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我为我在上一篇文章中指定的问题实施了基于回溯的解决方案：将物品打包到固定数量的箱子中

（Bin 是一个简单的数据类型包装器，vector<int>带有 sum() 等附加方法）

bool backtrack(vector<int>& items, vector<Bin>& bins, unsigned index, unsigned bin_capacity)
{
    if (bin_capacity - items.front() < 0) return false;

    if (index < items.size())
    {
        //try to put an item into all opened bins
        for(unsigned i = 0; i < bins.size(); ++i)
        {
            if (bins[i].sum() + items[index] + items.back() <= bin_capacity || bin_capacity - bins[i].sum() == items[index])
            {
                bins[i].add(items[index]);
                return backtrack(items, bins, index + 1, bin_capacity);

            }
        }
        //put an item without exceeding maximum number of bins
        if (bins.size() < BINS)
        {
            Bin new_bin = Bin();
            bins.push_back(new_bin);
            bins.back().add(items[index]);

            return backtrack(items, bins, index + 1, bin_capacity);

        }
    }
    else
    {
        //check if solution has been found
        if  (bins.size() == BINS )
        {
            for (unsigned i = 0; i <bins.size(); ++i)
            {
                packed_items.push_back(bins[i]);
            }

            return true;
        }
    }
    return false;
}

尽管该算法运行速度很快，但对于大型数据集很容易出现堆栈溢出。

我正在寻找如何改进它的任何想法和建议。

编辑：

我决定尝试使用显式堆栈的迭代方法，但我的解决方案没有按预期工作 - 有时它会给出不正确的结果。

bool backtrack(vector<int>& items, vector<Bin>& bins, unsigned index, unsigned bin_capacity)
{
      stack<Node> stack;
      Node node, child_node;
      Bin new_bin;
      //init the stack
      node.bins.add(new_bin);
      node.bins.back().add(items[item_index]);
      stack.push(node);
      item_index++;

      while(!stack.empty())
      {
        node = stack.top();
        stack.pop();

        if (item_index < items.size())
        {
            if (node.bins.size() < BINS)
            {
               child_node = node;
               Bin empty;
               child_node.bins.add(empty);
               child_node.bins.back().add(items[item_index]);
               stack.push(child_node);
            }

            int last_index = node.bins.size() - 1;
            for (unsigned i = 0; i < node.bins.size(); i++)
            {
                if (node.bins[last_index - i]->get_sum() + items[item_index]+ items.back() <= bin_capacity || 
                bin_capacity - node.bins[last_index - i]->get_sum() == items[item_index]) 
               {
                   child_node = node;
                   child_node.bins[last_index - i]->push_back(items[item_index]);
                   stack.push(child_node);
                }
            }
            item_index++;
            }
        else
        {
           if (node.bins() == BINS)
           {
               //copy solution
               bins = node.bins;
               return true;
           }
       }
   }
    return false;
}

任何建议都受到高度赞赏。

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1 回答 1

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我认为有一种动态规划算法可以解决多箱打包问题，或者至少是多项式逼近算法。看看这里和这里。

于 2011-11-13T03:30:58.567 回答