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@@ -0,0 +1,68 @@
+/**
+ * File: unbounded_knapsack.kt
+ * Created Time: 2024-01-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_dynamic_programming
+
+import kotlin.math.max
+
+/* 完全ナップサック問題：動的計画法 */
+fun unboundedKnapsackDP(wgt: IntArray, _val: IntArray, cap: Int): Int {
+    val n = wgt.size
+    // dp テーブルを初期化
+    val dp = Array(n + 1) { IntArray(cap + 1) }
+    // 状態遷移
+    for (i in 1..n) {
+        for (c in 1..cap) {
+            if (wgt[i - 1] > c) {
+                // ナップサック容量を超えるなら品物 i は選ばない
+                dp[i][c] = dp[i - 1][c]
+            } else {
+                // 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きい方
+                dp[i][c] = max(dp[i - 1][c], dp[i][c - wgt[i - 1]] + _val[i - 1])
+            }
+        }
+    }
+    return dp[n][cap]
+}
+
+/* 完全ナップサック問題：空間最適化後の動的計画法 */
+fun unboundedKnapsackDPComp(
+    wgt: IntArray,
+    _val: IntArray,
+    cap: Int
+): Int {
+    val n = wgt.size
+    // dp テーブルを初期化
+    val dp = IntArray(cap + 1)
+    // 状態遷移
+    for (i in 1..n) {
+        for (c in 1..cap) {
+            if (wgt[i - 1] > c) {
+                // ナップサック容量を超えるなら品物 i は選ばない
+                dp[c] = dp[c]
+            } else {
+                // 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きい方
+                dp[c] = max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1]] + _val[i - 1])
+            }
+        }
+    }
+    return dp[cap]
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    val wgt = intArrayOf(1, 2, 3)
+    val _val = intArrayOf(5, 11, 15)
+    val cap = 4
+
+    // 動的計画法
+    var res = unboundedKnapsackDP(wgt, _val, cap)
+    println("ナップサック容量を超えない最大価値は $res")
+
+    // 空間最適化後の動的計画法
+    res = unboundedKnapsackDPComp(wgt, _val, cap)
+    println("ナップサック容量を超えない最大価値は $res")
+}