因此，我正在尝试实现一种算法，该算法将多个矩形作为输入，并尝试将它们打包成一个最小面积的矩形。矩形都可以旋转 90 度。
我意识到这类似于装箱问题，但我无法找到一个很好的算法来解释旋转。我在这里找到了一篇详细讨论这个问题的论文，虽然我理解这篇文章本身，但我希望能找到更简单的东西。
有什么建议么？
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我想我之前错误地陈述了这个问题。我们得到了许多矩形，每个矩形都可以旋转 90 度。我们需要找到一个适合所有给定矩形的矩形，使得没有两个矩形重叠，同时最小化封闭矩形的面积。
我在这里面临的问题是我们被要求找到最小值，而不是给定一个封闭的矩形并检查给定的矩形是否适合或类似的东西。
使用这个算法我得到了很好的结果：
http://www.intechopen.com/articles/show/title/a_greedy_algorithm_with_forward-looking_strategy
编辑：
我提供的链接中描述的算法会给你一个“是”或“否”的答案，以确定一组给定的矩形是否可以打包到一个特定的封闭矩形中。要找到最小封闭矩形，您可以重复运行该算法。基本上，计算封闭矩形的下限和上限，然后进行二分搜索以找到落在这些范围内的最小解。我假设封闭矩形在一维上是固定大小的（即宽度是恒定的，寻找最小长度，反之亦然）。如果允许封闭矩形的宽度和长度都发生变化，那么它会更加困难并且这可能行不通。
计算下限和上限的简单（但幼稚）方法如下：
下界 - 最好的情况是所有矩形都可以完美地打包，而不会浪费任何空间。因此，将所有输入矩形的面积相加并计算该区域所需的封闭矩形长度。
上限 - 最坏的情况是每个矩形必须打包在一个单独的“行”上，因此对于每个输入矩形，计算min(width, height)并求和它们（即，假设输入矩形使用每个输入的最小宽度或高度相互堆叠使得输入的其他维度不超过封闭矩形的宽度）。
如果你更努力一点，你可以显着提高下限和上限以减少搜索空间，但这应该给你一个起点。