首發於微信公眾號《前端成長記》，寫於 2019.11.21
背景
本文記錄刷題過程中的整個思考過程，以供參考。主要內容涵蓋：
- 題目分析設想
- 編寫代碼驗證
- 查閱他人解法
- 思考總結
目錄
Easy
67.二進制求和
題目描述
給定兩個二進制字符串，返回他們的和（用二進製表示）。
輸入為非空字符串且只包含数字 1 和 0。
示例：
輸入: a = "11", b = "1"
輸出: "100"
輸入: a = "1010", b = "1011"
輸出: "10101"題目分析設想
這道題又是一道加法題，所以記住下，直接轉数字進行加法可能會溢出，所以不可取。所以我們需要遍歷每一位來做解答。我這有兩個大方向：補0后遍歷，和不補0遍歷。但是基本的依據都是本位相加，逢2進1即可，類似手寫10進制加法。
- 補0后遍歷，可以採用先算出的位數推入數組最後反轉，也可以採用先算出的位數填到對應位置后直接輸出
- 不補0遍歷，根據短數組的長度進行遍歷，長數組剩下的数字與短數組生成的進位進行計算
查閱他人解法
Ⅰ.補0后遍歷，先算先推
代碼：
/**
* @param {string} a
* @param {string} b
* @return {string}
*/
var addBinary = function(a, b) {
let times = Math.max(a.length, b.length) // 需要遍歷次數
// 補 0
while(a.length < times) {
a = '0' + a
}
while(b.length < times) {
b = '0' + b
}
let res = []
let carry = 0 // 是否進位
for(let i = times - 1; i >= 0; i--) {
const num = carry + (a.charAt(i) | 0) + (b.charAt(i) | 0)
carry = num >= 2 ? 1 : 0
res.push(num % 2)
}
if (carry === 1) {
res.push(1)
}
return res.reverse().join('')
};結果：
- 294/294 cases passed (68 ms)
- Your runtime beats 95.13 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 72.58 % of javascript submissions (35.4 MB)
- 時間複雜度
O(n)
Ⅱ.補0后遍歷，按位運算
代碼：
/**
* @param {string} a
* @param {string} b
* @return {string}
*/
var addBinary = function(a, b) {
let times = Math.max(a.length, b.length) // 需要遍歷次數
// 補 0
while(a.length < times) {
a = '0' + a
}
while(b.length < times) {
b = '0' + b
}
let res = []
let carry = 0 // 是否進位
for(let i = times - 1; i >= 0; i--) {
res[i] = carry + (a.charAt(i) | 0) + (b.charAt(i) | 0)
carry = res[i] >= 2 ? 1 : 0
res[i] %= 2
}
if (carry === 1) {
res.unshift(1)
}
return res.join('')
};結果：
- 294/294 cases passed (60 ms)
- Your runtime beats 99.65 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 65.82 % of javascript submissions (35.5 MB)
- 時間複雜度
O(n)
Ⅲ.不補0遍歷
當然處理方式還是可以選擇上面兩種，我這就採用先算先推來處理了。
代碼：
/**
* @param {string} a
* @param {string} b
* @return {string}
*/
var addBinary = function(a, b) {
let max = Math.max(a.length, b.length) // 最大長度
let min = Math.min(a.length, b.length) // 最大公共長度
// 將長字符串拆成兩部分
let left = a.length > b.length ? a.substr(0, a.length - b.length) : b.substr(0, b.length - a.length)
let right = a.length > b.length ? a.substr(a.length - b.length) : b.substr(b.length - a.length)
// 公共長度部分遍歷
let rightRes = []
let carry = 0
for(let i = min - 1; i >= 0; i--) {
