






import os
import pickle
import unittest

from transformers import AutoTokenizer
from transformers.models.bert.tokenization_bert import BertTokenizer
from transformers.models.bert_japanese.tokenization_bert_japanese import (
    VOCAB_FILES_NAMES,
    BertJapaneseTokenizer,
    CharacterTokenizer,
    JumanppTokenizer,
    MecabTokenizer,
    SudachiTokenizer,
    WordpieceTokenizer,
)
from transformers.testing_utils import custom_tokenizers, require_jumanpp, require_sudachi

from ...test_tokenization_common import TokenizerTesterMixin





@custom_tokenizers
class 						SCREAMING_SNAKE_CASE				( snake_case  ,	unittest.TestCase					):





							"""simple docstring"""

							A_						  =					BertJapaneseTokenizer
							A_						  =					False
							A_						  =					True

							def       __A (  self:   int   )    ->				int:
												super().setUp()

												_A								= [
												    '''[UNK]''',
												    '''[CLS]''',
												    '''[SEP]''',
												    '''こんにちは''',
												    '''こん''',
												    '''にちは''',
												    '''ばんは''',
												    '''##こん''',
												    '''##にちは''',
												    '''##ばんは''',
												    '''世界''',
												    '''##世界''',
												    '''、''',
												    '''##、''',
												    '''。''',
												    '''##。''',
												]

												_A								= os.path.join(self.tmpdirname		,     VOCAB_FILES_NAMES['''vocab_file''']   )
												with open(self.vocab_file		,     '''w'''		,     encoding='''utf-8'''   ) as vocab_writer:
																	vocab_writer.write(''''''.join([x + '''\n''' for x in vocab_tokens]   )   )

							def       __A (  self:   Dict		,     __A:   List[Any]   )    ->				List[str]:
												_A								= '''こんにちは、世界。 \nこんばんは、世界。'''
												_A								= '''こんにちは 、 世界 。 こんばんは 、 世界 。'''
												return input_text, output_text

							def       __A (  self:   List[str]		,     __A:   str   )    ->				Dict:
												_A							,_A								= self.get_input_output_texts(__A   )
												_A								= tokenizer.encode(__A		,     add_special_tokens=__A   )
												_A								= tokenizer.decode(__A		,     clean_up_tokenization_spaces=__A   )
												return text, ids

							def       __A (  self:   Union[str, Any]   )    ->				List[str]:
												pass  # TODO add if relevant

							def       __A (  self:   List[str]   )    ->				List[str]:
												pass  # TODO add if relevant

							def       __A (  self:   str   )    ->				List[Any]:
												pass  # TODO add if relevant

							def       __A (  self:   int   )    ->				Optional[Any]:
												_A								= self.tokenizer_class(self.vocab_file   )

												_A								= tokenizer.tokenize('''こんにちは、世界。\nこんばんは、世界。'''   )
												self.assertListEqual(__A		,     ['''こんにちは''', '''、''', '''世界''', '''。''', '''こん''', '''##ばんは''', '''、''', '''世界''', '''。''']   )
												self.assertListEqual(tokenizer.convert_tokens_to_ids(__A   )		,     [3, 12, 10, 14, 4, 9, 12, 10, 14]   )

							def       __A (  self:   Tuple   )    ->				Union[str, Any]:
												_A								= self.tokenizer_class(self.vocab_file		,     word_tokenizer_type='''mecab'''   )
												self.assertIsNotNone(__A   )

												_A								= '''こんにちは、世界。\nこんばんは、世界。'''
												_A								= tokenizer.tokenize(__A   )
												self.assertListEqual(__A		,     ['''こんにちは''', '''、''', '''世界''', '''。''', '''こん''', '''##ばんは''', '''、''', '''世界''', '''。''']   )
												self.assertListEqual(tokenizer.convert_tokens_to_ids(__A   )		,     [3, 12, 10, 14, 4, 9, 12, 10, 14]   )

