解决0-1背包问题，要求使用java语言随机生成若干个物品的数据（重量与价值），设置适当的背包承重，用递归法求解，记录运行时间；

好的，这是一个关于0-1背包问题的具体实现。要解决这个问题，我们需要考虑以下几个步骤：

1. 生成随机物品的数据。我们可以使用java的随机数生成器来生成随机重量和价值。

2. 设置合适的背包承重。根据问题的具体要求，我们需要设置一个合适的承重，使得问题有意义。

3. 用递归法求解问题。0-1背包问题可以通过递归法求解，具体方法是：对于每个物品，我们可以选择把它放入背包或不放入背包。如果选择放入，那么背包剩余空间就减少了这个物品的重量，而总价值就要加上这个物品的价值。如果选择不放入，那么背包剩余空间和总价值都不会改变。我们可以用递归来实现这个思路，递归的参数是当前要考虑的物品编号、剩余背包空间和当前总价值。

4. 记录运行时间。可以使用System.currentTimeMillis()函数记录程序开始和结束的时间，在程序结束时计算时间差来得到运行时间。

下面是一份java代码示例，可以用来实现这个问题：

import java.util.Random;

public class KnapsackProblem {
    public static void main(String[] args) {
        int n = 20; // 物品数量
        int w = 50; // 背包承重
        int[] weights = new int[n];
        int[] values = new int[n];
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            weights[i] = random.nextInt(w) + 1;
            values[i] = random.nextInt(100);
        }
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        int result = knapsack(n, w, weights, values);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("运行时间：" + (endTime - startTime) + "ms");
        System.out.println("最大价值：" + result);
    }

    public static int knapsack(int n, int w, int[] weights, int[] values) {
        return recursive(n, w, weights, values, 0, 0);
    }

    public static int recursive(int n, int w, int[] weights, int[] values, int i, int v) {
        if (i == n) {
            return v; // 所有物品都考虑完了
        }
        if (weights[i] > w) {
            return recursive(n, w, weights, values, i + 1, v); // 当前物品太重，不能放入背包
        } else {
            // 选择放入当前物品或不放入
            int value1 = recursive(n, w - weights[i], weights, values, i + 1, v + values[i]);
            int value2 = recursive(n, w, weights, values, i + 1, v);
            return Math.max(value1, value2);
        }
    }
}

这个程序会随机生成20个物品的数据，其中物品的重量为1-50之间的随机数，价值为0-99之间的随机数。然后程序会调用递归函数，计算最大价值并输出运行时间和最大价值。

希望这个回答对你有所帮助，如有疑问，请随时提出。