Python学习笔记：4.2.3 背包问题

本文是学习陆老师的《python全栈工程师 - 数据结构与算法》课程的笔记，欢迎学习交流。同时感谢陆老师的精彩传授！

一、课程目标

• 什么是背包问题
• 贪心算法
• 动态规划

二、详情解读

01.什么是背包问题：

限定条件下获得最大价值

比如：你现在有一个背包，只能背1kg的物品，可以背的物品包括：
1.笔记本电脑，重0.9kg，价值8000元
2.蓝牙音箱，重0.7kg，价值3000元
3.虚拟设备，重0.3kg， 价值1500元
怎么装，可以让背包里的物品总价值最大

类似的问题 – 资源配置收益最大化

比如：七天长假，你如何用有限的时间去多玩几天最想去的地方（0-1背包问题，每一种选择只能选择一次）
比如：集装箱装船，有不同的集装箱规格，如何在总质量不超过载重的情况，尽量装满货船（完全背包问题，每一种选择可以选择多次）

02. 0-1背包问题：贪心算法求解

贪心算法求解

1.贪心算法就是不管全局，只管眼前
2.找出当前的最优解就好
3.贪心算法找到的结果不一定是最好的解

举例：去电脑商场偷电脑，背的包最多装1000克

1.笔记本电脑：重500克，价值11000元
2.音箱：重400克，价值6000元
3.ipad：重300克，价值7000元
4.手机：重200克，价值3000元
5.触摸笔：重100克，价值1000元

代码实现：

goods_list = {
   
  'notebooks': (800, 10000),
  'voicebox': (600, 6000),
  'ipad': (300, 7000),
  'mobile': (200, 1500),
  'pencil': (100, 2000)
}

allow_weight = 1000

# 价格最大化
take_goods = []
take_weight = 0
while take_weight < allow_weight:
  max_price = 0
  max_price_goods = None
  for goods_name, goods_nature in goods_list.items():
    if goods_name in take_goods:
      continue
    if max_price < goods_nature[1]:
      if goods_nature[0] <= allow_weight - take_weight:
        max_price = goods_nature[1]
        max_price_goods = goods_name
  if max_price_goods:
    take_goods.append(max_price_goods)
    take_weight += goods_list[max_price_goods][0]
  else:
    break

print('按照价格最大化选择：', take_goods, take_weight