理演算法

⑴ 在計算數學中,您認為如何讓學生既理算理,又掌握演算法,還能提高計算的准確性

針對上述原因，我從多方面學習借鑒，再結合自己的教學實踐談談在計算教學中對如何正確處理演算法與算理的關系，努力提高課堂教學時效的看法。

一、加強理論學習，提高自身理論素養。

教師在平常的工作中不斷加強理論學習，尤其要正確解讀新課標，科學的把握新教材，理念先到位，對算理與演算法的怎樣算、為什麼這樣算理解清楚，做到算理演算法互相滲透，合理安排教學時間，提高教學時效。

二、精心設計，正確處理演算法與算理的關系

由於第一年教學計算時沒有經驗，雖然教學設計中注意到了演算法與算理並重，可學生說算理時說不起來，教師只有慢慢引導，直至學生能說清楚算理，可待到學生說清算理後，還沒來得及練習演算法，下課鈴響了，一堂課的教學任務沒能完成。第二年再教時，我就重點注意了演算法與算理的正確處理。

1、算理應是學生在自主探索中建構

在計算碰到新問題時總有相當多的學生會應用已有的經驗想辦法解決問題，教師應為學生提供探索的空間，交流的平台，在交流中明白一個個算理，從而發展學生的思考能力，不但能提升認識，還能為新知的學習打下基礎，縮短教學的時間。

2、展現多種算理時要找到突破點。

葉瀾教授說過，沒有聚焦的發散是沒有價值的，聚焦的目的是為了發展。為此，在交流多種想法時，教師要善於抓住恰當的一種切入口，大部分學生容易理解的進行突破。這樣效率就提高了。

例如：教學十幾減9時，學困陪腔生出現了好多種演算法，如果要一一解釋每個學生的算理確實要花好長時間，而且其他學生還會有一種雲里霧里的感覺，結果什麼都不清楚，因為每種計算都會有一般的演算法，為後續學習打基礎的。這時教師只有選擇其中最容易理解的破十法和想加算減這兩種方法講解，讓學生理解算理。這樣既能讓所有學生都能理解又提高了教學效率。

3、注重算理與演算法的溝通。

算理是演算法的基礎，當學生明白了算理後，教師及時落實演算法與算理的聯系，有利於對演算法的掌握。

4、基本演算法需要重點強化練習。

一節課有教學目標及教學重點，在多種演算法中有基本演算法，這種基本演算法對後續學習又有很大的影響。所以對基本的演算法有必要進行強化，努力使每一個學生都會。針對上述十幾減9的例子，破十法和想加算減的方法就是基本演算法，進行強化訓練，對後面的十幾減8、7、6、……都有很大的作用。

三、課堂上保證新演算法的練習時間和練習量

在新的計算方法教學的第一課時留有一定的時間完成一定的練習量，能從學生的反饋中了解學生的學習情況，對學生在計算方法上出現的錯誤及時糾正，這樣就能將學生的錯誤消滅在萌芽狀態。對掌握演算法，初步形成計算技能還是十分必要的。

例如：在教學兩位數加減兩位數筆算時。本汪衫課的難點是一位數加兩位數的豎式寫法，雖然學生已經通過擺小棒、在計數器上撥算珠知道了列豎式要注意相同數位對齊的算理，但是否完全理解呢？通過集體討論明白算理後，及時組織學生進行練習。首先指名板演，請兩個中下生上黑板做，其餘一起看。這時兩人的計算過程一覽無余，亂運一人正確，另一人卻將一位數與兩位數的十位對齊了，顯然沒有理解相同數位對齊的意思，算理不清楚。經全班同學的點評，這位學生明白了自己的錯誤。在後來的課堂作業中就沒有發生類似的錯誤。如果單靠講算理，而沒有及時練習鞏固，這個錯誤就會延續到第二課，而到了第二課難道還要再演示、再講一遍？課堂的效益從何而來？

