重磅，下一代 iOS 迎来重大更新，国行或无缘

iOS 18

近日，海外记者爆料，苹果已与 OpenAI 达成协议，将聊天机器人 ChatGPT 集成到 iOS 18，双方的合作伙伴关系预计将于 WWDC 2024 上官宣。

作为全球供应链大师的苹果，自然也会把「硬件」的一套带到「软件」当中，那就是"多供应商混用"。

据悉，苹果由于不放心让 OpenAI 成为 iOS 新功能的单一供应商，苹果仍在努力与谷歌达成协议，提供 Gemini 作为一种选择。

"多供应商混用"在商业行为中十分常见，可以在确保「命脉不会全砸在某个单一供应商」以外，还可以「牵制单一供应商的抬价行为」。

例如苹果的屏幕供应商就有 三星、LG、夏普、JDI 和 京东方 等好几家。

消费者大多不会在意是否"多供应商混用"，但会高度在意"使用感受是否统一"。

处理器、屏幕等硬件已经有成熟的行业标准，因此苹果能够在多供应商混用的前提下，确保产品使用感受的一致性。

但诸如 AI 等软件服务，目前还没有统一的衡量标准，我十分好奇苹果是如何确保这些由不同供应商提供的软件服务的体验一致性。

毕竟这是我印象中，苹果首次在「主要功能的软件领域」采用非自研的解决方案。

另外，众所周知，无论是 OpenAI 还是 Google 在中国大陆都属于「荒原」。

那么国行版 iOS 18 的 AI 服务是会由国内厂商提供，还是直接阉割，也将会是关键问题之一。

对于大概率会出现的 iOS 18 特供版，你怎么看？

...

回归主题。

来一道和「百度」的题目。

题目描述

平台：LeetCode

题号：1620

给你一个数组 towers 和一个整数 radius 。

数组  towers  中包含一些网络信号塔，其中 $towers[i] = [x_{i}, y_{i}, q_{i}]$ 表示第 i 个网络信号塔的坐标是 $(x_{i}, y_{i})$ 且信号强度参数为 q。

所有坐标都是在 X-Y 坐标系内的整数坐标。

两个坐标之间的距离用欧几里得距离计算。

整数 radius 表示一个塔能到达的最远距离。

如果一个坐标跟塔的距离在 radius 以内，那么该塔的信号可以到达该坐标。

在这个范围以外信号会很微弱，所以 radius 以外的距离该塔是不能到达的。

如果第 i 个塔能到达 $(x, y)$ ，那么该塔在此处的信号为 ⌊q / (1 + d)⌋ ，其中 d 是塔跟此坐标的距离。

一个坐标的信号强度是所有能到达该坐标的塔的信号强度之和。

请你返回数组 $[c_{x}, c_{y}]$ ，表示信号强度最大的整数坐标点 $(c_{x}, c_{y})$。

如果有多个坐标网络信号一样大，请你返回字典序最小的非负坐标。

注意：

• 坐标 (x1, y1) 字典序比另一个坐标 (x2, y2) 小，需满足以下条件之一：

  • 要么 x1 < x2 ，
  • 要么 x1 == x2 且 y1 < y2 。
• ⌊val⌋ 表示小于等于 val 的最大整数（向下取整函数）。

示例 1：

输入：towers = [[1,2,5],[2,1,7],[3,1,9]], radius = 2

输出：[2,1]

解释：
坐标 (2, 1) 信号强度之和为 13
- 塔 (2, 1) 强度参数为 7 ，在该点强度为 ⌊7 / (1 + sqrt(0)⌋ = ⌊7⌋ = 7
- 塔 (1, 2) 强度参数为 5 ，在该点强度为 ⌊5 / (1 + sqrt(2)⌋ = ⌊2.07⌋ = 2
- 塔 (3, 1) 强度参数为 9 ，在该点强度为 ⌊9 / (1 + sqrt(1)⌋ = ⌊4.5⌋ = 4
没有别的坐标有更大的信号强度。

示例 2：

输入：towers = [[23,11,21]], radius = 9

输出：[23,11]

解释：由于仅存在一座信号塔，所以塔的位置信号强度最大。

示例 3：

输入：towers = [[1,2,13],[2,1,7],[0,1,9]], radius = 2

输出：[1,2]

解释：坐标 (1, 2) 的信号强度最大。

提示：

• $1 <= towers.length <= 50$
• $towers[i].length = 3$
• $0 <= x_{i}, y_{i}, q_{i} <= 50$
• $1 <= radius <= 50$

