Gogoro 與小牛歐洲廝殺,搶佔德國灘頭堡

德國因為天氣較冷,摩托車被視為是夏天的玩具,但現在卻成為Gogoro 與中國牛電科技等亞洲電動機車品牌進軍歐洲市場的敲門磚。

現在電動機車可以透過應用程式連結到智慧手機,進行簡易的充電、里程控制以及反偷竊與帳單功能等等。日經新聞報導,Gogoro 去年8 月開始在德國柏林透過電動機車分享計畫Coup 來布局市場,起初提供200 台,近期會再增加800 台,而中國的牛電科技則在全德國、奧利地、比利時與瑞士市場開始銷售,尚未公布銷售數字。

這兩家競爭者都與德國汽車零件供應商Bosch 合作,Coup 是Bosch 的子公司,而牛電科技電動機車則使用Bosch 的引擎。Bosch 也積極與電動車廠合作,作為從內燃機引擎轉向電動車引擎世代的契機,因為電動機車只需要數十個零件,而傳統機車需要上千個零件,德國許多汽車零件供應商都預告裁員。Coup 則是Bosch 成立來形塑城市移動趨勢的前哨戰,以提供用戶服務為核心。

報導指出,Gogoro 的電池充電概念讓Coup 印象深刻。Gogoro 自2015 年以來一直在台灣城市營運自己的電子移動計畫,但客戶必須購買相當於6 萬元新台幣的電動機車,然後在交換站網路交換電池,每月付款新台幣300~900 元。Gogoro 在柏林則提供全天出租20 歐元,或3 歐元30 分鐘,而不需要購買一台電動機車。

Coup 智慧手機應用程式可顯示客戶在哪裡可以找到可用的電動機車、解鎖和鎖定,並進行計費。在使用過程中,應用程式會顯示電動機車的位置,並通知電池狀態和剩餘里程。總距離約95 公里,最高時速45 公里,21 歲以上的人可以使用德國駕駛執照租用。

Gogoro 表示,選擇柏林而不是冬天仍溫暖怡人的羅馬與馬德里,是因為這裡能引領潮流,而且柏林人民擁抱新事物。1980 年柏林以自己的共享資本為傲,引進Airbnb 的前身Mitwohnzentralen,並在2014 年推出一個電動鑽機租借商店。這座城市擁有十幾個汽車共享計畫。分析師認為選擇德國也是利用德國公司高品質的聲譽來進軍其他歐洲市場。

中國牛電科技推出的電動機車售價2,700 歐元,也使用與Coup 類似的應用程式,趁Gogoro 專注布局柏林時快速佔領其他市場。在德國城鎮Fulda,三菱與鈴木汽車的經銷商自3 月來開始銷售小牛電動機車。

Coup 即將進軍巴黎,提供首批600 台Gogoro,讓Gogoro 在歐洲銷售量達到1,600 台,另外在台灣銷售2 萬台。牛電科技預計到2018 年全球賣出15 萬台。截至2016 年9 月,中國已經賣出10 萬台。

(合作媒體:。圖片出處:Gogoro)

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荷蘭團隊要打造世界第一台以甲酸為燃料巴士

隨著環保意識提升,再生能源的利用逐漸受到各國重視,荷蘭一群學生就開發出一種儲存能源的方法,不僅簡單製造、可用性高也更持久,他們打算利用這項技術來打造第一台使用甲酸(Formic acid)做為燃料的巴士。  
用甲酸做燃料的巴士   甲酸,又被稱做蟻酸,是螞蟻及蚊蟲在叮咬中傳播的物質,化學式為HCOOH,這種簡單的羧酸已經被使用在紡織和皮革加工作業中,也可以用來做為家畜飼料的防腐劑,或是添加在家用的水垢去除劑。

 

(Source:Flickr/Brian Gratwicke CC BY 2.0)   而由荷蘭恩荷芬理工大學(TU/e)多學科學生團隊組成的新創公司Team FAST  找到了一種方法,讓甲酸能夠有效攜帶氫燃料電池必需的成分,為電動車提供電力。   BBC 報導,Team FAST 計畫打造的巴士主要燃料叫做Hydrozine(並不是聯氨Hydrazine),由99% 的甲酸組成,呈現液體型態,能夠輕易的傳送運輸,因此在車輛上也能夠快速的進行「加油」,就像是目前一般使用的燃料一樣。   但和現今的燃料不同的是,Hydrozine 更環保。   Team FAST 的發言人Lucas van Cappellen 表示,使用這種燃料,車輛排放的尾氣中只會有二氧化碳和水,不會具有其他有害氣體,像是一氧化氮、煤煙或硫氧化物。   為了證明這個概念可行,Team FAST 目前正和VDL 集團合作,打造第一台甲酸燃料巴士,預計2017 下半年間將在荷蘭登場,除了在展覽中亮相以外,巴士也會在一般道路上行駛。   這台巴士將透過VDL 開發的電力系統驅動,並且能夠透過托掛在後方拖車上的甲酸燃料電池系統接收額外的電力。   根據van Cappellen 透露,目前的燃料箱大約是300 公升,因此這台電動巴士的續航力大約是200 公里,但未來要再把燃料箱加大也是非常簡單的。   但為什麼要一開始就從巴士下手,而不是選擇一般車輛呢?   van Cappellen 解釋,因為團隊覺得電動車已經是一個很好的解決方案,如果選擇從一般車輛入手,Hydrozine 將會面對和電動車競爭的問題。   「但相反來看,如果我們能夠建造一台滿足巴士公司需求的巴士,續航力達到400 公里左右,也能夠快速補充燃料,我們就能在還沒有競爭對手的領域中,展現出Hydrozine 的潛力。」  
商業化的可行性   根據Team FAST 官網和van Cappellen 的說明,團隊先是將溶於水的氫氣和二氧化碳運用催化劑合併為甲酸製成Hydrozine,之後再透過催化劑在「reformer」的裝置中分解為氫氣和二氧化碳,將氫氣加到燃料電池中與氧氣反應,產生電力供巴士使用。  

