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內溫·佩雷斯

| 個人 |
| --- | --- | --- | --- |
全名:  Patricio Nehuén Pérez
出生日期:   (2000-06-24) 2000年6月24日（24歲）
出生地點:   阿根廷胡爾林漢
身高:  
位置:  中後衛 

現在所屬:  波尔图（乌迪内斯外借）
球衣號碼:  24
青年隊
:  La Quinta de Los Pibes
:  Unión de Tesei
2007–2017:  阿根廷青年
職業*
| 年份 |  球隊 |   |  （） |
| 2017–2018 |  阿根廷青年 |  0 |  (0) |
| 2018–2022 |  马德里竞技 |  0 |  (0) |
| 2018–2019 |  → 阿根廷青年（外借） |  3 |  (0) |
| 2019–2020 |  → 法马利康（英语：）（外借） |  23 |  (1) |
| 2020–2021 |  → 格拉納達（外借） |  14 |  (0) |
| 2021–2022 |  → 乌迪内斯（外借） |  20 |  (0) |
| 2022– |  乌迪内斯 |  72 |  (2) |
| 2024– |  → 波尔图（外借） |  0 |  (0) |
‡
| 2017 |  阿根廷U17（英语：） |  4 |  (0) |
| 2019 |  阿根廷U20（英语：） |  11 |  (1) |
| 2020– |  阿根廷U23（英语：） |  14 |  (2) |
 * 職業次數與數僅計算國內聯賽部份 最後更新於：2021年7月22日 ‡ 次數和數 最後更新於：2021年7月28日 (UTC)
帕特里西奧·內溫·佩雷斯（西班牙語：；2000年6月24日—），阿根廷足球運動員，現效力波尔图（意甲球會乌迪内斯外借），司職中後衛。
俱樂部生涯

佩雷斯2000年6月24日出生於阿根廷胡爾林漢，剛開始踢球時司職前鋒，後來成為一名後衛。他出自阿根廷青年青訓體系，並為阿根廷青年出戰了4場聯賽比賽。
2018年以250萬歐元加盟西甲豪門馬德里競技，並租借回到阿根廷青年。 2019年7月，他被租借到葡超球隊法馬利康。在19-20賽季，他共為法馬利康出場24場，貢獻1次進球，他在法馬利康也成為了後防線的重要成員，他也幫助法馬利康奪得聯賽第六名的成績，2020年7月，他回到馬德里競技，他的出色表現也吸引了羅馬、帕爾馬等球隊的關注。
2020年10月，馬德里競技官方宣佈佩雷斯租借加盟格拉納達，租期至2020-2021賽季結束。
乌迪内斯官方宣佈，以租借的方式從马德里竞技簽下佩雷斯一個賽季，並含有可選性續租一個賽季的選項。
參考資料

↑  .   [2021-11-24]. （原始内容存档于2020-11-28）.
↑  . World Football.   [10 July 2019]. （原始内容存档于2021-06-03）.
↑  . Clarín. 21 April 2018  [13 November 2018]. （原始内容存档于2018-11-13）.
↑  . FourFourTwo. 4 July 2018  [13 November 2018]. （原始内容存档于2018-11-13）.
↑  . BDFA.   [13 November 2018]. （原始内容存档于2018-11-13）.
↑  . Famalicão. 10 July 2019  [10 July 2019]. （原始内容存档于2019-07-10）.
↑  . Atlético Madrid. 10 July 2019  [10 July 2019]. （原始内容存档于2019-07-10）.
↑  . Granada. 5 October 2020  [5 October 2020]. （原始内容存档于2020-10-20）.
外部連結

Soccerway資料庫：內溫·佩雷斯
|  论 编  – 現役球員名單 |
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 2 卡多索（英语：）  3 賈洛  4 奥塔维奥（英语：）  5 （英语：）  6   8   9   10   11 （英语：）  12 萨努西（英语：）  13   14 拉莫斯（英语：）  16 尼可（英语：）  17 海梅（英语：）  18 溫德爾  19 盧德（英语：）  20 弗朗哥（英语：）  22 瓦雷拉（英语：）  23 马里奥（英语：）  24 內烏恩·佩雷斯  27 居爾（英语：）  29 马丁内斯（英语：）  52 費南德斯（英语：）  70 博尔赫斯（英语：）  71 梅塞多（英语：）  87 福拉（英语：）  94 波图加尔（英语：）  97 澤·佩德羅（英语：）  99   ：維托爾·布魯諾（英语：）
長吻加州鰩

| 长吻鳐 |
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栖息于圣克鲁兹岛附近海床上的一条长吻鳐
保护状况
 无危（IUCN 3.1）
科学分类 
界：: 动物界 Animalia
门：: 脊索动物门 Chordata
纲：: 软骨鱼纲 Chondrichthyes
目：: 鳐目 Rajiformes
科：: 鳐科 Rajidae
属：: 加州鰩屬 Caliraja
种：: 长吻鳐 C. rhina
二名法
Caliraja rhina Jordan & Gilbert（英语：）, 1880

異名
 Raja rhinaRaia rhina Beringraja rhinaJordan & Gilbert, 1880
長吻加州鰩（学名：Caliraja rhina）又稱长吻鳐，是鳐科加州鳐属下的一种鱼类，分布于白令海至加利福尼亚湾的海床上。该鱼胸鳍宽大，吻部非常长，最大可长至180厘米宽。长吻鳐为卵生鱼类，多以底栖无脊椎动物为食，经济价值不高。
物种命名

长吻鳐由美国鱼类学家大卫·斯塔尔·乔丹和查尔斯·亨利·吉尔伯特（英语：）于1880年命名，彼时该鱼尚属于鳐属。其种加词rhina在拉丁语中意为“吻部”，指的是该鱼的长吻 。2016年的DNA测序发现，长吻鳐与白令鳐属的双斑鳐亲缘关系密切，其因此被移动至白令鳐属，学名也因此变成Beringraja rhina。然而，如今前学名Raja rhina仍较为常用。
外貌描述

长吻鳐背部为暗褐色或灰色，其上或有暗色斑纹若干，胸鳍宽大，两侧深凹；吻部长而尖。幼鱼上半身光滑，成鱼则长有大量尖锐的小凸起。雌鱼腹部有小凸起，雄鱼则没有。长吻鳐背部正中有1—3枚并列的棘刺。此外，其尾部亦会有11—43根棘刺，非常大的个体还会有一些横向的棘刺。长吻鳐牙齿小，仅有一个牙尖。其有大小相仿的背鳍两片，之间0—3枚棘刺。该鱼臀鳍退化，仅略大于皮皱。长吻鳐尾短于体宽。
物种分布

