用矩阵的方式解决背包问题

在网上看到一个背包问题,本来是讲动态规划的

背包容量是10,3个物品,体积分别是6,5,5,价值是10,8,9。求如何装价值最大

把3个物品的体积和价值用矩阵A来表达

[[ 6 10]

[ 5 8]

[ 5 9]]

对每一个物品,有拿和不拿两种可能,3个物品,可能的排列组合是8种,可以用一个矩阵B来表达

[[0 0 0]

[0 0 1]

[0 1 0]

[0 1 1]

[1 0 0]

[1 0 1]

[1 1 0]

[1 1 1]]

讲两个矩阵相乘,注意行列要对应,所以是B.dot(A),得到结果r

[[ 0 0]

[ 5 9]

[ 5 8]

[10 17]

[ 6 10]

[11 19]

[11 18]

[16 27]]

矩阵的第一列代表了每种情况下背包的重量,第二列代表了价值,要排除掉重量超过10的

match=r[r[:,0]<=10]

[[ 0 0]

[ 5 9]

[ 5 8]

[10 17]

[ 6 10]]

在这些结果里,找第二列最大的,取他的index值

index=np.argmax(match[:,1])

值为3

取B中的第3个元素

[0 1 1]

对应的就是第一个物品不取,后两个物品取

取match里的第三个元素

[10 17],意思是重量为10,价值为17

ps:

可以写一个方法来生成B矩阵,B矩阵是根据A矩阵的行数(num)不同而不同,B矩阵中的行数是pow(2,num),2的num次幂,B中的每行,是对应的数的2进制表示,补0啊,类型转换啊什么的

def genXi(num):
    itemCount=pow(2,num)
    return [list(map(int,list(bin(i)[2:].zfill(num)))) for i in range(itemCount)]
原文地址:https://www.cnblogs.com/czcz1024/p/12564626.html