在算法的世界里，背包问题是经典中的经典！今天我们要聊聊它的变种之一——完全背包问题 🎉。与01背包不同，完全背包允许每种物品无限次使用，这让问题变得更加灵活有趣。🤔
想象一下，你面前有一堆物品和一个容量有限的背包，目标是装入最大价值的东西。但在完全背包中，你可以随意挑选任意数量的同一种物品，只要不超过背包的容量就行！💎
解决它，我们通常用动态规划（Dynamic Programming）。通过构建状态转移方程，逐步填充表格来找到最优解。虽然过程有点烧脑，但掌握后你会发现，这种思维模式能帮助你解决很多实际问题哦！💡
无论是资源分配还是任务规划，完全背包问题都能提供灵感。快来一起探索吧！💪🌟
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