模拟

观察数据范围：无论是 towers 数组大小、坐标 $(x, y)$ 的值域大小，还是最远距离 k = radius，取值均不超过 50。

因此我们可以直接采用「模拟」的方式进行求解，而不会面临 TLE 或 MLE 的风险。

具体的，我们建立一个大小为 $110 \times 110$ 的棋盘 g，用于记录每个坐标点的信号值，即 $g[i][j] = x$ 代表坐标 $(i, j)$ 的信号值为 x。

其中 $110$ 的大小是利用了「任意坐标 $(x, y)$ 的取值范围不超过 $50$」，同时「最远距离 $k$ 不超过 $50$」并且「最终答案为非负坐标」而定。

随后，我们可以枚举所有 $towers[i] = (a, b, q)$，并检查以该塔为中心点，大小为 $(k + k)^2$ 的矩阵中的所有点（该塔所能贡献信号的所有坐标均落在矩阵中），枚举过程中使用变量 val 记录最大信号值，使用 x 和 y 记录答案坐标。

Java 代码：

class Solution {
    public int[] bestCoordinate(int[][] towers, int k) {
        int[][] g = new int[110][110];
        int x = 0, y = 0, val = 0;
        for (int[] t : towers) {
            int a = t[0], b = t[1], q = t[2];
            for (int i = Math.max(0, a - k); i <= a + k; i++) {
                for (int j = Math.max(0, b - k); j <= b + k; j++) {
                    double d = Math.sqrt((a - i) * (a - i) + (b - j) * (b - j));
                    if (d > k) continue;
                    g[i][j] += Math.floor(q / (1 + d));
                    if (g[i][j] > val) {
                        x = i; y = j; val = g[i][j];
                    } else if (g[i][j] == val && (i < x || (i == x && j < y))) {
                        x = i; y = j;
                    }
                }
            }
        }
        return new int[]{x, y};
    }
}

C++ 代码：

class Solution {
public:
    vector<int> bestCoordinate(vector<vector<int>>& towers, int k) {
        const int n = 110;
        vector<vector<int>> g(n, vector<int>(n, 0));
        int x = 0, y = 0, val = 0;
        for (const auto& t : towers) {
            int a = t[0], b = t[1], q = t[2];
            for (int i = max(0, a - k); i <= a + k; ++i) {
                for (int j = max(0, b - k); j <= b + k; ++j) {
                    double d = sqrt((a - i) * (a - i) + (b - j) * (b - j));
                    if (d > k) continue;
                    g[i][j] += floor(q / (1.0 + d));
                    if (g[i][j] > val) {
                        x = i; y = j; val = g[i][j];
                    } else if (g[i][j] == val && (i < x || (i == x && j < y))) {
                        x = i; y = j;
                    }
                }
            }
        }
        return vector<int>{x, y};
    }
};

Python 代码：

class Solution:
    def bestCoordinate(self, towers: List[List[int]], k: int) -> List[int]:
        g = [[0] * 110 for _ in range(110)]
        x, y, val = 0, 0, 0
        for (a, b, q) in towers:
            for i in range(max(0, a - k), a + k + 1):
                for j in range(max(0, b - k), b + k + 1):
                    d = math.sqrt((a - i) * (a - i) + (b - j) * (b - j))
                    if d > k:
                        continue
                    g[i][j] += int(q / (1 + d))
                    if g[i][j] > val:
                        val, x, y = g[i][j], i, j
                    elif g[i][j] == val and ((i < x or (i == x and j < y))):
                        x, y = i, j
        return [x, y]

TypeScript 代码：

function bestCoordinate(towers: number[][], k: number): number[] {
    const g = new Array<Array<number>>(110)
    for (let i = 0; i < 110; i++) g[i] = new Array<number>(110).fill(0)
    let x = 0, y = 0, val = 0
    for (const t of towers) {
        const a = t[0], b = t[1], q = t[2]
        for (let i = Math.max(0, a - k); i <= a + k; i++) {
            for (let j = Math.max(0, b - k); j <= b + k; j++) {
                const d = Math.sqrt((a - i) * (a - i) + (b - j) * (b - j))
                if (d > k) continue
                g[i][j] += Math.floor(q / (1 + d))
                if (g[i][j] > val) {
                    x = i; y = j; val = g[i][j]
                } else if (g[i][j] == val && ((i < x) || (i == x && j < y))) {
                    x = i; y = j
                }
            }
        }
    }
    return [x, y]
}

• 时间复杂度：需要 $O(n)$ 的复杂度枚举所有的塔 $towers[i]$；对于每座塔，我们需要枚举以该塔为中心点，大小为 $(k + k)^2$ 的矩阵中的所有坐标。整体复杂度为 $O(n \times k^2)$
• 空间复杂度：$O(M^2)$，其中 $M = 110$ 为棋盘大小

最后

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