const num = carry + (right.charAt(i) | 0) + (((a.length > b.length ? b : a)).charAt(i) | 0)
carry = num >= 2 ? 1 : 0
rightRes.push(num % 2)
}
let leftRes = []
for(let j = max - min - 1; j >= 0; j--) {
const num = carry + (left.charAt(j) | 0)
carry = num >= 2 ? 1 : 0
leftRes.push(num % 2)
}
if (carry === 1) {
leftRes.push(1)
}
return leftRes.reverse().join('') + rightRes.reverse().join('')
};結果:
- 294/294 cases passed (76 ms)
- Your runtime beats 80.74 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 24.48 % of javascript submissions (36.2 MB)
- 時間複雜度
O(n)
查閱他人解法
看到一些細節上的區別，我這使用 '1' | 0 來轉数字，有的使用 ''1' - '0''。另外還有就是初始化結果數組長度為最大長度加1后，最後判斷首位是否為0需要剔除的，我這使用的是判斷最後是否還要進位補1。
這裏還看到用一個提案中的 BigInt 類型來解決的
Ⅰ.BigInt
代碼：
/**
* @param {string} a
* @param {string} b
* @return {string}
*/
var addBinary = function(a, b) {
return (BigInt("0b"+a) + BigInt("0b"+b)).toString(2);
};結果：
- 294/294 cases passed (52 ms)
- Your runtime beats 100 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 97.05 % of javascript submissions (34.1 MB)
- 時間複雜度
O(1)
思考總結
通過 BigInt 的方案我們能看到，使用原生方法確實性能更優。簡單說一下這個類型，目前還在提案階段，看下面的等式基本就能知道實現原理自己寫對應 Hack 來實現了：
BigInt(10) = '10n'
BigInt(20) = '20n'
BigInt(10) + BigInt(20) = '30n'雖然這種方式很友好，但是還是希望看到加法題的時候，能考慮到遍歷按位處理。
69.x的平方根
題目描述
實現 int sqrt(int x) 函數。
計算並返回 x 的平方根，其中 x 是非負整數。
由於返回類型是整數，結果只保留整數的部分，小數部分將被捨去。
示例：
輸入: 4
輸出: 2
輸入: 8
輸出: 2
說明: 8 的平方根是 2.82842...,
由於返回類型是整數，小數部分將被捨去。題目分析設想
同樣，這裏類庫提供的方法 Math.sqrt(x) 就不說了，這也不是本題想考察的意義。所以這裡有幾種方式：
- 暴力法，這裏不用考慮溢出是因為x沒溢出，所以即使加到平方根加1，也會終止循環
- 二分法，直接取中位數運算，可以快速排除當前區域一半的區間
編寫代碼驗證
Ⅰ.暴力法
代碼：
/**
* @param {number} x
* @return {number}
*/
var mySqrt = function(x) {
if (x === 0) return 0
let i = 1
while(i * i < x) {
i++
}
return i * i === x ? i : i - 1
};結果：
- 1017/1017 cases passed (120 ms)
- Your runtime beats 23 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 34.23 % of javascript submissions (35.7 MB)
- 時間複雜度
O(n)
Ⅱ.二分法
代碼：
/**
* @param {number} x
* @return {number}
*/
var mySqrt = function(x) {
if (x === 0) return 0
let l = 1
let r = x >>> 1
while(l < r) {
// 這裏要用大於判斷，所以取右中位數
const mid = (l + r + 1) >>> 1
if (mid * mid > x) {
r = mid - 1
} else {
l = mid
}
}
return l
};結果：
- 1017/1017 cases passed (76 ms)
- Your runtime beats 96.08 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 59.17 % of javascript submissions (35.5 MB)
- 時間複雜度
O(log2(n))
查閱他人解法
這裏看見了兩個有意思的解法：
- 2的冪次底層優化
- 牛頓法
