特斯拉鋰電池價格將降至US$ 125/kWh

Tesla Motors有超過50萬筆Model 3之訂單,為了讓這些訂單準時出貨,Tesla創辦人Elon Musk表示,占地1,500萬平方英尺、專用來生產Tesla電動車用鋰電池的超級工廠Gigafactory進度已超前預定進度兩年。而Gigafactory存在的原因很簡單,即是為了降低鋰電池的生產成本。

據網站Electrek報導,近期研究顯示,電動車鋰電池近6年來已降至每kWh 227美金,下降80%。即便如此,電動車高昂的價格仍令人難以負擔。

降低鋰電池成本一直為Tesla改善的目標之一。在新的宣傳影片裡,Tesla 表示將降低35% 的電池成本。 雖然Tesla 並沒有詳述電池成本下降的細節,但若從釋出的消息中,多少可以拼湊出一些樣貌。

從Tesla於2016年說的「低於每kWh 190美金」,套上降低電池成本35%,電池成本將會來到每kWh 124美金之下。假設一輛Model 3 需要55 kWh之電池,那麼電池成本最多為6,875美金。鋰電池看來似乎是生產成本裡最高的組件,但以一輛3.5 萬美元的電動車來說,評估下來似乎合理。

以Tesla自有品牌家用儲能系統Powerwall來說,規格14 kWh的售價為5,500美金;大型發電設備用的Powerpack、規格210 kWh/供電4小時的售價則為109,750美金。

若要使電動車和燃油車具成本競爭力,電動車之電池成本至少需降至每kWh 100 美金以內。Elon Musk 一度對於Tesla Motors無法在2020達到這個里程碑而失望。但以現階段狀況看來,於內華達州之Gigafactory 1 完成進度已達14%,即將於歐洲設廠之Gigafactory 2也已進行籌備階段,降低鋰點池生產成本的目標看很有機會達成。        

(首圖為Gigafactory。來源:Tesla)                       

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特斯拉 Model 3 估 7 月投產,拚下半年如期交車

美國電動車廠特斯拉(Tesla)周三盤後公布前季財報再度由盈轉虧,不過這並不打緊,因為按照特斯拉說法,Model 3 平價電動車有望如期交車,這才是投資人所最關心的。

特斯拉獲利表現不理想,去年第四季淨損 1.21 億美元,或相當於每股 0.78 美元,若扣除一次性費用,每股虧損降低至 0.69 美元,但還是高於分析師原預估每股虧 0.53 美元。

當季營收來到 22.8 億美元,較去年同期成長88%,且優於分析師預估的 22.2 億美元。特斯拉去年 11 月 21 日已完成太陽能面板廠 SolarCity 的收購作業,SolarCity 當季貢獻營收 1.31 億美元。

特斯拉當日宣布,Model 3 預計2017年 7 月可限量投產,9 月產量可開始放大,預估 2018 年每周可產出 10,000 輛。特斯拉原預期 Model 3 可在下半年開始交車,現在兌現承諾的機率大大提高,這激勵特斯拉股價盤後大漲 2.49%、暫報 280.02 美元。

第四季 Model S、Model X 產量合計來到 24,882 輛,年增 77%;銷售量合計為 22,252 輛,成長 27%。(紐約時報)

展望 2017 年,特斯拉預期 Model S 與 Model X 交車量將介於 47,000 至 50,000 輛,換算年成長率最高為 71%。另外,特斯拉還說太陽能車頂下半年就能開始量產。

(本文內容由授權使用。圖片出處:Public Domain CC0)

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北市邁向智慧城市倡3U,推U-Car電動車共享服務

臺北市政府 23 日宣布,將以「共享、綠能、E化」作為施政規劃主軸,積極導入智慧交通解決方案,近期更推出「3U」計畫,整合 YouBike、U-Motor 及 U-Car 服務,提供給民眾更便利的交通模式,減少私人運具的持有率,藉由綠能交通運具減輕城市嚴重的交通與環境污染問題,同時以此鼓勵智慧城市相關產業創新及促進智慧城市發展。

北市府資訊局及臺北智慧城市專案辦公室此次成功協助媒合威摩、裕隆、蓋亞、和運與電馳等業者,共同推動 3U 計劃,並於今日邀請基隆市、桃園市及新竹市等首長代表共同參與北基桃竹四城市的3U智慧綠能交通生活圈,會中展示 3U 運具,希望結合地方政府及民間業者的力量,打造 3U 首都生活圈。

臺北市副市長林欽榮表示,北市府正努力打造 3U 首都生活圈,目前已有YouBike公共自行車、民間業者營運之 U-Motor 電動機車共享,未來將陸續於北市公有停車場及公共住宅建置充電柱供民眾使用,並鼓勵業者投入資源、提供 U-Car 電動車共享服務,會後並與現場貴賓及業者親身體驗 WeMo。中央已延長電動車免收貨物稅至 2021 年,鼓勵民眾使用電動車輛,北市亦將響應此政策,未來臺北市電動車登記數量達 1,000 輛前,停放至公有停車位充電將僅收取停車費用,市府補助電費以鼓勵市民使用電動車。

此外,北市府指出,目前已建置 300 處公共自行車租賃站,提供 9,838 輛 YouBike 供市民使用,預計 106 年底能完成 400 站建置,提供 13,000 輛公共自行車,讓市民能更方便地使用 YouBike。威摩科技在 2016 年 10 月成功推出 WeMo Scooter 電動機車共享服務,北市希望仿此模式提供場域,鼓勵民間業者推出電動車共享服務。而考量民眾交通需求,未來也將與基隆市、桃園市及新竹市等鄰近城市研議,共同打造電動車友善環境並拓展 3U 首都生活圈,朝共享、綠能、e 化的智慧城市邁進。

