当前位置: 首页 > news >正文

背包问题算法

背包问题算法

  • 0-1背包问题
    • 二维数组
    • 一维数组
  • 完全背包问题
    • 二维数组
    • 一维数组
  • 多重背包问题
    • 一维数组

0-1背包问题

问题:背包的容量为9,有重量分别为[2, 4, 6, 9]的四个物品,价值分别为[3, 4, 5, 6],求背包能装的物品的最大价值是多少,每种物品的数量最多为1

二维数组

w = [2, 4, 6, 9]  # 重量
v = [3, 4, 5, 6]  # 价值
c = 9  # 最大容量
n = len(w)  # 物品数量
w.insert(0, 0)
v.insert(0, 0)
dp = [[0] * (c + 1) for _ in range(n + 1)]
for i in range(1, n + 1):for j in range(1, c + 1): # 正向if j >= w[i]:dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - w[i]] + v[i])else:dp[i][j] = dp[i - 1][j]for rows in dp:print(rows)
print('最大value:', dp[n][c])

一维数组

w = [2, 4, 6, 9]  # 重量
v = [3, 4, 5, 6]  # 价值
c = 9  # 最大容量n = len(w)  # 物品数量
w.insert(0, 0)
v.insert(0, 0)
dp = [0] * (c + 1)
for i in range(1, n + 1):for j in range(c, 0, -1): # 逆向if j >= w[i]:dp[j] = max(dp[j], dp[j - w[i]] + v[i])print(dp)
print('最大value:', dp[c])

完全背包问题

问题:背包的容量为9,有重量分别为[2, 4, 6, 9]的四个物品,价值分别为[3, 4, 5, 6],求背包能装的物品的最大价值是多少,每种物品的数量最多不限

二维数组

w = [2, 4, 6, 9]  # 重量
v = [3, 4, 5, 6]  # 价值
c = 9  # 最大容量n = len(w)
w.insert(0, 0)
v.insert(0, 0)dp = [[0] * (c + 1) for _ in range(n + 1)]for i in range(1, n + 1):for j in range(1, c + 1): # 正向if j >= w[i]:dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - w[i]] + v[i])else:dp[i][j] = dp[i - 1][j]
for values in dp:print(values)
print('最大value:', dp[n][c])

一维数组

w = [2, 4, 6, 9]  # 重量
v = [3, 4, 5, 6]  # 价值
c = 9  # 最大容量n = len(w)w.insert(0, 0)
v.insert(0, 0)dp = [0] * (c + 1)for i in range(1, n + 1):for j in range(0, c + 1): # 正向if j >= w[i]:dp[j] = max(dp[j], dp[j - w[i]] + v[i])print(dp)
print('最大value:', dp[c])

多重背包问题

问题:背包的容量为10,有重量分别为[2, 4, 6, 9]的四个物品,价值分别为[3, 4, 5, 6],求背包能装的物品的最大价值是多少,每种物品的数量最多分别为[2, 1, 2, 1]

一维数组

w = [2, 4, 6, 9]  # 重量
v = [3, 4, 5, 6]
counts = [2, 1, 2, 1]  # 数量
c = 10  # 最大容量
n = len(w)w.insert(0, 0)
v.insert(0, 0)
counts.insert(0, 0)dp = [0] * (c + 1)for i in range(1, n + 1):for j in range(c, 0, -1): # 逆向for k in range(1, counts[i] + 1):if j >= k * w[i]:dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * w[i]] + v[i])print(dp)
print('最大value:', dp[c])

相关文章:

背包问题算法

背包问题算法 0-1背包问题二维数组一维数组 完全背包问题二维数组一维数组 多重背包问题一维数组 0-1背包问题 问题:背包的容量为9,有重量分别为[2, 4, 6, 9]的四个物品,价值分别为[3, 4, 5, 6],求背包能装的物品的最大价值是多少…...

echarts柱状图可鼠标左击出现自定义弹框,右击隐藏弹框并阻止默认右击事件

每项x轴数据对应有两条柱图和一条阴影效果是学习其它博客得到的效果,这个是学习的原文链接:echarts两个合并柱体(普通柱状图象形柱图)共享一个柱体阴影 因为这次情况比较特殊,不仅需要自定义弹框内容,而且…...

存算一体成为突破算力瓶颈的关键技术?

大模型的训练和推理需要高性能的算力支持。以ChatGPT为例,据估算,在训练方面,1746亿参数的GPT-3模型大约需要375-625台8卡DGX A100服务器训练10天左右,对应A100 GPU数量约3000-5000张。 在推理方面,如果以A100 GPU单卡…...

Pytorch_1_基本语法

一、Pytorch的基本元素操作 1.引入torch from __future__ import print_function import torch 2.创建矩阵 x torch.empty(5,3) print(x) 3.输出结果: tensor([[7.9191e34, 1.1259e24, 1.2359e-42], [4.0824e-40, 1.1379e-35, 2.5353e30], [8.…...