Ⅰ.冪次優化
稍微解釋一下，二分法需要做乘法運算，他這裏改用加減法
/**
* @param {number} x
* @return {number}
*/
var mySqrt = function(x) {
let l = 0
let r = 1 << 16 // 2的16次方，這裏我猜是因為上限2^32所以取一半
while (l < r - 1) {
const mid = (l + r) >>> 1
if (mid * mid <= x) {
l = mid
} else {
r = mid
}
}
return l
};結果：
1017/1017 cases passed (72 ms)
Your runtime beats 98.46 % of javascript submissions
Your memory usage beats 70.66 % of javascript submissions (35.4 MB)
- 時間複雜度
O(log2(n))
Ⅱ.牛頓法
算法說明：
在迭代過程中，以直線代替曲線，用一階泰勒展式（即在當前點的切線）代替原曲線，求直線與 xx 軸的交點，重複這個過程直到收斂。
首先隨便猜一個近似值 x，然後不斷令 x 等於 x 和 a/x 的平均數，迭代個六七次后 x 的值就已經相當精確了。
公式可以寫為 X[n+1]=(X[n]+a/X[n])/2
代碼：
/**
* @param {number} x
* @return {number}
*/
var mySqrt = function(x) {
if (x === 0 || x === 1) return x
let a = x >>> 1
while(true) {
let cur = a
a = (a + x / a) / 2
// 這裡是為了消除浮點運算的誤差，1e-5是我試出來的
if (Math.abs(a - cur) < 1e-5) {
return parseInt(cur)
}
}
};結果：
- 1017/1017 cases passed (68 ms)
- Your runtime beats 99.23 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 9.05 % of javascript submissions (36.1 MB)
- 時間複雜度
O(log2(n))
思考總結
這裏就提一下新接觸的牛頓法吧，實際上是牛頓迭代法，主要是迭代操作。由於在單根附近具有平方收斂，所以可以轉換成線性問題去求平方根的近似值。主要應用場景有這兩個方向：
- 求方程的根
- 求解最優化問題
70.爬樓梯
題目描述
假設你正在爬樓梯。需要 n 階你才能到達樓頂。
每次你可以爬 1 或 2 個台階。你有多少種不同的方法可以爬到樓頂呢？
注意：給定 n 是一個正整數。
示例：
輸入： 2
輸出： 2
解釋： 有兩種方法可以爬到樓頂。
1. 1 階 + 1 階
2. 2 階
輸入： 3
輸出： 3
解釋： 有三種方法可以爬到樓頂。
1. 1 階 + 1 階 + 1 階
2. 1 階 + 2 階
3. 2 階 + 1 階題目分析設想
這道題很明顯可以用動態規劃和斐波那契數列來求解。然後我們來看看其他正常思路，如果使用暴力法的話，那麼複雜度將會是 2^n，很容易溢出，但是如果能夠優化成 n 的話，其實還可以求解的。所以這道題我就從以下三個方向來作答：
- 哈希遞歸，也就是暴力運算的改進版，通過存下算過的值降低複雜度
- 動態規劃
- 斐波那契數列
編寫代碼驗證
Ⅰ.哈希遞歸
代碼：
/**
* @param {number} n
* @return {number}
*/
var climbStairs = function(n) {
let hash = {}
return count(0)
function count (i) {
if (i > n) return 0
if (i === n) return 1
// 這步節省運算
if(hash[i] > 0) {
return hash[i]
}
hash[i] = count(i + 1) + count(i + 2)
return hash[i]
}
};結果：
- 45/45 cases passed (52 ms)
- Your runtime beats 98.67 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 48.29 % of javascript submissions (33.7 MB)
- 時間複雜度
O(n)
Ⅱ.動態規劃
代碼：
/**
* @param {number} n
* @return {number}
*/
var climbStairs = function(n) {
if (n === 1) return 1
if (n === 2) return 2
// dp[0] 多一位空間，省的後面做減法
let dp = new Array(n + 1).fill(0)
dp[1] = 1
dp[2] = 2
for(let i = 3; i <= n; i++) {
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
}
return dp[n]
};結果：
- 45/45 cases passed (48 ms)
