維基百科 zh_yuewiki https://zh-yue.wikipedia.org/wiki/%E9%A0%AD%E7%89%88 MediaWiki 1.39.0-wmf.25 first-letter Media Special Talk User User talk Wikipedia Wikipedia talk File File talk MediaWiki MediaWiki talk Template Template talk Help Help talk Category Category talk Portal Portal talk TimedText TimedText talk 模組 模組討論 Gadget Gadget talk Gadget definition Gadget definition talk 0 4213 1864962 1723115 2022-08-18T13:09:25Z Al12si 87401 /* 交通 */ 改正咗有啲過時、怪或者唔係好啱嘅嘢；我喺多倫多住，由讀中學到讀完大學，從來冇聽過「多倫多交通局」呢個名，我哋喺多倫多係叫「多倫多公車局」，亦都冇人講「頓谷園林公路」（只會講DVP），更加冇人會知乜嘢叫嘎丁吶（我哋叫gaa1 ding6 naa4，或者直接叫英文名） wikitext text/x-wiki {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=title}}{{Infobox settlement | name = 多倫多 | native_name = Toronto | official_name = 多倫多市<br>{{lang|en|City of Toronto}} | settlement_type = 市 | image_skyline = Toronto Skyline Summer 2020.jpg | image_caption = 多倫多（2020年） | image_flag = Toronto Flag.svg | flag_size = 125px | image_seal = Coat of arms of Toronto.svg | seal_type = 紋章 | seal_size = 95px | coordinates = {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=inline}} | pushpin_map = Canada Ontario | pushpin_relief = 1 | pushpin_mapsize = 290px | pushpin_label = 多倫多 | pushpin_label_position = left | pushpin_map_caption = 多倫多喺安大略省嘅位置 | subdivision_type = 國 | subdivision_name = [[加拿大]] | subdivision_type1 = 省 | subdivision_name1 = [[安大略省]] | leader_title = 市長 | leader_name = [[John Tory]] | area_total_km2 = 630.20 | elevation_m = 76.5 | population_as_of = [[2016年加拿大人口普查|2016年人口普查]] | population_density_km2 = 4334.4 | population_total = 2731571 | timezone = [[北美東部時區|EST]] | utc_offset = −5 | timezone_DST = EDT | utc_offset_DST = −4 }} '''多倫多'''（{{lang-en|'''Toronto'''}}），又名'''圖麟都'''、'''度郎度'''<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%AC%A1%E9%81%8E%E7%9D%87%E6%99%92-300-%E8%88%8A%E5%A0%B1%E7%B4%99%E5%BB%A3%E5%91%8A-064919564.html|title=一次過睇晒！300＋舊報紙廣告|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2020-07-22}}</ref>，係[[加拿大]]最大嘅城市、[[北美]]第五大城市。多倫多係加拿大[[安大略省]]嘅省會。多倫多市嘅人口有成248萬（[[2003年]]加拿大普查估計值），大多倫多地區人口560萬（2003年）。大約1/3嘅加拿大人住喺距離多倫多兩個鐘車程嘅郊區。加拿大差唔多有1/6嘅就業機會喺該市。 喺[[1970年代]]，多倫多仍然係排係[[滿地可]]之後嘅加拿大第二大城市。但後嚟由於快速嘅增長同市區嘅合併，到咗[[2000年]]，多倫多嘅人口已經係加拿大第二大城市嘅兩倍。呢個好大程度上係由於{{link-zh|魁北克省嘅分離運動|魁北克主权运动}}，導致好多講英文嘅魁北克人移居去多倫多。另一個原因係大部分新移民都選擇多倫多作為最初嘅落腳地。 == 合併前 == [[1998年]]以前，多倫多實行嘅係兩級行政區劃，第一級係多倫多都市區（Municipality of Metropolitan Toronto，或者譯大多倫多市，當地人叫慣大多市），相當於安大略省嘅區（Regional Municipality）或者縣（County），係省以下嘅一級區劃。都市區下分為五個市(City）同埋一個市區（Borough）： # 多倫多市（City of Toronto） # 東約克市區（Borough of East York） # 伊桃碧谷市（City of Etobicoke） # 士嘉堡市（City of Scarborough） # 北約克市（City of North York） # 約克市（City of York） 1998年1月1日，六個行政區合併為新嘅多倫多市，多倫多都市區相應取消，從此以後多倫多市成為安大略省嘅一個市。 == 多倫多郊區 == 以905為首嘅電話號碼係多倫多市範圍以外嘅郊區，包括以下各區: * 皮爾區（Peel Regional Municipality） ** 密西沙加市（City of Mississauga） ** 賓頓市（City of Brampton） ** 卡里冬鎮（Town of Caledon） * 荷頓區（Halton Regional Municipality） ** 奧克維爾鎮（Town of Oakville） ** 米爾頓鎮（Town of Milton） ** 布靈頓市（City of Burlington） ** 荷頓山鎮（Town of Halton Hills） * 約克區（York Regional Municipality） ** 列治文山鎮（Town of Richmond Hill） ** 萬錦市（City of Markham） ** 旺市（City of Vaughan） ** 奧羅拉鎮（Town of Aurora） ** 新街市鎮（Town of Newmarket） * 杜林區（Durham Regional Municipality） ** 皮克靈市（City of Pickering） ** 阿積士鎮（Town of Ajax） ** 懷特比鎮（Town of Whitby） ** 奧沙華市（City of Oshawa） == 歷史 == == 地理 == == 經濟 == 多倫多係加拿大嘅金融中心。多倫多證券交易所（Toronto Stock Exchange - TSX）係加拿大而家最大嘅證券交易所。 == 人口資料 == 多倫多係世界上最多元文化嘅城市之一。2004年，聯合國發展計劃（UNDP）將多倫多排喺最高比率外地出生人口嘅城市名單之中嘅第二位，僅次於[[美國]]嘅[[邁阿密]]。佢嘅排名都比其他好似[[洛杉磯]]、[[溫哥華]]、[[紐約市|紐約]]同[[新加坡]]等多元文化城市或者國家要高。其中主要外來人口來源地包括[[中國]]、[[印度]]、[[韓國]]等等。 多倫多充滿著多元化嘅特色。2001年加拿大人口普查顯示42.8%嘅多倫多人口係有色人種。2005年3月，加拿大統計局展望喺2012年，有色人種將會係多倫多同埋溫哥華嘅主要人口。 大多數嘅多倫多人都話佢哋嘅種族係源自[[英國]]或者[[愛爾蘭]]。 == 文化 == 多倫多市係[[多文化]]嘅聚集中心。 每年9月舉行嘅[[多倫多國際電影節]]係北美其中一個重要[[電影]]盛會。 == 交通 == * 飛機場：[[多倫多皮爾遜國際機場]]（ICAO：CYYZ，IATA：YYZ）、[[多倫多中央島機場]]（ICAO：CYTZ，IATA：YTZ）。 * 高速公路：400公路、QEW、Allen Road、401公路，403公路、404公路、407公路、427公路、DVP（當河谷公路）、Gardiner（嘉甸拿公路）。 === 市內公共運輸 === * 巴士：主要由多倫多公車局（[[TTC]]）營運，另外有非常少量由 Metrolinx 營運嘅 GO Bus 路線 * 地鐵：[[多倫多地鐵]]由多倫多公車局營運：分支線一（Line 1，央街線）、支線二（Line 2，Bloor 線）、支線三（Line 3 ,士嘉堡線；因為軌距唔同，啲列車特別短，同埋全線喺地面，好多人以為佢係輕鐵）、支線四（Line 4，雪柏線） * 輕軌鐵路：喺多倫多一般稱為街車，由多倫多公車局營運 * 小輪：連接中央島 === 大多倫多地區區內嘅短途公共運輸 === * 地鐵：多倫多地鐵嘅支線一（西面嗰半嘅 University Line）最北面有幾個站喺約克區嘅旺市（Vaughan） * 短途鐵路：GO Train（由 Metrolinx 營運） 、UP Express（機場快線，由 Metrolinx 營運） * 短途巴士：GO Bus（由 Metrolinx 營運）、其他隔籬市公車局營運或者管理嘅巴士（例如 YRT 嘅 YRT bus 同 Viva） == 旅遊 == [[File:Toronto-Canada-skyline-day.jpg|thumb|300px|多倫多市中心]] * [[多倫多島]]：568英畝嘅公園，由湖邊搭渡輪就去到 * [[安省遊樂宮]]（Ontario Place） * [[加拿大國家塔]]（CN Tower）：混凝土電視發射塔，同時作觀光用途。