四、改變計算教學的模式，給予理解算理的空間。

計算教學常常藉助一定的情境作為一節課的引入，通過情境讓學生提出數學問題，列出算式，探索出結果。情景的創設，能撥動學生思維之弦，激活求知慾，喚起好奇心，使看似枯燥、抽象的數學知識充滿親和力和吸引力。而計算教學一定要藉助情境嗎？沒有情境，學生能夠自己尋找到解決問題的方法嗎？

總之，計算教學中理解算理與掌握演算法不可偏頗，「重算理、輕演算法」和「重演算法、輕算理」都不可取。正確地處理好他們之間的關系，才能有效的提高課堂教學效率。

⑵ 數學建模演算法有哪些

1. 蒙特卡羅演算法。 該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，同時可以通過模擬來檢驗自己模型的正確性，幾乎是比賽時必用的方法。
2. 數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法。 比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用MATLAB 作為工具。
3. 線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類演算法。 建模競賽大多數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo 軟體求解。
4. 圖論演算法。 這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備。
5. 動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法。 這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，競賽中很多場合會用到。
6. 最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火演算法、神經網路演算法、遺傳演算法。 這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實現比較困難，需慎重使用。
7. 網格演算法和窮舉法。 兩者都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具。
8. 一些連續數據離散化方法。 很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只能處理離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的。
9. 數值分析演算法。 如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那些數值分析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用。
10. 圖象處理演算法。 賽題中有一類問題與圖形有關，即使問題與圖形無關，論文中也會需要圖片來說明問題，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用MATLAB 進行處理。
以下將結合歷年的競賽題，對這十類演算法進行詳細地說明。
以下將結合歷年的競賽題，對這十類演算法進行詳細地說明。
2 十類演算法的詳細說明
2.1 蒙特卡羅演算法
大多數建模賽題中都離不開計算機模擬，隨機性模擬是非常常見的演算法之一。
舉個例子就是97 年的A 題，每個零件都有自己的標定值，也都有自己的容差等級，而求解最優的組合方案將要面對著的是一個極其復雜的公式和108 種容差選取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最優的方案呢？隨機性模擬搜索最優方案就是其中的一種方法，在每個零件可行的區間中按照正態分布隨機的選取一個標定值和選取一個容差值作為一種方案，然後通過蒙特卡羅演算法模擬出大量的方案，從中選取一個最佳的。另一個例子就是去年的彩票第二問，要求設計一種更好的方案，首先方案的優劣取決於很多復雜的因素，同樣不可能刻畫出一個模型進行求解，只能靠隨機模擬模擬。
2.2 數據擬合、參數估計、插值等演算法
數據擬合在很多賽題中有應用，與圖形處理有關的問題很多與擬合有關系，一個例子就是98 年美國賽A 題，生物組織切片的三維插值處理，94 年A 題逢山開路，山體海拔高度的插值計算，還有吵的沸沸揚揚可能會考的「非典」問題也要用到數據擬合演算法，觀察數據的走向進行處理。此類問題在MATLAB中有很多現成的函數可以調用，熟悉MATLAB，這些方法都能游刃有餘的用好。
2.3 規劃類問題演算法
競賽中很多問題都和數學規劃有關，可以說不少的模型都可以歸結為一組不等式作為約束條件、幾個函數表達式作為目標函數的問題，遇到這類問題，求解就是關鍵了，比如98年B 題，用很多不等式完全可以把問題刻畫清楚，因此列舉出規劃後用Lindo、Lingo 等軟體來進行解決比較方便，所以還需要熟悉這兩個軟體。
2.4 圖論問題
98 年B 題、00 年B 題、95 年鎖具裝箱等問題體現了圖論問題的重要性，這類問題演算法有很多，包括：Dijkstra、Floyd、Prim、Bellman-Ford，最大流，二分匹配等問題。每一個演算法都應該實現一遍，否則到比賽時再寫就晚了。
2.5 計算機演算法設計中的問題
計算機演算法設計包括很多內容：動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界。比如92 年B 題用分枝定界法，97 年B 題是典型的動態規劃問題，此外98 年B 題體現了分治演算法。這方面問題和ACM 程序設計競賽中的問題類似，推薦看一下《計算機演算法設計與分析》（電子工業出版社）等與計算機演算法有關的書。
2.6 最優化理論的三大非經典演算法
這十幾年來最優化理論有了飛速發展，模擬退火法、神經網路、遺傳演算法這三類演算法發展很快。近幾年的賽題越來越復雜，很多問題沒有什麼很好的模型可以借鑒，於是這三類演算法很多時候可以派上用場，比如：97 年A 題的模擬退火演算法，00 年B 題的神經網路分類演算法，象01 年B 題這種難題也可以使用神經網路，還有美國競賽89 年A 題也和BP 演算法有關系，當時是86 年剛提出BP 演算法，89 年就考了，說明賽題可能是當今前沿科技的抽象體現。03 年B 題伽馬刀問題也是目前研究的課題，目前演算法最佳的是遺傳演算法。
2.7 網格演算法和窮舉演算法
網格演算法和窮舉法一樣，只是網格法是連續問題的窮舉。比如要求在N 個變數情況下的最優化問題，那麼對這些變數可取的空間進行采點，比如在[a; b] 區間內取M +1 個點，就是a; a+(b-a)/M; a+2 (b-a)/M; …… ; b 那麼這樣循環就需要進行(M + 1)N 次運算，所以計算量很大。比如97 年A 題、99 年B 題都可以用網格法搜索，這種方法最好在運算速度較快
的計算機中進行，還有要用高級語言來做，最好不要用MATLAB 做網格，否則會算很久的。窮舉法大家都熟悉，就不說了。
2.8 一些連續數據離散化的方法
大部分物理問題的編程解決，都和這種方法有一定的聯系。物理問題是反映我們生活在一個連續的世界中，計算機只能處理離散的量，所以需要對連續量進行離散處理。這種方法應用很廣，而且和上面的很多演算法有關。事實上，網格演算法、蒙特卡羅演算法、模擬退火都用了這個思想。
2.9 數值分析演算法
這類演算法是針對高級語言而專門設的，如果你用的是MATLAB、Mathematica，大可不必准備，因為象數值分析中有很多函數一般的數學軟體是具備的。
2.10 圖象處理演算法
01 年A 題中需要你會讀BMP 圖象、美國賽98 年A 題需要你知道三維插值計算，03 年B 題要求更高，不但需要編程計算還要進行處理，而數模論文中也有很多圖片需要展示，因此圖象處理就是關鍵。做好這類問題，重要的是把MATLAB 學好，特別是圖象處理的部分。

