给定一组有限的箱子和物体，其中箱子的大小（他们可以容纳的物体数量没有限制。什么是计算箱子中物体的所有可能性的有效算法。
例如：
让我们说我们有垃圾箱：B1，B2和对象O1，O2解决方案是：
B1 => [O1, O2]
B2 => []
B1 => []
B2 => [O1, O2]
B1 => [O2]
B2 => [O1]
B1 => [O1]
B2 => [O2]
答案 0 :(得分：1)
假设B是箱数，O是物体数。该算法应该只计入base-B（而不是base-10或base-2），从0 B 计数到AA ... AA B ，其中{ {1}}，并且位数等于O。
在base-B中计算的最简单方法是使用长度为O的数组。在每个步骤中将... XAA..AA转换为... Y00..00，其中A = B - 1和{{ 1}}和部分AA..AA的长度甚至可以为零。尽可能重复。转换子数组的最简单方法是运行内部循环，该循环从数组的一端运行，以模数B递增项，并在增量后第一项不为零之后停止，或者在另一端运行。阵列。
每一步中对数组内容的解释是每个O数字告诉我们哪个bin对象O n 。
答案 1 :(得分：0)
根据我的理解，一个简单的解决方案可以是：
我们假设，我们有两个箱子（根据您提到的解决方案）：
B1 => [O1, O2]
B2 => []
这意味着，B1有2个对象，B2为空，因此1 ^因为2 ^ 0 = 1
总计= 3 和可能性总数= 2 ^ 3 = 8
结合所有垃圾箱，如果你使用全部添加（不确定它的复杂程度，但你可以看一下Collections.addAll [特别是java，会有其他算法具有更好的复杂性来合并两个或多个数组]）然后你可以用这里提到的算法找到O（n！）中N个元素的所有组合。