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,注意数据是double,每个盒子有ID

时间: 2023-12-18 22:02:05 浏览: 25
二维装箱问题是一个经典的组合优化问题,它可以被描述为:有一些矩形需要放入一些大矩形中,如何将它们放置使得物品利用率最高(即占用空间最小)。 而对于本题,箱子可以旋转,因此需要考虑两种情况:箱子不旋转和箱子旋转90度。 一种常见的解决方案是使用贪心算法。具体步骤如下: 1. 将所有箱子按照面积从大到小排序 2. 从大到小遍历每个箱子,依次将其放入最合适的位置 3. 对于每个箱子,先尝试不旋转,如果放不下再尝试旋转。如果还是放不下,则将其放入新的一行或一列 4. 重复以上步骤直到所有箱子都被放置 对于每个箱子,我们需要记录以下信息:位置(左上角坐标)、是否旋转、箱子ID。 以下是一个可能的实现: ```c++ #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <cmath> using namespace std; struct Box { int id; double w; double h; double area; bool rotate; double x; double y; Box(int _id, double _w, double _h): id(_id), w(_w), h(_h) { area = w * h; rotate = false; x = 0; y = 0; } }; bool compare(const Box& a, const Box& b) { return a.area > b.area; } void pack(vector<Box>& boxes, double container_w, double container_h) { double x = 0; double y = 0; double row_h = 0; double col_w = 0; for (auto& box : boxes) { if (!box.rotate && box.w <= container_w - col_w) { // 不旋转,放在当前行 box.x = x + col_w; box.y = y + row_h; col_w += box.w; row_h = max(row_h, box.h); } else if (box.h <= container_h - row_h) { // 旋转,放在当前列 box.rotate = true; box.x = x + col_w; box.y = y + row_h; col_w = box.w; row_h += box.h; } else if (!box.rotate && box.h <= container_w - col_w) { // 不旋转,放在新的一列 box.x = x + col_w; box.y = y; col_w += box.w; row_h = box.h; } else if (box.w <= container_h - row_h) { // 旋转,放在新的一行 box.rotate = true; box.x = x; box.y = y + row_h; col_w = box.w; row_h += box.h; } else { // 放不下,新起一行或一列 if (container_w - col_w < container_h - row_h) { // 新起一列 x += col_w; col_w = box.w; row_h = box.h; box.x = x; box.y = y; } else { // 新起一行 y += row_h; row_h = box.h; col_w = box.w; box.x = x; box.y = y; } } } } int main() { vector<Box> boxes{ Box(1, 4.2, 3.1), Box(2, 2.7, 5.8), Box(3, 3.1, 4.2), Box(4, 5.8, 2.7) }; double container_w = 10; double container_h = 10; sort(boxes.begin(), boxes.end(), compare); pack(boxes, container_w, container_h); for (auto& box : boxes) { cout << "Box " << box.id << ":\n" << "\tWidth: " << box.w << ", Height: " << box.h << "\n" << "\tPosition: (" << box.x << ", " << box.y << ")\n" << "\tRotate: " << (box.rotate ? "true" : "false") << endl; } return 0; } ``` 以上代码使用了C++11中的auto关键字、lambda表达式等特性,如果不熟悉可以自行查阅相关文档。

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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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