โปรแกรม Python สำหรับปัญหา 0-1 เป้

ในบทความนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีแก้ปัญหาตามที่ระบุด้านล่าง

คำชี้แจงปัญหา − เราได้รับน้ำหนักและค่าของ n รายการ เราจำเป็นต้องใส่รายการเหล่านี้ในถุงที่มีความจุ W จนถึงความจุสูงสุด w เราจำเป็นต้องบรรทุกสิ่งของให้ถึงจำนวนสูงสุดและคืนมูลค่าให้

ทีนี้มาดูวิธีแก้ปัญหาในการใช้งานด้านล่าง -

# แนวทางเดรัจฉาน

ตัวอย่าง

#Returns the maximum value that can be stored by the bag
def knapSack(W, wt, val, n):
   # initial conditions
   if n == 0 or W == 0 :
      return 0
   # If weight is higher than capacity then it is not included
   if (wt[n-1] > W):
      return knapSack(W, wt, val, n-1)
   # return either nth item being included or not
   else:
      return max(val[n-1] + knapSack(W-wt[n-1], wt, val, n-1),
         knapSack(W, wt, val, n-1))
# To test above function
val = [50,100,150,200]
wt = [8,16,32,40]
W = 64
n = len(val)
print (knapSack(W, wt, val, n))

ผลลัพธ์

350

แนวทาง #ไดนามิก

ตัวอย่าง

# a dynamic approach
# Returns the maximum value that can be stored by the bag
def knapSack(W, wt, val, n):
   K = [[0 for x in range(W + 1)] for x in range(n + 1)]
   #Table in bottom up manner
   for i in range(n + 1):
      for w in range(W + 1):
         if i == 0 or w == 0:
            K[i][w] = 0
         elif wt[i-1] <= w:
            K[i][w] = max(val[i-1] + K[i-1][w-wt[i-1]], K[i-1][w])
         else:
            K[i][w] = K[i-1][w]
   return K[n][W]
#Main
val = [50,100,150,200]
wt = [8,16,32,40]
W = 64
n = len(val)
print(knapSack(W, wt, val, n))

ผลลัพธ์

350

ตัวแปรทั้งหมดได้รับการประกาศในขอบเขตท้องถิ่นและการอ้างอิงของตัวแปรนั้นดูได้จากรูปด้านบน

บทสรุป

ในบทความนี้ เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการสร้างโปรแกรม Python สำหรับปัญหาเป้ 0-1