Posted in Python onSeptember 02, 2017
本文实例讲述了Python基于回溯法子集树模板解决0-1背包问题。分享给大家供大家参考,具体如下:
问题
给定N个物品和一个背包。物品i的重量是Wi,其价值位Vi ,背包的容量为C。问应该如何选择装入背包的物品,使得放入背包的物品的总价值为最大?
分析
显然,放入背包的物品,是N个物品的所有子集的其中之一。N个物品中每一个物品,都有选择、不选择两种状态。因此,只需要对每一个物品的这两种状态进行遍历。
解是一个长度固定的N元0,1数组。
套用回溯法子集树模板,做起来不要太爽!!!
代码
'''0-1背包问题''' n = 3 # 物品数量 c = 30 # 包的载重量 w = [20, 15, 15] # 物品重量 v = [45, 25, 25] # 物品价值 maxw = 0 # 合条件的能装载的最大重量 maxv = 0 # 合条件的能装载的最大价值 bag = [0,0,0] # 一个解(n元0-1数组)长度固定为n bags = [] # 一组解 bestbag = None # 最佳解 # 冲突检测 def conflict(k): global bag, w, c # bag内的前k个物品已超重,则冲突 if sum([y[0] for y in filter(lambda x:x[1]==1, zip(w[:k+1], bag[:k+1]))]) > c: return True return False # 套用子集树模板 def backpack(k): # 到达第k个物品 global bag, maxv, maxw, bestbag if k==n: # 超出最后一个物品,判断结果是否最优 cv = get_a_pack_value(bag) cw = get_a_pack_weight(bag) if cv > maxv : # 价值大的优先 maxv = cv bestbag = bag[:] if cv == maxv and cw < maxw: # 价值相同,重量轻的优先 maxw = cw bestbag = bag[:] else: for i in [1,0]: # 遍历两种状态 [选取1, 不选取0] bag[k] = i # 因为解的长度是固定的 if not conflict(k): # 剪枝 backpack(k+1) # 根据一个解bag,计算重量 def get_a_pack_weight(bag): global w return sum([y[0] for y in filter(lambda x:x[1]==1, zip(w, bag))]) # 根据一个解bag,计算价值 def get_a_pack_value(bag): global v return sum([y[0] for y in filter(lambda x:x[1]==1, zip(v, bag))]) # 测试 backpack(0) print(bestbag, get_a_pack_value(bestbag))
效果图
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
Python基于回溯法子集树模板解决0-1背包问题实例
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