												_A								= os.path.join(self.tmpdirname		,     '''tokenizer.bin'''   )
												with open(__A		,     '''wb'''   ) as handle:
																	pickle.dump(__A		,     __A   )

												with open(__A		,     '''rb'''   ) as handle:
																	_A								= pickle.load(__A   )

												_A								= tokenizer_new.tokenize(__A   )

												self.assertListEqual(__A		,     __A   )

							def       __A (  self:   Any   )    ->				List[str]:
												_A								= MecabTokenizer(mecab_dic='''ipadic'''   )

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     ['''アップルストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''。''']		,     )

							def       __A (  self:   Optional[int]   )    ->				Union[str, Any]:
												try:
																	_A								= MecabTokenizer(mecab_dic='''unidic_lite'''   )
												except ModuleNotFoundError:
																	return

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     ['''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''。''']		,     )

							def       __A (  self:   int   )    ->				Any:
												try:
																	_A								= MecabTokenizer(mecab_dic='''unidic'''   )
												except ModuleNotFoundError:
																	return

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     ['''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''。''']		,     )

							def       __A (  self:   Optional[int]   )    ->				int:
												_A								= MecabTokenizer(do_lower_case=__A		,     mecab_dic='''ipadic'''   )

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     ['''アップルストア''', '''で''', '''iphone''', '''8''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''。''']		,     )

							def       __A (  self:   Optional[Any]   )    ->				Any:
												try:
																	_A								= MecabTokenizer(
																	    do_lower_case=__A		,     normalize_text=__A		,     mecab_option='''-d /usr/local/lib/mecab/dic/jumandic'''   )
												except RuntimeError:
																	# if dict doesn't exist in the system, previous code raises this error.
																	return

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     ['''ｱｯﾌﾟﾙストア''', '''で''', '''iPhone''', '''８''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れた''', '''\u3000''', '''。''']		,     )

							def       __A (  self:   List[Any]   )    ->				List[Any]:
												_A								= MecabTokenizer(normalize_text=__A		,     mecab_dic='''ipadic'''   )

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     ['''ｱｯﾌﾟﾙストア''', '''で''', '''iPhone''', '''８''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''　''', '''。''']		,     )

							@require_sudachi
							def       __A (  self:   int   )    ->				Any:
												_A								= self.tokenizer_class(self.vocab_file		,     word_tokenizer_type='''sudachi'''   )
												self.assertIsNotNone(__A   )

												_A								= '''こんにちは、世界。\nこんばんは、世界。'''
												_A								= tokenizer.tokenize(__A   )
												self.assertListEqual(__A		,     ['''こんにちは''', '''、''', '''世界''', '''。''', '''こん''', '''##ばんは''', '''、''', '''世界''', '''。''']   )
												self.assertListEqual(tokenizer.convert_tokens_to_ids(__A   )		,     [3, 12, 10, 14, 4, 9, 12, 10, 14]   )

												_A								= os.path.join(self.tmpdirname		,     '''tokenizer.bin'''   )
												with open(__A		,     '''wb'''   ) as handle:
																	pickle.dump(__A		,     __A   )

												with open(__A		,     '''rb'''   ) as handle:
																	_A								= pickle.load(__A   )

												_A								= tokenizer_new.tokenize(__A   )

												self.assertListEqual(__A		,     __A   )

							@require_sudachi
							def       __A (  self:   Union[str, Any]   )    ->				Dict:
												_A								= SudachiTokenizer(sudachi_dict_type='''core'''   )

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     [''' ''', '''\t''', '''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', ''' ''', '''が''', ''' ''', ''' ''', '''\n ''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', ''' ''', '''。''', ''' ''', ''' ''']		,     )

							@require_sudachi
							def       __A (  self:   Optional[Any]   )    ->				Union[str, Any]:
												_A								= SudachiTokenizer(sudachi_dict_type='''core'''		,     sudachi_split_mode='''A'''   )

												self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''外国人参政権'''   )		,     ['''外国''', '''人''', '''参政''', '''権''']   )

