用python写0-1背包

问题。

可以的，你可以使用动态规划来解决0-1背包问题。具体实现可以参考以下代码：

def knapsack(weights, values, max_weight):
    n = len(weights)
    dp = [[0] * (max_weight + 1) for _ in range(n + 1)]
    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, max_weight + 1):
            if weights[i - 1] > j:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j]
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weights[i - 1]] + values[i - 1])
    return dp[n][max_weight]

其中，weights和values分别代表物品的重量和价值，max_weight代表背包的最大承重量。函数返回最大价值。

相关问题

0-1背包问题python_0-1背包问题1

好的，下面是Python实现：

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

其中，C、w、v分别表示背包容量、每个物品的重量和价值。

我们可以通过调用该函数来解决0-1背包问题，例如：

C = 10
w = [2, 3, 4, 5]
v = [3, 4, 5, 6]
print(knapsack(C, w, v))  # 输出：10

这段代码表示有4个物品，它们的重量分别为2、3、4、5，价值分别为3、4、5、6，背包容量为10，求能够获得的最大价值，答案是10。

用python实现 0-1背包问题

0-1背包问题是一种经典的动态规划问题，它的目标是从一组物品中选择一些物品，使得它们的总体积不超过背包的容量，同时总价值最大。下面是用Python实现0-1背包问题的代码：

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]

其中，W表示背包的容量，wt表示物品的重量列表，val表示物品的价值列表，n表示物品的数量。函数返回的是能够放入背包的最大价值。