完全背包问题：
一问题描述：
有N种物品和一个容量为V的背包，每种物品都有无限件可用。
第i种物品的费用是c[i]，价值是w[i]。
求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。
二问题实质：
(1)与 01 背包不同，每个物品有多个，每种物品可以选择k个。
且必须有 c[i] * k <= v 。
解决方法：
一
(1) 将完全背包转化为01背包问题，即第i种物品可以变成k个物品，且c[i] * k <= v 。
(2) 然后对问题用01背包的算法进行解决。
二
利用如下伪代码：
for(int i = 0 ; i < T ; i++)
for(int v = c[i] ;v <= V ;v++)
f[v] = max(f[v] , f[v - c[i]] + w[i]) ;
此处问题发现 与01背包问题，只有在v的循环方向上不同，原因是
01背包必须保证，每个物品只选择一次，而第i个物品选择的必然是
第i-1次的物品，而不允许含有第i次得选择。
完全背包则保证，每个物品均可以选择多个。
所以第i个物品选择时，可以包含本次的各个重量的选择。
三代码如下：
#include <iostream>
using namespace std ;
const int V = 1000 ; //总的体积
const int T = 5 ; //物品的种类
int f[V+1] ;
#define EMPTY //可以不装满
int w[T] = 
{8 , 10 , 4 , 5 , 5}; //价值
int c[T] = {500 , 600 , 400 , 400 , 400}; //每一个的体积
const int INF = -66536 ;
int package()
{
//#ifdef EMPTY
for(int i = 0 ; i <= V ;i++) //条件编译，表示背包可以不存储满
f[i] = 0 ;
/**//*#else
f[0] = 0 ;
for(int i = 1 ; i <= V ;i++)//条件编译，表示背包必须全部存储满
f[i] = INF ;
#endif
*/
for(int i = 0 ; i < T ; i++)
{
for(int v = c[i] ; v <= V ;v++) //必须全部从V递减到0
{
f[v] = max(f[v-c[i]] + w[i] , f[v]) ; //此f[v]实质上是表示的是i-1次之前的值。
}
}
return f[V] ;
}
int main()
{
int temp = package() ;
cout<<temp<<endl ;
system("pause") ;
return 0 ;
}