2024上海国际玻璃纤维及新材料展览会

2024上海国际玻璃纤维及新材料展览会 时间:2024年12月18~20日 地点:上海新国际博览中心 ◆ 》》》展会概况: 玻璃纤维是一种性能优异的无机非金属材料,比有机纤维耐温高,不燃,抗腐&#xff…...

云计算项目九:K8S安装

K8S安装 Kube-master安装 按照如下配置准备云主机 防火墙相关配置:禁用selinux,禁用swap,且在firewalld-*。上传kubernetes.zip 到跳板机 配置yum仓库(跳板机) 跳板机主机配置k8s软件源服务端 [rootjs ~]# yum -y…...

sign加密方法生成

1. 引入包的问题 2. 原因 .pycrypto、pycrytodome和crypto是一个东西,crypto在python上面的名字是pycrypto,它是一个第三方库,但是已经停止更新 3. 解决方法 --直接安装:pip install pycryptodome 3.但是,在使用的时…...

【Linux】编译器-gcc/g++使用

个人主页 : zxctscl 文章封面来自:艺术家–贤海林 如有转载请先通知 文章目录 1. 前言2. 初见gcc和g3. 程序的翻译过程3.1 预处理3.1.1 宏替换 去注释 头文件展开3.1.2 条件编译 3.2 编译3.3 汇编3.4 链接 4. 链接4.1 动态链接4.2 静态链接 1. 前言 在之…...

Python 中的 filter() 函数:筛选可迭代对象元素

在 Python 中,filter() 函数是一个非常有用的内置函数,用于根据指定条件过滤可迭代对象中的元素。本文将深入探讨 filter() 函数的用法、工作原理以及常见应用场景,以帮助大家更好地理解和运用这个函数。 什么是 filter() 函数? …...

Java高频面试之并发篇

有需要互关的小伙伴,关注一下,有关必回关,争取今年认证早日拿到博客专家 并行和并发有什么区别? 并行是同时执行多个任务,而并发是多个任务在一段时间内交替执行。并行(Parallel)是指同时执行多个任务或操作,通过同时…...

docker 运行异构镜像

概述 关于docker镜像在不同的cpu架构下运行报错的解决办法,作者踩坑验证,在此分享经验 某次工作遇到需要银行内部部署docker镜像,由于行内已经开始走信创的路线,使用鲲鹏系统,arm架构,记过就遇到了standa…...

练习3-8 查询水果价格

探索--题目集索引 给定四种水果,分别是苹果(apple)、梨(pear)、桔子(orange)、葡萄(grape),单价分别对应为3.00元/公斤、2.50元/公斤、4.10元/公斤、10.20元…...

PTA 对于下列程序,正确的是() 。void f(int *p){ *p = 5;}int main(void){ int a, *p; a = 10;

对于下列程序,正确的是() 。 void f(int *p) {*p 5; } int main(void) {int a, *p;a 10;p &a;f(p);printf(“%d”, (*p));return 0; }A.5 B.6 C.10 D.11 答:A 解析:这里考察当是指针作为函数的参数。这里将 p …...

【银河商学】大蓝短视频学习02——流量突围实战

【银河商学】大蓝短视频学习02——流量突围实战 内容大纲 找对标找准你的"竞争对手" 定形式选定适合你的视频形式 做内容选题决定命运 2s上热门 一、找对标 1. 为什么要找对标 标准答案,少走弯路99%的问题,都有标准答案。 找个懂得人问一问 秒上热门,快速起号预…...

Android 获取Sms

Android 获取Sms 本篇文章记录下android下获取短信列表. 1: 申请权限 <uses-permission android:name"android.permission.READ_SMS" />2: 获取短信内容列表 private void readSms() {String[] projection {"_id", "address", "b…...

【Linux】cpp-httplib库

目录 升级gcc版本 下载cpp-httplib的zip安装包&#xff0c;上传到服务器 ​编辑 简单使用 首先打开gittee,搜索cpp-httplib,选择其中一个即可 也可以点下方链接 cpp-httplib库&#xff1a;cpp-httplib: cpp-httplib (gitee.com) 注意&#xff1a;cpp-httplib在使用的时候需…...

全网最最最详细centos7如何安装docker教程

在CentOS 7上安装Docker主要包括以下步骤&#xff1a; 1. 卸载旧版本的Docker 首先&#xff0c;需要确保系统上没有安装旧版本的Docker。可以通过以下命令来卸载它们&#xff1a; sudo yum remove docker \docker-client \docker-client-latest \docker-common \docker-late…...

【C++专栏】C++入门 | 函数重载、引用、内联函数

博客主页&#xff1a;Duck Bro 博客主页系列专栏&#xff1a;C专栏关注博主&#xff0c;后期持续更新系列文章如果有错误感谢请大家批评指出&#xff0c;及时修改感谢大家点赞&#x1f44d;收藏⭐评论✍ C入门 | 函数重载、引用、内联函数 文章编号&#xff1a;C入门 / 02 文…...

html--彩虹爱心

文章目录 js内容cssreset.min.cssstyle.css html内容 js内容 const colors ["#e03776","#8f3e98","#4687bf","#3bab6f","#f9c25e","#f47274"]; const SVG_NS http://www.w3.org/2000/svg; const SVG_XLINK &q…...