(Source:Team FAST)   Team FAST 目前正在為「reformer」申請專利中,新設計的「reformer」體積只有過去的十分之一,這可能也是Hydrozine 首次能夠被運用在交通運輸上的原因。   負責交通解決方案的VDL ETS 總經理Menno Kleingeld 表示,VDL 一直在尋找新技術,能夠透過簡單方式拓展零排放交通的範圍,「將甲酸分解為氫氣就是一項很有希望的新技術」。   van Cappellen 估計,將一般加油站轉換為Hydrozine 補充站的整體費用大概是3.5 萬歐元(約120 萬元台幣),比起直接架設會便宜許多,而且Hydrozine 比汽油更加便宜,預計未來價格還會持續下降,因此他認為商業化是可行的。   除此之外,Team FAST 認為,雖然這樣的巴士也會排放二氧化碳,但製造Hydrozine 的原料之一就是二氧化碳,是由現有的來源收集而來,因此並沒有額外的碳產生,因此能夠達到環保概念中所謂的「碳循環」效果。   荷蘭一些專家和企業都看好並支持這個計畫,研究的學生也都非常投入在其中,除了15 位全心投入計畫的人員外,其他學生每周也都投入20~25 小時在計畫中研究。   van Cappellen 表示,儘管他們不能從中獲得學分,但能從大學中獲得的實際經驗大概就只有那麼一些,「我們正在建造自己的未來」。   (合作媒體:。首途來源:pixabay;圖片出處:TechNews)  

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特斯拉大眾電動車Model 3本周量產,預估月底交車

特斯拉周一公佈第二季僅交車2.2萬輛,上半年合計4.7萬輛,僅以最低標達陣。不過這不打緊,市場最關注的是特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)隨後宣布大眾化電動車Model 3本周五即可進入量產,比預估時程提前兩周。

特斯拉說電池模組供給嚴重不足,導致產出受限,直至六月才獲得抒解,預期Model S與Model X等高檔車下半年交車狀況有望優於上半年。特斯拉原預期上半年交車量介於4.7-5萬輛之間。(路透社)

特斯拉目前已收到近40萬輛Model 3的預購訂單,據馬斯克表示,首批30輛Model 3將在7月28日交車,九月產能可提升至1500輛,估計十二月可達成月產2萬輛的目標。

市場研究機構Consumer Edge Research分析師艾伯汀(James Albertine)指出,按照特斯拉現在的規劃,Model 3進度微幅超前,不然至少也在預期之內,證明馬斯克之前的豪語不是隨便說說。(金融時報)

特斯拉股價周一於正常交易時段收跌2.49%,但今年迄今累計漲幅仍高達65%,市值來到580億美元。

(本文內容由授權使用。圖片出處:Tesla)

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美國各州急尋經費修路、電動車爽領補貼的日子將盡?

電動車爽領補貼、減免稅率的好日子快要結束?美國不少基礎建設早該翻修,各州為了尋找經費焦頭爛額,紛紛把腦筋動到電動車頭上。今(2017)年美國至少已有五州通過對電動車徵稅的法案,當中甚至包括對環保議題最為熱衷的加州。

CNBC 3日報導(見此),美國包括加州在內的不少州,已在今年通過對電動車加稅,一年徵收100-200美元不等。加州州長布朗(Jerry Brown)在今年春季通過法案時表示,安全和順暢的道路,不但能使加州成為更佳的居住地,也會提振州內經濟活動,增加數千個工作機會。

加州的決定,顯示市場對電動車的心態已有轉變。美國不少州原本都對環保汽車相當友善,提出減稅補貼等獎勵措施,鼓勵駕駛人換車。如今各州財政緊繃,道路又坑坑巴巴、亟待修整,電動車便成了眾矢之的。自2013年以來,美國24州、華盛頓哥倫比亞特區都已決定調高電動車的燃料稅(gas tax),其中加州把燃料稅調高12美分,以支應524億美元道路維修暨壅塞紓解方案的半數費用。

環保人士擔憂,這些費用可能會壓抑電動車的銷售量。不僅如此,購買電動車所享有的7,500美元聯邦減稅優惠,也會在電動車賣出20萬輛後遭到解除。根據汽車銷售暨資訊網站Edmunds.com估計,電動車對整體汽車市場的佔有率目前僅有0.6%,銷售量成長率則從2013年的227%,驟降至2016年的5%。

Barronˋs Next 5月9日報導,Edmunds當時就悲觀預測(見此),電動車聯邦減稅優惠終結將摧毀美國電動車車市。當局規定,車商的前20萬名客戶,可以獲得補助,如今特斯拉(Tesla)已售出將近10萬輛電動車,估計明年優惠就會結束。

