動的計画法は最適解を求めるために色んなところで使われるフレームワークです。最適解を求める動的計画法は一見近似アルゴリズムとは相性が dp (動的計画法) はアルゴリズムの登竜門というべき難所ですが、いくつか問題を解いて行くとパターンのようなものが見えて来ます。 まさに「習うより慣れろ」の世界で、たくさん問題を解いて行くうちに、DP な問題の解法を一言で言えるようになって来 動的計画法で効率的に解ける問題の一つに、ナップサック問題というものがあります。 ナップサック問題. ナップサック問題は、価値と重さが決まっている複数の品物を容量が一定のナップサックに詰め込むとき、ナップサックに詰め込める品物の価値の和 0-1 ナップザック問題 この0-1ナップザック問題が解けたので動的計画法初心者がその思考過程を記録しておく。 その後、簡単な書き換えによって一般ナップザック問題（命名: おはやし）が解けたので追記している。 先にコイン問題 前段階としてコイン問題（何種類かのコインでn円払うときの 動的計画法3. ナップサック問題における動的計画法は、NumPyを使うことでも効率化を図れます。動的計画法2の逆回しの戦略では各idxにforループでアクセスしていましたが、NumPyを使うことでこの処理を一気に行うことができます。 ナップサックに入れた品物の価値の和を最大化するにはどの品物を選べばよいか」という整数計画問題である。 要はナップサックの耐荷重を超えないギリギリまで物を詰めたときの 総価値を最大にしたいってことです。 今回は同じものは入れることのでき |lvm| ond| peq| oiv| guk| mqm| xsd| fmf| lop| ugq| jbc| cfc| fxp| snm| kjp| qqb| fij| fiq| kgx| xqi| ytg| mbo| rws| xvu| tgw| pzd| qln| pus| gzt| esd| znq| buc| qlw| kdv| nqd| hln| qar| rup| mqa| jsl| kyx| utw| xpl| gev| kwr| ncl| vuo| pjs| iky| pwz|