基于Kronig-Penney能带模型的MATLAB求解与仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于Kronig-Penney能带模型的MATLAB求解与仿真.综合利用 MATLAB提供的求解常微分方程、矩阵行列式、代数表达式化简及绘图等函数 ,可使 Kronig-Penney能带模型分析…...

UE5蓝图开发必备:SimpleByteConversion插件实战教程(含结构体转换技巧)

UE5蓝图开发必备&#xff1a;SimpleByteConversion插件实战教程&#xff08;含结构体转换技巧&#xff09; 在Unreal Engine 5的蓝图开发中&#xff0c;数据序列化和网络通信是绕不开的难题。特别是当项目需要处理大量结构化数据时&#xff0c;如何高效地在蓝图间传递和存储这些…...

SQL在报表统计中优化JOIN查询_预聚合数据减少实时JOIN

...

别再只调sklearn默认参数了!手把手教你优化SVR回归模型的5个关键步骤

突破SVR模型性能瓶颈&#xff1a;5个被低估的调参实战策略 当你的支持向量回归&#xff08;SVR&#xff09;模型表现平平&#xff0c;准确率卡在某个阈值无法突破时&#xff0c;可能正陷入"默认参数陷阱"。许多机器学习实践者习惯直接调用sklearn的SVR()默认设置&…...

告别环境报错!手把手教你为《深入理解计算机系统》第三版(CSAPP 3e)在Ubuntu 20.04/WSL2下编译专属库

告别环境报错&#xff01;手把手教你为《深入理解计算机系统》第三版&#xff08;CSAPP 3e&#xff09;在Ubuntu 20.04/WSL2下编译专属库 最近在WSL2环境下学习《深入理解计算机系统》&#xff08;CSAPP&#xff09;时&#xff0c;发现官方代码包直接编译总会报错。经过多次尝试…...

【限免解密】:2026奇点大会未发布PPT节选——AGI生成艺术的版权归属、伦理红线与法律真空地带(仅开放72小时)

第一章&#xff1a;2026奇点智能技术大会&#xff1a;AGI与艺术创作 2026奇点智能技术大会(https://ml-summit.org) 本届大会首次设立“AGI原生艺术工坊”&#xff0c;聚焦具备自主意图建模与跨模态反思能力的通用人工智能系统在视觉、音乐与叙事创作中的前沿实践。多位研究者…...

OpenCV图像处理超快

&#x1f493; 博客主页&#xff1a;瑕疵的CSDN主页 &#x1f4dd; Gitee主页&#xff1a;瑕疵的gitee主页 ⏩ 文章专栏&#xff1a;《热点资讯》 实时图像处理的极限&#xff1a;OpenCV在超高速场景中的优化策略与未来展望目录实时图像处理的极限&#xff1a;OpenCV在超高速场…...

保姆级教程:用SuperPoint官方PyTorch预训练模型快速实现图片特征点匹配(附完整代码)

SuperPoint实战&#xff1a;5分钟快速实现高精度图像特征匹配&#xff08;附完整代码解析&#xff09; 在计算机视觉领域&#xff0c;特征点检测与匹配一直是基础而关键的环节。无论是三维重建、视觉定位还是图像拼接&#xff0c;都离不开稳定可靠的特征匹配技术。今天我们要介…...

StructBERT中文情感分析WebUI保姆级教程:支持UTF-8/GBK编码自动识别

StructBERT中文情感分析WebUI保姆级教程&#xff1a;支持UTF-8/GBK编码自动识别 1. 项目概述与学习目标 今天我要带你体验一个特别实用的中文情感分析工具——基于StructBERT的中文情感分析WebUI。这个工具最大的特点就是简单易用&#xff0c;不需要任何技术背景&#xff0c;…...

Keil调试复旦微芯片失败?手把手教你更新JLinkDevices.xml文件(附最新设备包下载)

Keil调试复旦微芯片失败&#xff1f;手把手教你更新JLinkDevices.xml文件&#xff08;附最新设备包下载&#xff09; 最近在调试复旦微的FM33系列芯片时&#xff0c;遇到了一个典型问题&#xff1a;Keil MDK环境下J-Link无法识别设备&#xff0c;SWD接口显示空白。这其实是很多…...

DELL SCv3020风扇狂转别慌!手把手教你排查‘脑裂’与控制器升级(附串口连接避坑指南)

DELL SCv3020风扇异常诊断全攻略&#xff1a;从脑裂检测到固件升级实战 机房里突然响起的风扇轰鸣声往往让运维人员心头一紧——特别是当这台设备是承载关键业务的DELL SCv3020存储系统时。上周我就经历了这样一场惊心动魄的排障&#xff1a;原本只在周末偶尔出现的风扇狂转现…...