浅析Java中的装箱和拆箱一、装箱、拆箱概念1 装箱在Java SE5之前，若要生成一个数值为5的Integer对象，必须如下定义：Integer i = new Integer(5);从Java SE5开始，提供自动装箱特性，直接赋值即可：Integer i = 5;装箱是，自动将基本数据类型转换为包装器类型；2 拆箱与装相对应，拆箱是，自动将包装器类型转换为基本数据类型；Integer i =
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2023-10-13 07:19:08
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# 一维装箱问题的实现
一维装箱问题（1D Bin Packing Problem）是一个经典的优化问题，其目标是将一系列物品以最小的空间使用合理地装入固定容量的容器中。在这篇文章中，我们将探讨如何用 Python 实现一维装箱问题。让我们一起来看看整个流程，并创建相应的代码实现。
## 解决流程
在解决一维装箱问题时，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
写在前面由于某些原因，这篇文章还没写完就作者就搞别的问题去了，写到一半很不好意思，大家可以去看原文对应的论文进一步研究：【A skyline heuristic for the 2D rectangular packing and strip packing problems】。祝大家学习顺利~前言今天为大家介绍二维矩形装箱问题（2D rectangular packing problem， 简称
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2023-08-12 16:02:20
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文章目录1 前言2 代码迁移3 蚁群算法3.1 蚂蚁类 Ant3.2 蚁群算法类 ACO_Packing4 运行结果5 后话 【运筹优化】求解二维矩形装箱问题的算法合辑（Java代码实现）1 前言之前我已经写过一篇禁忌搜索算法求解二维矩形装箱问题（java代码实现）,如果有对二维矩形装箱问题的背景不是很了解的朋友可以去看看2 代码迁移项目的大体框架（一些实体类，数据读取类等）和禁忌搜索算法求解二
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2023-10-06 11:45:52
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# 三维装箱问题：Java 实现与解析
## 引言
三维装箱问题（3D Bin Packing Problem）是一个经典的组合优化问题，广泛应用于物流、仓储和库存管理等领域。该问题的目标是在一个限制如下的三维空间中，尽可能高效地放置不同尺寸的物品。如何在有效利用空间的同时，减少浪费是这个问题的核心。
本文将介绍三维装箱问题的基本概念、解决方法，以及用 Java 实现的示例代码和流程图，帮助
原创
2024-10-18 07:35:02
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# Java三维装箱问题的实现指南
三维装箱问题（3D Bin Packing Problem）是一个经典的组合优化问题，旨在将一组物品在三维空间内最优地放入一个或多个容器中，以最小化容器的数量或空间的浪费。对于初学者来说，解决这个问题的步骤可以分为以下几个部分。下面的流程和代码将帮助你理解如何用Java实现这个问题。
## 流程步骤
| 步骤号 | 步骤描述 |
|-
原创
2024-10-21 05:01:00
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# Java 三维装箱问题科普
三维装箱问题（3D Bin Packing Problem）是一种经典的优化问题，目标是在有限的空间内高效地放置不同尺寸的物体。该问题广泛应用于物流、仓储及生产线布局等领域。本文将探讨实现这一问题的基本思路，并通过Java代码示例来具体说明，同时提供状态图和类图来帮助理解。
## 装箱问题的定义
在三维装箱问题中，我们需要将一组具有长、宽、高的物体放置到一个有
原创
2024-10-29 05:37:59
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# 二维装箱问题：Java实现与实践
## 引言
二维装箱问题（2D Bin Packing Problem）是一个经典的组合优化问题，广泛应用于物流、仓储和制造等领域。问题的核心是如何将多个具有不同尺寸的矩形物品高效地放入一个固定尺寸的矩形容器中，以尽可能减少空间的浪费。本文将介绍二维装箱问题的基本概念，分析常见的解决方案，并通过Java代码示例演示如何实现这一算法。
## 问题描述
二
原创
2024-10-11 04:28:24
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文章目录一、天际线启发式二、禁忌搜索算法结合天际线启发式2.1 初始解构造2.2 邻域动作三、Java代码实现3.1 项目结构3.2 TabuSearch3.3 Run3.4 运行结果展示 【运筹优化】求解二维矩形装箱问题的算法合辑（Java代码实现）一、天际线启发式关于天际线启发式的介绍请看我的另一篇博客：【运筹优化】基于堆优化的天际线启发式算法和复杂的评分策略求解二维矩形装箱问题 + Jav
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2024-05-04 23:12:10
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基于 三维装箱问题的算法研究-2 的基础，对整个过程进行了优化因为后面研究的视图依赖于Three.js进行成像，需要写一些简单的vue页面，所以把整个算法包括数据格式的调用做成了django后端系统和vue前台显示前提：整一个装箱的实现，实际上就是一直在判断： 东西可以放在哪里？不可以放在哪里？应该怎么放？放完之后对整个空间有什么影响？基本概念：所以这里产生了几个基本概念，放置点，可用放置点，残余
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2023-08-08 06:57:44