							@require_sudachi
							def       __A (  self:   str   )    ->				Optional[int]:
												_A								= SudachiTokenizer(sudachi_dict_type='''core'''		,     sudachi_split_mode='''B'''   )

												self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''外国人参政権'''   )		,     ['''外国人''', '''参政権''']   )

							@require_sudachi
							def       __A (  self:   Tuple   )    ->				Any:
												_A								= SudachiTokenizer(sudachi_dict_type='''core'''		,     sudachi_split_mode='''C'''   )

												self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''外国人参政権'''   )		,     ['''外国人参政権''']   )

							@require_sudachi
							def       __A (  self:   Optional[int]   )    ->				int:
												_A								= SudachiTokenizer(do_lower_case=__A		,     sudachi_dict_type='''core'''   )

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     [''' ''', '''\t''', '''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iphone''', '''8''', ''' ''', '''が''', ''' ''', ''' ''', '''\n ''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', ''' ''', '''。''', ''' ''', ''' ''']		,     )

							@require_sudachi
							def       __A (  self:   Tuple   )    ->				List[Any]:
												_A								= SudachiTokenizer(normalize_text=__A		,     sudachi_dict_type='''core'''   )

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     [''' ''', '''\t''', '''ｱｯﾌﾟﾙ''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''８''', ''' ''', '''が''', ''' ''', ''' ''', '''\n ''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''\u3000''', '''。''', ''' ''', ''' ''']		,     )

							@require_sudachi
							def       __A (  self:   Optional[int]   )    ->				List[Any]:
												_A								= SudachiTokenizer(trim_whitespace=__A		,     sudachi_dict_type='''core'''   )

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     ['''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れ''', '''た''', '''。''']		,     )

							@require_jumanpp
							def       __A (  self:   str   )    ->				Optional[int]:
												_A								= self.tokenizer_class(self.vocab_file		,     word_tokenizer_type='''jumanpp'''   )
												self.assertIsNotNone(__A   )

												_A								= '''こんにちは、世界。\nこんばんは、世界。'''
												_A								= tokenizer.tokenize(__A   )
												self.assertListEqual(__A		,     ['''こんにちは''', '''、''', '''世界''', '''。''', '''こん''', '''##ばんは''', '''、''', '''世界''', '''。''']   )
												self.assertListEqual(tokenizer.convert_tokens_to_ids(__A   )		,     [3, 12, 10, 14, 4, 9, 12, 10, 14]   )

												_A								= os.path.join(self.tmpdirname		,     '''tokenizer.bin'''   )
												with open(__A		,     '''wb'''   ) as handle:
																	pickle.dump(__A		,     __A   )

												with open(__A		,     '''rb'''   ) as handle:
																	_A								= pickle.load(__A   )

												_A								= tokenizer_new.tokenize(__A   )

												self.assertListEqual(__A		,     __A   )

							@require_jumanpp
							def       __A (  self:   List[str]   )    ->				Optional[Any]:
												_A								= JumanppTokenizer()

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     ['''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', '''\u3000''', '''が''', '''\u3000''', '''\u3000''', '''\u3000''', '''発売''', '''さ''', '''れた''', '''\u3000''', '''。''']		,     )

							@require_jumanpp
							def       __A (  self:   Optional[Any]   )    ->				Dict:
												_A								= JumanppTokenizer(do_lower_case=__A   )

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     ['''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iphone''', '''8''', '''\u3000''', '''が''', '''\u3000''', '''\u3000''', '''\u3000''', '''発売''', '''さ''', '''れた''', '''\u3000''', '''。''']		,     )

							@require_jumanpp
							def       __A (  self:   List[Any]   )    ->				Optional[Any]:
												_A								= JumanppTokenizer(normalize_text=__A   )

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     ['''ｱ''', '''ｯ''', '''ﾌ''', '''ﾟ''', '''ﾙ''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''８''', '''\u3000''', '''が''', '''\u3000''', '''\u3000''', '''\u3000''', '''発売''', '''さ''', '''れた''', '''\u3000''', '''。''']		,     )