特斯拉平價車款「Model 3」定價3.5萬美元,扣掉7,500美元補貼之後,買家等於只要付2.75萬美元,差距極為明顯。特斯拉想打入大眾車市,必須對上2萬美元的汽油車和油電混合車,少了優惠之後,兩者價差更為懸殊。

以美國喬治亞州為例,該州取消購買電動車的5,000美元稅務優惠之後,買氣急凍。有稅務優惠時,喬治亞州佔全美電動車銷售的17%;取消之後,銷售比重驟降至2%。Edmunds據此推論,補助結束後,電動車市將崩盤。Edmunds報告指出,高檔電動車較不受稅務優惠影響,但是一般買家會在意補貼。補助終結後,電動車廠必須大砍售價,才能維持買氣。

(本文內容由授權使用。圖片出處:public domain CC BY 0)

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Jaguar 宣布進軍電動車市場,要來挑戰Tesla

各個車廠看到電動車的趨勢,不願意讓Tesla 再繼續引領風潮,包括Jaguar 也將在2018 年下半年發表電動車車款。

Jaguar 的新電動車概念車I-PACE 將在2018 年下半年推出,將是Jaguar 第一台純電動車。性能方面具備700Nm 高扭力,400PS 馬力與4 秒內完成0~100km/h 加速的超高性能,相信是追求速度和零排放車主的選擇。

Jaguar 決定推出全電動車,意味著要跟Tesla 在SUV 市場短兵相接。由於電動車不用傳統車子的馬達系統,車內空間可以更寬敞讓乘客和駕駛更舒適。

(合作媒體:。圖片出處:Jaguar)

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上海新能源汽車展8月23舉行 吉利將攜帝豪PHEV亮相

進入2017年以來,上海市新能源汽車推廣應用和產業發展繼續保持高增長,1-5月新能源汽車推廣上牌數量達到10699輛。據瞭解,目前在上海市場上銷售的新能源車型累計超過100款,其中本地品牌占比為35%,其他省市品牌占比達到65%,市場累計推廣前5位的品牌依次為比亞迪、榮威、北汽、奇瑞、Tesla。

當前,上海已成為新能源汽車全球保有量最大的城市,吉利汽車自然不會放過這個巨大的市場。在最近上海市經信委公佈的4批新能源汽車備案資訊表中,吉利分別在第三批、第四批目錄中均有車型進入。據悉,吉利進入上海市新能源汽車備案資訊表中的車型為吉利帝豪EV300及吉利帝豪PHEV。

吉利帝豪EV300自推出以來,頗受市場的歡迎,今年5月還登頂了新能源汽車單車銷量排行板的第一位,而帝豪PHEV作為吉利旗下首款插電式混合動力車型,自公佈以來也是備受關注。

據瞭解,吉利帝豪PHEV外觀上與吉利帝豪EV基本相同。內飾方面,帝豪PHEV配備三輻式真皮方向盤並集成了CCS定速巡航、多媒體播放、語音控制等控制按鈕。而與帝豪EV不同的是,在中控部分帝豪PHEV增加了旋鈕式檔位,使車輛可在純電動、混合動力等模式中進行切換,增強了操作的便利性及駕駛體驗。

最亮眼的部分是帝豪PHEV採用了被稱為“聯擎”的功率分流式混合動力技術,搭載代號為JLγ-4G15H的1.5L發動機與兩台高性能電機和11.3kWh的三元鋰電池組組成的插電式混合動力系統。新車最高時速可達175km/h,NEDC工況油耗1.5L/100km,HEV模式下綜合工況油耗5.1L/100km,NEDC工況下純電續航里程61km。

作為全國插電式混合動力最大銷售城市,吉利帝豪PHEV本次順利進入上海新能源汽車目錄無疑是個極好的信號。為了與各位大咖搶佔市場份額,吉利汽車將攜帝豪EV300,帝豪PHEV亮相2017上海國際新能源汽車產業博覽會。其中帝豪PHEV是進入上海新能源汽車目錄後,首度亮相上海。

據瞭解,2017上海國際新能源汽車產業博覽會是由充電設施線上網、廣東省充電設施協會、廣東省新能源汽車產業協會、中國土木工程學會城市公共交通學會和振威展覽股份聯合舉辦,展示面積達45000平米,參展企業涵蓋了整車、核心三電(電池、電機、電控)、充電設備等產業板塊,是我國新能源汽車產業領域最專業的展覽展示和技術交流的綜合性展會平臺。

除吉利外,比亞迪、申龍客車、珠海銀隆、上汽集團、上饒客車、中植新能源、中通、江淮、眾泰、知豆、南京金龍、成功汽車、新吉奧集團、瑞馳新能源、福汽新龍馬等新能源汽車企業,以及精進電動、英威騰、東風電機、力神、沃特瑪、國軒高科、地上鐵、特來電、科陸、巴斯巴、萬馬專纜、奧美格、瑞可達等核心三電及零部件知名企業將亮相本次展會。

