背包问题可谓是经典的动态规划问题，这里就给出01背包，完全背包，多重背包的核心内容吧。可以作为模板用哦

见代码：

<1>  01背包（w[i]代表重量，v[i]代表价值，V代表背包容量）

        for(int i=0;i<N;i++)for(int j=V;j>=w[i];j--)dp[j]=max(dp[j-w[i]]+v[i],dp[j]);

<2> 完全背包（完全背包跟01背包的代码很像）

         for(int i=0;i<N;i++)for(int j=w[i];j<=V;j++)dp[j]=max(dp[j-w[i]]+v[i],dp[j]);

<3> 多重背包

       说起多重背包，可以用单调队列优化，也可以用二进制优化，目前只学了二进制优化方法，以后补上单调队列算法优化。

      多重背包其实就是01背包与完全背包的结合题。（f[i].w代表重量，f[i].v代表价值，f[i].t代表数量，w代表背包容量）

      在二进制优化那边我的代码写的有点繁琐，可以更简洁，就交给你们啦。

        for(int i=0;i<=k;i++){int sum=f[i].w*f[i].t;if(sum>=w)      //完全背包{for(int j=f[i].w;j<=w;j++)dp[j]=max(dp[j],dp[j-f[i].w]+f[i].v);}else     //二进制优化转化成01背包求解{int aa=1,cc=1,m,g;while(cc<f[i].t){m=aa*f[i].w;g=aa*f[i].v;aa*=2;cc+=aa;for(int j=w;j>=m;j--)dp[j]=max(dp[j],dp[j-m]+g);}m=(f[i].t-(cc-aa))*f[i].w;g=(f[i].t-(cc-aa))*f[i].v;for(int j=w;j>=m;j--)dp[j]=max(dp[j],dp[j-m]+g);}}