最近，我试图研究和实现背包问题（我之前几年学习过）。所以我可以理解并且有最佳解决方案的想法，比如背包值是100，并且有一定的权重如40,60,100。那么最佳解决方案将是100或者相当于背包价值。我停留在编程的一部分中，无法弄清楚这是如何实际工作的，尽管使用教程进行递归尝试。让我注释掉，我已经明白： /*A function or method to determine the max numbe
给定一个（1xN）正权重列表（不一定是整数，即浮点数）和相等成本的等长列表（1xN），我想找到子集与给定总和S完全相加并具有最低成本（权重列表中的子集对应的成本*权重的总和）的权重列表。用Python编写将是最好的（如果可能），因为我对其他语言不太好！ 实施例： w = [2.5, 3.0, 1.0, 5.5] # Weight list
c = [1.0, 1.5, 2.0, 3.0] # C