提到背包问题，大家一定都不陌生吧？它可是算法世界中的经典难题之一！今天就来聊聊三种常见的背包模型：01背包、完全背包和多重背包👇。

01背包是最基础的版本，每个物品只能选一次，用动态规划（DP）解决时，状态转移方程为 `dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])` 🧮。完全背包则允许无限次选择同一物品，状态转移变为 `dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-w[i]] + v[i])` ⚙️。而多重背包更复杂些，限制了每种物品的数量，需要进一步优化才能高效求解 💡。

这三者各有特点，但核心思想都是通过状态压缩与优化实现时间效率的最大化！🔥希望这篇简短解析能帮到正在学习算法的小伙伴们！💡✨