数学模型可以形式化地表示为:给定背包容量 c,物品数量 n,每个物品的重量 w[i] 和价值 v[i](其中 1≤ i ≤ n),需要找出一个 n 元0-1向量 (x1, x2, ..., xn),其中 xi ∈ {0, 1}(表示是否选择第 i 个物品),使得 ∑i=1n wi * xi ≤ c 且∑i=1n vi * xi 达到最大。 如何用Python定...
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...
Python 实现0-1背包 代码: importnumpy as np c=10#背包容量w=[2,2,6,5,4]#物品重量v=[5,3,5,4,6]#物品价值flag =[0,0,0,0,0] m=np.zeros([5,11],int)#用来保存 5x11的矩阵forjinrange(c+1):#初始化第一行if(w[0]<=j): m[0][j]=v[0] flag[0]= 1foriinrange(1,5):fo...
初始值均为0,目的是为了在value[0][j]与value[i][0]的情况为0,毕竟不放入物品或者背包容量为0的情况下,背包中的价值肯定为0,value = [[0foriinrange(w+1)]forjinrange(n+1)]foriinrange(1, n+1):forjinrange(1, w+
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...
五、实现背包动态规划算法专题之python背包问题 六）六、实现背包问题02实际问题类1.1背包类实际问题类来自chapter14。实际问题的实现主要通过分类讨论来实现。一类是个实例问题（个例，n例），这类问题的背包本身已经在网络上是公开的，只需要对其做出相应的正则匹配和广度搜索等工作。而个案则是一些运算方法不成熟但却...
遗传算法求解 0-1背包问题 python 遗传算法解决01背包问题matlab,最近在自学遗传算法,整理的一些知识分享,是个人的一些感悟,有不对希望各位大佬指出,应该算是小白文,想学习遗传算法的友友可以参考一下。01背包问题问题:有一个箱子容量为V(正整数,0<V≤20000),
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,...
下面是使用Python实现优先队列式分支限界法求解0-1背包问题的示例代码: importheapqclassNode:def__init__(self,level,value,weight,bound,taken):self.level=level self.value=value self.weight=weight self.bound=bound self.taken=takendef__lt__(self,other):returnself.bound>other.bounddefknapsack(items,cap...
1 def f(i,j): while i>=0: if i==0 and j>=l[i][0]: return l[i][1] elif i==0 and j<l[i][0]: return 0 else: return max(f(i-1,j-l[i][0])+l[i][1],f(i-1,j)) i = int(input()) # 编号 j = int(input()) # 总承重 ...