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): val = [0 for x in range(n + 1)] val[0] = 0 # bottom up manner for i in range(1, n + 1): max_val = INT_MIN for j in range(i): max_val = max(max_val, price[j] + val[i-j-1]) val[i] = max_val return val[n] # main arr = [2, 4, 7, 9, 11, 16, 16, 21] size = len(arr) print("Maximum Obtainable Value is " + str(cutRod(arr, size)))
出力
Maximum Obtainable Value is 21
すべての変数はローカルスコープで宣言されており、それらの参照は上の図に示されています。
結論
この記事では、ロッドを切断するためのPythonプログラムを作成する方法について学習しました。
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単純な興味のためのPythonプログラム
この記事では、Python3.xでの単純な利息の計算について学習します。またはそれ以前。 単利は、1日の利率に元本を掛け、支払いの間に経過した日数を掛けて計算されます。 数学的に Simple Interest = (P x T x R)/100 Where, P is the principal amount T is the time and R is the rate たとえば、 If P = 1000,R = 1,T = 2 Then SI=20.0 Now let’s see how we can implement a simple interest calc
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選択ソート用のPythonプログラム
この記事では、Python3.xでの選択ソートとその実装について学習します。またはそれ以前。 選択ソート アルゴリズムでは、配列は、ソートされていない部分から最小要素を再帰的に見つけて、それを先頭に挿入することによってソートされます。特定の配列での選択ソートの実行中に、2つのサブ配列が形成されます。 すでにソートされているサブアレイ ソートされていないサブアレイ。 選択ソートを繰り返すたびに、ソートされていないサブアレイの最小要素がポップされ、ソートされたサブアレイに挿入されます。 アルゴリズムの視覚的表現を見てみましょう- それでは、アルゴリズムの実装を見てみましょう- 例