解决本问题思路:对于第 i 个物品,放入后可以取得最大的价值,那么,前 i-1 个物品在背包容量为 w-w[i] 的情况下能够取到最大的价值。(注:因为第 i 个物品可以放入,对应要占用背包 w[i] 的容量,所以 w-w[i] 的背包容量就是前 i-1 个物品所共有的总容量) 数据结构: value[i][j] 的值表示第 i...
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...
i-1表示上一个物品,因为j表示当前背包所能承装的最大质量,所以j-bag[index][0]表示若要装入物品,那么必须取上一个物品的背包最大容量(即第i-1个物品)为j-bag[index][0],因为这样装入第i个物品刚好装满容量为j的背包。
因此,当前背包内的物品数量 N和背包还能装下的重量 W就是这个动态规划问题的状态参数。 3. 确定决策过程 在0-1 背包问题中,我们的决策无非就是该不该把当前这个物品放入背包中: 如果将该物品放入背包,子问题的答案是多少; 如果没有放入,子问题的答案又是多少。 通常情况下,状态转移方程的参数就是状态转移过程...
【python-动态规划】0-1背包问题 给定n个元素的重量和其对应的价值,将这些物品放在一个容量为W的背包中,并使得总价值最大。数组val [0 . . n - 1]和wt [0 . . n - 1],它们分别代表价值和重量。 总重量W代表背包容量, 之前也写过0-1背包问题:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12004082.html...
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),
python解决0-1背包问题 def knapSack(W, w, v):# W为背包容量 dp = [0] * (W + 1) #创建一个长度为 W + 1 的列表 dp for i in range(1, len(w)):#第i件物品 for j in range(W, w[i] - 1, -1): #j是当前限重 dp[j] = max(dp[j], v[i] + dp[j - w[i]]) #求容...
Python解决0-1背包问题 Python解决0-1背包问题 背包问题是一个经典的问题,其有多个变种,本节要解决的是 0-1 背包问题。 题目如下,给定一个背包,其容量为 v,现在有 n 个物品,它们的体积分别为 e1、e2、…、en。现在挑选任意多个物品放入背包内,要求它们的体积和不能超过背包容量 v,并且希望尽量接近 v,如...
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,...
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...