这个问题可以使用动态规划来解决。我们可以定义一个三维数组dp,其中dp[i][j][k]表示前i种物品,总体积不超过j,总重量不超过k的最大价值。
我们可以使用四重循环来填充这个数组。外层循环遍历所有的物品,第二层循环遍历所有可能的体积,第三层循环遍历所有可能的重量,内层循环遍历当前物品的所有可能的数量。
在填充数组的过程中,我们需要考虑两种情况:一种是不选择当前的物品,那么dp[i][j][k]就等于dp[i-1][j][k];另一种是选择当前的物品,那么dp[i][j][k]就等于dp[i-1][j-v[i]*l][k-w[i]*l] + t[i]*l,其中l是当前物品的数量。
以下是一个使用C++实现的解决方案:
cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int MAXN = 55;
const int MAXV = 1005;
const int MAXW = 505;
int v[MAXN], w[MAXN], c[MAXN], t[MAXN];
int dp[MAXN][MAXV][MAXW];
int main() {
int n, V, W;
cin >> n >> V >> W;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
cin >> v[i] >> w[i] >> c[i] >> t[i];
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 0; j <= V; j++) {
for (int k = 0; k <= W; k++) {
dp[i][j][k] = dp[i-1][j][k];
for (int l = 1; l <= c[i] && l * v[i] <= j && l * w[i] <= k; l++) {
dp[i][j][k] = max(dp[i][j][k], dp[i-1][j-l*v[i]][k-l*w[i]] + l*t[i]);
}
}
}
}
cout << dp[n][V][W] << endl;
return 0;
}
这个程序首先读取输入的n,V和W,然后读取每种物品的体积,重量,数量和价值。然后,它使用四重循环来填充dp数组。在填充数组的过程中,它会考虑两种情况:一种是不选择当前的物品,另一种是选择当前的物品。最后,它输出dp[n][V][W],即前n种物品,总体积不超过V,总重量不超过W的最大价值。