Rust语言解决旅行包问题.zip

在Rust语言中解决旅行包（背包）问题，我们同样可以使用动态规划的方法。以下是一个使用Rust语言实现的0-1背包问题的示例代码： rust fn knapsack(weights: Vec<i32>, values: Vec<i32>, W: i32) -> i32 { let n = weights.len(); let dp = vec![vec![0; W as usize + 1]; n + 1]; // 填充dp表 for i in 1..=n { for j in 0..=W as usize { if j < weights[i - 1] as usize { // 如果当前背包容量小于当前物品重量，不选这个物品 dp[i][j] = dp[i - 1][j]; } else { // 选择当前物品或不选择当前物品，取较大值 dp[i][j] = std::cmp::max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weights[i - 1] as usize] + values[i - 1]); } } } // dp[n][W as usize] 存储了最大价值 dp[n][W as usize] } fn main() { // 示例数据 let weights = vec![1, 3, 4]; let values = vec![2, 4, 5]; let W = 5; let max_value = knapsack(weights, values, W); println!("Maximum value in knapsack: {}", max_value); } 在这个Rust程序中，我们首先定义了一个knapsack函数，它接受三个参数：物品的重量数组weights、物品的价值数组values和背包的最大承重W。我们使用了二维向量dp来存储动态规划过程中的中间结果。 在knapsack函数中，我们使用两层循环来填充dp表。外层循环遍历所有物品，内层循环遍历所有可能的背包容量（从0到W）。对于每个物品和每个背包容量，我们检查如果当前背包容量小于当前物品的重量，则不选择这个物品（即dp[i][j] = dp[i-1][j]），否则我们比较选择当前物品和不选择当前物品时的最大价值，并将结果存储在dp[i][j]中。 最后，dp[n][W as usize]存储了最大价值，我们将其作为函数的结果返回。 在main函数中，我们定义了一些示例数据，并调用knapsack函数来计算并打印最大价值。