Python 算法基础篇:背包问题的动态规划解法 引言 背包问题是计算机科学中一个重要的组合优化问题,动态规划是解决该问题的高效算法技术。本篇博客将重点介绍背包问题的动态规划解法,包括状态定义、状态转移方程、边界条件和状态转移过程,并通过实例代码演示动态规划算法的实现,每行代码都配有详细的注释。 😃😄 ️ ...
这是蓝桥杯python初级组的练习题(吐槽下,考试好难)。题目如下: 自己可以先做下,然后用这几组数据测试下,如果你的答案都是对的,下面就不用看了。输入三组数据分别为(9,3/9,8,1/18,16,4)、(9,3/1,8,9/2,16,20)2批数据测试下,如果答案都是20,那么你的代码应该没问题。 解法一:出题组给的标准答案...
int i; for(i=0;i<4;i++) //n=4,有2^4-1种解法 if(x[i]!=1) { x[i]=1; return; //从遇到的第一位开始,若是0,将其变成1,然后结束循环,得到一种解法 } else x[i]=0; return;//从第一位开始,若是1,将其变成0,然后继续循环,若再循环的时候遇到0,则将其变为1,结束循环。得到另一...
背包九讲是动态规划思想的经典呈现,找了许久没有完整的python3实现,趁机总结一下。 1、0-1背包问题 二维DP数组解法: # n, v分别代表物品数量,背包容积n,v=map(int,input().split())# w为物品价值,c为物品体积(花费)w,cost=[0],[0]foriinrange(n):cur_c,cur_w=map(int,input().split())w.app...
01背包问题python 一文教会你实现“01背包问题”——Python版 什么是01背包问题? 01背包问题是一个经典的优化问题,通常在计算机科学中广泛应用。简单来说,假设你有一个背包,最高只能承载一定的重量,现在有若干物品可以选择,但每种物品只有一个。如果你想在不超过背包容量的情况下,获得尽可能大的价值,如何选择物品...
Python解决0-1背包问题 1. 理解0-1背包问题的基本概念和原理 0-1背包问题是一个经典的组合优化问题。给定一组物品,每个物品都有自己的重量和价值,在限定的总重量内,选择若干物品装入背包,使得背包内物品的总价值最大。每个物品只能选择放入或不放入背包,即每个物品只有两种状态(0或1)。 2. 编写一个函数来计算...
用Python实现代码如下: #递归求解 def rec_bag(c, w, v, i=0): ''' param c: 物品体积 param w: 物品价值 param v: 当前背包剩余容量 param i: 当前物品编号 return: 背包装下物品的最大价值 ''' if i > len(c)-1: return 0 elif v <= 0: #体积不能为负 return 0 elif v > 0: if...
完全背包是在N种物品中选取若干件(同一种物品可多次选取)放在空间为V的背包里,每种物品的体积为C1,C2,…,Cn,与之相对应的价值为W1,W2,…,Wn.求解怎么装物品可使背包里物品总价值最大。 动态规划(DP): 1) 子问题定义:F[i][j]表示前i种物品中选取若干件物品放入剩余空间为j的背包中所能得到的最大价值...
动态规划解法 以下是使用 Python 实现的 0/1 背包问题的动态规划解法: 代码语言:txt 复制 def knapsack(weights, values, capacity): n = len(weights) dp = [[0 for _ in range(capacity + 1)] for _ in range(n + 1)] for i in range(1, n + 1): for w in range(1, capacity + 1):...
用python实现的暴力算法如下所示: def solve_knapsack(profits, weights, capacity): return knapsack_recursive(profits, weights, capacity, 0) def knapsack_recursive(profits, weights, capacity, currentIndex): # 边界检查 if capacity <= 0 or currentIndex >= len(profits): ...