js用分治法或类似MIP的轻量算法实现插入不同宽高图片后重新布局，使得图片间距较小且最终面积较小

在JavaScript中，使用分治法（Divide and Conquer）来解决这种图片布局问题可能不太直接，因为分治通常用于处理可以分解成独立子问题的问题，如排序或搜索。然而，我们可以采用动态规划（Dynamic Programming，类似于MIP Mixed Integer Programming的线性优化版本）来优化图片的布局。这个过程可以用以下几个步骤描述：

1. **状态定义**：将问题划分为子问题，比如每个子问题是给定一组图片，找到最佳的布局以最小化总面积。状态可以表示为一个二维数组，其中每个元素代表一张图片及其位置。

2. **递归子问题**：对于每个子问题，可以尝试所有可能的位置组合，计算出每个布局下剩余区域的大小和总图片面积。

3. **最优决策**：在每个子问题上应用贪心策略，例如选择能使间距最小的布局，或者通过线性规划模型（例如约束满足编程或整数规划）寻找全局最优解。

4. **合并结果**：对所有的子问题求解后，将局部最优解组合起来，形成整体的最佳布局。

5. **剪枝优化**：为了减少计算量，可以在合适的地方停止递归，比如当子问题的图片数量少到一定程度，或者布局效果不再显著改进。

// 示例函数，仅作示意
function optimizeLayout(images, maxWidth, maxHeight) {
  // ...此处编写分治、动态规划或线性规划代码...
}

// 使用示例
let images = [{width: 100, height: 200}, {width: 80, height: 150}, ...];
let optimalLayout = optimizeLayout(images, maxWidth, maxHeight);