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)

PS:python动态规划背包问题

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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