不是苹果放弃电动车，是电动车不需要苹果
不是苹果放弃电动车，是电动车不需要苹果
苹果弃车
2月28号凌晨，著名外媒爆料：苹果公司放弃投入十多年的造车项目，将其中的大量资源转投至 AI 部门。
如此炸裂的事情，自然少不了世界级网红，特斯拉 CEO 埃隆·马斯克的点评：
敬礼+香烟？
有点 R.I.P. 的意思？🤣
苹果的造车项目立项十年之久，耗费资金保守估计有近百亿美元。
但其实造车项目到了现在，胎死腹中，及时放弃才是最能理解的结局。
苹果最擅长的事情，是为未知领域指明方向，然后以领导者姿态来占领市场。
苹果立项造车的时候，看到了能源替代的大趋势和必然性，也看到了电动车可能作为特有计算平台的机会。
但可能是错估了造车所需要的资源，又或者根本苹果对此项目也是摇摆不定，导致十年过去了，第一款车还没投产。
我估计更加令苹果意想不到，也是让苹果决定放弃的造车的主要原因是：现如今的电动车领域已经不需要苹果来指明方向，以特斯拉为首的车企早就走出一条成熟道路，而且这条道路已经开始走后半程。
Vision Pro 或许能接过 iPhone 和 iPad 的棒，让苹果成为指明 AR/VR 领域发展方向的先行者，但电动车肯定不是。
苹果作为以轻资产赚大钱的世界代表。放弃造车，及时止损，投身 AI，才是正确的选择。
不要因为 OpenAI 的锋芒，不要因为放不下"天生骄傲"的状态，而选择不在人工智能领域上发力，否则很快就会冒出大量敢于以下犯上的科技企业。
...
回归主线。
做一道和「车」相关的题目。
题目描述
平台：LeetCode
题号：1094
车上最初有 capacity 个空座位，车只能向一个方向行驶（不允许掉头或改变方向）。
给定整数 capacity 和一个数组 trips,
表示第 i 次旅行有
乘客，接他们和放他们的位置分别是
和
。
这些位置是从汽车的初始位置向东的公里数。
当且仅当你可以在所有给定的行程中接送所有乘客时，返回 true，否则请返回 false。
示例 1：
输入：trips = [[2,1,5],[3,3,7]], capacity = 4
输出：false
示例 2：
输入：trips = [[2,1,5],[3,3,7]], capacity = 5
输出：true
提示：
差分
从朴素的想法开始：创建一个数组 cnt，用于存储从某个站点出发时，车上的乘客数量。
例如
含义为在站点
出发时（在该站点的下车和上车均完成），车上乘客数为
个。
对于每个
，我们需要对
范围内的
进行加
操作。
处理完 trips 后，检查所有站点的乘客人数，根据是否满足 capacity 限制返回答案。
因此，这是一个关于「区间修改，单点查询」的经典问题，可使用「差分」求解。
所谓“差分”，是指 原数组中每个元素与前一元素之差所形成的数组，与之相对应的是“前缀和”。
我们知道，对原数组进行诸位累加（前缀计算操作），所得到的数组为前缀和数组。差分数组，则是对其执行前缀计算后，能够得到原数组的那个数组 🤣 。
关于「差分数组 - 原数组 - 前缀和数组」三者关系如图所示：
前缀和数组的主要作用，是利用「容斥原理」快速求解某段之和。例如要查询原数组 nums 中下标范围
的和，可通过
快速求解。
差分数组的主要作用，是帮助快速修改某段区间。
由于差分数组执行「前缀计算」后得到的是原数组，因此在差分数组上修改某个值，会对原数组某段后缀产生相同的影响。
因此，当我们想要对原数组的
进行整体修改时，只需要对差分数组的
和
位置执行相应操作即可。
举个 🌰，假设想对原数组 nums 的
进行整体“加一”操作，那么可转换为对差分数组 c[l] 的加一操作（等价对原数组的
进行加一），以及对差分数组 c[r + 1] 的减一操作（等价于对原数组的
进行减一，最终只有
有加一效果）。
至此，我们完成了对「差分」的基本学习：将原数组的区间修改等价为差分数组的特定位置修改。
回到本题，起始先用 nums 来作为差分数组，对于
，有
个乘客在
点上车，在
点下车，因此对
进行整体加
操作，对应差分数组操作 nums[a] += c; nums[b] -= c。
处理完 trips 后，对差分数组 nums 进行前缀计算（可直接复用 nums，进行原地计算），便可得到各个站点的乘客数量，与 capacity 比较得出答案。
一些细节：为了方便，人为规定站点编号从
开始。
Java 代码：
class Solution {
public boolean carPooling(int[][] trips, int capacity) {
int[] nums = new int[1010];
for (int[] t : trips) {
int c = t[0], a = t[1], b = t[2];
nums[a + 1] += c; nums[b + 1] -= c;
}
for (int i = 1; i <= 1000; i++) {
nums[i] += nums[i - 1];
if (nums[i] > capacity) return false;
}
return true;
}
}
C++ 代码：
class Solution {
public:
bool carPooling(vector<vector<int>>& trips, int capacity) {
vector<int> nums(1010, 0);
for (const auto& t : trips) {
int c = t[0], a = t[1], b = t[2];
nums[a + 1] += c; nums[b + 1] -= c;
}
for (int i = 1; i <= 1000; i++) {
nums[i] += nums[i - 1];
if (nums[i] > capacity) return false;
}
return true;
}
};
Python 代码：
class Solution:
def carPooling(self, trips: List[List[int]], capacity: int) -> bool:
nums = [0] * 1010
for t in trips:
c, a, b = t[0], t[1], t[2]
nums[a + 1] += c
nums[b + 1] -= c
for i in range(1, 1001):
nums[i] += nums[i - 1]
if nums[i] > capacity: return False
return True
TypeScript 代码：
function carPooling(trips: number[][], capacity: number): boolean {
const nums = new Array(1010).fill(0);
for (const t of trips) {
const c = t[0], a = t[1], b = t[2];
nums[a + 1] += c; nums[b + 1] -= c;
}
for (let i = 1; i <= 1000; i++) {
nums[i] += nums[i - 1];
if (nums[i] > capacity) return false;
}
return true;
};
- 时间复杂度：
，其中
为数组 trips 大小；
为位置值域大小
- 空间复杂度：
我是宫水三叶，每天都会分享算法知识，并和大家聊聊近期的所见所闻。
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