有一批貨物需要包車運送，【110，80】100是重量，80是體積。假設按重量計費，有車型N，車型能運輸的重量體積是【X，Y】，則車的運費=X*（裝貨費+卸貨費）+提貨費，同種車型可以重復，求運費最少的包車方案（所有車型加起來的重量、體積要都大于貨物的重量體積）。
舉例說明，當前訂單【110，80】需要運送，已知有車型A【10，20】A的裝貨費、卸貨費分別是20、30，提貨費30。車型B【20，30】，B的裝貨費、卸貨費分別是15、30，提貨費45，運費最少的方案是5*B +1*A，費用=5*20*（15+30) + 5*45 + 1*10*(20+30）+ 1*30 = 5255
其中車型不僅僅2種，可以N種，如果重量滿足了，但是體積不滿足，需要不停的加車，則新加的車運費只需提貨費，X*（裝貨費+卸貨費）=0
目前了解貪心、動態規劃都滿足不了這個需求，如果用深度搜索的話，會很耗時，我自己用遞回可以遍歷，但是性能很差。不知道有沒有大佬了解其他演算法可以解決這種問題
uj5u.com熱心網友回復：
問題的關鍵點就是要同時滿足體積、重量，但是費用計算只以重量去乘以（裝貨費+卸貨費），相當于一輛車的費用并不是固定的。而且為了滿足體積重量，前面5輛車滿足重量了，后面新加的車只是為了滿足體積，運費也不需要裝貨費+卸貨費，只要提貨費
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