- Your runtime beats 99.48 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 21.49 % of javascript submissions (33.8 MB)
- 時間複雜度
O(n)
Ⅲ.斐波那契數列
其實斐波那契數列就可以用動態規劃來實現，所以下面的代碼思路很相似。
代碼：
/**
* @param {number} n
* @return {number}
*/
var climbStairs = function(n) {
if (n === 1) return 1
if (n === 2) return 2
let num1 = 1
let num2 = 2
for(let i = 3; i <= n; i++) {
let count = num1 + num2
num1 = num2
num2 = count
}
// 相當於fib(n)
return num2
};結果：
- 45/45 cases passed (56 ms)
- Your runtime beats 95.49 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 46.1 % of javascript submissions (33.7 MB)
- 時間複雜度
O(n)
查閱他人解法
查看題解發現這麼幾種解法：
- 斐波那契公式（原來有計算公式可以直接用，尷尬）
- Binets 方法
- 排列組合
Ⅰ.斐波那契公式
代碼：
/**
* @param {number} n
* @return {number}
*/
var climbStairs = function(n) {
const sqrt_5 = Math.sqrt(5)
// 由於 F0 = 1，所以相當於需要求 n+1 的值
const fib_n = Math.pow((1 + sqrt_5) / 2, n + 1) - Math.pow((1 - sqrt_5) / 2, n + 1)
return Math.round(fib_n / sqrt_5)
};結果：
- 45/45 cases passed (52 ms)
- Your runtime beats 98.67 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 54.98 % of javascript submissions (33.6 MB)
- 時間複雜度
O(log(n))
Ⅱ.Binets 方法
算法說明：
使用矩陣乘法來得到第 n 個斐波那契數。注意需要將初始項從 fib(2)=2,fib(1)=1 改成 fib(2)=1,fib(1)=0 ，來達到矩陣等式的左右相等。
代碼：
/**
* @param {number} n
* @return {number}
*/
var climbStairs = function(n) {
function pow(a, n) {
let ret = [[1,0],[0,1]] // 矩陣
while(n > 0) {
if ((n & 1) === 1) {
ret = multiply(ret, a)
}
n >> 1
a = multiply(a, a)
}
return ret;
}
function multiply(a, b) {
let c = [[0,0], [0,0]]
for (let i = 0; i < 2; i++) {
for(let j = 0; j < 2; j++) {
c[i][j] = a[i][0] * b[0][j] + a[i][1] * b[1][j]
}
}
return c
}
let q = [[1,1], [1, 0]]
let res = pow(q, n)
return res[0][0]
};結果：
測試用例可以輸出，提交發現超時。
這個筆者還沒完全理解，所以很抱歉，暫時沒有 js 相應代碼分析，後續會補上。也歡迎您補充給我，感謝！
Ⅲ.排列組合
代碼：
/**
* @param {number} n
* @return {number}
*/
var climbStairs = function(n) {
// n 個台階走 i 次1階和 j 次2階走到，推導出 i + 2*j = n
function combine(m, n) {
if (m < n) [m, n] = [n, m];
let count = 1;
for (let i = m + n, j = 1; i > m; i--) {
count *= i;
if (j <= n) count /= j++;
}
return count;
}
let total = 0;
// 取出所有滿足條件的解
for (let i = 0,j = n; j >= 0; j -= 2, i++) {
total += combine(i, j);
}
return total;
};結果：
- 45/45 cases passed (60 ms)
- Your runtime beats 87.94 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 20.72 % of javascript submissions (33.8 MB)
- 時間複雜度
O(n^2)