							@require_jumanpp
							def       __A (  self:   str   )    ->				Union[str, Any]:
												_A								= JumanppTokenizer(trim_whitespace=__A   )

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize(''' \tｱｯﾌﾟﾙストアでiPhone８ が  \n 発売された　。  '''   )		,     ['''アップル''', '''ストア''', '''で''', '''iPhone''', '''8''', '''が''', '''発売''', '''さ''', '''れた''', '''。''']		,     )

							@require_jumanpp
							def       __A (  self:   Optional[int]   )    ->				Union[str, Any]:
												_A								= JumanppTokenizer()

												self.assertListEqual(
												    tokenizer.tokenize('''ありがとうございますm(_ _)ｍ見つけるのが大変です。'''   )		,     ['''ありがとう''', '''ございます''', '''m(_ _)m''', '''見つける''', '''の''', '''が''', '''大変です''', '''。''']		,     )

							def       __A (  self:   Optional[Any]   )    ->				Union[str, Any]:
												_A								= ['''[UNK]''', '''[CLS]''', '''[SEP]''', '''こんにちは''', '''こん''', '''にちは''', '''ばんは''', '''##こん''', '''##にちは''', '''##ばんは''']

												_A								= {}
												for i, token in enumerate(__A   ):
																	_A								= i
												_A								= WordpieceTokenizer(vocab=__A		,     unk_token='''[UNK]'''   )

												self.assertListEqual(tokenizer.tokenize(''''''   )		,     []   )

												self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''こんにちは'''   )		,     ['''こんにちは''']   )

												self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''こんばんは'''   )		,     ['''こん''', '''##ばんは''']   )

												self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''こんばんは こんばんにちは こんにちは'''   )		,     ['''こん''', '''##ばんは''', '''[UNK]''', '''こんにちは''']   )

							def       __A (  self:   Union[str, Any]   )    ->				str:
												_A								= BertJapaneseTokenizer.from_pretrained('''nlp-waseda/roberta-base-japanese-with-auto-jumanpp'''   )
												_A								= tokenizer.subword_tokenizer

												_A								= subword_tokenizer.tokenize('''国境 の 長い トンネル を 抜ける と 雪国 であった 。'''   )
												self.assertListEqual(__A		,     ['''▁国境''', '''▁の''', '''▁長い''', '''▁トンネル''', '''▁を''', '''▁抜ける''', '''▁と''', '''▁雪''', '''国''', '''▁であった''', '''▁。''']   )

												_A								= subword_tokenizer.tokenize('''こんばんは こんばん にち は こんにちは'''   )
												self.assertListEqual(__A		,     ['''▁こん''', '''ばん''', '''は''', '''▁こん''', '''ばん''', '''▁に''', '''ち''', '''▁は''', '''▁こんにちは''']   )



							def       __A (  self:   List[str]   )    ->				Union[str, Any]:
												_A								= self.tokenizer_class.from_pretrained('''cl-tohoku/bert-base-japanese'''   )

												_A								= tokenizer.encode('''ありがとう。'''		,     add_special_tokens=__A   )
												_A								= tokenizer.encode('''どういたしまして。'''		,     add_special_tokens=__A   )

												_A								= tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(__A   )
												_A								= tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(__A		,     __A   )

												# 2 is for "[CLS]", 3 is for "[SEP]"
												assert encoded_sentence == [2] + text + [3]
												assert encoded_pair == [2] + text + [3] + text_a + [3]





@custom_tokenizers
class 						SCREAMING_SNAKE_CASE				( snake_case  ,	unittest.TestCase					):





							"""simple docstring"""

							A_						  =					BertJapaneseTokenizer
							A_						  =					False

							def       __A (  self:   Optional[Any]   )    ->				Union[str, Any]:
												super().setUp()

												_A								= ['''[UNK]''', '''[CLS]''', '''[SEP]''', '''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''は''', '''ば''', '''世''', '''界''', '''、''', '''。''']

