下面土嘎嘎小编分享一个使用动态规划解决完全背包问题的Java示例代码：
〓〓java代码如下：〓〓
public class Knapsack {
public static int knapsack(int capacity, int[] weights, int[] values) {
int numItems = weights.length;
int[][] dp = new int[numItems + 1][capacity + 1];
for (int i = 0; i <= numItems; i++) {
for (int w = 0; w <= capacity; w++) {
if (i == 0 || w == 0)
dp[i][w] = 0;
else if (weights[i - 1] <= w)
dp[i][w] = Math.max(values[i - 1] + dp[i][w - weights[i - 1]], dp[i - 1][w]);
else
dp[i][w] = dp[i - 1][w];
}
}
return dp[numItems][capacity];
}
public static void main(String[] args) {
int capacity = 50;
int[] weights = {10, 20, 30};
int[] values = {60, 100, 120};
int maxValue = knapsack(capacity, weights, values);
System.out.println("Maximum value that can be obtained: " + maxValue);
}
}
上面给出的代码使用二维数组 dp 来构建动态规划表格，其中 dp[i][w] 表示在考虑前 i 个物品且背包容量为 w 时可以获得的最大价值。通过填充这个表格，我们逐步计算每个子问题的最优解，直到获得整个背包问题的最优解。
在 main 方法中，我们定义了一个背包容量、一组物品的重量和价值，并调用 knapsack 方法来计算最大价值。最后，将结果打印出来。
土嘎嘎技术网友情提示：此代码仅提供了一种解决完全背包问题的方法，而完全背包问题有多种变体和解决方法。具体的实现可能会因问题的要求和约束条件而有所不同。