(本文內容由授權使用。圖片出處:Pixabay CC0)

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FC EXPO 2017:氫燃料技術更成熟,日本力推奧運「氫應用」

FC EXPO 2017 除了展出最受關注的燃料電池乘用車輛外,根據EnergyTrend的觀察,展會的焦點也擺脫過去對於白金衝擊成本的迷思,現場除了有普遍大眾所關注的燃料電池車輛外,更深入到其他的關鍵部件,包括高壓氫氣瓶,質量輕且壽命更高的金屬電池堆等,可以預期燃料電池對於普及化又更邁進一步。

2017年FC EXPO在歷經許多車廠過去兩年間,擘畫出未來對於燃料電池車輛(Fuel Cell Vehicle /FCEV)的願景,吸引更多參觀者的目光,再加上中國對於燃料電池車輛的發展將大力補貼,讓參觀者呈現出超越以往的盛況,除了歐美的國家外,也吸引許多來自中國的參觀者。根據EnergyTrend在現場的了解,日系車廠的發展重心在本次展覽中可看出顯著差異性。

對於豐田來說,為了配合2020東京奧運的活動,2017年已開始進行兩輛燃料電池巴士的示範運行,預計在2018年開始正式銷售,並且在2020年達到一百輛的銷售目標。本田則是將重心放在清能家庭的應用示範,搭配自行開發的SHS(Smart Hydrogen Station)訂製型產氫系統,可將再生能源透過SHS轉換成輕氣,供給FCEV使用,家庭所需電力可再透過FCEV產生電力供給家庭使用;日產則提出e-Bio Fuel cell概念,使用乙醇水(45% Ethanol)做為車輛燃料,搭配上自行開發的固態氧化燃料電池(Solid Oxide Fuel Cell/SOFC)燃料電池系統,可免除高壓加氫站所產生的安全問題,更可與生質能做結合。

圖一  豐田與本田FCEV空間配置比較

根據EnergyTrend在現場的分析,對於兩家日系FCEV的觀察,比較豐田所發表的Mirai,以及本田所發表的Clarity兩輛乘用車,雖然在車輛動力與續航力都相當的情況下,仍可從空間配置看出差異點(圖一)。以電池堆的配置來看,豐田將燃料電池堆放置在底盤下方,鋰電池則在後座高壓氣瓶的上方,兩顆氣瓶的空間站比刻意平均化,讓行李廂空間保有傳統車輛的大容量表現;本田則是將電池堆置於引擎室,大氣瓶的體積刻意增大,除了車輛重量配置的考量外,車室空間也顯得更加寬敞。

圖二:GPTFC及其合作夥伴

關於中國方面,隨著中國政府對於燃料電池補貼目錄即將出臺,吸引更多中國廠商投入該行業發展,也因此中國在FC EXPO 2017也增加更多的參展攤位,江蘇氫電新能源/GPTFC除了展出自行開發的金屬電堆外(圖二),透過光陽機電的系統集成以及自行開發的測試設備,再加上江蘇氫聯合的充電站基礎建設,以及使用高安全性的液態儲氫的氫陽能源,成為一個從電池堆到周邊充電的完整燃料電池產業鏈。

圖三 江蘇冰城

江蘇冰城展出了自行開發的金屬電池堆(圖三),輕量化的金屬電池特性可搭在於無人機使用,使用其開發的1kW氣冷式金屬電池堆搭配上三公斤重的氣瓶,可讓無人飛機運行2~4小時的長效續航力;現場也展示了50W的輕巧型電池堆,可提供攜帶型裝置所需的長效電力,應用於戶外監控或者備用電源使用。

圖四 北京科泰克

北京科泰克/CTC展出了中國專屬的高壓氣瓶,可供應乘用車與公交車使用,都是採用三型高壓瓶,內層為鋁合金材質,外層搭配上多層的碳纖維纏繞,最外層再加上玻璃纖維,以保護外力對於碳纖維產生的結構安全影響,目前已可滿足35MPA以及70 MPA 兩種國際規格,考量車輛體積的應用靈活度,35MPA目前以公交車為主流,70MPA 則為乘用車應用。

(觀察與分析報導:EnergyTrend研究經理 呂理舜)

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Tesla樽節,2016年 SolarCity裁員人數達 20%

根據《路透社》的報導指出,美國電動車大廠特斯拉(TESLA) 在 2016  年底所收購的太陽能電池廠商 SolarCity,截至 2016 年底為止,總計已經裁減了 20% 的員工。顯示 TESLA 需要藉由 SolarCity 的樽節措施,來平衡該公司的支出。原因是當前美國太陽能市場,依舊處於需求不足的低迷狀態。

報導指出,根據 SolarCity 在 1 日對美國證券交易委員會提交的相關文件指出,該公司截至 2016 年底的員工總數為 12,243 人,比一年前減少了 19.8%。而在被 TESLA 收購前,營運就出現困難的 SolarCity 已經提出相關裁員計畫,預計裁減包括運營、安裝、製造、銷售和市場行銷等部門職位,只是當時並沒有提出確切人數。據了解,在進入 2017 年後,裁員仍將會持續。

SolarCity 過去是全美最大的屋頂太陽能系統製造和安裝公司。按照過去的計畫,SolarCity 曾希望在 2018 年獲得美國一百萬太陽能家庭用戶,但是後來縮減了目標,主要原因是市場需求不足。2017 年初,由於內華達州一項太陽能補助政策取消,使 SolarCity 裁減該州 550 個工作職位。整體來說,2016 年 SolarCity 在業務上的衰退和過去快速擴張的情況形成鮮明對比,因 2015 年同期統計,該公司的員工人數較前一年成長了 68.7%。

