一道算法题。求高手!重谢

寒飞a 2011-12-04 11:30:37
是一个关于利用率问题的题目

在一个大矩形里 切割 一个 或者 多个规格 的小矩形 ,怎么样切大矩形的利用率是最高的 。
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moon___star 2011-12-04
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动态规划来做,效果一定不错。
寒飞a 2011-12-04
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[Quote=引用 4 楼 litaoye 的回复:]
规格不多的话可以枚举,如果有几十个,恐怕就很难算了。


引用 3 楼 luoyehanfei 的回复:
引用 2 楼 litaoye 的回复:
问题本身是NP的,只能找些近似的方法,当然矩形数量不多的情况系可以考虑枚举

把大矩形 和 所要切的规格当作参数传入 。它们既然都有尺寸和数字,应该是能求出最优良的切法的吧。
[/Quote]

嗯,我就是想看看能不能解决这个算法。
绿色夹克衫 2011-12-04
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规格不多的话可以枚举,如果有几十个,恐怕就很难算了。

[Quote=引用 3 楼 luoyehanfei 的回复:]
引用 2 楼 litaoye 的回复:
问题本身是NP的,只能找些近似的方法,当然矩形数量不多的情况系可以考虑枚举

把大矩形 和 所要切的规格当作参数传入 。它们既然都有尺寸和数字,应该是能求出最优良的切法的吧。
[/Quote]
寒飞a 2011-12-04
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[Quote=引用 2 楼 litaoye 的回复:]
问题本身是NP的,只能找些近似的方法,当然矩形数量不多的情况系可以考虑枚举
[/Quote]

把大矩形 和 所要切的规格当作参数传入 。它们既然都有尺寸和数字,应该是能求出最优良的切法的吧。
绿色夹克衫 2011-12-04
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问题本身是NP的,只能找些近似的方法,当然矩形数量不多的情况系可以考虑枚举
寒飞a 2011-12-04
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我用js写了一段代码 来分页这个题目的需求。大家可以看下,不喜勿喷。 求优良的算法。。。。。。。。。。。。。。
//算法 问题:一张纸按照指定的一个或多个规格分切,怎么样利用率最大 ?

//重点1 :规格分为1个或者多个
//重点2 : 如果是多规格 ,有没有指定没种规格最少需要多少呢 ?还是直接按照最优的切出来就行 ?

/**********函数体************/
//需要准备的参数 ?1 纸张对象 (对象具备宽高属性)
// 2 要切的纸张规格对象 ? 因为具备多种规格,此对象为数组。
// (每个数组的成员为一个对象 具备宽高属性 另,具备一个最少切割数属性)
// oldobj设置 x y属性
//objpar的每个成员有x y 和 conts 属性 x y 表示宽高 conts 表示最少切割数
//分析: 所切矩形面积之和
function Cutpager(oldobj, objpar) {
//首先我们获取原始纸张的宽和高
var owidth = oldobj.x;
var oheight = oldobj.y;
var par = new Array();//此数组用来记录刚好切完的单个最优规格。
//首先我们确定下 如果切完的规格刚好为0.那么此种算法肯定利用率就最大。我们先来一个循环

var iszerno = 0;//记录是否有最小切割数不能为0的 。此时的0是记录有几个最少切割数不能为0的。
for (var i = 0; i < objpar.length; i++) {
//在进行此项操作的时候我们必须要判断,判断对象的最小切割数是不是0,如果规定了必须最少切多少个,肯定不能这样算。
if (objpar[i].conts != 0) { //如果当前对象最小切割输
iszerno++;
}
}
//当循环体执行完毕的时候我们就知道是否有不为0的了。
if (iszerno == 0) { //如果所有的规格并没有规定最少应该切多少个。
//执行第一种排查 将每个规格的元素逐个排查,看能否刚好切割完大的矩形,那么我们就只切这一种纸了。
//这里我们应该做一个正则表达式 来判断一个为正整数的数组 ,还是执行循环。
//循环规格数组
for (var i = 0; i < objpar.length; i++) {
//这里应该把当前规格直接与大的矩形想对比 以 owidth*oheight/(objpar[i].x*objpar[i].y) 判断此值是否为正整数
if ((owidth * oheight) % (objpar[i].x * objpar[i].y) == 0) {
par.push(objpar[i]);
}
}
}
else if (iszerno == 1) {
//这里要考虑规格当中如果只有一种有最少要求切割数。那么它也可以当作唯一的规格来切割。
}
else {
//这里当然就是最少有2个规格都是有最少需要切割的数量,此时,要进行更为复杂算法。
}

}
SuperFC 2011-12-04
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[Quote=引用 6 楼 sanyloveyou1 的回复:]

动态规划来做,效果一定不错。
[/Quote]

我认为DP在这用不好,还是得用纯数学的知识解决。
内容概要:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与算法实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD算法中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[电梯(elevator)] · 训练集:1468 张 · 验证集:157 张 · 测试集:158 张 · 总计:1783 张 该数据集聚焦于各类建筑内部及外部环境中的电梯目标检测任务,涵盖住宅楼、办公楼、商场、酒店等多种典型场景下的电梯结构。图像采集覆盖不同光照条件、材质类型与安装位置,充分体现了实际应用中电梯的多样性与复杂性,为智能楼宇管理、安防监控及无障碍设施识别等方向提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 72 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9446** mAP50-95 | 0.6531 Precision | 0.9305 Recall | 0.8777 train/box_loss | 0.5807 train/cls_loss | 0.3505 val/box_loss | 1.0020 val/cls_loss | 0.6208 【训练过程分析】 72 轮训练后 mAP50 达到 0.9446,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6531,和 mAP50 差距 0.29,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9305、Recall 0.8777,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖电梯,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景...

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