装箱问题的次优配合启发式算法伪代码

装箱问题是组合优化领域的一个经典问题，涉及将物品（通常有大小限制）放入有限数量的容器中，以达到最小化总成本的目标。次优配合启发式算法是一种解决这类问题的近似策略，它并不保证找到全局最优解，但可以快速给出可行解。下面是一个简单的次优配合启发式算法的伪代码：

function SuboptimalPairingHeuristic(items, containers):
    sort(items, by_size) // 按照大小对物品进行排序
    sorted_containers = sort(containers, by_capacity) // 对容器按容量排序

    result = [] // 初始化空的结果列表
    for item in items:
        best_container = None
        min_cost = float('inf') # 设置初始最小成本为正无穷

        for container in sorted_containers:
            if can_fit(item, container) and cost(item, container) < min_cost:
                best_container = container
                min_cost = cost(item, container)

        result.append((item, best_container)) // 将物品与容器配对
        remove_used_container(sorted_containers, best_container) // 更新可用容器

    return result

function can_fit(item, container):
    return container.capacity >= item.size

function cost(item, container):
    # 返回将item放入container的成本计算函数

function remove_used_container(containers, used_container):
    # 从containers中移除已使用的容器