在實際應用中，這些分區問題面臨多種挑戰和限制：
計算複雜性：許多分區問題是NP-hard的，這意味著隨著問題規模的增大，計算所需的時間會迅速增加。為了解決這個問題，可以使用啟發式算法或近似算法來獲得可接受的解，而不是尋找精確解。例如，使用遺傳算法、模擬退火或其他隨機化方法來探索解空間。
實際數據的不確定性：在許多應用中，物品的大小、價值或其他屬性可能不確定或變化。這要求算法能夠適應動態變化的環境。可以考慮使用魯棒優化技術，設計能夠在不確定性下仍然表現良好的算法。
資源限制：在某些情況下，資源（如時間、金錢或人力）可能有限，這會影響分區的實施。為了解決這個問題，可以在算法中引入資源約束，並使用優化技術來平衡資源的使用和分區的效果。