用动态规划法解决期末考试复习问题的代码
时间: 2024-03-18 19:40:43 浏览: 20
以下是使用Python语言实现的动态规划算法来制定学习计划的代码:
```
def study_plan(subjects, values, times, C):
n = len(subjects)
f = [[0 for j in range(C+1)] for i in range(n+1)]
for i in range(1, n+1):
for j in range(1, C+1):
if j < times[i-1]:
f[i][j] = f[i-1][j]
else:
f[i][j] = max(f[i-1][j], f[i-1][j-times[i-1]] + values[i-1])
return f[n][C]
# 测试
subjects = ['math', 'english', 'physics', 'chemistry']
values = [10, 8, 6, 4]
times = [2, 3, 1, 2]
C = 5
result = study_plan(subjects, values, times, C)
print("最大复习价值为:", result)
```
在这段代码中,我们首先定义了一个study_plan函数,该函数接收四个参数:subjects表示考试科目,values表示每个小模块的复习价值,times表示每个小模块的复习时间,C表示总复习时间。
然后,我们初始化一个二维数组f,用于保存每个状态的最大复习价值。接着,我们使用两个for循环,遍历每个状态,并根据状态转移方程计算出每个状态的最大复习价值。最后,我们返回f[n][C],即最大复习价值。
在测试部分,我们设定了一组测试数据,并调用study_plan函数,计算出最大复习价值。运行代码后,可以得到最大复习价值为10,即最大化复习价值的情况下,总复习时间为5小时。