⑶ A*演算法介紹

姓名：車文揚 學號：16020199006

【嵌牛導讀】：A*演算法的逐步詳解

【嵌牛鼻子】：啟發式演算法

【嵌牛提問】：A*演算法的原理是什麼？

【嵌牛正文】：

A*演算法

路徑規劃是指的是機器人的最優路徑規劃問題，即依據某個或某些優化准則（如工作代價最小、行走路徑最短、行走時間最短等），在工作空間中找到一個從起始狀態到目標狀態能避開障礙物的最優路徑。機器人的路徑規劃應用場景極豐富，最常見如游戲中NPC及控制角色的位置移動，網路地圖等導航問題，小到家庭掃地機器人、無人機大到各公司正爭相開拓的無人駕駛汽車等。

目前路徑規劃演算法分為：

A*演算法原理：

在計算機科學中，A*演算法作為Dijkstra演算法的擴展，因其高效性而被廣泛應用於尋路及圖的遍歷，如星際爭霸等游戲中就大量使用。在理解演算法前，我們需要知道幾個概念：

搜索區域（The Search Area）：圖中的搜索區域被劃分為了簡單的二維數組，數組每個元素對應一個小方格，當然我們也可以將區域等分成是五角星，矩形等，通常將一個單位的中心點稱之為搜索區域節點（Node）。

