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對於性能向改裝玩家來說，不管平時駕駛時到底會不會時刻關注如此豐富的數據，像這樣的三聯表是必須裝上的。十代思域顯然也是如今性能向改裝的主力車型，1。5T渦輪增壓發動機有着相當不錯的改裝潛力。“網紅車”五菱宏光現身。

相信大部分車迷都會對改裝車感興趣，甚至自己本身就是一位改裝車玩家，而對於廣大改裝車愛好者來說，靜態車聚就是一種讓大家能夠零距離接觸各類改裝案例，同時大量車友交流改裝心得的活動之一。很多改裝團體會選擇地下停車場這種封閉性公共場所作為大型改裝車聚的舉辦地，而在廣州，卻從未有過此類車聚。日前，趁着熱度極高的漫威電影《復讎者聯盟3》的國內上映，一個名為Aibo par的“地庫車聚”在廣州某商場舉行，自己作為一個車迷，筆者當然不會錯過這場被稱為“廣州首次”的地庫車聚。

與珠三角地區常見的賽道日活動相比，地庫車聚更多的還是驚喜改裝車的靜態展示，因此在這裏集結的改裝車大多以外觀、內飾改裝為核心，每一台改裝車都显示出鮮明的個性。

低姿態

“姿態”，這是外觀向改裝一個非常常用的詞語，是一台車改裝水平的重要評定標準，而所謂姿態，涉及到離地間隙、車輪傾角、輪轂選擇等多個方面，但在國內的改裝愛好者群體中，“低趴”就是最受歡迎的改裝風格之一。

就在會場簽到處，主辦方就擺出了兩台霸氣的VIp風格改裝作品，巨大的傾角、嵌入翼子板的大尺寸輪轂，讓這台奔馳S級和豐田皇冠看起來霸氣十足。

豐田皇冠是國內的VIp風格主流改裝用車，其中以第12代皇冠最為常見。

除了多基於中大型甚至大型轎車的VIp風格之外，在這裏還要提到一個改裝風格的專用名詞：“Hella Flush”。這種非常流行的外觀改裝風格要求輪轂邊緣與輪眉平齊，大部分玩家會選擇換裝氣動避震來實現最大幅度降低車身的效果，而在行駛時又可將離地間隙提升，保證一定的實用性。

克萊斯勒300C是國內難得的純種美式轎車，粗獷的線條搭配巨大的鍍鉻輪轂，盡顯美式風範。

什麼？國內竟有豐田bB？淡定，這是被改造成豐田bB外觀的長城酷熊。

外觀向改裝玩家可不只是會對外觀進行改造，他們還會用一些小物件來裝飾愛車的內部，模型車、玩偶、汽車主題貼紙等各式各樣的裝飾物看得筆者眼花繚亂。

這位車主直接將自己的酷熊打造成了移動的日式工藝品專賣店。

由於靜態車聚中常會有車友打開前蓋展示精心改造的發動機艙，為了讓愛車美得更全面，發動機蓋的背面也是不能放過的。

對於趴地玩家來說，前後包圍被蹭壞甚至掉落是一項必修課程，包圍還沒掉下來？用黃黑膠布貼上“假裝”掉了也可以。

“鑽桿”是低趴改裝玩家在車聚中最喜愛的活動，車友們設法降低車身離地高度，開車鑽過一根限定高度的杆子，以評比出車身最低的車型。

既然是漫威電影的首映車聚，怎能少得了鋼鐵俠的身影？

猜猜這台有着哆啦A夢塗裝的是什麼車？記得在下方留言框把你猜到的答案告訴我們哦！

性能派

當然，雖說靜態車聚是外觀向改裝的主場主場，但這不代表性能派就不能出現了。

豐田86顯然是最受歡迎的日系跑車之一，也是各類賽道日活動的常見車型；只可惜這款超級實惠的后驅小跑車如今已經退出中國內地市場了。

素有“平民超跑”之稱的飛度GK5，是改裝界最火爆的車型之一，能夠駕馭從低趴到性能的多種改裝風格。

比亞迪F0被降低車身，換上競技輪轂之後，突然有了一種性能小鋼炮的感覺。

這台狀態上佳的第八代STI是全場性能車的焦點之一。

對於性能向改裝玩家來說，不管平時駕駛時到底會不會時刻關注如此豐富的數據，像這樣的三聯表是必須裝上的。

十代思域顯然也是如今性能向改裝的主力車型，1.5T渦輪增壓發動機有着相當不錯的改裝潛力。

“網紅車”五菱宏光現身！

這個巨大的碳纖維進氣風箱是必須秀出來的。

市售兩千多元的電動渦輪增壓器，它的增壓值能有0.1個Bar么？

本田高性能圖騰思域Type R一現身，大批車友上前圍觀拍照，這人氣，恐怕是法拉利的旗艦跑車都無法比擬。

經典派

現場還能見到許多經典車的身影，比如近年流行起來的桑塔納，以及老皇冠、虎頭奔、Spura等車型都看得筆者口水直流。

近年老款桑塔納在國內再次流行起來，這次車聚就出現了不少桑塔納的身影。

曾幾何時，斯巴魯在中國和貴州雲雀合作，以合資生產的方式推出了雲雀小公主，也就是斯巴魯Vivio；而圖中這台可不是國內最常見的雲雀小公主，而是一台正兒八經的斯巴魯Vivio！