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Volvo 兩年後只生產電動車,中國政府是幕後推手

  Volvo 宣布要讓內燃機引擎退場,2019 年生產車款全面配備電動引擎,正式從生產傳統汽車轉向電動車,其實Volvo 此舉的最大幕後推手是近年積極發展綠能的中國政府,被中資買下的Volvo 只是配合中國政策布局。   華爾街日報(WSJ)分析指出,中國是全球最大汽車市場,因此中國政策一舉一動對產業變化是牽一髮動全身,隨著中國治理空汙政策逐步兌現,汽車大廠不得不跟著改變策略、加緊跟上,更別說現在Volvo 的老闆是中國吉利汽車。   現在中國每年電動車銷售量可達50 萬台,超過美國與其他已開發國家,中國政府上月更新電動車政策,旨在鼓勵生產更大容量電池的電動車,在此政策下生產高品質電動車的廠商將受惠,但不利於在電動車領域發展較晚的企業。   電動車快速成長打破市場對中國抑制生產的謠言。但是中國政府的確要稍微踩煞車,如同過去避免太陽能面板到風力渦輪機生產過剩的現象。政策調整後,現在生產高品質,電池續航力更久的電動車製造商,若沒有達到綠色汽車產量標準所面臨的罰則較輕,且生產高品質電動車可以在中國新能源汽車積分制度上中賺取積分,在市場上賣給其他負積分的廠商,成為一筆收入來源。   中國政府希望政策調整能夠在淘汰低品質產品同時保持生產力道。德國戴姆勒(Daimler)近日表示,將升級與中國合資企業共同使用的設備,以生產更多電動車。福特也表示將在中國生產電動車,計劃在2025 年前將七成電動車產能移往中國。   福斯(Volkswagen)電動車設計也是以中國市場為核心,目標是在2025 年前每年賣出100 萬台電動車,其中六成銷往中國。日本大廠也不放過,本田(Honda)汽車宣布要在2018 年於中國上市純電動車。   不過新政策對中國最大SUV 製造商長城汽車而言沒有好處,因為SUV 賣得太好,因此長城汽車的燃油消耗仍遠高於政府規定的目標,市場認為長城汽車短期內不會發展電動車,而吉利汽車相較同業可獲得較大利益。   中國十三五計畫明訂發展電動車產業,在政策扶植下已成為正在強勢發展的明星級產業,中國訂下2020 年讓500 萬輛電動車上路的目標。報導認為,中國政策加上全球汽車大廠的配合,將是推動電動車發展的最大幕後黑手。   (合作媒體:。圖片出處:pixabay CC0)  

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圖解Elasticsearch的核心概念

本文講解大綱,分8個核心概念講解說明:

  • NRT
  • Cluster
  • Node
  • Document&Field
  • Index
  • Type
  • Shard
  • Replica

Near Realtime(NRT)近實時

Elasticsearch的核心優勢就是(Near Real Time NRT)近乎實時,我們稱之為近實時。
NRT有兩個意思,下面舉例說明下:

  • 從寫入索引數據到數據可以被搜索到有一個小延遲(大概1秒);

舉個例子:電商平台新上架一個新商品,1秒後用戶就可搜索到這個商品信息,這就是近實時。

  • 基於Elasticsearch執行搜索和分析可以達到秒級查詢

也舉個例子說明,比如我現在想查詢我在淘寶,最近一年都買過幾件商品,總共花了多少錢,最貴的商品多少錢,哪個月買到東西最多,什麼類型的商品買的最多這樣的信息,如果淘寶說,你要等待10分鐘才能出結果,你是不是很崩潰,這個延遲的時間就不是近實時,如果淘寶可以秒級別返回給你,就是近實時了。

下面畫一個圖,解釋下三個基本概念的

Cluster:集群

包含多個節點,每個節點屬於哪個集群是通過一個配置(集群名稱,默認是elasticsearch)來決定的,對於中小型應用來說,剛開始一個集群就一個節點很正常。集群的目的為了提供高可用和海量數據的存儲以及更快的跨節點查詢能力。

Node:節點

集群中的一個節點,節點也有一個名稱(默認是隨機分配的),節點名稱很重要(在執行運維管理操作的時候),默認節點會去加入一個名稱為“elasticsearch”的集群,如果直接啟動一堆節點,那麼它們會自動組成一個elasticsearch集群,當然一個節點也可以組成一個elasticsearch集群

Document&field:文檔和字段

document 是es中的最小數據單元,一個document可以是一條客戶數據,一條商品分類數據,一條訂單數據,通常用JSON數據結構表示,每個index下的type中,都可以去存儲多個document。一個document裏面有多個field,每個field就是一個數據字段。

相當於mysql里的行,可以簡單這麼理解,舉個例子。一個商品的文檔數據一條如下:

product document
{
  "product_id": "1000",
  "product_name": "mac pro 2019 款筆記本",
  "product_desc": "高性能,高分辨率,編程必備神器",
  "category_id": "2",
  "category_name": "电子產品"
}

Index:索引

包含一堆有相似結構的文檔數據,比如可以有一個客戶索引,商品分類索引,訂單索引,索引有一個名稱。
一個index包含很多document,一個index就代表了一類類似的或者相同的document。比如說建立一個product index,商品索引,裏面可能就存放了所有的商品數據,所有的商品document。

Type:類型

每個索引里都可以有一個或多個type,type是index中的一個邏輯數據分類,一個type下的document,都有相同的field,比如博客系統,有一個索引,可以定義用戶數據type,博客數據type,評論數據type。

商品index,裏面存放了所有的商品數據,商品document

但是商品分很多種類,每個種類的document的field可能不太一樣,比如說電器商品,可能還包含一些諸如售後時間範圍這樣的特殊field;生鮮商品,還包含一些諸如生鮮保質期之類的特殊field

type,日化商品type,電器商品type,生鮮商品type

日化商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name
電器商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,service_period
生鮮商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,eat_period

每一個type裏面,都會包含一堆document

{
“product_id”: “2”,
“product_name”: “長虹電視機”,
“product_desc”: “4k高清”,
“category_id”: “3”,
“category_name”: “電器”,
“service_period”: “1年”
}

