1、用子问题定义状态：即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是：f[i][v]=max{f[i-1][v]，f[i-1][v-c[i]]+w[i]}。
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2、对01背包求解，方法有回溯法、分支限界法、动态规划法等。给你一个较容易理解的解法：穷举搜索。问题求解的结果实际上是一个01序列，0表示该物品未装入背包，1表示装入背包。
3、你学过数据结构了吗？如果学过，那就比较好理解，该算法的思路和求二叉树的高度的算法的思路是十分类似的。把取这i个物体看成i个阶段，则该二叉树有i+1层。
4、思路是：先将所有东西按价值和重量的比值（价重比）从大到小排列。这里我用的冒泡排序。将价重比大的先放到背包里。直到背包不能再放为止。此时价格就是最大的。你应该能看懂。
5、背包问题是npc问题。直接用枚举算法。要想增加效率，可以试着储存重复状态。背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。
背包问题和0－1背包问题区别为：循环变量不同、约束条件不同、最大总价值不同。循环变量不同 背包问题：背包问题须先求出列坐标j较小的元素，故让循环变量j的值从小到大递增。
01背包 问题描述：有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。
问题描述： 有n件物品和容量为m的背包 给出i件物品的重量以及价值 还有数量 求解让装入背包的物品重量不超过背包容量 且价值最大 。 特点 ： 它与完全背包有类似点 特点是每个物品都有了 一定的数量 。
背包问题是一个非常有名的问题。可以这样叙述如下。假设有 n 件物品，记为 d1，d2，d3，…… dn。对于每一种物品di (1=i=n)， 它的重量是wi ，而它的价值为 vi。
用子问题定义状态：即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是：f[i][v]=max{f[i-1][v]，f[i-1][v-c[i]]+w[i]}。
//背包问题：有m件物品和一个承重为t的背包。第i件物品的重量是w[i]，价值是v[i]。//求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包承重量t，且价值总和最大。
01背包问题就是有个容量为W的包，然后有一堆的物品(..n)，其中wi、vi分别为第i个物品的重量和价值，现在需要求的就是使得包中所装的物品尽可能的价值高。那么这个物品放不放在包中对应取值0 or 1。
printf(最大价值为： %d。
背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。
