完全揹包是在n種物品中選取若干件（同一種物品可多次選取）放在空間為v的揹包裡
第i種物品的體積是v，價值是w
求將哪些物品裝入揹包，可使這些物品的總體積不超過揹包容量，且總價值最大
首先看上面這張圖
左邊的黃色縱行代表的是第n件物品
上面的藍灰色橫行代表的是第n件物品的體積和價值
右邊的綠色橫行代表的是揹包容量的大小
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分析角度一：
先從揹包的角度來看，揹包體積的選擇範圍是從0~v，但是當揹包體積小於物品體積的時候，這個物品就是不選的，資料跟之前的相同。所以揹包體積的選擇範圍是從v[i] ~ v。
在揹包體積是j的情況下，物品i有選與不選兩種情況，對應以下**：
dp[j]
= math.
max(dp[j]
, dp[j - v[i]
]+ w[i]
);
因為咱是從前往後遍歷的，也就是在揹包體積為j的情況下，j之前的所有資料都是在這個物品選與不選中的最優解，所以到揹包體積為j的之後，有可能之前這個物品已經選過多次了，或是一次都沒選。這裡的選與不選是針對一定體積揹包來說的。
完整**：
public
class
main
}return dp[v];}
}
咱再從物品的角度來說，每種物品都有不選與多選的情況
最外層迴圈確定物品是啥（i）
中間迴圈因為從前往後會破壞資料，所以從後往前，具體是如何破壞的，咱也在0-1揹包中說過了。中間迴圈的目的是為了確定揹包的體積（j）
最後一層迴圈是為了確定物品的個數，因為選的個數不能使個數 * 物品體積 > 揹包體積，所以j - k * v[i] >= 0 （k）
所以dp[j]的值就應該在這k個物品放與不放中選擇：
1.不放：就是dp[i]
2.放：這個揹包得騰出k * v[i]的體積來放，同時價值增加了k * w[i]
dp[j]
= math.
max(dp[j]
, dp[j - k * v[i]
]+ k * w[i]
);
public
class
main}}
return dp[v];}
}
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