事實上,TESLA 執行長 Elon Musk 當時併購 SolarCity 就引來許多負面聲音。原因是 Elon Musk 與 SolarCity 關係非淺,SolarCity 的創辦人為 Elon Musk 的親戚。所以該項收購案遭質疑是「左口袋到右口袋」的資本金錢遊戲。

為了改善 SolarCity 的財務狀況,Elon Musk 收購完成之後,TESLA 開始對 SolarCity 的業務進行整合。2017 年 1 月,TESLA 表示將會縮減太陽能系統的廣告預算,並且利用特斯拉現有的實體店零售網路,銷售屋頂太陽能發電系統。另外,SolarCity 也將縮減租賃等模式,轉向現金銷售,以便獲得更多現金收入,達到降低成本的效果。

(合作媒體:。圖片出處:Tesla)

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Tesla於台灣發表休旅款 Model X,車門採鷹翼設計

特斯拉繼 1 月時在台舉行首批 Model S 交車典禮,今天在合作商 BellaVita 場地舉行休旅車款式 Model X 在台發表大會。Model X 定價新台幣4,043,000 元,最多可乘載7 人。

Model X 依據電池容量和性能分為 4 個版本,共有 75D、90D、100D、P100D,各配備75、90、100 kWh 電池,其中 P100D 的加速性能最好,從靜止到百公里只要花3.1 秒。而在內裝上面,分為三種乘載版本:5 人座、6 人座、7 人座。

▲ 特斯拉Model X 的不同版本和座位內裝。

 

至於電動車最重要的智慧成分,除了駕駛座前的面版顯示時速、油耗等訊息,車前有3 個鏡頭,車後也有 1 個鏡頭,並且能與 Autopilot 自動輔助駕駛配合,增加更多攝影鏡頭輔助駕駛抵達目的地。

▲Model X 的車門採鷹翼門設計,車門兩側只要留下1 英尺(約30 公分)寬的空間,就能順利進入車子。

 

特斯拉的休旅車適應全球各地的狀況,像是在香港和台灣地狹人稠,Model X 採上掀式的車門設計鷹翼門,是兩段式的車門設計,先往上升,再向外展開,不用怕停車空間狹小。Model X 電動車省掉內燃機,讓房車設計上給予乘坐者更多空間,像是要上車不必彎下腰才能上車,車體高度相當高,直接可以站立走進去。

 

▲ 特斯拉全球副總裁、亞太區總裁任宇翔示範直接走進Model X 車裡。

 

特斯拉除了 Model S、Model X 等車款在台陸續運購或交車之外,充電服務網也陸續在全台各地設點。這次 Model X 發表大會選在 BellaVita,BellaVita 的停車場也有提供特斯拉車子所需要的充電站,讓來BellaVita 逛街的人要離開時,車子已經充電完了,能順利開回家。

▲Model X 內裝,可看到駕駛座的儀表板。

 

保養方面,特斯拉建議每年或是里程累積達 20,000 公里時進行年度保養,另外在訂購特斯拉車時可選擇預付3 年或4 年期的「保養計畫」。特斯拉在台北跟台中有授權的鈑噴中心,未來也會陸續認證合作商提供維修服務。原先做為保養服務據點的內湖園區,特斯拉全球副總裁、亞太區總裁任宇翔透露特斯拉在台總部也將進駐內湖。

▲5 人座的Model X。

 

另外定價較低,號稱是百萬平價車款的 Model 3 也可以在官網預購。

(合作媒體:。圖片出處:科技新報)

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剛果廠2018年重新上線,鋰電池材料鈷價恐直落

車用鋰電池的關鍵材料──鈷在需求增溫、供給短缺的帶動下,年初迄今報價已狂飆135%,但認為鈷價可能漲到外太空的避險基金和投機客要小心了,因為剛果的礦脈2018年將開出大量產能,屆時供需景況驟變、原本飛龍在天的鈷價恐墜回地球。

英國金融時報14日報導,全球最大鈷生產商嘉能可(Glencore Plc)位於剛果共和國的加丹加(Katanga)礦場,在花費4.3億美元整治機台後,明年就可上線產鈷,預計市場將因此增加最多22,000公噸的供應量。目前鈷的全球年產量約在100,000公噸左右。

高盛分析師指出,加丹加礦場重新上線,將明顯改變供需狀態、終結短缺,預計鈷的供給量到了2019年底,都能充分滿足需求。

鈷是銅和鎳的副產品。原物料價格於2015年底慘崩之際,數個銅礦和鎳礦都被迫縮減產能,而嘉能可也在市況最為嚴峻的時候決定暫時封閉加丹加礦場。巴西礦商Votorantim Metais則跟著在2016年初暫停了鎳、鈷的生產線。

不過,中國預定要在2020年讓500萬輛電動車上路,特斯拉(Tesla Motors)首款平價電動車接單接到手軟,卻讓車用電池的需求水漲船高。根據倫敦原物料顧問機構CRU分析師Edward Spencer的數據,高級鈷的報價已拉高至每磅27美元。

看準這個趨勢,業界開始有消息傳出,括瑞士專門關注採礦業的創投機構Pala Investments,以及中國大型原物料基金上海混沌投資(Shanghai Chaos Investment)在內的六家機構,因看好電動車業者的需求,至今已囤積了約6,000公噸的鈷,價值多達2.8億美元,相當於去年全球總產量的17%。(註:混沌投資的控股股東是被稱為「中國索羅斯」的葛衛東。)()

