Python|动态规划|0-1背包问题
前言对学算法的同学来说，动态规划是其必学且较为重要的问题之一；其中0-1背包问题是最经典的动态规划问题；本博客也主要以动态规划来解决0-1背包问题。问题描述有如下的背包的重量及其所对应的质量，背包的最大承受重量为6kg，试问要怎样装入才能使得背包再最大的承受重量的范围内装入的物品的质量最大？物品序号...
0-1背包问题Python 蓝桥杯备战倒计时96天
代码是自己写的 例题没有 所以输入格式上会有局限 可自行改动#0-1背包问题 N,W=map(int,input().strip().split())#石头个数，背包限重 V=list(map(int,input().split()))#石头价值 V.insert(0,0) w=list(map(i...
0-1背包问题动态规划模型的Python解法
1.01背包问题背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。相似问题经常出现在商业、组合数学，计算...
【python算法】动态规划之分组背包问题（模板）
题目描述参考题解if __name__ == "__main__": N, V = map(int, input().split()) v = [] w = [] s = [] dp = [0] * (V + 1) for i in range(N): ...
【动态规划/背包问题】多重背包の二进制优化 ｜Python 主题月
本文正在参加「Python主题月」，详情查看 [活动链接](https://juejin.cn/post/6979532761954533390/) 复制代码回顾在 上一讲 中我们说到，多重背包问题无法像完全背包那样，通过一维空间优化来降低时间复杂度。同时，对多重背包中的物品进行「扁平化」，可以彻底...
【动态规划/背包问题】分组背包问题练习篇 ｜Python 主题月
前言今天是我们讲解动态规划专题中的 「背包问题」的第十三篇。今天将完成一道「分组背包」练习题。由于 LeetCode 没有与「分组背包求最大价值」相关的题目，因此我们使用「分组背包求方案数」来作为练习篇。另外，我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。背包问题我会按照编排好的顺序进行讲解...
Python算法题解：动态规划解0-1背包问题
概述 背包问题（Knapsack problem）是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。 定义 我们有 n 种物品，物品 j 的重量为w...
python 回溯法 子集树模板 系列 —— 3、0-1背包问题
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...
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