python动态规划问题示例

以下是一个使用Python实现动态规划的示例，该示例解决了一个背包问题：

def knapsack(W, wt, val, n):
    K = [[0 for x in range(W + 1)] for x in range(n + 1)]
    for i in range(n + 1):
        for w in range(W + 1):
            if i == 0 or w == 0:
                K[i][w] = 0
            elif wt[i-1] <= w:
                K[i][w] = max(val[i-1] + K[i-1][w-wt[i-1]],  K[i-1][w])
            else:
                K[i][w] = K[i-1][w]
    return K[n][W]

val = [60, 100, 120]
wt = [10, 20, 30]
W = 50
n = len(val)
print(knapsack(W, wt, val, n)) # 输出：220

该示例中，我们使用动态规划算法解决了一个背包问题。具体来说，我们有一个背包，它可以容纳一定重量的物品。我们有一些物品，每个物品都有一个重量和一个价值。我们的目标是在不超过背包容量的情况下，选择一些物品，使得它们的总价值最大。