W140“虎頭奔”登場，哪怕這隻是一台S320，但是氣場也是足夠強大的。

斯巴魯Vivio的Bistro版本，而這台則是非常少見的雙門車型。

喲！豐田Supra出租車！請問起步價多少？

寶馬推出的第二款Z系列跑車：Z3。

這台皇冠155的車主看來頗有美國情懷啊，但是這樣的國旗搭配，不應該用在經典的紅旗或者林肯、凱迪拉克身上嗎？

豐田在90年代推出的緊湊型轎車Altezza，在國內以雷克薩斯第一代IS的身份銷售，但國內車主更願意用它的日本名字：Altezza，或者親切地叫它“咬地鯊”。

大跑車

在這一次地庫車聚中，吸引眼球的可不止是那些低姿態、性能車和經典車，現場更有大批跑車現身，對於車迷來說，這些又帥又快的高性能跑車就是心中的Dream Cars。

國內罕見的阿爾法羅密歐4C！也許很快大家就能在玩車TV的推送里見到它哦！

保時捷911 GT3 RS，只可惜國內已買不到手動變速箱版本。

法拉利，作為世界超級跑車標杆的地位也阻止不了車主給它換上氣動避震，玩起了姿態。

氣動避震的儲氣罐就隱藏在車頭的狹小行李箱中。

結語

這場看似簡單的地庫車聚，當晚共吸引了數百台改裝車前來參与，用盡了活動區域的每一個車位；地庫的悶熱和難以消散的廢氣都無法阻擋改裝車愛好者的熱情。拋開電影上映這個活動主題不說，實際上絕大部分前來參与車聚的人都是被改裝車本身所吸引，能夠讓過千人在一個擁擠的地下停車場玩得如此盡興，也許就只有改裝車聚這一種活動能夠做到了。

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雪鐵龍C6上配備的1。8T發動機是pSA集團在中國最高階的發動機。這台發動機的賬面數據和實際表現當然比不上對手最高階的發動機，但是比起他們中階發動機，倒也不至於落後。傳動系統是來自愛信的6AT變速箱，這台變速箱可以說拖了後腿，競爭對手大多數用上了8、9AT或者7速雙離合的產品。

在2008年，C6曾經以中大型車的身份引進中國。當時的雪鐵龍C6是C級車的身份，售價高達64萬。時過境遷，當C6再次回到國人視線里時，已經是B級車的身份，而且售價也僅需18.99-27.99萬。

這一代的C6是一款中國特供車型，專為國人設計。中國人喜歡的元素，超大後排空間、肉眼可見的豪華感、豐富高端的配置、運動流暢的車身造型，在這台C6上一樣不缺。然而，C6的銷量非常慘淡。好在，今天我的任務不是解答為什麼C6銷量慘淡，而是要告訴你這台車到底有多棒。

雪鐵龍C6的外觀以沉穩為主，前臉的雪鐵龍雙人標識延伸到整個車頭，車頭的線條以水平為主，搭配上大面積的鍍鉻格柵，鑽晶型日間行車燈，彰顯了C6行政級轎車的定位。尾部造型飽滿，銀色的鍍鉻裝飾條連接了兩旁的回字形尾燈，盡顯格調。C6側麵線條流暢動感，缺少了一絲行政級轎車應有的厚重感，而且影響了頭部空間的表現。

雪鐵龍C6的車身尺寸比市面上大多數B級車都要大，甚至可以列入C級車的行列。

上帝在製造法國人的時候，只給了他們優秀的設計能力，卻沒有把將設計付諸現實的能力一併安裝上去。C6車身漆面左右厚薄不一，而且這款白色車漆容易沾灰且難以清潔。

雪鐵龍C6的內飾比外觀做得還好。C6的內飾採用了最新家族式對稱式設計，造型設計更加註重檔次感。材質方面啊，C6的內飾採用了大量的Nappa真皮，實木飾板，同級再也找不到更好的。全液晶儀錶盤的显示效果清晰，可調節的選項豐富，UI設計出色。

C6座椅方面採用了Nappa真皮包裹，座椅寬大，填充物支撐性足。這台C6的頂配車型，前後座椅均有座椅通風/加熱/按摩功能，這種級別的配置也是同級所不具備的。

C6的乘坐空間只有一個字——大。1米73的乘客在前排調好位置后，在後排能夠獲得3拳2指左右的腿部空間。可惜，受流線型車身的影響，頭部空間不容樂觀，前排和後排分別只有3指和4指的表現。

C6的後備廂空間非常大，有523L的容積。不過後排座椅不能放倒，所以沒有擴充的空間。

雪鐵龍C6上配備的1.8T發動機是pSA集團在中國最高階的發動機。這台發動機的賬面數據和實際表現當然比不上對手最高階的發動機，但是比起他們中階發動機，倒也不至於落後。傳動系統是來自愛信的6AT變速箱，這台變速箱可以說拖了後腿，競爭對手大多數用上了8、9AT或者7速雙離合的產品。這款6AT的擋位數就顯得落後了。從匹配上來說，整套動力系統也不夠線性，起步時需要很小心地控制油門才不會突然被“踢”一腳。如果C6能來個ECO模式，相信會好很多。

雪鐵龍C6的0-100km/h實測百公里加速時間為9.4秒。當天有小雨，地面略微有積水，但是加速的過程245mm寬的輪胎幾乎沒有打滑，很平順地就衝出去了。這數據雖然不能跟競爭對手的高階動力系統對比，但是跟他們的1.5T或1.8T的動力對比，還是有競爭力的。

既然雪鐵龍C6作為一款行政級定位的轎車，底盤肯定是以舒適為主的。雪鐵龍C6的減振器和避震彈簧採用斜置的布置方式，而且減振器和避震彈簧另一端連接的是副車架，而不是車身。這麼做的好處，就是減少減振器上垂直方向的力和避免力直接作用於車身，最終達到乘坐舒適的效果。實際體驗下來，雪鐵龍C6確實能很好地將路面顛簸過濾掉，比起同級對手單薄的濾震能力要好上不少，甚至可以說，這是C級車上會有的濾震能力。

雪鐵龍C6的方向盤採用電動液壓助力，路感非常清晰，沒有什麼虛位，回正的力度也線性，只是手感比較重，更加適合男性駕駛。

C6的隔音水平也是行政級水準的。C6四門車窗都使用了雙層隔音玻璃。C6在怠速時幾乎聽不到發動機的聲音，高速跑起來的時候輪胎噪音會相對較大，而風噪不明顯。

從市場定位上來說，與C6有相似定位的B級車，只有別克君越這一款。他們都有舒適的底盤表現，寬敞的乘坐空間，高檔的內飾氛圍。兩款拿出來比較，C6的配置更高，後期保養更便宜，而君越的動力會更完善。如果不考慮品牌知名度，C6會更加合適。當然，如果雪鐵龍的品牌知名度能夠打出來，C6肯定不會是現在這個定價。所以，各位觀眾朋友，要撿便宜趁現在了。

