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

  1. 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
  2. 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()
  3. 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
  4. 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

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)