所有商品和箱子的高度都相同，商品规格1*1、2*2，3*3，4*4，5*5，6*6，所有的商品都要用6*6的箱子来装，已知各种商品的个数，问，最少需要多少个\n箱子

该问题的商品和箱子的高度都相同，商品规格为1*1、2*2、3*3、4*4、5*5、6*6，所有商品都要装在6*6的箱子里。已知各种商品的个数，问最少需要多少个箱子。

答案：需要的最少箱子数取决于最大的商品规格的个数。因为最大的商品规格为6*6，所以最少需要的箱子数为6*6的商品个数。如果还有其他商品，则这些商品也需要装在相应的6*6箱子里。因此，最终需要的箱子数应该为所有商品个数的和除以6*6个数所得的上整数。

相关问题

装载问题回溯法 java n=4, C1=10, C2=12, w={5, 2, 1, 3}

好的，我们可以使用回溯法来解决这个问题。首先，我们先定义一个变量来保存最大的载重量：

int maxLoad = 0;

然后，我们定义一个回溯函数来枚举所有的可能方案：

public void backtrack(int[] w, int n, int c1, int c2, int load) {
    if (n == 0) {  // 所有物品均已考虑完毕
        maxLoad = Math.max(maxLoad, load);  // 更新最大载重量
        return;
    }

    // 选择放入第一个集装箱
    if (c1 >= w[n - 1]) {
        backtrack(w, n - 1, c1 - w[n - 1], c2, load + w[n - 1]);
    }

    // 选择放入第二个集装箱
    if (c2 >= w[n - 1]) {
        backtrack(w, n - 1, c1, c2 - w[n - 1], load + w[n - 1]);
    }

    // 不放入任何一个集装箱
    backtrack(w, n - 1, c1, c2, load);
}

在回溯函数中，我们首先判断是否已经将所有的物品都考虑完毕，如果是，则更新最大载重量并返回。否则，我们有三种选择：

- 将当前物品放入第一个集装箱；
- 将当前物品放入第二个集装箱；
- 不放入任何一个集装箱。

然后，我们分别对这三种选择进行回溯，并更新载重量和箱子的容量。

最后，我们调用回溯函数并输出结果：

int n = 4;
int c1 = 10;
int c2 = 12;
int[] w = {5, 2, 1, 3};

backtrack(w, n, c1, c2, 0);
System.out.println("最大载重量为：" + maxLoad);

完整代码如下：

python绘制合适的三维装箱图形case（订单） l（长） w（宽） h（高） 1 170 110 27 1 210 200 30 2 105 105 100 2 135 110 110 3 208 140 18 3 90 90 75 4 115 65 35 5 250 190 53每个箱子不可以重叠

要绘制三维装箱图形，可以使用Python中的Matplotlib库和Mplot3d工具包。首先，需要将订单中的箱子按照一定的规则放置在一个三维空间中，然后使用Mplot3d工具包绘制出来。

以下是一个简单的Python代码示例，它使用贪心算法将箱子放入空间中，并使用Matplotlib和Mplot3d绘制了三维装箱图形：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 订单数据
order = [
    (1, 170, 110, 27),
    (1, 210, 200, 30),
    (2, 105, 105, 100),
    (2, 135, 110, 110),
    (3, 208, 140, 18),
    (3, 90, 90, 75),
    (4, 115, 65, 35),
    (5, 250, 190, 53)
]

# 按箱子体积从大到小排序
order.sort(key=lambda x: x[1]*x[2]*x[3], reverse=True)

# 初始化三维空间
space = np.zeros((300, 300, 300))

# 放置箱子
for item in order:
    l, w, h = item[1], item[2], item[3]
    for i in range(space.shape[0]-l):
        for j in range(space.shape[1]-w):
            for k in range(space.shape[2]-h):
                if np.sum(space[i:i+l, j:j+w, k:k+h]) == 0:
                    space[i:i+l, j:j+w, k:k+h] = item[0]
                    break
            else:
                continue
            break
        else:
            continue
        break

# 绘制三维装箱图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

for i in range(space.shape[0]):
    for j in range(space.shape[1]):
        for k in range(space.shape[2]):
            if space[i][j][k] != 0:
                ax.scatter(i, j, k, c='r', marker='o')

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

运行代码后，会生成一个三维图形窗口，其中每个红色点代表一个箱子的位置。可以通过旋转图形来查看不同角度的箱子布局情况。

注意，这里的算法只是一个简单的贪心算法，它可能无法得到最优的布局方案。在实际应用中，可能需要使用更加复杂的算法来得到更好的结果。