动态规划python代码

下面是一个简单的动态规划Python代码示例：

def dynamic_programming(n):
    memo = [0] * (n+1)
    memo[0] = 1
    memo[1] = 1
    for i in range(2, n+1):
        memo[i] = memo[i-1] + memo[i-2]
    return memo[n]

这个动态规划算法用于计算斐波那契数列的第n项。在该算法中，我们使用一个memo列表来存储已计算的中间值，以避免重复计算。最终，函数返回斐波那契数列的第n项。

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：

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！