如何用Python实现高效的二维空间物品装箱（优化的二维装箱算法）？

在Python中，实现高效的二维空间物品装箱通常可以采用动态规划或者贪心算法相结合的方式。一种常见的方法是二分查找法结合回溯策略，也就是所谓的“最佳适应”(Best Fit)策略。以下是简单的步骤：

1. **初始化**：创建一个空箱子列表 `boxes` 和一个物品集合 `items`，其中每个物品都有宽度 `width` 和高度 `height`。

2. **排序**：对物品按照宽度从小到大进行排序，方便后续查找。

3. **装箱循环**：
- 对于每个未装箱的物品 `i`：
- 遍历已装满物品的箱子 `j`，从左到右，直到找到能放下当前物品的最大尺寸的箱子。
- 如果箱子 `j` 的剩余空间足够放下物品 `i`，则将物品放入并更新箱子的尺寸；否则继续下一个箱子。
- 使用二分查找法找到下一个大于等于物品 `i` 宽度的空位置，这样可以避免浪费空间。

4. **最优解**：最后得到的箱子列表即为最优装箱方案。

def fit_boxes(boxes, items):
    # ... (上述步骤)

    def binary_search(index, width):
        left, right = 0, len(items[index]) if index else boxes[-1].end - 1
        while left <= right:
            mid = (left + right) // 2
            if boxes[index][mid] >= width:
                right = mid - 1
            else:
                left = mid + 1
        return left

    for i in range(len(items)):
        item_width = items[i].width
        boxes.append(Box(end=binary_search(len(boxes), item_width)))

# 类定义
class Box:
    def __init__(self, start=0, end=None):
        self.start = start
        self.end = end

# 示例使用
boxes = []
items = [(5, 3), (6, 4), (3, 2)]  # 物品宽度x高度
fit_boxes(boxes, items)