用动态规划解决01背包问题python代码
时间: 2023-08-29 11:10:10 浏览: 46
下面是用动态规划解决01背包问题的Python代码:
```python
def knapsack(W, wt, val, n):
# 创建动态规划数组
K = [[0 for x in range(W+1)] for x in range(n+1)]
# 填充动态规划数组
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,函数 knapsack 的参数如下:
- W:背包的容量;
- wt:物品的重量列表;
- val:物品的价值列表;
- n:物品的数量。
函数返回 01 背包问题的最优解。
相关问题
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。
用动态规划算法求解完全背包问题python完整代码
以下是Python中使用动态规划算法解决完全背包问题的完整代码:
```
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]
# 测试代码
val = [60, 100, 120]
wt = [10, 20, 30]
W = 50
n = len(val)
print(knapsack(W, wt, val, n))
```
其中,`W`代表背包的容量,`wt`代表每个物品的重量,`val`代表每个物品的价值,`n`代表物品的数量。该函数返回的是能够装入背包的最大价值。在示例代码中,输出为`220`,表示能够装入背包的最大价值为220。