{
“product_id”: “3”,
“product_name”: “基圍蝦”,
“product_desc”: “純天然,冰島產”,
“category_id”: “4”,
“category_name”: “生鮮”,
“eat_period”: “7天”
}

Shard 分片,也稱 Primary Shard

單台機器無法存儲大量數據,es可以將一個索引中的數據切分為多個shard,分佈在多台服務器上存儲。有了shard就可以橫向擴展,存儲更多數據,讓搜索和分析等操作分佈到多台服務器上去執行,提升吞吐量和性能。

每個shard都是一個lucene index。

Replica 副本,也稱 Replica Shard

任何一個服務器隨時可能故障或宕機,此時shard可能就會丟失,因此可以為每個shard創建多個replica副本。replica可以在shard故障時提供備用服務,保證數據不丟失,多個replica還可以提升搜索操作的吞吐量和性能。

primary shard(建立索引時一次設置,不能修改,默認5個),

replica shard(隨時修改數量,默認1個),

默認每個索引10個shard,5個primary shard,5個replica shard,最小的高可用配置,是2台服務器。

相關索引解釋說明:

  • index包含多個shard
  • 每個shard都是一個最小工作單元,承載部分數據,lucene實例,完整的建立索引和處理請求的能力
  • 增減節點時,shard會自動在nodes中負載均衡
  • primary shard和replica shard,每個document肯定只存在於某一個primary shard以及其對應的replica shard中,不可能存在於多個primary shard
  • replica shard是primary shard的副本,負責容錯,以及承擔讀請求負載
  • primary shard的數量在創建索引的時候就固定了,replica shard的數量可以隨時修改
  • primary shard的默認數量是5,replica默認是1,默認有10個shard,5個primary shard,5個replica shard
  • primary shard不能和自己的replica shard放在同一個節點上(否則節點宕機,primary shard和副本都丟失,起不到容錯的作用),但是可以和其他primary shard的replica shard放在同一個節點上

索引在集群中分配圖:

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貪心算法(會場安排問題、區間選點)

學習算法課程之後的第一次記錄,漸漸的,程序設計考慮的因素增多,程序=數據結構+算法,這個等式讓我深有體會。從開始簡單的C++編程,再到選擇合適數據結構,現在需要更進一步,從算法層次上考慮程序執行的效率。我對算法的理解是用更少的開銷獲得更優的執行效果。

分治法、動態規劃在此之前沒有記錄下來,學到貪心算法的時候,覺得需要總結一下學過的東西,也能更好的理解。動態規劃的設計,要滿足最優子結構性質和重疊子問題,採用自底向上的策略,計算出最優值,找到整體最優解。這個過程有時候挺難的,主要在寫出遞歸式,要自底向上填表。貪心策略有點像動態規劃,但在一些方面是不同的,有時候貪心算法的思想更容易想到。它要滿足子問題最優而得到整體最優?兩個條件:最優子結構性質和貪心選擇性質。滿足貪心選擇性質一定滿足最優子結構性質,而滿足最優子結構性質不一定滿足貪心選擇性質,比如背包問題可以用貪心算法解決,而0-1背包問題只能用動態規劃。

典型的貪心問題活動安排,有n個活動,給出開始時間和結束時間,要盡可能安排多的活動(時間互相不衝突)。解決這個問題正確的貪心思想是以每個活動結束時間為比較變量,按結束時間升序排好活動次序,接着就進行比較選擇。而會場安排問題與活動又有些不同之處,下面是我的解題過程。

7-2 會場安排問題 (20 分)

假設要在足夠多的會場里安排一批活動,並希望使用盡可能少的會場。設計一個有效的 貪心算法進行安排。(這個問題實際上是著名的圖着色問題。若將每一個活動作為圖的一個 頂點,不相容活動間用邊相連。使相鄰頂點着有不同顏色的最小着色數,相應於要找的最小 會場數。)

輸入格式:

第一行有 1 個正整數k,表示有 k個待安排的活動。 接下來的 k行中,每行有 2個正整數,分別表示 k個待安排的活動開始時間和結束時間。時間 以 0 點開始的分鐘計。

輸出格式:

輸出最少會場數。

輸入樣例:

5
1 23
12 28
25 35
27 80
36 50 

輸出樣例:

3
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node {
    int begin;
    int end;
    int flag;//標記該活動是否被安排,0表示未安排,1表示已安排 
}t[10001];
int cmp(const node &a,const node &b)//比較規則:以結束時間升序排列 
{ 
    return a.end<b.end;
 } 
int main()
{
    int i,j,n;
    node temp;
    cin>>n;
    for(i=0;i<n;i++) 
    {
        cin>>t[i].begin>>t[i].end;
        t[i].flag=0;
    }
    sort(t,t+n,cmp);
        
    int sum=0;//總共需要的會場數量 

    for(i=0;i<n;i++)//方法2 
    {
        if(!t[i].flag)//找到未安排的活動,進行場地安排 
        {
            sum++;
            int p=i;
            for(j=p+1;j<n;j++)//當前活動結束時間與下一個活動開始不相交 ,則安排到同一個會場 
            {
                if(t[p].end<=t[j].begin&&!t[j].flag)
                {
                    p=j;t[j].flag=1;
                }
            }
            t[i].flag=1;
        }
    }

    cout<<sum;
    return 0;
}

View Code

貪心策略為:把盡可能多的時間互不衝突的活動安排到一個會場,若活動時間交叉,則在安排到另一個會場。

將所有活動按結束時間升序排列,利用sort函數,自定義cmp方法。循環體中,每次可以找到還沒有安排的活動,並以這個活動搜索能同時容納到一個會場的其他活動(這一步嵌套在內層循環中),經過兩層循環,把所有活動全部安排好,這時也已經計算出需要的會場數量sum。

