一维装箱问题的多种解法(含源码)

最新推荐文章于 2025-03-12 16:31:14 发布
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文章标签： 算法
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本文探讨了一维装箱问题的多种解决方案，包括普通算法如First-fit、Best-fit、Worst-fit及其变种，以及动态规划和元启发式算法如模拟退火、禁忌搜索和遗传算法。分析了不同算法的空间利用率和适用场景，指出Best-fit并非最优解，而Worst-fit在某些情况下表现良好。最后，作者反思了升序排序的不足，强调在解决这类问题时需要深入理解问题本质。

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源码网址
普通算法(ascend算法一般不常用，原因见下写在前面)

  • First-fit、First-fit-descend、First-fit-ascend
  • Best-fit、Best-fit-descend、Best-fit-ascend
  • Worst-fit、Worst -fit-descend、Worst -fit-ascend
  • Next-fit、Next -fit-descend、Next -fit-ascend
  • DP

元启发式算法

写在前面
descend/ascend就是对应先把物品进行降序/升序的排序再进行装箱，下文不再赘述。

其中ascend有个优点是下一个物品不需要遍历每个箱子，只需要检查存放上一个物品的箱子是否有足够的空间（之前的箱子连上一个较小的物品都放不下，所以不用考虑）即可，这样执行效率会比较高，但是结果出来发现需要的箱子较多，经过测试思考后发现descend算法是后面的物品有更高的概

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