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动态规划算法--01背包问题详细讲解步骤

举个例子

要确定哪些物品被放入背包以达到最大价值,可以在计算 dp 数组的同时记录选择的物品。具体来说,可以使用一个额外的数组来记录每个状态的选择情况。以下是一个详细的步骤和代码实现:
在这里插入图片描述
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n = 3
W = 5
weights = [2, 1, 3]
values = [6, 3, 5]

初始化 dp 和 choice 数组

dp = [[0] * (W + 1) for _ in range(n + 1)]
choice = [[0] * (W + 1) for _ in range(n + 1)]

print("初始状态:")
print("dp:")
for row in dp:
    print(row)
print("choice:")
for row in choice:
    print(row)

初始状态:
在这里插入图片描述

第1个物品(重量2,价值6)

# 第1个物品
for j in range(1, W + 1):
    if j >= weights[0]:
        if dp[0][j] < dp[0][j - weights[0]] + values[0]:
            dp[1][j] = dp[0][j - weights[0]] + values[0]
            choice[1][j] = 1
        else:
            dp[1][j] = dp[0][j]
    else:
        dp[1][j] = dp[0][j]

print("处理第1个物品后:")
print("dp:")
for row in dp:
    print(row)
print("choice:")
for row in choice:
    print(row)

在这里插入图片描述

第2个物品(重量1,价值3)

# 第2个物品
for j in range(1, W + 1):
    if j >= weights[1]:
        if dp[1][j] < dp[1][j - weights[1
;