🚀在编程世界中，动态规划（Dynamic Programming, DP）是一个强大的工具，尤其在处理背包问题时。今天，我们来聊聊完全背包问题，它是一个经典的DP应用。背包问题分为多种类型，其中完全背包问题允许每种物品被选择无限次，这使得问题变得更加复杂和有趣。

💡首先，我们可以用一种基础的方法来解决这个问题，这种方法直观易懂，但可能效率较低。然后，我们将深入探讨如何利用滚动数组技巧来优化算法，提高效率。滚动数组通过减少空间复杂度，使我们的程序更加高效。

💻对于初学者来说，理解基本法是至关重要的。通过构建一个二维数组来存储每个状态下的最优解，我们可以逐步推导出最终答案。然而，在实际应用中，这种做法可能会消耗大量内存。

🔄为了优化空间使用，滚动数组法应运而生。这种方法通过循环覆盖旧数据，仅使用两个一维数组来回切换，从而大大减少了所需的内存空间。这种技术不仅适用于完全背包问题，还广泛应用于其他需要优化空间复杂度的问题场景中。

🌟掌握这两种方法后，你将能够更灵活地应对不同类型的背包问题挑战。希望这篇介绍能帮助你更好地理解和应用完全背包问题中的DP技巧！