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<p align="center">
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<a href="https://www.programmercarl.com/xunlian/xunlianying.html" target="_blank">
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<img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
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</a>
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<p align="center"><strong><a href="./qita/join.md">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们受益！</strong></p>
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# 完全背包理论基础-二维DP数组
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本题力扣上没有原题，大家可以去[卡码网第52题](https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1052)去练习，题意是一样的。
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## 完全背包
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有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。**每件物品都有无限个（也就是可以放入背包多次）**，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。
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**完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是，每种物品有无限件**。
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同样leetcode上没有纯完全背包问题，都是需要完全背包的各种应用，需要转化成完全背包问题，所以我这里还是以纯完全背包问题进行讲解理论和原理。
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在下面的讲解中，我拿下面数据举例子：
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背包最大重量为4，物品为：
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| | 重量 | 价值 |
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| ----- | ---- | ---- |
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| 物品0 | 1 | 15 |
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| 物品1 | 3 | 20 |
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| 物品2 | 4 | 30 |
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**每件商品都有无限个！**
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问背包能背的物品最大价值是多少？
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**如果没看到之前的01背包讲解，已经要先仔细看如下两篇，01背包是基础，本篇在讲解完全背包，之前的背包基础我将不会重复讲解**。
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* [01背包理论基础（二维数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-1.html)
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* [01背包理论基础（一维数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)
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动规五部曲分析完全背包，为了从原理上讲清楚，我们先从二维dp数组分析：
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### 1. 确定dp数组以及下标的含义
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**dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品，每个物品可以取无限次，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少**。
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很多录友也会疑惑，凭什么上来就定义 dp数组，思考过程是什么样的， 这个思考过程我在 [01背包理论基础（二维数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-1.html) 中的 “确定dp数组以及下标的含义” 有详细讲解。
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### 2. 确定递推公式
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这里在把基本信息给出来：
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| | 重量 | 价值 |
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| ----- | ---- | ---- |
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| 物品0 | 1 | 15 |
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| 物品1 | 3 | 20 |
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| 物品2 | 4 | 30 |
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对于递推公式，首先我们要明确有哪些方向可以推导出 dp[i][j]。
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这里依然拿dp[1][4]的状态来举例： （[01背包理论基础（二维数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-1.html) 中也是这个例子，要注意下面的不同之处）
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求取 dp[1][4] 有两种情况：
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1. 放物品1
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2. 还是不放物品1
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如果不放物品1， 那么背包的价值应该是 dp[0][4] 即 容量为4的背包，只放物品0的情况。
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推导方向如图：
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如果放物品1， **那么背包要先留出物品1的容量**，目前容量是4，物品1 的容量（就是物品1的重量）为3，此时背包剩下容量为1。
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容量为1，只考虑放物品0 和物品1 的最大价值是 dp[1][1]， **注意 这里和 [01背包理论基础（二维数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-1.html) 有所不同了**！
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在 [01背包理论基础（二维数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-1.html) 中，背包先空留出物品1的容量，此时容量为1，只考虑放物品0的最大价值是 dp[0][1]，**因为01背包每个物品只有一个，既然空出物品1，那背包中也不会再有物品1**！
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而在完全背包中，物品是可以放无限个，所以 即使空出物品1空间重量，那背包中也可能还有物品1，所以此时我们依然考虑放 物品0 和 物品1 的最大价值即： **dp[1][1]， 而不是 dp[0][1]**
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所以 放物品1 的情况 = dp[1][1] + 物品1 的价值，推导方向如图：
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（**注意上图和 [01背包理论基础（二维数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-1.html) 中的区别**，对于理解完全背包很重要）
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两种情况，分别是放物品1 和 不放物品1，我们要取最大值（毕竟求的是最大价值）
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`dp[1][4] = max(dp[0][4], dp[1][1] + 物品1 的价值) `
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以上过程，抽象化如下：
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* **不放物品i**：背包容量为j，里面不放物品i的最大价值是dp[i - 1][j]。
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* **放物品i**：背包空出物品i的容量后，背包容量为j - weight[i]，dp[i][j - weight[i]] 为背包容量为j - weight[i]且不放物品i的最大价值，那么dp[i][j - weight[i]] + value[i] （物品i的价值），就是背包放物品i得到的最大价值
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递归公式： `dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]);`
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（注意，完全背包二维dp数组 和 01背包二维dp数组 递推公式的区别，01背包中是 `dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i])`）
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### 3. dp数组如何初始化
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**关于初始化，一定要和dp数组的定义吻合，否则到递推公式的时候就会越来越乱**。
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首先从dp[i][j]的定义出发，如果背包容量j为0的话，即dp[i][0]，无论是选取哪些物品，背包价值总和一定为0。如图：
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在看其他情况。
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状态转移方程 `dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]);` 可以看出有一个方向 i 是由 i-1 推导出来，那么i为0的时候就一定要初始化。
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dp[0][j]，即：存放编号0的物品的时候，各个容量的背包所能存放的最大价值。
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那么很明显当 `j < weight[0]`的时候，dp[0][j] 应该是 0，因为背包容量比编号0的物品重量还小。
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当`j >= weight[0]`时，**dp[0][j] 如果能放下weight[0]的话，就一直装，每一种物品有无限个**。
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代码初始化如下：
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```CPP
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for (int i = 1; i < weight.size(); i++) { // 当然这一步，如果把dp数组预先初始化为0了，这一步就可以省略，但很多同学应该没有想清楚这一点。
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dp[i][0] = 0;
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}
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// 正序遍历，如果能放下就一直装物品0
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for (int j = weight[0]; j <= bagWeight; j++)
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dp[0][j] = dp[0][j - weight[0]] + value[0];
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```
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（注意上面初始化和 [01背包理论基础（二维数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-1.html)的区别在于物品有无限个）
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此时dp数组初始化情况如图所示：
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dp[0][j] 和 dp[i][0] 都已经初始化了，那么其他下标应该初始化多少呢？
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其实从递归公式： dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]); 可以看出dp[i][j] 是由上方和左方数值推导出来了，那么 其他下标初始为什么数值都可以，因为都会被覆盖。
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但只不过一开始就统一把dp数组统一初始为0，更方便一些。
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最后初始化代码如下：
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```CPP
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// 初始化 dp
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vector<vector<int>> dp(weight.size(), vector<int>(bagweight + 1, 0));
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for (int j = weight[0]; j <= bagWeight; j++) {
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dp[0][j] = dp[0][j - weight[0]] + value[0];
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}
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```
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### 4. 确定遍历顺序
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[01背包理论基础（二维数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-1.html) 中我们讲过，01背包二维DP数组，先遍历物品还是先遍历背包都是可以的。
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因为两种遍历顺序，对于二维dp数组来说，递推公式所需要的值，二维dp数组里对应的位置都有。
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详细可以看 [01背包理论基础（二维数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-1.html) 中的 【遍历顺序】的讲解
