🌟01背包问题(动态规划)Python实现📚

在编程的世界里，01背包问题是一个经典的算法挑战，它常用于优化资源分配场景。简单来说，就是从一组物品中选择若干件放入容量有限的背包中，使总价值最大。✨

用动态规划来解决这个问题非常高效！核心思想是通过构建一个二维数组 `dp`，记录每个状态下的最优解。每一行代表当前物品是否被选中，每一列代表背包剩余容量。通过逐步填充这个表格，最终就能找到最优组合。💻

以下是 Python 实现的核心代码片段👇：

```python

def knapsack(weights, values, capacity):

n = len(weights)

dp = [[0] (capacity + 1) for _ in range(n + 1)]

for i in range(1, n + 1):

for w in range(capacity + 1):

if weights[i-1] <= w:

dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-weights[i-1]] + values[i-1])

else:

dp[i][w] = dp[i-1][w]

return dp[n][capacity]

```

这段代码简单直观，完美解决了背包问题！💡 如果你对动态规划感兴趣，不妨尝试自己动手实现，感受算法的魅力吧！🚀

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！