python动态规划算法怎么用

小编给大家分享一下python动态规划算法怎么用，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

python有哪些常用库

python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

1、使用过程

获取相应信息(商品数量、背包容积、各商品体积和价值)

结构的最佳值矩阵。

初始化的最佳值矩阵(上方和左侧留有空白矩阵作为后续运算，但没有结果)

根据商品之间的最佳价值公式计算出相应的结果。

逆向推导矩阵得到某个商品，或者没有安装。

输出结果。

2、实例

print('请输入待装物品数量和背包体积(空格隔开):')n, v = map(int, input().split())  # 获取物品数量和背包体积goods = []  # 初始化商品列表for i in range(n):    print(f'请输入第{i + 1}个物品的重量和价值(空格隔开):')    goods.append(list(map(int, input().split())))  # 获取商品信息 # 计算最优值矩阵dp = [[0 for i in range(v + 1)] for j in range(n + 1)]  # 初始化最优值矩阵for i in range(1, n + 1):    for j in range(1, v + 1):        dp[i][j] = dp[i - 1][j]  # 默认不装，即和上一项最优值相等        if j >= goods[i - 1][0]:            # 如果背包剩余空间充足            dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - 1][j - goods[i - 1][0]] +                           goods[i - 1][1])  # 对比装与不装的价值并选择较大值 """# 输出最优值矩阵for i in dp:    print(i)""" # 计算最优解x = [0 for i in range(n + 1)]  # 初始化物品状态，0：不装，1：装for i in range(n, 0, -1):    if dp[i][v] == dp[i - 1][v]:  # 判断最优值是否发生变化，如果没有变化，则说明没有装        x[i] = 0  # 不装    else:  # 如果有变化，则说明装了，并减去对应重量        x[i] = 1  # 装        v -= goods[i - 1][0]  # 减去对应重量    x[n] = 1 if dp[n][v] != 0 else 0  # 判断最后一个物品装不装 # 输出最优解print('背包应装物品为：')for i in range(1, n + 1):    print(f'编号：{str(i)}\t重量：{goods[i - 1][0]}\t价值：{goods[i - 1][1]}\n' if x[i] == 1 else '', end='')# 输出最优值print('最大物品价值:', dp[-1][-1])

看完了这篇文章，相信你对“python动态规划算法怎么用”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注编程网行业资讯频道，感谢各位的阅读！