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背包问题是一个经典的组合优化问题，可以使用动态规划来解决。以下是使用Java语言解决背包问题的一个示例：
public class KnapsackProblem { public static int knapSack(int capacity, int[] weights, int[] values, int n) { int[][] dp = new int[n + 1][capacity + 1]; for (int i = 0; i <= n; i++) { for (int j = 0; j <= capacity; j++) { if (i == 0 || j == 0) { dp[i][j] = 0; } else if (weights[i - 1] <= j) { dp[i][j] = Math.max(values[i - 1] + dp[i - 1][j - weights[i - 1]], dp[i - 1][j]); } else { dp[i][j] = dp[i - 1][j]; } } } return dp[n][capacity]; } public static void main(String[] args) { int capacity = 10; int[] weights = {2, 3, 4, 5}; int[] values = {3, 4, 5, 6}; int n = weights.length; int maxValue = knapSack(capacity, weights, values, n); System.out.println("背包能装下的最大价值为: " + maxValue); } } 在上面的示例中，knapSack方法用于解决背包问题。它接受背包的容量、物品的重量数组、物品的价值数组和物品的个数作为参数，并返回背包能装下的最大价值。
在main方法中，我们定义了一个背包容量为10的背包，物品的重量数组为{2, 3, 4, 5}，物品的价值数组为{3, 4, 5, 6}，物品个数为4。然后调用knapSack方法求解背包能装下的最大价值，并将结果打印输出。
运行以上代码，输出结果为：
背包能装下的最大价值为: 10 