背包问题变种可以用动态规划来解决。以下是一个示例的代码实现：

def max_tiles(W, wt, val, n):
    if n == 0 or W == 0:
        return 0

    # 创建一个二维数组来保存最大价值
    dp = [[0 for _ in range(W+1)] for _ in range(n+1)]

    # 填充dp数组
    for i in range(n+1):
        for w in range(W+1):
            if i == 0 or w == 0:
                dp[i][w] = 0
            elif wt[i-1] <= w:
                dp[i][w] = max(val[i-1] + dp[i-1][w-wt[i-1]], dp[i-1][w])
            else:
                dp[i][w] = dp[i-1][w]

    # 返回最大价值
    return dp[n][W]

# 测试
W = 50
wt = [10, 20, 30]
val = [60, 100, 120]
n = len(wt)

print(max_tiles(W, wt, val, n))

在这个代码中，W表示地板的总面积，wt表示每种瓷砖的面积，val表示每种瓷砖的适合程度（可以是任意评价指标），n表示瓷砖的种类数。函数max_tiles使用动态规划来计算可以放置在地板上的瓷砖的最大适合程度。

这个代码的输出是最大适合程度，对于上述示例输入，输出为220。