浅析python实现动态规划背包问题
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
#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)
import numpy as np
def 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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