# 动态规划资源分配问题Python实现教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看看整个问题的解决流程。我们可以通过以下表格展示每个步骤：
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开发动态规划资源分配问题Python
开始 --> 理解问题 --> 设计动态规划状态转移方程 --> 创建动态规划数组 --> 填充动态规划数
原创
2024-04-05 06:54:18
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资源分配资源分配问题就是将一定数量的一种或若干种资源（原材料、资金、设备等）合理分配给若干使用者，使得资源分配后总结果最优。一种资源的分配问题称为一维资源分配问题，两种资源的分配问题称为二维资源分配问题。 假设有一种资源，数量为a，将其分配给n个使用者，分配给第 i 个使用者数量 xi 时，相应的收益为gi（xi） . 问如何分配使得总收入最大？这就是一维资源分配问题，该问题的数学模型为
资源分配问题是考虑如何把有限分配给若干个工程的问题。参考《算法设计与分析》下面直接贴代码：//为了和书上的内容一致，我的变量名、变量所代表的意思和书上的几本一致
#include<iostream>
#include<vector>
#define M 8 //可分配资源份额
#define N 3 //工程项目个数
using namespace st
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2024-09-03 21:12:26
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1先简单描述一下这类题的通解思路 下面是一道具体的例题 例题： 设国家拨给60万元投资，供四个工厂扩建使用，每个工厂扩建后的利润与投资额的大小有关，投资后的利润函数如下表所示。 解：依据题意，是要求 f4(60) 根据思路可以模拟出一下代码 运行结果如下：
原创
2022-06-27 19:43:29
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# Python 动态规划与分配问题的实现
## 一、前言
动态规划是一种解决优化问题的方法，特别适用于有重叠子问题和最优子结构特性的情况。掌握动态规划的基本思想后，应作的第一步就是应用它来解决实际问题，比如分配问题。本文将带你学会如何通过动态规划来实现分配任务的代码。
## 二、流程概述
在实现动态规划之前，我们需要制定一个清晰的步骤。以下是处理分配问题的基本流程：
| 步骤
用Python编写代码一点都不难，事实上它一直被赞誉为最容易学的编程语言。如果你准备学习web开发， Python是一个不错的开始，甚至想做游戏的话，用Python来开发游戏的资源也有很多。这是快速学习这门语言的途径之一。许多程序员都把Python作为编程之旅的开始，然后是像PHP和Ruby这样的语言。它也是2014年最热门的web开发语言之一，并极力推荐学习。但是，Python应该怎么学呢？应该
Web 资源的分类 web 资源按实现的技术和呈现的效果的不同，
又分为静态资源和动态资源两种。
静态资源：
html、css、js、txt、mp4 视频 , jpg 图片 动态资源： jsp 页面、Servlet 程序 常用的 Web 服务器Tomcat：由 Apache 组织提供的一种 Web 服务器，提供对 jsp 和 Serv
动态规划动态规划简介什么是动态规划动态规划和递归区别动态规划和分治区别动态规划解决步骤动态规划类别1. 坐标型动态规划2. 位操作型动态规划3. 背包型动态规划 动态规划简介什么是动态规划动态规划是运筹学中用于求解决策过程中的最优化的数学方法。如果一个问题可以分解成若干个子问题，并且子问题之间还有重叠的更小的子问题，就可以考虑用动态规划来解决这个问题。 应用动态规划之前要分析能否把大问题分解成小
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2023-10-06 22:55:01
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Python的scipy库中提供了解简单线性或非线性规划问题，但是不能求解如背包问题的0-1规划问题，或整数规划问题，混合整数规划问题，CVXPY库可以求解以上类型的问题。本文将使用cvxpy库求解整数规划问题。如果你需要使用cvxpy求解背包 问题或混合整数规划问题可以直接在cvxpy的官方文档上查询相关的例子。
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2023-07-07 18:56:41
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# Python动态规划问题解决流程
## 1. 理解问题
在开始解决动态规划问题之前，首先需要理解问题的本质和要求。动态规划问题是一类需要使用递推和存储中间结果的优化问题。一般来说，动态规划问题可以通过以下四个步骤来解决：
1. 定义问题的状态：明确问题的可变参数，可以用来描述问题的子结构。这些状态通常是问题的变化部分，可以通过它们来判断问题的最优解。
2. 确定状态转移方程：根据问题的定
原创
2023-07-21 07:51:03
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对于动态规划问题，就是牺牲空间来提高时间，通过将一个个小问题的答案存储起来，直接供给后面问题求解，避免重复的运算，从而提高效率，这就是动态规划的思想。下面我们通过一个经典的01背包问题来了解动态规划的解题方法吧（文末附上完整代码）首先，将每个物品的体积以及价值存放在列表中，代码和运行结果如下： 可以看到，我们将三个物品信息放入列表中，第一个元素用[0,0]占位，使列表下标就是物品对应的序
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2023-08-21 11:39:31
