设有体积分别为 的n种物品要装入容量为c的箱子里。不同的装箱方案所需的箱子数可能不同。装箱问题要求找出一种装完这n种物品所需的箱子数最少的装箱方案。装箱问题的近似算法Best Fit 的基本思想是，n种物品依次装箱，将物品i装入箱子j应满足 = ，即选取第j号箱子，使得装入物品i后所留空隙最小。其中 表示已装入第k号箱子的物品的体积。java

以下是装箱问题的Best Fit算法的Java实现：

import java.util.Arrays;

public class BestFit {
    public static int bestFit(int[] items, int capacity) {
        int n = items.length;
        int[] bins = new int[n]; // 用来记录每个物品所装的箱子编号
        int[] freeSpace = new int[n]; // 用来记录每个箱子的剩余空间
        Arrays.fill(bins, -1); // 初始时每个物品都没有被装箱
        int numBins = 0; // 记录已经使用的箱子数
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int minSpace = capacity + 1;
            int bestBin = -1;
            // 遍历每个箱子，找到剩余空间最小的箱子
            for (int j = 0; j < numBins; j++) {
                if (freeSpace[j] >= items[i] && freeSpace[j] - items[i] < minSpace) {
                    bestBin = j;
                    minSpace = freeSpace[j] - items[i];
                }
            }
            if (bestBin == -1) {
                // 没有找到合适的箱子，需要新开一个箱子
                bins[i] = numBins;
                freeSpace[numBins] = capacity - items[i];
                numBins++;
            } else {
                // 找到了合适的箱子，将物品i装入该箱子
                bins[i] = bestBin;
                freeSpace[bestBin] -= items[i];
            }
        }
        return numBins;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] items = {3, 6, 2, 4, 1};
        int capacity = 7;
        int numBins = bestFit(items, capacity);
        System.out.println("Number of bins used: " + numBins);
    }
}

在上面的代码中，我们定义了一个 `bestFit` 函数来实现Best Fit算法。该函数接受两个参数：一个整数数组 `items` 表示每个物品的体积，一个整数 `capacity` 表示箱子的容量。函数返回一个整数，表示装完所有物品所需的箱子数。

函数中首先创建了两个长度为 `n` 的数组 `bins` 和 `freeSpace`，分别用来记录每个物品所装的箱子编号和每个箱子的剩余空间。初始时，每个物品都没有被装箱，因此 `bins` 数组中的所有元素均为 -1。

接下来，函数使用一个循环遍历每个物品，对于每个物品，都要找到一个剩余空间最小的箱子来装入该物品。如果找不到合适的箱子，则需要新开一个箱子，并将该物品装入新的箱子中。

函数最后返回已使用的箱子数 `numBins`。

在 `main` 函数中，我们定义了一个长度为5的整数数组 `items` 和一个整数 `capacity`，并调用 `bestFit` 函数来计算所需的箱子数。程序输出结果为：

Number of bins used: 3

这表明，使用Best Fit算法可以将5个物品装入3个箱子中。