Python 0-1背包2行如何查找元素

课后
我只使用两行实现了一个有效的0-1背包算法。
输出正确的最终值。
名称包含正在使用的每个元素的id

def KnapSack(val, wt, n, W): 
    names = n
    n = len(n)
    mat = [[0 for i in range(W + 1)] for i in range(2)] 

    i = 0
    while i < n: 
        j = 0 

        if i % 2 == 0: 
            while j < W:
                j += 1
                if wt[i] <= j:
                    mat[1][j] = max(val[i] + mat[0][j - wt[i]], mat[0][j]) 
                else:
                    mat[1][j] = mat[0][j] 
        else: 
            while j < W: 
                j += 1
                if wt[i] <= j: 
                    mat[0][j] = max(val[i] + mat[1][j - wt[i]], mat[1][j]) 
                else: 
                    mat[0][j] = mat[1][j] 
        i += 1
    if n % 2 == 0: 
        return mat[0][W] 
    else: 
        return mat[1][W] 

def背包（val、wt、n、W）： 名称=n n=len（n） mat=[[0代表范围内的i（W+1）]代表范围内的i（2）] i=0 而i如果wt[i]就像普通背包一样，那么您必须在

DP

数组中跟踪您是如何达到这个特定状态的。因此，在您的

mat

表中，我们不跟踪结果和，而是跟踪构成它的元素-表中的每个条目现在都是一个元组，包含和和和名称列表

我还对您的代码进行了一次重要的重构——您是否看到代码中的

if

和

else

子句有多相似？我们可以通过基于

i%2

的逻辑将它们联合起来-在我的代码中，这是

cur

。这允许我们只写这些逻辑-这是0-1背包的一个相当常见的技巧。一般来说，您应该尽可能避免复制粘贴，因为这通常是错误的来源。如果没有，进一步说明，代码如下：

def KnapSack(val, wt, n, W): 
    names = n
    n = len(n)
    mat = [[(0, []) for i in range(W + 1)] for i in range(2)] 

    i = 0
    while i < n: 
        j = 0 
        cur = i % 2

        while j < W:
            j += 1
            if wt[i] <= j:
                if val[i] + mat[cur][j - wt[i]][0] > mat[cur][j][0]:
                    mat[1 - cur][j] = (val[i] + mat[cur][j - wt[i]][0], mat[cur][j - wt[i]][1][:] + [names[i]])
                else:
                    mat[1 - cur][j] = (mat[cur][j][0], mat[cur][j][1][:])
            else:
                mat[1 - cur][j] = (mat[cur][j][0], mat[cur][j][1][:]) 

        i += 1
    if n % 2 == 0: 
        return mat[0][W] 
    else: 
        return mat[1][W] 

print(KnapSack([7, 8, 4], [3, 8, 6], ['apple', 'box', 'peach'], 10))

def背包（val、wt、n、W）： 名称=n n=len（n） mat=[（0，[]）表示范围内的i（W+1）]表示范围内的i（2）] i=0 而i 打印

（11，['apple'，'peach']）

，因为11是最佳值，由第一和第三元素组成

请注意额外的

[：]

来复制列表-列表没有被深度复制，这会打乱我们的解决方案，因为我们会不断地反复修改相同的列表

---

祝你学习顺利

mat将包含背包的最终结果，在我的例子中是58。我试图找到最后的元素，这些元素加在一起，我想我部分理解。在新的max函数中，我将存储一个用于生成max值的当前元素数组，但是在运行算法后，存储的值不会开始重复吗？你能提供一个例子吗？你能提供max函数的伪代码吗？我很难理解你的意思。在找到更好的max时保存解决方案值，如果max得到改进，则覆盖以前的值。当达到最佳最大值且迭代结束时，如果存在多个解决方案，则当前解决方案值将是一个答案；如果存在唯一的全局最大值，则当前解决方案值将是一个答案。