用C写一个动态规划的代码
时间: 2023-04-06 16:03:04 浏览: 83
好的。动态规划是一种在解决多阶段决策问题时采用的算法。它通常用于找出最优解,或者在解决最优化问题时找到最优决策。
下面是一个使用 C 语言编写的动态规划代码的示例。这个示例解决了一个背包问题,其中你有一个容量为 C 的背包,并且有 n 件物品,第 i 件物品的重量为 w[i],价值为 v[i]。你的目标是在不超过背包容量的前提下使得物品的总价值最大。
```
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define max(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))
// 背包问题:有 n 件物品和一个容量为 C 的背包。第 i 件物品的重量为 w[i],价值为 v[i]。
// 求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。
int n; // 物品个数
int c; // 背包容量
int w[10001]; // 物品重量
int v[10001]; // 物品价值
// dp[i][j] 表示前 i 个物品,容量为 j 时的最大价值
int dp[1001][1001];
int main() {
scanf("%d%d", &n, &c);
for (int i = 1; i <= n; i++) {
scanf("%d%d", &w[i], &v[i]);
}
// 初始化:当容量为 0 时,所有的
相关问题
用c语言写一个动态规划
好的,以下是一个使用 C 语言实现的动态规划的简单示例。
假设有一个数组 nums,我们的目标是找到一个连续子数组,使其元素之和最大。我们可以使用动态规划算法来解决这个问题。
算法步骤:
1. 定义一个数组 dp,其中 dp[i] 表示以第 i 个元素结尾的连续子数组的最大和。
2. 初始化 dp[0] = nums[0]。
3. 对于 i > 0,我们可以根据以下公式计算 dp[i]:
dp[i] = max(nums[i], dp[i-1] + nums[i])
其中 max(a, b) 表示 a 和 b 中的较大值。
4. 最终结果是 dp 数组中的最大值,即 max(dp[i]),其中 0 ≤ i < n。
以下是 C 语言代码实现:
```c
#include <stdio.h>
int maxSubArray(int nums[], int n) {
int dp[n];
dp[0] = nums[0];
int max_sum = dp[0];
for (int i = 1; i < n; i++) {
dp[i] = nums[i] > dp[i-1]+nums[i] ? nums[i] : dp[i-1]+nums[i];
if (dp[i] > max_sum) {
max_sum = dp[i];
}
}
return max_sum;
}
int main() {
int nums[] = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4};
int n = sizeof(nums) / sizeof(nums[0]);
int max_sum = maxSubArray(nums, n);
printf("最大子数组和为:%d\n", max_sum);
return 0;
}
```
输出结果:
```
最大子数组和为:6
```
这个示例只是一个简单的例子,但是动态规划算法可以解决各种复杂的问题。
用C++代码写一个动态规划算法
以下是一个使用动态规划算法解决背包问题的C代码:
```c
#include <stdio.h>
int max(int a, int b) {
return a > b ? a : b;
}
int knapsack(int W, int wt[], int val[], int n) {
int i, w;
int K[n + 1][W + 1];
for (i = 0; i <= n; i++) {
for (w = 0; w <= W; w++) {
if (i == 0 || w == 0)
K[i][w] = 0;
else if (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];
}
int main() {
int val[] = {60, 100, 120};
int wt[] = {10, 20, 30};
int W = 50;
int n = sizeof(val) / sizeof(val[0]);
printf("Maximum value for the given weight is: %d", knapsack(W, wt, val, n));
return 0;
}
```
该算法使用一个二维数组K来存储每个子问题的最优解,并在计算每个子问题的最优解时使用了已经计算过的子问题的最优解。在循环结束后,K[n][W]将包含整个问题的最优解。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)