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Python动态规划

时间:2024-08-06 20:52:40浏览次数:13  
标签:背包 容量 Python int range 物品 动态 规划 dp

Python动态规划

动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法。

动态规划算法的基本思想是:
将待求解的问题分解成若干个相互联系的子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解;
对于重复出现的子问题,只在第一次遇到的时候对它进行求解,并把答案保存起来,让以后再次遇到时直接引用答案,不必重新求解。
动态规划算法将问题的解决方案视为一系列决策的结果

1.斐波那契数列

斐波那契数列公式为: $F(n)=F(n−1)+F(n−2)$
初始化第1项和第2项为1
求该数列第n项

递归解法

class Solution:
    def Fibonacci(self, n: int) -> int:
        if n <= 2:
            return 1
        else:
            return self.Fibonacci(n - 1) + self.Fibonacci(n - 2)

遍历解法

class Solution:
    def Fibonacci(self, n: int) -> int:
        if n <= 2:
            return 1
        else:
            a, b = 1, 1
            for _ in range(2, n):
                a, b = b, a + b
            return b

动态规划解法

  • 定义状态: 定义状态dp[i],表示斐波那契数列的第 i 项的值
  • 状态转移方程: 根据斐波那契数列的定义,可以得到状态转移方程: dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
  • 边界条件: 初始条件为dp[0] = 0dp[1] = 1
class Solution:
    def Fibonacci(self, n: int) -> int:
        if n <= 2:
            return 1
        dp = [0 for i in range(n + 1)]
        dp[1] = 1
        for i in range(2, n + 1):
            dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
        return dp[n]

2. 0/1背包问题

给定一个容量为 M 的背包,以及 n 个物品,每个物品有一个重量 w[i] 和一个价值 c[i] 。要求在不超过背包容量的前提下,选择物品使得总价值最大。

【输入】
第1行: 两个整数,M表示背包容量,n表示物品数量。
第2~n+1行: 每行两个整数wi、ci,表示每个物品的重量和价值。
【输入样例】

10 4
2 1
3 3
4 5
7 9

构建动态规划表

假设有以下物品和背包容量:

物品 重量 w[i] 价值 c[i]
1 2 1
2 3 3
3 4 5
4 7 9

背包容量 M = 10

填充动态规划表来计算最大价值:

dp[i][j] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2 0 0 1 3 3 4 4 4 4 4 4
3 0 0 1 3 5 5 6 8 8 9 9
4 0 0 1 3 5 5 6 9 9 10 12

最终,dp[4][10] = 12,表示在不超过重量 10 的情况下,能获得的最大价值为 12

  • 定义状态: dp[i][j] 表示前i个物品中,背包最大载重为j的情况下,最大价值的总和
  • 状态转移方程:
    如果不选择第i个物品 dp[i][j]=dp[i - 1][j]
    如果选择第i个物品 dp[i][j]=dp[i - 1][j - w[i]] + c[i]
    可得 $dp[i][j] = \max(dp[i-1][j], dp[i-1][j - w[i]] + c[i])$
  • 边界条件:
    dp[0][j] = 0 (没有物品时,最大价值为 0)
    dp[i][0] = 0 (背包容量为 0 时,最大价值为 0)

代码实现

# 读取背包容量 M 和物品数量 n
M, n = map(int, input().split())

# 初始化物品重量和价值数组,长度为 n+1,初始值为0
w = [0] * (n + 1)
c = [0] * (n + 1)

# 读取每个物品的重量和价值
for i in range(1, n + 1):
    w[i], c[i] = map(int, input().split())

# 初始化 dp 数组,dp[i][j] 表示前 i 个物品在容量为 j 时的最大价值
dp = [[0 for _ in range(M + 1)] for _ in range(n + 1)]

# 动态规划求解
for i in range(1, n + 1):  # 遍历每个物品
    for j in range(1, M + 1):  # 遍历每个容量
        if j < w[i]:  # 当前容量不够放下第 i 个物品
            dp[i][j] = dp[i - 1][j]
        else:  # 当前容量可以放下第 i 个物品,取最大值
            dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - w[i]] + c[i])

# 查看动态规划表
for i in range(n + 1):
    for j in range(M + 1):
        print(dp[i][j], end=" ")
    print()

# 输出最大价值
print(dp[n][M])

参考资料:

  1. https://blog.csdn.net/qq_37756660/article/details/137475180
  2. 听懂不翻车系列之--背包问题

标签:背包,容量,Python,int,range,物品,动态,规划,dp
From: https://www.cnblogs.com/rustling/p/18345959

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