路透社2月14日報導,根據電池用鈷鹽製造商eCobalt Solutions的預估,到了2020年,75%的鋰電池都將含有鈷,因為鈷能增加電動車每一次充電的里程數。

 

不過,由於98%的鈷都是銅、鎳礦的副產品,因此投資人很難買到純粹的鈷。歐洲一名交易員透露,私募股權基金業者雖然考慮過倫敦金屬交易所(LME)的鈷合約,但流動性卻不足,難以滿足投資機構的龐大需求。因此,許多基金公司決定直接囤積鈷、靜待價格上漲,設定的目標價則是每磅25美元,甚至更多。

(本文內容由授權使用。圖片出處:Wikipedia)

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北加州野火再起安全性斷電 2000多人撤離

摘錄自2019年10月24日中央社報導

北加州酒鄉有超過一萬公頃的土地遭到森林野火侵襲,2000多人被迫離家,目前沒有人員傷亡,以公共安全為理由的民生斷電又展開。美國媒體ABC News在推特放上現場畫面。

這場名為金凱德(Kincade)的火災,起火地點距離太平洋瓦斯電力公司(Pacific Gas and Electric Company,PG&E)切斷電源的索諾馬郡(Sonoma County)不遠,索諾馬是與納帕山谷(Napa Valley)齊名的北加州葡萄酒鄉。

今年季節性的高熱乾風再度來襲,PG&E近日兩度以公共安全為考量,在非常短的時間、突襲式通知警戒區域的民眾斷電消息,引發擾民爭議,也被批評沒有及早檢查、更新輸電線等相關設備。

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從疫情中的體溫測量到分塊思想的運用

Once upon a time,COVID-19席捲全球,Chinese Government要求學校複課時必須測量學生體溫
YC中學有幾萬名同學,要找到發燒的同學進行隔離 如果要讓一位老師完成所有測溫任務,那這將是一個大工程,效率會很低(左圖)
所以將學校所有同學分成班級進行,然後匯總,效率會更高(右圖)

剛剛中我們說的:

將學校所有同學分成班級進行,然後匯總

這就是一種分塊
那問題來了,什麼是分塊呢?
其實通過剛剛的情景,你已經領悟到了分塊的本質:

將一個整體劃分為若干個小塊,進行處理

算法中,與之對應的就是:

整體 小塊
學校 班級
數組 若干元素

那麼,分塊到底是怎麼一種思想呢?
整塊維護,殘塊查找

還是以測量體溫舉例:

現在YC中學要查找體溫在36℃~37.5℃區間內的同學
怎麼做呢?
不可能又去挨個同學去統計、去數吧
那就做一張大表吧,在之前測溫的時候就把34 ~ 35℃、35 ~36℃、36 ~ 37℃、37 ~ 38℃、38 ~ 39℃……的同學分別列出來,數量分別加出來
然後36 ~ 37℃可以就直接在表裡查出人數
那37 ~ 37.5℃怎麼辦呢?
表內並沒有37 ~ 37.5℃的這樣0.5大小的區間啊
那就在37 ~ 38℃這個區間去找唄
方法可以直接暴力遍歷,也可以二分查找等等

剛剛解決的問題就是一個典型的分塊
像34 ~ 35℃、35 ~36℃、36 ~ 37℃、37 ~ 38℃、38 ~ 39℃這種列在表上給出的就是整塊
37 ~ 37.5℃這種表上沒有,包含在一個其他整塊中的但又不足一個整塊的就叫做殘塊

不難發現,其實分塊這個思想是一種暴力,一種優化的暴力,但往往也很有效
Such as 線段樹過於臃腫,代碼冗長,大材小用;而直接暴力就會TLE,不能滿足數據大小
這就很適合分塊了
那麼我們具體怎麼做呢?

我們先要求得應該分為多少個區塊嘛,然後求得每個區塊應該包含多少個元素
然後在輸入時分塊
要使情況最優,那麼區塊既不能太少也不能太多
太少,整塊的數量會太少,花費大量的時間處理殘塊
太多,區塊的長度會太短,失去整體處理區塊的意義
所以,我們取塊數為根號n
而開平方開不盡的n,我們通常在最後接一個不足整塊元素的假整塊(可以看做整塊)
這樣在最壞情況下
我們要處理接近根號n整塊,還要對長度為 2倍根號n 的殘塊最後單獨處理

	cin>>n;
	blo=sqrt(n);//sqrt()開平方函數
	for(int i=1;i<=n;i++){
		cin>>a[i];//儲存元素a[i]
		pos[i]=(i-1)/blo+1;//pos[i]為記錄元素a[i]屬於第幾個整塊
		m[pos[i]]=max(a[i],m[pos[i]]);//尋找第pos[i]個整塊的最大值存入m[pos[i]]
	}

我們先統計左右殘塊,然後再統計整塊

	cin>>q;
	int l,r;
	while(q--){
		cin>>l>>r;
		l++;
		r++;
		int ans=0;
		for(int i=l;i<=min(r, pos[l]*blo);i++){//統計左殘缺塊 
			ans=max(ans,a[i]);
		} 
		if(pos[l]!=pos[r]){//存在右殘缺塊 
			for(int i=(pos[r]-1)*blo+1;i<=r;i++){//統計右殘缺塊 
				ans=max(ans,a[i]);
			}
		} 
		for( int i=pos[l]+1;i<=pos[r]-1;i++){//統計中間整塊 
			ans=max(ans,m[i]);
		}	
		cout<<ans<<endl;
	}