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Travelling Salesman Problem旅行商问题，即TSP问题（Travelling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。 旅行商问题是图论中最著
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2023-12-15 06:31:17
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Travelling Salesman Problem (TSP) 是最基本的路线问题。它寻求的是旅行者由起点出发，通过所有给定的需求点后，再次返回起点所花费的最小路径成本动态规划算法（Dynamic Programming，简称DP）通常用于求解具有某种最优性质的问题，其基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后由这些子问题的解再得到原问题的解。 
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2023-10-10 23:17:49
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题目： 这是一个古老而又经典的问题。用给定的几种钱币凑成某个钱数，一般而言有多种方式。 例如，给定了7种钱币面值为6 2 5 10 20 50 100，用来凑299元，可以用几种方案。我们的任务就是，给定若干个互不相同的钱币面值，编程计算，最少需要多少个钱币才能凑成某个给出的钱数。思路： 1、对于这个硬币问题，我们每次都是取硬币，或者不取硬币。因此我们可以将这个硬币问题切割成若干个子问题（取不取这
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2024-01-15 06:16:34
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一、求解TSP问题 1、问题描述TSP问题(担货郎问题，旅行商问题)是指旅行家要旅行n个城市，要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市，并要求所走的路程最短各个城市间的距离可以用代价矩阵来表示。 2、【应用】 例如：校车怎样以最短的路线行走而接送到所有学生？报纸和牛奶的配送路线怎样最优？循环旅游怎样选取才能实现开支最少？公司视察子公司怎样出差更高效？ 3、【蛮力法求解】 用蛮力法解决TSP问题
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2023-11-09 09:33:15
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说明：根据acwing算法提高课和算法基础课整理，代码根据y总的稍加修改。1.0-1背包问题问题模型描述：有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。第 i 件物品的体积是vi，价值是 wi。求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。模板题：2. 01背包问题 - AcWing题
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2023-08-05 15:13:44
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6.1 概念动态规划（DP）的思想 = 最优子结构（递推式）+ 重复子问题（把子问题的计算结果存起来。后面子问题直接拿前面的来用。递归算法由于重复求解相同子问题，效率极低。动态规划的思想：每个子问题只求解一次，保存求解结果之后需要此问题时，只需要查找保存的结果6.2 钢条切割问题本质就是，前面每个长度的价格都是累计的最优结果。所以计算后面的价格只需要考虑不分割或跟哪个长度组合最优就好了。 
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2023-11-06 17:04:40
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1.问题定义 TSP问题（旅行商问题）是指旅行家要旅行n个城市，要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市，并要求所走的路程最短。 假设现在有四个城市，0,1,2,3，他们之间的代价如图一，可以存成二维表的形式
&
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2023-11-29 10:18:29
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一.前言文件描述器(file descriptors)、互斥锁(mutex locks)、图形界面中的字体和笔刷、数据库连接、以及网络sockets。无论哪种资源，重要的是，如果你不再使用它时，必须将它还给系统。二.先举个栗子 假设我们在做一个RPG小游戏，主人公Player在游戏中获得不同buff从而
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2024-09-27 09:53:25
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5. 动态分配静态分配(static allocation) 当声明一个全局变量时，编译器给在整个程序中持续使用的变量分配内存空间，这种分配方式称为静态分配，因为变量分配到了内存的固定位置。自动分配(automatic allocation) 当在函数中声明一个局部变量时，给该变量分配的空间在系统栈中。调用函数时给变量分配内存空间，函数返回时释放该空间，这种分配方式称为自动分配。动态分配(dyna
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2024-07-29 11:35:54
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