长吻鳐分布于北至白令海东南、南至塞德罗斯岛、加利福尼亚湾与下加利福尼亚半岛近海的海域。
生态与习性 > 栖息地

长吻鳐多生活于大陆坡上半部多沉积物处，亦会栖息于自生碳酸盐矿物较多或是有裸露岩石的海床。该鱼栖息地水深为200—929米，水温在3—6℃之间。
生态与习性 > 生命周期

长吻鳐为卵生鱼类，其卵表面粗糙，上有松散的纤维与角状物。刚出生的幼鱼体宽12—17厘米，在最初三年内长势迅速，此后成长速度放缓，直至10—12岁时性成熟。此时雄性长吻鳐体宽62—74厘米，雌性则是70—100厘米。长吻鳐最宽可长至1.8米。根据对脊椎骨生长痕迹的测量，长吻鳐在阿拉斯加湾最大寿命约为25岁，不列颠哥伦比亚省海域则是26岁。
生态与习性 > 食性

长吻鳐会在礁石区域附近埋伏游荡的小型鱼类和无脊椎动物。其中，大于60厘米的长吻鳐多以鱼类为食，而小于60厘米的个体则更多捕食无脊椎动物。
生态与习性 > 天敌

抹香鲸和鲨鱼均会捕食长吻鳐，部分软体动物亦会食用其卵鞘。
物种保育

长吻鳐肉质很差，经济加值不高，仅加拿大水域有对长吻鳐的商业捕捞，而在阿拉斯加州、华盛顿州和俄勒冈州等州则只有兼捕。此外，加利福尼亚湾捕捞梭鳕的拖网常误捕该鱼。在这一海域捕获的长吻鳐多出口至韩国。然而，目前长吻鳐种群相当健康，有估计认为眼下该种鱼类有60%的生物量未受捕鱼影响。IUCN因此将其评为“无危”。
参考资料

1 2 3 4  Bizzarro, J.J.; Ebert, D.A.; Herman, K.; Kyne, P.M. . The IUCN Red List of Threatened Species. 2020, 2020: e.T161595A80677015  [2021-11-12]. doi:10.2305/IUCN.UK.2020-3.RLTS.T161595A80677015.en .
1 2 3 4 5 6 7 8 9  Ebert, D.A. . London: University of California Press. 2003: 209–211. ISBN 0-520-23484-7.
↑  Last, Peter & Weigmann, Simon & Yang, Lei. (2016). Changes to the nomenclature of the skates (Chondrichthyes: Rajiformes). 11-34.
1 2  Stevenson, D. E.  (PDF). NOAA Technical Memorandum. 2004,. NMFS-AFSC-142  [2023-09-28]. （原始内容存档 (PDF)于2020-10-19）.
↑  Kuhnz, L.A.; Bizzarro, J.J.; Ebert, D.A. . Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers. September 2019, 152: 103104. doi:10.1016/j.dsr.2019.103104 .
↑  Gburski, Christopher M.; Gaichas, Sarah K.; Kimura, Daniel K. . Environmental Biology of Fishes. 2007-10-01, 80 (2): 337–349. ISSN 1573-5133. S2CID 25457468. doi:10.1007/s10641-007-9231-8 （英语）.
↑  McFarlane, G. A.; King, J. R. . Fisheries Research. 2006-05-01, 78 (2): 169–178. ISSN 0165-7836. doi:10.1016/j.fishres.2006.01.009 （英语）.
↑  King, J.R; Surry, A.M; Garcia, S; Starr, P.J, , Canadian Science Advisory Secretariat, 2015
↑  Ormseth, O.A. North Pacific Fishery Management Council , 编. . 2017 North Pacific Fishery Groundfish Stock Assessment and Fishery Evaluation Report. Anchorage, AK: North Pacific Fishery Management Council: 1037–1046. 2017.
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分類單元識別碼:  维基数据: Q293164  BOLD: 33896  GBIF: 5216020  iNaturalist: 111531  IRMNG: 10315033  ITIS: 160851  NCBI: 30478  Plazi: AF266548-1F71-A03C-B788-15005B447CD9  WoRMS: 271581 
一条较小的长吻鳐，捕获于加利福尼亚州中部海域的拖网考察
赫沃希夫卡 (霍羅爾區)

49°44′4″N 33°17′8″E﻿ / ﻿49.73444°N 33.28556°E﻿ / 49.73444; 33.28556
赫沃希夫卡（烏克蘭語：），是烏克蘭中部的村莊，隸屬波爾塔瓦州的盧布尼區。該村處於霍羅爾河右岸，分別距離佩特拉基伊夫卡1公里和恩基4.5公里，2001年人口530。
參考資料

картка[永久]
Погода в селі Хвощівка （页面存档备份，存于）
真心英雄 (2025年电视剧)

此条目的主題是2025年中国大陆电视剧《真心英雄》。其他同名条目，請見「」。
| 真心英雄 |
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制作国家／地区:  中国大陆
语言: 普通话
集数: 39集
每集长度: 45分钟
发行许可: （广）剧审字（2024）第011号
播出 
首播频道: 北京卫视、东方卫视
播出国家／地区:  中国大陆
播出日期: 2025年1月1日 (2025-01-01)—
 
《真心英雄》是2025年由中国大陸电视剧。共分為八单元，以公安、国安、检察、法院、司法等五大政法系统的八组英模人物（集体）为原型，於2025年1月1日在东方卫视和北京卫视首播
单元 > 现场

导演：张睿
编剧：张鸢盎
张丰毅 飾 乌光启
秦晓轩 飾 李牧飛
娜仁花 飾 曹素蒙
朱俊麟 飾 青年乌光启
徐佳 飾 周隊長
单元 > 无名

导演：邢键钧
编剧：彭三源、郭澄骏、秦语谦
佟丽娅 飾 刘嘉英
苏晓彤 飾 黄晨曦
叶祖新 飾 麦子杰
黄品沅 飾 郝維平
钱泳辰 飾 黃宇宏
左小青 飾 卢悅
張天其 飾 鄭時輪
单元 > 公诉人