塔高553米，係世界上最高嘅自立式建築結構 * [[羅渣士中心]]（{{lang|en|Rogers Centre}}，以前叫天虹體育場—Skydome）：世界上第一個擁有可開啟屋頂嘅[[體育場]] * [[國家展覽場]]（Exhibition Place） * [[彌敦·菲臘廣場]]（Nathan Phillips Square） * [[登打士廣場]]（Dundas Square） * [[皇家安大略博物館]]（ROM） * [[安大略美術館]]（AGO） * [[多倫多動物園]]（Toronto Zoo） * [[卡薩羅馬城堡]]（Casa Loma） * 多倫多遠郊各地 ** [[尼亞加拉瀑布]]（Niagara Falls） ** [[濱湖尼亞加拉]]（Niagara-on-the-Lake）：[[肖伯納]]劇院所在地 ** [[聖雅各布]]（St. Jacobs） ** [[哈密爾頓]]（Hamilton，加譯：咸美頓）植物園所在地 ** [[埃文河畔斯特拉特福]]（Stratford on Avon）：[[莎士比亞劇院]]所在地 ** [[千島群島]]（Thousand Islands） ** [[科靈武德]]（Collingwood） ** [[阿岡昆省立公園]]（Algonquin Provincial Park） ** [[馬斯科卡]]（Muskoka）：[[白求恩]]紀念館所在地 == 教育 == * 大多倫多市內嘅大學： ** [[多倫多大學]]（University of Toronto，包括聖佐治、密西沙加、士嘉堡校區） ** [[約克大學]]（York University） ** [[懷雅遜大學]]（Ryerson University） * 大多倫多市內嘅學院： ** [[喬治布朗 - 多倫多城市學院]] (George Brown The City College of Toronto) ** [[塞內嘉科技學院]]（Seneca College of Applied Arts and Technology） ** [[百年理工學院]]（Centennial College of Applied Arts and Technology） ** [[漢博學院]]（Humber College） == 報館 == * 《[[多倫多星報]]》（''The Toronto Star''）：加拿大發行量最大嘅報紙。 * 《[[環球郵報]]》（''The Globe and Mail''） * 《[[多倫多太陽報]]》（''Toronto Sun''） * 《[[星島日報]]》(''Sing Tao'') * 《[[明報]]》(''Ming Pao'') * 《[[世界日報]]》(''World Journal'') == 體育 == 多倫多擁有知名嘅[[多倫多藍鳥]][[棒球]]隊（Toronto Blue Jays），曾經兩次奪得[[美國職棒大聯盟]][[世界系列賽]]冠軍。可開合上蓋嘅[[羅渣士中心]]球場（Rogers Centre）係藍鳥隊同加拿大式足球聯盟（Canadian Football League）多倫多淘金人隊（Toronto Argonauts）嘅主場。 多倫多亦擁有[[NBA]][[多倫多速龍]]隊（Toronto Raptors），北美冰球聯賽（NHL）6大創會球會之一嘅多倫多楓葉隊（Toronto Maple Leafs）。1999年落成嘅加航中心（Air Canada Center）係速龍隊同楓葉隊嘅主場所在地。 == 名人 == == 出面網頁 == {{同享類|Toronto}} * [http://www.city.toronto.on.ca/ 官方網站] * [http://www.utoronto.ca/ 多倫多大學] * [http://www.ryerson.ca/ 懷雅遜大學] * [http://www.yorku.ca/ 約克大學] * [http://www.hanifworld.com/Toronto-View.htm 從多倫多景點圖片] * Google Maps上的[http://maps.google.ca/maps?f=q&hl=en&q=Toronto,+ON&ie=UTF8&z=12&om=1 多倫多地圖] - [http://www.worldmapfinder.com/Cn/ 世界地圖 搜尋網站] * [http://www.mingpaotor.com/ 明報加東版（多倫多）] * [http://www.416bbs.com/ 多倫多論壇] ==攷== {{reflist}} [[Category:多倫多| ]] owsnwilb8owrg22eh34yrv0ne0a07ed 1864963 1864962 2022-08-18T13:10:12Z Al12si 87401 /* 報館 */ 世界日報已經執咗 wikitext text/x-wiki {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=title}}{{Infobox settlement | name = 多倫多 | native_name = Toronto | official_name = 多倫多市<br>{{lang|en|City of Toronto}} | settlement_type = 市 | image_skyline = Toronto Skyline Summer 2020.jpg | image_caption = 多倫多（2020年） | image_flag = Toronto Flag.svg | flag_size = 125px | image_seal = Coat of arms of Toronto.svg | seal_type = 紋章 | seal_size = 95px | coordinates = {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=inline}} | pushpin_map = Canada Ontario | pushpin_relief = 1 | pushpin_mapsize = 290px | pushpin_label = 多倫多 | pushpin_label_position = left | pushpin_map_caption = 多倫多喺安大略省嘅位置 | subdivision_type = 國 | subdivision_name = [[加拿大]] | subdivision_type1 = 省 | subdivision_name1 = [[安大略省]] | leader_title = 市長 | leader_name = [[John Tory]] | area_total_km2 = 630.20 | elevation_m = 76.5 | population_as_of = [[2016年加拿大人口普查|2016年人口普查]] | population_density_km2 = 4334.4 | population_total = 2731571 | timezone = [[北美東部時區|EST]] | utc_offset = −5 | timezone_DST = EDT | utc_offset_DST = −4 }} '''多倫多'''（{{lang-en|'''Toronto'''}}），又名'''圖麟都'''、'''度郎度'''<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%AC%A1%E9%81%8E%E7%9D%87%E6%99%92-300-%E8%88%8A%E5%A0%B1%E7%B4%99%E5%BB%A3%E5%91%8A-064919564.html|title=一次過睇晒！300＋舊報紙廣告|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2020-07-22}}</ref>，係[[加拿大]]最大嘅城市、[[北美]]第五大城市。多倫多係加拿大[[安大略省]]嘅省會。多倫多市嘅人口有成248萬（[[2003年]]加拿大普查估計值），大多倫多地區人口560萬（2003年）。大約1/3嘅加拿大人住喺距離多倫多兩個鐘車程嘅郊區。加拿大差唔多有1/6嘅就業機會喺該市。 喺[[1970年代]]，多倫多仍然係排係[[滿地可]]之後嘅加拿大第二大城市。但後嚟由於快速嘅增長同市區嘅合併，到咗[[2000年]]，多倫多嘅人口已經係加拿大第二大城市嘅兩倍。呢個好大程度上係由於{{link-zh|魁北克省嘅分離運動|魁北克主权运动}}，導致好多講英文嘅魁北克人移居去多倫多。另一個原因係大部分新移民都選擇多倫多作為最初嘅落腳地。 == 合併前 == [[1998年]]以前，多倫多實行嘅係兩級行政區劃，第一級係多倫多都市區（Municipality of Metropolitan Toronto，或者譯大多倫多市，當地人叫慣大多市），相當於安大略省嘅區（Regional Municipality）或者縣（County），係省以下嘅一級區劃。都市區下分為五個市(City）同埋一個市區（Borough）： # 多倫多市（City of Toronto） # 東約克市區（Borough of East York） # 伊桃碧谷市（City of Etobicoke） # 士嘉堡市（City of Scarborough） # 北約克市（City of North York） # 約克市（City of York） 1998年1月1日，六個行政區合併為新嘅多倫多市，多倫多都市區相應取消，從此以後多倫多市成為安大略省嘅一個市。 == 多倫多郊區 == 以905為首嘅電話號碼係多倫多市範圍以外嘅郊區，包括以下各區: * 皮爾區（Peel Regional Municipality） ** 密西沙加市（City of Mississauga） ** 賓頓市（City of Brampton） ** 卡里冬鎮（Town of Caledon） * 荷頓區（Halton Regional Municipality） ** 奧克維爾鎮（Town of Oakville） ** 米爾頓鎮（Town of Milton） ** 布靈頓市（City of Burlington） ** 荷頓山鎮（Town of Halton Hills） * 約克區（York Regional Municipality） ** 列治文山鎮（Town of Richmond Hill） ** 萬錦市（City of Markham） ** 旺市（City of Vaughan） ** 奧羅拉鎮（Town of Aurora） ** 新街市鎮（Town of Newmarket） * 杜林區（Durham Regional Municipality） ** 皮克靈市（City of Pickering） ** 阿積士鎮（Town of Ajax） ** 懷特比鎮（Town of Whitby） ** 奧沙華市（City of Oshawa） == 歷史 == == 地理 == == 經濟 == 多倫多係加拿大嘅金融中心。