装箱问题的启发式算法代码

装箱问题是一种经典问题，它是NP-hard问题。在实际应用中，我们通常采用启发式算法来解决它。以下是一种基于首次适应法的启发式算法的伪代码：

1. 初始化：将n个物品按照非递增的顺序排列，初始化m个空箱子；
2. for i in range(n):
       for j in range(m):
             if 物品i可以放入箱子j中:
                   将物品i放入箱子j中；
                   break;
       else:
             新建一个箱子，将物品i放入其中；
3. 输出结果。

在以上算法中，我们首先将物品按照非递增的顺序排列，这样可以保证大的物品先被放入箱子中，从而减少剩余空间的浪费。然后我们遍历所有物品，尝试将其放入已有的箱子中。如果能够放下，则将其放入该箱子中，否则我们新建一个箱子，并将该物品放入其中。最后输出所有箱子的数量即可。

需要注意的是，这里的物品可以是任何东西，它们的大小、形状、数量等都可能不同，因此需要根据实际情况对算法进行适当调整。

希望这份伪代码可以帮助你解决装箱问题！