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所以既可以 先遍历物品再遍历背包：
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```CPP
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for (int i = 1; i < n; i++) { // 遍历物品
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for(int j = 0; j <= bagWeight; j++) { // 遍历背包容量
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if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
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else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]);
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}
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}
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```
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也可以 先遍历背包再遍历物品：
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```CPP
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for(int j = 0; j <= bagWeight; j++) { // 遍历背包容量
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for (int i = 1; i < n; i++) { // 遍历物品
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if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
|
||
else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]);
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}
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}
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```
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### 5. 举例推导dp数组
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以本篇举例数据为例，填满了dp二维数组如图：
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因为 物品0 的性价比是最高的，而且 在完全背包中，每一类物品都有无限个，所以有无限个物品0，既然物品0 性价比最高，当然是优先放物品0。
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### 本题代码：
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```CPP
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#include <iostream>
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#include <vector>
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using namespace std;
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int main() {
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int n, bagWeight;
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int w, v;
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cin >> n >> bagWeight;
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vector<int> weight(n);
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vector<int> value(n);
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for (int i = 0; i < n; i++) {
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cin >> weight[i] >> value[i];
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}
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vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(bagWeight + 1, 0));
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// 初始化
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for (int j = weight[0]; j <= bagWeight; j++)
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dp[0][j] = dp[0][j - weight[0]] + value[0];
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for (int i = 1; i < n; i++) { // 遍历物品
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for(int j = 0; j <= bagWeight; j++) { // 遍历背包容量
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if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
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else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]);
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}
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}
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cout << dp[n - 1][bagWeight] << endl;
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return 0;
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}
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```
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关于一维dp数组，大家看这里：[完全背包一维dp数组讲解](./背包问题完全背包一维.md)
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## 其他语言版本
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### Java
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```Java
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import java.util.Scanner;
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public class Main {
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public static void main(String[] args) {
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Scanner scanner = new Scanner(System.in);
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int n = scanner.nextInt();
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int bagWeight = scanner.nextInt();
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int[] weight = new int[n];
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int[] value = new int[n];
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for (int i = 0; i < n; i++) {
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weight[i] = scanner.nextInt();
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value[i] = scanner.nextInt();
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}
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int[][] dp = new int[n][bagWeight + 1];
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// 初始化
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for (int j = weight[0]; j <= bagWeight; j++) {
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||
dp[0][j] = dp[0][j - weight[0]] + value[0];
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||
}
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||
// 动态规划
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for (int i = 1; i < n; i++) {
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for (int j = 0; j <= bagWeight; j++) {
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if (j < weight[i]) {
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dp[i][j] = dp[i - 1][j];
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} else {
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dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]);
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}
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||
}
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||
}
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System.out.println(dp[n - 1][bagWeight]);
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scanner.close();
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}
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}
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```
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### Go
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### Python
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```python
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def knapsack(n, bag_weight, weight, value):
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dp = [[0] * (bag_weight + 1) for _ in range(n)]
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# 初始化
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for j in range(weight[0], bag_weight + 1):
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dp[0][j] = dp[0][j - weight[0]] + value[0]
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# 动态规划
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for i in range(1, n):
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for j in range(bag_weight + 1):
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if j < weight[i]:
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dp[i][j] = dp[i - 1][j]
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else:
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dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i])
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return dp[n - 1][bag_weight]
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# 输入
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n, bag_weight = map(int, input().split())
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weight = []
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value = []
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for _ in range(n):
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w, v = map(int, input().split())
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||
weight.append(w)
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value.append(v)
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||
# 输出结果
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print(knapsack(n, bag_weight, weight, value))
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```
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### JavaScript
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<p align="center">
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<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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</a>
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