基本上我正试图解决这个问题：
给定N个单位立方体块，找到要使用所有块的较少数量的桩。桩是立方体或金字塔。例如，两个有效桩是使用64个块的立方体4 * 4 * 4 = 64，使用30个块的金字塔1 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 = 30。
然而，我无法找到接近它的正确角度。我觉得它类似于背包问题，但是，找不到实现。
非常感谢任何帮助！
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首先，我将给出一个递归关系，它将允许递归地解决问题。给定socket，让
N分别是SQUARE-NUMS
TRIANGLE-NUMS
中的方数和三角数的子集。让{1,...,N}成为这些的结合。请注意，PERMITTED_SIZES中出现1时，任何实例都是可行的，并产生非负最优值。
伪代码中的follwing函数将以递归方式解决问题中的问题。
PERMITTED_SIZES我们的想法是为项目选择一个允许的bin大小，删除这些项目（这会使问题实例变小）并递归解决较小的实例。要使用动态编程来规避对同一子问题的多重评估，可以使用一维状态空间，即数组int MinimumNumberOfPiles(int N)
{
int Result = 1 + min { MinimumNumberOfPiles(N-i) }
where i in PERMITTED_SIZES and i smaller than N;
return Result;
}
，其中A[N]是{{1}所需的最小堆数单位块。使用该状态空间，可以如下迭代地解决该问题。
A[i]这初始化了事先已知的状态，并且对应于上述递归中的基本情况。接下来，使用以下循环填充缺失状态。
i所需的最佳值将在for (int i = 0; i < N; i++)
{
if i is 0 set A[i] to 0,
if i occurs in PERMITTED_SIZES, set A[i] to 1,
set A[i] to positive infinity otherwise;
}
中找到。请注意，此算法仅计算最小桩数，但不计算桩本身;如果需要合适的分区，则必须通过回溯或维护其他辅助数据结构来找到它。
总的来说，只要知道for (int i = 0; i <= N; i++)
{
if (A[i] is positive infinity)
{
A[i] = 1 + min { A[i-j] : j is in PERMITTED_SIZES and j is smaller than i }
}
}
，问题就可以通过A[N]步骤解决，因为PERMITTED_SIZES最多包含O(N^2)个值。
问题可以看作Rod Cutting Problem的改编，其中每个正方形或三角形大小的值为PERMITTED_SIZES，而其他每个大小的值都为N，目标是最小化总价值。
总的来说，从输入生成0需要额外的计算成本。
更确切地说，填充1后相应的桩的选择可以使用回溯生成如下。
PERMITTED_SIZES