导演：金琛
编剧：海飞
闫妮 飾 斯菁
富大龙 飾 江红涛
徐百慧 飾 張琪
单元 > 罗平安

导演：刘家成
编剧：谢晓旭
何冰 飾 罗平安
蓝盈莹 飾 小乔
高至霆 飾 汪琪
种丹妮 飾 小路
单元 > 女子监狱

导演：费聿竹
编剧：武瑶
江珊 飾 赵红梅
张萌 飾 耿芳舟
范帅琦 飾 许以柳
蒋璐霞 飾 华子义
周澄奥 飾 吳楠
代斯 飾 徐冰清
单元 > 最后一个任务

导演：易军
编剧：冯骥
谭凯 飾 张長山
罗一舟 飾 张一炀
单元 > 正义天平

导演：侣皓吉吉
编剧：袁子弹、刘一千
男 飾 纪云
练练 飾 向佳佳
王新 飾 曲弘揚
顏安 飾 球球
海鈴 飾 向真真
单元 > 公安局长

导演：张睿
编剧：杨哲、李杨
董勇 飾 潘青山
宋洋 飾 张炜
丁冠森 飾  王子榛
吴昊宸  飾 陈學淵
算法效率

计算机科学中，算法效率是算法的一种属性，算法效率与算法使用的计算资源量的大小有关。分析算法以确定其资源使用情况，即可根据不同资源的使用情况来衡量算法的效率。算法效率可以被认为类似于某个重复或持续过程的生产力大小。
为获得最大效率，一般希望能够尽量减少资源使用量。然而，时间复杂度和空间复杂度等不同的资源不能直接比较，因此通常两种算法中哪一种各有效率取决于哪种效率计量被认为是最重要的。
例如，冒泡排序和Timsort都是将一个列表中的每一项从小到大排序的排序算法。冒泡排序对列表进行排序的用时与元素数量平方成正比（ 



O
(

n

2


)


{\textstyle O(n^{2})}

 ，参见大O符号），但只需要较少量的额外内存，该内存对于列表的长度来说是常数（ 



O
(
1
)


{\textstyle O(1)}

 )。 Timsort对列表排序的用时与列表长度呈对数关系（ 



O
(
n
log
⁡
n
)


{\textstyle O(n\log n)}

 )，但空间用量与列表长度呈线性关系 ( 



O
(
n
)


{\textstyle O(n)}

 )。如果必须对给定应用程序的大型列表进行高速排序，则Timsort是更好的选择；但如果以内存占用最小化为重，那么冒泡排序更优。
背景

爱达·勒芙蕾丝在 1843 年强调了效率相对于时间的重要性，并将其应用于查尔斯·巴贝奇的机械分析引擎：
“在几乎每一个计算中，对于过程的连续性有各种各样的安排是可能的，并且为了计算引擎的目的，各种考虑必须影响它们之间的选择。一个基本目标是选择一种能够将完成计算所需的时间减少到最低限度的安排”
早期的电子计算机运算速度有限，随机存取存储器（内存）空间也有限。因此，发生了时空权衡。任务可以选择占用大量内存的快速算法，也可以选择使用少量内存的慢速算法。而后，工程权衡来在内存的限制内使用最快算法。

现代计算机比早期计算机要快得多，并且可用内存量更大（千兆字节，而不是以前的千字节）。尽管如此，Donald Knuth强调效率仍然是一个重要的考虑因素：
“在已建立的工程学科中，可以轻易获得 12% 的改进，这样的改进从不被认为是微不足道的。我相信同样的观点应该在软件工程中占主导地位。”
概述

如果一个算法的资源消耗（也称为计算成本）处于或低于某个可接受的水平，则该算法被认为是有效的。粗略地说，“可接受”意味着：它将在可用计算机上的合理时间或空间内运行，“合理时间”和“空间”通常为关于输入数据大小的函数。自 1950 年代以来，计算机的可用计算能力和可用内存量都急剧增加，因此即使在 10 年前，当前可接受的水平也是不可接受的。事实上，由于摩尔定律，在现代智能手机和嵌入式系统上可以接受的效率的任务对于 10 年前的工业服务器来说可能效率低到无法接受。
计算机制造商经常推出性能更高的新型号。由于修改软件成本可能相当高，在某些情况下，获得更高性能的最简单和最便宜的方法可能是购买一台性能更高的计算机，前提是它与现有计算机兼容。
有很多方法可以衡量算法使用的资源，两个最常见的衡量标准是速度和内存使用情况。其他措施可能包括传输速度、临时磁盘使用、长期磁盘使用、功耗、总拥有成本、对外部刺激的响应时间等。许多这些措施取决于算法输入数据的大小，即要处理的数据量。它们还可能取决于数据的排列方式，例如，某些排序算法对已经排好序或以几乎全部按相反顺序排序的数据表现不佳。
在实践中，还有其他因素会影响算法的效率，例如对算法准确性、可靠性的要求。如下文所述，算法的实现方式也会对实际效率产生重大影响，尽管这在许多方面都与优化问题有关。
概述 > 理论分析

下面是应用于渐近算法时间复杂度的大 O 符号的一些示例：
| 符号 | 名称 | 例子 |
| --- | --- | --- |
|  O(1) | 常数复杂度 | 从排序好的列表中找到中位数；使用固定大小的查找表；使用合适的散列函数来查找一个元素。 |
|  O(\log n) | 对数复杂度 | 使用二叉搜索或平衡搜索树以及二项式堆中的所有操作在已排序数组中查找一个元素。 |
|  O(n) | 线性复杂度 | 在未排序的列表或格式错误的树（最坏的情况）或未排序的数组中查找项目；通过加法器将两个n位整数相加。 |
|  O(n\log n) | 线性复杂度、对数线性或准线性 | 执行快速傅里叶变换；堆排序、快速排序（最佳和平均情况）或合并排序 |
|  O(n^{2}) | 平方复杂度 | 用简单的算法计算两个n位数的乘积；冒泡排序（最坏情况或naive implementation）、 Shell 排序、快速排序（最坏情况）、选择排序或插入排序 |
|  O(c^{n}),\;c>1 | 指数复杂度 | 使用动态规划找到旅行商问题的最优（非近似）解；使用暴力搜索确定两个逻辑语句是否等效 |
概述 > 基准测试：衡量性能

对于新版本的软件或提供与竞争系统的比较，有时会使用基准测试，这有助于衡量算法的相对性能。例如，如果产生了一种新的排序算法，则可以将其与其前身进行比较，以确保它至少与以前一样有效地处理已知数据，同时考虑到任何功能改进。客户在比较替代供应商的各种产品时可以使用基准来估计哪种产品在功能和性能方面最适合他们的特定要求。例如在大型计算机领域， Syncsort等独立软件公司的某些专有分类产品与IBM等主要供应商的产品竞争效率。
一些基准测试提供了比较分析各种编译和解释语言的相对速度的机会 计算机语言基准游戏比较了几种编程语言中典型编程问题的实现性能。
使用各种用户指定的标准，DIY基准测试也可以展示不同编程语言的相对性能。这很简单，正如 Christopher W. Cowell-Shah 的“九种语言性能综述”通过示例演示的那样。
概述 > 算法实现对效率的影响

