帮我生成一份完整的01背包问题的python运行代码

当然可以，以下是一个简单的01背包问题的Python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))

上面的代码中，`val`是每个物品的价值列表，`wt`是每个物品的重量列表，`W`是背包的总容量，`n`是物品的数量。函数`knapsack`返回的是背包可以容纳的最大价值。

相关问题

使用队列式分支限界法解决01背包问题Python完整代码

以下是使用队列式分支限界法解决01背包问题的Python代码:

import queue

class Node:
    def __init__(self, level, benefit, weight, bound):
        self.level = level
        self.benefit = benefit
        self.weight = weight
        self.bound = bound

    def __lt__(self, other):
        return self.bound > other.bound

def bound(node, n, W, p, w):
    if node.weight >= W:
        return 0
    else:
        profit_bound = node.benefit
        j = node.level + 1
        total_weight = node.weight
        while j < n and total_weight + w[j] <= W:
            profit_bound += p[j]
            total_weight += w[j]
            j += 1
        if j < n:
            profit_bound += (W - total_weight) * p[j] / w[j]
        return profit_bound

def knapsack_bfs(n, W, p, w):
    pq = queue.PriorityQueue()
    root = Node(-1, 0, 0, 0)
    pq.put(root)
    max_profit = 0
    while not pq.empty():
        u = pq.get()
        if u.level == -1:
            v = Node(0, 0, 0, bound(root, n, W, p, w))
        elif u.level == n-1:
            continue
        else:
            v = Node(u.level+1, u.benefit + p[u.level+1], u.weight + w[u.level+1], bound(u, n, W, p, w))
        if v.weight <= W and v.benefit > max_profit:
            max_profit = v.benefit
        if v.bound > max_profit:
            pq.put(v)
        u.bound = bound(u, n, W, p, w)
        if u.bound > max_profit:
            pq.put(u)
    return max_profit

# example usage
n = 4
W = 10
p = [10, 40, 30, 50]
w = [5, 4, 6, 3]
print(knapsack_bfs(n, W, p, w)) # expected output: 90

在上面的代码中，我们定义了一个 `Node` 类，用于保存每个节点的信息。每个节点包含以下信息：

- `level`: 当前节点所处的层数（即将要决策的物品的编号）。
- `benefit`: 到达当前节点时已经获得的收益。
- `weight`: 到达当前节点时已经使用的背包容量。
- `bound`: 当前节点的最大可能收益（即上界）。

我们使用优先队列 `pq` 来存储待扩展的节点，并根据节点的上界值从大到小进行排序。在每次迭代时，我们从队列中取出上界最大的节点 `u`，并对其进行扩展。如果扩展后的节点 `v` 可以放入背包中，且其收益大于当前最大收益 `max_profit`，则更新 `max_profit`。同时，如果节点 `v` 的上界值大于当前最大收益 `max_profit`，将其加入队列中。另外，我们还需要对节点 `u` 进行上界计算，并将其加入队列中，以便在后续迭代中可能被扩展。

最终，函数返回的是背包能够容纳的最大收益。

使用动态规划写一份01背包问题python代码实现

下面是使用动态规划实现01背包问题的Python代码：

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

其中，`weights`表示物品的重量列表，`values`表示物品的价值列表，`capacity`表示背包的容量。`n`表示物品的个数，`dp`是一个二维数组，其中`dp[i][j]`表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。

在代码中，我们使用两重循环，外层循环枚举物品，内层循环枚举背包容量。对于每一个物品，我们有两种选择：放入背包或不放入背包。如果选择放入背包，则当前背包的价值为`values[i-1]`，重量为`weights[i-1]`，我们需要从前面的物品中寻找剩余容量为`j-weights[i-1]`的最大价值，即`dp[i-1][j-weights[i-1]]`；如果选择不放入背包，则当前背包的价值为0，重量为0，我们需要从前面的物品中寻找剩余容量为`j`的最大价值，即`dp[i-1][j]`。我们取这两种选择中的较大值，作为当前背包的最大价值。

最后，我们返回`dp[n][capacity]`，即前n个物品放入容量为capacity的背包中所能获得的最大价值。