for weight in range(1, m + 1): # 背包的承重,针对背包的size循环,为1~最大承重范围 if weight - a[i - 1] >= 0: # 背包承重必须大于a[i-1]才能选择a[i-1] # dp[i][weight] = max(dp[i - 1][weight], dp[i - 1][weight - a[i - 1]] + a[i - 1]) # 0-1背包,不带...
动态规划:1.理论基础 19:15 动态规划:2.斐波那契数列 14:10 动态规划:3.爬楼梯 15:54 动态规划:4.使用最小花费爬楼梯 18:11 动态规划:5.不同路径 13:14 动态规划:6. 不同路径 II 08:20 动态规划:7.整数拆分 14:34 动态规划:8.不同的二叉搜索树 18:30 动态规划:9. 0-1背包问题理论...
动态规划 0-1背包问题, 视频播放量 238、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 4、收藏人数 4、转发人数 1, 视频作者 MOVE-MOVEING, 作者简介 普通大学生,相关视频:三角学概念【全英教学】,张量的可视化3,无人车巡航及任务赛问题答疑,张量的可视化-2,张量的可视化-1,来看
下面是使用动态规划算法实现 0-1 背包问题的示例代码: defknap_sack(weights,values,capacity):n=len(weights)dp=[[0]*(capacity+1)for_inrange(n+1)]foriinrange(1,n+1):forwinrange(1,capacity+1):ifweights[i-1]<=w:dp[i][w]=max(values[i-1]+dp[i-1][w-weights[i-1]],dp[i-1][w...
//解决背包问题://所需要的数据:物品种类N,背包承重M,每种物品的重量和价值(w,v)//解法1intSolveBagProb(intN,intM, Bagobj *objlist){//初始化一个动态规划数组,dp[N][M+1],初始化其第一行。//对于dp[i][j]而言:i是前i个物件,j是背包的承重(变)。intdp[N][M+1];for(intj=0; j<=M;...
1. 确定初始化状态 任何穷举算法(包括递归在内)都需要一个终止条件,这个所谓的终止条件,就是我们在动态规划解法当中的最初子问题,因此我们将其称作初始化状态。 在0-1 背包中,这个终止条件是当背包的容量为 0 或者物品的数量为 0 时要终止执行。如果体现在代码上,就是当物品总数为 0 时重量为 0;而重量为 ...
解决0-1背包问题的一种常见方法是使用动态规划(Dynamic Programming)算法。这个问题有广泛的应用,包括资源分配、排程问题、投资组合优化等领域。它还是计算复杂性理论中的一个经典问题,通常被用来说明NP难问题的概念。 二、 介绍代码 这段代码是一个Python实现的0-1背包...
4、Python代码实现 importnumpyasnpdefsolve(vlist,wlist,totalWeight,totalLength):resArr=np.zeros((totalLength+1,totalWeight+1),dtype=np.int32)foriinrange(1,totalLength+1):forjinrange(1,totalWeight+1):ifwlist[i]<=j:resArr[i,j]=max(resArr[i-1,j-wlist[i]]+vlist[i],resArr[i-1,...
最终,需要记忆的 0-1 背包问题 Python代码框架如下: dp=[[0forwinrange(weight_count+1)]foriinrange(item_count+1)]# dp初始化方式应当视具体情况而定# 1.对于范例中dp[i][w]表示前i个物品,w大小背包容量可装的最大价值# 则没有物品或者背包没有空间的时候,能装的最大价值就是0,目前的初始化方式即...
01背包理论基础 解法一: 暴力解法:每种物品有取/不取两种状态。 时间复杂度:O(2n) 解法二: 动态规划: 二维数组 dp[i][j]含义:[0,i]物品,任取,背包容量为j,能取得的最大价值 递推公式:两种方式推到至下一步。 不放物品i:由dp[i - 1][j]推出,即背包容量为j,里面不放物品i的最大价值,此时dp[...