類似的問題是區間選點

7-10 選點問題 (15 分)  數軸上有n個閉區間[ai, bi]。取盡量少的點,使得每個區間內都至少有一個點(不同區間內含的點可以是同一個)。

輸入格式:

第一行一個数字n,表示有n個閉區間。 下面n行,每行包含2個数字,表示閉區間[ai, bi]

輸出格式:

一個整數,表示至少需要幾個點

輸入樣例:

在這裏給出一組輸入。例如:

3
1 3
2 4
5 6

輸出樣例:

在這裏給出相應的輸出。例如:2

開始想找出幾個區間共同段,並且記錄每個共同段中包含哪些區間,這樣算出最少選點。後來發現覺得這個想法其實可以簡化一下,策略為:以右端為擋板,看看前面是否包含其他區間,如果是,則不記數,反之,說明沒有共同段,需要計數並且移動擋板位置繼續尋找。貪心策略是選擇區間右端點,保證能夠包含更大交叉段,選的點最少。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct dot{
    int l,r;
    bool v[10001];
}dots[10001];

int cmp(const dot &a,const dot &b)//比較規則,按區間右端點升序排列 
{
    return a.r<b.r;
} 

int main()
{
    int n,i,j,count=1,select;
    cin>>n;
    for(i=0;i<n;i++)
        cin>>dots[i].l>>dots[i].r;
    sort(dots,dots+n,cmp);//預處理,將區間按規則排好序,方便後續比較 
    select=dots[0].r;
    //貪心策略是選擇區間右端點,保證能夠包含更大交叉段,選的點最少 
    for(i=1;i<n;i++)//每次將當前選擇的一個區間的右端點與下一個(或者同一區間,可忽略)左端比較 
    {
        if(dots[i].l>select)//如果沒有交叉,選點+1,並以此區間右端為新一輪比較的點 
        {
            count++;
            select=dots[i].r;
        }
    }
    cout<<count;
    return 0;
}

View Code

學習算法之後,發現解決問題上需要思維上的改變,程序設計之前的算法選擇很重要,還要向大佬們學習,典型算法的學習研究真是博大精深呀!

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WeTest明星工具-移動端性能測試PerfDog初探

在十一月初,騰訊就官宣了一則消息,騰訊WeTest明星工具-PerfDog面向全球發布。官宣介紹如下:。我在看到該新聞時,有種大開眼界的感覺,移動端的性能測試原來可以這麼簡單。今天閑暇之餘,來了一波初探,簡單體驗了一番。

軟件性能數據採集

我們先來了解下通過該工具能採集到哪些性能數據:

PerfDog支持移動平台所有應用程序(遊戲、APP應用、瀏覽器、小程序等)及Android模擬器,桌面應用程序PerfDog支持在Windows和Mac機器使用運行。在iOS和Android平台獲取性能參數如下:

iOS平台 (與蘋果官方Xcode工具參數對齊一致)

