完全背包问题python

完全背包问题是一个经典的动态规划问题，其问题描述为：给定一个可装载重量为W的背包和N个物品，每个物品有一个重量和一个价值，问在不超过背包重量限制的情况下，如何选择物品使得背包中所装物品的总价值最大。

以下是Python代码实现：

def knapsack_complete(W, wt, val, n):
    # 创建一个二维数组来存储子问题的解决方案
    dp = [[0 for x in range(W + 1)] for y in range(n + 1)]

    # 填充dp数组从底部开始
    for i in range(1, n + 1):
        for w in range(1, W + 1):
            # 如果当前物品的重量小于等于当前背包容量w，则考虑将其放入背包中
            if wt[i - 1] <= w:
                dp[i][w] = max(dp[i - 1][w], dp[i][w - wt[i - 1]] + val[i - 1])
            # 否则，不将其放入背包中
            else:
                dp[i][w] = dp[i - 1][w]

    # 返回最大价值
    return dp[n][W]

其中，W表示背包容量，wt和val分别表示物品的重量和价值，n表示物品的数量。该方法的时间复杂度为O(nW)，因为我们必须考虑n个物品和每个物品的W个重量。