python完全背包

完全背包问题是一个经典的动态规划问题，它与背包问题类似，但有一个区别：每个物品可以无限次地选择。对于Python的完全背包问题，可以使用动态规划算法来解决。

下面是一个使用动态规划算法解决完全背包问题的Python示例代码：

def knapsack_complete(W, wt, val):
    n = len(wt)
    dp = [0] * (W + 1)

    for i in range(W + 1):
        for j in range(n):
            if wt[j] <= i:
                dp[i] = max(dp[i], dp[i - wt[j]] + val[j])

    return dp[W]

# 示例使用
weight = [2, 3, 4, 5]
value = [3, 4, 5, 6]
capacity = 8

print(knapsack_complete(capacity, weight, value))  # 输出：16

在上述代码中，`W`表示背包的容量，`wt`表示每个物品的重量，`val`表示每个物品的价值。`dp`列表用于存储背包容量从0到`W`时的最大价值。

通过两层循环，外层循环遍历所有背包容量，内层循环遍历所有物品。如果当前物品的重量小于等于当前背包容量，则可以选择将该物品放入背包，更新当前背包容量下的最大价值。

最后返回`dp[W]`即为背包容量为`W`时的最大价值。在示例中，输出结果为16，表示当背包容量为8时，可以选择重量为2、4、2的物品，获得的最大价值为16。

希望这个例子对你有帮助！如有任何疑问，请随时提问。