Question

我一直在从事递归工作，并试图解决背包问题[https://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem]。我想出了下面的算法，它很好用：

cost_array = [2,3,4,5,9]
value_array = [3,4,8,8,10]

def KP(Weight, C, V):
    if Weight < 2:
        return 0
    q = 0
    for i in range(len(C)):
        q = max(q, (KP(Weight-C[i], [x for j,x in enumerate(C) if j!=i], \
                [x for j,x in enumerate(V) if j!=i]) + V[i]*(Weight-C[i] >= 0)))
    return q


print(KP(25,cost_array,value_array))

但是，当我将q的值更改为q < 0并调用print(KP(25,cost_array,value_array))时，我得到的结果是33 - q。将33作为背包的最大值。

奇怪的是，只有在我使用Weight > 23和此处23=2+3+4+5+9来调用初始函数的情况下，我才会得到这种行为。

我不知道在什么时候将负q添加到我的结果中，这条线永远不会执行这样的操作，你们能启发我吗？

q = max(q, (KP(W-C[i], [x for j,x in enumerate(C) if j!=i], [x for j,x in enumerate(V) if j!=i]) + V[i]*(W-C[i] >= 0)))

谢谢

d_darric

Answer 1

假设q=-2（负值）因此，您用-2填充了基本案例。也就是说，对于函数的基本情况，返回-2，然后在递归的每个步骤中将其添加到答案中。尝试使用2D阵列的自底向上方法。您可以在https://www.youtube.com/watch?v=8LusJS5-AGo处查看。在您的情况下，您要用-2填充矩阵基本情况。

def knapSack(W, wt, val, n): 
    K = [[0 for x in range(W+1)] for x in range(n+1)] 

    q=-2 #Make it zero for correct answer

    # Build table K[][] 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] = q #Here you are assigning negative value
            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] 

# Driver program to test above function 
value_array = [3,4,8,8,10]
cost_array =  [2,3,4,5,9]
Weight = 25
n = len(val) 
print(knapSack(Weight, cost_array, value_array, n))

背包算法，怪异行为（python3）

1 个答案: