程式碼解釋範例
這個範例展示了如何使用 DeepSeek 來分析和理解程式碼,包括程式碼邏輯、功能說明和實作細節的解釋。
任務
分析並解釋以下程式碼片段,幫助理解其實作邏輯和功能:
// size of weight array represents the number of items
for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // iterate through items
for(int j = 0; j <= bagweight; j++) { // iterate through bag capacities
if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
}
}
提示詞
請解釋以下程式碼的邏輯,並說明完成了什麼功能:
[插入需要解釋的程式碼]
回答範例
程式碼邏輯解釋
-
初始化與迭代:
weight
陣列表示每個物品的重量value
陣列表示每個物品的價值bagweight
表示背包的最大容量dp
是一個二維陣列,dp[i][j]
表示前i
個物品在背包容量為j
時的最大價值
-
外層迴圈:
for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // iterate through items
- 外層迴圈從第1個物品開始遍歷到最後一個物品(
weight.size()
)
- 外層迴圈從第1個物品開始遍歷到最後一個物品(
-
內層迴圈:
for(int j = 0; j <= bagweight; j++) { // iterate through bag capacities
- 內層迴圈從背包容量為0開始遍歷到背包的最大容量(
bagweight
)
- 內層迴圈從背包容量為0開始遍歷到背包的最大容量(
-
狀態轉移方程:
if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j]; else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);
- 如果當前背包容量
j
小於第i
個物品的重量weight[i]
,則無法放入該物品,狀態保持不變 - 否則,可以選擇放入或不放入第
i
個物品:- 不放入時,最大價值為
dp[i - 1][j]
- 放入時,最大價值為
dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]
- 取兩者的最大值作為當前狀態的最佳解
- 不放入時,最大價值為
- 如果當前背包容量
功能說明
這段程式碼實作了經典的「0/1背包問題」的動態規劃解法。它的主要功能是:
- 在給定背包容量下,計算能夠獲得的最大價值
- 透過動態規劃方法,逐步建構最佳解
- 最終得到的
dp[weight.size() - 1][bagweight]
就是所求的最大價值
總結
- 輸入:
weight
陣列(物品重量),value
陣列(物品價值),bagweight
(背包容量) - 輸出:在背包容量限制下能獲得的最大價值
- 演算法:動態規劃,透過二維陣列
dp
記錄每一步的最佳解 - 時間複雜度:O(n * bagweight),其中 n 是物品數量
程式碼生成範例
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.deepseek.com/",
api_key="<YOUR_API_KEY>"
)
completion = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "請解釋以下程式碼的邏輯,並說明完成了什麼功能:\n[插入需要解釋的程式碼]"
}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)