写出python动态规划背包问题的代码
时间: 2023-12-04 17:38:34 浏览: 19
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。
相关问题
用回溯算法写出01背包问题基于python代码
好的,以下是基于 Python 的 01背包问题的回溯算法代码:
```python
def knapSack(W, wt, val, n):
if n == 0 or W == 0:
return 0
if wt[n-1] > W:
return knapSack(W, wt, val, n-1)
else:
return max(val[n-1] + knapSack(W-wt[n-1], wt, val, n-1),
knapSack(W, wt, val, n-1))
# 测试代码
val = [60, 100, 120]
wt = [10, 20, 30]
W = 50
n = len(val)
print(knapSack(W, wt, val, n))
```
其中,`W` 是背包的最大容量,`wt` 是物品的重量数组,`val` 是物品的价值数组,`n` 是物品的数量。函数 `knapSack()` 返回背包所能装下的最大价值。
这段代码的时间复杂度为 $O(2^n)$,因为每个物品都有选或不选两种情况,而物品数量为 $n$,所以总共有 $2^n$ 种可能的情况。
用贪心算法写出01背包问题基于python代码
好的,下面是用贪心算法解决01背包问题的python代码实现:
```python
# 物品类
class Item:
def __init__(self, weight, value):
self.weight = weight
self.value = value
# 按照单位重量的价值从大到小排序
def cmp(item):
return item.value/item.weight
# 01背包问题贪心算法
def knapsack_greedy(items, W):
items.sort(key=cmp, reverse=True) # 按照单位重量的价值从大到小排序
total_value = 0 # 总价值
for item in items:
if item.weight <= W: # 若物品可以全部放入背包
total_value += item.value
W -= item.weight
else: # 若物品放不完,则将部分物品放入背包中
total_value += item.value * W / item.weight
break
return total_value
# 测试代码
if __name__ == '__main__':
W = 50 # 背包容量
items = [Item(10, 60), Item(20, 100), Item(30, 120)] # 物品重量和价值
max_value = knapsack_greedy(items, W) # 计算最大价值
print("最大价值为:", max_value)
```
以上代码中,我们定义了一个物品类,包含物品的重量和价值,然后实现了一个按照单位重量的价值从大到小排序的比较函数,最后实现了一个贪心算法的函数,计算出最大价值。最后在 main 函数中进行测试,输入背包容量和物品的重量和价值,输出最大价值。