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:

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

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

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

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.

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-

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

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

1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python]( http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱.这部分主要是介

给校队选拔赛出了道DAG上的背包问题,需要生成DAG数据. 最开始使用的方法是先随机生成再判环,如果有环就重新生成.这种方法得到DAG的概率随着点数和边数的增加而急速降低,为了一个DAG要生成很多次,等很长时间.然后觉得这样的方法很stupid... 听了好甜给的先生成拓扑序的构造方法,这样可以保证生成的图里面没有环. 首先随机生成一个 1 到N 的permutation.这个permutation就是DAG的拓扑序,然后每次随机从前往后连边,这样就可以保证生成的是一个DAG了.真心膜拜 Lif

  继续讲故事~~   转眼我们的主人公丁丁就要离开自己的家乡,去大城市见世面了.这天晚上,妈妈正在耐心地帮丁丁收拾行李.家里有个最大能承受20kg的袋子,可是妈妈却有很多东西想装袋子里,已知行李的编号.重要.价值如下表所示: 妈妈想要在袋子所能承受的范围内,使得行李的价值最大,并且每件行李只能选择带或者不带.这下妈妈可犯难了,虽然收拾行李不在话下,但是想要解决这个问题,那就不是她的专长了.于是,她把这件事告诉了丁丁.   丁丁听了,想起了几天前和小连一起解决的子集和问题(subset sum

选自AnalyticsVidhya 参与:晏奇.黄小天 近日,Analyticsvidhya 上发表了一篇题为<Introduction to Genetic Algorithm & their application in data science>的文章,作者 Shubham Jain 现身说法,用通俗易懂的语言对遗传算法作了一个全面而扼要的概述,并列举了其在多个领域的实际应用,其中重点介绍了遗传算法的数据科学应用.机器之心对该文进行了编译,原文链接请见文末. 简介 几天前,我着手

0,1背包问题:我写笔记风格就是想到哪里写哪里,有很多是旧的也没删除,代码内部可能有很多重复的东西,但是保证能运行出最后效果 '''学点高大上的遗传算法''' '''首先是Np问题的定义: npc:多项式复杂程度的非确定性问题, 首先是基本的0-1背包问题. ''' '''给定N个物品和一个背包,物品i的质量是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,使得转入背包的物品的总价值为最大? 在选择物品的时候,对每种物品i只有两种选择,即装入背包或不装入背包.不能将 物品i装