本文介绍了如何使用动态规划算法解决背包问题，通过Python实现。动态规划将问题分解成子问题，寻找最优解。文章详细阐述了算法思路，包括创建二维数组并填充，以确定在背包容量限制下物品总价值最大化。文中还提供了测试代码，展示如何求解具体实例，最终得出最大总价值为9。
动态规划算法解决背包问题（Python）
背包问题是一个经典的组合优化问题，在计算机科学和算法设计中有广泛的应用。动态规划是一种常用的解决背包问题的算法，它通过将问题划分为更小的子问题，并利用子问题的最优解来构建整体最优解。在本文中，我们将使用Python来实现动态规划算法来解决背包问题。
背包问题可以描述为：给定一组物品，每个物品都有自己的重量和价值，在限定的总重量下，我们需要选择一些物品放入背包中，以使得放入背包中的物品总价值最大化。
首先，我们定义一个函数 knapsack 来实现动态规划算法。该函数接收三个参数：weights（物品的重量列表）、values（物品的价值列表）和 capacity（背包的容量）。
def knapsack(weights, values, capacity):
n = 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
476
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