多倫多證券交易所（Toronto Stock Exchange - TSX）係加拿大而家最大嘅證券交易所。 == 人口資料 == 多倫多係世界上最多元文化嘅城市之一。2004年，聯合國發展計劃（UNDP）將多倫多排喺最高比率外地出生人口嘅城市名單之中嘅第二位，僅次於[[美國]]嘅[[邁阿密]]。佢嘅排名都比其他好似[[洛杉磯]]、[[溫哥華]]、[[紐約市|紐約]]同[[新加坡]]等多元文化城市或者國家要高。其中主要外來人口來源地包括[[中國]]、[[印度]]、[[韓國]]等等。 多倫多充滿著多元化嘅特色。2001年加拿大人口普查顯示42.8%嘅多倫多人口係有色人種。2005年3月，加拿大統計局展望喺2012年，有色人種將會係多倫多同埋溫哥華嘅主要人口。 大多數嘅多倫多人都話佢哋嘅種族係源自[[英國]]或者[[愛爾蘭]]。 == 文化 == 多倫多市係[[多文化]]嘅聚集中心。 每年9月舉行嘅[[多倫多國際電影節]]係北美其中一個重要[[電影]]盛會。 == 交通 == * 飛機場：[[多倫多皮爾遜國際機場]]（ICAO：CYYZ，IATA：YYZ）、[[多倫多中央島機場]]（ICAO：CYTZ，IATA：YTZ）。 * 高速公路：400公路、QEW、Allen Road、401公路，403公路、404公路、407公路、427公路、DVP（當河谷公路）、Gardiner（嘉甸拿公路）。 === 市內公共運輸 === * 巴士：主要由多倫多公車局（[[TTC]]）營運，另外有非常少量由 Metrolinx 營運嘅 GO Bus 路線 * 地鐵：[[多倫多地鐵]]由多倫多公車局營運：分支線一（Line 1，央街線）、支線二（Line 2，Bloor 線）、支線三（Line 3 ,士嘉堡線；因為軌距唔同，啲列車特別短，同埋全線喺地面，好多人以為佢係輕鐵）、支線四（Line 4，雪柏線） * 輕軌鐵路：喺多倫多一般稱為街車，由多倫多公車局營運 * 小輪：連接中央島 === 大多倫多地區區內嘅短途公共運輸 === * 地鐵：多倫多地鐵嘅支線一（西面嗰半嘅 University Line）最北面有幾個站喺約克區嘅旺市（Vaughan） * 短途鐵路：GO Train（由 Metrolinx 營運） 、UP Express（機場快線，由 Metrolinx 營運） * 短途巴士：GO Bus（由 Metrolinx 營運）、其他隔籬市公車局營運或者管理嘅巴士（例如 YRT 嘅 YRT bus 同 Viva） == 旅遊 == [[File:Toronto-Canada-skyline-day.jpg|thumb|300px|多倫多市中心]] * [[多倫多島]]：568英畝嘅公園，由湖邊搭渡輪就去到 * [[安省遊樂宮]]（Ontario Place） * [[加拿大國家塔]]（CN Tower）：混凝土電視發射塔，同時作觀光用途。塔高553米，係世界上最高嘅自立式建築結構 * [[羅渣士中心]]（{{lang|en|Rogers Centre}}，以前叫天虹體育場—Skydome）：世界上第一個擁有可開啟屋頂嘅[[體育場]] * [[國家展覽場]]（Exhibition Place） * [[彌敦·菲臘廣場]]（Nathan Phillips Square） * [[登打士廣場]]（Dundas Square） * [[皇家安大略博物館]]（ROM） * [[安大略美術館]]（AGO） * [[多倫多動物園]]（Toronto Zoo） * [[卡薩羅馬城堡]]（Casa Loma） * 多倫多遠郊各地 ** [[尼亞加拉瀑布]]（Niagara Falls） ** [[濱湖尼亞加拉]]（Niagara-on-the-Lake）：[[肖伯納]]劇院所在地 ** [[聖雅各布]]（St. Jacobs） ** [[哈密爾頓]]（Hamilton，加譯：咸美頓）植物園所在地 ** [[埃文河畔斯特拉特福]]（Stratford on Avon）：[[莎士比亞劇院]]所在地 ** [[千島群島]]（Thousand Islands） ** [[科靈武德]]（Collingwood） ** [[阿岡昆省立公園]]（Algonquin Provincial Park） ** [[馬斯科卡]]（Muskoka）：[[白求恩]]紀念館所在地 == 教育 == * 大多倫多市內嘅大學： ** [[多倫多大學]]（University of Toronto，包括聖佐治、密西沙加、士嘉堡校區） ** [[約克大學]]（York University） ** [[懷雅遜大學]]（Ryerson University） * 大多倫多市內嘅學院： ** [[喬治布朗 - 多倫多城市學院]] (George Brown The City College of Toronto) ** [[塞內嘉科技學院]]（Seneca College of Applied Arts and Technology） ** [[百年理工學院]]（Centennial College of Applied Arts and Technology） ** [[漢博學院]]（Humber College） == 報館 == * 《[[多倫多星報]]》（''The Toronto Star''）：加拿大發行量最大嘅報紙。 * 《[[環球郵報]]》（''The Globe and Mail''） * 《[[多倫多太陽報]]》（''Toronto Sun''） * 《[[星島日報]]》(''Sing Tao'') * 《[[明報]]》(''Ming Pao'') == 體育 == 多倫多擁有知名嘅[[多倫多藍鳥]][[棒球]]隊（Toronto Blue Jays），曾經兩次奪得[[美國職棒大聯盟]][[世界系列賽]]冠軍。可開合上蓋嘅[[羅渣士中心]]球場（Rogers Centre）係藍鳥隊同加拿大式足球聯盟（Canadian Football League）多倫多淘金人隊（Toronto Argonauts）嘅主場。 多倫多亦擁有[[NBA]][[多倫多速龍]]隊（Toronto Raptors），北美冰球聯賽（NHL）6大創會球會之一嘅多倫多楓葉隊（Toronto Maple Leafs）。1999年落成嘅加航中心（Air Canada Center）係速龍隊同楓葉隊嘅主場所在地。 == 名人 == == 出面網頁 == {{同享類|Toronto}} * [http://www.city.toronto.on.ca/ 官方網站] * [http://www.utoronto.ca/ 多倫多大學] * [http://www.ryerson.ca/ 懷雅遜大學] * [http://www.yorku.ca/ 約克大學] * [http://www.hanifworld.com/Toronto-View.htm 從多倫多景點圖片] * Google Maps上的[http://maps.google.ca/maps?f=q&hl=en&q=Toronto,+ON&ie=UTF8&z=12&om=1 多倫多地圖] - [http://www.worldmapfinder.com/Cn/ 世界地圖 搜尋網站] * [http://www.mingpaotor.com/ 明報加東版（多倫多）] * [http://www.416bbs.com/ 多倫多論壇] ==攷== {{reflist}} [[Category:多倫多| ]] 56qp8ju7wl8sxiz8mpfc7gp5f7smg3l 1864976 1864963 2022-08-18T13:31:39Z Al12si 87401 /* 教育 */ 漏哂啲藝術學校，但係唔知呢度寫大多倫多係乜意思（喺多倫多「大多倫多」即係GTA，咁會要計埋 Sheridan、UOIT）；Ryerson 改咗名，同埋多倫多其實仲有唔只一間細大學 wikitext text/x-wiki {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=title}}{{Infobox settlement | name = 多倫多 | native_name = Toronto | official_name = 多倫多市<br>{{lang|en|City of Toronto}} | settlement_type = 市 | image_skyline = Toronto Skyline Summer 2020.jpg | image_caption = 多倫多（2020年） | image_flag = Toronto Flag.svg | flag_size = 125px | image_seal = Coat of arms of Toronto.svg | seal_type = 紋章 | seal_size = 95px | coordinates = {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=inline}} | pushpin_map = Canada Ontario | pushpin_relief = 1 | pushpin_mapsize = 290px | pushpin_label = 多倫多 | pushpin_label_position = left | pushpin_map_caption = 多倫多喺安大略省嘅位置 | subdivision_type = 國 | subdivision_name = [[加拿大]] | subdivision_type1 = 省 | subdivision_name1 = [[安大略省]] | leader_title = 市長 | leader_name = [[John Tory]] | area_total_km2 = 630.20 | elevation_m = 76.5 | population_as_of = [[2016年加拿大人口普查|2016年人口普查]] | population_density_km2 = 4334.4 | population_total = 2731571 | timezone = [[北美東部時區|EST]] | utc_offset = −5 | timezone_DST = EDT | utc_offset_DST = −4 }} '''多倫多'''（{{lang-en|'''Toronto'''}}），又名'''圖麟都'''、'''度郎度'''<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%AC%A1%E9%81%8E%E7%9D%87%E6%99%92-300-%E8%88%8A%E5%A0%B1%E7%B4%99%E5%BB%A3%E5%91%8A-064919564.html|title=一次過睇晒！