美国芝加哥联储主席古尔斯比表示，指标显示劳动力市场总体稳定。仍然认为劳动力市场略有降温。在通胀数据缺席的情况下对降息更感不安。（财联社）

周四发布的一份行业报告显示，全球对冲基金对加密货币市场的敞口正不断扩大，目前超半数对冲基金已涉足该领域。美国政府对数字资产的接纳态度，是推动这一投资热度上升的重要因素。另类投资管理协会（AIMA）在2025年上半年对122名投资者及基金经理开展的调查发现，55%的对冲基金持有加密货币相关资产，较去年的47%有所上升；这些基金对加密货币的平均配置比例为其总资产的7%。（新浪财经）

从国内PCB产业链相关人士获悉，谷歌方面最近相继去胜宏科技等国内几大PCB巨头考察，或洽谈采购人工智能芯片用的PCB。如果这些意向订单未来得以兑现，对PCB产业链是很大的拉动。（上证报）

36氪获悉，11月6日，小鹏X9超级增程正式开启预售，35万元起售。同时，小鹏汽车正式推出全新一代增程技术解决方案——鲲鹏超级增程。据介绍，鲲鹏超级增程搭载增程专属超快充磷酸铁锂大电池，配合60L的大油箱，实现CLTC纯电续航超450km、综合续航超1600km。

据知情人士透露，优步正就一项潜在交易与Getir进行谈判，该交易将帮助这家美国公司进一步扩大其在土耳其的配送业务。知情人士称，优步已与Getir的主要投资方穆巴达拉投资公司（Mubadala Investment）就收购这家土耳其公司的核心资产展开初步讨论。部分人士表示，交易可能聚焦于Getir的配送业务，根据最终纳入交易的资产情况，估值最高可能达到10亿美元。（新浪财经）

今年来，在光伏“反内卷”背景下，头部多晶硅企业筹划组建一个联合体，以淘汰部分产能，并清偿业内积累的负债。11月6日，从接近多晶硅收储事项的人士处了解到，各方合计出资额可能在200亿元至300亿元，具体尚不确定。而产能收储所需总资金将高于此，具体金额目前亦不能确定。“要保留产能的量，可能比市场预期的要少。”该人士透露。其表示，原则性条款大家已经达成一致，细节还需敲定。若有进展，相关上市公司可能会披露公告。（上证报）

36氪获悉，港交所文件显示，临工重机股份有限公司向港交所提交上市申请书，联席保荐人为中金公司、兴证国际。

摩根士丹利表示，尽管苹果公司在人工智能软件领域被认为落后于行业潮流，但该公司在机器人技术及实体人工智能领域拥有巨大发展机遇。分析师Erik Woodring写道：“随着人工智能与机器人技术改变实体世界，苹果可借助其垂直整合能力、超23亿台的庞大设备安装基数，以及尚未被充分认可的机器人技术实力，成为具身人工智能领域的领军企业。”（新浪财经）

微软的Microsoft AI组建了一支超级智能团队。该团队将由MAI首席执行官Mustafa Suleyman负责。该团队将聚焦三个领域：AI伴侣（价格低廉的AI伴侣，支持学习、行动、提高效率并获得支持）、医疗超级智能（在全方位诊断方面达到专家级水平，同时在临床操作环境中具备高度的规划和预测能力）、充足的清洁能源（帮助创建和管理用于设计和部署新的科学突破的新工作流程）。（财联社）

OpenAI首席执行官山姆・奥特曼于周四表示，这家人工智能初创公司今年的年化收入有望突破200亿美元，并计划在2030年将销售额提升至数千亿美元规模。今年9月，OpenAI首席财务官萨拉・弗里尔曾透露，该公司今年的收入有望达到130亿美元。（新浪财经）

美国联邦航空管理局（FAA）当地时间11月6日再次报告空中交通管制人员短缺，多个机场出现航班延误。罗纳德·里根华盛顿国家机场当日早上报告航班平均延误45分钟。FAA在一份公告中表示，纽约地区的机场也因人员短缺而出现航班延误，平均延误时间为30分钟。纳什维尔机场也报告了人员短缺问题。据悉，美国联邦航空管理局准备最早于7日削减40个主要机场10%的航班。（央视新闻）

英国央行以微弱优势投票决定维持利率在4%不变，为12月降息奠定了基础。英国央行货币政策委员会五名成员投票支持维持政策不变，其中行长安德鲁·贝利的投票起到了关键作用，另外四名成员支持把利率下调0.25个百分点，至3.75%。 英国央行表示， 9月3.8%的通胀率“可能已见顶”。会议纪要显示，在支持维持利率不变的官员中，贝利是最鸽派的一位，他表示通胀面临的风险“近期已减弱，趋于平衡”，显示他距离支持降息更近了一步。（新浪财经）

