我正在尝试解决将对象堆叠成最方便邮资的尺寸的问题。物体的大小和形状会有所不同。所有物体的长度、宽度和高度都是已知的。
例如，客户可以订购（长 x 宽 x 高）200x100x10cm 的物体（宽、长和扁）以及 2 个 50x50x50cm 的物体（立方体）。如果我要打包这个，我会将扁平的宽物体放在底部，将 2 个立方体放在顶部，并排放置。
有人有或知道对此有合理有效的算法解决方案吗？甚至是我应该考虑解决这个问题的方法。我整个星期都在编码，已经很晚了，我的大脑被炸了。我还没有绝望，但我只想明天休息一天。
我设想的方式是创建一个表示 3d 空间的数组，每个数组元素代表该空间中的 1 平方/厘米。3d 空间长度和宽度将基于最长的对象和最宽的对象。然后你只需从最大的物体到最小的物体，找到足够的“洞”并在你走的时候把它们填满。
虽然我确信会有一个数学公式可以更有效地做到这一点。
有任何想法吗？
第一个建议——远离键盘，停止编码，开始思考！
第二个建议-您提出的方法（首先是最大的，然后是第二大的）对于这个问题来说是一种备受推崇和广泛使用的启发式方法。而且，除非你有大量的东西要打包，或者大量的打包要做，否则不要太在意执行效率，开发效率应该是你的首要任务。
第三个建议——谷歌打包，但要注意，这方面有大量的文献。
最后，不要那么肯定有一个数学公式:-)
这不是一个简单的问题，我想它甚至是 NP 难的。不过，你似乎有一些好主意！我建议阅读有关背包问题的内容，以获取更多理论和新想法。
我不认为这是微不足道的。我相信它的正确名称是bin packing，谷歌搜索显示了很多学术论文，但没有简单的算法（尤其是在 3-D 中，这正是你想要的）。
您希望在实践中处理多少个对象？如果它相对较少（即不是数百个放入 TEU 集装箱，但可能有几个放入 Fedexing 的纸板箱中），那么对于局部最大值解决方案而言，简单的蛮力方法可能是最好的方法。
我不是专家，但我认为如果不使用蛮力方法，目前不可能找到最佳结果，但我可以提出一些建议：
1）如果你开始在第一个容器上包装体积最大的物体，在第二个容器上包装第二大的物体，在第一个容器上无限地包装第三大的物体，结果最多为14％（或者是34％？记不清了！）比最佳结果最差。我在保罗霍夫曼的《只爱数字的人》一书中的某个地方读到了这一点。
2）遗传算法应该以牺牲一些性能为代价为您提供相对更好的结果。
还有一些像Logen Solutions和MaxLoad这样的公司以此为生，所以如果你愿意付费，你也可以使用他们的网络服务。