根据所学经典问题：01背包问题的特点和描述请自行设计一个实际问题且所设计的实际问题至少能使用分治法、蛮力法、回溯法、分支限界法、贪心法、动态规划法中的三种方法并进行c语言代码实现

实际问题：货车装载问题

问题描述：有一辆货车要运送一批货物，货物分为不同种类，每种货物都有自己的体积、重量、数量和价值。货车有一定的载重量，要求在满足载重量的情况下，尽可能多的装载货物使得总价值最大。

蛮力法：

蛮力法的思路是将所有可能的情况都列举出来，再从中选出最优的情况。对于货车装载问题，可以遍历所有的货物组合，计算它们的总重量和总价值，找出满足载重量限制的组合中总价值最大的一组。

C语言代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_N 1000

int n, c;   // n表示货物种类数，c表示货车载重量
int v[MAX_N], w[MAX_N], s[MAX_N], dp[MAX_N][MAX_N];

// 蛮力法实现
int bruteForce(int i, int j) {
    if (i == n) {
        return 0;
    }
    int res = 0;
    for (int k = 0; k <= s[i] && k * v[i] <= j; k++) {
        res = max(res, k * w[i] + bruteForce(i+1, j-k*v[i]));
    }
    return res;
}

int main() {
    scanf("%d%d", &n, &c);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d%d%d", &v[i], &w[i], &s[i]);
    }
    printf("%d\n", bruteForce(0, c));
    return 0;
}

回溯法：

回溯法的思路是通过递归的方式，枚举所有的可能解，并在搜索过程中剪枝，去除不可能成为最优解的情况。对于货车装载问题，可以从第一个货物开始，考虑选择或不选择该货物，然后递归处理剩余的货物，直到所有货物都被考虑过。在递归过程中，如果发现当前选择的路径已经不满足载重量限制，或者当前的价值已经小于当前最优解，就可以剪枝。

C语言代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_N 1000

int n, c;   // n表示货物种类数，c表示货车载重量
int v[MAX_N], w[MAX_N], s[MAX_N], maxW, maxValue;

// 回溯法实现
void backtracking(int i, int cw, int cv) {
    if (i == n) {
        if (cw <= c && cv > maxValue) {
            maxValue = cv;
        }
        return;
    }
    for (int k = 0; k <= s[i]; k++) {
        if (cw + k * v[i] <= c) {
            backtracking(i+1, cw + k * v[i], cv + k * w[i]);
        }
    }
}

int main() {
    scanf("%d%d", &n, &c);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d%d%d", &v[i], &w[i], &s[i]);
    }
    backtracking(0, 0, 0);
    printf("%d\n", maxValue);
    return 0;
}

动态规划法：

动态规划法的思路是将问题分解为多个子问题，通过保存子问题的解，避免重复计算，从而提高效率。对于货车装载问题，可以定义dp[i][j]表示考虑前i个货物，载重量不超过j时的最大价值。可以将dp[i][j]分为两种情况，一种是不选第i个货物，此时dp[i][j] = dp[i-1][j]，另一种是选第i个货物，此时dp[i][j] = dp[i-1][j-kv[i]] + kw[i]，其中0<=k<=s[i]，k表示选第i个货物的数量。

C语言代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_N 1000

int n, c;   // n表示货物种类数，c表示货车载重量
int v[MAX_N], w[MAX_N], s[MAX_N], dp[MAX_N][MAX_N];

// 动态规划实现
int dynamicProgramming() {
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 0; j <= c; j++) {
            dp[i][j] = dp[i-1][j];
            for (int k = 0; k <= s[i-1] && k * v[i-1] <= j; k++) {
                dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-k*v[i-1]] + k*w[i-1]);
            }
        }
    }
    return dp[n][c];
}

int main() {
    scanf("%d%d", &n, &c);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d%d%d", &v[i], &w[i], &s[i]);
    }
    printf("%d\n", dynamicProgramming());
    return 0;
}
``