算法的实现方法也可能对效率产生影响，例如编程语言的选择，算法实际编写的方式， 特定语言选择的特定编译器，编译时使用的编译选项，甚至正在使用的操作系统。在许多情况下，由解释器实现的语言（解释语言）可能比由编译器实现的语言（编译语言）慢得多。 请参阅有关即时编译和解释语言的文章。
还有其他因素可能会影响时间或空间效率，但这些因素可能超出程序员所能控制的范围，例如数据结构对齐、数据颗粒度、访问局部性、快取一致性、垃圾回收（GC）、指令层级并行、多线程（硬件或软件级别）、同时多线程处理和子程序的调用。
一些处理器具有向量处理能力，允许单指令流多数据流操作；也许程序员或编译器可以轻易使用这些功能，但也有可能不可以。为顺序处理设计的算法可能需要被完全重构来利用并行计算，或者它们可以很容易地重新配置。随着并行计算和分布式计算在 2010 年代后期变得越来越重要，并行和分布式计算系统（如CUDA 、 TensorFlow 、 Hadoop 、 OpenMP和MPI ）的高效高级API被越来越多地投资。
编程中可能出现的另一个问题是与相同指令集（例如x86-64或ARM ）兼容的处理器可能以不同的方式实现指令，因此在某些架构上相对较快的指令在其他架构上可能相对较慢.这通常会给优化编译器带来挑战，编译器必须对编译目标平台上可用的特定CPU和其他硬件有大量了解，才能最好地优化程序的性能。在极端情况下，编译器可能被迫模拟目标平台不支持的指令，迫使它生成代码或链接外部库调用以产生在该目标平台上无法计算的结果，即使它是编译平台上是支持的，在其他平台上的硬件效率更高。在浮点运算的嵌入式系统中经常出现这种情况，其中单片机通常缺乏对浮点运算的硬件支持，因此需要计算昂贵的软件例程来产生浮点计算。
资源使用量的测量

度量通常表示为输入大小的函数 \scriptstyle {n} .
最常见的两种测量方法是：
时间：算法完成需要多长时间？
空间：算法需要多少工作内存（通常是 RAM）？这有两个方面：代码所需的内存量（辅助空间使用）和代码操作的数据所需的内存量（内在空间使用）。
对于由电池供电的计算机（例如笔记本电脑和智能手机），或用于非常长时间或大量计算的计算机（例如超级计算机），其他感兴趣的度量是：
直接功耗：直接运行计算机所需的功率。
间接功耗：制冷、照明等所需的电力。
截至2018年 (2018-Missing required parameter 1=month!)，从嵌入式物联网设备到单片机再到服务器农场，功耗正在成为所有类型和所有规模的计算任务的重要指标。 这种趋势通常被称为绿色计算。
在某些情况下，不太常见的计算效率度量也可能是相关的：
传输大小：带宽可能是一种限制因素。数据压缩可减少要传输的数据量。在网页上显示图片或图像（例如Google logo）可能会导致传输数万字节的数据（在本例中为 48K），而若只传输文本“Google”则为 6 个字节。这对于I/O 绑定的计算任务而言很重要。
外部空间：运行算法在磁盘或其他外部存储设备所需的空间。这可能是算法执行时的临时存储，也可能是需要进行长期存储以备将来使用。
响应时间（延迟）：当计算机系统必须快速响应某些外部事件时，这与实时计算特别相关。
总拥有成本：如果计算机专用于一种特定算法，这将特别受关注。
资源使用量的测量 > 时间 > 理论

分析算法，通常使用时间复杂度分析来估计运行时间作为输入数据大小的函数。结果通常使用大 O 表示法表示。这对于比较算法很有用，尤其是在要处理大量数据时。当数据量较小时，需要更详细的估计来比较算法的性能，尽管这可能不太重要。包含并行处理的算法可能更难分析。
资源使用量的测量 > 时间 > 实践

使用基准来计时算法的使用。许多编程语言都有提供CPU 时间使用的可用功能。对于长时间运行的算法，经过的时间也可能很重要。结果通常应在几次测试中取平均值。
基于运行的分析对硬件配置以及在多处理和多编程环境中同时运行的其他程序或任务的可能性非常敏感。
这种测试还很大程度上取决于特定编程语言、编译器和编译器选项的选择，因此被比较的算法必须都在相同的条件下实现。
资源使用量的测量 > 空间

本节涉及执行算法时内存资源（寄存器、缓存、 RAM 、虚拟内存、辅助内存）的使用。至于上面的时间分析，分析算法，通常使用空间复杂度分析来估计所需的运行时内存，作为输入数据大小的函数。结果通常使用大 O 表示法表示。
内存使用最多有四个方面需要考虑：
保存算法代码所需的内存量。
输入数据所需的内存量。
任何输出数据所需的内存量。
一些算法，例如排序，通常会重新排列输入数据，并且不需要任何额外的空间来存储输出数据。此属性称为“就地”操作。
计算期间作为工作空间所需的内存量。
这包括局部变量和计算期间调用的例程所需的任何堆栈空间；这个堆栈空间对于使用递归技术的算法可能很重要。
早期的电子计算机和家用计算机的工作内存量相对较少。例如，1949 年的电子延迟存储自动计算器（EDSAC）的最大工作内存为 1024 个 17 位字，而 1980 年的 Sinclair ZX80起初具有 1024 个 8 位字节的工作内存。在 2010 年代后期，个人电脑通常具有 4 到 32 GB的内存，这增加了 3 亿多倍。
资源使用量的测量 > 空间 > 缓存和内存层次结构