300＋舊報紙廣告|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2020-07-22}}</ref>，係[[加拿大]]最大嘅城市、[[北美]]第五大城市。多倫多係加拿大[[安大略省]]嘅省會。多倫多市嘅人口有成248萬（[[2003年]]加拿大普查估計值），大多倫多地區人口560萬（2003年）。大約1/3嘅加拿大人住喺距離多倫多兩個鐘車程嘅郊區。加拿大差唔多有1/6嘅就業機會喺該市。 喺[[1970年代]]，多倫多仍然係排係[[滿地可]]之後嘅加拿大第二大城市。但後嚟由於快速嘅增長同市區嘅合併，到咗[[2000年]]，多倫多嘅人口已經係加拿大第二大城市嘅兩倍。呢個好大程度上係由於{{link-zh|魁北克省嘅分離運動|魁北克主权运动}}，導致好多講英文嘅魁北克人移居去多倫多。另一個原因係大部分新移民都選擇多倫多作為最初嘅落腳地。 == 合併前 == [[1998年]]以前，多倫多實行嘅係兩級行政區劃，第一級係多倫多都市區（Municipality of Metropolitan Toronto，或者譯大多倫多市，當地人叫慣大多市），相當於安大略省嘅區（Regional Municipality）或者縣（County），係省以下嘅一級區劃。都市區下分為五個市(City）同埋一個市區（Borough）： # 多倫多市（City of Toronto） # 東約克市區（Borough of East York） # 伊桃碧谷市（City of Etobicoke） # 士嘉堡市（City of Scarborough） # 北約克市（City of North York） # 約克市（City of York） 1998年1月1日，六個行政區合併為新嘅多倫多市，多倫多都市區相應取消，從此以後多倫多市成為安大略省嘅一個市。 == 多倫多郊區 == 以905為首嘅電話號碼係多倫多市範圍以外嘅郊區，包括以下各區: * 皮爾區（Peel Regional Municipality） ** 密西沙加市（City of Mississauga） ** 賓頓市（City of Brampton） ** 卡里冬鎮（Town of Caledon） * 荷頓區（Halton Regional Municipality） ** 奧克維爾鎮（Town of Oakville） ** 米爾頓鎮（Town of Milton） ** 布靈頓市（City of Burlington） ** 荷頓山鎮（Town of Halton Hills） * 約克區（York Regional Municipality） ** 列治文山鎮（Town of Richmond Hill） ** 萬錦市（City of Markham） ** 旺市（City of Vaughan） ** 奧羅拉鎮（Town of Aurora） ** 新街市鎮（Town of Newmarket） * 杜林區（Durham Regional Municipality） ** 皮克靈市（City of Pickering） ** 阿積士鎮（Town of Ajax） ** 懷特比鎮（Town of Whitby） ** 奧沙華市（City of Oshawa） == 歷史 == == 地理 == == 經濟 == 多倫多係加拿大嘅金融中心。多倫多證券交易所（Toronto Stock Exchange - TSX）係加拿大而家最大嘅證券交易所。 == 人口資料 == 多倫多係世界上最多元文化嘅城市之一。2004年，聯合國發展計劃（UNDP）將多倫多排喺最高比率外地出生人口嘅城市名單之中嘅第二位，僅次於[[美國]]嘅[[邁阿密]]。佢嘅排名都比其他好似[[洛杉磯]]、[[溫哥華]]、[[紐約市|紐約]]同[[新加坡]]等多元文化城市或者國家要高。其中主要外來人口來源地包括[[中國]]、[[印度]]、[[韓國]]等等。 多倫多充滿著多元化嘅特色。2001年加拿大人口普查顯示42.8%嘅多倫多人口係有色人種。2005年3月，加拿大統計局展望喺2012年，有色人種將會係多倫多同埋溫哥華嘅主要人口。 大多數嘅多倫多人都話佢哋嘅種族係源自[[英國]]或者[[愛爾蘭]]。 == 文化 == 多倫多市係[[多文化]]嘅聚集中心。 每年9月舉行嘅[[多倫多國際電影節]]係北美其中一個重要[[電影]]盛會。 == 交通 == * 飛機場：[[多倫多皮爾遜國際機場]]（ICAO：CYYZ，IATA：YYZ）、[[多倫多中央島機場]]（ICAO：CYTZ，IATA：YTZ）。 * 高速公路：400公路、QEW、Allen Road、401公路，403公路、404公路、407公路、427公路、DVP（當河谷公路）、Gardiner（嘉甸拿公路）。 === 市內公共運輸 === * 巴士：主要由多倫多公車局（[[TTC]]）營運，另外有非常少量由 Metrolinx 營運嘅 GO Bus 路線 * 地鐵：[[多倫多地鐵]]由多倫多公車局營運：分支線一（Line 1，央街線）、支線二（Line 2，Bloor 線）、支線三（Line 3 ,士嘉堡線；因為軌距唔同，啲列車特別短，同埋全線喺地面，好多人以為佢係輕鐵）、支線四（Line 4，雪柏線） * 輕軌鐵路：喺多倫多一般稱為街車，由多倫多公車局營運 * 小輪：連接中央島 === 大多倫多地區區內嘅短途公共運輸 === * 地鐵：多倫多地鐵嘅支線一（西面嗰半嘅 University Line）最北面有幾個站喺約克區嘅旺市（Vaughan） * 短途鐵路：GO Train（由 Metrolinx 營運） 、UP Express（機場快線，由 Metrolinx 營運） * 短途巴士：GO Bus（由 Metrolinx 營運）、其他隔籬市公車局營運或者管理嘅巴士（例如 YRT 嘅 YRT bus 同 Viva） == 旅遊 == [[File:Toronto-Canada-skyline-day.jpg|thumb|300px|多倫多市中心]] * [[多倫多島]]：568英畝嘅公園，由湖邊搭渡輪就去到 * [[安省遊樂宮]]（Ontario Place） * [[加拿大國家塔]]（CN Tower）：混凝土電視發射塔，同時作觀光用途。塔高553米，係世界上最高嘅自立式建築結構 * [[羅渣士中心]]（{{lang|en|Rogers Centre}}，以前叫天虹體育場—Skydome）：世界上第一個擁有可開啟屋頂嘅[[體育場]] * [[國家展覽場]]（Exhibition Place） * [[彌敦·菲臘廣場]]（Nathan Phillips Square） * [[登打士廣場]]（Dundas Square） * [[皇家安大略博物館]]（ROM） * [[安大略美術館]]（AGO） * [[多倫多動物園]]（Toronto Zoo） * [[卡薩羅馬城堡]]（Casa Loma） * 多倫多遠郊各地 ** [[尼亞加拉瀑布]]（Niagara Falls） ** [[濱湖尼亞加拉]]（Niagara-on-the-Lake）：[[肖伯納]]劇院所在地 ** [[聖雅各布]]（St. Jacobs） ** [[哈密爾頓]]（Hamilton，加譯：咸美頓）植物園所在地 ** [[埃文河畔斯特拉特福]]（Stratford on Avon）：[[莎士比亞劇院]]所在地 ** [[千島群島]]（Thousand Islands） ** [[科靈武德]]（Collingwood） ** [[阿岡昆省立公園]]（Algonquin Provincial Park） ** [[馬斯科卡]]（Muskoka）：[[白求恩]]紀念館所在地 == 教育 == * 大多倫多市內嘅大學： ** [[多倫多大學]]（University of Toronto，包括聖佐治、密西沙加、士嘉堡校區） ** [[約克大學]]（York University） ** [[懷雅遜大學]]（Toronto Metropolitan University，喺2022年之前叫 Ryerson University） ** [[安省美術設計大學]]（OCAD University） ** [[天道神學院]]（Tyndale University） * 大多倫多市內嘅學院： ** [[喬治布朗 - 多倫多城市學院]] (George Brown The City College of Toronto) ** [[塞內嘉科技學院]]（Seneca College of Applied Arts and Technology） ** [[百年理工學院]]（Centennial College of Applied Arts and Technology） ** [[漢博學院]]（Humber College） == 報館 == * 《[[多倫多星報]]》（''The Toronto Star''）：加拿大發行量最大嘅報紙。 * 《[[環球郵報]]》（''The Globe and Mail''） * 《[[多倫多太陽報]]》（''Toronto Sun''） * 《[[星島日報]]》(''Sing Tao'') * 《[[明報]]》(''Ming Pao'') == 體育 == 多倫多擁有知名嘅[[多倫多藍鳥]][[棒球]]隊（Toronto Blue Jays），曾經兩次奪得[[美國職棒大聯盟]][[世界系列賽]]冠軍。可開合上蓋嘅[[羅渣士中心]]球場（Rogers Centre）係藍鳥隊同加拿大式足球聯盟（Canadian Football League）多倫多淘金人隊（Toronto Argonauts）嘅主場。 多倫多亦擁有[[NBA]][[多倫多速龍]]隊（Toronto Raptors），北美冰球聯賽（NHL）6大創會球會之一嘅多倫多楓葉隊（Toronto Maple Leafs）。1999年落成嘅加航中心（Air Canada Center）係速龍隊同楓葉隊嘅主場所在地。 == 名人 == == 出面網頁 == {{同享類|Toronto}} * [http://www.city.toronto.on.ca/ 官方網站] * [http://www.utoronto.ca/ 多倫多大學] * [http://www.ryerson.ca/ 懷雅遜大學] * [http://www.yorku.ca/ 約克大學] * [http://www.hanifworld.com/Toronto-View.htm 從多倫多景點圖片] * Google Maps上的[http://maps.google.ca/maps?f=q&hl=en&q=Toronto,+ON&ie=UTF8&z=12&om=1 多倫多地圖] - [http://www.worldmapfinder.com/Cn/ 世界地圖 搜尋網站] * [http://www.mingpaotor.com/ 明報加東版（多倫多）] * [http://www.416bbs.com/ 多倫多論壇] ==攷== {{reflist}} [[Category:多倫多| ]] begmjb6g0sm4elhiv18do85609v4iv0 1864981 1864976 2022-08-18T13:37:59Z Al12si 87401 /* 旅遊 */ 我未聽過天虹體育場；以前係叫天虹體育館 wikitext text/x-wiki {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=title}}{{Infobox settlement | name = 多倫多 | native_name = Toronto | official_name = 多倫多市<br>{{lang|en|City of Toronto}} | settlement_type = 市 | image_skyline = Toronto Skyline Summer 2020.jpg | image_caption = 多倫多（2020年） | image_flag = Toronto Flag.svg | flag_size = 125px | image_seal = Coat of arms of Toronto.svg | seal_type = 紋章 | seal_size = 95px | coordinates = {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=inline}} | pushpin_map = Canada Ontario | pushpin_relief = 1 | pushpin_mapsize = 290px | pushpin_label = 多倫多 | pushpin_label_position = left | pushpin_map_caption = 多倫多喺安大略省嘅位置 | subdivision_type = 國 | subdivision_name = [[加拿大]] | subdivision_type1 = 省 | subdivision_name1 = [[安大略省]] | leader_title = 市長 | leader_name = [[John Tory]] | area_total_km2 = 630.20 | elevation_m = 76.5 | population_as_of = [[2016年加拿大人口普查|2016年人口普查]] | population_density_km2 = 4334.4 | population_total = 2731571 | timezone = [[北美東部時區|EST]] | utc_offset = −5 | timezone_DST = EDT | utc_offset_DST = −4 }} '''多倫多'''（{{lang-en|'''Toronto'''}}），又名'''圖麟都'''、'''度郎度'''<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%AC%A1%E9%81%8E%E7%9D%87%E6%99%92-300-%E8%88%8A%E5%A0%B1%E7%B4%99%E5%BB%A3%E5%91%8A-064919564.html|title=一次過睇晒！300＋舊報紙廣告|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2020-07-22}}</ref>，係[[加拿大]]最大嘅城市、[[北美]]第五大城市。多倫多係加拿大[[安大略省]]嘅省會。多倫多市嘅人口有成248萬（[[2003年]]加拿大普查估計值），大多倫多地區人口560萬（2003年）。大約1/3嘅加拿大人住喺距離多倫多兩個鐘車程嘅郊區。加拿大差唔多有1/6嘅就業機會喺該市。 喺[[1970年代]]，多倫多仍然係排係[[滿地可]]之後嘅加拿大第二大城市。但後嚟由於快速嘅增長同市區嘅合併，到咗[[2000年]]，多倫多嘅人口已經係加拿大第二大城市嘅兩倍。呢個好大程度上係由於{{link-zh|魁北克省嘅分離運動|魁北克主权运动}}，導致好多講英文嘅魁北克人移居去多倫多。另一個原因係大部分新移民都選擇多倫多作為最初嘅落腳地。 == 合併前 == [[1998年]]以前，多倫多實行嘅係兩級行政區劃，第一級係多倫多都市區（Municipality of Metropolitan Toronto，或者譯大多倫多市，當地人叫慣大多市），相當於安大略省嘅區（Regional Municipality）或者縣（County），係省以下嘅一級區劃。都市區下分為五個市(City）同埋一個市區（Borough）： # 多倫多市（City of Toronto） # 東約克市區（Borough of East York） # 伊桃碧谷市（City of Etobicoke） # 士嘉堡市（City of Scarborough） # 北約克市（City of North York） # 約克市（City of York） 1998年1月1日，六個行政區合併為新嘅多倫多市，多倫多都市區相應取消，從此以後多倫多市成為安大略省嘅一個市。 == 多倫多郊區 == 以905為首嘅電話號碼係多倫多市範圍以外嘅郊區，包括以下各區: * 皮爾區（Peel Regional Municipality） ** 密西沙加市（City of Mississauga） ** 賓頓市（City of Brampton） ** 卡里冬鎮（Town of Caledon） * 荷頓區（Halton Regional Municipality） ** 奧克維爾鎮（Town of Oakville） ** 米爾頓鎮（Town of Milton） ** 布靈頓市（City of Burlington） ** 荷頓山鎮（Town of Halton Hills） * 約克區（York Regional Municipality） ** 列治文山鎮（Town of Richmond Hill） ** 萬錦市（City of Markham） ** 旺市（City of Vaughan） ** 奧羅拉鎮（Town of Aurora） ** 新街市鎮（Town of Newmarket） * 杜林區（Durham Regional Municipality） ** 皮克靈市（City of Pickering） ** 阿積士鎮（Town of Ajax） ** 懷特比鎮（Town of Whitby） ** 奧沙華市（City of Oshawa） == 歷史 == == 地理 == == 經濟 == 多倫多係加拿大嘅金融中心。多倫多證券交易所（Toronto Stock Exchange - TSX）係加拿大而家最大嘅證券交易所。 == 人口資料 == 多倫多係世界上最多元文化嘅城市之一。2004年，聯合國發展計劃（UNDP）將多倫多排喺最高比率外地出生人口嘅城市名單之中嘅第二位，僅次於[[美國]]嘅[[邁阿密]]。佢嘅排名都比其他好似[[洛杉磯]]、[[溫哥華]]、[[紐約市|紐約]]同[[新加坡]]等多元文化城市或者國家要高。其中主要外來人口來源地包括[[中國]]、[[印度]]、[[韓國]]等等。 多倫多充滿著多元化嘅特色。2001年加拿大人口普查顯示42.8%嘅多倫多人口係有色人種。2005年3月，加拿大統計局展望喺2012年，有色人種將會係多倫多同埋溫哥華嘅主要人口。 大多數嘅多倫多人都話佢哋嘅種族係源自[[英國]]或者[[愛爾蘭]]。 == 文化 == 多倫多市係[[多文化]]嘅聚集中心。 每年9月舉行嘅[[多倫多國際電影節]]係北美其中一個重要[[電影]]盛會。 == 交通 == * 飛機場：[[多倫多皮爾遜國際機場]]（ICAO：CYYZ，IATA：YYZ）、[[多倫多中央島機場]]（ICAO：CYTZ，IATA：YTZ）。 * 高速公路：400公路、QEW、Allen Road、401公路，403公路、404公路、407公路、427公路、DVP（當河谷公路）、Gardiner（嘉甸拿公路）。 === 市內公共運輸 === * 巴士：主要由多倫多公車局（[[TTC]]）營運，另外有非常少量由 Metrolinx 營運嘅 GO Bus 路線 * 地鐵：[[多倫多地鐵]]由多倫多公車局營運：分支線一（Line 1，央街線）、支線二（Line 2，Bloor 線）、支線三（Line 3 ,士嘉堡線；因為軌距唔同，啲列車特別短，同埋全線喺地面，好多人以為佢係輕鐵）、支線四（Line 4，雪柏線） * 輕軌鐵路：喺多倫多一般稱為街車，由多倫多公車局營運 * 小輪：連接中央島 === 大多倫多地區區內嘅短途公共運輸 === * 地鐵：多倫多地鐵嘅支線一（西面嗰半嘅 University Line）最北面有幾個站喺約克區嘅旺市（Vaughan） * 短途鐵路：GO Train（由 Metrolinx 營運） 、UP Express（機場快線，由 Metrolinx 營運） * 短途巴士：GO Bus（由 Metrolinx 營運）、其他隔籬市公車局營運或者管理嘅巴士（例如 YRT 嘅 YRT bus 同 Viva） == 旅遊 == [[File:Toronto-Canada-skyline-day.jpg|thumb|300px|多倫多市中心]] * [[多倫多島]]：568英畝嘅公園，由湖邊搭渡輪就去到 * [[安省遊樂宮]]（Ontario Place） * [[加拿大國家塔]]（CN Tower）：混凝土電視發射塔，同時作觀光用途。