给我写出二维装箱问题的python解决算法

二维装箱问题，也称为“最大面积矩形堆叠”或“最优二维物品排列”，是一个经典的计算机科学问题，目标是在给定的一组二维长方形中找到最大的面积组合，使得它们能够完全堆叠在一起而不会超出容器的边界。Python的一个解决方案可以利用动态规划或者迭代的方式来寻找最佳解。

下面是一个简单的动态规划算法示例：

def max_area_of_rectangles(rectangles, width):
    dp = [0] * (width + 1)
    
    for rect in rectangles:
        for w in range(width, rect[0][0], -1):  # 从最大宽度开始尝试放矩形
            if w >= rect[0][0]:  # 如果宽度足够放下矩形
                dp[w] = max(dp[w], dp[w - rect[0][0]] + rect[0][1])  # 更新最大面积

    return max(dp)

# 示例数据
rectangles = [[3, 4], [3, 5], [2, 6], [2, 5]]
container_width = 8
max_area = max_area_of_rectangles(rectangles, container_width)
print(f"最大堆叠面积是: {max_area}")