如何使用背包演算法識別背包中包含的特定物品？

使用背包演算法確定背包中的物品

背包演算法是一種最佳化技術，廣泛用於確定物品的最佳值可以容納在有限容量的背包內。然而，為了獲得全面的解決方案，通常不僅需要識別最優值，還需要識別背包中包含的特定物品。

為了增強所提供的程式碼，可以使用額外的陣列來記錄選定的項目。執行此選擇的適當步驟是在演算法的迭代過程中。

每次迭代後，檢查背包中的當前重量(dpw) 與沒有當前物品的先前重量(dp) 之間的差異[w - items[j-1].getWeight()][j -1]) 等於目前項目的重量。如果滿足此條件，則該項目已被選取並應新增至陣列中。

或者，一種簡單的方法是在確定最佳值後向後遍歷矩陣。如果目前背包中的重量（dpline）與先前沒有目前物品的重量之差（dpline - Weight(i)）剛好等於目前物品的值（value(i)），則表示物品位於背包中，應加以標記。此過程會持續到檢查完所有項目為止。

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