当前的计算机可能具有相对较大的内存量（可能是千兆字节），因此将算法压缩到有限的内存量中的问题比过去要小得多。但是下列四种不同类型的内存可能很重要：
寄存器，最快的计算机内存，但存储空间最少。现代计算机上的大多数直接计算发生在寄存器中的源操作数和目标操作数，然后根据需要更新到缓存、主内存和虚拟内存。在处理器内核上，通常有数百字节或更少的可用寄存器，尽管寄存器堆可能包含的物理架构寄存器可能比指令集架构中定义的更多。
高速缓冲是计算机第二快和第二小的可用内存。缓存位于 CPU、GPU、硬盘驱动器和外围设备中，通常以静态RAM的方式实现。内存缓存分为多个层级；较低的级别更大、更慢，并且通常在多核处理器中的处理器内核之间共享。为了处理高速缓存中的操作数，处理单元必须从高速缓存中取出数据，在寄存器中执行操作并将数据写回高速缓存。在L1 缓存中，它的运行速度与 CPU 或 GPU 的算术逻辑单元或浮点单元相当（大约慢 2-10 倍）。 若L1缓存未命中并且必须从L2缓存中检索和写入，则速度会慢 10 倍；如果 L2 缓存仍未命中并且必须从L3缓存中检索，则会再慢 10 倍。
主内存通常以动态RAM (DRAM) 实现。主内存比 L3 CPU 缓存大得多（通常为千兆字节，而 ≈8兆字节），读取和写入延迟通常慢 10-100 倍。 截至2018年 (2018-Missing required parameter 1=month!) , RAM 越来越多地在处理器的芯片上实现，如 CPU 或GPU 内存。
虚拟内存一般在二级存储（如硬盘）中实现，它是内存层次结构的扩展，更大的存储空间更大但延迟更大，通常比 RAM 中缓存未命中慢约 1000 倍。虽然最初的动机是创造比实际可用内存更多的印象，但虚拟内存在当代使用中更为重要，因为它的时空权衡和支持虚拟机的使用。 在虚拟内存中，来自主内存的高速缓存未命中称为页面错误，将对程序造成巨大的性能损失。
内存需求将适合高速缓存内存的算法将比适合主内存的算法快得多，而主内存又将比必须求助于虚拟内存的算法快得多。正因为如此，缓存替换策略对于高性能计算极其重要，缓存感知编程和数据对齐也是如此。使问题进一步复杂化的是，一些系统具有多达三个级别的高速缓存，具有不同的有效速度。不同的系统将有不同数量的这些不同类型的内存，因此算法内存需求的影响可能因系统而异。
在电子计算的早期，如果一个算法及其数据不适合主存储器，那么该算法就无法使用。如今，虚拟内存的使用似乎提供了很多内存，但以性能为代价。如果一个算法及其数据适合缓存，那么可以获得非常高的速度；在这种情况下，最小化空间也有助于最小化时间。这称为局部性原理，可细分为参考局部性、空间局部性和时间局部性。不完全适合高速缓存但表现出引用局部性的算法可能会执行得相当好。
对编程现状的批评

英国计算机科学家、现任布里斯托大学计算机科学教授、 XMOS Semiconductor创始人兼首席技术官David May FRS 认为，问题之一是依赖摩尔定律来解决低效率问题。他提出了摩尔定律（梅定律）的“替代方案”，如下所述：
“软件效率每 18 个月减半，以补偿摩尔定律。”
“在移动平台中，将执行的指令减半可以使电池寿命加倍，巨大的数据量将为更好的软件和算法带来巨大机会：当  N 很大时，将操作数从  N^{2} 减少到 N\log {N}具有显著效果…当N=300亿时，这种变化相当于 50 年的技术改进。”
软件作者 Adam N. Rosenburg 在他的博客“数字计算机的失败”中将当前的编程状态描述为接近“软件事件视界”，（暗指道格拉斯亚当斯的《银河系漫游指南》 ）。他估计自 1980 年代以来，已经有70dB的生产力因子损失或“其交付货物能力的 99.99999%” ——当Arthur C. Clarke在他的著作2001: A Space Odyssey中将 2001 年的计算现实与计算机HAL 9000进行比较时，他指出计算机是多么小巧而强大，但计算机编程却多么令人失望。
最佳算法竞赛

以下比赛根据由评委决定的一些任意标准邀请最佳算法参赛：
连线
参考

↑  Green, Christopher, ,   [19 May 2013], （原始内容存档于2013-09-27）
↑  Knuth, Donald,  (PDF), Computing Surveys, 1974, 6 (4): 261–301  [19 May 2013], Bibcode:10.1.1.103.6084 请检查|bibcode=值 (帮助), doi:10.1145/356635.356640, （原始内容 (PDF)存档于24 August 2009）
1 2  . Fourmilab.ch. 4 August 2005  [14 December 2011]. （原始内容存档于2011-12-11）.
↑  . Roylongbottom.org.uk.   [14 December 2011]. （原始内容存档于2012-01-15）.
↑  OSNews Staff. . www.osnews.com.   [2018-09-18]. （原始内容存档于2019-11-28）.
↑  Kriegel, Hans-Peter; Schubert, Erich; Zimek, Arthur. . Knowledge and Information Systems. 2016, 52 (2): 341–378. ISSN 0219-1377. doi:10.1007/s10115-016-1004-2.
↑  Guy Lewis Steele, Jr. "Debunking the 'Expensive Procedure Call' Myth, or, Procedure Call Implementations Considered Harmful, or, Lambda: The Ultimate GOTO". MIT AI Lab. AI Lab Memo AIM-443. October 1977.
1 2 3 4  Hennessy, John L; Patterson, David A; Asanović, Krste; Bakos, Jason D; Colwell, Robert P; Bhattacharjee, Abhishek; Conte, Thomas M; Duato, José; Franklin, Diana.  Sixth. 2011. ISBN 978-0128119051. OCLC 983459758 （英语）.
↑   (PDF).   [23 February 2009]. （原始内容 (PDF)存档于3 March 2016）.
↑  .   [2022-05-04]. （原始内容存档于2019-11-23）.
↑  Fagone, Jason. . Wired. 29 November 2010  [2022-05-04]. （原始内容存档于2014-03-16）.
天主教檳港教區

| 天主教檳港教區  |
| --- | --- |

教会管区
 

基本
教座位置: 邦加檳港, 印度尼西亞
禮儀形式: 拉丁禮
創設時間: 1923年
主教座堂: 聖若瑟座堂
首長職銜: 主教
教務首長
教區主教: 希拉里烏斯·莫瓦·努拉卡
統計資料
教友人數: 35,000
聯絡資訊
網址: www.keuskupanpkpinang.org
天主教檳港教區（拉丁語：、印尼語：）是印度尼西亞一個羅馬天主教教區，包括邦加－勿里洞省和廖內群島省，屬巨港總教區。2004年有教友35,000人、12個堂區、37名司鐸。現任主教為希拉里烏斯·莫瓦·努拉卡。
1923年12月27日自蘇門答臘監牧區設監牧區，1951年2月8日升為代牧區。1961年1月3日升為教區，由棉蘭管轄。2003年7月1日置於巨港總教區下。
參考資料