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在Salesforce的世界，凡事皆Metadata。

先通過一句經常使用的代碼帶入一下：

Account accountItem = (Account)JSON.deserialize(accountString,Account.class);

這種代碼相信大部分開發都會寫過，前台將數據序列化，通過字符串的形參傳遞給後台，後台將數據進行反序列化，從而獲取到這個表或者這個自定義類的實例。所以問題來了，為啥第二個參數是 Account.class？我們通過官方的API描述可能更好的進行了解。

 這裏我們引出了 Type的概念，他是apex 預定的類型，包括 基礎數據類型(Integer等) ， 集合， sObject類型以及 用戶定義的類。基礎數據類型等等都是 object類型，所以當我們理解salesforce裏面的類型時，可以簡單的分成兩個大類：Object & sObject。所以Type概念引入完了，它用來幹嘛？怎麼聲明？什麼時候用呢？

Type t1 = Integer.class;
Type t2 = Type.forName('Integer');
system.debug(t1.equals(t2));

上面的簡單的demo中提供了兩種聲明Type的方式，一種是根據 object | sObject使用 .class聲明，另外一種是使用 Type的方法forName來實例化變量。既然變量可以聲明出來，我們就可以看看他的方法考慮如何搞事情了。

 Type的方法非常少，所以我們想要查看其對應的方法描述以及使用很容易就看完。這裏針對幾個重要的方法進行描述：

• forName(fullyQualifiedName)：返回與指定的完全限定的類名相對應的類型。這裏的類名包括salesforce系統預製的類，自定義的類以及sObject名稱；
• isAssignableFrom(sourceType)：如果object指定類型的引用可以從子類型分配，則返回true，否則返回false。這個方法我們可能首先會先想到 instanceof，因為都是來判斷類型是否相兼容匹配，但是 instanceof必須是初始化這個類或者對象的變量，才能使用 instanceof 來進行判斷，使用 此方法可以省去了靜態編譯時的依賴，所以如果想判斷依賴性，可以優先考慮此方法。
• newInstance()：此方法用來實例化一個指定Type的對象，返回類型是一個object對象，我們可以強制轉換成我們需要的對象類型。因為apex也是面向對象的語言，封裝，繼承，多態三大特性，我們可以通過 newInstance實現父子類型的輕鬆轉換調用相關的方法從而實現動態配置。

基礎信息介紹完畢，此篇淺入淺出，介紹兩種可能用到的場景。

1.  JSON序列化與反序列化

這個我們經常使用，一筆帶過：通過字符串以及指定的 Type類型可以轉換成指定的數據類型。

Account accountItem = (Account)JSON.deserialize(accountString,Account.class);

2. 針對Custom Setting等根據配置的動態的類調用動態方法的使用

ParentClass是一個父類，有兩個變量以及一個虛擬的方法，繼承的子類可以進行實現

public abstract class ParentClass {
    public String param1 { get; set; }
    public String param2 { get; set; }

    public ParentClass() {
        this.param1 = 'value1';
        this.param2 = 'value2';
    }

    public virtual String joinParam() {
        return param1 + param2;
    }
}

SonClass1繼承了它並實現了它相關的方法

public class SonClass1 extends ParentClass {
    public SonClass1() {
        super();
        this.param1 = 'son value1';
        this.param2 = 'son value2';
    }

    public override String joinParam() {
        return super.joinParam();
    }
}

還有其他的SonClassn繼承了它並實現了它的相關的方法，我們在custom setting中配置了不同的場景應該調用的不同的子類，公共方法中，我們只需要使用以下的代碼來判斷和調用即可。

public String executeJoin(String className) {
    Type t = Type.forName(className);
    Type t2 = Type.forName('ParentClass');
    if(!t2.isAssignableFrom(t)) {
        throw new CustomException('should be son class of ParentClass');
    }
    ParentClass newObj = (ParentClass)t.newInstance();
    return newObj.joinParam();
}

總結：篇中簡單的介紹了salesforce中的 Type的使用，拋磚引玉，想要深入了解還要自行查看官方文檔。篇中有錯誤的地方歡迎指出，有不懂的歡迎留言。

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概述篇

LCA (Least Common Ancestors) ，即最近公共祖先，是指這樣的一個問題：在一棵有根樹中，找出某兩個節點 u 和 v 最近的公共祖先。

LCA 可分為在線算法與離線算法

• 在線算法：指程序可以以序列化的方式一個一個處理輸入，也就是說在一開始並不需要知道所有的輸入。
• 離線算法：指一開始就需要知道問題的所有輸入數據，而在解決一個問題后立即輸出結果。

算法篇

對於該問題，很容易想到的做法是從 u、v 分別回溯到根節點，然後這兩條路徑中的第一個交點即為 u、v 的最近公共祖先，在一棵平衡二叉樹中，該算法的時間複雜度可以達到 O(logn)O(log⁡n) ，但是對於某些退化為鏈狀的樹來說，算法的時間複雜度最壞為 O(n)O(n) ，顯然無法滿足更高頻率的查詢。

