魔兽争霸3中的多重背包问题可以通过动态规划的方法来解决。以下是一个基于动态规划的经典代码示例：
```c
include
include
struct node {
int v； // 物品体积
int w； // 物品重量
}；
int Max（int a, int b） {
return a > b ？ a : b；
}
int main（） {
int nCase, nVal；
int i, j；
int dp；
while （scanf（"%d %d", &nCase, &nVal） != EOF） {
for （i = 0； i < nCase； i++） {
scanf（"%d %d", &g[i].v, &g[i].w）；
}
memset（dp, 0, sizeof（dp））；
for （i = 0； i < nCase； i++） {
for （j = g[i].v； j <= nVal； j++） {
dp[j] = Max（dp[j], dp[j - g[i].v] + g[i].w）；
}
}
printf（"%d\n", dp[nVal]）；
}
return 0；
}
```
代码解释：
结构体定义
`struct node` 定义了一个包含物品体积 `v` 和重量 `w` 的结构体。
Max函数
`Max` 函数用于返回两个整数中的较大值。
主函数
`main` 函数是程序的入口点。
首先读取测试用例数量 `nCase` 和背包容量 `nVal`。
然后读取每个物品的体积和重量，并存储在数组 `g` 中。
初始化动态规划数组 `dp`，其大小为 `2005`（可以根据需要调整）。
使用嵌套循环遍历所有物品和所有可能的背包容量，更新 `dp` 数组以记录最大权值。
最后输出 `dp[nVal]`，即背包容量为 `nVal` 时的最大权值。
多重背包问题的动态规划解法：
状态定义：
`f[i][v]` 表示前 `i` 种物品恰放入一个容量为 `v` 的背包的最大权值。
状态转移方程：
`f[i][v] = max{ f[i][v], f[i-1][v - k*w[i]] + k*c[i] }`，其中 `0 <= k <= n[i]`。
初始化：
`dp = 0`，因为容量为 `0` 时没有物品可以放入。
结果：
最终结果存储在 `dp[nVal]` 中。
这个算法的时间复杂度是 `O（V * sum（n[i]））`，其中 `V` 是背包容量，`n[i]` 是第 `i` 种物品的数量。