分塊入門之求最大值

先看一個例題

分塊入門之求最大值
Input
第一行給出一個数字N,接下來N+1行,每行給出一個数字Ai,(1<=i<=N<=1E5)
接來給出一個数字Q(Q<=7000),代表有Q個詢問
每組詢問格式為a,b即詢問從輸入的第a個數到第b個數,其中的最大值是多少
Output
如題所述
Sample Input
10 0 1 2 3 2 3 4 3 2 1 0 5 0 10 2 4 3 7 7 9 8 8
Sample Output
4 3 4 3 2

模板題,然後剛剛已經講過了這個代碼
唯一的坑就在於接下來N+1行都是数字Ai
也就是有n+1数字Ai
也就是n需要n++

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n;
int a[101000];
int q;
int blo;
int pos[101000];
int m[101000];
//blo為區間大小,pos[i]表示a[i]元素位於第pos[i]塊,m[i]表示區塊最大值
int main(){
	cin>>n;
	n++;
	blo=sqrt(n);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		cin>>a[i];
		pos[i]=(i-1)/blo+1;
		m[pos[i]]=max(a[i],m[pos[i]]);
	}
	cin>>q;
	int l,r;
	while(q--){
		cin>>l>>r;
		l++;
		r++;
		int ans=0;
		for(int i=l;i<=min(r, pos[l]*blo);i++){//統計左殘缺塊 
			ans=max(ans,a[i]);
		} 
		if(pos[l]!=pos[r]){//存在右殘缺塊 
			for(int i=(pos[r]-1)*blo+1;i<=r;i++){//統計右殘缺塊 
				ans=max(ans,a[i]);
			}
		} 
		for( int i=pos[l]+1;i<=pos[r]-1;i++){//統計中間整塊 
			ans=max(ans,m[i]);
		}	
		cout<<ans<<endl;
	}
	return 0;
}

教主的魔法

[Noip模擬題]教主的魔法
Description
教主最近學會了一種神奇的魔法,能夠使人長高
於是他準備演示給XMYZ信息組每個英雄看
於是N個英雄們又一次聚集在了一起
這次他們排成了一列,被編號為1、2、……、N
每個人的身高一開始都是不超過1000的正整數
教主的魔法每次可以把閉區間[L, R](1≤L≤R≤N)內的英雄的身高全部加上一個整數W
(雖然L=R時並不符合區間的書寫規範,但我們可以認為是單獨增加第L(R)個英雄的身高)
CYZ、光哥和ZJQ等人不信教主的邪
於是他們有時候會問WD閉區間 [L,R] 內有多少英雄身高大於等於C
以驗證教主的魔法是否真的有效
WD巨懶,於是他 把這個回答的任務交給了你
Input
第1行為兩個整數N、Q。Q為問題數與教主的施法數總和
第2行有N個正整數,第i個數代表第i個英雄的身高
第3到第Q+2行每行有一個操作:
(1)若第一個字母為”M”,則緊接着有三個数字L、R、W
表示對閉區間 [L, R]內所有英雄的身高加上W
(2)若第一個字母為”A”,則緊接着有三個数字L、R、C
詢問閉區間 [L, R] 內有多少英雄的身高大於等於C
N≤1000000,Q≤3000,1≤W≤1000,1≤C≤1,000,000,000
Output
對每個”A”詢問輸出一行,僅含一個整數,表示閉區間 [L, R] 內身高大於等於C的英雄數。Sample Input
5 3 1 2 3 4 5 A 1 5 4 M 3 5 1 A 1 5 4
Sample Output
2 3
【輸入輸出樣例說明】
原先5個英雄身高為1、2、3、4、5,此時[1, 5]間有2個英雄的身高大於等於4
教主施法后變為1、2、4、5、6,此時[1, 5]間有3個英雄的身高大於等於4

很多元素,進行增加、查找最大值操作

多了一個修改操作,不是很難
同理像查找這樣整塊維護,殘塊增加
我們就再增加一個數組,統一記錄每個整塊變化量是多少
記錄每個整塊的變化量,然後最後找最值的時候,單個整塊的最值加上或者減去變化量比較就可以了
殘塊的單個元素直接加上或者減去變化量,找最值

void update(int x,int y,int v){
    if(pos[x]==pos[y]){
        for(int i=x;i<=y;i++)a[i]=a[i]+v;
    }
    else{
        for(int i=x;i<=pos[x]*block;i++)a[i]=a[i]+v;
        for(int i=(pos[y]-1)*block+1;i<=y;i++)a[i]=a[i]+v;
    }
    reset(pos[x]);reset(pos[y]);
    for(int i=pos[x]+1;i<pos[y];i++)
       add[i]+=v;
}

