尝试设计"逃离塔科夫"游戏背包自动整理算法，背包是矩形排列的x*y方格，每件物品会占用n*m大小矩形方格的空间，物品可以旋转90度，输入若干件物品每件要放入物品的大小和背包大小给出物品摆放位置和旋转角度，用Python3实现

为了设计一个模拟"逃离塔科夫"游戏背包整理算法，我们可以遵循以下步骤：

1. **初始化背包**:
创建一个二维数组 `itemSlots` 来表示背包的网格，其中每个元素代表一个格子。这个数组的大小应该与背包的尺寸（`tileSizeWidth * tileSizeHeight`）相对应。

2. **处理物品**:
- **添加物品**: 使用给定的 `PlaceItem` 函数[^1]，根据输入的物品大小 (`item.itemData.width`, `item.itemData.height`) 和格子坐标 `(posX, posY)` 来计算物品在网格上的精确位置。考虑物品可能旋转的情况，如果物品可以旋转，则存储其初始方向。

3. **判断空间占用**:
对于每个要放入的物品，检查它占用的 n*m 矩形方格是否超过背包的边界。可以使用嵌套循环遍历物品所在的格子，并比较它们的位置是否合法。

4. **物品放置策略**:
- 如果物品不能完全放入，尝试旋转并再次放置。这可以通过改变物品的方向，重新计算位置，并检查新的布局是否适合。
- 可以优先选择更小的旋转角度来最大化利用空间，比如先试90度，再试180度，直到找到可行的位置。

5. **物品交换和重叠**:
如果有物品重叠，可以尝试通过调整其他物品的位置来进行交换，直到找到合适的布局。这可能涉及到复杂的搜索算法如回溯法或贪心策略。

6. **优化排序**:
- 对于已放置的物品，可以根据其尺寸或重要性进行排序，以便更容易地调整布局。

7. **渲染更新**:
根据物品的新位置和旋转状态，更新屏幕上物品的显示，包括高亮显示当前选中的物品以及背景和占位的相应变换。

下面是一个简化版的伪代码示例：

class BackpackOrganizer:
    def __init__(self, item_slots, max_size):
        self.item_slots = item_slots
        self.max_size = max_size

    def place_item(self, item, position, rotation=0):
        if not self.is_position_valid(position, item.size):
            return False
        self.item_slots[position] = (item, rotation)
        self.update_grid_layout()
        return True

    def is_position_valid(self, position, item_size):
        x, y = position
        width, height = item_size
        return x < self.max_size[0] and y < self.max_size[1] and x + width <= self.max_size[0] and y + height <= self.max_size[1]

    def optimize_layout(self):
        pass  # 实现具体优化策略，如旋转尝试和交换

# 示例
organizer = BackpackOrganizer(itemSlots, (backpack_width, backpack_height))
items = [...]  # 输入的物品列表，包含大小和旋转信息
for item in items:
    position = find_best_fit_position(item.size)
    rotated = False
    while not organizer.place_item(item, position, rotated):
        rotated = True
        position = rotate_and_find_new_fit(item.size)