写出Python代码动态规划
时间: 2024-10-10 07:12:53 浏览: 16
在Python中,动态规划是一种解决问题的有效方法,它通常用于优化涉及子问题的问题,通过将大问题分解为更小、相互关联的部分并储存中间结果来避免重复计算。下面是一个简单的例子,展示如何使用Python实现斐波那契数列的动态规划解决方案:
```python
def fibonacci_dp(n):
# 创建一个列表来存储已经计算过的值
fib_memory = [0] * (n + 1)
# 初始化基础情况
fib_memory[0] = 0
if n > 0:
fib_memory[1] = 1
# 使用动态规划计算剩余的项
for i in range(2, n + 1):
fib_memory[i] = fib_memory[i - 1] + fib_memory[i - 2]
return fib_memory[n]
# 测试函数
print(fibonacci_dp(10)) # 输出第10个斐波那契数
```
在这个代码中,我们创建了一个名为`fib_memory`的列表,用于存储之前计算过的斐波那契数。然后,我们从第三个数开始逐步计算,利用前两个数的已知值,避免了重复计算。
相关问题
用动态规划找钱写出python代码
以下是找零钱问题的Python代码实现,使用动态规划思想:
```python
def find_min_coins(coins, value):
# 创建一个列表来存储解决方案
dp = [0] + [float('inf')] * value
for i in range(1, value + 1):
for coin in coins:
if i >= coin:
dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)
return dp[value] if dp[value] != float('inf') else -1
```
其中,`coins`是可用的硬币面额列表,`value`是需要找零的金额数。函数返回最少需要多少枚硬币才能凑出这个金额。如果无法凑出,则返回-1。
写出python动态规划背包问题的代码
动态规划背包问题是一个经典的算法问题,以下是Python实现的代码:
```
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))
```
其中,val是每个物品的价值,wt是每个物品的重量,W是背包的容量,n是物品的数量。函数返回的是背包能够装下的最大价值。
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