思考總結
這種疊加的問題，首先就會想到動態規劃的解法，剛好這裏又滿足斐波那契數列，所以我是推薦首選這兩種解法。另外通過查看他人解法學到了斐波那契公式，以及站在排列組合的角度去解，開拓了思路。
83.刪除排序鏈表中的重複元素
題目描述
給定一個排序鏈表，刪除所有重複的元素，使得每個元素只出現一次。
示例：
輸入: 1->1->2
輸出: 1->2
輸入: 1->1->2->3->3
輸出: 1->2->3題目分析設想
注意一下，給定的是一個排序鏈表，所以只需要依次更改指針就可以直接得出結果。當然，也可以使用雙指針來跳過重複項即可。所以這裡有兩個方向：
- 直接運算，通過改變指針指向
- 雙指針，通過跳過重複項
如果是無序鏈表，我會建議先得到所有值然後去重后（比如通過Set）生成新鏈表作答。
編寫代碼驗證
Ⅰ.直接運算
代碼：
/**
* @param {ListNode} head
* @return {ListNode}
*/
var deleteDuplicates = function(head) {
// 複製一個用做操作，由於對象是傳址，所以改指針指向即可
let cur = head
while(cur !== null && cur.next !== null) {
if (cur.val === cur.next.val) { // 值相等
cur.next = cur.next.next
} else {
cur = cur.next
}
}
return head
};結果：
- 165/165 cases passed (76 ms)
- Your runtime beats 87.47 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 81.21 % of javascript submissions (35.5 MB)
- 時間複雜度
O(n)
Ⅱ.雙指針法
代碼：
/**
* @param {ListNode} head
* @return {ListNode}
*/
var deleteDuplicates = function(head) {
// 新建哨兵指針和當前遍歷指針
if (head === null || head.next === null) return head
let pre = head
let cur = head
while(cur !== null) {
debugger
if (cur.val === pre.val) {
// 當前指針移動
cur = cur.next
} else {
pre.next = cur
pre = cur
}
}
// 最後一項如果重複需要把head.next指向null
pre.next = null
return head
};結果：
- 165/165 cases passed (80 ms)
- Your runtime beats 77.31 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 65.1 % of javascript submissions (35.7 MB)
- 時間複雜度
O(n)
查閱他人解法
忘記了，這裏確實還可以使用遞歸來作答。
Ⅰ.遞歸法
代碼：
/**
* @param {ListNode} head
* @return {ListNode}
*/
var deleteDuplicates = function(head) {
if(head === null || head.next === null) return head
if (head.val === head.next.val) { // 值相等
return deleteDuplicates(head.next)
} else {
head.next = deleteDuplicates(head.next)
}
return head
};結果：
- 165/165 cases passed (80 ms)
- Your runtime beats 77.31 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 81.21 % of javascript submissions (35.5 MB)
- 時間複雜度
O(n)
思考總結
關於鏈表的題目一般都是通過修改指針指向來作答，區分單指針和雙指針法。另外，遍歷也是可以實現的。
88.合併兩個有序數組
題目描述
給定兩個有序整數數組 nums1 和 nums2，將 nums2 合併到 nums1 中，使得 num1 成為一個有序數組。
說明:
- 初始化
nums1和nums2的元素數量分別為m和n。 - 你可以假設
nums1有足夠的空間（空間大小大於或等於m + n）來保存nums2中的元素。
示例：
輸入:
nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3
nums2 = [2,5,6], n = 3
輸出: [1,2,2,3,5,6]題目分析設想
之前我們做過刪除排序數組中的重複項，其實這裏也類似。可以從這幾個方向作答：
- 數組合併後排序
- 遍曆數組並進行插入
- 雙指針法，輪流比較
但是由於題目有限定空間都在 nums1 ，並且不要寫 return ，直接在 nums1 上修改，所以我這裏主要的思路就是遍歷，通過 splice 來修改數組。區別就在於遍歷的方式方法。