11月6日，世界气象组织发布《2025年全球气候状况最新通报》指出，极端高温的天气特征在2025年持续，2025年将成为有记录以来第二或第三热的年份。报告显示，2025年1月至8月，全球近地表平均气温较工业化前平均水平高出1.42℃±0.12℃。温室气体浓度与海洋热含量在2024年已创下历史新高。而根据初步数据，这两项关键指标在2025年仍将继续攀升。（央视新闻）

11月6日，据报道，谷歌正在推出其最强大的AI芯片Ironwood，未来几周将全面上市。（界面）

36氪获悉，11月6日晚间，月之暗面发布并开源思考模型 Kimi K2 Thinking，Agent和推理能力全面提升。据介绍，Kimi K2 Thinking具备边思考边使用工具的能力，无需用户干预，可自主实现300轮工具调用和多轮思考能力。

特斯拉股东于美东时间周四晚间批准了首席执行官埃隆·马斯克价值1万亿美元的薪酬协议。特斯拉股价在常规市场交易中下跌，但在盘后召开年度股东大会期间逆势走高。在周四投票前的酝酿阶段，马斯克曾表示，这项万亿美元薪酬提案与其说是报酬，不如说是为了将其在特斯拉的持股比例提升至25%左右。马斯克还暗示，若股东不批准其薪酬方案，他可能离开公司，或至少不再专注于执行Optimus人形机器人项目。（新浪财经）

36氪获悉，11月6日收盘，美股三大指数集体下跌，纳指跌1.9%，标普500指数跌1.12%，道指跌0.84%。大型科技股普跌，英伟达、特斯拉跌超3%，英特尔、亚马逊、Meta跌超2%，微软跌超1%，奈飞、苹果小幅下跌；谷歌小幅上涨。其中，微软连续七个交易日下跌，创2022年以来最长连跌天数。热门中概股涨跌不一，小马智行跌超8%，文远知行跌超3%，蔚来、爱奇艺等跌超1%，京东、哔哩哔哩小幅下跌；小鹏汽车涨超9%，百度涨超3%，阿里巴巴涨超1%，拼多多、理想汽车等小幅上涨。

给你一个下标从 0 开始长度为 n 的整数数组 stations ，其中 stations[i] 表示第 i 座城市的供电站数目。

每个供电站可以在一定 范围 内给所有城市提供电力。换句话说，如果给定的范围是 r ，在城市 i 处的供电站可以给所有满足 |i - j| <= r 且 0 <= i, j <= n - 1 的城市 j 供电。

• |x| 表示 x 的 绝对值 。比方说，|7 - 5| = 2 ，|3 - 10| = 7 。

一座城市的 电量 是所有能给它供电的供电站数目。

政府批准了可以额外建造 k 座供电站，你需要决定这些供电站分别应该建在哪里，这些供电站与已经存在的供电站有相同的供电范围。

给你两个整数 r 和 k ，如果以最优策略建造额外的发电站，返回所有城市中，最小电量的最大值是多少。

这 k 座供电站可以建在多个城市。

 

示例 1：

输入：stations = [1,2,4,5,0], r = 1, k = 2
输出：5
解释：
最优方案之一是把 2 座供电站都建在城市 1 。
每座城市的供电站数目分别为 [1,4,4,5,0] 。
- 城市 0 的供电站数目为 1 + 4 = 5 。
- 城市 1 的供电站数目为 1 + 4 + 4 = 9 。
- 城市 2 的供电站数目为 4 + 4 + 5 = 13 。
- 城市 3 的供电站数目为 5 + 4 = 9 。
- 城市 4 的供电站数目为 5 + 0 = 5 。
供电站数目最少是 5 。
无法得到更优解，所以我们返回 5 。

示例 2：

输入：stations = [4,4,4,4], r = 0, k = 3
输出：4
解释：
无论如何安排，总有一座城市的供电站数目是 4 ，所以最优解是 4 。

 

提示：

• n == stations.length
• 1 <= n <= 105
• 0 <= stations[i] <= 105
• 0 <= r <= n - 1
• 0 <= k <= 109

2528. 最大化城市的最小供电站数目

[TOC]

