dfs搜索（暴力枚举） + 剪枝优化

大体思路就是列举出每种可能出现的情况，找出最小的那种情况

话不多说具体细节直接看注释👀️

import java.io.*;
import java.util.*;

public class Main {
    static Integer[] fur;//家具数组下标从0开始为有效值
    static int[] car;//记录每个车辆的载重量 有效值下标从1开始
    static int w, n, res = Integer.MAX_VALUE;
    //定义快读类
    static StreamTokenizer st = new StreamTokenizer(new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)));

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        w = Int();//最大载重
        n = Int();//家具数
        fur = new Integer[n];
        car = new int[n + 1];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            fur[i] = Int();
        }
        //这里降序操作是为了剪枝剪得更早，先装大的肯定能更早发现本种情况不是最优解
        Arrays.sort(fur, Collections.reverseOrder());
        //或者 (都为自定义降序排序)
        //Arrays.sort(cat, (a, b) -> b - a);
        dfs(0, 0);
        System.out.println(res);
    }

    public static void dfs(int curFur, int max) {//curFur
        // 剪枝：如果当前最大车辆数已经不小于res，
        // 则返回(后续的计算结果肯定不小于最优解,没继续计算的必要了,浪费时间)
        if (max >= res) return;
        //家具装完了 更新最优解 退出本次情况的递归
        if (curFur == n) {
            res = max;
            return;
        }
        //枚举这个家具装在每个车辆的情况
        for (int i = 1; i <= max + 1; i++) { // 只考虑到目前为止使用的最大车辆数加1(以后没必要计算肯定不是最小值)
            if (car[i] + fur[curFur] <= w) {//如果这个车能装下就装, 装不下就枚举下一辆车
                car[i] += fur[curFur];
                dfs(curFur + 1, Math.max(max, i)); // 更新max为当前车辆数和max的较大者
                car[i] -= fur[curFur]; // 回溯(恢复该车的载重到原来的质量), 枚举改家具装在下一辆车的情况)
            }
        }
    }
    //快读
    public static int Int() throws Exception {
        st.nextToken();
        return (int) st.nval;
    }
}