- 從前往後
- 從后往前
- 合併後排序再賦值
編寫代碼驗證
Ⅰ.從前往後
代碼：
/**
* @param {number[]} nums1
* @param {number} m
* @param {number[]} nums2
* @param {number} n
* @return {void} Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
*/
var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
// 兩個數組對應指針
let p1 = 0
let p2 = 0
// 這裏需要提前把nums1的元素拷貝出來，要不然比較賦值后就丟失了
let cpArr = nums1.splice(0, m)
// 數組指針
let p = 0
while(p1 < m && p2 < n) {
// 先賦值，再進行+1操作
nums1[p++] = cpArr[p1] < nums2[p2] ? cpArr[p1++] : nums2[p2++]
}
// 已經有p個元素了，多餘的元素要刪除，剩餘的要加上
if (p1 < m) {
// 剩餘元素，p1 + m + n - p = m + n - (p - p1) = m + n - p2
nums1.splice(p, m + n - p, ...cpArr.slice(p1, m + n - p2))
}
if (p2 < n) {
// 剩餘元素，p2 + m + n - p = m + n - (p - p2) = m + n - p1
nums1.splice(p, m + n - p, ...nums2.slice(p2, m + n - p1))
}
};結果：
- 59/59 cases passed (48 ms)
- Your runtime beats 100 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 64.97 % of javascript submissions (33.8 MB)
- 時間複雜度
O(m + n)
Ⅱ.從后往前
代碼：
/**
* @param {number[]} nums1
* @param {number} m
* @param {number[]} nums2
* @param {number} n
* @return {void} Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
*/
var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
// 避免 nums1 = [0,0,0,0], nums2 = [1,2] 這種 nums1.length > nums2.length 並且 m = 0
nums1.splice(m, nums1.length - m)
// 兩個數組對應指針
let p1 = m - 1
let p2 = n - 1
// 數組指針
let p = m + n - 1
while(p1 >= 0 && p2 >= 0) {
// 先賦值，再進行-1操作
nums1[p--] = nums1[p1] < nums2[p2] ? nums2[p2--] : nums1[p1--]
}
// 可能nums2有剩餘，由於指針是下標，所以截取數量需要加1
nums1.splice(0, p2 + 1, ...nums2.slice(0, p2 + 1))
};結果：
- 59/59 cases passed (52 ms)
- Your runtime beats 99.76 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 78.3 % of javascript submissions (33.6 MB)
- 時間複雜度
O(m + n)
Ⅲ.合併後排序再賦值
代碼：
/**
* @param {number[]} nums1
* @param {number} m
* @param {number[]} nums2
* @param {number} n
* @return {void} Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
*/
var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
arr = [].concat(nums1.splice(0, m), nums2.splice(0, n))
arr.sort((a, b) => a - b)
for(let i = 0; i < arr.length; i++) {
nums1[i] = arr[i]
}
};結果：
- 59/59 cases passed (64 ms)
- Your runtime beats 90.11 % of javascript submissions
- Your memory usage beats 31.21 % of javascript submissions (34.8 MB)
- 時間複雜度
O(m + n)
查閱他人解法
