目录 01背包问题 完全背包问题 多重背包问题 参考: 背包九讲--哔哩哔哩 背包九讲 01背包问题 01背包问题 描述: 有N件物品和一个容量为V的背包. 第i件物品的体积是vi,价值是wi. 求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包流量,且总价值最大. 二维动态规划 f[i][j] 表示只看前i个物品,总体积是j的情况下,总价值最大是多少. result = max(f[n][0~V]) f[i][j]: 不选第i个物品:f[i][j] = f[i-1][j]; 选第i个物品:

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明转自 http://www.cnblogs.com/kdxb/p/6140625.html #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- class bag(): def __init__(self,weight,value): self.weight = weight self.value = value def knapsack(self, full_weight):#weight value存数组 resu

import random import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time def init(b_=700,xSize_=200,iteration_=1000,c1_=0.5,c2_=0.5,w_=0.8): global a,c,b,Dim,xSize,iteration,c1,c2,w,A,C,x,v,xbest,fxbest,gbest,fgbest a = [90, 33, 94, 6

def f(i,j): while i>=0: if i==0 and j>=l[i][0]: return l[i][1] elif i==0 and j<l[i][0]: return 0 else: return max(f(i-1,j-l[i][0])+l[i][1],f(i-1,j))i = int(input()) # 编号j = int(input()) # 总承重l = []for item in range(i): str_in = input("please

日后完善 二维数组实现 if __name__ == '__main__': # 背包空间 space = 10 # 默认第一个元素为 0, 仅仅是为了方便理解 weights = [0, 2, 2, 3, 1, 5, 2] values = [0, 2, 3, 1, 5, 4, 3] n = len(values) # 初始化全为0, 但输出结果仅第一行和第一列均为 0 maxitr = [[0 for _ in range(space + 1)] for _ in range(n)] for

用Python对体积较大的CSV文件进行比较的经验 » 进化的测试 | 进化的测试 用Python对体积较大的CSV文件进行比较的经验  python  Add comments 八 032010   最近的工作总是跟数据打交道,需要经常比较一些CSV文件,这些CSV文件其实都需要被LOAD到数据库里面,所以也就是一堆堆的数据文件需要比较.暂时没有发现有比较好用的现成的CSV比较工具,自己动手用Python做了一个凑合能用的.思想比较简单,就是把CSV文件的内容读取出来,保存为一个list,然后

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,使用动态规划来解决.n=5是物品的数量,c=10是书包能承受的重量,w=[2,2,6,5,4]是每一个物品的重量,v=[6,3,5,4,6]是每一个物品的价值,先把递归的定义写出来: 然后自底向上实现,代码例如以下: def bag(n,c,w,v): res=[[-1 for j in range

一.背包问题 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里,每件物品的体积为W1,W2至Wn,与之相对应的价值为P1,P2至Pn.01背包是背包问题中最简单的问题.01背包的约束条件是给定几种物品,每种物品有且只有一个,并且有权值和体积两个属性.在01背包问题中,因为每种物品只有一个,对于每个物品只需要考虑选与不选两种情况.如果不选择将其放入背包中,则不需要处理.如果选择将其放入背包中,由于不清楚之前放入的物品占据了多大的空间,需要枚举将这个物品放入背包后可能占据背包空间的所有情况. 二.

去年的算法课挂了,本学期要重考,最近要在这方面下点功夫啦! 1.多边形游戏-动态规划 问题描述: 多边形游戏是一个单人玩的游戏,开始时有一个由n个顶点构成的多边形.每个顶点被赋予一个整数值, 每条边被赋予一个运算符“+”或“*”.所有边依次用整数从1到n编号. 游戏第1步,将一条边删除. 随后n-1步按以下方式操作: (1)选择一条边E以及由E连接着的2个顶点V1和V2: (2)用一个新的顶点取代边E以及由E连接着的2个顶点V1和V2.将由顶点V1和V2的整数值通过边E上的运算得到的结果赋予新顶

Python基于回溯法解决01背包问题实例 这篇文章主要介绍了Python基于回溯法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python回溯法采用深度优先策略搜索解决01背包问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 同样的01背包问题,前面采用动态规划的方法,现在用回溯法解决.回溯法采用深度优先策略搜索问题的解,不多说,代码如下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None defbacktrack(i):   globalbestV,curW,curV,x,bestx   i

