1、0 / 1背包问题：
（1）穷举法：
问题描述：有n个重量为：w1 、w2 、w3... ....wn的物品，价值分别为：v1、v2、v3... ...vn,每个物体要么全选中，要么不选中，要求放入背包的物品具有最大的价值。
解决方案：
利用求解幂集的方法，求所有问题的组合，在所有的重量小于背包容量的组合中，求物品价值最大的那个物品组合，即为最佳的。
（2）动态规划：
最优决策序列由最优决策子序列组成。
2、背包问题：
与0 / 1背包问题不同的是，完全背包问题可以装入一部分物品进入背包，也就是说背包一定可以装满。
（1）贪心法：
将物品以单位价值从大到小排序，除最后一个物品只取一部分之外，其他物品要么全拿，要么不拿。
3、完全背包问题：
每种物品有任意多件。
动态规划
原文：https://www.cnblogs.com/zhai1997/p/12121834.html