JS는 동적 프로그래밍 배낭 알고리즘을 구현합니다.

인터뷰 중 배낭 알고리즘 질문을 접했습니다. 기존 배낭과는 약간 다릅니다. 배낭의 용량과 다양한 품목의 무게를 고려하여 배치된 품목의 총 질량이 최대한 비슷해야 합니다. 배낭의 용량은 배낭의 용량보다 작고, 최소한의 물품을 넣으십시오. 이 기사에서는 JS에서 구현된 동적 프로그래밍 백팩 알고리즘을 주로 공유하여 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다. function Backpack() {

            var totalWeight;//背包的总质量
            var goodsList = [];//可供选择的物品列表
            var bestMethodList = []//最优解的物品列表
            //设置背包总重量
            this.setTotalWeight = function(t) {
                totalWeight = t
            }
            //加物品
            this.addThing = function(goods) {
                goodsList.push(goods)
            }
            //减物品
            this.removeThing = function(goods) {
                var index = null
                goodsList.forEach(function(everyGoods,i){
                    if(everyGoods === goods){
                        index = i
                    }
                })
                if(index){
                    goodsList.splice(index,1)
                }
                else{
                    return false
                }
            }
            //计算最优解背包的重量
            this.count = function() {
                return getListWeight(bestMethodList)
            }
            //传入物品列表，返回该列表所有物品总质量
            function getListWeight(list) {
                var weight = 0
                list.forEach(function(everyGoods, i) {
                    weight += everyGoods.weight
                })
                return weight
            }
            //满足尽可能接近背包重量且放入物品最少的方法
            this.getBestMethod = function() {
                var arr = []
                //这里只需要两个参数 设置的重质量totalWeight和可供选择的物品goodsList
                goodsList.forEach(function(everyGoods, i) {
                    arr[i] = []//创建一个二维数组,放对应位置的最优解
                    for (let j = 0; j < totalWeight; j++) {
                        if(j+1 > everyGoods.weight) {
                            var newArr = [everyGoods]
                            if(i > 0){
                                var overWeight = j - everyGoods.weight
                                arr[i - 1][overWeight] ? newArr = newArr.concat(arr[i-1][overWeight]) : null
                                if(getListWeight(newArr) < getListWeight(arr[i-1][j])) {
                                    newArr = arr[i-1][j]
                                }
                                else if(getListWeight(newArr) === getListWeight(arr[i - 1][j]) && arr[i-1][j].length < newArr.length){
                                    newArr = arr[i-1][j]
                                }
                            }
                            arr[i][j] = newArr
                        }
                        else{
                            if(i === 0){
                                arr[i][j] = null
                            }
                            else{
                                arr[i][j] = arr[i-1][j]
                            }
                        }
                    }
                })
                return bestMethodList = arr[goodsList.length-1][totalWeight-1]
            }
        }
        //测试
        var myBag = new Backpack()
        myBag.setTotalWeight(10)
        myBag.addThing({name:&#39;apple&#39;,weight:1})
        myBag.addThing({ name: &#39;tomato&#39;, weight:3 })
        myBag.addThing({ name: &#39;ball&#39;, weight: 5 })
        myBag.addThing({ name: &#39;eggplant&#39;, weight: 4 })
        console.log(myBag.getBestMethod())//最优解的数组
        console.log(myBag.count())//最优解的质量

2차원 배열을 만들어 국소 최적해를 저장한 후 천천히 추론하여 최종 최적해를 얻는 것이 핵심입니다. +                             . arr[i-1][나머지 배낭 질량] + 현재 항목(concat 사용)

3. 새 arr을 이전 행의 j열 arr과 비교합니다(초기 조건이 다른 경우 변경하면 됩니다). 4. 차례로 arr을 얻습니다

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