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。
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/be6e03a195a4 该资源为"108大型通信技术有限公司"提供的网站源代码,其功能完整性和经过测试的状态已得到确认。这段源代码可作为极具价值的参考资料,不仅适用于通信技术在网站开发中的学习应用,也适合作为毕业设计项目的基础。以下列出了源代码中可能涵盖的关键知识点及详尽说明: 1. **前端框架与库**:网站极有可能运用了主流的前端框架,例如Bootstrap或AngularJS,或者自行设计的HTML、CSS和JavaScript。这些框架提供了一套完整的用户界面组件,有效简化了页面的布局和交互设计过程。 2. **响应式设计**:鉴于该网站属于大型通信技术公司,源代码大概率集成了响应式设计,确保网站在不同设备(包括手机、平板及桌面电脑)上均能提供优质的用户体验。 3. **通信协议与API**:源代码可能涉及HTTP/HTTPS协议,用于客户端与服务器之间的数据传输。若网站具备实时通信功能,则可能采用了WebSocket或其他实时通信协议。此外,可能还包括与其他服务或系统的API接口,例如RESTful API。 4. **后端技术**:网站的后端可能选用了Java(Spring Boot)、Python(Django或Flask)、Node.js(Express)等服务器端框架。后端主要负责处理业务逻辑、数据库操作和用户认证等任务。 5. **数据库管理**:源代码中可能包含SQL查询,表明使用了关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL),或者NoSQL数据库(如MongoDB)。数据库设计对于存储和检索大量通信数据具有关键作用。 6. **安全性**:源代码应包含多项安全措施,如C...
内容概要:本文系统阐述了基于Wasserstein生成对抗网络(W-GAN)的光伏出力场景生成方法,旨在通过深度学习技术精准刻画光伏发电功率的时间序列不确定性。研究构建了完整的W-GAN模型架构,详细介绍了其在网络结构设计、损失函数优化(引入Wasserstein距离提升训练稳定性)及训练流程上的关键技术细节,并提供了完整的Python代码实现。该方法能够生成高保真、多样化的光伏功率出力场景,有效克服传统方法在捕捉复杂概率分布和时序相关性方面的局限性,为处理新能源出力不确定性问提供了先进的数据驱动解决方案。; 适合人群:具备Python编程能力及机器学习基础知识,专注于新能源发电预测、电力系统规划、电力市场分析、综合能源系统优化等领域研究的高校研究生、科研机构研究人员及电力企业技术人员。; 使用场景及目标:①掌握W-GAN在新能源时序数据生成中的高级应用技巧;②构建高精度的光伏出力不确定性模型,生成用于鲁棒优化与随机规划的多场景集;③支撑高比例可再生能源接入下的电力系统可靠性评估、储能配置、经济调度及风险管控等关键决策; 阅读建议:建议读者务必结合所提供的Python代码进行动手实践,深入理解模型的超参数设置、训练动态监控与收敛性判断方法,并尝试将该方法与文中提及的DDPM、条件GAN等其他前沿生成模型进行对比实验,以深化对不同生成模型特性的认识,拓展解决实际科研问的技术路径。

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