问题摘要：
我们需要跟踪固体三维矩形的库存（我相信这些被称为长方体，但我有待纠正）。
每个长方体以固定的长度，宽度和深度到达。为了论证，让我们说它是20x5x5。首先，我们有10个这样的20x5x5长方体库存。
然后在商业过程中，从这些较大/较小的长方体中切出可变尺寸的较小/次要长方体。
问题摘要：
A）哪种数据结构最适合追踪原始长方体库存的存量。
B）哪种算法最适合确定一个主要长方体是否可以满足次要长方体切割？
其他详情和问题：
从主立方体开始的第一次切割非常容易计算/确定。问题与第二，第三等切割有关，因为我们需要跟踪剩余库存中主要长方体的所有边和顶点的最终尺寸。
如果不止一个主要长方体符合次要长方体的要求，则最小的主要长方体是优选的，以便满足FIFO的库存消耗。因此，我们需要计算所有匹配的主要长方体的剩余体积，以确定哪个是最小的。
这很棘手，因为一旦从主要长方体中切出一个次要长方体，就需要跟踪主要长方体的新变量尺寸（所有边和顶点）。因此，我们需要跟踪切割出次要长方体的主要长方体上的点（以及由此产生的形状）。
所以它既是体积问题又是＆＃34;这件作品是否适合该作品＃34;问题
我应该补充说，测量长方体并将其切割成毫米级精度（如果这对数据结构有任何影响）。
答案 0 :(得分：1)
我的答案不完整，但可能有帮助：
首先，here是一个类似的问题，仅在2D中 通过其中一个答案，有人提到ARC project。一目了然，2D中讨论的想法似乎可能（可能）应用于您的3D问题。
我认为应用AC项目中的任何想法，并将其应用于所有3个维度的约束可能有效。
在任何情况下，我认为这是在DS的复杂性和计算每个长方体是否可以切割下一件所需的时间之间取得平衡的情况......