開放列表(Open List)：我們將路徑規劃過程中待檢測的節點存放於Open List中，而已檢測過的格子則存放於Close List中。

父節點（parent）：在路徑規劃中用於回溯的節點，開發時可考慮為雙向鏈表結構中的父結點指針。

路徑排序（Path Sorting）：具體往哪個節點移動由以下公式確定：F(n) = G + H 。G代表的是從初始位置A沿著已生成的路徑到指定待檢測格子的移動開銷。H指定待測格子到目標節點B的估計移動開銷。

啟發函數（Heuristics Function）：H為啟發函數，也被認為是一種試探，由於在找到唯一路徑前，我們不確定在前面會出現什麼障礙物，因此用了一種計算H的演算法，具體根據實際場景決定。在我們簡化的模型中，H採用的是傳統的曼哈頓距離（Manhattan Distance），也就是橫縱向走的距離之和。

如下圖所示，綠色方塊為機器人起始位置A，紅色方塊為目標位置B，藍色為障礙物。

我們把要搜尋的區域劃分成了正方形的格子。這是尋路的第一步，簡化搜索區域。這個特殊的方法把我們的搜索區域簡化為了2 維數組。數組的每一項代表一個格子，它的狀態就是可走(walkalbe)或不可走(unwalkable) 。現用A*演算法尋找出一條自A到B的最短路徑，每個方格的邊長為10，即垂直水平方向移動開銷為10。因此沿對角移動開銷約等於14。具體步驟如下：

從起點 A 開始，把它加入到一個由方格組成的open list(開放列表) 中，這個open list像是一個購物清單。Open list里的格子是可能會是沿途經過的，也有可能不經過。因此可以將其看成一個待檢查的列表。查看與A相鄰的8個方格 ，把其中可走的 (walkable) 或可到達的(reachable) 方格加入到open list中。並把起點 A 設置為這些方格的父節點 (parent node) 。然後把 A 從open list中移除，加入到close list(封閉列表) 中，close list中的每個方格都是不需要再關注的。

如下圖所示，深綠色的方格為起點A，它的外框是亮藍色，表示該方格被加入到了close list 。與它相鄰的黑色方格是需要被檢查的，他們的外框是亮綠色。每個黑方格都有一個灰色的指針指向他們的父節點A。

下一步，我們需要從open list中選一個與起點A相鄰的方格。但是到底選擇哪個方格好呢？選F值最小的那個。我們看看下圖中的一些方格。在標有字母的方格中G = 10 。這是因為水平方向從起點到那裡只有一個方格的距離。與起點直接相鄰的上方，下方，左方的方格的G 值都是10 ，對角線的方格G 值都是14 。H值通過估算起點到終點( 紅色方格) 的Manhattan 距離得到，僅作橫向和縱向移動，並且忽略沿途的障礙。使用這種方式，起點右邊的方格到終點有3 個方格的距離，因此H = 30 。這個方格上方的方格到終點有4 個方格的距離( 注意只計算橫向和縱向距離) ，因此H = 40 。

比較open list中節點的F值後，發現起點A右側節點的F=40，值最小。選作當前處理節點，並將這個點從Open List刪除，移到Close List中。

對這個節點周圍的8個格子進行判斷，若是不可通過（比如牆，水，或是其他非法地形）或已經在Close List中，則忽略。否則執行以下步驟：

若當前處理節點的相鄰格子已經在Open List中，則檢查這條路徑是否更優，即計算經由當前處理節點到達那個方格是否具有更小的 G值。如果沒有，不做任何操作。相反，如果G值更小，則把那個方格的父節點設為當前處理節點 ( 我們選中的方格 ) ，然後重新計算那個方格的 F 值和 G 值。

若當前處理節點的相鄰格子不在Open List中，那麼把它加入，並將它的父節點設置為該節點。

按照上述規則我們繼續搜索，選擇起點右邊的方格作為當前處理節點。它的外框用藍線打亮，被放入了close list 中。然後我們檢查與它相鄰的方格。它右側的3個方格是牆壁，我們忽略。它左邊的方格是起點，在close list 中，我們也忽略。其他4個相鄰的方格均在open list 中，我們需要檢查經由當前節點到達那裡的路徑是否更好。我們看看上面的方格，它現在的G值為14 ，如果經由當前方格到達那裡，G值將會為20( 其中10為從起點到達當前方格的G值，此外還要加上從當前方格縱向移動到上面方格的G值10) ，因此這不是最優的路徑。看圖就會明白直接從起點沿對角線移動到那個方格比先橫向移動再縱向移動要好。

