01背包问题python

很高兴为您服务！01背包问题是经典的动态规划问题，可以使用Python等编程语言实现。以下是Python代码示例：

def knapsack01(capacity, sizes, values):
    n = len(values)
    dp = [0] * (capacity + 1)
    for i in range(n):
        for j in range(capacity, sizes[i] - 1, -1):
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - sizes[i]] + values[i])
    return dp[capacity]

sizes = [2,3,4,5]
values = [3,4,5,6]
capacity = 8
print(knapsack01(capacity, sizes, values))

以上代码实现的是01背包问题的求解，可根据需要进行修改和优化。如果您对代码实现有任何问题或需要进一步了解01背包问题，请随时与我交流。

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01背包问题Python

好的，下面是一个简单的 01 背包问题的 Python 代码示例：

def knapsack(W, wt, val, n):
    """
    :param W: 背包容量
    :param wt: 物品重量列表
    :param val: 物品价值列表
    :param n: 物品数量
    :return: 最大价值
    """
    # 初始化 dp 数组
    dp = [[0 for x in range(W + 1)] for x in range(n + 1)]

    # 逐个考虑物品
    for i in range(1, n + 1):
        for w in range(1, W + 1):
            # 如果当前物品重量大于背包容量，则无法放入该物品
            if wt[i - 1] > w:
                dp[i][w] = dp[i - 1][w]
            # 否则，比较放入和不放入该物品的价值，取较大值
            else:
                dp[i][w] = max(val[i - 1] + dp[i - 1][w - wt[i - 1]], dp[i - 1][w])

    return dp[n][W]

使用方法如下：

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

以上就是一个简单的 01 背包问题的 Python 实现，希望对你有所帮助。

01背包问题python代码

下面是 01 背包问题的 Python 代码实现：

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))

输出结果为 220。