												_A								= os.path.join(self.tmpdirname		,     VOCAB_FILES_NAMES['''vocab_file''']   )
												with open(self.vocab_file		,     '''w'''		,     encoding='''utf-8'''   ) as vocab_writer:
																	vocab_writer.write(''''''.join([x + '''\n''' for x in vocab_tokens]   )   )

							def       __A (  self:   Optional[Any]		,     **__A:   str   )    ->				Dict:
												return BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(self.tmpdirname		,     subword_tokenizer_type='''character'''		,     **__A   )

							def       __A (  self:   List[str]		,     __A:   Union[str, Any]   )    ->				Optional[int]:
												_A								= '''こんにちは、世界。 \nこんばんは、世界。'''
												_A								= '''こ ん に ち は 、 世 界 。 こ ん ば ん は 、 世 界 。'''
												return input_text, output_text

							def       __A (  self:   int   )    ->				List[str]:
												pass  # TODO add if relevant

							def       __A (  self:   Dict   )    ->				Optional[int]:
												pass  # TODO add if relevant

							def       __A (  self:   List[Any]   )    ->				Optional[int]:
												pass  # TODO add if relevant

							def       __A (  self:   Optional[int]   )    ->				List[str]:
												_A								= self.tokenizer_class(self.vocab_file		,     subword_tokenizer_type='''character'''   )

												_A								= tokenizer.tokenize('''こんにちは、世界。 \nこんばんは、世界。'''   )
												self.assertListEqual(
												    __A		,     ['''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''は''', '''、''', '''世''', '''界''', '''。''', '''こ''', '''ん''', '''ば''', '''ん''', '''は''', '''、''', '''世''', '''界''', '''。''']   )
												self.assertListEqual(
												    tokenizer.convert_tokens_to_ids(__A   )		,     [3, 4, 5, 6, 7, 11, 9, 10, 12, 3, 4, 8, 4, 7, 11, 9, 10, 12]   )

							def       __A (  self:   Tuple   )    ->				Any:
												_A								= ['''[UNK]''', '''[CLS]''', '''[SEP]''', '''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''は''', '''ば''', '''世''', '''界''', '''、''', '''。''']

												_A								= {}
												for i, token in enumerate(__A   ):
																	_A								= i
												_A								= CharacterTokenizer(vocab=__A		,     unk_token='''[UNK]'''   )

												self.assertListEqual(tokenizer.tokenize(''''''   )		,     []   )

												self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''こんにちは'''   )		,     ['''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''は''']   )

												self.assertListEqual(tokenizer.tokenize('''こんにちほ'''   )		,     ['''こ''', '''ん''', '''に''', '''ち''', '''[UNK]''']   )



							def       __A (  self:   Optional[Any]   )    ->				Dict:
												_A								= self.tokenizer_class.from_pretrained('''cl-tohoku/bert-base-japanese-char'''   )

												_A								= tokenizer.encode('''ありがとう。'''		,     add_special_tokens=__A   )
												_A								= tokenizer.encode('''どういたしまして。'''		,     add_special_tokens=__A   )

												_A								= tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(__A   )
												_A								= tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(__A		,     __A   )

												# 2 is for "[CLS]", 3 is for "[SEP]"
												assert encoded_sentence == [2] + text + [3]
												assert encoded_pair == [2] + text + [3] + text_a + [3]





@custom_tokenizers
class 						SCREAMING_SNAKE_CASE				( unittest.TestCase					):





							"""simple docstring"""

							def       __A (  self:   Union[str, Any]   )    ->				List[Any]:
												_A								= '''cl-tohoku/bert-base-japanese'''
												_A								= AutoTokenizer.from_pretrained(__A   )
												self.assertIsInstance(__A		,     __A   )





class 						SCREAMING_SNAKE_CASE				( unittest.TestCase					):