本節將介紹幾種比較高效的算法來解決這一問題，常見的算法有三種：在線 DFS + ST 算法、倍增算法、離線 Tarjan 算法。

接下來我們來一一解釋這三種 /* 看似高深，其實也不簡單 */ 的算法。

在線 DFS + ST 算法

首先看到 ST 你會想到什麼呢？（腦補許久都沒有想到它會是哪個單詞的縮寫）

看過前文 『數據結構』RMQ 問題 的話你便可以明白 ST算法 的思路啦~

So ，關於 LCA 的這種在線算法也是可以建立在 RMQ 問題的基礎上咯~

我們設 LCA(T,u,v) 為在有根樹 T 中節點 u、v 的最近公共祖先， RMQ(A,i,j) 為線性序列 A 中區間 [i,j] 上的最小（大）值。

如下圖這棵有根樹：

我們令節點編號滿足父節點編號小於子節點編號（編號條件）

可以看出 LCA(T,4,5) = 2, LCA(T,2,8) = 1, LCA(T,3,9) = 3 。

設線性序列 A 為有根樹 T 的中序遍歷，即 A = [4,2,5,1,8,6,9,3,7] 。

由中序遍歷的性質我們可以知道，任意兩點 u、v 的最近公共祖先總在以該兩點所在位置為端點的區間內，且編號最小。

舉個栗子：

假設 u = 8, v = 7 ，則該兩點所確定的一段區間為 [8,6,9,3,7] ，而區間最小值為 3 ，也就是說，節點 3 為 u、v 的最近公共祖先。

解決區間最值問題我們可以採用 RMQ 問題中的 ST 算法 。

但是在有些問題中給出的節點並不一定滿足我們所說的父節點編號小於子節點編號，因此我們可以利用節點間的關係建圖，然後採用前序遍歷來為每一個節點重新編號以生成線性序列 A ，於是問題又被轉化為了區間最值的查詢，和之前一樣的做法咯~

時間複雜度： n×O(logn)n×O(log⁡n) 預處理 + O(1)O(1) 查詢

想了解 RMQ 問題 的解法可以戳上面的鏈接哦~

以上部分介紹了 LCA 如何轉化為 RMQ 問題，而在實際中這兩種方案之間可以相互轉化

類比之前的做法，我們如何將一個線性序列轉化為滿足編號條件的有根樹呢？

1. 設序列中的最小值為 AkAk ，建立優先級為 AkAk 的根節點 TkTk
2. 將 A[1…k−1]A[1…k−1] 遞歸建樹作為 TkTk 的左子樹
3. 將 A[k+1…n]A[k+1…n] 遞歸建樹作為 TkTk 的右子樹

讀者可以試着利用此方法將之前的線性序列 A = [4,2,5,1,8,6,9,3,7] 構造出有根樹 T ，結果一定滿足之前所說的編號條件，但卻不一定唯一。

離線 Tarjan 算法

Tarjan 算法是一種常見的用於解決 LCA 問題的離線算法，它結合了深度優先搜索與並查集，整個算法為線性處理時間。

首先來介紹一下 Tarjan 算法的基本思路：

1. 任選一個節點為根節點，從根節點開始
2. 遍歷該點 u 的所有子節點 v ，並標記 v 已經被訪問過
3. 若 v 還有子節點，返回 2 ，否則下一步
4. 合併 v 到 u 所在集合
5. 尋找與當前點 u 有詢問關係的點 e
6. 若 e 已經被訪問過，則可以確定 u、e 的最近公共祖先為 e 被合併到的父親節點

偽代碼：

Tarjan(u)               // merge 和 find 為並查集合併函數和查找函數
{
    for each(u,v)       // 遍歷 u 的所有子節點 v
    {
        Tarjan(v);      // 繼續往下遍歷
        merge(u,v);     // 合併 v 到 u 這一集合
        標記 v 已被訪問過;
    }
    for each(u,e)       // 遍歷所有與 u 有查詢關係的 e
    {
        if (e 被訪問過)
            u, e 的最近公共祖先為 find(e);
    }
}
C++

感覺講到這裏已經沒有其它內容了，但是一定會有好多人沒有理解怎麼辦呢？

我們假設在如下樹中模擬 Tarjan 過程（節點數量少一點可以畫更少的圖o(￣▽￣)o）

存在查詢： LCA(T,3,4)、LCA(T,4,6)、LCA(T,2,1) 。

注意：每個節點的顏色代表它當前屬於哪一個集合，橙色線條為搜索路徑，黑色線條為合併路徑。

當前所在位置為 u = 1 ，未遍歷孩子集合 v = {2,5} ，向下遍歷。

當前所在位置為 u = 2 ，未遍歷孩子集合 v = {3,4} ，向下遍歷。

當前所在位置為 u = 3 ，未遍歷孩子集合 v = {} ，遞歸到達最底層，遍歷所有相關查詢發現存在 LCA(T,3,4) ，但是節點 4 此時標記未訪問，因此什麼也不做，該層遞歸結束。

遞歸返回，當前所在位置 u = 2 ，合併節點 3 到 u 所在集合，標記 vis[3] = true ，此時未遍歷孩子集合 v = {4} ，向下遍歷。

當前所在位置 u = 4 ，未遍歷孩子集合 v = {} ，遍歷所有相關查詢發現存在 LCA(T,3,4) ，且 vis[3] = true ，此時得到該查詢的解為節點 3 所在集合的首領，即 LCA(T,3,4) = 2 ；又發現存在相關查詢 LCA(T,4,6) ，但是節點 6 此時標記未訪問，因此什麼也不做。該層遞歸結束。

遞歸返回，當前所在位置 u = 2 ，合併節點 4 到 u 所在集合，標記 vis[4] = true ，未遍歷孩子集合 v = {} ，遍歷相關查詢發現存在 LCA(T,2,1) ，但是節點 1 此時標記未訪問，因此什麼也不做，該層遞歸結束。

遞歸返回，當前所在位置 u = 1 ，合併節點 2 到 u 所在集合，標記 vis[2] = true ，未遍歷孩子集合 v = {5} ，繼續向下遍歷。

當前所在位置 u = 5 ，未遍歷孩子集合 v = {6} ，繼續向下遍歷。

當前所在位置 u = 6 ，未遍歷孩子集合 v = {} ，遍歷相關查詢發現存在 LCA(T,4,6) ，且 vis[4] = true ，因此得到該查詢的解為節點 4 所在集合的首領，即 LCA(T,4,6) = 1 ，該層遞歸結束。