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三维装箱问题的启发式算法 - 豆丁网
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2022-03-28 14:02:37
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先准备一个用来图显的函数# -*- coding: utf-8 -*-
from matplotlib import pyplot as plt
#设置图表刻度等格式
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import nu
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2023-11-02 10:21:37
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这里的装箱问题和我们在算法意义上的装箱问题不是一个概念！也就是不同于下面这篇博客里的装箱问题。【C++】2018华为软挑：模拟退火+贪心FF解决装箱问题_玛丽莲茼蒿的博客 本文的主要工作是补充这篇博客的缺失代码，使之能够运行。2018华为软挑--模拟退火+FF解决装箱问题【C++代码】_小马哥MAX的博
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2024-01-01 13:52:28
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问题描述： 上面的描述是一个三维的装箱问题，但是题目说大箱子的长度和小箱子的长度相同，所以可以转换为一个二维空间上的装箱问题，只考虑宽和高。思考：怎么装才能保证装的最多？从最小的开始装，装到装不下了就是最多的情况。（背包问题）但是小方块不规则，会有很多空隙存在，那么在计算剩余空间的时候，用剩余总空间减去当前小方块的空间这样的做法是有问题的，因为小方块不可能像理想的那样紧凑的在一起。解决方法：要装下
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2023-12-20 14:43:42
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遗传算法在达尔文提出来“物竞天择，适者生存”的生物进化理论的基础上，美国Michigan大学教授Jolm Holland在1975年作为第一个提出了基本遗传算法的概念，遗传算法实质上就是一种随机搜索类型的算法，又称random searchingalgorithms，这种算法所使用机制大致和生物自然界的自然选择类似，具有随机性，所以说这种算法既高效又并行且兼顾全局。但是这种算法不同于传统算法，可能
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2024-06-13 22:18:05
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二维费用的背包问题是指：对于每件物品，具有两种不同的费用；选择这件物品必须同时付出这两种代价；对于每种代价都有一个可付出的最大值（背包容量）。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2，第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和b[i]。两种代价可付出的最大值（两种背包容量）分别为V和U。物品的价值为w[i]。算法费用加了一维，只需状态也加一维即可。设f[i][v
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2023-09-14 18:24:17
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文章目录一、何为二维矩形装箱问题？二、代码编写1.项目结构2.pom文件3.data.txt4.Instance类5.PlacePoint类6.PlaceSquare类7.Solution类8.Square类9.TabuMapTree类10.TabuSearch类11.ReadDataUtil类12.Application类三、改进前运行结果(95%)四、改进 ------ 引入评价指标，修改生
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2023-10-13 13:15:44
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【题目考点】1. 贪心【解题思路】该题说是三维立方体，实际上无论是包裹还是产品，高度都是h，因而不用考虑高度，这实际上是二维平面上的问题。1. 贪心选择性质的证明贪心选择：选择最大的可以装入该包裹的产品装入该包裹证明：存在最优解包含第一次的贪心选择。即存在最优解，第一个包裹中包含最大产品。假设所有最优解都不包含第一次的贪心选择，即第一个包裹C中不包含最大的产品x。 最大的产品x一定存在于某个包裹内
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2024-08-15 16:32:42
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# 如何使用Python实现三维装箱问题
三维装箱问题（3D Bin Packing Problem）是一个经典的组合优化问题，旨在将一组物品装入一个容器中，以尽量减少所需的容器数量。这个问题在物流、仓储和制造业中具有重要应用。对于初学者来说，解决这个问题可能会感觉复杂，但通过一些步骤就能实现。本文将手把手教你如何用Python实现三维装箱问题。
## 实现流程
在开始编码之前，我们需要明确
# 三维装箱问题及其解决方法
## 引言
三维装箱问题是一个经典的组合优化问题，它在物流、仓储管理等领域有着广泛的应用。问题的描述是这样的：给定一系列不同尺寸的物体和一个容器（箱子），如何将这些物体放入箱子中，使得箱子利用率最高，即装箱方式最为紧凑？这个问题看似简单，但实际上是一个NP难题，需要通过一定的算法来求解。
在本文中，我们将介绍三维装箱问题的背景、解决方法，并给出Java代码示例来
原创
2024-05-06 06:09:37
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