一个包可以背4kg的东西，现在有四件东西，重量分别为1kg，4kg，3kg，1kg，价值为：1500,3000,2000,2000；
现在要求你，在包里背的东西价值最大，但是不能超过背包的最大载重量
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#几件物品的重量w = [0,1,4,3,1]#几件物品的价值v= [0, 1500, 3000, 2000, 2000]#物品数量n = len(w) - 1#包的载重量m = 4 #建立一个列表表示在包中的物品，元素是True时代表对应元素放入x = [] #放入包中的总价值value = 0#建立一个矩阵，来表示在前i个物品中，当载重量是j时，放入包中的最大价值，table[i][j]table = [[0 for i in range(m+1)] for j in range(n+1)] def dynamic(w,v,n,m,x): #计算table矩阵 for i in range(1, n+1): #代表物品一件一件的考虑 for j in range(1, m+1): #代表子背包的大小一点一点的考虑 if (j >= w[i]): #当背包的大小大于物品的重量时，考虑放进去 table[i][j] = max(table[i-1][j], table[i-1][j-w[i]] + v[i]) else: table[i][j] = table[i -1][j] #如果放不进去，就继承之前的价值 #递推装入背包中的物体，寻找跳变的地方，从最后结果开始逆推 j = m for i in range(n, 0, -1): if table[i][j] > table[i- 1][j]: #如果多加一件物品之后，价值增大，就将这一件物品加入列表中 x.append(i) j = j - w[i] #此时为剩余背包的载重量 #返回最大价值，即表格中最后一行最后一列的值 value = table[n][m] return value print("最大价值为：", str(dynamic(w, v, n, m, x)))print("物品的索引：", x) |
PS：python动态规划之背包问题
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import numpy as npdef bag(weight,values,weight_cont): num = len(weight) weight.insert(0,0) values.insert(0,0) bag = np.zeros((num+1,weight_cont+1),dtype=np.int) for i in range(1,num+1): for j in range(1,weight_cont+1): if j >= weight[i]: bag[i][j] = max(bag[i-1][j],bag[i-1][j-weight[i]]+values[i]) else: bag[i][j] = bag[i][j-1] return bag[-1][-1]if __name__ == '__main__': weight = [1, 2, 4, 10, 12] values = [1200, 1500, 2000, 1300, 2500] weight_cont = 20 re = bag(weight,values,weight_cont) print(re) |
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42363032/article/details/111997817