↑   (PDF). 宗座公報 (梵蒂岡出版社). 1961年, 53: 244  [2015-08-06]. （原始内容存档 (PDF)于2020-07-11）.
|  论 编印度尼西亞天主教教區 |
| --- | --- |
英德總教區: 登巴薩教區  | 拉蘭圖卡教區  | 毛梅雷教區  | 魯滕教區
雅加達總教區: 萬隆教區 | 茂物教區
古邦總教區: 阿坦布阿教區 | 威特布拉教區
望加錫總教區: 安汶教區 | 萬鴉老教區
棉蘭總教區: 巴東教區 | 實武牙教區
馬老奇總教區: 阿加茨暨阿斯馬特教區 | 查亞普拉教區  | 馬諾里暨索龍教區  | 蒂米卡教區
巨港總教區: 檳港教區 | 直落勿洞教區 
坤甸總教區: 道房教區 | 上侯教區  | 新當教區
三馬林達總教區: 馬辰教區 | 帕朗卡拉亞教區  | 丹戎塞洛教區
三寶壟總教區: 瑪琅教區 | 普禾格多教區  | 泗水教區
聖座直屬: 印度尼西亞軍中教長區
參見：印度尼西亞天主教（英语：） · 印度尼西亞天主教教區列表  · 亞洲天主教教區列表
臺北市第六選舉區 (立法委員)

| 臺北市第六選舉區 |
| --- | --- |
立法院
區域立法委員選區
2020年大選當中臺北市第六選舉區的邊界
国家: 中華民國
所在行政区: 臺北市
選區範圍: 大安區
坐标: 25°01′35″N 121°32′04″E﻿ / ﻿25.0264°N 121.5344°E﻿ / 25.0264; 121.5344
类型: 中華民國立法委員選舉區
現有選區
设置时间: 2008年
現任委員: 羅智強（ 中國國民黨）
委員會: 臺北市選舉委員會
臺北市第六選舉區是中華民國區域立法委員在臺北市的一個選舉區，範圍為大安區，自2008年第七屆立法委員選舉起實施。
現行選區範圍

選區範圍為臺北市大安區全區。
最近選舉結果

| 總統歷屆 | 臺北市第六選舉區 | 臺北市第六選舉區 |
| --- | --- | --- |
| 1996，第9屆 |  | 林洋港32.92% -李登輝32.64% |
| 2000，第10屆 |  | 宋楚瑜45.77% -陳水扁32.15% |
| 2004，第11屆 |  | 連戰63.16% -陳水扁36.84% |
| 2008，第12屆 |  | 馬英九68.59% -謝長廷31.41% |
| 2012，第13屆 |  | 馬英九63.30% -蔡英文34.11% |
| 2016，第14屆 |  | 蔡英文46.95% -朱立倫42.93% |
| 2020，第15屆 |  | 蔡英文48.89% -韓國瑜46.97% |
| 2024，第16屆 |  | 侯友宜42.60% -賴清德36.43% -柯文哲20.97% |
| 縣市長歷屆 | 臺北市第六選舉區 | 臺北市第六選舉區 |
| --- | --- | --- |
| 1994，第1屆 |  | 趙少康40.00% -陳水扁35.99% -黃大洲23.81% |
| 1998，第2屆 |  | 馬英九56.07% -陳水扁40.31% -王建煊3.63% |
| 2002，第3屆 |  | 馬英九68.92% -李應元31.08% |
| 2006，第4屆 |  | 郝龍斌60.06% -謝長廷34.24% -宋楚瑜4.50% |
| 2010，第5屆 |  | 郝龍斌62.01% -蘇貞昌37.49% |
| 2014，第6屆 |  | 柯文哲52.36% -連勝文45.63% |
| 2018，第7屆 |  | 丁守中45.73% -柯文哲38.53% -姚文智14.95% |
| 2022，第8屆 |  | 蔣萬安46.19% -陳時中30.00% -黃珊珊23.21% |
| 公投歷屆 | 臺北市第六選舉區 | 臺北市第六選舉區 |
| --- | --- | --- |
| 2021，核四商轉 |  | 同意 55.23% - 不同意 44.77% |
| 2021，公投綁大選 |  | 同意 57.87% - 不同意 42.13% |
歷屆立法委員

| 立法院屆次 | 選舉 | 當選委員 | 當選委員 | 政黨 | 就任日期 | 卸任日期 | 得票 | 備註 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 第7屆 (2008–2012) | 2008 |  | 李慶安 |  中國國民黨→無黨籍 | 2008年2月1日 | 2009年1月8日 | 66.80% 99,294票 | 任內被揭發擁有雙重國籍而辭職 |
| 第7屆 (2008–2012) | 2008 |  | 李慶安 |  中國國民黨→無黨籍 | 2008年2月1日 | 2009年1月8日 | 66.80% 99,294票 | 任內被揭發擁有雙重國籍而辭職 |
| 第7屆 (2008–2012) | 2009 (補選) |  | 蔣乃辛 |  中國國民黨 | 2009年4月6日 | 2012年1月31日 | 48.91% 46,065票 |  |
| 第8屆 (2012–2016) | 2012 |  | 蔣乃辛 |  中國國民黨 | 2012年2月1日 | 2016年1月31日 | 60.03% 108,488票 |  |
| 第9屆 (2016–2020) | 2016 |  | 蔣乃辛 |  中國國民黨 | 2016年2月1日 | 2020年1月31日 | 46.10% 74,015票 |  |
| 第10屆 (2020–2024) | 2020 |  | 林奕華 |  中國國民黨 | 2020年2月1日 | 2023年1月31日 | 52.41% 93,785票 | 轉任臺北市副市長而辭職 |
| 第10屆 (2020–2024) | 2020 | 缺位 （2023–2024） | 缺位 （2023–2024） | 缺位 （2023–2024） | 缺位 （2023–2024） | 缺位 （2023–2024） | 缺位 （2023–2024） | 缺位 （2023–2024） |
| 第11屆 (2024–2028) | 2024 |  | 羅智強 |  中國國民黨 | 2024年2月1日 | 現任 | 52.96% 87,973票 |  |
歷屆選舉結果 > 第七屆立法委員選舉

| 2008年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 號次 | 2008年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 候選人 | 2008年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 政黨 | 2008年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 得票數 | 2008年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 得票率 | 2008年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 當選標記 | 2008年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果>  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 樂可銘 |  大愛憲改 | 89 | 0.06% |  |  |
| 2 | 李慶安 |  中國國民黨 | 99,294 | 66.80% |  |  |
| 3 | 王保善 |  台灣人權聯盟 | 417 | 0.28% |  |  |
| 4 | 余少鈞 |  客家黨 | 131 | 0.09% |  |  |
| 5 | 羅文嘉 |  民主進步黨 | 48,240 | 32.46% |  |  |
| 6 | 古文發 | 民主自由黨 | 155 | 0.10% |  |  |
| 7 | 林俊賢 | 台灣農民黨 | 221 | 0.15% |  |  |
| 8 | 林裕發 |  大愛憲改 | 87 | 0.06% |  |  |
| 選舉人數 | 選舉人數 | 選舉人數 | 　241,393 | 　241,393 | 　241,393 |  |
| 投票數 | 投票數 | 投票數 | 　150,203 | 　150,203 | 　150,203 |  |
| 有效票 | 有效票 | 有效票 | 　148,634 | 　148,634 | 　148,634 |  |
| 無效票 | 無效票 | 無效票 | 　1,569 | 　1,569 | 　1,569 |  |
| 投票率 | 投票率 | 投票率 | 　62.22% | 　62.22% | 　62.22% |  |
歷屆選舉結果 > 第七屆立法委員補選