							"""simple docstring"""

							def       __A (  self:   Dict   )    ->				List[Any]:
												_A								= '''cl-tohoku/bert-base-japanese'''
												with self.assertLogs('''transformers'''		,     level='''WARNING'''   ) as cm:
																	BertTokenizer.from_pretrained(__A   )
																	self.assertTrue(
																	    cm.records[0].message.startswith(
																	        '''The tokenizer class you load from this checkpoint is not the same type as the class this function'''
																	        ''' is called from.'''   )   )
												_A								= '''bert-base-cased'''
												with self.assertLogs('''transformers'''		,     level='''WARNING'''   ) as cm:
																	BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(__A   )
																	self.assertTrue(
																	    cm.records[0].message.startswith(
																	        '''The tokenizer class you load from this checkpoint is not the same type as the class this function'''
																	        ''' is called from.'''   )   )











def      __A					(     _lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase ):

					'''simple docstring'''







					global f  # a global dp table for knapsack
					if f[i][j] < 0:
										if j < wt[i - 1]:
															_A								= mf_knapsack(i - 1					,			_lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase )
										else:
															_A								= max(
															    mf_knapsack(i - 1					,			_lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase )					,			mf_knapsack(i - 1					,			_lowercase					,			_lowercase					,			j - wt[i - 1] ) + val[i - 1]					,			)
										_A								= val
					return f[i][j]




def      __A					(     _lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase ):

					'''simple docstring'''







					_A								= [[0] * (w + 1) for _ in range(n + 1 )]

					for i in range(1					,			n + 1 ):
										for w_ in range(1					,			w + 1 ):
															if wt[i - 1] <= w_:
																				_A								= max(val[i - 1] + dp[i - 1][w_ - wt[i - 1]]					,			dp[i - 1][w_] )
															else:
																				_A								= dp[i - 1][w_]

					return dp[n][w_], dp




def      __A					(     _lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase ):

					'''simple docstring'''







					if not (isinstance(_lowercase					,			(list, tuple) ) and isinstance(_lowercase					,			(list, tuple) )):
										raise ValueError(
										    '''Both the weights and values vectors must be either lists or tuples''' )

					_A								= len(_lowercase )
					if num_items != len(_lowercase ):
										_A								= (
										    '''The number of weights must be the same as the number of values.\n'''
										    f"""But got {num_items} weights and {len(_lowercase )} values"""
										)
										raise ValueError(_lowercase )
					for i in range(_lowercase ):
										if not isinstance(wt[i]					,			_lowercase ):
															_A								= (
															    '''All weights must be integers but got weight of '''
															    f"""type {type(wt[i] )} at index {i}"""
															)
															raise TypeError(_lowercase )

					_A							,_A								= knapsack(_lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase )
					_A								= set()
					_construct_solution(_lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase )

					return optimal_val, example_optional_set




def      __A					(     _lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase					,			_lowercase ):

					'''simple docstring'''







					if i > 0 and j > 0:
										if dp[i - 1][j] == dp[i][j]:
															_construct_solution(_lowercase					,			_lowercase					,			i - 1					,			_lowercase					,			_lowercase )
										else:
															optimal_set.add(_lowercase )
															_construct_solution(_lowercase					,			_lowercase					,			i - 1					,			j - wt[i - 1]					,			_lowercase )


if __name__ == "__main__":
				__A      =				[3, 2, 4, 4]
				__A      =				[4, 3, 2, 3]
				__A      =				4
				__A      =				6
				__A      =				[[0] * (w + 1)] + [[0] + [-1] * (w + 1) for _ in range(n + 1)]
				__A ,  __A      =				knapsack(w, wt, val, n)
				print(optimal_solution)
				print(mf_knapsack(n, wt, val, w))  # switched the n and w

				# testing the dynamic programming problem with example
				# the optimal subset for the above example are items 3 and 4
				__A ,  __A      =				knapsack_with_example_solution(w, wt, val)
				assert optimal_solution == 8
				assert optimal_subset == {3, 4}
				print('optimal_value = ', optimal_solution)
				print('An optimal subset corresponding to the optimal value', optimal_subset)



