假设一个0/1背包问题是，n=4，重量为w=（4，7，5，3），价值为v=（40，42，25，12），背包限重为W=10，解向量为x=（x1，x2，x3，x4）。画出详细求解过程图。

由于n=4，背包限重为W=10，因此我们可以用动态规划的方法来求解。

首先，我们需要构建一个二维数组dp来存储子问题的解。其中dp[i][j]表示将前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。

为了方便起见，我们在数组的第一行和第一列都填上0，表示当物品数量为0或者背包容量为0时，最大价值均为0。

接下来，我们可以按照以下的方式来填充dp数组：

1. 当i=1时，考虑只放入第一个物品。如果第一个物品的重量小于等于背包容量j，那么可以将第一个物品放入背包中，此时背包中的物品总重量为w1，总价值为v1。如果第一个物品的重量大于背包容量j，那么无法将其放入背包中，此时背包中的物品总重量为0，总价值为0。因此有：

dp[1][j] = 0 (j < w1)
dp[1][j] = v1 (j >= w1)

2. 当i>1时，对于第i个物品，有两种情况：

(1) 不将第i个物品放入背包中，此时背包中的物品总重量和总价值均不变。因此有：

dp[i][j] = dp[i-1][j]

(2) 将第i个物品放入背包中，此时背包中的物品总重量为j-wi，总价值为dp[i-1][j-wi]+vi。因此有：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wi]+vi) (j >= wi)

最后，dp[n][W]即为问题的解，表示将前n个物品放入容量为W的背包中所能获得的最大价值。

根据上述过程，我们可以画出详细求解过程图如下：