遞歸返回，當前所在位置 u = 5 ，合併節點 6 到 u 所在集合，並標記 vis[6] = true ，未遍歷孩子集合 v = {} ，無相關查詢因此該層遞歸結束。

遞歸返回，當前所在位置 u = 1 ，合併節點 5 到 u 所在集合，並標記 vis[5] = true ，未遍歷孩子集合 v = {} ，遍歷相關查詢發現存在 LCA(T,2,1) ，此時該查詢的解便是節點 2 所在集合的首領，即 LCA(T,2,1) = 1 ，遞歸結束。

至此整個 Tarjan 算法便結束啦~

PS：不要在意最終根節點的顏色和其他節點顏色有一點點小小差距，可能是在染色的時候沒仔細看，總之就這樣咯~

PPS：所謂的首領就是、就是首領啦~

倍增算法

哇！還有一個倍增算法以後繼續補充吧！

總結篇

對於不同的 LCA 問題我們可以選擇不同的算法。

假若一棵樹存在動態更新，此時離線算法就顯得有點力不從心了，但是在其他情況下，離線算法往往效率更高（雖然不能保證得到解的順序與輸入一致，不過我們有 sort 呀）

總之，喜歡哪種風格的 code 是我們自己的意願咯~

另外， LCA 和 RMQ 問題是兩個非常基礎的問題，很多複雜問題都可以轉化為這兩類問題來解決。（當然這兩類問題之間也可以相互轉化啦~）

參考資料

OI wiki https://oi-wiki.org/graph/lca/

https://blog.csdn.net/my_sunshine26/article/details/72717112

https://wizardforcel.gitbooks.io/the-art-of-programming-by-july/content/03.03.html

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      這一篇得把介紹框架這個系列終結了，不能超過三篇了，不然太長了….. 還是老規矩，前面兩篇的機票在下方：

      最新 iOS 框架整體梳理（一）

      最新 iOS 框架整體梳理（二）

 

Part – 3

 

           

 

62、Metal  MetalKit

       Metal ( [ˈmetl] )  這是一個和 OpenGLES 類似的面向底層的圖形處理接口，這也是蘋果自己搞出來的，所以這個框架我還是推薦要有一個大概的了解。

       Metal 系列教程（1）- Metal 介紹及基本使用  （系列文章三篇都是講述 Metal 的，可以學習一下）

       iOS漸變二維碼之Metal實現篇

       官方文檔

63、MetalPerdormanceShaders

       其實這個 MetalPerdormanceShaders 也是屬於Metal的內容，關於它的具體的使用我推薦一篇利用它組高斯迷糊的文章。

       學習用MetalPerformanceShaders進行圖像處理

       官方文檔

64、MetricKit

       這是一個在 iOS 13 中新加入的框架，iOS 13 中推出了MetricKit，它用於收集和處理電池和性能指標。

       iOS MetricsKit 收集電量和性能數據

       官方文檔

65、MobileCoreServices

       要是在iOS10 以後在有一些APP之間跳轉的時候是需要這個框架的，我也了解了一下關於這個框架，幾乎說的都是使用它的私有API的情況下跳轉，所以不推薦使用！按照現在的審核要求私有API是行不通的，要承擔被下架的風險，具體的UTIs可以在下面查詢.

       UTIs

66、ModelIo

      這個框架出來的相對比較早了 iOS 9 的時候發布的，但在日常中使用的還真的不多，但關於這個框架的基本的認知還是可以通過官方文檔了解到的。

      官方文檔 

67、MultiPeerConnectivity

       這個框架我們也是有必要了解一下的，它主要是用於iOS設備間的通信，就像我們兩台iOS設備間使用 Airdrop 傳輸文件等都是屬於iOS通訊的，藉助這個機會我也給大家介紹一個直接從手機拍照導入mac的快速方法，右鍵桌面，見下圖。這個是我自己經常會用到的一個東西。

 

 

       下面是對於iOS設備間通信方式的一個總結小圖：

 

 

        圖片來源於  iOS近距離實時通信解決方案 這篇文章也能讓我們了解這個框架。

        官方文檔

68、NaturalLanguage、

       這是一個很有趣的框架，是在iOS12中新加入的，大家在發微信消息的時候比如說了句“我想你了”微信就會有小星星雨下落，當然不一定微信是利用這個框架實現的，但這個自然語言分析框架也的確能幫我們實現這一點。具體它的使用以及怎樣分析語言的就需要我們自己探索一下了。

       Apple NLP框架NaturalLanguage的應用實例

       官方文檔

69、NetWork  NetWorkExtension

      它可給系統WiFi列表列表裡邊的WiFi設置密碼 、標籤(副標題)。 還可獲取整個WiFi列表。獲取到WIFI列表之後呢，判斷有沒有連接上自己公司的WIFI，然後讓他打卡上班？這個我真沒試過，要有這種需求還真的是有點厲害！

     iOS 獲取系統wifi列表,wifi信號強度,並給wifi設置密碼,標籤(副標題)

     官方文檔

70、NewsstandKit （ deprecated ）

71、NotificationCenter

      框架這東西整理的時候我發現兩個問題，最不常用的、最常用的反而是最難料理的。這個通知就是，不管是本地通知還是遠程通知我相信大家用的都很熟悉很熟悉了！所以關於它真的也只能一筆帶過了，不過還是提一句，通知框架里的東西的確需要我們掌握的，尤其是在iOS10之後蘋果在通知上是下了一份功夫的。

