01背包问题动态规划python算法实现

可以的，以下是01背包问题动态规划的Python算法实现：

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]

希望对你有帮助！

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01背包问题动态规划算法的实现

01背包问题一个经典的动态规划问题，它的目是在给定一组物品和一个包容量的情况下，选择一些品放入背包中，使得放入背包的物品总价最大，同时不能超过背包的容量。

动态规划算法是解决01背包问题的常用方法。下面是该算法的实现步骤：

1. 创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示在前i个物品中选择一些放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。
2. 初始化dp数组的第一行和第一列为0，表示背包容量为0或者没有物品可选时，最大价值都为0。
3. 对于每个物品i，遍历背包容量j从1到背包总容量：
- 如果当前物品i的重量大于背包容量j，则无法将物品i放入背包中，此时最大价值为dp[i-1][j]。
- 如果当前物品i的重量小于等于背包容量j，则可以选择将物品i放入背包中或者不放入背包中：
- 如果选择放入物品i，则最大价值为dp[i-1][j-w[i]] + v[i]，其中w[i]表示物品i的重量，v[i]表示物品i的价值。
- 如果选择不放入物品i，则最大价值为dp[i-1][j]。
- 取上述两种情况的最大值作为dp[i][j]的值。
4. 遍历完所有物品后，dp[n][C]即为问题的解，其中n表示物品的个数，C表示背包的总容量。

下面是01背包问题动态规划算法的实现代码：

def knapsack(W, wt, val, n):
    dp = [[0 for _ in range(W+1)] for _ in range(n+1)]
    
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, W+1):
            if wt[i-1] > j:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wt[i-1]] + val[i-1])
    
    return dp[n][W]

动态规划算法01背包 python代码实现

下面是Python实现动态规划算法解决01背包问题的代码：

def knapsack01_dp(weights, values, capacity):
    n = len(weights)
    dp = [[0] * (capacity + 1) for _ in range(n + 1)]

    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, capacity + 1):
            if j >= weights[i - 1]:
                dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weights[i - 1]] + values[i - 1])
            else:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j]

    return dp[n][capacity]

其中，weights和values分别表示物品的重量和价值，capacity表示背包的容量。函数返回在背包容量为capacity的情况下可获得的最大价值。