IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> 数据结构与算法 -> Python3使用动态规划处理背包问题:完全背包(含背包恰好装满的情况) -> 正文阅读

[数据结构与算法]Python3使用动态规划处理背包问题:完全背包(含背包恰好装满的情况)


完全背包问题是基于01背包的,如果对01背包问题不熟悉,可以参考: Python3使用动态规划处理01背包问题

题目介绍

  • 原题链接:NC309 完全背包
  • 描述
    你有一个背包,最多能容纳的体积是V。
    现在有n种物品,每种物品有任意多个,第i种物品的体积为 v i v_i vi? ,价值为 w i w_i wi?
    (1)求这个背包至多能装多大价值的物品?
    (2)若背包恰好装满,求至多能装多大价值的物品?
  • 数据范围: 1 ≤ v , v i , w i ≤ 1000 1 \le v,v_i,w_i \le 1000 1v,vi?,wi?1000
  • 示例1
    输入:
    6,2,[[5,10],[3,1]]
    
    返回值:[10,2]
  • 示例2
    输入:
    8,3,[[3,10],[9,1],[10,1]]
    
    返回值:[20,0]
    说明:无法恰好装满背包
  • 示例3
    输入:
    13,6,[[13,189],[17,360],[19,870],[14,184],[6,298],[16,242]]
    
    返回值:[596,189]
    说明:可以装5号物品2个,达到最大价值298*2=596,若要求恰好装满,只能装1个1号物品,价值为189

题解1

问题1和问题2的求解过程基本一致 ,不同的是在动态规划初始化数组时,在求解问题1时其所对应的动态规划数组全部为0,在求解问题2时其所对应的动态规划数组只有第一个元素为0其余的为负无穷。之所以将动态规划数组里的元素设为负无穷,是为了进行阻断。在从前至后推进时如果在填充了当前元素后还有剩余空间,那么之前扫描过的其他元素若不能恰好填满剩余空间,则这个元素将无法被成功填充(表征为:负无穷加上一个常数还是负无穷),即这种情况将会被阻断。

v, n, nums = 1, 1, []
exec('v, n, nums = ' + input())
dp1 = [0 for i in range(v + 1)]
dp2 = [float('-inf') for j in range(v+1)]
dp2[0] = 0
for i in range(1, n+1):
    for j in range(1, v+1):
        if j >= nums[i-1][0]:
            dp1[j] = max(dp1[j], nums[i-1][1] + dp1[j-nums[i-1][0]])
            dp2[j] = max(dp2[j], nums[i-1][1] + dp2[j-nums[i-1][0]])
print(f'[{dp1[v]},{0 if dp2[v] < 0 else dp2[v]}]')

在这里插入图片描述

题解2

v, n, nums = 1, 1, []
exec('v, n, nums = ' + input())
dp = [0 for i in range(v+1)]
dp1 = [0 for j in range(v+1)]
for i in range(1, v+1):
    _max = float('-inf')
    max1 = float('-inf')
    for j in range(n):
        if i >= nums[j][0]:
            _max = max(_max, dp[i-nums[j][0]]+nums[j][1])
            max1 = max(max1, dp1[i-nums[j][0]]+nums[j][1])
        _max = max(_max, dp[i-1])
    dp[i] = _max
    dp1[i] = max1
res = 0 if dp1[v] < 0 else dp1[v]
print(f'[{dp[v]},{res}]')

在这里插入图片描述

题解3

v, n, nums = 1, 1, []
exec('v, n, nums = ' + input())
V = [0 for i in range(n+1)]
W = [0 for j in range(n+1)]
for goods in range(1, n+1):
    V[goods] = nums[goods-1][0]
    W[goods] = nums[goods-1][1]
dp1 = [0 for i in range(v+1)]
dp2 = [float('-inf') for j in range(v+1)]
dp2[0] = 0
for goods in range(1, n+1):
    for capacity in range(V[goods], v+1):
        dp1[capacity] = max(dp1[capacity], dp1[capacity - V[goods]] + W[goods])
        dp2[capacity] = max(dp2[capacity], dp2[capacity - V[goods]] + W[goods])
    if dp2[capacity] < 0:
        dp2[capacity] = float('-inf')
res = 0 if dp2[v] == float('-inf') else dp2[v]
print(f'[{dp1[v]},{res}]')

在这里插入图片描述

  数据结构与算法 最新文章
【力扣106】 从中序与后续遍历序列构造二叉
leetcode 322 零钱兑换
哈希的应用:海量数据处理
动态规划|最短Hamilton路径
华为机试_HJ41 称砝码【中等】【menset】【
【C与数据结构】——寒假提高每日练习Day1
基础算法——堆排序
2023王道数据结构线性表--单链表课后习题部
LeetCode 之 反转链表的一部分
【题解】lintcode必刷50题<有效的括号序列
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2022-04-28 12:04:59  更:2022-04-28 12:06:52 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年11日历 -2024/11/26 6:20:22-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码