  • Screenshot
  • FPS(1秒內遊戲畫面或者應用界面真實平均刷新次數,俗稱幀率/FPS)
       1) Avg(FPS):平均幀率(一段時間內平均FPS)
       2) Var(FPS):幀率方差(一段時間內FPS方差)
       3) Drop(FPS):降幀次數(平均每小時相鄰兩個FPS點下降大於8幀的次數)
  • Jank(1s內卡頓次數。iOS9.1以下系統暫時不支持。類似Android的Jank卡頓和iOS的FramePacing平滑度統計原理。幀率FPS高並不能反映流暢或不卡頓。比如:FPS為50幀,前200ms渲染一幀,后800ms渲染49幀,雖然幀率50,但依然覺得非常卡頓。同時幀率FPS低,並不代表卡頓,比如無卡頓時均勻FPS為15幀。所以,平均幀率FPS與卡頓無任何直接關係)
        PerfDog計算方法:同時滿足兩條件,則認為是一次卡頓Jank.
        1、 當前幀耗時>前三幀平均耗時2倍。
        2、 當前幀耗時>兩幀電影幀耗時(1000ms/24*2=84ms)。
        同時滿足兩條件,則認為是一次嚴重卡頓BigJank.
        1、 當前幀耗時>前三幀平均耗時2倍。
        2、 當前幀耗時>三幀電影幀耗時(1000ms/24*3=125ms)。
    計算思路:考慮視覺慣性,假設以前三幀的平均幀耗時為參考,作為vsync時間間隔,連續兩次vsync沒有新渲染畫面刷新,則認為是一次潛在卡頓,也就是說下一幀耗時大於前三幀平均幀耗時2倍,則認為一次潛在卡頓。同時單幀耗時滿足大於兩倍電影幀耗時1000ms/24*2 (由於人眼低於24幀才能辨別畫面不連續性),則認為是一次真正卡頓。同時若單幀耗時大於3倍電影幀耗時,則認為是一次嚴重卡頓。
    註解:為什麼是兩次vsync?GPU一般是3重緩衝buffer,當前幀已佔用一個buffer,即剩餘2緩衝buffer,人眼一般可容忍2幀延遲。 為什麼是兩幀電影幀耗時?低於24幀畫面,人眼就能感知到畫面不連續性,電影一般都是24幀。即電影幀耗時1000ms/24=41.67ms,兩幀電影幀耗時也就是41.67ms*2,三幀電影幀耗時是41.67ms*3。
       1) BigJank:1s內頓嚴重卡次數
       2) Jank(/10min):平均每10分鐘卡頓次數。
       3) BigJank(/10min):平均每10分鐘嚴重卡頓次數
  • FTime(上下幀畫面显示時間間隔,即認為幀耗時,iOS9.1以下系統暫時不支持。)
       1) Avg(FTime):平均幀耗時 
       2) Delta(FTime):增量耗時(平均每小時兩幀之間時間差>100ms的次數)
  • CPU Usage(Total整機/App進程,統計結果合Xcode一致)
  • Memory (是統計FootPrint,注:OOM與FootPrint有關,與系統、機型無關。只與RAM有關,如1G內存機器。FootPrint超過650MB,引發OOM)。受iOS平台限制,暫時無法獲取ios10及以下系統的memory。後續版本增加。如做性能測試,建議升級iOS系統版本
  • Xcode Memory (XCode Debug Gauges統計方式即XCode Memory)。受iOS平台限制,暫時無法獲取ios10及以下系統的Xcode Memory。後續版本增加。如做性能測試,建議升級iOS系統版本
  • Real Memory(Xcode Instrument統計方式即Real Memory,實際佔用物理內存。注:物理內存與系統策略有關,關注意義不大)
  • Virtual Memory(虛擬內存)
  • Wakeups(線程喚醒次數)。注:超過150進程很大可能會被系統kill
  • CSwitch(上下文切換測試)。注:單核超過14000進程會被系統Kill
  • GPU Utilization(Render/Tilter/Device)
       1) Render:渲染器利用率(像素着色處理階段,若佔比高,說明是PS階段出現瓶頸,shader過於複雜或紋理大小、採樣複雜等) 
       2) Tilter:Tilter利用率(頂點着色處理階段,若佔比高,說明是VS階段出現瓶頸,頂點數太多等原因)
       3) Device:設備利用率(整體GPU利用率)
  • Network(Recv/Send,測試目標進程流量,和Xcode結果一致)
  • Battery Power(整機實時Current電流、Voltage電壓、Power功率)(注:和Xcode Instrument結果一致)
  • Log(系統調試日誌信息)

Android平台

  • Screenshot
  • FPS(1秒內遊戲畫面或者應用界面真實平均刷新次數,俗稱幀率/FPS)
       1) Avg(FPS):平均幀率(一段時間內平均FPS)
       2) Var(FPS):幀率方差(一段時間內FPS方差)
       3) Drop(FPS):降幀次數(平均每小時相鄰兩個FPS點下降大於8幀的次數)
  • Jank(1s內卡頓次數。解釋說明如iOS平台說明)
       1) BigJank:1s內嚴重卡頓次數
       2) Jank(/10分鐘):平均每10分鐘卡頓次數
       3) BigJank(/10分鐘):平均每10分鐘嚴重卡頓次數 
  • FTime(上下幀畫面显示時間間隔,即認為幀耗時)
       1) Avg(FTime):平均幀耗時
       2) Delta(FTime):增量耗時(平均每小時兩幀之間時間差>100ms的次數)
  • CPU Usage(Total整機/App目標進程,統計結果和Android Studio Profiler一致)
  • CPU Clock(各個CPU核心的頻率和使用率)
  • Memory (PSS Memory,統計結果和Android Java API標準結果一致,與Meminfo也一致。注:部分三星機器系統修改了Meminfo底層統計方式,導致Meminfo與Java AP統計結果不一致,新出三星機器已修復)
  • Swap Memory (Swap Memory)
  • Virtual Memory
  • Memory Detail(NativePSS、GFX、GL、Unknown)
  • GPU Usage(目前僅支持高通芯片手機)
  • GPU Frequency(目前僅支持高通芯片手機)
  • Network(Recv/Send)
  • CTemp(CPU溫度)
  • Battery Power(Current電流、Voltage電壓、Power功率)(注:與儀器測試誤差<3%左右)
  • Log(系統調試日誌信息)

上述內容來自官網使用文檔。我們了解了參數,就實際來操作一下吧。對於工具的介紹,網絡上都有,我就結合自己的實際體驗來說吧。

使用的基本流程

在自己實踐使用時,基本流程如下:

1.註冊賬號(只有註冊賬號后才能下載安裝包)

2.下載安裝包並解壓

3.在perfdog後台創建測試項目

4.打開可執行文件PerfDog.exe

5.使用註冊的賬號登錄

6.使用usb將手機和電腦連接(不能鎖屏,開啟調試模式)

7.選擇連接模式(wifi還是usb)

8.選擇app應用列表

9.配置要監控的數據

10.開始記錄數據

11.操作對應app

12.停止記錄數據(不能少於10S)

13.上傳記錄數據

14.進入perfdog後台查看性能數據

流程介紹

前五步操作就不講述了,大家都懂。我們直接從第六步說起,我使用的是ios設備。

連接設備

iOS: 則即插即用,用戶無需做任何操作。

Android: 有兩種模式,非安裝模式和安裝模式。

  • a. 非安裝模式:

