Python: 实现背包问题算法(附完整代码)

背包问题可以分为：01背包 和 完全背包问题。 简要概括： 01背包：每种物品只能拿一次或者不拿。 完全背包：每种物品可以拿无限次。 01背包： import numpy as np weight=[1,3,6,5,7] #物品重量 price=[2,1,3,5,4] #物品价值 weight_most=10 def fullbag(weight,price,weight_most):#return max value num = len(w

背包问题，主要讲解了什么是背包问题，如何利用贪心算法解决背包问题，给出了背包问题的实现伪代码并进行分析，并用 java 语言进行了伪代码实现，帮助大家通过背包问题更好的理解贪心算法思想的应用。假设我们一共有 n 种物品，每种物品 i 的价值为 vi，重量为 wi，我们有一个背包，背包的容量为 c（最多可以放的物品重量不能超过 c），我们需要选择物品放入背包中，使得背包中选择的物品中总价值最大，在这里每个物品可以只选择部分。这便是我们常说的背包问题。

两个B站视频之间的联系与区别：首先来说就是说思路是完全一样的，只是在dp数组行数代表的物品数时，讲解算法的物品从0,1,2开始，即物品0，物品1，物品2，但是在背包动画演示的视频中物品是从1开始计数，即物品1，物品2，物品3，所以在代码实现上有一些细微的区别。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i]。每件物品只能⽤⼀次，求解将哪些物品装⼊背包⾥物品价值总和最⼤。思考第i件物品时，最大价值为max（不能取第i间物品的最大价值，能取第i件物品且剩余空间能装前i-1件物品的最大价值）

先浅浅的占个位置，接下来的三天内补上。

背包问题（Knapsack Problem）是一类常见的组合优化问题。其问题描述为：给定一个固定大小、能够携重 WW 的背包，以及一组有价值和重量的物品，找出一个最佳解决方案，使得装入背包的物品总重量不超过 WW，且总价值最大。

例题 某次漫展，已知有n个打卡点，每个打卡点的活动需要 m_i 分钟完成，完成后获得奖励点 r_i，已经打卡过的点不能再去。 需要在规定 m 分钟内完成，尽可能多的收获奖励点，求获得最多的奖励点数。 输入描述: 第一行两个整数，打卡点的数量 n 和限制时间 m 第 2 到 1 + n 行，每行两个整数 m_i，r_i 数字以空格分割，其中 0 < n <= 100，1 <= m <= 120，1 <= m_i <= 10，1 <= r_i <= 100 输出描

【代码】[python刷题模板] 背包问题。

代码 # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from collections import defaultdict def init(): dict_weight_value = defaultdict(list) #创建字典，存放物品重量 和其对应的价值 volume_bag = int(input("请输入背包承重大小")) #背包承重大小 num_thing = int(input("请输入物品个数"...

现在在学习王晓华老师的算法课程，暂时不会写C++，所以先用Python实现吧。背包问题，多种物品，每种物品仅有一件，在这里用一个极其简单的贪婪法实现：根据重量、价值或价值密度都可，只需改变排序依据。import pandas as pdimport numpy as npwi = [35, 30, 60, 50, 40, 10, 25]pi = [10, 40, 30, 50, 35, 40, 3...

python背包问题总结

print("最优解为：" + str(result[number][weight]) + "\n")w = int(input(f"请输入第{i + 1}个物品信息：（体积）"))v = int(input(f"请输入第{i + 1}个物品信息：（价值）"))print("第" + str(i + 1) + "件")weight = int(input("请输入背包容量（kg）："))number = int(input("请输入物品个数N："))print("所选取的物品为：")

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