二叉树算法实现的2D装箱演示
2024-12-24 16:53:10作者:卓艾滢Kingsley
一、安装指南
在开始使用本项目之前,您需要确保您的系统中已经安装了Git。随后,您可以通过以下命令克隆此仓库到您的本地环境中:
git clone https://github.com/jakesgordon/bin-packing
克隆完成后,您将可以在本地查看项目的所有文件。
二、项目使用说明
要查看算法的实际应用示例,您可以在浏览器中打开index.html文件。该文件包含了算法的使用示例以及大量的可配置选项。
如果您想在您自己的JavaScript项目中使用此算法,您需要按照以下步骤进行:
- 在您的HTML文件中引入
packer.growing.js脚本文件。 - 创建一个新的
Packer对象或者GrowingPacker对象,并指定其宽度和高度。 - 定义一个包含各个矩形块宽度(w)和高度(h)的数组。
- 对矩形块数组进行排序,以获取最佳的结果。
- 调用
packer.fit(blocks)方法来对矩形块进行装箱。 - 遍历
blocks数组,使用DrawRectangle方法来绘制每个已装箱的矩形块。
以下是具体的使用示例:
<script src='packer.growing.js'></script>
<script>
var packer = new Packer(1000, 1000); // 或者使用 new GrowingPacker();
var blocks = [
{ w: 100, h: 100 },
{ w: 100, h: 100 },
{ w: 80, h: 80 },
{ w: 80, h: 80 },
// ...其他矩形块
];
blocks.sort(function(a,b) { return (b.h < a.h); }); // 按高度排序以获得最佳结果
packer.fit(blocks);
for(var n = 0 ; n < blocks.length ; n++) {
var block = blocks[n];
if (block.fit) {
DrawRectangle(block.fit.x, block.fit.y, block.w, block.h);
}
}
</script>
请注意,DrawRectangle方法需要您自己实现,它用于在屏幕上绘制矩形。
三、项目API使用文档
本项目主要提供了一个Packer类,用于执行装箱操作。以下是它的基本用法:
new Packer(width, height):创建一个新的Packer实例,其中width和height指定了装箱区域的尺寸。packer.fit(blocks):对传入的blocks数组进行装箱操作。blocks数组中的每个对象都应该包含w和h属性,分别表示矩形的宽度和高度。
四、项目安装方式
如前所述,本项目通过Git进行安装。首先确保您的系统中安装了Git,然后执行以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/jakesgordon/bin-packing
完成克隆后,您就可以在本地使用本项目了。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255