C++按矩形2d最小面积二叉树装箱,箱子数据double型,包含ID,长宽,箱子允许旋转 ,并且返回盒子的摆放位置,代码

时间: 2023-10-11 16:11:31 浏览: 36
下面是一个基于贪心算法的C++代码实现,用于按矩形2d最小面积二叉树装箱: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <cmath> using namespace std; // 定义矩形结构体,包含ID、长和宽 struct Rect { int id; double w, h; bool rotated; // 是否旋转 }; // 定义箱子结构体,包含ID、长和宽 struct Box { int id; double w, h; double x, y; // 箱子的左下角坐标 }; // 计算矩形的面积 double area(Rect r) { return r.w * r.h; } // 比较两个矩形的面积大小 bool cmp(Rect a, Rect b) { return area(a) > area(b); } // 计算两个矩形的最小距离 double dist(Rect a, Rect b) { double dist_x = (a.w + b.w) / 2.0; double dist_y = (a.h + b.h) / 2.0; return sqrt(dist_x * dist_x + dist_y * dist_y); } // 计算矩形的旋转后的长和宽 void rotate(Rect& r) { swap(r.w, r.h); r.rotated = !r.rotated; } // 计算矩形的旋转后的面积 double rotated_area(Rect r) { if (r.rotated) { return r.h * r.w; } else { return area(r); } } // 递归函数,用于将矩形放入箱子中 void pack(vector<Rect>& rects, vector<Box>& boxes) { // 如果没有矩形需要被装箱,则递归结束 if (rects.empty()) { return; } // 排序矩形,按面积从大到小排序 sort(rects.begin(), rects.end(), cmp); // 取出最大的矩形 Rect largest = rects[0]; rects.erase(rects.begin()); // 创建一个新的箱子 Box box = {boxes.size() + 1, largest.w, largest.h, 0.0, 0.0}; // 遍历已有的箱子,找到最优的位置放置矩形 double min_dist = numeric_limits<double>::max(); for (Box& b : boxes) { // 如果箱子已经满了,则跳过 if (b.w == 0 || b.h == 0) { continue; } // 计算矩形和箱子之间的距离 double d = dist(largest, {0, b.w, b.h, b.x, b.y}); // 如果距离小于当前最小距离,则更新最优位置 if (d < min_dist) { min_dist = d; box.x = b.x; box.y = b.y; // 如果矩形需要旋转,则在最优位置旋转矩形 if (largest.rotated) { rotate(largest); } // 如果矩形的长度大于箱子的长度,则将箱子进行旋转 if (largest.w > b.w) { swap(b.w, b.h); } } } // 将矩形放入最优位置的箱子中 boxes.push_back(box); // 递归处理剩余的矩形 pack(rects, boxes); } int main() { // 创建矩形列表 vector<Rect> rects = { {1, 3.0, 2.0, false}, {2, 4.0, 1.0, false}, {3, 2.0, 3.0, false}, {4, 5.0, 4.0, false}, {5, 1.0, 6.0, false} }; // 创建箱子列表 vector<Box> boxes; // 装箱 pack(rects, boxes); // 输出箱子列表 for (Box b : boxes) { cout << "Box " << b.id << ": (" << b.x << ", " << b.y << ")\n"; } return 0; } ``` 在上面的代码中,我们首先定义了矩形和箱子的结构体,并且实现了一些用于计算矩形面积、矩形旋转、矩形间距离等工具函数。然后,我们使用一个递归函数来将矩形放入箱子中。在递归函数中,我们将矩形按面积从大到小排序,然后遍历已有的箱子,找到最优的位置放置矩形,并将矩形放入箱子中。最后,我们输出箱子列表,其中包含每个箱子的左下角坐标。

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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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