解析完全背包问题：背包容量与物品价值最大化策略

完全背包问题是组合优化中的一个经典问题，属于背包问题的一个子集。在完全背包问题中，有N件物品和一个背包，每件物品都有自己的重量和价值，背包有一个最大容量C。与0-1背包问题不同的是，在完全背包问题中，每种物品可以选择任意多次放入背包中，目标是使得背包中物品的总价值最大化，同时不超过背包的容量限制。 具体来说，完全背包问题可以这样描述：给定n种物品，每种物品都有自己的重量（或称为费用、体积）wi和价值vi，以及一个背包，其最大容量为C。每种物品可以被选择多次，问如何选取物品放入背包，使得背包中物品的总价值最大，同时不超过背包的容量限制。 在解决问题的过程中，通常会使用动态规划的方法来寻找最优解。动态规划算法的核心在于将问题分解为若干个子问题，并利用子问题的解来构造原问题的解。对于完全背包问题，可以定义一个一维数组dp，其中dp[j]表示在不超过背包容量j的情况下，可以获得的最大价值。 动态规划的状态转移方程可以表示为： dp[j] = max(dp[j], dp[j - k*wi] + k*vi), 对于所有k >= 0且j - k*wi >= 0 这个方程意味着，在考虑第i种物品时，可以将背包中已经放入的价值与当前物品的价值进行累加。其中，k表示第i种物品选取的件数，k可以从0开始取值，直到不超过背包剩余容量所能承受的最大件数。 在实现算法时，需要注意数组的初始化。一般地，dp数组初始化为0，表示背包为空时的价值。同时，由于完全背包问题中的物品可以无限次选取，因此外层循环应按照物品的顺序进行，内层循环则根据物品重量和背包容量的限制进行更新。 输入样例提供了背包的容量C和物品的数量N，以及每件物品的重量和价值，输出样例则是背包在不超过其容量限制的情况下，可以获得的最大价值。 例如，给定输入样例中的数据： *** *** *** *** *** 对于这个输入样例，通过动态规划算法计算后，得到的最大价值为15。这意味着在不超过背包容量12的前提下，通过选择合适的物品组合，可以使背包中的总价值达到最大，即15。 在计算机科学和算法领域，完全背包问题有着广泛的应用，它不仅作为一个基础问题来研究，还经常出现在实际应用中，例如资源分配、装载问题以及多种优化场景中。完全背包问题的解法及其变种对于理解动态规划的原理和应用有着重要意义。