01背包问题动态规划python代码和运行结果

当你具体给出问题的参数后，我可以给你提供相应的代码和运行结果。这里给你一个通用的 01背包问题的动态规划python代码，但是没有运行结果：

def knapSack(W, wt, val, n):
    K = [[0 for x in range(W + 1)] for x in range(n + 1)]
 
    # 构建表 K[][] 从底向上
    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]
 
# 测试
val = [60, 100, 120]
wt = [10, 20, 30]
W = 50
n = len(val)
print(knapSack(W, wt, val, n))

这里我们假设我们有三个物品，其价值分别为60, 100, 120，重量分别为10, 20, 30。背包的容量为50。运行上面的代码，它将打印出最大价值，即220。

相关问题

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！

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。