1.问题描述：已知有N个物品和一个可以容纳M重量的背包，每种物品I的重量为WEIGHT，一个只能全放入或者不放入，求解如何放入物品，可以使背包里的物品的总效益最大。

2.设计思想与分析：对物品的选取与否构成一棵解树，左子树表示不装入，右表示装入，通过检索问题的解树得出最优解，并用结点上界杀死不符合要求的结点。

（多谢shadow同学提供该算法）

#include <iostream.h>

struct good
{
 int weight;
 int benefit;
 int flag;//是否可以装入标记
};

int number=0;//物品数量
int upbound=0;
int curp=0, curw=0;//当前效益值与重量
int maxweight=0;
good *bag=NULL;

void Init_good()
{
 bag=new good [number];

 for(int i=0; i<number; i++)
 {
  cout<<"请输入第件"<<i+1<<"物品的重量:";
  cin>>bag[i].weight;
  cout<<"请输入第件"<<i+1<<"物品的效益:";
  cin>>bag[i].benefit;
  bag[i].flag=0;//初始标志为不装入背包
  cout<<endl;
 }

}

int getbound(int num, int *bound_u)//返回本结点的c限界和u限界
{
 for(int w=curw, p=curp; num<number && (w+bag[num].weight)<=maxweight; num++)
 {
  w=w+bag[num].weight;
  p=w+bag[num].benefit;
 }

 *bound_u=p+bag[num].benefit;
 return ( p+bag[num].benefit*((maxweight-w)/bag[num].weight) );
}

void LCbag()
{
 int bound_u=0, bound_c=0;//当前结点的c限界和u限界

 for(int i=0; i<number; i++)//逐层遍历解树决定是否装入各个物品
 {
  if( ( bound_c=getbound(i+1, &bound_u) )>upbound )//遍历左子树
    upbound=bound_u;//更改已有u限界,不更改标志  

  if( getbound(i, &bound_u)>bound_c )//遍历右子树
  //若装入，判断右子树的c限界是否大于左子树根的c限界，是则装入
  {
   upbound=bound_u;//更改已有u限界
   curp=curp+bag[i].benefit;
   curw=curw+bag[i].weight;//从已有重量和效益加上新物品
   bag[i].flag=1;//标记为装入
  }
 }

}

void Display()
{

 cout<<"可以放入背包的物品的编号为：";
 for(int i=0; i<number; i++)
  if(bag[i].flag>0)
   cout<<i+1<<" ";
  cout<<endl;
  delete []bag;
}