Algorithm 有条件的0/1背包和彩色物品

我试图解决这个0/1背包问题：

我们有N种商品，每种商品的特点是重量、价格和颜色（白色、蓝色、红色或黑色）

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我们必须选择12个具有最大值总价的项目，例如它们的重量之和您正在修改DP解决方案中的

numW、numBlue等状态变量。尝试
在做了下面的更正之后，它似乎起了作用。尚未检查整体正确性，但回溯和DP解决方案给出了相同的答案

    if (canAddItem(items[i], numW, numBlue, numR, numBlack, currSpent)) {
        if (items[i].color.equals("W")) numW++;
        if (items[i].color.equals("Blue")) numBlue++;
        if (items[i].color.equals("R")) numR++;
        if (items[i].color.equals("Black")) numBlack++;
        res = max(res, items[i].value + go( i + 1, numW, numBlue, numR, numBlack, (items[i].cost + currSpent)));
        if (items[i].color.equals("W")) numW--;
        if (items[i].color.equals("Blue")) numBlue--;
        if (items[i].color.equals("R")) numR--;
        if (items[i].color.equals("Black")) numBlack--;            
    }

注意，可能性的数量最多为C（N，12）。仍然很大，但是多项式，不是指数。如果没有完整的代码（MWE），我们很难直接编译和测试它来帮助您。@Damien C（100,12）=1050421051106700，我不认为这是一个选项，我添加了缺少的方法
    if (canAddItem(items[i], numW, numBlue, numR, numBlack, currSpent)) {
        if (items[i].color.equals("W")) numW++;
        if (items[i].color.equals("Blue")) numBlue++;
        if (items[i].color.equals("R")) numR++;
        if (items[i].color.equals("Black")) numBlack++;
        res = max(res, items[i].value + go( i + 1, numW, numBlue, numR, numBlack, (items[i].cost + currSpent)));
        if (items[i].color.equals("W")) numW--;
        if (items[i].color.equals("Blue")) numBlue--;
        if (items[i].color.equals("R")) numR--;
        if (items[i].color.equals("Black")) numBlack--;            
    }