    手機即插即用,無需任何設置及安裝,使用非常簡單,但手機屏幕上沒有實時性能數據显示。

  • b. 安裝模式:

    需要在手機上自動安裝PerfDog.apk,手機屏幕上有實時性能數據显示。(請開啟Debug調試模式、允許USB安裝和PerfDog懸浮窗管理權限),啟動PC版PerfDog.exe,則會在手機上自動PUSH安裝PerfDog.apk,具體安裝類似各個手機廠商安裝第三方APP提示安裝即可。(注:由於很多手機安裝需要賬號密碼,導致無法自動安裝,如果自動安裝失敗,則會把安裝文件PerfDog.apk釋放到當前文件夾里,手動安裝PerfDog.apk即可)。

這裏重點說明下Android平台下,LMK和Swap這兩個參數意義:

LMK:Android平台下OOM與遊戲進程內存大小無關,主要是系統剩餘物理內存有關。系統剩餘物理內存小於LMK,則會引起OOM。

Swap: 系統進程用到zram/vnswap內存壓縮技術。不同手機系統啟用Swap memeroy大小不同。

測試模式

通過usb連接電腦後,出現如下界面,可以選擇測試模式:

USB模式測試:

  USB連線,在設備列表選擇USB圖標設備進行USB模式測試(插線模式測試功率無任何意義)。

WIFI模式測試(測試功率):

  USB連線后,在設備列表選擇WIFI圖標設備進行WIFI模式測試。WIFI檢測連接成功后,拔掉USB連接線。(注:需要PC和被測手機連接同一WIFI,WIFI檢測連接成功后,拔掉被測手機USB線(插線模式測試功率無任何意義))。

在實踐中,USB和WiFi模式我都有使用。選擇模式后,界面會展示設備的詳細信息,如下:

選擇測試應用

選擇模式后,則可以選擇要測試的應用了(當前手機中的所有app都可以被選擇),如下頁面:

選擇對應被測應用,並操作對應的app,界面展示如下:

注意點:Android平台,安裝模式下,手機屏幕左上角有實時性能數據显示(Android手機請打開PerfDog懸浮窗管理權限,否則手機上不會显示性能參數)。

開啟懸浮權限

android設備中的界面性能參數显示如下:

功能介紹

1.性能參數配置

性能參數可在界面中配置,點擊界面中的+號即可,如下:

①點擊對應條目參數,顏色會變深,圖表數據則會展示在界面中

②勾選對應條目參數,表示需要收集該數據

2.記錄保存

點擊右側的藍色開始按鈕,則表示在記錄數據,如下:

需要注意的是:記錄時間不能少於10S。少於10S,則會提示如下信息:

點擊按鈕后,記錄會停止記錄並保存數據,如下:

2.1 提交記錄到perfdog後台

可以修改名稱,點擊confirm,數據會上傳到perfdog的後台,如下:

可以查看詳細的性能數據,如下所示:

2.2 記錄保存到本地

勾選保存按鈕,數據就會保存到本地,如下:

可以打開excel文件查看對應的性能數據:

3.數據回放

點擊perfdog界面上的文件夾按鈕,選擇對應的本地數據,即可以回放記錄,操作如下:

可在界面查看回放結果,如下:

4.批註及標定

雙擊鼠標左鍵,增加批註,再次雙擊,則取消批註。

單擊鼠標左鍵,則增加標定,再次點擊則重新標定。

增加了批註和標定的界面如下所示,紅色為批註,淡紫色為標定:

5.性能參數分析

5.1 數據統計

可以選擇一個時間段內的數據,進行統計,如下:

5.2 設置性能參數統計分析閾值

在perfdog界面中的setting下,可以配置,如下:

5.3 保存框選數據

對某一時間段內的數據框選后,可以單獨保存片段,在框選範圍內,右鍵即可,如下:

6.場景標籤

通過標籤按鈕給性能數據打標籤,鼠標左鍵雙擊顏色區域可修改對應區域標籤名

7.日誌記錄

在perfdog界面,可以查看對應日誌,也可以設置查看日誌的等級,如下:

在嘗試WIFI模式時,發現log按鈕勾選不了。

8.停止功能

停止測試應用,不需要拔掉數據線,或者斷開連接,在選擇應用的界面中,選擇NULL即可,如下:

9.截圖錄屏

連接安卓設備,並使用安裝模式,可配置截屏參數,如下:

界面就會記錄操作的過程,如下所示:

如此記錄是不是很明了?但這種用法會影響性能參數,實際用途中不推薦。如果覺得新鮮,可以嘗試使用即可。

PerfDog後台使用

1.邀請人員

可以邀請對應人員一起維護測試項目

2.數據共享

數據共享后,可以在任務數據中查看明細,可按android、ios區分,以及app包的版本,設備版本來查看。

使用注意點

1.設備連接

iOS: 若PerfDog檢測不到連接手機或無法測試,請先安裝確保最新iTunes是否能連上手機。

Android: 請開啟手機Debug調試模式及允許USB安裝。

2.截圖記錄影響性能

截屏記錄影響性能(整體FPS影響<=1。小米5:CPU=1%左右。IPhone7P:CPU<2%),若無需請不要開啟截屏。

總結

使用PerfDog工具下來,整體有以下幾點感受。

1.對性能指標的測試,更加便捷;

2.易操作

3.記錄支持回放

4.數據便於管理與查看

PerfDog工具是款不錯的性能測試工具,點贊一波。

最後,附上官方的操作手冊:

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