當把4個已經在open list 中的相鄰方格都檢查後，沒有發現經由當前節點的更好路徑，因此不做任何改變。接下來要選擇下一個待處理的節點。因此再次遍歷open list ，現在open list中只有7 個方格了，我們需要選擇F值最小的那個。這次有兩個方格的F值都是54，選哪個呢？沒什麼關系。從速度上考慮，選擇最後加入open list 的方格更快。因此選擇起點右下方的方格，如下圖所示。

接下來把起點右下角F值為54的方格作為當前處理節點，檢查其相鄰的方格。我們發現它右邊是牆（牆下面的一格也忽略掉，假定牆角不能直接穿越)，忽略之。這樣還剩下 5 個相鄰的方格。當前方格下面的 2 個方格還沒有加入 open list ，所以把它們加入，同時把當前方格設為他們的父親。在剩下的 3 個方格中，有 2 個已經在 close list 中 ( 一個是起點，一個是當前方格上面的方格，外框被加亮的 ) ，我們忽略它們。最後一個方格，也就是當前方格左邊的方格，檢查經由當前方格到達那裡是否具有更小的 G 值。沒有，因此我們准備從 open list 中選擇下一個待處理的方格。

不斷重復這個過程，直到把終點也加入到了open list 中，此時如下圖所示。注意在起點下方2 格處的方格的父親已經與前面不同了。之前它的G值是28並且指向它右上方的方格。現在它的G 值為20 ，並且指向它正上方的方格。這是由於在尋路過程中的某處使用新路徑時G值更小，因此父節點被重新設置，G和F值被重新計算。

那麼我們怎樣得到實際路徑呢？很簡單，如下圖所示，從終點開始，沿著箭頭向父節點移動，直至回到起點，這就是你的路徑。

A*演算法總結：

1. 把起點加入 open list 。

2. 重復如下過程：

a. 遍歷open list ，查找F值最小的節點，把它作為當前要處理的節點，然後移到close list中

b. 對當前方格的 8 個相鄰方格一一進行檢查，如果它是不可抵達的或者它在close list中，忽略它。否則，做如下操作：

□  如果它不在open list中，把它加入open list，並且把當前方格設置為它的父親

□  如果它已經在open list中，檢查這條路徑 ( 即經由當前方格到達它那裡 ) 是否更近。如果更近，把它的父親設置為當前方格，並重新計算它的G和F值。如果你的open list是按F值排序的話，改變後你可能需要重新排序。

c. 遇到下面情況停止搜索：

□  把終點加入到了 open list 中，此時路徑已經找到了，或者

□  查找終點失敗，並且open list 是空的，此時沒有路徑。

3. 從終點開始，每個方格沿著父節點移動直至起點，形成路徑。

⑷ 連連看的游戲，用的是什麼原理演算法，求指教一二

連連看核心演算法如下：

#include <iostream>
using namespace std;

int board[102][102];
int nRowCount, nColCount;

bool isHorizontalLineValid(int c1, int c2, int r)
{
if(c1>c2) // 交換 C1, C2
{
c1 ^= c2 ^= c1 ^= c2;
}
for(int i=c1+1; i<=c2-1; i++)
{
if(board[r][i]!=0)
return false;
}
return true;
}

bool isVerticalLineValid(int r1, int r2, int c)
{
if(r1>r2) // 交換 r1, r2
{
r1 ^= r2 ^= r1 ^= r2;
}
for(int i=r1+1; i<=r2-1; i++)
{
if(board[i][c]!=0)
return false;
}
return true;
}

bool check(int r1, int c1, int r2, int c2)
{
// 如果該位置沒有棋子或者兩棋子不一致，則返回假
if(board[r1][c1]==0 || board[r2][c2]==0 || board[r1][c1]!=board[r2][c2])
return false;