72、OpenAL

      它也是一個音頻播放的框架，我們前面說過的關於音頻播放的框架真的不少了，像 AudioToolbox ，但它們之間還是有區別的，在延時、緩存等方面存在着區別。

      OpenAL的一些知識點

73、OpenGLES

      iOS上繪製圖形的方式很多，UIKit，CoreGraphics，SpriteKit，OpenGL ES，Metal等。OpenGL ES是一套非常底層但使用非常廣泛的C語言API，專為移動設備定製，可在不同的手機系統或瀏覽器上使用，渲染效果非常好。

      iOS-OpenGLES  這是個系列文章，從這裏進去有好多的東西等着你學習呢。

74、PassKit

      PassKit 框架在您的應用程序中請求和處理Apple Pay付款。 創建，分發和更新电子錢包應用的通行證。

      iOS PassKit Wallet 開發

      官方文檔

75、PDFKit

       iOS 11 后蘋果在iOS平台開放了PDFKit SDK，可以使用這個框架显示和操作 pdf 文件，此項目應用PDFKit實現显示pdf、显示縮略圖、展開大綱和搜索文字的功能。這個框架還是值得我們好好學習一下的。

       iOS PDFKit框架講解

       官方文檔

76、PencilKit

       這個框架是在iOS13中加入的，PencilKit可讓您輕鬆快捷地將手繪內容整合到iOS或macOS應用中。 PencilKit為iOS應用程序提供了一個繪圖環境，該環境可以從Apple Pencil或用戶的手指中獲取輸入，並將其轉換為您在iOS或macOS中显示的高質量圖像。該環境附帶了用於創建，擦除和選擇線條的工具。

       官方文檔

77、Photos   PhotosUI

       這兩個框架是開發者比較熟悉常用的，它的最低適配版本是iOS 8，所以以前的相冊框架幾乎也都是不用了。關於它的資料網絡是哪個還真的不少，所以我們也就不多說了。

       官方文檔

78、PuskKit  （很慚愧，沒找到資料）

79、QuartzCore

       這個框架相信大家還是比較熟悉的，它裏面的內容我們在日常開發中也經常會用到，比如 CAAnimation(動畫),CADisplayLink(定時器),CAShapeLayer(圖層),CAGradientLayer(漸變)等等，一起拿我有寫文章大概的介紹過這個框架。

       iOS – QuartzCore

80、QuickLook  QuickLookThumbnailing （Thumbnail [ˈθʌmneɪl] 縮略圖）

       QuickLook幾乎可以預覽幾乎所有的文件，像圖片、音樂，視頻、PDF、Word等都是可以。但是其可定製部分比較少，樣式比較單一，這是它的缺點。

       iOS快速預覽——QuickLook

       QuickLook官方文檔

       QuickLookThumbnailing官方文檔

81、RealityKit

      RealityKit 是iOS 13 + 專為增強現實技術開發的一款新的高級框架，它可以處理渲染的所有方面，包括材質、陰影、反射，甚至相機的運動模糊。它還為多人AR應用程序處理網絡，這意味着開發人員不需要成為網絡工程師就可以來開發共享AR體驗,這個框架會和後面介紹的 SceneKit 和 ARKit 配合使用

      iOS ARKit，SceneKit，RealityKit總結

      官方文檔

82、ReplayKit

      這是一個錄製屏幕的框架，但在不同的iOS版本中確有許多不同的表現，這個大家可以看下面分享的文章看一下。這一塊的需求應該也有，主要應該還是集中在遊戲中吧。

      iOS端使用replaykit錄製屏幕的技術細節

      官方文檔

83、SafariServices

      這個框架看前面的Safari就知道和Safari瀏覽器相關了，你可以把瀏覽器集成到項目中然後瀏覽器上面能做的事你都可以做。具體的還是見官方文檔，在實際的項目中我們對這個框架的利用率感覺不是特別高。

      官方文檔

84、SceneKit

       在前面說RealityKit框架的時候有提過這個框架，還是那句話它和RealityKit還有ARKit都是處理AR方面的內容的，你了解其中一個的時候回自然的了解到別的框架。

       官方文檔

85、Security

      Security 框架用於保證應用程序所管理之數據的安全。該框架提供的接口可用於管理證書、公鑰、私鑰以及信任策略。它支持生成加密的安全偽隨機數。同時，它也支持對證書和Keychain密鑰進行保存，是用戶敏感數據的安全倉庫。

      關於它官方文檔最後面一個注意點說的挺明確的，內容如下:

       其實上面的大致意思就是說在iOS中我們平常使用的像URL等都是建立在安全框架基礎上的，所以我們沒必要刻意的使用這個安全框架，要視情況而定。

       官方文檔

86、Social

       這也是一個社會化分享框架，只不過的原生的，所以在一些簡單的分享中我覺得還是可以一試的，沒必要一個不怎麼沉重的功能上一把第三方的殺牛刀。

       ios原生社交分享實踐

       官方文檔

87、SoundAnalysis

       使用SoundAnalysis框架來分析音頻，並將其識別為特定類型，比如笑聲或掌聲。框架使用由MLSoundClassifier訓練的核心ML模型來執行分析。使用框架的能力分析流或基於文件的音頻，讓您添加智能音頻識別功能到您的應用程序。這個框架看介紹我覺得是一個很有意思的點，有空研究一下。

       官方文檔

88、Speech

       這是一個語音識別的框架，也是很有趣的一個框架。建議大家都了解學習一下。

       iOS-Speech Framework

       官方文檔

89、SpriteKit

       以前在接觸Cocos2d-JS的是有才有的“精靈”這個概念，你要不涉及這一塊那你知道那是一個和遊戲來發相關的框架就可以了，要是你是做遊戲的那我相信這個框架你也早都應該了解了。

       iOS SpriteKit 遊戲

       官方文檔

90、StoreKit

       蘋果的內購相信大家也都有了解，這個框架就是專門用來處理內容的，有條件的我建議還是好好了解一下關於內購的知識。你再找它的資料的時候不塌搜索這個框架名稱，你直接搜索iOS 內購即可，這樣找打的資源相對多一些。以前有寫過關於內購的內容，有興趣的可以翻翻我以前的博客。

      官方文檔

91、SwiftUI

      這個是一個全新的UI框架，它應該在以後也是一個趨勢，就像Swift一樣，它裏面的東西我們是有必要進行一個學習的。當然學習的資料也是相當的豐富。所以下面我們就只給出一個官方的文檔，具體的內容可以自己上網去篩選。

