python代码背包问题

Python代码实现背包问题的一般思路如下：

1. 确定背包的最大容量和物品的数量。
2. 定义一个二维数组dp[i][j]，表示前i个物品在容量为j的情况下的最大价值。
3. 根据背包问题的特性，可以得出状态转移方程：
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])，其中w[i]表示第i个物品的重量，v[i]表示第i个物品的价值。
4. 最后得到dp[n][m]即为背包问题的最优解。

以下是一个示例代码实现：

def knapsack(w, v, m, n):
    dp = [[0 for _ in range(m+1)] for _ in range(n+1)]
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, m+1):
            if j < w[i]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])
    return dp[n][m]

相关问题

动态规划 python代码 背包问题

以下是 Python 实现的 0/1 背包问题的动态规划算法：

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]

其中，`W` 是背包的容量，`wt` 是每个物品的重量，`val` 是每个物品的价值，`n` 是物品数量。

该算法采用二维数组 `K[i][w]` 来存储子问题的最优解。其中 `i` 表示当前考虑的物品数量，`w` 表示当前背包容量。当 `i` 或 `w` 为 0 时，子问题的最优解显然为 0。当第 `i` 个物品的重量小于等于当前背包容量时，可以选择装入或不装入该物品，取两种情况的最大值；否则，不能装入该物品，子问题的最优解与子问题 `i-1` 的最优解相同。

最终返回的是 `K[n][W]`，即考虑前 `n` 个物品，容量为 `W` 的背包的最优解。

Python 01背包问题代码

可以参考以下代码：

def knapsack01(weights, values, capacity):
    n = len(weights)
    table = [[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 j < weights[i-1]:
                table[i][j] = table[i-1][j]
            else:
                table[i][j] = max(table[i-1][j], table[i-1][j-weights[i-1]] + values[i-1])
    return table[n][capacity]

希望对你有所帮助！