写一份动态规划解决部分背包问题的代码

好的，以下是动态规划解决部分背包问题的代码，具体注释请查看代码中的注释：

# 物品数量
n = 4
# 背包容量
W = 8
# 每个物品的重量
wt = [2, 3, 4, 5]
# 每个物品的价值
val = [3, 4, 5, 6]

# 初始化动态规划表
dp = [[0] * (W + 1) for _ in range(n)]

# 填充动态规划表
for i in range(n):
    for j in range(1, W + 1):
        # 当前物品的重量大于背包容量，不能放入背包
        if wt[i] > j:
            dp[i][j] = dp[i - 1][j]
        else:
            # 取当前物品和不取当前物品中价值更大的一种情况
            dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - wt[i]] + val[i])

# 打印动态规划表
for i in range(n):
    for j in range(W + 1):
        print(dp[i][j], end='\t')
    print()

# 输出最终结果
print("最大价值为:", dp[n - 1][W])

注意：这份代码是解决“部分背包问题”的，即每个物品可以选择放入一部分，而不一定完全放入。如果要解决“0/1背包问题”，只需要将第13行修改为 `if wt[i] <= j:` 即可。

相关问题

写一份动态规划解决部分背包问题的c++代码

好的，以下是动态规划解决部分背包问题的 C++ 代码，具体注释请查看代码中的注释：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int main() {
    // 物品数量和背包容量
    int n, W;
    cin >> n >> W;

    // 每个物品的重量和价值
    vector<int> wt(n), val(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> wt[i] >> val[i];
    }

    // 初始化动态规划表
    vector<int> dp(W + 1);

    // 填充动态规划表
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = W; j >= wt[i]; j--) {
            // 取当前物品和不取当前物品中价值更大的一种情况
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - wt[i]] + val[i]);
        }
    }

    // 输出最终结果
    cout << dp[W] << endl;

    return 0;
}

注意：这份代码是解决“部分背包问题”的，即每个物品可以选择放入一部分，而不一定完全放入。如果要解决“0/1背包问题”，只需要将第11行修改为 `vector<int> dp(W + 1, 0);`，第14行修改为 `for (int j = W; j >= wt[i]; j--)` 即可。

写一份动态规划法解决部分背包问题的完整代码

好的，以下是完整的动态规划法解决部分背包问题的代码，包括输入数据和输出结果：

# 读入物品数量和背包容量
n, W = map(int, input().split())

# 读入每个物品的重量和价值
wt, val = [], []
for i in range(n):
    w, v = map(int, input().split())
    wt.append(w)
    val.append(v)

# 初始化动态规划表
dp = [0] * (W + 1)

# 填充动态规划表
for i in range(n):
    for j in range(W, wt[i] - 1, -1):
        # 取当前物品和不取当前物品中价值更大的一种情况
        dp[j] = max(dp[j], dp[j - wt[i]] + val[i])

# 输出最终结果
print(dp[W])

注意：这份代码是解决“部分背包问题”的，即每个物品可以选择放入一部分，而不一定完全放入。如果要解决“0/1背包问题”，只需要将第14行修改为 `for j in range(W, wt[i] - 1, -1):` 即可。