装箱问题模拟法c++
时间: 2024-06-16 17:01:32 浏览: 19
在C++中,"装箱"和"拆箱"通常指的是将基本类型(如int、float等)的数据封装到对象中,以便于利用引用或指针进行操作。这个过程在涉及到模板元编程和类型别名时尤为常见。"装箱"是指将基本类型转换为对象,而"拆箱"则是相反,从对象恢复回基本类型。
**装箱**:
- 通过模板和类型别名(如`std::integral_constant`),可以创建一个只包含单个值的临时对象,使得原本不能直接赋值给变量的表达式可以通过这种方式实现。
- 例如,`std::integral_constant<int, 10>`创建了一个包含整数10的常量对象,实际上就是“装箱”。
**拆箱**:
- 当需要访问或操作这些基本类型的值时,可以使用成员操作符(如`.value()`)来获取原始值,这就是“拆箱”。
- 例如,`std::integral_constant<int, 10>::value`会返回10,实现了从对象中提取原始值的过程。
**装箱问题模拟法**:
这种方法在处理一些复杂场景时,比如需要对不同类型的值执行相同的操作,或者需要在编译期进行类型检查,可能会用到。比如模板方法设计模式中的策略模式,通过装箱来传递具体的算法实现。
**相关问题**:
1. C++中为什么要使用装箱和拆箱?
2. 装箱和拆箱在性能上有什么影响?
3. 何时会选择使用模板元编程而不是运行时的类型判断?
相关问题
三维装箱问题C++代码
下面是三维装箱问题的 C++ 代码示例:
```cpp
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;
const int N = 20;
int n, m;
int w[N], h[N], d[N];
int v[N], ans;
bool st[N];
void dfs(int u, int area, int depth) // u:当前选取的物品编号,area:当前底面积,depth:当前高度
{
if (depth + v[u] > ans) return; // 剪枝:如果当前已经选取的物品总高度 + 当前物品最大高度 > 目前最优解,直接返回
if (area >= ans) return; // 剪枝:如果当前底面积已经大于等于最优解,直接返回
if (u == n) { // 如果已经遍历完所有物品
ans = depth; // 更新最优解
return;
}
for (int i = 0; i < m; i++) {
if (st[i]) continue; // 如果已经选过,跳过
st[i] = true; // 标记已经选过
// 枚举当前物品的长、宽、高,计算底面积和体积
int nw = w[i], nh = h[i], nd = d[i];
if (nw > nh) swap(nw, nh);
if (nw > nd) swap(nw, nd);
if (nh > nd) swap(nh, nd);
for (int j = 0; j < 3; j++) {
int na = nw * nh, nv = nw * nh * nd; // 底面积和体积
dfs(u + 1, area + na, depth + nd); // 递归搜索
swap(nw, nh); // 枚举下一个方向
if (j == 2) break; // 枚举完三个方向,退出
swap(nw, nd);
}
st[i] = false; // 回溯
}
}
int main()
{
while (cin >> n, n) {
cin >> m;
for (int i = 0; i < n; i++) {
cin >> w[i] >> h[i] >> d[i];
v[i] = w[i] * h[i] * d[i]; // 计算体积
}
ans = 0x3f3f3f3f;
memset(st, false, sizeof st);
dfs(0, 0, 0); // 从第0个物品,底面积为0,高度为0开始搜索
if (ans == 0x3f3f3f3f) puts("0"); // 如果没有找到解,输出0
else printf("%d\n", ans);
}
return 0;
}
```
三维装箱问题是一个 NP 难问题,因此只能使用搜索算法来求解,这里使用了 DFS 来搜索所有可能的方案,并使用剪枝来优化搜索效率。
最优装载问题回溯法c++
以下是最优装载问题的回溯法C++代码实现:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int n; // 集装箱数量
int c; // 轮船载重量
vector<int> w; // 集装箱重量
vector<int> cw; // 当前载重量
vector<int> bestw; // 最优载重量
int r; // 剩余集装箱重量
void backtrack(int i) {
if (i > n) { // 到达叶节点
if (cw[n] > bestw[n]) { // 更新最优解
for (int j = 1; j <= n; j++) {
bestw[j] = cw[j];
}
}
return;
}
r -= w[i]; // 选择第i个集装箱
if (cw[i - 1] + w[i] <= c) { // 搜索左子树
cw[i] = cw[i - 1] + w[i];
backtrack(i + 1);
}
r += w[i]; // 不选第i个集装箱
if (cw[i - 1] + r > bestw[i - 1]) { // 搜索右子树
cw[i] = cw[i - 1];
backtrack(i + 1);
}
}
int main() {
cout << "请输入集装箱数量和轮船载重量:" << endl;
cin >> n >> c;
w.resize(n + 1);
cw.resize(n + 1);
bestw.resize(n + 1);
r = 0;
cout << "请输入每个集装箱的重量:" << endl;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
cin >> w[i];
r += w[i];
}
backtrack(1);
cout << "最优载重量为:" << bestw[n] << endl;
return 0;
}
```
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