单独的混合背包问题，三重循环题解：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int main() {
    int n, C;
    cin >> n >> C;
    
    vector<int> w(n), v(n), k(n);  // 物品的重量、价值、数量限制
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        cin >> w[i] >> v[i] >> k[i];
    }
    
    vector<int> dp(C + 1, 0);  // dp数组，表示容量为j时的最大价值
    
    // 遍历每个物品
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        // 遍历背包容量，从大到小，确保每个物品只能选择有限次
        for (int j = C; j >= 0; --j) {
            // 遍历物品的选择次数
            for (int x = 1; x <= k[i] && j >= x * w[i]; ++x) {
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - x * w[i]] + x * v[i]);
            }
        }
    }
    
    // 输出最终结果
    cout << dp[C] << endl;
    
    return 0;
}

单独的混合背包问题，不是这题题解：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int main() {
    int n, C;  // n 为物品数量，C 为背包容量
    cin >> n >> C;
    vector<int> w(n), v(n), k(n);

    // 输入每个物品的重量、价值和数量限制
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        cin >> w[i] >> v[i] >> k[i];
    }

    // dp数组，表示容量为j时的最大价值
    vector<int> dp(C + 1, 0);

    // 遍历每个物品
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        int count = k[i];
        // 使用二进制拆分，将多重背包转化为多个0/1背包问题
        for (int b = 1; count > 0; b <<= 1) {
            int num = min(b, count);
            count -= num;
            // 更新dp数组，这里从大到小遍历，确保物品只使用一次
            for (int j = C; j >= num * w[i]; --j) {
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - num * w[i]] + num * v[i]);
            }
        }
    }

    // 输出最终结果，即最大价值
    cout << dp[C] << endl;

    return 0;
}