基于回溯方法，编写java代码，实现0-1背包问题求解；按最坏、平均、最好三种情形分别统计算法具体运行时的数字比较及赋值（不含循环变量赋值）次数。

以下是基于回溯方法的Java代码实现0-1背包问题求解，同时进行比较和赋值次数的统计：

public class Knapsack {
    private static int countCompare = 0;  // 记录比较次数
    private static int countAssign = 0;   // 记录赋值次数

    public static int knapSack(int W, int wt[], int val[], int n) {
        return knapSackHelper(W, wt, val, n, 0, 0);
    }

    private static int knapSackHelper(int W, int wt[], int val[], int n, int i, int curVal) {
        if (i == n) {
            return curVal;
        }
        countCompare++;
        if (W - wt[i] < 0) {
            return knapSackHelper(W, wt, val, n, i+1, curVal);
        } else {
            countAssign++;
            int take = knapSackHelper(W-wt[i], wt, val, n, i+1, curVal+val[i]);
            int skip = knapSackHelper(W, wt, val, n, i+1, curVal);
            return Math.max(take, skip);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int n = 5;
        int W = 10;
        int[] wt = {2, 3, 4, 5, 6};
        int[] val = {3, 4, 5, 6, 7};

        countCompare = 0;
        countAssign = 0;
        int result = knapSack(W, wt, val, n);
        System.out.println("结果：" + result);
        System.out.println("比较次数：" + countCompare);
        System.out.println("赋值次数：" + countAssign);
    }
}

对于最坏情况，即所有物品都不能放入背包中，此时时间复杂度为 $O(2^n)$，比较次数和赋值次数均为 $2^n-1$。

对于平均情况，由于选择的物品是随机的，因此时间复杂度为 $O(2^{n/2})$，比较次数和赋值次数均为 $2^{n/2}-1$。

对于最好情况，即所有物品都能放入背包中，此时时间复杂度为 $O(n)$，比较次数和赋值次数均为 $n$。