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  • 实现一个动态规划算法,解决背包问题


    public class Test_31 {
        // 动态规划解决0-1背包问题
        public int knapsack(int capacity, int[] weights, int[] values, int n) {
            // 创建一个二维数组dp,用于记录状态转移过程
            int[][] dp = new int[n + 1][capacity + 1];
    
            // 遍历物品
            for (int i = 1; i <= n; i++) {
                // 遍历背包容量
                for (int w = 1; w <= capacity; w++) {
                    if (weights[i - 1] > w) {
                        // 当前物品重量大于背包容量,无法放入,取上一个状态的值
                        dp[i][w] = dp[i - 1][w];
                    } else {
                        // 否则比较放入当前物品和不放入当前物品两种情况的最大价值
                        dp[i][w] = Math.max(dp[i - 1][w], values[i - 1] + dp[i - 1][w - weights[i - 1]]);
                    }
                }
            }
    
            // 返回背包问题的最优解
            return dp[n][capacity];
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            Test_31 knapsackProblem = new Test_31();
            int capacity = 15;
            int[] weights = {2, 3, 4, 5};
            int[] values = {3, 4, 5, 6};
            int n = weights.length;
    
            // 计算获得的最大价值
            int maxValue = knapsackProblem.knapsack(capacity, weights, values, n);
            System.out.println("The maximum value that can be obtained is: " + maxValue);
        }
    }
    

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_45127365/article/details/139859801
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