装载问题java

装载问题（Loading）指的是将若干个货物装到若干个集装箱中，要求每个集装箱中的货物重量不能超过集装箱的最大载重量，并且需要尽可能地利用集装箱，使得所使用的集装箱数量最少。

这是一个 NP 难问题，可以使用贪心算法、动态规划等算法求解。其中贪心算法是在每一步选择当前最优解，期望通过局部最优解达到全局最优解。而动态规划则是将问题分解成子问题，通过求解子问题的最优解，来求解原问题的最优解。

以下是一个使用贪心算法求解装载问题的伪代码：

1. 将货物按重量从大到小排序
2. 初始化集装箱数量为 0
3. 初始化当前集装箱中的重量为 0
4. 遍历每个货物：
   1. 如果当前集装箱中的重量加上该货物的重量不超过集装箱的最大载重量，则将该货物放入当前集装箱中
   2. 否则，将当前集装箱放入集装箱列表中，新建一个集装箱，并将该货物放入其中
5. 如果当前集装箱不为空，则将其放入集装箱列表中
6. 返回集装箱列表的长度

以上伪代码中的排序算法可以使用快速排序等高效的排序算法。

相关问题

装载问题java_回溯法最优装载问题（java）

最优装载问题是经典的背包问题，可以使用回溯法求解。具体步骤如下：

1. 定义一个数组记录货物的重量和当前已装载的重量；
2. 定义一个变量记录当前最优解；
3. 定义一个回溯函数backtrack，用来递归搜索所有可能的装载方案；
4. 在回溯函数中，遍历所有货物，如果该货物未被装载且装载该货物不会超过最大载重，则装载该货物并更新当前已装载重量；
5. 如果当前已装载重量大于当前最优解，则更新当前最优解；
6. 回溯函数返回后，将当前货物的状态恢复为未装载状态，以便搜索下一个方案。

下面是Java代码实现：

public class OptimalLoad {
    private int[] goods; // 货物重量数组
    private int maxLoad; // 最大载重
    private int curLoad; // 当前已装载重量
    private int bestLoad; // 当前最优解

    public OptimalLoad(int[] goods, int maxLoad) {
        this.goods = goods;
        this.maxLoad = maxLoad;
        this.curLoad = 0;
        this.bestLoad = 0;
    }

    public int backtrack(int start) {
        if (start == goods.length) {
            if (curLoad > bestLoad) {
                bestLoad = curLoad;
            }
            return bestLoad;
        }

        if (curLoad + goods[start] <= maxLoad) {
            curLoad += goods[start];
            backtrack(start + 1);
            curLoad -= goods[start];
        }

        backtrack(start + 1);

        return bestLoad;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] goods = {2, 2, 4, 6, 3};
        int maxLoad = 9;
        OptimalLoad optimalLoad = new OptimalLoad(goods, maxLoad);
        int bestLoad = optimalLoad.backtrack(0);
        System.out.println(bestLoad);
    }
}

这里给出一个例子：有5个货物，重量分别为2, 2, 4, 6, 3，最大载重为9，求最优装载方案。运行上述代码，会输出最优装载重量为9。

回溯算法装载问题java

装载问题是一种经典的组合优化问题，回溯算法是解决该问题的一种常用方法。下面是回溯算法解决装载问题的Java实现：

import java.util.Scanner;

public class LoadingProblem {
    private static int n; // 货物数量
    private static int c; // 载重量
    private static int[] w; // 货物重量数组
    private static int cw; // 当前载重量
    private static int bestw; // 最优载重量
    private static int r; // 剩余货物重量

    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.print("请输入货物数量：");
        n = scanner.nextInt();
        System.out.print("请输入载重量：");
        c = scanner.nextInt();
        w = new int[n];
        System.out.println("请输入每个货物的重量：");
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            w[i] = scanner.nextInt();
        }
        scanner.close();

        cw = 0;
        bestw = 0;
        r = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            r += w[i];
        }

        backTrack(0);

        System.out.println("最优载重量为：" + bestw);
    }

    /**
     * 回溯算法求解装载问题
     * 
     * @param i 当前考虑的货物编号
     */
    private static void backTrack(int i) {
        if (i >= n) { // 已经考虑完所有货物
            if (cw > bestw) {
                bestw = cw;
            }
            return;
        }
        r -= w[i]; // 选择当前货物
        if (cw + w[i] <= c) { // 可行性剪枝
            cw += w[i];
            backTrack(i + 1);
            cw -= w[i];
        }
        if (cw + r > bestw) { // 限界剪枝
            backTrack(i + 1);
        }
        r += w[i]; // 不选择当前货物
    }
}