三维装箱代码

三维装箱问题是一个NP难问题，没有一种通用的高效算法可以解决。但是可以使用启发式算法或近似算法来解决。

以下是一个简单的启发式算法的伪代码：

1. 初始化一个空的容器列表
2. 将所有物品按照体积从大到小排序
3. 对于每个物品：
a. 遍历所有容器，找到能够放下该物品的最小容器
b. 如果找到了，将该物品放入该容器中
c. 如果没有找到，创建一个新的容器，并将该物品放入其中
4. 输出容器列表

具体实现可以参考以下的Python代码实现：

class Box:
    def __init__(self, width, height, depth):
        self.width = width
        self.height = height
        self.depth = depth
        self.items = []

    def add_item(self, item):
        self.items.append(item)

    def get_volume(self):
        return self.width * self.height * self.depth

class Item:
    def __init__(self, id, width, height, depth):
        self.id = id
        self.width = width
        self.height = height
        self.depth = depth
        self.volume = width * height * depth

def pack_items(items):
    boxes = []
    items.sort(key=lambda x: x.volume, reverse=True)
    for item in items:
        fit_box = None
        for box in boxes:
            if box.width >= item.width and box.height >= item.height and box.depth >= item.depth:
                if fit_box is None or box.get_volume() < fit_box.get_volume():
                    fit_box = box
        if fit_box is None:
            fit_box = Box(item.width, item.height, item.depth)
            boxes.append(fit_box)
        fit_box.add_item(item)
    return boxes

# Example usage
items = [
    Item(1, 20, 30, 40),
    Item(2, 15, 25, 35),
    Item(3, 10, 20, 30),
    Item(4, 5, 10, 15)
]

boxes = pack_items(items)

for i, box in enumerate(boxes):
    print(f"Box {i+1}:")
    for item in box.items:
        print(f"  Item {item.id}: ({item.width}, {item.height}, {item.depth})")

这段代码使用了一个简单的贪心算法，将物品按照体积从大到小排序，然后将每个物品放入能够放得下该物品的最小容器中。这种方法在一些情况下可能会产生不理想的结果，但是在许多实际应用中已经被证明是有效的。