
    vpw.sort(reverse=True)
    q = Queue()
    q.put((0, capacity, 0, []))  # 节点包括当前背包价值、剩余空间、当前物品列表
    max_value = 0
    while not q.empty():
        cur_value, cur_space, cur_weight, selected = q.get()
        if cur_value > max_value:
            max_value = cur_value
        for i in range(len(vpw)):
            unit_value, weight, value = vpw[i]
            if weight > cur_space:
                break
            if cur_weight + weight > capacity:
                break
            if cur_value + value + (cur_space - weight) * unit_value <= max_value:
                break
            new_selected = selected + [i]
            q.put((cur_value + value, cur_space - weight, cur_weight + weight, new_selected))
    return max_value

这个算法的时间复杂度是O(nlogn+k*b)，其中n是物品的数量，k是队列的大小，b是背包的容量。实际上，由于先进先出队列可以避免重复计算，所以k会比较小，因此实际运行时间会比较快。