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2024年3月13日发(作者：我要自学网免费视频教程大全)
以下是一个使用动态规划解决0-1背包问题的Python代码示例：
```python
def knapsack(weights, values, capacity):
n = len(weights)
dp = [[0 for _ in range(capacity+1)] for _ in range(n+1)]
for i in range(1, n+1):
for j in range(1, capacity+1):
if weights[i-1] > j:
dp[i][j] = dp[i-1][j]
else:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-weights[i-1]]
+ values[i-1])
return dp[n][capacity]
```
这个函数接受三个参数：一个包含物品重量的列表 `weights`，一
个包含物品价值的列表 `values`，以及一个背包容量 `capacity`。它返
回最大价值。在这个函数中，我们使用一个二维数组 `dp` 来保存状
态。其中，`dp[i][j]` 表示在前 `i` 个物品中，背包容量为 `j` 时的最大
价值。我们通过比较当前物品的重量和剩余容量来判断是否将当前物
品放入背包中。如果当前物品的重量超过了剩余容量，那么我们只能
选择不放入背包。否则，我们可以选择将当前物品放入背包中，此时
背包容量会减少，我们需要在前 `i-1` 个物品中找到一个最优解，然
后将当前物品的价值加到最优解上。最后，我们返回 `dp[n][capacity]`，
表示在前 `n` 个物品中，背包容量为 `capacity` 时的最大价值。
版权声明：本文标题：01背包问题 的python代码 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.roclinux.cn/b/1710290907a566364.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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