塔高553米，係世界上最高嘅自立式建築結構 * [[羅渣士中心]]（{{lang|en|Rogers Centre}}，以前叫天虹體育館⸺Skydome）：世界上第一個擁有可開啟屋頂嘅[[體育場]] * [[國家展覽場]]（Exhibition Place） * [[彌敦·菲臘廣場]]（Nathan Phillips Square） * [[登打士廣場]]（Dundas Square） * [[皇家安大略博物館]]（ROM） * [[安大略美術館]]（AGO） * [[多倫多動物園]]（Toronto Zoo） * [[卡薩羅馬城堡]]（Casa Loma） * 多倫多遠郊各地 ** [[尼亞加拉瀑布]]（Niagara Falls） ** [[濱湖尼亞加拉]]（Niagara-on-the-Lake）：[[肖伯納]]劇院所在地 ** [[聖雅各布]]（St. Jacobs） ** [[哈密爾頓]]（Hamilton，加譯：咸美頓）植物園所在地 ** [[埃文河畔斯特拉特福]]（Stratford on Avon）：[[莎士比亞劇院]]所在地 ** [[千島群島]]（Thousand Islands） ** [[科靈武德]]（Collingwood） ** [[阿岡昆省立公園]]（Algonquin Provincial Park） ** [[馬斯科卡]]（Muskoka）：[[白求恩]]紀念館所在地 == 教育 == * 大多倫多市內嘅大學： ** [[多倫多大學]]（University of Toronto，包括聖佐治、密西沙加、士嘉堡校區） ** [[約克大學]]（York University） ** [[懷雅遜大學]]（Toronto Metropolitan University，喺2022年之前叫 Ryerson University） ** [[安省美術設計大學]]（OCAD University） ** [[天道神學院]]（Tyndale University） * 大多倫多市內嘅學院： ** [[喬治布朗 - 多倫多城市學院]] (George Brown The City College of Toronto) ** [[塞內嘉科技學院]]（Seneca College of Applied Arts and Technology） ** [[百年理工學院]]（Centennial College of Applied Arts and Technology） ** [[漢博學院]]（Humber College） == 報館 == * 《[[多倫多星報]]》（''The Toronto Star''）：加拿大發行量最大嘅報紙。 * 《[[環球郵報]]》（''The Globe and Mail''） * 《[[多倫多太陽報]]》（''Toronto Sun''） * 《[[星島日報]]》(''Sing Tao'') * 《[[明報]]》(''Ming Pao'') == 體育 == 多倫多擁有知名嘅[[多倫多藍鳥]][[棒球]]隊（Toronto Blue Jays），曾經兩次奪得[[美國職棒大聯盟]][[世界系列賽]]冠軍。可開合上蓋嘅[[羅渣士中心]]球場（Rogers Centre）係藍鳥隊同加拿大式足球聯盟（Canadian Football League）多倫多淘金人隊（Toronto Argonauts）嘅主場。 多倫多亦擁有[[NBA]][[多倫多速龍]]隊（Toronto Raptors），北美冰球聯賽（NHL）6大創會球會之一嘅多倫多楓葉隊（Toronto Maple Leafs）。1999年落成嘅加航中心（Air Canada Center）係速龍隊同楓葉隊嘅主場所在地。 == 名人 == == 出面網頁 == {{同享類|Toronto}} * [http://www.city.toronto.on.ca/ 官方網站] * [http://www.utoronto.ca/ 多倫多大學] * [http://www.ryerson.ca/ 懷雅遜大學] * [http://www.yorku.ca/ 約克大學] * [http://www.hanifworld.com/Toronto-View.htm 從多倫多景點圖片] * Google Maps上的[http://maps.google.ca/maps?f=q&hl=en&q=Toronto,+ON&ie=UTF8&z=12&om=1 多倫多地圖] - [http://www.worldmapfinder.com/Cn/ 世界地圖 搜尋網站] * [http://www.mingpaotor.com/ 明報加東版（多倫多）] * [http://www.416bbs.com/ 多倫多論壇] ==攷== {{reflist}} [[Category:多倫多| ]] f07jssja4wlfo1mqh92eb0c9c2whk28 1864998 1864981 2022-08-18T14:42:38Z Al12si 87401 /* 交通 */ wikitext text/x-wiki {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=title}}{{Infobox settlement | name = 多倫多 | native_name = Toronto | official_name = 多倫多市<br>{{lang|en|City of Toronto}} | settlement_type = 市 | image_skyline = Toronto Skyline Summer 2020.jpg | image_caption = 多倫多（2020年） | image_flag = Toronto Flag.svg | flag_size = 125px | image_seal = Coat of arms of Toronto.svg | seal_type = 紋章 | seal_size = 95px | coordinates = {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=inline}} | pushpin_map = Canada Ontario | pushpin_relief = 1 | pushpin_mapsize = 290px | pushpin_label = 多倫多 | pushpin_label_position = left | pushpin_map_caption = 多倫多喺安大略省嘅位置 | subdivision_type = 國 | subdivision_name = [[加拿大]] | subdivision_type1 = 省 | subdivision_name1 = [[安大略省]] | leader_title = 市長 | leader_name = [[John Tory]] | area_total_km2 = 630.20 | elevation_m = 76.5 | population_as_of = [[2016年加拿大人口普查|2016年人口普查]] | population_density_km2 = 4334.4 | population_total = 2731571 | timezone = [[北美東部時區|EST]] | utc_offset = −5 | timezone_DST = EDT | utc_offset_DST = −4 }} '''多倫多'''（{{lang-en|'''Toronto'''}}），又名'''圖麟都'''、'''度郎度'''<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%AC%A1%E9%81%8E%E7%9D%87%E6%99%92-300-%E8%88%8A%E5%A0%B1%E7%B4%99%E5%BB%A3%E5%91%8A-064919564.html|title=一次過睇晒！300＋舊報紙廣告|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2020-07-22}}</ref>，係[[加拿大]]最大嘅城市、[[北美]]第五大城市。多倫多係加拿大[[安大略省]]嘅省會。多倫多市嘅人口有成248萬（[[2003年]]加拿大普查估計值），大多倫多地區人口560萬（2003年）。大約1/3嘅加拿大人住喺距離多倫多兩個鐘車程嘅郊區。加拿大差唔多有1/6嘅就業機會喺該市。 喺[[1970年代]]，多倫多仍然係排係[[滿地可]]之後嘅加拿大第二大城市。但後嚟由於快速嘅增長同市區嘅合併，到咗[[2000年]]，多倫多嘅人口已經係加拿大第二大城市嘅兩倍。呢個好大程度上係由於{{link-zh|魁北克省嘅分離運動|魁北克主权运动}}，導致好多講英文嘅魁北克人移居去多倫多。另一個原因係大部分新移民都選擇多倫多作為最初嘅落腳地。 == 合併前 == [[1998年]]以前，多倫多實行嘅係兩級行政區劃，第一級係多倫多都市區（Municipality of Metropolitan Toronto，或者譯大多倫多市，當地人叫慣大多市），相當於安大略省嘅區（Regional Municipality）或者縣（County），係省以下嘅一級區劃。都市區下分為五個市(City）同埋一個市區（Borough）： # 多倫多市（City of Toronto） # 東約克市區（Borough of East York） # 伊桃碧谷市（City of Etobicoke） # 士嘉堡市（City of Scarborough） # 北約克市（City of North York） # 約克市（City of York） 1998年1月1日，六個行政區合併為新嘅多倫多市，多倫多都市區相應取消，從此以後多倫多市成為安大略省嘅一個市。 == 多倫多郊區 == 以905為首嘅電話號碼係多倫多市範圍以外嘅郊區，包括以下各區: * 皮爾區（Peel Regional Municipality） ** 密西沙加市（City of Mississauga） ** 賓頓市（City of Brampton） ** 卡里冬鎮（Town of Caledon） * 荷頓區（Halton Regional Municipality） ** 奧克維爾鎮（Town of Oakville） ** 米爾頓鎮（Town of Milton） ** 布靈頓市（City of Burlington） ** 荷頓山鎮（Town of Halton Hills） * 約克區（York Regional Municipality） ** 列治文山鎮（Town of Richmond Hill） ** 萬錦市（City of Markham） ** 旺市（City of Vaughan） ** 奧羅拉鎮（Town of Aurora） ** 新街市鎮（Town of Newmarket） * 杜林區（Durham Regional Municipality） ** 皮克靈市（City of Pickering） ** 阿積士鎮（Town of Ajax） ** 懷特比鎮（Town of Whitby） ** 奧沙華市（City of Oshawa） == 歷史 == == 地理 == == 經濟 == 多倫多係加拿大嘅金融中心。多倫多證券交易所（Toronto Stock Exchange - TSX）係加拿大而家最大嘅證券交易所。 == 人口資料 == 多倫多係世界上最多元文化嘅城市之一。2004年，聯合國發展計劃（UNDP）將多倫多排喺最高比率外地出生人口嘅城市名單之中嘅第二位，僅次於[[美國]]嘅[[邁阿密]]。佢嘅排名都比其他好似[[洛杉磯]]、[[溫哥華]]、[[紐約市|紐約]]同[[新加坡]]等多元文化城市或者國家要高。其中主要外來人口來源地包括[[中國]]、[[印度]]、[[韓國]]等等。 多倫多充滿著多元化嘅特色。2001年加拿大人口普查顯示42.8%嘅多倫多人口係有色人種。2005年3月，加拿大統計局展望喺2012年，有色人種將會係多倫多同埋溫哥華嘅主要人口。 大多數嘅多倫多人都話佢哋嘅種族係源自[[英國]]或者[[愛爾蘭]]。 == 文化 == 多倫多市係[[多文化]]嘅聚集中心。 每年9月舉行嘅[[多倫多國際電影節]]係北美其中一個重要[[電影]]盛會。 == 交通 == * 飛機場：[[多倫多皮爾遜國際機場]]（ICAO：CYYZ，IATA：YYZ）、[[多倫多中央島機場]]（ICAO：CYTZ，IATA：YTZ）。 * 高速公路：400公路、QEW、Allen Road、401公路，403公路、404公路、407公路、427公路、DVP（當河谷公路）、Gardiner（嘉甸拿公路）。 === 市內公共運輸 === * 巴士：主要由多倫多公車局（[[TTC]]）營運，另外有非常少量由 Metrolinx 營運嘅 GO Bus 路線 * 地鐵：[[多倫多地鐵]]由多倫多公車局營運：分支線一（Line 1，央街線）、支線二（Line 2，Bloor 線）、支線三（Line 3，士嘉堡線；因為軌距唔同，啲列車特別短，同埋全線喺地面，好多人以為佢係輕鐵）、支線四（Line 4，雪柏線） * 輕軌鐵路：喺多倫多一般稱為街車，由多倫多公車局營運 * 小輪：連接中央島 === 大多倫多地區區內嘅短途公共運輸 === * 地鐵：多倫多地鐵嘅支線一（西面嗰半嘅 University Line）最北面有幾個站喺約克區嘅旺市 * 短途鐵路：GO Train（由 Metrolinx 營運） 、UP Express（機場快線，由 Metrolinx 營運） * 短途巴士：GO Bus（由 Metrolinx 營運）、其他隔籬市公車局營運或者管理嘅巴士（例如 YRT 嘅 YRT 巴士同 Viva 快線） == 旅遊 == [[File:Toronto-Canada-skyline-day.jpg|thumb|300px|多倫多市中心]] * [[多倫多島]]：568英畝嘅公園，由湖邊搭渡輪就去到 * [[安省遊樂宮]]（Ontario Place） * [[加拿大國家塔]]（CN Tower）：混凝土電視發射塔，同時作觀光用途。塔高553米，係世界上最高嘅自立式建築結構 * [[羅渣士中心]]（{{lang|en|Rogers Centre}}，以前叫天虹體育館⸺Skydome）：世界上第一個擁有可開啟屋頂嘅[[體育場]] * [[國家展覽場]]（Exhibition Place） * [[彌敦·菲臘廣場]]（Nathan Phillips Square） * [[登打士廣場]]（Dundas Square） * [[皇家安大略博物館]]（ROM） * [[安大略美術館]]（AGO） * [[多倫多動物園]]（Toronto Zoo） * [[卡薩羅馬城堡]]（Casa Loma） * 多倫多遠郊各地 ** [[尼亞加拉瀑布]]（Niagara Falls） ** [[濱湖尼亞加拉]]（Niagara-on-the-Lake）：[[肖伯納]]劇院所在地 ** [[聖雅各布]]（St. Jacobs） ** [[哈密爾頓]]（Hamilton，加譯：咸美頓）植物園所在地 ** [[埃文河畔斯特拉特福]]（Stratford on Avon）：[[莎士比亞劇院]]所在地 ** [[千島群島]]（Thousand Islands） ** [[科靈武德]]（Collingwood） ** [[阿岡昆省立公園]]（Algonquin Provincial Park） ** [[馬斯科卡]]（Muskoka）：[[白求恩]]紀念館所在地 == 教育 == * 大多倫多市內嘅大學： ** [[多倫多大學]]（University of Toronto，包括聖佐治、密西沙加、士嘉堡校區） ** [[約克大學]]（York University） ** [[懷雅遜大學]]（Toronto Metropolitan University，喺2022年之前叫 Ryerson University） ** [[安省美術設計大學]]（OCAD University） ** [[天道神學院]]（Tyndale University） * 大多倫多市內嘅學院： ** [[喬治布朗 - 多倫多城市學院]] (George Brown The City College of Toronto) ** [[塞內嘉科技學院]]（Seneca College of Applied Arts and Technology） ** [[百年理工學院]]（Centennial College of Applied Arts and Technology） ** [[漢博學院]]（Humber College） == 報館 == * 《[[多倫多星報]]》（''The Toronto Star''）：加拿大發行量最大嘅報紙。 * 《[[環球郵報]]》（''The Globe and Mail''） * 《[[多倫多太陽報]]》（''Toronto Sun''） * 《[[星島日報]]》(''Sing Tao'') * 《[[明報]]》(''Ming Pao'') == 體育 == 多倫多擁有知名嘅[[多倫多藍鳥]][[棒球]]隊（Toronto Blue Jays），曾經兩次奪得[[美國職棒大聯盟]][[世界系列賽]]冠軍。可開合上蓋嘅[[羅渣士中心]]球場（Rogers Centre）係藍鳥隊同加拿大式足球聯盟（Canadian Football League）多倫多淘金人隊（Toronto Argonauts）嘅主場。 多倫多亦擁有[[NBA]][[多倫多速龍]]隊（Toronto Raptors），北美冰球聯賽（NHL）6大創會球會之一嘅多倫多楓葉隊（Toronto Maple Leafs）。1999年落成嘅加航中心（Air Canada Center）係速龍隊同楓葉隊嘅主場所在地。 == 名人 == == 出面網頁 == {{同享類|Toronto}} * [http://www.city.toronto.on.ca/ 官方網站] * [http://www.utoronto.ca/ 多倫多大學] * [http://www.ryerson.ca/ 懷雅遜大學] * [http://www.yorku.ca/ 約克大學] * [http://www.hanifworld.com/Toronto-View.htm 從多倫多景點圖片] * Google Maps上的[http://maps.google.ca/maps?f=q&hl=en&q=Toronto,+ON&ie=UTF8&z=12&om=1 多倫多地圖] - [http://www.worldmapfinder.com/Cn/ 世界地圖 搜尋網站] * [http://www.mingpaotor.com/ 明報加東版（多倫多）] * [http://www.416bbs.com/ 多倫多論壇] ==攷== {{reflist}} [[Category:多倫多| ]] jqmuhdh0prnjinsdzrykree4nyeccfo 1865000 1864998 2022-08-18T14:58:12Z Al12si 87401 /* 多倫多郊區 */ Richmond Hill已經升格咗做市好耐 wikitext text/x-wiki {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=title}}{{Infobox settlement | name = 多倫多 | native_name = Toronto | official_name = 多倫多市<br>{{lang|en|City of Toronto}} | settlement_type = 市 | image_skyline = Toronto Skyline Summer 2020.jpg | image_caption = 多倫多（2020年） | image_flag = Toronto Flag.svg | flag_size = 125px | image_seal = Coat of arms of Toronto.svg | seal_type = 紋章 | seal_size = 95px | coordinates = {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=inline}} | pushpin_map = Canada Ontario | pushpin_relief = 1 | pushpin_mapsize = 290px | pushpin_label = 多倫多 | pushpin_label_position = left | pushpin_map_caption = 多倫多喺安大略省嘅位置 | subdivision_type = 國 | subdivision_name = [[加拿大]] | subdivision_type1 = 省 | subdivision_name1 = [[安大略省]] | leader_title = 市長 | leader_name = [[John Tory]] | area_total_km2 = 630.20 | elevation_m = 76.5 | population_as_of = [[2016年加拿大人口普查|2016年人口普查]] | population_density_km2 = 4334.4 | population_total = 2731571 | timezone = [[北美東部時區|EST]] | utc_offset = −5 | timezone_DST = EDT | utc_offset_DST = −4 }} '''多倫多'''（{{lang-en|'''Toronto'''}}），又名'''圖麟都'''、'''度郎度'''<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%AC%A1%E9%81%8E%E7%9D%87%E6%99%92-300-%E8%88%8A%E5%A0%B1%E7%B4%99%E5%BB%A3%E5%91%8A-064919564.html|title=一次過睇晒！