分析代码: n, m = map(int, input().split()) # 读入物品的重量和价值 weights, values = [], [] for i in range(n): # p, w = map(int, input().split()) w, v = map(int, input().split()) weights.append(w) values.append(v) # 计算每个物品的单位重量价值 unit_values = [(v/w, i) for i, (w, v) in enumerate(zip(weights, values))] # 将所有物品按照单位重量价值从大到小排序 unit_values.sort(reverse=True) # 贪心选择物品 cur_weight, cur_value, i = 0, 0, 0 while i < n and cur_weight < m: j = unit_values[i][1] w = weights[j] if cur_weight + w <= m: cur_weight += w cur_value += values[j] else: cur_value += (m - cur_weight) * unit_values[i][0] cur_weight = m i += 1 print("Total Value:", cur_value)
时间: 2024-01-30 21:03:12 浏览: 28
这段代码实现的是一个经典的背包问题,使用了贪心算法来求解。下面是对代码的分析:
1. 第一行代码读入物品的数量 n 和背包的容量 m。
2. 接下来的循环中,使用两个列表 weights 和 values 分别存储每个物品的重量和价值。
3. 为了方便贪心算法的实现,这里计算了每个物品的单位重量价值,即 v/w,用一个列表 unit_values 来存储,其中每个元素是一个二元组 (v/w, i),表示第 i 个物品的单位重量价值是 v/w。
4. 将所有物品按照单位重量价值从大到小排序,这样在后面的贪心算法中就可以优先选择单位重量价值更高的物品。
5. 使用贪心算法来选择物品,从单位重量价值最高的物品开始,依次选择可以放进背包的物品,直到背包装满为止。
6. 如果当前物品的重量加上已经选择的物品的总重量小于等于背包的容量,就将该物品放进背包中,并将当前物品的价值加到已经选择的物品的总价值中。
7. 如果当前物品的重量加上已经选择的物品的总重量大于背包的容量,就只能选择该物品的一部分放入背包中,使得背包装满,此时将当前物品的单位重量价值乘以剩余的容量,将得到该物品的最大贡献价值,将其加到已经选择的物品的总价值中,然后将背包装满即可。
8. 最后输出已经选择的物品的总价值即可。
这段代码实现比较简单,但是并不一定能够得到最优解,因为贪心算法并不一定能够得到最优解。如果要求得最优解,可以使用动态规划等其他算法。
相关问题
# In[]收缩损失函数 # def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): # mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) # W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden # W = K.transpose(W) # N_hidden x N # h = model.get_layer('encoded').output # dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden # contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1) # return mse + contractive将这段代码修改为适合tensorflow最高版本的形式
可以将这段代码修改为适合TensorFlow最高版本的形式,如下所示:
```python
def contractive_loss(y_pred, y_true, lam=1e-4):
mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred), axis=1)
W = tf.transpose(model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N_hidden x N
h = model.get_layer('encoded').output # N_batch x N_hidden
dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden
contractive = lam * tf.reduce_sum(tf.square(dh) * tf.reduce_sum(tf.square(W), axis=1), axis=1)
return mse + contractive
```
需要注意的是,TensorFlow的函数名和用法与Keras略有不同,例如`K.mean`改为`tf.reduce_mean`,`K.square`改为`tf.square`,`K.variable`改为直接从`model.get_layer`获取权重等。
def extract(self): weights = np.ones(self.D)/self.D RMSECV = [] idWs = [] idW = np.arange(self.D) for i in range(self.iteration): idCal = np.random.choice(np.arange(self.N), size=int(self.prob*self.N), replace=False)
这段代码是一个Python函数的定义,函数名为extract,函数的主要功能是对一些数据进行处理。具体而言,这个函数首先创建了一个大小为self.D的一维数组weights,并将数组中的每个元素都初始化为1/self.D。然后,这个函数创建了一个空的列表RMSECV和一个空的列表idWs,以及一个一维数组idW,其元素为0到self.D-1的整数。
接下来,这个函数通过一个循环,执行self.iteration次以下操作:从0到self.N-1的整数构成的一维数组中随机选择int(self.prob*self.N)个不重复的整数,构成一个一维数组idCal。其中,self.prob是一个参数,取值在0到1之间。然后,这个函数将idCal中的元素与idW中的元素组合,得到一个大小为len(idCal)*self.D的二维数组idW_cal。最后,这个函数将idW_cal中的每一行看作一个长度为self.D的一维数组w,并计算w的均方根误差(RMSE)。将这些RMSE存储到RMSECV中,并将w的索引(也就是idCal中的元素)存储到idWs中。
整个函数的具体实现还需要看其他部分的代码,才能确定这些数组和参数的含义和用途。