装箱问题python

装箱问题是指将一系列不同大小的物品放入一个或多个箱子中，使得箱子的利用率最大化。在给定的算法实现中，使用了BL（bottom-up left-justified）法来解决二维装箱问题\[1\]。该算法的思想是，首先将选中的物体放在箱子的右上角，然后尽量向下向左作连续移动，直到不能移动为止。

具体实现中，首先随机生成了一定数量的物品，每个物品有不同的宽度和高度。然后，通过随机打乱物品的顺序，按照顺序将物品放入箱子中。在放入物品之前，会检查该物品与已经放入箱子中的物品是否重叠。如果不重叠，则将物品放入箱子中，并更新物品的位置。最后，记录下每个物品被放入的箱子编号和位置。

另外，还提到了另一种解决装箱问题的方法，即使用0-1背包问题的思路来实现。该方法通过递归的方式，考虑每个物品放入或不放入箱子的情况，选择剩余空间最小的方案\[2\]。

总结来说，装箱问题可以通过不同的算法来解决，其中BL法是一种常用的方法。在给定的算法实现中，通过随机生成物品并按照一定规则放入箱子中，来达到最大化利用率的目标\[1\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Python】实现二维装箱Bottom-Left算法及用人工蜂群算法改进](https://blog.csdn.net/weixin_43935696/article/details/124007405)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【简单动态规划】装箱问题（Python实现）](https://blog.csdn.net/Z_Kesackes/article/details/104609722)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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