动态规划求解0-1背包问题:

问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大。

动态规划核心:计算并存储小问题的最优解,并将这些最优解组合成大问题的最优解。(将原问题分解为若干子问题,然后自底向上,先求解最小的子问题,把结果存储在表格中,再求解大的子问题时,直接从表格中查询小的子问题的解,避免重复计算,从而让提高算法效率)

解决本问题思路:对于第 i 个物品,放入后可以取得最大的价值,那么,前 i-1 个物品在背包容量为 w-w[i] 的情况下能够取到最大的价值。(注:因为第 i 个物品可以放入,对应要占用背包 w[i] 的容量,所以 w-w[i] 的背包容量就是前 i-1 个物品所共有的总容量)

数据结构: value[i][j] 的值表示第 i 个物品放入背包大小为 j 的背包得最大价值。

递归式:

# -*- coding:utf-8 -*-
def main(): w = int(input()) #背包大小
n = int(input()) #物品个数 listWV = [[0,0]]
listTemp = [] for i in range(n):
listTemp = list(map(int, input().split())) #借助临时list每次新增物品对应的list加入到listWV中
listWV.append(listTemp) #依次输入每个物品的重量与价值 # 建立价值数组,初始值均为0,目的是为了在value[0][j]与value[i][0]的情况为0,毕竟不放入物品或者背包容量为0的情况下,背包中的价值肯定为0,
value = [[0 for i in range(w+1)] for j in range(n+1)] for i in range(1, n+1):
for j in range(1, w+1):
if j < listWV[i][0]: #若物品不能放到背包中
value[i][j] = value[i-1][j] #价值与之前相同
else: #物品可以放到背包中,最大价值在两者之中取
value[i][j] = max(value[i-1][j], value[i-1][j-listWV[i][0]]+listWV[i][1]) print(value[n][w]) if __name__ == '__main__':
main()

检测:

10
5
2 6
5 3
4 5
2 4
3 6 17

上述代码只打印了最大价值,若想要打印出分别是那几个物品装入,则:

# -*- coding:utf-8 -*-
def main(): w = int(input()) #背包大小
n = int(input()) #物品个数 listWV = [[0,0]]
listTemp = [] for i in range(n):
listTemp = list(map(int, input().split())) #借助临时list每次新增物品对应的list加入到listWV中
listWV.append(listTemp) #依次输入每个物品的重量与价值 # 建立价值数组,初始值均为0,目的是为了在value[0][j]与value[i][0]的情况为0,毕竟不放入物品或者背包容量为0的情况下,背包中的价值肯定为0,
value = [[0 for i in range(w+1)] for j in range(n+1)] for i in range(1, n+1):
for j in range(1, w+1):
if j < listWV[i][0]: #若物品不能放到背包中
value[i][j] = value[i-1][j] #价值与之前相同
else: #物品可以放到背包中,最大价值在两者之中取
value[i][j] = max(value[i-1][j], value[i-1][j-listWV[i][0]]+listWV[i][1]) print(value[n][w]) #打印放入的物品情况,需要遍历value数组
i = n
j = w
listInfo = [0 for i in range(n+1)]
while i>0:
if value[i][j] > value[i-1][j]: #若在背包容量相同的情况下,后一个物品对应的背包价值大于了前一个物品对应的背包价值,那么说明第i个物品一定放入了背包
listInfo[i] = 1
j = j - listWV[i][0]
i -= 1 listFlag = []
for i in range(len(listInfo)):
if listInfo[i] == 1:
listFlag.append(i) print(listFlag) if __name__ == '__main__':
main()

检测:

10
5
2 6
5 3
4 5
2 4
3 6 17
[1, 3, 5]

0-1背包问题——动态规划求解【Python】的更多相关文章

  1. 01背包问题(动态规划)python实现

    01背包问题(动态规划)python实现 在01背包问题中,在选择是否要把一个物品加到背包中.必须把该物品加进去的子问题的解与不取该物品的子问题的解进行比較,这样的方式形成的问题导致了很多重叠子问题, ...

  2. C++动态规划求解0-1背包问题

    问题描述: 给定n种物品和一背包.物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为C.问:应该如何选择装入背包的物品,是的装入背包中物品的总价值最大? 细节须知: 暂无. 算法原理: a.最优子结构性质 ...

