int fb(int i,int x,int w[],int p[]){ if(i==0)return 0; if(x-w[i]<=0) return -999999999; if(fb(i-1,x,w,p)>fb(i-1,x-w[i],w,p)+p[i]) chose[i]=0;//没要 else { chose[i]=1; weight=weight+w[i]; price=price+p[i]; } } 0/1背包问题怎么修改

0/1背包问题的目标是在限定的背包容量内，选择一定数量的物品，使得它们的总价值最大。这个问题可以使用动态规划算法求解，而上述代码就是一个求解0/1背包问题的动态规划算法。

在上述代码中，如果$x-w[i]\leqslant 0$，则表示当前物品$i$的重量已经超出了背包容量$x$，因此不能选取该物品。这个判断条件是错误的，因为当前物品的重量可能小于或等于背包容量$x$，但是在前面的物品中已经选取了一些物品，使得剩余容量不足以放入当前物品。

正确的判断条件是：如果$x-w[i]<0$，则表示当前物品$i$的重量已经超出了背包容量$x$，因此不能选取该物品。

此外，代码中缺少返回值，应该将计算得到的最大总价值返回。

修改后的代码如下：

int fb(int i,int x,int w[],int p[]){
    if(i==0) return 0;
    if(x-w[i]<0) return fb(i-1,x,w,p);
    int choose=fb(i-1,x,w,p);
    int not_choose=fb(i-1,x-w[i],w,p)+p[i];
    if(choose>=not_choose){
        chose[i]=0;
        return choose;
    }
    else{
        chose[i]=1;
        return not_choose;
    }
}