动态规划python代码
时间: 2023-06-18 17:04:39 浏览: 77
下面是一个动态规划的 Python 代码示例:
```python
def dynamic_programming(items, capacity):
n = len(items)
# 初始化一个二维数组
dp = [[0] * (capacity + 1) for _ in range(n + 1)]
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, capacity + 1):
if items[i-1][1] > j:
dp[i][j] = dp[i-1][j]
else:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-items[i-1][1]] + items[i-1][0])
return dp[n][capacity]
```
这个动态规划函数可以用来解决背包问题,其中 `items` 是一个二元组列表,每个二元组表示一个物品,第一个元素是价值,第二个元素是重量。`capacity` 是背包的最大容量,函数返回在给定容量下所能装下的最大价值。
相关问题
动态规划python代码模板
动态规划是一种常用的算法思想,可以用来解决一些具有重叠子问题性质的问题。下面是一个动态规划的Python代码模板:
```python
def dynamic_programming_template(target, ways):
dp = [0] * (target + 1)
dp[0] = 1
for i in range(1, target + 1):
for j in range(len(ways)):
if ways[j] <= i:
dp[i] += dp[i - ways[j]]
return dp[target]
```
这个模板中,`target`表示目标值,`ways`表示可选的方式列表。模板使用一个`dp`数组来保存中间结果,`dp[i]`表示达到目标值`i`的方法数。通过遍历`ways`列表,对于每个`i`,计算`dp[i]`的值。最后返回`dp[target]`即可得到结果。
0/1背包问题 动态规划 python代码
很高兴为您提供答案!关于0/1背包问题的动态规划Python代码,以下是一个标准的示例代码:
```
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))
val = [60, 100, 120]
wt = [10, 20, 30]
W = 50
n = len(val)
print(knapSack(W, wt, val, n))
```
这段代码就是实现了0/1背包问题的动态规划求解。其中,val数组存放了每个物品的价值,wt数组存放了每个物品的重量,W表示背包的最大承重,n表示物品的数量。运行上述代码,输出的结果是220,即背包能够承载的最大价值是220。
希望这能够帮助到您,有任何其他问题,欢迎随时向我提出!