有一个箱子容量为 V（正整数，0＜＝V＜＝20000），同时有 n 个物品（0＜n＜＝30），每个物品有一定的体积和价值。要求 n 个物品中，任取若干个装入箱内，在箱子能放得下的前提下，满足箱子内部的价值最大。

这是一个经典的背包问题，可以使用动态规划算法来解决。

首先，定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示前 i 个物品中，选取不超过 j 容量的最大价值。

那么对于第 i 个物品，我们有两种选择：

1. 不选第 i 个物品，则 dp[i][j] = dp[i-1][j]；
2. 选第 i 个物品，则 dp[i][j] = dp[i-1][j-v[i]] + w[i]，其中 v[i] 表示第 i 个物品的体积，w[i] 表示第 i 个物品的价值。

最终的结果为 dp[n][V]，即前 n 个物品中，在容量为 V 的情况下，能够获得的最大价值。

具体的实现可以参考以下代码（Python）：

def knapsack(n, V, v, w):
    dp = [[0] * (V+1) for _ in range(n+1)]
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, V+1):
            if j < v[i-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-v[i-1]] + w[i-1])
    return dp[n][V]

其中，n 表示物品的数量，V 表示箱子的容量，v 和 w 分别表示物品的体积和价值。函数的返回值即为最大价值。

注意，这个算法的时间复杂度为 O(nV)，可能会在 V 较大时运行缓慢。如果需要优化，可以考虑使用滚动数组等技巧。