0-1 背包问题：给定 n 种物品和一个容量为 C 的背包，物品 i 的重量是 wi，其价值为 vi 。
问：应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中的物品的总价值最大？
分析一波，面对每个物品，我们只有选择拿取或者不拿两种选择，不能选择装入某物品的一部分，也不能装入同一物品多次。
解决办法：声明一个 大小为 m[n][c] 的二维数组，m[ i ][ j ] 表示 在面对第 i 件物品，且背包容量为 j 时所能获得的最大价值 ，那么我们可以很容易分析得出 m[i][j] 的计算方法，
（1）. j < w[i] 的情况，这时候背包容量不足以放下第 i 件物品，只能选择不拿
m[ i ][ j ] = m[ i-1 ][ j ]
（2）. j>=w[i] 的情况，这时背包容量可以放下第 i 件物品，我们就要考虑拿这件物品是否能获取更大的价值。
如果拿取，m[ i ][ j ]=m[ i-1 ][ j-w[ i ] ] + v[ i ]。 这里的m[ i-1 ][ j-w[ i ] ]指的就是考虑了i-1件物品，背包容量为j-w[i]时的最大价值，也是相当于为第i件物品腾出了w[i]的空间。
如果不拿，m[ i ][ j ] = m[ i-1 ][ j ] , 同（1）
究竟是拿还是不拿，自然是比较这两种情况那种价值最大。
由此可以得到状态转移方程：
if(j>=w[i])
m[i][j]=max(m[i-1][j],m[i-1][j-w[i]]+v[i]);
else
m[i][j]=m[i-1][j];看到这里豁然开朗，需要注意的是第一个if判断语句是用的大于等于，由于粗心，一直用的大于号，结果导致结果总是比正确答案少了1，很是费解，最后仔细检查才发现这个错误。接下来用例题接着分析
例：0-1背包问题。在使用动态规划算法求解0-1背包问题时，使用二维数组m[i][j]存储背包剩余容量为j，可选物品为i、i+1、……、n时0-1背包问题的最优值。
价值数组v = {8, 10, 6, 3, 7, 2}，
重量数组w = {4, 6, 2, 2, 5, 1}，
当背包容量C = 12时
如m[2][6],在面对第二件物品，背包容量为6时我们可以选择不拿，那么获得价值仅为第一件物品的价值8，如果拿则超过背包容量了，就要把第一件物品拿出来，放第二件物品，这是价值为10，那我们当然是选择拿。m[2][6]=m[1][0]+10=0+10=10;依次类推，得到m[6][12]就是考虑所有物品，背包容量为C时的最大价值。
到这一步，可以确定的是可能获得的最大价值，但是我们并不清楚具体选择哪几样物品能获得最大价值。如要求到底拿了那几样物品，接着分析。
这时另起一个 x[ ] 数组，x[i]=0表示不拿，x[i]=1表示拿。
m[n][c]为最优值，如果m[n][c]=m[n-1][c] ,说明有没有第n件物品都一样，则x[n]=0 ; 否则 x[n]=1。当x[n]=0时，由x[n-1][c]继续构造最优解；当x[n]=1时，则由x[n-1][c-w[i]]继续构造最优解，此时需要去掉第n件物品的重量w[i]。以此类推，可构造出所有的最优解。
void traceback()
{
for(int i=n;i>1;i--)
{
if(m[i][c]==m[i-1][c])
x[i]=0;
else
{
x[i]=1;
c-=w[i];
}
}
x[1]=(m[1][c]>0)?1:0;
}例2：
某工厂预计明年有A、B、C、D四个新建项目，每个项目的投资额Wk及其投资后的收益Vk如下表所示，投资总额为30万元，如何选择项目才能使总收益最大？ 
结合前面两段代码：
import java.util.Scanner;
public class 工厂投资
{
public static void main(String[] args)
{
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int N = sc.nextInt();
int m = sc.nextInt();
int[][] arr = new int[m][2];
for (int i=0; i<m; i++)
{
for (int j=0; j<2; j++)
{
arr[i][j] = sc.nextInt();
}
}
int[] temp = new int[N+1];
for (int i=0; i<m; i++)
{
for (int j=N; j>0; j--)
{
if (j >= arr[i][0])
{
if (temp[j-arr[i][0]] + arr[i][1] > temp[j]) //这里换了一种写法，arr[i][1]为判断是否拿的下一件物品的重量
{
temp[j] = temp[j-arr[i][0]] + arr[i][1];
}
else
continue;
}
}
}
System.out.println(temp[N]);
}
}
输出22。
得出结论：项目总收益最大为22万元。
不过这种算法只能得到一种最优解的结果，具体是哪一种解，后面那个函数使用的是C语言，写成Java感觉好麻烦，很无奈的是也没有写对。。。。。。