思路

  由于我们要求的是某个值的最大值，所以我们可以采用 <二分查找> 的方式来“猜”结果。

  对于每次猜测，创建函数 $f(c)$ ，返回该数是否合法。

  我们可以采用<差分数组>的形式记录差值，差分数组相关内容参考本文补充部分。从左到右遍历，设本次猜的数为 $c$ ，遇到位置为 $i$ 处的电站小于 $c$ ，则在 $\min(i + r, n - 1)$ 处<临时>添加电站，也就是位于 $[i, \min(i + 2 * r, n - 1)]$ 的城市都增加了临时电站的覆盖。若在本次猜测中，剩余可加的电站不足，则返回 $False$，若最后剩余电站数大于等于0，则返回 $True$。

代码

class Solution:
    def maxPower(self, stations: List[int], r: int, k: int) -> int:
        # 差分数组
        diff = defaultdict(int)
        n = len(stations)
        for i, val in enumerate(stations):
            left = max(0, i - r)
            right = min(n, i + r + 1)
            diff[left] += val
            diff[right] -= val

        # 判断猜的数字是否合法
        def f(c):
            # 临时电站的差分数组
            td = defaultdict(int)
            # 本次猜测剩余可加电站数
            tk = k
            # 当前位置覆盖的电站数
            cnt = 0
            for i in range(n):
                # i 处的电站数
                cnt += diff[i] + td[i]
                if cnt < c:
                    # 将该位置电站数补充到 c
                    tk -= c - cnt
                    if tk < 0:
                        # 剩余可加电站不足
                        return False
                    # 补充的电站放在 min(n - 1, i * 2 * r) 处
                    td[min(n, i + 2 * r + 1)] -= c - cnt
                    # 更新该位置的电站数
                    cnt = c
            return True

        #预估上下界
        a, b = min(stations), sum(stations) + k
        # 维护左边界合法
        while a + 1 < b:
            c = a + (b - a) // 2
            if f(c):
                a = c
            else:
                b = c - 1
        if f(b):
            return b
        return a

复杂度分析

• 时间复杂度：$O(n \log D)$。每次猜测的时间复杂度为 $O(n)$，需要进行$D = sum(stations) + k - min(stations)$次猜测，总复杂度为 $O(n \log D)$.
• 空间复杂度：$O(n)$.

补充：差分数组

  给定边界 $S \geq 0$，数组 $arr$，其中 $arr[i] = [a_{i}, b_{i}],\ (0 \leq a_{i} \leq b_{i} \leq S)$，表示在 $[a_{i}, b_{i}]$ 内每个整数位置都放一个小球，返回每个坐标下的小球数量列表。

  若采用暴力方法，时间复杂度为 $O(nS)\ (n = len(arr))$。

def function(arr: list[list[int]], S: int) -> list[int]:
    ans = [0] * (S + 1)
    for a, b in arr:
        for i in range(a, b + 1):
            ans[i] += 1
    return ans

  实际上，我们只要记录每个坐标和前一个坐标的差值，即可在 $O(S)$ 的时间内计算出每个位置最后的小球数。

  创建数组 $diff$，其中 $diff[i]$ 表示 $i$ 位置和 $i - 1$位置的差值，则 $ans[i] = ans[i - 1] + diff[i]$，其中$ans[0] = 0 + diff[0]$.

  那么如何建立差分数组 $diff$ 呢？对于 $arr[i] = [a_{i}, b_{i}]$，表面含义是在 $[a_{i}, b_{i}]$ 内每个整数位置都放一个小球，我们可以从另一个角度理解：

• 位置 $a_{i}$ 相对于位置 $a_{i} - 1$来说，多增加了一个球，所以差值 $diff[a_{i}] += 1$
• 位置 $b_{i} + 1$ 相对于位置 $b_{i}$来说，少增加了一个球，所以 $diff[b_{i} + 1] -= 1$
• 对于 $[a_{i} + 1, b_{i}]$ 内的位置来说，和前一个位置一样，都增加了一个小球，所以差值没变，不需要修改差分数组 $diff$

  调整差分数组的时间复杂度为$O(n)\ (n = len(arr))$，根据差分数组求每个位置小球数的时间复杂度为 $O(S)$，则总时间复杂度为 $O(n) + O(S) = O(\min(n, S))$.

def function(arr: list[list[int]], S: int) -> list[int]:
    # 建立差分数组
    diff = defaultdict(int)
    # 调整差分数组
    for a, b in arr:
        diff[a] += 1
        diff[b] -= 1
    # 根据差分数组求各个位置的小球数
    ans = [0] * (S + 1)
    ans[i] = diff[0]
    for i in range(1, S + 1):
        ans[i] = ans[i - 1] + diff[i]
    return ans

END

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