钢条切割python

钢条切割问题是一个经典的动态规划问题，其目标是将一根长度为n的钢条切割成若干段，使得售价最高。下面是一个自顶向下的实现方法：

p = [0, 1, 5, 8, 9, 10, 17, 17, 20, 24, 30] # 钢条不同长度价格，其索引即为钢条长度

def cut_rod_recurision_1(p, n):
    # 长度为0，钢条无价值
    if n == 0:
        return 0
    # 递归实现递推式
    else:
        res = p[n] # 不切割，全局变量
        for i in range(1,n): # 递归的结束条件，循环次数为r1~rn-1
            # 递推式，递归的是不同的切割方法
            res = max(res,cut_rod_recurision_1(p, i) + cut_rod_recurision_1(p, n-i))
        return res

print(cut_rod_recurision_1(p,9)) # 输出：25

上述代码中，`p`是一个列表，其中`p[i]`表示长度为`i`的钢条的售价。`cut_rod_recurision_1(p, n)`函数的返回值是长度为`n`的钢条的最大售价。在函数中，如果`n`为0，则返回0；否则，通过递归实现递推式，计算出不同切割方法的最大售价，并返回最大值。

相关问题

钢条切割python简单算法

以下是两种钢条切割的简单算法实现：

1. 自顶向下实现：

p = [0, 1, 5, 8, 9, 10, 17, 17, 20, 24, 30] # 钢条不同长度价格，其索引即为钢条长度

def cut_rod_recurision_1(p, n):
    if n == 0: # 长度为0，钢条无价值
        return 0
    else:
        res = p[n] # 不切割，全局变量
        for i in range(1,n): # 递归的结束条件，循环次数为r1~rn-1
            res = max(res,cut_rod_recurision_1(p, i) + cut_rod_recurision_1(p, n-i)) # 递推式，递归的是不同的切割方法
        return res

print(cut_rod_recurision_1(p,9)) # 输出：25

2. 简化后的递推式实现：

p = [0, 1, 5, 8, 9, 10, 17, 17, 20, 24, 30] # 钢条不同长度价格，其索引即为钢条长度

def cut_rod_recurision_2(p, n):
    if n == 0: # 长度为0，钢条无价值
        return 0
    else:
        res = 0 # 初始结果为0
        for i in range(1,n+1): # 从p1+rn-1到pn+r0，因此循环1~n。
            res = max(res, p[i] + cut_rod_recurision_2(p, n-i)) # 递推式
        return res

print(cut_rod_recurision_2(p,9)) # 输出：25

python代码钢条切割

Python代码钢条切割问题是一个经典的动态规划问题。

首先，你需要定义几个变量：

- `prices`: 一个列表，表示每种长度的钢条的价格。
- `lengths`: 一个列表，表示每种长度的钢条的长度。
- `max_price`: 一个整数，表示最大的收益。

然后，你需要定义一个函数来解决这个问题，该函数应该接受一个整数 `n` 作为参数，表示钢条的总长度。

在函数内部，你需要使用一个循环来遍历所有的钢条长度，并根据每种长度计算最大的收益。

最后，你需要返回最大的收益。

这是一个示例代码：

prices = [1, 5, 8, 9, 10, 17, 17, 20, 24, 30]
lengths = range(1, len(prices)+1)

def cut_rod(n):
    if n == 0:
        return 0
    max_price = float('-inf')
    for i, length in enumerate(lengths):
        if length <= n:
            max_price = max(max_price, prices[i] + cut_rod(n - length))
    return max_price

print(cut_rod(4))  # 10
print(cut_rod(5))  # 13
print(cut_rod(6))  # 17
print(cut_rod(7))  # 18

在这个示例代码中，我们使用了记忆化搜索的方式来加快程序的执行速度。你也可以使用递推的方式来解决这个问题，这样可以更快地解决问题。

希望