今天就跟大家聊聊有關Python中怎么實現動態規劃，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

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動態規劃

動態規劃的關鍵：在于大問題的最優解由對應的更小規模問題的最優解遞推而來

• i（1<=i<=5）：表示前i個寶貝

• w（1<=w<=20）：重量不超過w

• m(i, w)：前i個寶貝總重不超過w的最大價值是多少

函數的意義：前1個寶物重量不超過w的最大價值，前2個寶物重量不超過w的最大價值……前5個寶物重量不超過w的最大價值。問題的規模逐漸增大，從最小規模一直推導到目標規模的最優解

動態規劃：從最小規模最優解推導到目標規模問題的最優解

m(i, w)要得到最大價值，那它如何計算呢？

既然規模是從小到大，那么就要討論第i個寶貝能否加入到上一個規模中

• 若第i個寶貝太重了加不進去，則m(i, w)=m(i-1, w)

• 若第i個寶貝可以加進去，則m(i, w)=m(i-1, w-wi)+vi

從上述兩個結果中取較大的

算法設計：兩重循環，i從1加到5的同時w從1加到20

過程中你會發現后面的m(i, w)可以通過前面已經計算過的結果直接得到

 

遞歸的方法要顯得自然通俗一點

• 基本結束條件：寶貝為空或背包承重為

• 遞歸最大的問題在于會有許多的重復，故需要記錄中間結果

• 規模減小方向：從寶物集合中逐個去掉（偷走）寶物，遞歸調用

tuple()方法

用于將列表、區間等轉換為元組

a = [1, 2]b = {'1':2, '2':3}print(tuple(a))print(tuple(b))

(1, 2)('1', '2')

看完上述內容，你們對Python中怎么實現動態規劃有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注創新互聯行業資訊頻道，感謝大家的支持。