C++按矩形2d最小面积装箱,箱子数据保护ID,double长宽,箱子允许旋转 ,并且返回盒子的摆放位置,代码

时间: 2023-10-14 13:04:15 浏览: 28
以下是一个简单的C++程序实现按矩形2D最小面积装箱的功能,包括箱子数据保护ID,双重长宽,允许旋转,并返回盒子的摆放位置。 ```c++ #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; // 定义矩形 struct Rect { int id; double width; double height; double area; bool rotate; double x, y, w, h; }; // 比较函数,按照面积从大到小排序 bool cmp(Rect a, Rect b) { return a.area > b.area; } // 矩形装箱函数 vector<Rect> pack(vector<Rect>& rects, double containerWidth, double containerHeight) { vector<Rect> res; double x = 0, y = 0, w = 0, h = 0; for (int i = 0; i < rects.size(); ++i) { // 尝试放置矩形 if (w + rects[i].width <= containerWidth && h + rects[i].height <= containerHeight) { rects[i].x = x; rects[i].y = y; rects[i].w = rects[i].rotate ? rects[i].height : rects[i].width; rects[i].h = rects[i].rotate ? rects[i].width : rects[i].height; res.push_back(rects[i]); x += rects[i].w; w += rects[i].w; h = max(h, rects[i].h); } else if (w + rects[i].height <= containerWidth && h + rects[i].width <= containerHeight) { rects[i].rotate = true; rects[i].x = x; rects[i].y = y; rects[i].w = rects[i].rotate ? rects[i].height : rects[i].width; rects[i].h = rects[i].rotate ? rects[i].width : rects[i].height; res.push_back(rects[i]); x += rects[i].w; w += rects[i].w; h = max(h, rects[i].h); } else { // 换行 x = 0; w = 0; y += h; h = 0; --i; } } return res; } int main() { // 初始化矩形 vector<Rect> rects{{1, 2, 3, 6, false, 0, 0, 0, 0}, {2, 3, 4, 12, false, 0, 0, 0, 0}, {3, 4, 5, 20, false, 0, 0, 0, 0}, {4, 5, 6, 30, false, 0, 0, 0, 0}, {5, 6, 7, 42, false, 0, 0, 0, 0}, {6, 7, 8, 56, false, 0, 0, 0, 0}, {7, 8, 9, 72, false, 0, 0, 0, 0}, {8, 9, 10, 90, false, 0, 0, 0, 0}}; // 按照面积从大到小排序 sort(rects.begin(), rects.end(), cmp); // 装箱 vector<Rect> res = pack(rects, 20, 30); // 输出结果 for (auto& r : res) { cout << "id: " << r.id << ", (" << r.x << ", " << r.y << "), w: " << r.w << ", h: " << r.h << endl; } return 0; } ``` 该程序首先定义了一个矩形结构体`Rect`,其中包含矩形的ID、长、宽、面积、是否允许旋转以及矩形在容器中的坐标和长宽。然后定义了一个比较函数`cmp`,用于按照面积从大到小排序。接着定义了一个矩形装箱函数`pack`,该函数接受需要装箱的矩形集合、容器的长和宽,返回装箱后的矩形集合。 在装箱函数中,首先将矩形按照面积从大到小排序,然后遍历每个矩形,尝试将其放置在容器中。如果当前行还有足够的宽度容纳该矩形,则将其放置在当前行,否则换行将该矩形放置在下一行。如果该矩形允许旋转,并且将其旋转后可以放置在当前行,则将其旋转后放置在当前行。 最后,在主函数中初始化矩形,按照面积从大到小排序,调用装箱函数进行装箱,输出结果。 请注意,此代码仅提供参考。在实际应用中,可能需要进行更多的错误处理和优化。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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