| 2009年臺北市第六選舉區立法委員補選選舉結果> 號次 | 2009年臺北市第六選舉區立法委員補選選舉結果> 候選人 | 2009年臺北市第六選舉區立法委員補選選舉結果> 政黨 | 2009年臺北市第六選舉區立法委員補選選舉結果> 得票數 | 2009年臺北市第六選舉區立法委員補選選舉結果> 得票率 | 2009年臺北市第六選舉區立法委員補選選舉結果> 當選標記 | 2009年臺北市第六選舉區立法委員補選選舉結果>  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 周柏雅 |  民主進步黨 | 36,465 | 38.72% |  |  |
| 2 | 劉義鈞 | 無黨籍 | 645 | 0.68% |  |  |
| 3 | 蔣乃辛 |  中國國民黨 | 46,065 | 48.91% |  |  |
| 4 | 陳源奇 | 無黨籍 | 39 | 0.04% |  |  |
| 5 | 姚立明 | 無黨籍 （ 新黨、 台灣人權聯盟背書） | 9,868 | 10.48% |  |  |
| 6 | 溫炳原 |  台灣綠黨 | 1,058 | 1.12% |  |  |
| 7 | 趙衍慶 | 無黨籍 | 46 | 0.05% |  |  |
| 選舉人數 | 選舉人數 | 選舉人數 | 　241,498 | 　241,498 | 　241,498 |  |
| 投票數 | 投票數 | 投票數 | 　94,483 | 　94,483 | 　94,483 |  |
| 有效票 | 有效票 | 有效票 | 　94,186 | 　94,186 | 　94,186 |  |
| 無效票 | 無效票 | 無效票 | 　297 | 　297 | 　297 |  |
| 投票率 | 投票率 | 投票率 | 　39.12% | 　39.12% | 　39.12% |  |
歷屆選舉結果 > 第八屆立法委員選舉

| 2012年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 號次 | 2012年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 候選人 | 2012年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 政黨 | 2012年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 得票數 | 2012年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 得票率 | 2012年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 當選標記 | 2012年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果>  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 葉邦宗 | 無黨籍 | 354 | 0.20% |  |  |
| 2 | 周佩民 |  台灣主義黨 | 469 | 0.26% |  |  |
| 3 | 陳振盛 |  親民黨 | 11,966 | 6.62% |  |  |
| 4 | 趙衍慶 | 無黨籍 | 181 | 0.10% |  |  |
| 5 | 王雲怡 |  台灣國民會議 | 2,128 | 1.18% |  |  |
| 6 | 陳福民 | 無黨籍 | 2,286 | 1.26% |  |  |
| 7 | 趙士強 |  民主進步黨 | 54,113 | 29.94% |  |  |
| 8 | 蔣乃辛 |  中國國民黨 | 108,488 | 60.03% |  |  |
| 9 | 王秀珠 |  人民最大黨 | 747 | 0.41% |  |  |
| 選舉人數 | 選舉人數 | 選舉人數 | 　243,199 | 　243,199 | 　243,199 |  |
| 投票數 | 投票數 | 投票數 | 　183,530 | 　183,530 | 　183,530 |  |
| 有效票 | 有效票 | 有效票 | 　180,732 | 　180,732 | 　180,732 |  |
| 無效票 | 無效票 | 無效票 | 　2,798 | 　2,798 | 　2,798 |  |
| 投票率 | 投票率 | 投票率 | 　75.46% | 　75.46% | 　75.46% |  |
歷屆選舉結果 > 第九屆立法委員選舉

| 2016年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 號次 | 2016年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 候選人 | 2016年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 政黨 | 2016年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 得票數 | 2016年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 得票率 | 2016年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 當選標記 | 2016年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果>  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 陳家宏 |  樹黨 | 1,986 | 1.24% |  |  |
| 2 | 范雲 | 綠社 綠黨社會民主黨聯盟 | 56,766 | 35.36% |  |  |
| 3 | 龎維良 | 無黨籍 | 2,963 | 1.85% |  |  |
| 4 | 趙衍慶 | 無黨籍 | 3,212 | 2.00% |  |  |
| 5 | 林珍妤 | 台灣獨立黨 | 1,328 | 0.83% |  |  |
| 6 | 周芳如 | 無黨籍 | 4,120 | 2.57% |  |  |
| 7 | 蔣慰慈 | 無黨籍 | 271 | 0.17% |  |  |
| 8 | 鄭村棋 | 人民民主陣線 | 4,927 | 3.07% |  |  |
| 9 | 曾獻瑩 | FH 信心希望聯盟 | 4,826 | 3.01% |  |  |
| 10 | 蔣乃辛 |  中國國民黨 | 74,015 | 46.10% |  |  |
| 11 | 古文發 |  大愛憲改聯盟 | 184 | 0.11% |  |  |
| 12 | 吳旭智 |  民國黨 | 5,962 | 3.71% |  |  |
| 選舉人數 | 選舉人數 | 選舉人數 | 　245,521 | 　245,521 | 　245,521 |  |
| 投票數 | 投票數 | 投票數 | 　163,808 | 　163,808 | 　163,808 |  |
| 有效票 | 有效票 | 有效票 | 　160,560 | 　160,560 | 　160,560 |  |
| 無效票 | 無效票 | 無效票 | 　3,248 | 　3,248 | 　3,248 |  |
| 投票率 | 投票率 | 投票率 | 　66.72% | 　66.72% | 　66.72% |  |
歷屆選舉結果 > 第十屆立法委員選舉

| 2020年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 號次 | 2020年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 候選人 | 2020年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 政黨 | 2020年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 得票數 | 2020年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 得票率 | 2020年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 當選標記 | 2020年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果>  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 沈宜璇 |  台灣維新 | 1,267 | 0.71% |  |  |
| 2 | 楊攸凱 | 無黨籍 | 964 | 0.54% |  |  |
| 3 | 林奕華 |  中國國民黨 | 93,785 | 52.41% |  |  |
| 4 | 蕭瑞麟 | 無黨籍 | 739 | 0.41% |  |  |
| 5 | 羅世晧 |  勞動黨 | 677 | 0.38% |  |  |
| 6 | 謝佩芬 |  民主進步黨 | 75,718 | 42.32% |  |  |
| 7 | 黃典本 | 無黨籍 | 177 | 0.10% |  |  |
| 8 | 孟藹倫 | 中華婦女黨 | 3,507 | 1.96% |  |  |
| 9 | 張余健 | FA 喜樂島聯盟 | 589 | 0.33% |  |  |
| 10 | 葉日勤 |  台灣基進 | 1,508 | 0.84% |  |  |