      官方文檔

92、SystemConfiguration

      看網上的資源說這個框架也是一個用來測試網絡連接狀態的框架，但具體的使用又似乎不多。但的確可以嘗試，要是效果不多的話我建議能用原生的盡量避免使用第三方。

93、Twiteer  UIKit  這兩個框架知道就行了，因為一個幾乎不用一個幾乎每天都用，的確沒有更多的可以說了。

94、UserNotifications UserNotificationsUI

       這兩個框架在iOS10給的最大的一個驚喜，的確在10以後把通知優化的很是強大。這兩個框架相信很多人都知道，就沒必要在細說，葯還有不知道該怎麼處理的的確是應該去好好的研究一下他們。

95、VideoSubscriberAccount

       iOS10引入了Video Subscriber Account框架(VideoSubscriberAccount.framework)來幫助應用支持流媒體認證或認證視頻點播（也被稱為TV Everywhere）與他們的有線電視或衛星電視供應商認證。 對於那些用戶註冊一次就能解鎖流媒體訂閱服務的應用來說，使用這個框架中的API可以幫助你支持單一登錄體驗。   

       這個框架的確我也沒有使用過，它是一個和AppleTV掛鈎的框架，具體的信息大家可以去看官方文檔。

       官方文檔

96、VideoToolbox

       這個框架使讓用戶可以自行對視頻進行硬編解碼操作。關於視頻的硬編碼和解碼我也在學習計劃的當中，建議還是過一遍裏面的東西。

       iOS 利用VideoToolBox對視頻進行編解碼

       iOS利用VideoToolbox實現視頻硬解碼

       官方文檔

97、Vision VisionKit （[ˈvɪʒn] 視力；美景；眼力；幻象）

       這個框架也是一個比較值得我們深入研究的框架，它是一個可以用來做識別圖像的框架。像面部檢測、矩陣碼/條形碼檢測等等，具體的可以在官方文檔裏面看到或者下面的文章都是可以看到的。

       iOS Vision 框架概覽

       iOS Vision的使用

       官方文檔

98、WatchConnectivity

       這個框架看名字就能很好的理解它的作用了，它是用於 Watch 應用和 iOS 設備傳輸數據的框架。

       WatchConnectivity 介紹：告別加載等待。

       官方文檔

99、WebKit

       這個框架也是日常中經常會用到的一個框架，WKWebView就是它裏面的Web頁面展示View,現在iOS端的網頁幾乎應該都是使用WK展示的吧，UIWebView已經被廢棄了，再用會影響到審核。這個框架具體的內容像和JS交互這個我們就不再提了，網上關於它的資料還真的不少。

 

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背景

工欲善其事，必先利其器。​後面我將陸陸續續推薦一些軟件利器幫助大家提高效率（主要針對 Mac 電腦）。

如果你在使用 Mac 電腦，並且沒有如某些人那樣安裝並使用 Windows 系統，那麼你可以嘗試使用以下這些軟件。

在 Mac 裝 Windows 使用，感覺有點“暴殄天物”（文化有限，只能找到這個詞），沒有惡意黑 Windows，Windows 有 Windows 的使用場景，對於普通人民群眾來說，確實使用 Windows 夠了，微軟現在也出了不錯的筆記本。但你確實不該買 Mac 然後確使用 Windows 系統，這樣其實裝 X 效果不好。

這些軟件都是我自己使用過且覺得還不錯的，這些軟件或者可以極大地提高效率或者偶爾也足夠裝13（哈哈，亂入了一兩款 App）。

整理下來太多了，因為太多圖，放在一篇文章裏面感覺加載都有點問題（是不是暗示我要換手機了？）。正好有讀者反饋說之前發的有的內容太長太干，都看不下去了，因此，我進行了拆分（技術乾貨花的時間也久，產出沒那麼快）。正好用類似的文章休息下，不用動腦筋，1~2分鐘搞定，並且也有收穫，​一舉兩得。​

主角登場 Alfred

今天的主角是 Alfred。這個軟件很多文章都在說，我這裏就不多做過多介紹了。其具體效果跟 Mac 自帶的 Spotlight 類似，但功能會強大 N 個數量級倍。

我差不多 12 年開始接觸 Mac，當時還是窮學生，托香港的同學幫忙買的教育版 MacBook Air，現在還偶爾服役。但使用這款軟件是我 15 年快工作了才用上，後悔沒早知道呀，不過現在也已經陪伴我走了這麼多年了，首推就是這款軟件了。如果你看到這篇文章且還沒有用過，就趕緊用起來吧，免費版本的功能也都已經挺強悍了。

舉例說下常用的幾個功能:

文件搜索

類似 Windows 版本的 everything。 設置某個標識(示例中為 “’”)開頭，後面為關鍵字就開始全盤索引(當然可以配置過濾)了，找到搜索到的文件后，按 “->” 出現二級菜單，可以選擇下一步的操作。

比如複製，以此命令行 cd 到文件/目錄(後面有類似的工具推薦)，複製文件路徑(finder 不比 windows 能夠方便 copy 文件路徑)等。

alfred-file-search

剪貼板歷史

可以幫你保存你最近的剪貼板歷史，通過快捷鍵選取粘貼。實際工作中經常遇到，本來要複製一個東西已經 cmd+c 了，這個時候又來一個更優先需要複製粘貼的，前面那個又被覆蓋了，還得再去複製一遍。有了這個功能就不愁了。

alfred-paste

各種搜索

• 搜索引擎搜索

同樣可以設置關鍵字，比如 “google keywords”，回車就能直接打開 google 搜索。默認的有google/wiki/等等，這個還可以自己方便添加更多的搜索引擎，比如 baidu，必應，stackoverflow 等等。

