Python背包问题动态规划算法

本文详细介绍了如何使用Python编程实现动态规划算法来解决经典的背包问题。通过实例解析,展示了如何构造状态转移方程,逐步求解最优解,帮助读者深入理解动态规划在解决此类问题中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import numpy as np
# 背包问题


# 第一阶段:递归式求解


def package(capacity, index, weightList, valueList):
    if capacity <= 0 or index < 0:
        return 0
    else:
        if weightList[index] <= capacity:
            return max(package(capacity, index - 1, weightList, valueList), valueList[index] + package(capacity - weightList[index], index - 1, weightList, valueList))
        else:
            return package(capacity, index - 1, weightList, valueList)


def findPackage1(capacity, weightList, valueList):
    length = len(weightList)
    if (length == 0):
        return 0
    return package(capacity, length - 1, weightList, valueList)


# 第二阶段:含记忆式搜索的递归式求解


def package2(capacity, index, weightList
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值