导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关背包最多装多少物品python的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
Python贪婪算法之Python算法题实战 -《完美的代价》
最近也没什么事可做,就在备赛蓝桥杯(Python).蓝桥杯主要考察的是算法题目.所以我也在网上找了些资源刷题,昨天当我刷到《完美的代价》这道题目的时候,我就被卡住了.怎么想也想不通,就连解题代码也看不懂.更 搞笑 的是,昨天晚上我睡觉的时候,就在思考这道题目,结果不到一分钟,我就入睡了...
今天起床后,我就在CSDN里面找寻思路,有些博主提到,《完美的代价》需要用到贪心算法,但是我也没正经学过相关的算法,所以就去研究了一下贪心算法,发现这个算法还有点意思呢
贪心算法并不是一个具体的算法，而是一种算法的思想，或者说是解决问题的一种思路
要想弄明白贪心算法,可以从这两个关键点入手:
贪心算法最大的特点，就是在每一步中取最优化的解，不会回溯处理。这样的策略，自然在执行速度上更快，但是因为这种方法的短视。会导致得的解并不是真正的全局最优解，但是贪心算法得到的依然是一个近似最优解
问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高
通俗解释：假如你有一个只能承重100的背包，你往里面装一些重量和价值不等的东西，怎样才可以让你的背包中的价值最大
这个问题中就是关键在于，每个转入背包的东西，只能是被装入背包和不被装入背包两种状态，可以用0-1表示。所以叫0-1背包问题。其二，就是这个问题的两个限定。第一，背包的边界是明确，它只能承重那么多东西。第二，东西的边界是明确的，你只有那么一些东西可以选择
故而，这个问题其实有三种策略可以选择：
这三种策略中，策略一看起来最好的策略
但是，策略一的模糊化太大，需要根据特殊的情况，做出特殊的改变
策略二和策略三相同，本身上并没有太多不同。只是二者的视角不同
我们了解贪心算法后,再来看看这道算法题吧
回文串，是一种特殊的字符串，它从左往右读和从右往左读是一样的。小龙龙认为回文串才是完美的。现在给你一个串，它不一定是回文的，请你计算最少的交换次数使得该串变成一个完美的回文串。
交换的定义是：交换两个相邻的字符
例如mamad
第一次交换 ad : mamda
第二次交换 md : madma
第三次交换 ma : madam (回文！完美！)
第一行是一个整数N，表示接下来的字符串的长度(N
求一个背包问题的解决方案.
。设第j 件物品的价格为v[j]，重要度为w[j]，共选中了k 件物品，编号依次为j1...jk，则所求的总和为：v[j1]*w[j1]+..+v[jk]*w[jk]请你帮助金明设计一个满足要求的购物单.
输入格式 输入的第1 行，为两个正整数，用一个空格隔开：
N m
请教我用python的贪心法做0/1背包问题
动态规划，可以给你说下思路。
我们用一个二维的矩阵A来存储中间结果，A[i][j]代表前i个物体装入容量为j的背包时可以得到的最优解，相当于是原问题的一个子问题，然后我们就可以写出递推式来更新这个矩阵，具体可以参考下详细的讲解，网上的博客非常多不用我再写一遍。
比如这种：
先自己读一遍吧，有问题可以再问。
想问下大神python的背包问题的源代码(最好玩也有伪代码，请用递归法实现)，因为只学过递归法，所
递归有层数限制，所以最好不要用，能不用就不用，没有想到什么好的算法，弄了个简单粗暴的，包容量除以最小质量的，就是最多可以装多少个，然后全排列一遍三种商品，并计算价值，取最大的一个价值，代码如下：
a, b, c = 2, 2.5, 3 # 三种商品质量
A, B, C = 4, 5, 6 # 三种商品价值
m = 100 # 包容量
ds = int(100 / min(a, b, c)) # 最小质量 取到最大数量
mx = 0 # 最大价值
nl = [] # 商品数量列表
for i1 in range(0, ds + 1): # 全排列
for i2 in range(0, ds + 1 - i1):
for i3 in range(0, ds + 1 - i1 - i2):
# 判断总质量 超出则舍弃
n = i1 * a + i2 * b + i3 * c
if n m:
continue
# 计算总价值 取最高值及排列并存储
j = i1 * A + i2 * B + i3 * C
if mx j:
mx = j
nl = [i1, i2, i3]
# 输出最大价值和组合
print(mx)
print(nl)
背包物品的数量有限制的吗？
叠在一起的没有限制，不同的最多能放200个，注意背包中右上角的数量。希望可以被采纳，如果有疑问，可以追问。
背包问题（完全背包）
1.矩阵链乘法
2.投资组合问题
3.完全背包问题
4.01背包问题
5.最长公共子序列
一个背包，可以放入n种物品，物品j的重量和价值分别为 ，如果背包的最大重量限制是b，怎么样选择放入背包的物品以使得背包的总价值最大？
组合优化问题，设 表示装入背包的第j个物品的数量，解可以表示为 。那么目标函数和约束条件是：
如果组合优化问题的目标函数和约束条件都是线性函数，称为线性规划。如果线性规划问题的变量 都是非负整数，则称为整数规划问题。背包问题就是整数规划问题。限制所有的 时称为0-1背包
子问题的界定（就是靠什么来划分子问题）：由参数k和y界定
k：考虑对物品1,2,3,...,k的选择。
y：表示背包总重
子问题计算顺序：k=1,2,...,k，对给定的k，y=1,2,...,b
：装前k个物品，重量不超过y时的背包最大值。
包含两种情况：不装第k种物品或至少装一件第k种物品。
对 的解释：装一件第k种物品后，最优的解法仍然是在前k个物品进行选择，仍有可能再选入1件第k种物品。
对边界条件:
：即只用第一种物品背包重量限制为y的最大价值，为了保证背包不超重，第一种物品至多能装 个，因为背包价值为
有些 那么通过设置为负无穷，在选择过程中抛弃掉为负的情况。
标记函数：用来追踪解
按照递推公式：以k=2为例子，简单演算如下：
依次类推，可得备忘录表：
标记函数的备忘录：
物品受限背包 ：第i种物品最多用 个
0-1背包问题 ：
多背包 ：m个背包，背包 装入最大重量 在满足所有背包重量约束下使物品价值最大。
二维背包 ：每件物品重量 和体积 ，背包总重不超过b，体积不超过V，使得物品价值最大。
此问题是完全背包问题，即 一个物品可重复出现。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于背包最多装多少物品python的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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