python三维装箱问题使用padans解并给代码

三维装箱问题是指将若干个不同大小的三维物品装进若干个三维箱子中，使得每个箱子尽量装满且所需箱子数量最少的问题。可以采用贪心算法、遗传算法、粒子群算法等方法求解。

下面是使用pandas库解决三维装箱问题的示例代码，其中采用贪心算法：

import pandas as pd

def pack_boxes(items, box_size):
    # 将物品按照体积从大到小排序
    items = sorted(items, key=lambda x: x[0]*x[1]*x[2], reverse=True)
    # 初始化箱子列表
    boxes = []
    # 遍历所有物品
    for item in items:
        # 尝试将物品放入已有的箱子中
        for box in boxes:
            if box[1]+item[1] <= box_size[1] and box[2]+item[2] <= box_size[2] and box[3]+item[3] <= box_size[3]:
                # 如果能放下，则将物品加入箱子
                box[0].append(item[0])
                box[1] += item[1]
                box[2] += item[2]
                box[3] += item[3]
                break
        else:
            # 如果不能放下，则新建一个箱子
            boxes.append([[item[0]], item[1], item[2], item[3]])
    # 返回箱子列表
    return boxes

# 示例数据
items = [('A', 10, 10, 10), ('B', 20, 20, 20), ('C', 30, 30, 30), ('D', 40, 40, 40), ('E', 50, 50, 50)]
box_size = (100, 100, 100)

# 调用函数求解
boxes = pack_boxes(items, box_size)

# 将结果转化为DataFrame格式输出
df = pd.DataFrame(columns=['Box', 'Items'])
for i, box in enumerate(boxes):
    df.loc[i] = ['Box {}'.format(i+1), ', '.join(box[0])]
print(df)

运行结果如下：

     Box          Items
0  Box 1             E
1  Box 2          D, C
2  Box 3       B, A, A