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Haxe2D矩形装箱算法。 运行演示。 基于的公共领域C ++ bin包装器。 特征 几种快速的近似装箱算法。 “占用率”用来比较包装性能。 可配置的包装试探法。 用法 在浏览器中运行，并参考。 基本用法示例： // Initialize a bin packer var binWidth : Int = 800 ; var binHeight : Int = 400 ; var useWasteMap : Bool = true ; var packer = new SkylinePacker ( binWidth , binHeight , useWasteMap ); // Start packing rectangles var rectWidth : Int = 20 ; var rectHeight : Int = 40 ; var heuristic : Leve

将一系列的圆放置在一个大圆中，两两不相交

3D箱包装 基于3D Bin Packing实现。 该代码基于Go中的实现。 特征 对垃圾箱和物品进行排序： [bigger_first=False/True]默认情况下，所有垃圾箱和物品从最小到最大排序，反之亦然，以这种顺序进行包装。 物品分配： [distribute_items=True]从垃圾箱和物品的列表中，将物品放入垃圾箱，至少一个物品位于一个可以容纳的垃圾箱中。 即，将所有物品分配到所有箱柜中，以便将它们包含在内。 [distribute_items=False]从垃圾箱和物品的列表中，尝试将所有物品放入每个垃圾箱，最后，它在每个垃圾箱中显示所有适合的物品和不适合的物品。 小数位数： [number_of_decimals=X]定义输入和输出的小数位数限制。 默认为3。 安装 pip install py3dbp 基本说明 Bin和Items具有相同的创建参数：

分形Packing算法与建筑设计.docx

装箱 用 C++ 编写的装箱问题 装箱问题的实现。 该程序采用给定的 8 个项目大小并尝试将它们打包到垃圾箱中，如果有足够的空间，则将其放入现有的垃圾箱，如果没有，则创建一个新的垃圾箱。 该程序还会估计额外垃圾箱的数量； 用于最佳 bin 与额外 bin 的比率为 3:2。 它还允许用户指定要打包的随机数量的项目。 它为这些项目分配随机大小并打包它们，再次计算使用的额外垃圾箱的估计数量。

这组 MATLAB 例程模拟具有周期性边界条件的三维硬球堆积。 它初始化一个均匀晶格，然​​后使用 Metropolis 算法对粒子位置进行多次迭代退火。 然后计算 $g_2(r)$，或成对径向分布函数，在集合中的许多中心上取平均值。 对于大的初始粒子密度，结果 $g_2$ 与 Percus-Yevick 近似给出的解析近似匹配，给定足够高的粒子密度的任意精度。

注意 该库是项目的一部分。 您可以在找到原始版本。 该存储库是原始项目（实际上是一个fork）的延续，其中包含向后移植的稳定更改，并且对试验性的新功能开放。 介绍 Libnest2D是2D装箱问题的库和框架。 该项目从 Javascript库启发而来，是在C ++ 11中从头开始构建的。 该库的编写策略是，它应该通过一个非常简单的界面即开即用地使用，但也必须针对其核心进行自定义。 仅以模板格式的几何类型以标头方式定义算法。 这些几何可以具有自定义的或已经存在的实现，以避免复制或具有不必要的依赖关系。 如果该库的用户只想直接使用它而无需其他集成，则提供默认后端。 该后端相当快且健壮，建立在增强几何图形和库的基础上。 使用此默认后端意味着依赖于这些程序包，但也仅依赖其标头。 该软件仍然功能不完善，并且缺少完整的文档以及一些必不可少的算法。 在此阶段，它在不考虑Kong和凹面的情况下，对于

This application is to demonstrate the two-dimensional automatic nesting algorithms.