背包问题 现在要往一个可以装4个单位重量的背包里怎么装价值最高:A重量1个单位,价值15:B重量3个单位,价值20:C重量4个重量,价值30 使用动态规划填充空格 class SolutionBag: def valuableBag(self,optionalList,sizeBig): #创建网格 grid = [[0 for i in range(sizeBig+1)] for j in range(len(optionalList)+1)] #从行列序号1开始计数 column = 1 f

问题 给定N个物品和一个背包.物品i的重量是Wi,其价值位Vi ,背包的容量为C.问应该如何选择装入背包的物品,使得放入背包的物品的总价值为最大? 分析 显然,放入背包的物品,是N个物品的所有子集的其中之一.N个物品中每一个物品,都有选择.不选择两种状态.因此,只需要对每一个物品的这两种状态进行遍历. 解是一个长度固定的N元0,1数组. 套用回溯法子集树模板,做起来不要太爽!!! 代码 '''0-1背包问题''' n = 3 # 物品数量 c = 30 # 包的载重量 w = [20, 15,

栈应用之 背包问题 背包问题描述:一个背包里可以放入重量为weight的物品,现有n件物品的集合s,其中物品的重量为别为w0,w1,...,wn-1.问题是能否从中选出若干件物品,其重量之和正好等于weight,如果存在就说明这一背包问题有解,否则就无解. 使用递归方式求解 def knap_rec(weight,wlist,n) : if weight == 0 : return True if weight < 0 or (weight >0 and n < 1) : return

接上一篇,相同的01背包问题,上一篇採用动态规划的方法,如今用回溯法解决. 回溯法採用深度优先策略搜索问题的解.不多说.代码例如以下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None def backtrack(i): global bestV,curW,curV,x,bestx if i>=n: if bestV<curV: bestV=curV bestx=x[:] else: if curW+w[i]<=c: x[i]=True curW+=w[i] curV+=

回溯法求解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. 回溯法核心:能进则进,进不了则换,换不了则退.(按照条件深度优先搜索,搜到某一步时,发现不是最优或者达不到目标,则退一步重新选择) 注:理论上,回溯法是在一棵树上进行全局搜索,但是并非每种情况都需要全局考虑,毕竟那样效率太低,且通过约束+限界可以减少好多不必要的搜索. 解决本问题思路:使用0/1序列表示物品的放入情况.将搜索看做一棵二叉树,二叉树的第

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-

0-1 规划不仅是数模竞赛中的常见题型,也具有重要的现实意义. 双十一促销中网购平台要求二选一,就是互斥的决策问题,可以用 0-1规划建模. 小白学习 0-1 规划,首先要学会识别 0-1规划,学习将问题转化为数学模型. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 什么是 0-1 规划? 0-1 整数规划是一类特殊的整数规划,变量的取值只能是 0 或 1. 0-1 变量可以描述开关.取舍.有无等逻辑关系.顺序关系,可以处理背包问题.指派问题.选址问题

一.三大编程范式 编程范式即编程的方法论,标识一种编程风格 三大编程范式: 1.面向过程编程 2.函数式编程 3.面向对象编程 二.编程进化论 1.编程最开始就是无组织无结构,从简单控制流中按步写指令 2.从上述的指令中提取重复的代码块或逻辑,组织到一起(比方说,你定义了一个函数),便实现了代码重用,且代码由无结构走向了结构化,创建程序的过程变得更具逻辑性 3.我们定义函数都是独立于函数外定义变量,然后作为参数传递给函数,这意味着:数据与动作是分离的 4.如果我们把数据和动作内嵌到一个结构(函数

本节内容 Python简介 Python安装 第一个Python程序 编程语言的分类 Python简介 1.Python的由来 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承. Python社区的人赋予他“仁慈大君” 的称号,这一称号直接来自英国肥皂剧<Monty Python飞行马戏团>.Guido当初之所以选中Python作为语言的名字,是因为他

Python全栈开发[面向对象] 本节内容: 三大编程范式 面向对象设计与面向对象编程 类和对象 静态属性.类方法.静态方法 类组合 继承 多态 封装 三大编程范式 三大编程范式: 1.面向过程编程 2.函数式编程 3.面向对象编程 面向对象设计与面向对象编程 面向对象设计(Object oriented design)OOD:将一类具体事物的数据和动作整合到一起,即面向对象设计 面向对象设计(OOD)不会特别要求面向对象编程语言.事实上,OOD 可以由纯结构化语言来实现(比如 C).但如果想要