小编Nim*_*bus的帖子

背包问题的这种变体需要最小重量。目标是最大限度地降低成本，同时至少实现最小的重量。

例如，我们有 6 件物品，有重量{1, 1, 1, 5, 13, 3}和成本{1, 1, 1, 5, 10, 12}。假设最小重量为 15。

最佳解决方案是{1, 2, 5}总重量为 15 且成本为 12 的物品。

我应该如何尽可能有效地实现这个算法？贪婪的选择不起作用，那么我是否应该修改原始的动态规划解决方案来适应这个问题？如果是这样，怎么办？

如果重要的话，我打算用 Java 来写这个。