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n;
int q,m,block;
int a[1010000],b[1010000],pos[1010000],add[1010000];
void reset(int x){
    int l=(x-1)*block+1,r=min(x*block,n);
    for(int i=l;i<=r;i++)
        b[i]=a[i];
    sort(b+l,b+r+1);
}
int find(int x,int v){
    int l=(x-1)*block+1,r=min(x*block,n);
    int last=r;
    while(l<=r){
        int mid=(l+r)>>1;
        if(b[mid]<v)l=mid+1;
        else r=mid-1;
    }
    return last-l+1;
}
void update(int x,int y,int v){
    if(pos[x]==pos[y]){
        for(int i=x;i<=y;i++)a[i]=a[i]+v;
    }
    else{
        for(int i=x;i<=pos[x]*block;i++)a[i]=a[i]+v;
        for(int i=(pos[y]-1)*block+1;i<=y;i++)a[i]=a[i]+v;
    }
    reset(pos[x]);reset(pos[y]);
    for(int i=pos[x]+1;i<pos[y];i++)
       add[i]+=v;
}
int query(int x,int y,int v){
    int sum=0;
    if(pos[x]==pos[y]){
        for(int i=x;i<=y;i++)if(a[i]+add[pos[i]]>=v)sum++;
    }
    else {
        for(int i=x;i<=pos[x]*block;i++)
            if(a[i]+add[pos[i]]>=v)sum++;
        for(int i=(pos[y]-1)*block+1;i<=y;i++)
            if(a[i]+add[pos[i]]>=v)sum++;
    }
    for(int i=pos[x]+1;i<pos[y];i++)
        sum+=find(i,v-add[i]);
    return sum;
}
int main(){
    cin>>n>>q;
    block=int(sqrt(n));
    for(int i=1;i<=n;i++){
        cin>>a[i];
        pos[i]=(i-1)/block+1;
        b[i]=a[i];
    }
    if(n%block)m=n/block+1;
    else m=n/block;
    for(int i=1;i<=m;i++)reset(i);
    for(int i=1;i<=q;i++){
        char ch[5];int x,y,v;
        cin>>ch>>x>>y>>v;
        if(ch[0]=='M'){
        	update(x,y,v);
		}else{
			cout<<query(x,y,v)<<endl;
		}
    }
    return 0;
}

END

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01 . ELK Stack簡介原理及部署應用

簡介

ELK並不是一款軟件,是一整套解決方案,是由ElasticSearch,Logstash和Kibana三個開源工具組成:通常是配合使用,而且先後歸於Elastic.co公司名下,簡稱ELK協議棧.

日誌的收集和處理

在日常運維工作中,對於系統和業務日誌的處理尤為重要。日誌主要包括系統日誌,應用日誌,應用程序日誌和安全日誌。系統運維和開發人員可以通過日誌了解服務器軟硬件信息,檢查配置過程中的錯誤及錯誤發生的原因。經常分析日誌可以了解服務器的負荷,性能安全性,從而及時採取措施糾正錯誤。

通常,日誌被分散的存儲在不同的設備上,如果你管理上百台服務器,你還在使用依次登錄每台機器的傳統方法查閱日誌是很繁瑣且效率低下的。當務之急是使用集中化的日誌管理,例如: 開源的syslog,將所有服務器上的日誌收集匯總。集中化管理日誌后,日誌的統計和檢索又成為一件比較麻煩的事情.

一個完整的集中式日誌系統,是離不開以下幾個主要特點的

# 1. 收集 - 能夠收集多種來源的日誌數據
# 2. 傳輸 - 能夠穩定的把日誌數據傳輸到中央系統
# 3. 存儲 - 如何存儲日誌數據
# 4. 分析 - 可以支持UI分析
# 5. 警告 - 能夠提供錯誤報告
日誌分析工具

1 . grep,awk,wc,rsyslog,syslog-ng: 對於龐大的機器數量,要達到要求更高的查詢,排序和統計等使用這樣的方法難免有點力不從心.

2 . 商業化的splunk: Splunk作為企業級的分佈式機器數據的平台,擁有強大的分佈式配置,包括跨數據中心的集群配置,Splunk提供兩種集群,indexer集群和Search Head集群.具體情況請看Splunk文章.

3 . 開源的:

# 1 FaceBook公司的Scribe
# 2 Apache的Chukwa
# 3 Linkedin的Kafka
# 4 Cloudera的Fluentd
# 5 ELK
Elasticsearch

ElasticSearch是一個基於Lucene的開源分佈式搜索服務器.是一個實時的分佈式搜索和分析引擎,他可以用於全文搜索,結構化搜索以及分析,他是一個建立在全文搜索引擎Apache lucene基礎上的搜索引擎,使用Java語言編寫,並作為Apache許可條款下的開放源碼發布,是第二流行的企業搜索引擎。設計用於雲計算中,能夠達到實時搜索,穩定,可靠,快速,安裝使用方便,在elasticsearch中,所有節點的數據是均等的.

主要特點

# 1 實時分析
# 2 分佈式實時文件存儲,並將每一個字段都編入索引
# 3 文檔導向,所有的對象全部是文檔
# 4 高可用性,易擴展,支持集群(cluster),分片和複製(hards和Replicas
# 5 接口友好,支持JSON

Logstash

logstash是一個具有實時渠道能力的數據收集引擎,使用JRuby語言編寫,其做着是世界著名的運維工程師喬丹西塞,他是一個完全開源工具,可以對你的日誌進行收集,過濾

# 主要特點:
#        1> 幾乎可以訪問任何數據
#        2> 可以和多種外部應用結合
#        3> 支持彈性擴展

# 它主要由三個主要部分組成,見下圖.
#        1> Shipper - 發送日誌數據
#        2> Broker -  收集數據,缺省內置Redis
#        3> Indexer - 數據寫入

Kibana

Kibana是一款基於Apache開源協議,使用JavaScript語言編寫,為Elasticsearch提供分析和可視化的Web平台,他可以在Elasticsearch的索引中查找,交互數據,並生成各種維度的表圖.

Filebeat

ELK協議棧的新成員,一個輕量級開源日誌數據搜集器,基於Logstash-Forwarder源代碼開發,是對他的替代。是需要在採集日誌數據server上安裝filebeat,並指定日誌目錄或日誌文件后,Filebeat就能讀取數據,迅速發送到Logstash進行解析,亦或直接發送到Elasticsearch進行集中式存儲和分析

ELK協議棧體繫結構

最簡單架構

在這種架構中,只有一個Logstash,Elasticsearch和Kibana實例。Logstash通過輸入插件從多種數據源(比如日誌文件,標準輸入Stdin等)獲取數據,再經過過濾插件加工數據,然後經過Elasticsearch輸出插件輸出到Elasticsearch,通過Kibana展示.

