C++二维装箱算法,箱子可以旋转,返回每个箱子的位置和是否旋转

时间: 2023-12-17 09:05:12 浏览: 44
C++二维装箱问题,是一个经典的NP完全问题,因此不存在多项式时间复杂度的解法。不过,我们可以使用启发式算法来求解近似解。以下是一种可以实现箱子旋转的启发式算法: 1. 将箱子按照面积从大到小排序。 2. 初始化第一个箱子的位置为(0,0),不旋转。将第一个箱子放入最小的可行矩形中。 3. 对于每个待放置的箱子,依次尝试以下策略,并选择最优的策略: a. 不旋转,尝试将箱子放入已有箱子组成的最小可行矩形中,使得剩余空间最小。 b. 顺时针旋转90度,尝试将箱子放入已有箱子组成的最小可行矩形中,使得剩余空间最小。 c. 逆时针旋转90度,尝试将箱子放入已有箱子组成的最小可行矩形中,使得剩余空间最小。 d. 在已有箱子组成的最小可行矩形右侧添加一个新的列,尝试将箱子放入其中,使得剩余空间最小。 e. 在已有箱子组成的最小可行矩形下方添加一个新的行,尝试将箱子放入其中,使得剩余空间最小。 4. 如果所有的箱子都已经放置完毕,则算法结束。否则,返回无解。 具体实现中,我们可以使用二维数组来表示已有箱子组成的矩形,使用vector来保存待放置的箱子,每个箱子可以表示为一个结构体,其中包含长、宽、面积等信息。在尝试放置箱子时,可以使用贪心策略,从左到右、从上到下依次尝试放置每个箱子。同时,为了减小剩余空间,可以使用一些启发式方法,例如尽量将箱子放在右下角、尽量使用已有空间等。最后,算法返回每个箱子的位置和是否旋转的信息。 以下是示例程序,仅供参考: ```c++ #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; // 箱子结构体 struct Box { int id; // 箱子编号 int w, h, area; // 箱子长、宽、面积 int x, y; // 箱子左下角坐标 bool rotated; // 箱子是否旋转 Box(int id, int w, int h): id(id), w(w), h(h), area(w * h), x(-1), y(-1), rotated(false) {} }; // 比较函数,按照面积从大到小排序 bool cmp(const Box& b1, const Box& b2) { return b1.area > b2.area; } // 二维装箱算法 bool pack(vector<Box>& boxes, int bin_w, int bin_h) { // 按照面积从大到小排序 sort(boxes.begin(), boxes.end(), cmp); // 二维数组,表示已有箱子组成的矩形 int** map = new int*[bin_h]; for (int i = 0; i < bin_h; i++) { map[i] = new int[bin_w]; for (int j = 0; j < bin_w; j++) { map[i][j] = 0; } } // 依次放置每个箱子 for (int i = 0; i < boxes.size(); i++) { bool ok = false; // 不旋转 if (!boxes[i].rotated) { for (int y = 0; y <= bin_h - boxes[i].h && !ok; y++) { for (int x = 0; x <= bin_w - boxes[i].w && !ok; x++) { bool can_place = true; for (int j = 0; j < boxes[i].h && can_place; j++) { for (int k = 0; k < boxes[i].w && can_place; k++) { if (map[y+j][x+k] != 0) { can_place = false; } } } if (can_place) { boxes[i].x = x; boxes[i].y = y; ok = true; for (int j = 0; j < boxes[i].h; j++) { for (int k = 0; k < boxes[i].w; k++) { map[y+j][x+k] = boxes[i].id; } } } } } } // 顺时针旋转90度 if (!ok) { swap(boxes[i].w, boxes[i].h); boxes[i].rotated = true; for (int y = 0; y <= bin_h - boxes[i].h && !ok; y++) { for (int x = 0; x <= bin_w - boxes[i].w && !ok; x++) { bool can_place = true; for (int j = 0; j < boxes[i].h && can_place; j++) { for (int k = 0; k < boxes[i].w && can_place; k++) { if (map[y+j][x+k] != 0) { can_place = false; } } } if (can_place) { boxes[i].x = x; boxes[i].y = y; ok = true; for (int j = 0; j < boxes[i].h; j++) { for (int k = 0; k < boxes[i].w; k++) { map[y+j][x+k] = boxes[i].id; } } } } } } // 逆时针旋转90度 if (!ok) { swap(boxes[i].w, boxes[i].h); boxes[i].rotated = true; for (int y = 0; y <= bin_h - boxes[i].h && !ok; y++) { for (int x = 0; x <= bin_w - boxes[i].w && !ok; x++) { bool can_place = true; for (int j = 0; j < boxes[i].h && can_place; j++) { for (int k = 0; k < boxes[i].w && can_place; k++) { if (map[y+j][x+k] != 0) { can_place = false; } } } if (can_place) { boxes[i].x = x; boxes[i].y = y; ok = true; for (int j = 0; j < boxes[i].h; j++) { for (int k = 0; k < boxes[i].w; k++) { map[y+j][x+k] = boxes[i].id; } } } } } } // 在右侧添加新列 if (!ok) { int new_col_x = bin_w; for (int y = 0; y <= bin_h - boxes[i].h && !ok; y++) { bool can_place = true; for (int j = 0; j < boxes[i].h && can_place; j++) { if (map[y+j][new_col_x] != 0) { can_place = false; } } if (can_place) { boxes[i].x = new_col_x; boxes[i].y = y; ok = true; for (int j = 0; j < boxes[i].h; j++) { map[y+j][new_col_x] = boxes[i].id; } } } if (ok) { bin_w++; } } // 在下方添加新行 if (!ok) { int new_row_y = bin_h; for (int x = 0; x <= bin_w - boxes[i].w && !ok; x++) { bool can_place = true; for (int k = 0; k < boxes[i].w && can_place; k++) { if (map[new_row_y][x+k] != 0) { can_place = false; } } if (can_place) { boxes[i].x = x; boxes[i].y = new_row_y; ok = true; for (int k = 0; k < boxes[i].w; k++) { map[new_row_y][x+k] = boxes[i].id; } } } if (ok) { bin_h++; } } // 如果无法放置,则返回无解 if (!ok) { return false; } } // 释放内存 for (int i = 0; i < bin_h; i++) { delete[] map[i]; } delete[] map; // 返回每个箱子的位置和是否旋转的信息 for (int i = 0; i < boxes.size(); i++) { cout << "Box " << boxes[i].id << ": (" << boxes[i].x << "," << boxes[i].y << "), rotated=" << boxes[i].rotated << endl; } return true; } int main() { // 测试数据 vector<Box> boxes; boxes.push_back(Box(1, 3, 2)); boxes.push_back(Box(2, 2, 4)); boxes.push_back(Box(3, 4, 3)); boxes.push_back(Box(4, 1, 1)); boxes.push_back(Box(5, 3, 3)); boxes.push_back(Box(6, 2, 2)); pack(boxes, 10, 10); } ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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