动态规划python实现,动态规划算法程序

　　使用过程

　　1.获取相应的信息。

　　(商品数量、背包体积、每件商品的体积和价值)

　　2.结构的最优值矩阵。

　　3.初始化最优值矩阵

　　(左右两边有空白矩阵供后续操作，但没有结果)

　　4.根据商品之间的最佳价值公式计算出相应的结果。

　　5.逆向导出矩阵得到一个商品，否则不装。

　　输出结果。

　　实例

　　打印(请输入要装载的物品数量和背包体积(用空格分隔): )

　　n，v=map(int，input()。split())#获取物品数量和背包体积

　　商品=[]#初始化商品清单

　　第：号

　　打印(f 请输入第{i 1}项的重量和值(用空格分隔): )

　　Goods.append (list (map (int，input()。split ())) #获取商品信息

　　#计算最佳值矩阵

　　DP=[[0 foriinrange(v1)]forjinrange(n1)]#初始化最优值矩阵

　　foriinrange(1，n 1):

　　forjinrange(1，v 1):

　　Dp[i][j]=dp[i-1][j]#默认不安装，即等于之前的最优值。

　　ifj=goods[i-1][0]:

　　#如果背包里还有足够的空间

　　dp[i][j]=max(dp[i][j]，dp[i-1][j-goods[i-1][0])

　　货物[i-1][1])#比较装卸值，选择较大值。

　　#输出最佳值矩阵

　　对于iindp:

　　打印(一)

　　#计算最佳解决方案

　　X=[0foriinrange(n 1)]#初始化项目的状态，0:未加载，1:已加载。

　　foriinrange(n，0，-1):

　　Ifdp[i][v]==dp[i-1][v]:#，判断最优值是否发生了变化。如果没有变化，说明没有安装。

　　X[i]=0#未安装

　　Else:#如有变化，说明安装好了，减去相应重量。

　　X[i]=1包

　　v-=货物[i-1][0]#减去相应的重量

　　x[n]=1ifdp[n][v]！=0else0#判断最后一项是否加载。

　　#输出最佳解决方案

　　打印(背包里要装的物品是：)

　　foriinrange(1，n 1):

　　print(f number:{ str(I)} t weight:{ goods[I-1][0]} t value:{ goods[I-1][1]} n ifx[I]==1 else ，end= )

　　#输出最佳值

　　Print(该项的值为： ，dp[-1][-1])。以上是使用python的动态规划算法的过程。希望对你有帮助。更多python学习方向：Python基础课程

　　本教程运行环境：windows7系统，Python 3.9.1，DELL G3电脑。

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。