在Python中找到通过完成一些任务获得的最大学分的程序

更多Python相关文章，请阅读：Python 教程

简介

计算学分是大学生活中最重要的任务之一。但是，如何通过最少的工作量获得最大的学分呢？这是每个懒惰的学生都想知道的问题。在本文中，我们将介绍如何编写一个Python程序，通过完成一些任务获得最大的学分。

问题背景

假设有5个任务，分别为：

任务	学分
A	10
B	15
C	10
D	20
E	25

每个任务都需要一定的工作量才能完成。假设每个任务的工作量如下所示：

任务	工作量
A	1
B	2
C	3
D	4
E	5

现在，假设你只有10个单位的工作量可用。如何完成这些任务，以获得最大的学分？

解题思路

这是一个可行的最优化问题，我们可以使用动态规划解决。首先，我们定义一个数组dp，其中dp[i][j]表示只考虑前i个任务，使用j个单位的工作量时，能够获得的最大学分。可以使用以下递推公式来计算dp数组：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])

其中，w[i]表示第i个任务的工作量，v[i]表示第i个任务的学分。

为了方便边界处理，我们可以将dp数组初始化为0。对于使用了太多工作量的情况，学分自然也会为0。

代码示例

tasks = [
    ("A", 10, 1),
    ("B", 15, 2),
    ("C", 10, 3),
    ("D", 20, 4),
    ("E", 25, 5)
]
W = 10

n = len(tasks)
dp = [[0] * (W+1) for _ in range(n+1)]

for i in range(1, n+1):
    name, score, weight = tasks[i-1]
    for j in range(1, W+1):
        if j < weight:
            dp[i][j] = dp[i-1][j]
        else:
            dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-weight] + score)

print("在工作量为{}时，最大可获得的学分为{}".format(W, dp[n][W]))