// 兩條水平線和一條垂直線
for(int i=0; i<=nColCount+1; i++)
{
if( (i!=c1 && board[r1][i]!=0) || (i!=c2 && board[r2][i]!=0) )
continue;
if( isHorizontalLineValid(i, c1, r1) &&
isVerticalLineValid(r1, r2, i) &&
isHorizontalLineValid(i, c2, r2))
{
board[r1][c1] = board[r2][c2] = 0;
return true;
}
}
// 兩條垂直線和一條水平線
for(int i=0; i<=nRowCount+1; i++)
{
if( (i!=r1 && board[i][c1]!=0) || (i!=r2 && board[i][c2]!=0) )
continue;
if( isVerticalLineValid(i, r1, c1) &&
isHorizontalLineValid(c1, c2, i) &&
isVerticalLineValid(i, r2, c2))
{
board[r1][c1] = board[r2][c2] = 0;
return true;
}
}

return false;
}

int main(int argc, char** argv)
{
int nRound, nSuccess;
int x1, y1, x2, y2;

// 輸入棋盤數據
cin >> nRowCount >> nColCount;
for(int i = 1; i <= nRowCount; ++i)
for(int j = 1; j <= nColCount; ++j)
cin >> board[i][j];

cin >> nRound;

for(int i = 0; i < nRound; ++i)
{
cin >> x1 >> y1 >> x2 >> y2;
if( check(x1, y1, x2, y2) )
cout << "Yes\n";
else
cout << "No\n";
}

system("pause");
return 0;
}

測試數據：
3 4
1 1 2 2
3 3 4 4
2 2 1 1
6
1 1 1 2
1 3 1 4
2 1 2 2
2 3 2 4
3 1 3 2
3 3 3 4

c1 ^= c2 ^= c1 ^= c2;語句中對於a^=b就相當於a=a^b，即代表a與b取位異或運算之後再把值賦給a的。樓主如果覺得還行的話請加點分的哦。

⑸ A*演算法的原理

A* （A-Star)演算法是一種靜態路網中求解最短路最有效的直接搜索方法。
注意是最有效的直接搜索演算法。之後涌現了很多預處理演算法（ALT，CH，HL等等），在線查詢效率是A*演算法的數千甚至上萬倍。
公式表示為： f(n)=g(n)+h(n),
其中 f(n) 是從初始點經由節點n到目標點的估價函數，
g(n) 是在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價，
h(n) 是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。
保證找到最短路徑（最優解的）條件，關鍵在於估價函數f(n)的選取：
估價值h(n)<= n到目標節點的距離實際值，這種情況下，搜索的點數多，搜索范圍大，效率低。但能得到最優解。並且如果h(n)=d(n)，即距離估計h(n)等於最短距離，那麼搜索將嚴格沿著最短路徑進行， 此時的搜索效率是最高的。
如果 估價值>實際值,搜索的點數少，搜索范圍小，效率高，但不能保證得到最優解。

⑹ 計算教學如何落實算理和演算法

計算教學如何落實算理和演算法：教師在開展計算教學時，應當幫助學生認識並理解演算法與算肢老理的作用，演算法具有一種自動化特徵，簡單地來講就是即便學歷做升生不了解演算法的形成原理，也仍然能夠在解決計算問題時對其加以掌握並運用。這也是為什麼在以往教學中盡管沒有充分重視學生對於算理的理解，學生也依舊能夠掌握演算法在實際問題中的運用方法的重要原因。

二、在數學計算教學中如何實現算理與演算法的有效結合

（一）豐富動手操作活動，顯化算理並引出演算法；

（二）組織遷移活動，引導學生掌握算理與演算法；

（三）教師要加強課前引導。

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T(n)=螣(f(n))

鍥犳わ紝闂棰樼殑瑙勬ān 瓚婂ぇ錛岀畻娉曟墽琛岀殑鏃墮棿鐨勫為暱鐜囦笌f(n) 鐨勫為暱鐜囨ｇ浉鍏籌紝縐頒綔娓愯繘鏃墮棿澶嶆潅搴

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