• 各種快捷搜索

其他的比如聯繫人搜索，快捷功能(lock/sleep/shutdown)等等，計算器(直接輸入等式即可)，輸入應用名稱快速打開應用等等。

alfred-quick-search

Workflow

Workflow 是其更強大的賣點。比如以下是一些或者極其高效或者很有意思的 workflow。

• Dash

堪稱程序員神器啊。 結合 Dash，能夠非常方便快捷地搜索某種語言的某個 API，再也不用邊寫邊打開瀏覽器去搜索了。

遇到了 某個 API 不太清楚，直接 ctrl + blank 輸入關鍵字就直接模糊搜索某 API 了。

alfred-dash

• stackoverflow

其實這個通過在上面的搜索引起那裡設置也 OK 的。這裡是一個單獨的 workflow，同樣可以設置關鍵字(例如 st keywords) 就能直接搜索 stackoverflow 上相關問題。相當於在 google 搜索中 keywords site:stackoverflow.com。

alfred-stackoverflow

• youdao 翻譯

遇到中英文翻譯問題不用再打開瀏覽器去搜索了。

當然 Mac 自帶的取詞翻譯功能也挺不錯的: 不知道? 選中關鍵字，三指輕點觸控板。

mac-translate

• zhihu

知乎搜索及知乎日報，可以設置關鍵字直接知乎搜索，或者列出當天的知乎日報推薦列表。

• douban

豆瓣的相關功能，豆瓣讀書/電影等。最近聽到同事談論某電影，想看豆瓣評分多少? 很簡答， 直接 movie 電影名 就出來結果了，如圖：

• 天氣

調用百度的 API 實現的快捷天氣預報

alfred-weather

• mail

快速搜索郵件（這裏直接用的以前的截圖）。

alfred-mail

• 印象筆記(evernote)

快速搜索印象筆記/evernote 中保存的內容。這個得首先去 印象筆記官網 生成一個 token，然後安裝好 alfred-evernote后，配置好(es-token 你自己的generated-token) token 成功后就可以使用了。

查詢有不同的語法格式，詳情可以查閱evernote 搜索語法。

alfred-印象筆記 workflow

搜索后直接回車打開是默認在應用程序中打開，按住 cmd 後會在瀏覽器中打開(由於最開始開發的作者是國際版 evernote，中國版補丁的作者也忘記改這個鏈接了，所以在瀏覽器中打開的跳轉鏈接不對，直接下載我修改后 workflow 是 OK 的 github)，其實就是修改一下其中的 app.js中的 get-link 方法。

當然還有更多其他好玩有用的 workflow，你可以直接到github AlfredWorkflow“選購”，沒有的也可以自己實現一個也貢獻出來哦。方法也相對比較簡單，用 php/python 等都可以實現，你打開 alfred 設置項，雙擊具體某個 workflow 就能看到源碼。

 

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歐盟為趕上汽車電動化的大趨勢，擬開放成員國補助電池研究，並將提供數以億計的資金協助企業在歐洲興建大型電池廠。

電池是電動車量產的關鍵，但在電池供應方面，歐洲車廠極度仰賴亞洲供應商，歐盟對此感到憂心。據統計，亞洲佔全球現有與計畫中電池產能的八成左右，美國占 15%，歐洲則不到 4%。（金融時報）

有感於發展電動車必先建立自己的電池產能，歐盟於一年前推出促進電池產業發展計畫，現在已推出 5 種輔助資金，希望催生歐洲版的特斯拉超級電池工廠（Gigafactory）。據歐盟執委會能源部副總裁 Maros Sefcovic 表示，目前已有 4 個集團打算響應建廠，整個供應鏈則有 260 家企業參與計畫推展。

亞洲競爭者也聞風而至，LG Chem 目前正在波蘭打造大型鋰電池廠，三星 SDI 與 SK Innovation 等南韓同業也在匈牙利投資。

根據 EV Volumes 資料顯示，歐洲 2018 上半年電動車（含純電池動力與插電式混合動力車）銷售量年增 42% 來到 19.5 萬輛，全年預估上看 43 萬輛。

（本文內容由 授權使用。首圖來源：）

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根據 TrendForce 綠能研究（EnergyTrend）最新調查顯示，隨著國際油價回漲，加上動力電池價格快速下滑，台灣電動機車市場加速成長，2018 年台灣電動機車總量預估為 7.8 萬輛，市佔率達 8%，2019 年市佔率將成長至10%，其中，重型電動機車的比重也將從 85% 提高至 90%。

EnergyTrend 資深研究經理呂理舜指出，台灣汽油機車市場已飽和，近年來由於電動汽車已逐漸成為趨勢，政府也積極推動相關機車電動化政策，再加上共享單車帶起的綠色運輸熱潮，皆推升消費者購買電動機車的意願。此外，目前台灣政府為了推行全面性導入再生能源的計畫，積極建置周邊充電基礎建設，各地方政府也針對購買整車與換電式服務提供補貼。

至於鋰電池價格走勢，由於中國廠商加入新能源車電池製造的行列，近幾年電池材料的生產也逐漸以中國為主，都讓電池系統價格快速下滑，車用電池系統價格從 2015 年的 550 USD / kWh 下滑至 2017 年的 350 USD / kWh，2018 年則將降至 250 USD / kWh，加速各類電池應用的普及。

根據 EnergyTrend 的調查，2018 年電動機車總量預估將達 7.8 萬輛，約占整體機車市場的 8%。從統計資料也可發現，過往台灣的電動機車主要以輕型為主（輕型電動機車為低於 5 馬力的車款，重型為 5 馬力以上），但隨著 2016 年睿能（Gogoro）的興起，逐漸推升重型電動機車的需求，再加上 2017 年的平價車款推出（高階價格約台幣 6 萬元起跳，平價版則低於台幣 4 萬元），讓重型電動機車與汽油機車的價差縮小，目前預估 2018 年整體電動機車市場中，重型機車的佔比將超過 85%。隨著睿能、光陽、三陽等主要品牌陸續投入重型電動機車領域，預期 2019 年重型電動機車將達 9 萬輛，佔比約 90%。

（首圖來源： CC BY 2.0）

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