概述
本文实例讲述了Python基于回溯法解决01背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下：
同样的01背包问题，前面采用动态规划的方法，现在用回溯法解决。回溯法采用深度优先策略搜索问题的解，不多说，代码如下：
bestV=0
curW=0
curV=0
bestx=None
def backtrack(i):
global bestV,curW,curV,x,bestx
if i>=n:
if bestV<curV:
bestV=curV
bestx=x[:]
else:
if curW+w[i]<=c:
x[i]=True
curW+=w[i]
curV+=v[i]
backtrack(i+1)
curW-=w[i]
curV-=v[i]
x[i]=False
backtrack(i+1)
if __name__=='__main__':
n=5
c=10
w=[2,2,6,5,4]
v=[6,3,4,6]
x=[False for i in range(n)]
backtrack(0)
print(bestV)
print(bestx)
运行结果如下：
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
总结
以上是编程之家为你收集整理的Python基于回溯法解决01背包问题实例全部内容，希望文章能够帮你解决Python基于回溯法解决01背包问题实例所遇到的程序开发问题。
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