**一、问题描述**
二维装箱问题通常是指：给定一组矩形物品（每个矩形有其自身的长宽），目标是在一个或多个具有固定大小限制的大箱子内尽可能有效地安排这些矩形以达到最小化使用的箱子数量的目标。这里的“有效率”的含义是要求尽量减少空间浪费并充分利用每一个箱子的空间。
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例如：
大箱子尺寸为W x H，
而待放入的小矩形集合R = {r1(w1,h1), r2(w2,h2) ... rn(wn,hn)}。
**二、算法设计与实现思路**
对于简单的二维装箱问题，可以采用贪心策略进行求解——每次从剩余未分配的矩形中选取能最大程度利用当前箱子空余面积且不超出边界的一个矩形放置进去。当无法再放进任何矩形时，则开始新的箱子填充过程。
以下是一个基于上述思想的基本框架下的简化版C语言伪代码：
c
// 假设已定义结构体Rect用于存储矩形数据以及相关辅助函数计算最优摆放位置等
typedef struct {
int width;
int height;
} Rect;
void packingProblem(int W, int H, Rect rects[], int n_rects){
// 初始化变量如: 已用箱子数count=0，剩余矩形列表...
while (仍有剩余矩形需要处理){
// 选择最合适的矩形rect_to_pack到current_box中
if (!canFit(rect_to_pack.width, rect_to_pack.height, current_box)){
// 若不能容纳新选中的矩形则开启一个新的箱子并将该矩形放于新箱子
count++;
initializeNewBox();
placeRectangleInCurrentBox(rect_to_pack);
} else {
// 否则，在现有箱子内部找合适的位置放下此矩形
findAndPlaceBestSpotFor_Rect_In_Current_Box(rect_to_pack);
}
removePacked RectangleFromUnpackedList();
}
printf("最少需要 %d个箱子完成装载。\n", count);
}
请注意以上仅为示例性伪代码，实际应用需考虑更多的细节情况比如旋转操作寻找更优布局的可能性、优先级队列的选择排序等等。
此外，由于真实场景下可能涉及到更为复杂的约束条件或者寻求全局最优而非局部最优解的情况，此时单纯贪心方法往往难以奏效，可能需要用到动态规划乃至混合整数线性规划等多种高级技术手段加以应对。
但无论何种方式解决问题，关键都在于对基础概念的理解清晰准确并在编程实践中灵活运用各种算法技巧以达成高效精确地解决问题的目的。通过本篇实例解读，我们希望读者能够对此类经典的问题有一个深入的认知并且掌握其实现原理及其对应的C语言编码实践。
为了保持文章简洁易懂，此处省略了具体的完整C语言实现实例，请参照相应资料进一步学习和完善具体代码部分。同时也要注意的是，针对不同类型的装箱问题，适配不同的模型假设和算法方案才能取得理想效果。