Logstash作為日誌收集器

這種架構是對上面架構的擴展,把一個Logstash數據搜集節點擴展到多個,分佈於多台機器,將解析好的數據發送到Elasticsearch server進行存儲,最後在Kibana查閱,生成日誌報表等.

這種結構因為需要在各個服務器上部署Logstash,而它比較消耗CPU和內存資源,所以比較適合資源豐富的服務器,否則容易造成服務器性能下降,甚至可能導致無法正常工作.

Beats作為日誌搜集器

這種架構引入Beats作為日誌搜集器。目前Beats包括四種

# 1> Packetbeat (搜集網絡流量數據)
# 2> Topbeat (搜集系統,進程和文件系統級別的CPU和內存使用情況等數據)
# 3> Filebeat (搜集文件數據)
# 4> Winlogbeat (搜集Windows事件日誌數據)

Beats將搜集到的數據發送到Logstash,經Logstash解析,過濾后,將其發送到Elasticsearch存儲,並由Kibana呈現給用戶.

這種架構解決了Logstash在各服務器節點上佔用系統資源高的問題,相比Logstash,Beats所佔系統的CPU和內存幾乎可以省略不計,另外,Beats和Logstash之間保持SSL/TLS加密傳輸,客戶端和服務器雙向認證,保證了通信安全

因此這種架構適合對數據安全性要求較高,同時各服務器性能比較敏感的場景.

基於Filebeat架構的配置部署詳解

前面提到Filebeat已經完全替代了Logstash-Forwarder 成為新一代的日誌採集器,同時鑒於它輕量、安全等特點,越來越多人開始使用它。這個章節將詳細講解如何部署基於 Filebeat 的 ELK 集中式日誌解決方案,具體架構見下圖.

引入消息隊列機制的架構

Beats 還不支持輸出到消息隊列,所以在消息隊列前後兩端只能是 Logstash 實例。這種架構使用 Logstash 從各個數據源搜集數據,然後經消息隊列輸出插件輸出到消息隊列中。目前 Logstash 支持 Kafka、Redis、RabbitMQ 等常見消息隊列。然後 Logstash 通過消息隊列輸入插件從隊列中獲取數據,分析過濾后經輸出插件發送到 Elasticsearch,最後通過 Kibana 展示。見下圖

這種架構適合於日誌規模比較龐大的情況,但由於Logstash日誌解析節點和Elasticsearch的符合比較重,可將他們配置為集群模式,以分擔負荷,引入消息隊列,均衡了網絡傳輸,從而降低了網絡閉塞,尤其丟失數據的可能性,但依然存在Logstash佔用系統資源過多的問題.

部署

架構圖

999

List
Package:
# elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz
# filebeat-7.2.0-x86_64.rpm
# jdk-8u121-linux-x64.rpm
# kibana-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz
# logstash-7.2.0.tar.gz
IP hostname 軟件 配置要求 網絡 備註
192.168.144.131 ES/數據存儲 elasticsearch-7.2 內存最低2GB/硬盤40GB Nat,內網
192.168.144.128 Kibana/UI展示 kibana-7.2****logstash-7.2 內存最低2GB/硬盤40GB Nat,內網
192.168.144.135 Filebeat/數據採集 Filebeat-7.2/nginx 內存最低2GB/硬盤40GB Nat,內網
注意事項
# 1.一定要對時,時間校正,不然日誌出不來
# 2.啟動Elasticsearch必須切換成所創建的ELK用戶啟動,不然ES處於安全目的,會啟動報錯.
# 3.日誌從Filebeat到Logstash再到ES檢索到Kibana的讀取速度取決於機器配置
Elasticsearch安裝
# 1.初始化
setenforce 0
sed -i '/^SELINUX=/ s/enforcing/disabled/'  /etc/selinux/config
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
sed -i '/^GSSAPIAu/ s/yes/no/' /etc/ssh/sshd_config
sed -i '/^#UseDNS/ {s/^#//;s/yes/no/}' /etc/ssh/sshd_config
curl -o /etc/yum.repos.d/163.repo http://mirrors.163.com/.help/CentOS7-Base-163.repo &>/dev/null
curl  -o /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo
    yum -y install ntpdate
    ntpdate -b  ntp1.aliyun.com

# 2.設置Hostname解析
hostnamectl set-hostname elk-1
        ## 修改/etc/hosts 增加如下內容
        192.168.144.131     elk-1

# 4.java安裝
# rpm -ivh jdk-8u121-linux-x64.rpm
# 如果使用rpm請到/etc/profile加上
# JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_121
# export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
yum -y install java-1.8.0-openjdk.x86_64

# 5.創建用戶和組並準備相關目錄並授權
groupadd  elk
useradd  elk  -g  elk
mkdir  -pv  /data/elk/{data,logs}
chown  -R  elk:elk  /data/elk/

# 6.軟件包解壓、授權
# 上傳軟件包
            通過scp 或者FTP方式上傳到/opt下
# 解壓軟件包到/opt目錄
tar xvf elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz -C  /opt/
# 授權
chown  -R  elk:elk  /opt/elasticsearch-7.2.0/  # 軟件包名

