如何使用背包算法识别背包中包含的特定物品？

使用背包算法确定背包中的物品

背包算法是一种优化技术，广泛用于确定物品的最佳值可以容纳在有限容量的背包内。然而，为了获得全面的解决方案，通常不仅需要识别最优值，还需要识别背包中包含的特定物品。

为了增强所提供的代码，可以使用额外的数组来记录选定的项目。执行此选择的适当步骤是在算法的迭代过程中。

每次迭代后，检查背包中的当前重量 (dpw) 与没有当前物品的先前重量 (dp) 之间的差异[w - items[j-1].getWeight()][j-1]) 等于当前项目的重量。如果满足此条件，则该项目已被选择并应添加到数组中。

或者，一种简单的方法是在确定最佳值后向后遍历矩阵。如果当前背包中的重量（dpline）与之前没有当前物品的重量之差（dpline - Weight(i)）正好等于当前物品的值（value(i)），则表明物品位于背包中，应予以标记。此过程一直持续到检查完所有项目为止。

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