  3. Java实现动态规划法求解0/1背包问题

    摘要: 使用动态规划法求解0/1背包问题. 难度: 初级 0/1背包问题的动态规划法求解,前人之述备矣,这里所做的工作,不过是自己根据理解实现了一遍,主要目的还是锻炼思维和编程能力,同时,也是为了增进 ...

  4. 经典递归问题:0,1背包问题 kmp 用遗传算法来解背包问题,hash表,位图法搜索,最长公共子序列

    0,1背包问题:我写笔记风格就是想到哪里写哪里,有很多是旧的也没删除,代码内部可能有很多重复的东西,但是保证能运行出最后效果 '''学点高大上的遗传算法''' '''首先是Np问题的定义: npc:多 ...

  5. 蓝桥杯 0/1背包问题 (java)

      今天第一次接触了0/1背包问题,总结一下,方便以后修改.不对的地方还请大家不啬赐教! 上一个蓝桥杯的例题: 数据规模和约定 代码: import java.util.Scanner; public ...

  6. 背包问题(Knapsack problem)采用动态规划求解

    问题说明: 假设有一个背包的负重最多可达8公斤,而希望在背包中装入负重范围内可得之总价物品,假设是水果好了,水果的编号.单价与重量如下所示:0李子4KGNT$45001苹果5KGNT$57002橘子2 ...

  7. hdu2602Bone Collector ——动态规划(0/1背包问题)

    Problem Description Many years ago , in Teddy’s hometown there was a man who was called “Bone Collec ...

  8. Python动态规划求解最长递增子序列(LIS)

    原始代码错误,移步博客查看O(N^2)及优化的O(N*logN)的实现:每天一道编程题--最长递增子序列

  9. c语言数据结构:01背包问题-------动态规划

    两天的时间都在学习动态规划:小作业(01背包问题:) 数据结构老师布置的这个小作业还真是让人伤头脑,自己实在想不出来了便去网上寻找讲解,看到一篇不错的文章: http://www.cnblogs.co ...

随机推荐

  1. ISO/IEC 9899:2011 条款6.5.16——赋值操作符

    6.5.16 赋值操作符 语法 1.assignment-expression: conditional-expression unary-expression    assignment-opera ...

  2. Scala里面的排序函数的使用

    排序方法在实际的应用场景中非常常见,Scala里面有三种排序方法,分别是: sorted,sortBy ,sortWith 分别介绍下他们的功能: (1)sorted 对一个集合进行自然排序,通过传递 ...

  3. 十、collection的作用+变量

    一.collection作用?容器 组织业务逻辑 导入导出 其他功能,比如监控和mock server 二.为什么要使用变量 假设我们需要测试n个api,这些api的domain都是相同的,比如 ap ...

  4. pytorch怎么使用定义好的模型的一部分

    Encoder代码为: .输入图片的通道nc=.ndf=. def __init__(self,isize,nz,nc,ndf,ngpu,n_exter_layers=,add_final_conv= ...

  5. java获取全部子类或接口的全部实现

    在JAVA中,获取一个类的全部父类是比较简单的,只需要通过反射(Class的getSuperclass()方法)即可.然而,如果想获得一个类的所有子类,或者获得实现某一个接口的所有实现类,相对比较麻烦 ...

  6. Linux记录-mysql服务管理shell实现

    #!/bin/bash menu() { echo "---欢迎使用mysql管理服务程序---" echo "# 1.启动服务" echo "# 2 ...

  7. HtmlHelper介绍

    目录 什么是HtmlHelper? 为什么要使用HtmlHelper? 清爽简单 修改路由不用改连接 很早就知道这个了,但是我一直不用.今天看了看书,准备以后都使用这个 什么是HtmlHelper? ...

  8. [转]Connecting To SQLite Database Using Node.js

    原文链接:http://www.sqlitetutorial.net/sqlite-nodejs/connect/

  9. 【Leetcode_easy】893. Groups of Special-Equivalent Strings

    problem 893. Groups of Special-Equivalent Strings 题意: 感觉参考代码也是有点问题的... 参考 1. Leetcode_easy_893. Grou ...

  10. RabbitMQ官方教程三 Publish/Subscribe(GOLANG语言实现)

    RabbitMQ官方教程三 Publish/Subscribe(GOLANG语言实现) 在上一个教程中,我们创建了一个工作队列. 工作队列背后的假设是,每个任务都恰好交付给一个worker处理. 在这 ...