# 7.修改elk配置文件
[root@elk-1 ~]# vim /opt/elasticsearch-7.2.0/config/elasticsearch.yml
        # 集群名
        cluster.name:  elk
        # 節點名
        node.name: node-1
        # 存儲數據
        path.data:  /data/elk/data
        # 存放日誌
        path.logs:  /data/elk/logs
        # 鎖內存,盡量不使用交換內存
        bootstrap.memory_lock:  false
        # 網絡地址
        network.host: 0.0.0.0
        http.port: 9200
        # 發現集群hosts
        discovery.seed_hosts: ["elk-1"]
        # 設置集群master節點
        cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

# 8.修改/etc/security/limits.conf
        # *號不是註釋
        * soft nproc 65535
        * hard nproc 65535
        * soft nofile 65535
        * hard nofile 65535

ulimit -n 65535
ulimit -u 20480

# 9.修改/etc/sysctl.conf
        echo "vm.max_map_count=262144" >> /etc/sysctl.conf
        sysctl -p

# 10.啟動ES並檢查集群健康狀態
nohup runuser -l elk -c '/bin/bash /opt/elasticsearch-7.2.0/bin/elasticsearch' &
    # 這裏為了省事直接用的nohup 可以使用supervisord 對進程進行管理
[root@elk-1 ~]# curl -XGET 'elk-1:9200/_cluster/health?pretty'
{
  "cluster_name" : "elk",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 1,
  "number_of_data_nodes" : 1,
  "active_primary_shards" : 0,
  "active_shards" : 0,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
}
Kibana安裝
# 1.解壓Kibana安裝包
tar xvf kibana-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz  -C /opt/

# 2.修改Kibana配置文件
server.port:  5601   # Port
server.host:  0.0.0.0   # 訪問限制
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.144.131:9200"]        # ES主機IP:Port

# 3.啟動命令
[root@kibana ~]# nohup /opt/kibana-7.2.0-linux-x86_64/bin/kibana --allow-root &
[1] 14650
    # tailf nohup.out 即可實時查看日誌
Logstash安裝
[root@kibana ~]# rpm -ivh jdk-8u121-linux-x64.rpm
[root@kibana ~]# tar xvf logstash-7.2.0.tar.gz  -C /opt/
[root@kibana opt]# vim /opt/nginx.yml
# Sample Logstash configuration for creating a simple
# # Beats -> Logstash -> Elasticsearch pipeline.
#
input {
    beats {
        port => 5044
        }
}

filter {
    grok {
        match => ["message","%{DATA:log_date} %{WORD:method} %{TIME:log_localtime} %{HOSTNAME:host_name} %{WORD:workd}\[%{WORD:ls}\]\: %{DATA:log_date} %{TIME:log_localtime2} %{WORD:year_tmp}\: %{WORD:name_2}\: %{WORD:request_leixin} %{WORD:request_num}\, %{WORD}\: %{WORD:app_id}\, %{WORD}\: %{IP:ip}\, %{WORD}\: %{INT}\, %{WORD}\: %{USERNAME:device_id}"]
        }
}

output {
    elasticsearch {
       hosts => ["http://192.168.144.131:9200"]
       index => "app_log-%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
     }
}




# 啟動 (如果起不來或者報錯一般都是配置文件語法錯誤之類的)
    /opt/logstash-7.2.0/bin/logstash -f /opt/配置文件名.yml
    ## 後台運行
    nohup  /opt/logstash-7.2.0/bin/logstash -f /opt/配置文件名.yml  &
Filebeat安裝
# 安裝filebeat RPM包
[root@filebeat ~]# rpm -ivh filebeat-7.2.0-x86_64.rpm

# 修改配置文件:
Filebeat到Logstash
(vim /etc/filebeat/filebeat.yml) shift + : 輸入set nu 显示行號
24:   enabled:  true                         # 更改為true以啟用輸入配置
28:   - /data/*.log                   # 替換為要抓取的日誌文件路徑,如果抓取nginx日誌,修改為/var/log/nginx/access.log,如果是日誌服務器,在下面再加上多行其他地方的日誌目錄即可
73:  reload.enabled:  true                  # 啟動Filebeat模塊
148: output.elasticsearch:                  # 加上註釋;
150:  hosts: ["localhost:9200"]              # 加上註釋;
158: output.logstash:                       # 去掉註釋;
160: hosts: ["192.168.144.128<logstash>:5044"]       # 去掉註釋,並修改localhost為logstash機器IP及對應端口號;


# 測試配置文件並啟動
filebeat  test  config  -e
systemctl  start filebeat && systemctl  enable filebeat

[root@filebeat ~]# cat /data/nginx.log        # 創建該目錄及文件,加入兩行日誌.
Sep  2 16:00:18 cc-prd-3-tk-13-pcs1 pcs[16118]: Mon Sep  2 16:00:18 2019: PCS: recv request, app_id: app_1w5B6O4R2o1k881k12177, ip: 223.104.145.136, os: 0, device_id: 02c3864050502d43dc514905133bcc9c
Sep  2 16:00:18 cc-prd-3-tk-13-pcs1 pcs[16118]: Mon Sep  2 16:00:18 2019: PCS: recv request, app_id: app_1w5B6O4R2o1k881k12177, ip: 223.104.145.136, os: 0, device_id: 02c3864050502d43dc514905133bcc9c

收集的日誌需要把有用的信息做切割,讓相應字段成為獨立的個一個字段,而不是一整條日誌是一個字段,那樣就沒法做分析,而做數據源切割很重要,否則日誌會過不來,或者日誌做不了分析,統計.

可以把源日誌拿到kibana上的grok上做切割,直到Structured Data能出現你想要的字段就可以放到logstash的配置文件中

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