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ロッドカッティング


ロッドの長さはnです。別の表も用意されており、サイズごとに異なるサイズと価格が含まれています。ロッドをカットして市場で販売することにより、最高価格を決定します。

さまざまな位置でカットし、ロッドをカットした後の価格を比較することで、最良の価格を得るには。

長さnの行を切り取った後、f(n)が可能な最大価格を返すようにします。このように関数f(n)を書くだけです。

f(n):=price [i] + f(n – i – 1)の最大値。ここで、iは0から(n – 1)の範囲です。

入力と出力

入力

さまざまな長さの価格、およびロッドの長さ。ここでの長さは8です。

ロッドカッティング

出力

販売後の最大利益は22です。

ロッドを長さ2と6にカットします。利益は5+17 =22

です。

アルゴリズム

rodCutting(price, n)

入力: 価格表、リスト上のさまざまな価格の数。

出力: ロッドを切ることによる最大の利益。

Begin
   define profit array of size n + 1
   profit[0] := 0
   for i := 1 to n, do
      maxProfit := - ∞
      for j := 0 to i-1, do
         maxProfit := maximum of maxProfit and (price[j] + profit[i-j-1])
      done

      profit[i] := maxProfit
   done
   return maxProfit
End

#include <iostream>
using namespace std;

int max(int a, int b) {
   return (a > b)? a : b;
}

int rodCutting(int price[], int n) {    //from price and length of n, find max profit
   int profit[n+1];
   profit[0] = 0;
   int maxProfit;

   for (int i = 1; i<=n; i++) {
      maxProfit = INT_MIN;    //initially set as -ve infinity
      for (int j = 0; j < i; j++)
         maxProfit = max(maxProfit, price[j] + profit[i-j-1]);
      profit[i] = maxProfit;
   }
   return maxProfit;
}

int main() {
   int priceList[] = {1, 5, 8, 9, 10, 17, 17, 20};
   int rodLength = 8;
   cout << "Maximum Price: "<< rodCutting(priceList, rodLength);
}

出力

Maximum Price: 22

  1. ロッドカッティング

    ロッドの長さはnです。別の表も用意されており、サイズごとに異なるサイズと価格が含まれています。ロッドをカットして市場で販売することにより、最高価格を決定します。 さまざまな位置でカットし、ロッドをカットした後の価格を比較することで、最良の価格を得るには。 長さnの行を切り取った後、f(n)が可能な最大価格を返すようにします。このように関数f(n)を書くだけです。 f(n):=price [i] + f(n – i – 1)の最大値。ここで、iは0から(n – 1)の範囲です。 入力と出力 入力 : さまざまな長さの価格、およびロッドの長さ。ここでの長さは8です。 出力 :

  2. ロッドを切るためのPythonプログラム

    この記事では、以下に示す問題ステートメントの解決策について学習します。 問題の説明 −長さnのロッドと、nよりも小さいサイズのすべてのピースの価格を含む価格の配列が与えられます。ロッドを切り取って販売することで得られる最大の価値を判断する必要があります。 問題を解決するために動的計画法を使用します。 それでは、以下の実装のソリューションを見てみましょう- 例 # A Dynamic Programming solution for Rod cutting problem INT_MIN = -32767 # cut function def cutRod(price, n):