Python:实现动态规划之棒材切割算法(附完整源码)

动态规划 动态规划（dynamic programming)与分治方法相似，都是通过组合子问题的解来求解原问题。动态规划方法通常用来求解最优问题（optimization problem)，这类问题可以有很多可行解，每个解都有一个值，我们希望寻找具有最优值（最小值或最大值）的解，我们称这样的解为问题的一个最优解，而不是最优解，因为可能有多个解都达到最优值。 我们通常按如下4个步骤来设计一个动态规划...

本问题是动态规划中的基本问题，问题出自算法导论15.1。问题描述如下： 给定一段长度为n英寸的钢条和一个价格表(i=1,2,……n),求切割钢条方案，使得销售收益最大。采用自底向上的动态规划算法实现，代码如下： def getValue(p,n): c = 1 global values values = [0] global l l = [0] ...

1. 钢条切割问题：一段长为 n 的钢条和一个价格表 pi (i=1,2,3,4,...,n)，求切割方案，使得销售收益 Rn 最大。 长度 i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 价格 pi 1 5 8 9 10 17 17 20 24 30 长度为 n 的钢条...

目前钢管计数主要采用人工计数，既繁琐又易错，同时在实际生产中，由于实际尺寸与理论设计之间存在一定的误差， 如果按照重量计算，会造成一定的销售成本损失， 因此实现对棒材的生产成品进行准确计数具有重要的现实意义。 本算法主要针对捆扎钢管， 拍摄钢管截面图像（尽量减少遮挡），通过识别钢管内部阴影的个数实现钢管辅助计数。由于依赖二值化图像的质量，所以对光照要求较高，存在一定的误识别， 算法主要分为两个部分

1、钢条切割问题： 某公司出售钢条，出售价格与钢条长度的关系如下表： 问题：现有一段长度为n的钢条，请根据上面的介个表，求切割钢条方案，使得总收益最大 2、分析思路： 首先可以根据价格表计算出每个长度对应的最高收入，如下 钢条切割问题的递推式： 钢条切割问题的最优子结构 可以将求解规模为n的原问题，划分为规模更小的子问题，完成一次切割后，可以将产生的两端钢条看成两个独立的钢条切割问题 组合两个子问题的最优解，并在所有可能的两段切割方案中选择组合收益最大的，构成原问题的最优解 钢条切割

动态规划问题 问题描述：对于非线性的应用问题，往往只能采用“走一步看一步”的方法解决，即动态规划。解决思路是每一步都选择其中的最优解，即贪心算法。 与分治法类似，通过组合字问题的解来求解全问题。 以钢条切割问题和求解最长公共子序列问题为例。 钢条切割问题 广州市的一家钢条回收厂推出了不同长度的钢条对应不同价格的回收策略，如果小鱼现在有n米长的钢条，应该怎么切割使得销售后收益Rn最大？ 长度n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 价格p 1 5 8 9 10 17 17 20 24 30

python数据结构与算法

例如，对于一块两边分别为 5 和 3 的材料（记为 5×3），小张会依次切出 3×3、2×2、1×1、1×1 共 4 个正方形。，剩下一块矩形，然后再切割剩下的矩形材料，直到全部切为正方形为止。小张有一些矩形的材料，他要从这些矩形材料中切割出一些正方形。他总是从中间切割一刀，切出一块最大的正方 形。两边长分别是 2019 和 324。请问小张最终会切出多少个正方形？现在小张有一块矩形的材料，当他面对一块矩形材料时，

下面是一个使用 Python 实现的示例代码： def liang_barsky(x1, y1, x2, y2, xmin, ymin, xmax, ymax): dx = x2 - x1 dy = y2 - y1 p = [0] * 4 q = [0] * 4 p[0] = -dx p[1] = dx p[2] = -dy p[...

Python算法分析与设计实验：动态规划算法 一、实验目的 1、理解动态规划求解优化问题的典型步骤，以及动态规划算法求解计算问题的时间复杂度分析 2、熟练掌握利用动态规划算法求解一维、二维等典型优化问题，如斐波那锲数、拾捡硬币、连续子序列的最大值、矩阵的括号、0-1背包问题等。 3、对于简单问题能画出其动态规划表，并能从中得到问题的解。 二、实验工具 Win10操作系统、python3.7编译环境...

最优价格表 钢条长度 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10钢条价格 1 5 8 9 10 17 17 20

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