| 選舉人數 | 選舉人數 | 選舉人數 | 　243,908　 | 　243,908　 | 　243,908　 |  |
| 投票數 | 投票數 | 投票數 | 　182,474　 | 　182,474　 | 　182,474　 |  |
| 有效票 | 有效票 | 有效票 | 　178,931　 | 　178,931　 | 　178,931　 |  |
| 無效票 | 無效票 | 無效票 | 　3,543　 | 　3,543　 | 　3,543　 |  |
| 投票率 | 投票率 | 投票率 | 　74.81%　 | 　74.81%　 | 　74.81%　 |  |
歷屆選舉結果 > 第十一屆立法委員選舉

| 2024年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 號次 | 2024年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 候選人 | 2024年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 推薦之政黨 | 2024年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 得票數 | 2024年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 得票率 | 2024年臺北市第六選舉區立法委員選舉結果> 當選標記 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 張雪卿 | 制度救世島 | 896 | 0.54% |  |
| 2 | 苗博雅 | 社 社會民主黨 （ 民主進步黨禮讓、支持） | 74,375 | 44.78% |  |
| 3 | 崔建章 | 臺灣雙語無法黨 | 2,202 | 1.33% |  |
| 4 | 羅智強 |  中國國民黨 | 87,973 | 52.96% |  |
| 5 | 朱翊銘 |  台灣維新 | 660 | 0.4% |  |

| 選舉人數 | 選舉人數 | 選舉人數 | 　233,123 | 　233,123 | 　233,123 |
| 投票數 | 投票數 | 投票數 | 　170,541 | 　170,541 | 　170,541 |
| 有效票 | 有效票 | 有效票 | 　166,106 | 　166,106 | 　166,106 |
| 無效票 | 無效票 | 無效票 | 　4,435 | 　4,435 | 　4,435 |
| 投票率 | 投票率 | 投票率 | 　73.15% | 　73.15% | 　73.15% |
參考資料

↑   (PDF). 中央選舉委員會. 2011-11-11  [2019-06-23]. （原始内容存档 (PDF)于2019-11-13）.
↑  2023年2月林奕華轉任臺北市副市長而辭職，因剩餘任期未滿一年，依法不辦理補選。
↑  .   [2019-03-01]. （原始内容存档于2015-01-09）.
2008年臺北市第六選舉區選舉各里得票率
2009年臺北市第六選舉區補選各里得票率
2012年臺北市第六選舉區選舉各里得票率
2016年臺北市第六選舉區選舉各里得票率
2020年臺北市第六選舉區選舉各里得票率
2024年臺北市第六選舉區選舉各里得票率
伊莎貝拉·斯圖爾特

| 伊莎貝拉·斯图尔特 |
| --- | --- |
布列塔尼公爵夫人

出生: 1426年
逝世: 1494年10月13日(1494歲—10—13)（67—68歲）
安葬: 瓦訥主教座堂
王朝: 斯圖亞特王朝
父親: 詹姆斯一世
母親: 瓊安·博福特
宗教信仰: 羅馬天主教
伊莎貝拉·斯图尔特（英語：，1426年—1494年10月13日），布列塔尼公爵夫人（英语：），蘇格蘭國王詹姆斯一世與王后瓊安·博福特的女兒。
家庭

1442年，伊莎貝拉與布列塔尼公爵法蘭索瓦一世結婚，兩人共有兩個女兒：
瑪格麗特（英语：）（1443年—1469年）
瑪麗（英语：）（1446年—1511年）
近卫 (荣誉称号)

近卫 （俄语：，羅馬化：Gvardiya，港台和日韩有时会翻译为亲卫或者禁卫），是沙皇俄国、苏联和俄罗斯联邦军队中的一个荣誉称号。由於军事人員表現出的英雄主義、勇氣、英勇和高超的戰鬥技巧，就会授予“近卫”称号。军事团队通常授予战功卓著的团以上作战部队。苏联解体后，授予军队近卫称号由俄罗斯继承下来。
历史

гвардия這個字本身是翻譯自義大利語，意思是「守衛」。
俄罗斯最早的近卫军产生于1683年的彼得一世时期，当时的构成基础是波列奇兵团«потешных полков» 。
在安娜·伊凡诺芙娜女皇時期，伊茲麥洛夫斯基軍團被納入近衛軍行列。
近衛軍在第一次世界大戰期間表現出色，尤其是在布魯西洛夫攻势期間。
然後1917年十月革命爆發，近卫军被視為過去的「遺跡」而被廢除。
苏德战争时期，有大量的表现突出作战部队获得了“近卫”称号。根据最苏联高统帅部的决定，1941 年 8 月至 9 月在斯摩棱斯克战役中表现突出的红军第 100、127、153 和 161 步枪师根据苏联国防委员第 308 号命令（1941 年 9 月 18 日）更名为近卫第 1、2、3 和 4 师。
到衛國戰爭結束時，紅軍和红海軍有11個近衛軍、6個近衛坦克軍、40個近衛步槍、7個近衛騎兵、12個近衛坦克、9個近衛機械化軍和14個近衛航空軍、215個近衛師、18個近衛軍。
最近的授予是俄乌战争期间，俄罗斯总统普京在2023年9月26日签署第715号法令，授予授予第58集團軍「近衛」榮譽稱號。
纪念日和设施

根據俄羅斯總統令，9月2日是俄罗斯近卫军日。
在圣彼得堡总参谋部大楼设有俄罗斯近卫军博物馆（ Музей российской гвардии）。
其它国家

一些前苏联的加盟共和國，如白俄罗斯，乌克兰以及有共产主义军事传统的国家也有类似的“近卫”的荣誉称号。比如朝鲜民主主义人民共和国，“近卫”称号不但可以授予朝鲜人民军的作战部队，甚至有“近卫农场”的称号。
蘇聯軍隊近衛徽章
於蘇軍SU-122突擊炮車身上的近衛徽章
白俄羅斯軍隊近衛徽章
俄罗斯联邦武装力量近衛徽章（1992–2010年）
俄罗斯联邦武装力量近衛徽章（2011年至今）
烏克蘭軍隊近衛徽章
朝鲜人民军近衛徽章