假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1,w2…..,wn的物品,能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包,即使W1+W2+……+Wn=T。加代码
时间: 2024-03-26 19:38:37 浏览: 14
好的,以下是Python实现的0/1背包问题代码,可以判断是否能恰好装满容量为T的背包:
```python
def can_fill_backpack(T, w):
n = len(w)
dp = [[False] * (T + 1) for _ in range(n + 1)]
# 初始化第0列为True
for i in range(n + 1):
dp[i][0] = True
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, T + 1):
if j >= w[i - 1]:
dp[i][j] = dp[i - 1][j] or dp[i - 1][j - w[i - 1]]
else:
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
return dp[n][T]
```
其中,T是背包的容量,w是一个长度为n的列表,表示n件物品的体积。如果返回值为True,则表示能够恰好装满背包,否则不能。
相关问题
假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1,w2...wn的物品,能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包。用c语言
来实现这个问题可以使用动态规划的思想。具体步骤如下:
1. 定义一个二维数组dp[i][j],表示在前i件物品中选择若干件物品装满容量为j的背包是否可行。
2. 初始化dp[0][0]=true,其他dp[0][j]=false和dp[i][0]=true(表示不选任何物品一定能装满背包)。
3. 对于第i件物品,分两种情况讨论:
- 不选第i件物品,背包容量为j,因此dp[i][j]=dp[i-1][j];
- 选第i件物品,背包容量为j-w[i],因此dp[i][j]=dp[i-1][j-w[i]];
4. 最终dp[n][T]存储的即为是否能从n件物品中挑选若干件恰好装满背包。
代码实现如下:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>
#define MAX_N 100
#define MAX_T 1000
int w[MAX_N]; // 物品体积
bool dp[MAX_N+1][MAX_T+1]; // dp数组
int main() {
int n, T;
scanf("%d %d", &n, &T);
for (int i = 1; i <= n; i++) {
scanf("%d", &w[i]);
}
// 初始化dp数组
dp[0][0] = true;
for (int j = 1; j <= T; j++) {
dp[0][j] = false;
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
dp[i][0] = true;
}
// 动态规划
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= T; j++) {
if (j < w[i]) {
dp[i][j] = dp[i-1][j];
} else {
dp[i][j] = dp[i-1][j] || dp[i-1][j-w[i]];
}
}
}
// 输出结果
if (dp[n][T]) {
printf("Yes\n");
} else {
printf("No\n");
}
return 0;
}
```
假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1,w2…..,wn的物品,能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包,即使W1+W2+……+Wn=T。
这是一个经典的背包问题,叫做0/1背包问题。可以使用动态规划算法来解决。
具体来说,可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示前i个物品中选取若干个物品是否能够恰好装满容量为j的背包。状态转移方程如下:
dp[i][j] = dp[i-1][j] || dp[i-1][j-w[i]]
其中,dp[i-1][j]表示不选第i件物品,dp[i-1][j-w[i]]表示选第i件物品。最终的结果就是dp[n][T],如果为true,则表示能够恰好装满背包,否则不能。
需要注意的是,如果存在多个解,此算法只会给出其中一个解。如果要求输出所有解,需要使用回溯算法。