使用c语言实现完全背包定义有N种物品和一个容量为V的背包，每种物品都有无限件可用。第i种物品的体积是c，价值是w。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的体积总和不超过背包容量，且价值总和最大。本题要求是背包恰好装满背包时，求出最大价值总和是多少。如果不能恰好装满背包，输出N

个数字中最大的一个。请回答该问题。

回答：可以使用动态规划算法来解决完全背包问题。定义 dp[i] 表示容量为 i 时，可获得的最大价值。初始化 dp[0]=0，其余为负无穷大。然后对于每个物品 i，在 j=c[i] 到 V 的容量范围内，更新 dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])。最终返回 dp[V] 即可。

相关问题

用c语言按照以下要求编写：有n件物品和一个容量为c的背包。第i件物品的容量是w（i），价值是p（i）。求解将哪些物品装入背包可是价值总和最大

好的，这是一道经典的背包问题，可以使用动态规划算法进行解决。具体来说，我们可以定义一个二维数组 dp[i][j]，表示前 i 件物品放入容量为 j 的背包中所能获得的最大价值。初始时，dp[0][j] = 0 和 dp[i][0] = 0。

对于每个物品 i，我们有两种选择：放入背包中或不放入背包中。如果不放入背包中，则 dp[i][j] = dp[i-1][j]。如果放入背包中，则 dp[i][j] = dp[i-1][j-w[i]] + p[i]。因此，我们可以得到状态转移方程：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + p[i])

最终的答案是 dp[n][c]，即将所有物品放入容量为 c 的背包中所能获得的最大价值。

以下是C语言代码实现：

c语言现有一个承重为c的背包有n件物品可以挑选物品I的重量为w价值为v请运用回溯法挑选物品使得装入背包的总价值最大

好的，这是一个经典的背包问题，可以使用回溯法来解决。具体步骤如下：

1. 定义一个变量maxValue记录当前背包中物品的最大价值，初始值为0。

2. 定义一个数组visited，用于记录每个物品是否已经被选择，初始值为false。

3. 编写一个backtrack函数，该函数的参数包括当前已经选择的物品的总重量、总价值、当前考虑的物品编号以及背包的承重c。

4. 在backtrack函数中，首先检查当前已经选择的物品的总重量是否超过了背包的承重，如果超过了，则直接返回。

5. 然后遍历所有还没有被选择的物品，对于每个物品，如果它的重量加上当前已经选择的物品的总重量不超过背包的承重，则可以选择它，更新总重量和总价值，并将visited数组中相应的元素标记为true。

6. 然后递归调用backtrack函数，考虑下一个物品。

7. 在递归调用结束后，需要将当前选择的物品从背包中移除，更新总重量和总价值，并将visited数组中相应的元素标记为false。

8. 最后，如果当前背包中物品的价值大于maxValue，则更新maxValue。

9. 在主函数中调用backtrack函数，并返回maxValue。

下面是c语言的参考代码：