這裏看到一個直接用兩次 while ，然後直接用 m/n 來計算下標的，沒有額外空間，但是本質上也是從后往前遍歷。
Ⅰ.兩次while
代碼：
/**
* @param {number[]} nums1
* @param {number} m
* @param {number[]} nums2
* @param {number} n
* @return {void} Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
*/
var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
// 避免 nums1 = [0,0,0,0], nums2 = [1,2] 這種 nums1.length > nums2.length 並且 m = 0
// nums1.splice(m, nums1.length - m)
// 從后開始賦值
while(m !== 0 && n !== 0) {
nums1[m + n - 1] = nums1[m - 1] > nums2[n - 1] ? nums1[--m] : nums2[--n]
}
// nums2 有剩餘
while(n !== 0) {
nums1[m + n - 1] = nums2[--n]
}
};結果：
- 59/59 cases passed (56 ms)
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思考總結
碰到數組操作，會優先考慮雙指針法，具體指針方向可以由題目邏輯來決定。
（完）
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停車場充電設施建設協調會由中國國家發改委基礎產業司副司長鄭劍主持，就2016年第二批城市停車場項目配建充電基礎設施問題，與安徽、江蘇、江西、陝西、浙江、湖北、上海、大連、廈門等地方發展改革委、充電基礎設施服務企業和國家電網公司進行交流座談。 據國家能源局電力司初步統計，截至今年6月底，中國全國已建成公共充電樁8.1萬個，比去年底增長65%；隨車建成私人充電樁超過5萬個，比去年底增長約12%。1-6月全國新能源汽車充電量超過6億kWh，替代燃油約20萬噸，電動汽車的發展對能源結構調整和城市環境提升貢獻明顯。 為新能源汽車的推廣和應用創造良好的環境，國家能源局相關部門加快了推動充電樁政策規劃的落實，組織起草加快居民區充電基礎設施建設的檔。該文件有望7月份出臺，將有效推進居民區和工作場所建樁工作，合理優化公共充電樁佈局，提高公共充電樁利用率。 文章來源：中國發展網
據稱，奧迪未來的超級跑車即是一款核動力汽車，代號Mesarthim F-Tron Quattro，由俄羅斯工程師操刀設計。外型前衛十足，頗有蝙蝠車的味道。 核動力主要部件核反應爐與離子發射器位於前後軸之間，旁邊是發熱裝置，產生的蒸汽進而驅動電機發電，動力電池安裝在前艙，使用四個輪轂電機驅動車輪前進，同時還有電機驅動離子發射器、冷凝器等，除了核燃料供給，其它整個系統構成一個閉環生態。 
由於動力系統是個獨立部分，導致其它部件的安裝位置是個問題，為解決這個問題，工程師設計了一套叫做“Solid Cage”的獨立底盤，這個底盤是聚合物材料，可以3D列印出來，而且可以獨立拆卸。 除此以外，底盤上還有一個平底罐，裡面裝有磁流體，在有磁性的路面上行駛時，車子就會產生下壓力，過彎的時候能抵制側傾力，直行的時候抑制抬頭點頭。 雖然奧迪暫時沒有給出這款車具體推出時間表，總體來說還是值得稱讚的。 文章來源：蓋世汽車
中國汽車技術研究中心新能源汽車積分政策負責人時間表示，相比真金白銀的財政補貼，新能源積分交易制度靈活性更高，是當下國家推動新能源產業發展的一種可行方式。 新能源積分交易制度，即政府將企業年度“零排放”車型的銷售情況記錄成積分，以積分為依據來考核企業在節能減排方面是否達標。若企業積分不達標，可以購買同行業其餘公司的積分，或者向政府繳納高額罰款。 中國若要實施積分交易制度 政府部門職責需合理分配。 為此，積分政策負責人時間給出幾點建議：作為政策的制定者政府，需要部門間進行合理的職責分配，物質保障方面，中國新能源基礎設施建設尚需進一步完善。意識形態方面，當前，消費者對新能源車的認識還不充足，對制度實施造成一定阻礙。企業方面，不同規模的企業須在政策上區別對待，為中小企業的發展提供空間；當企業規模有所變更時，應當提供相應的扶持政策。 文章來源：人民網
相關自由貿易試驗區涉及上海市、天津市、廣東省、福建省四區域。國務院決定，在自由貿易試驗區暫時調整《中華人民共和國外資企業法實施細則》等18部行政法規、《國務院關於投資體制改革的決定》等4件國務院檔、《外商投資產業指導目錄（2015年修訂）》等4件經國務院批准的部門規章的有關規定。 據分析，此次重大調整專案涉及51項。其中放開合資門檻，允許外商以獨資形式從事生產經營活動的項目多達12項。在新能源汽車關鍵零部件及整車領域，涉及3項，具體如下： 1、允許外商以獨資形式從事能量型動力電池（能量密度≥110Wh，迴圈壽命≥2000次)的製造； 2、允許外商以獨資形式從事汽車電子匯流排網路技術、電動助力轉向系統電子控制器的製造與研發； 3、允許外商以獨資形式從事摩托車生產； 由此可見，在新能源汽車重要零部件動力電池領域，國外一線大廠終於擺脫了合資電池廠的固定模式，三星SDI、松下、LG化學等電池大頭將獲益。 文章來源：上海蓋世