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一个工厂制造的产品形状都是长方体，它们的高度都是h，长和宽都相等，一共有六个型号，他们的长宽分别为1*1,2*2,3*3,4*4,5*5,6*6。
这些产品通常使用一个6*6*h的长方体包裹包装然后邮寄给客户。
因为邮费很贵，所以工厂要想方设法的减小每个订单运送时的包裹数量。
他们很需要有一个好的程序帮他们解决这个问题从而节省费用。
现在这个程序由你来设计。

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最关键的是：你要能看懂。
有些章节讲得很慢，主要是要照顾初学者。
建议大家不要看得太快，有些章节需要反复看。
不可急于求成。
第一章，基础部分1.一个简单的窗口程序2.鹏氏注释法(小聪明)3.变量4.常量5.数据类型(结合第3节观看)6.再说数据类型7.算术表达式8.运算符的简化9.我眼花了吗10.判断语句(选择语句)11.循环语句12.比较运算符13.逻辑表达式14.数组15.函数(或称方法)第二章，中级部分16.类17.类的成员属性18.只读属性和索引19.再说索引20.构造函数和析构函数21.静态类、静态方法、静态变量22.方法的重载23.方法的参数(ref,out,params)24.类的继承20.完善我的留言板(2)21.完善我的留言板(3)22.完善我的留言板(4)25.异常处理26.命名空间27.接口28.泛型29.抽象类30.访问限制关键字31.所有的类的父类32.委托33.事件34.枚举35.结构体36.this关键字37.base关键字38.值类型39.引用类型40.装箱和拆箱41.丢人的自我介绍

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前言第1章　绪论第2章　算法复杂度与问题的下界2.1　算法的时间复杂度2.2　最好、平均和最坏情况的算法分析2.3　问题的下界2.4　排序的最坏情况下界2.5　堆排序：在最坏情况下最优的排序算法2.6　排序的平均情况下界2.7　通过神谕改进下界2.8　通过问题转换求下界2.9　注释与参考2.10　进一步的阅读资料习题第3章　贪心法3.1　生成最小生成树的Kruka1算法3.2　生成最小生成树的Prim算法3.3　单源最短路径问题3.4　二路归并问题3.5　用贪心法解决最小圈基问题3.6　用贪心法解决2终端一对多问题3.7　用贪心法解决1螺旋多边形最小合作警卫问题3.8　实验结果3.9　注释与参考3.10　进一步的阅读资料习题第4章　分治策略4.1　求2维极大点问题4.2　最近点对问题4.3　凸包问题4.4　用分冶策略构造Voronoi图4.5　voronoi图的应用4.6　快速傅里叶变换4.7　实验结果4.8　注释与参考4.9　进一步的阅读资料习题第5章　树搜索策略5.1　广度优先搜索5.2　深度优先搜索5.3　爬山法5.4　最佳优先搜素策略5.5　分支限界策略5.6　用分支限界策略解决人员分配问题5.7　用分支限界策略解决旅行商优化问题5.8　用分支限界策略解决O，1背包问题5.9　用分支限界方法解决作业调度问题5.10　A*算法5.11　用特殊的A*算法解决通道路线问题5.12　用A*算法解决线性分块编码译码问题5.13　实验结果5.14　注释与参考5.15　进一步的阅读资料习题第6章　剪枝搜索方法6.1　方法概述6.2　选择问题6.3　两变量线性规划6.4　圆心问题6.5　实验结果6.6　注释与参考6.7　进一步的闷读瓷料习题弟7章　动态规划方法7.1　资源配置问题7.2　最长公共f序列问题7.3　2序列比对问题7.4　RNA最大碱基对匹配问题7.5　0，1背包问题7.6　最优二卫树问题7.7　树的带权完垒支配问题7.8　树的带权单步图边的搜索问题7.9　用动态规划方法解决1螺旋多边形m守卫路由问题7.10　实验结果7.11　注释与参考7.12　进一步的阅读资料习题第8章　NP完全性理论8.1　关十NP完垒性理论的非形式化讨论8.2　判定问题8.3　可满足性问题8.4　NP问题8.5　库克定理8.6　NP完全问题8.7　证明NP完全性的例子8.8　2可满足性问题8.9　注释与参考8.10　进一步的阅读资料习题第9章　近似算法9.1　顶点覆盖问题的近似算珐9.2　欧几里得旅行商问题的近似算法9.3　特殊瓶颈旅行商问题的近似算珐9.4　特殊瓶颈加权K供应商问题的近似算法9.5　装箱问题的近似算法9.6　直线m中心问题的最优近似算法9.7　多序列比对问题的近似算珐9.8　对换排序问题的2近似算法9.9　多项式时间近似方案9.10　最小路径代价生成树问题的2近似算法9.11　最小路径代价生成树问题的Pns9.12　NP0完全性9.13　注释与参考9.14　进一步的阅读资料习题第10章　分摊分析10.1　使用势能函数的例子10.2　斜堆的分摊分析10.3　Av1树的分摊分析10.4　自组织顺序检索启发式方法的分摊分析10.5　配对堆及其分摊分析10.6　不相交集合并算法的分摊分析10.7　一些磁盘调度算法的分摊分析10.8　实验结果10.9　注释与参考10.10　进步的阅读资料习题第11章　随机算法11.1　解决最近点对问题的随机算珐11.2　随机最近点对问题的平均性能11.3　素数测试的随机算法11.4　模式匹配的随机算法11.5　交互证明的随机算法11.6　最小生成树的随机线性时间算法11.7　注释与参考11.8　进一步的阅读资料习题第12章　在线算法12.1　用贪心法解决在线欧几里得生成树问题12.2　在线K服务员问题及解决定义在平面树上该问题的贪心算法12.3　基于平衡策略的在线穿越障碍算法12.4　用补偿策略求解在线二分匹配问题12.5　用适中策略解决在线m台机器调度问题12.6　基于排除策略的三个计算几何问题的在线算法12.7　基于随机策略的在线生成树算法12.8　注释与参考12.

偏移多边形该算法的实现在进行了解释。
的绕组号算法经过改编，但请阅读“说明”部分。
该代码本身是由AndreasMonitzer编写的。
它有什么作用？它允许您收缩和扩展多边形，就像在其周围绘制轮廓一样。
由于它仅输出多边形，因此它还会通过参数来控制要添加的弧点数量，从而在尖角处添加弧。
依存关系装箱机将0.4版的用作其数据类型。
原因是作者需要与集成，但是对于操作本身并不一定需要。
笔记该算法中现在有一些幻数，包括绕组数计算。
最初，我使用epsilon()返回的值，但事实证明，这在很多情况下都失败了（其中一些作为测试用例包括在内）。
我不知道为什么会这样，这可能是不同规模的问题。
现在，这些值已针对普通屏幕上的像素比例进行了优化。
有什么可以帮忙的吗？只需在此github项目上打开票证和/或请求请求即可。
确保您说明您想做什么以及原因。
执照根据以下任一许可A

装箱问题遗传算法MATLAB求解。
希望对你有用。

简单实现了二维装箱问题。
不过仅仅是简单实现，排列7、8个矩形没问题，超过10个就要花N久了。
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关于三维装箱算法问题,一些算法理论,感觉对这方面的应用有一定帮助

三维装箱问题MATLAB代码，注释比较少，需要学习的可以下载。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。