300＋舊報紙廣告|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2020-07-22}}</ref>，係[[加拿大]]最大嘅城市、[[北美]]第五大城市。多倫多係加拿大[[安大略省]]嘅省會。多倫多市嘅人口有成248萬（[[2003年]]加拿大普查估計值），大多倫多地區人口560萬（2003年）。大約1/3嘅加拿大人住喺距離多倫多兩個鐘車程嘅郊區。加拿大差唔多有1/6嘅就業機會喺該市。 喺[[1970年代]]，多倫多仍然係排係[[滿地可]]之後嘅加拿大第二大城市。但後嚟由於快速嘅增長同市區嘅合併，到咗[[2000年]]，多倫多嘅人口已經係加拿大第二大城市嘅兩倍。呢個好大程度上係由於{{link-zh|魁北克省嘅分離運動|魁北克主权运动}}，導致好多講英文嘅魁北克人移居去多倫多。另一個原因係大部分新移民都選擇多倫多作為最初嘅落腳地。 == 合併前 == [[1998年]]以前，多倫多實行嘅係兩級行政區劃，第一級係多倫多都市區（Municipality of Metropolitan Toronto，或者譯大多倫多市，當地人叫慣大多市），相當於安大略省嘅區（Regional Municipality）或者縣（County），係省以下嘅一級區劃。都市區下分為五個市(City）同埋一個市區（Borough）： # 多倫多市（City of Toronto） # 東約克市區（Borough of East York） # 伊桃碧谷市（City of Etobicoke） # 士嘉堡市（City of Scarborough） # 北約克市（City of North York） # 約克市（City of York） 1998年1月1日，六個行政區合併為新嘅多倫多市，多倫多都市區相應取消，從此以後多倫多市成為安大略省嘅一個市。 == 多倫多郊區 == 以905為首嘅電話號碼係多倫多市範圍以外嘅郊區，包括以下各區: * 皮爾區（Peel Regional Municipality） ** 密西沙加市（City of Mississauga） ** 賓頓市（City of Brampton） ** 卡里冬鎮（Town of Caledon） * 荷頓區（Halton Regional Municipality） ** 奧克維爾鎮（Town of Oakville） ** 米爾頓鎮（Town of Milton） ** 布靈頓市（City of Burlington） ** 荷頓山鎮（Town of Halton Hills） * 約克區（York Regional Municipality） ** 列治文山市（City of Richmond Hill） ** 萬錦市（City of Markham） ** 旺市（City of Vaughan） ** 奧羅拉鎮（Town of Aurora） ** 新街市鎮（Town of Newmarket） * 杜林區（Durham Regional Municipality） ** 皮克靈市（City of Pickering） ** 阿積士鎮（Town of Ajax） ** 懷特比鎮（Town of Whitby） ** 奧沙華市（City of Oshawa） == 歷史 == == 地理 == == 經濟 == 多倫多係加拿大嘅金融中心。多倫多證券交易所（Toronto Stock Exchange - TSX）係加拿大而家最大嘅證券交易所。 == 人口資料 == 多倫多係世界上最多元文化嘅城市之一。2004年，聯合國發展計劃（UNDP）將多倫多排喺最高比率外地出生人口嘅城市名單之中嘅第二位，僅次於[[美國]]嘅[[邁阿密]]。佢嘅排名都比其他好似[[洛杉磯]]、[[溫哥華]]、[[紐約市|紐約]]同[[新加坡]]等多元文化城市或者國家要高。其中主要外來人口來源地包括[[中國]]、[[印度]]、[[韓國]]等等。 多倫多充滿著多元化嘅特色。2001年加拿大人口普查顯示42.8%嘅多倫多人口係有色人種。2005年3月，加拿大統計局展望喺2012年，有色人種將會係多倫多同埋溫哥華嘅主要人口。 大多數嘅多倫多人都話佢哋嘅種族係源自[[英國]]或者[[愛爾蘭]]。 == 文化 == 多倫多市係[[多文化]]嘅聚集中心。 每年9月舉行嘅[[多倫多國際電影節]]係北美其中一個重要[[電影]]盛會。 == 交通 == * 飛機場：[[多倫多皮爾遜國際機場]]（ICAO：CYYZ，IATA：YYZ）、[[多倫多中央島機場]]（ICAO：CYTZ，IATA：YTZ）。 * 高速公路：400公路、QEW、Allen Road、401公路，403公路、404公路、407公路、427公路、DVP（當河谷公路）、Gardiner（嘉甸拿公路）。 === 市內公共運輸 === * 巴士：主要由多倫多公車局（[[TTC]]）營運，另外有非常少量由 Metrolinx 營運嘅 GO Bus 路線 * 地鐵：[[多倫多地鐵]]由多倫多公車局營運：分支線一（Line 1，央街線）、支線二（Line 2，Bloor 線）、支線三（Line 3，士嘉堡線；因為軌距唔同，啲列車特別短，同埋全線喺地面，好多人以為佢係輕鐵）、支線四（Line 4，雪柏線） * 輕軌鐵路：喺多倫多一般稱為街車，由多倫多公車局營運 * 小輪：連接中央島 === 大多倫多地區區內嘅短途公共運輸 === * 地鐵：多倫多地鐵嘅支線一（西面嗰半嘅 University Line）最北面有幾個站喺約克區嘅旺市 * 短途鐵路：GO Train（由 Metrolinx 營運） 、UP Express（機場快線，由 Metrolinx 營運） * 短途巴士：GO Bus（由 Metrolinx 營運）、其他隔籬市公車局營運或者管理嘅巴士（例如 YRT 嘅 YRT 巴士同 Viva 快線） == 旅遊 == [[File:Toronto-Canada-skyline-day.jpg|thumb|300px|多倫多市中心]] * [[多倫多島]]：568英畝嘅公園，由湖邊搭渡輪就去到 * [[安省遊樂宮]]（Ontario Place） * [[加拿大國家塔]]（CN Tower）：混凝土電視發射塔，同時作觀光用途。塔高553米，係世界上最高嘅自立式建築結構 * [[羅渣士中心]]（{{lang|en|Rogers Centre}}，以前叫天虹體育館⸺Skydome）：世界上第一個擁有可開啟屋頂嘅[[體育場]] * [[國家展覽場]]（Exhibition Place） * [[彌敦·菲臘廣場]]（Nathan Phillips Square） * [[登打士廣場]]（Dundas Square） * [[皇家安大略博物館]]（ROM） * [[安大略美術館]]（AGO） * [[多倫多動物園]]（Toronto Zoo） * [[卡薩羅馬城堡]]（Casa Loma） * 多倫多遠郊各地 ** [[尼亞加拉瀑布]]（Niagara Falls） ** [[濱湖尼亞加拉]]（Niagara-on-the-Lake）：[[肖伯納]]劇院所在地 ** [[聖雅各布]]（St. Jacobs） ** [[哈密爾頓]]（Hamilton，加譯：咸美頓）植物園所在地 ** [[埃文河畔斯特拉特福]]（Stratford on Avon）：[[莎士比亞劇院]]所在地 ** [[千島群島]]（Thousand Islands） ** [[科靈武德]]（Collingwood） ** [[阿岡昆省立公園]]（Algonquin Provincial Park） ** [[馬斯科卡]]（Muskoka）：[[白求恩]]紀念館所在地 == 教育 == * 大多倫多市內嘅大學： ** [[多倫多大學]]（University of Toronto，包括聖佐治、密西沙加、士嘉堡校區） ** [[約克大學]]（York University） ** [[懷雅遜大學]]（Toronto Metropolitan University，喺2022年之前叫 Ryerson University） ** [[安省美術設計大學]]（OCAD University） ** [[天道神學院]]（Tyndale University） * 大多倫多市內嘅學院： ** [[喬治布朗 - 多倫多城市學院]] (George Brown The City College of Toronto) ** [[塞內嘉科技學院]]（Seneca College of Applied Arts and Technology） ** [[百年理工學院]]（Centennial College of Applied Arts and Technology） ** [[漢博學院]]（Humber College） == 報館 == * 《[[多倫多星報]]》（''The Toronto Star''）：加拿大發行量最大嘅報紙。 * 《[[環球郵報]]》（''The Globe and Mail''） * 《[[多倫多太陽報]]》（''Toronto Sun''） * 《[[星島日報]]》(''Sing Tao'') * 《[[明報]]》(''Ming Pao'') == 體育 == 多倫多擁有知名嘅[[多倫多藍鳥]][[棒球]]隊（Toronto Blue Jays），曾經兩次奪得[[美國職棒大聯盟]][[世界系列賽]]冠軍。可開合上蓋嘅[[羅渣士中心]]球場（Rogers Centre）係藍鳥隊同加拿大式足球聯盟（Canadian Football League）多倫多淘金人隊（Toronto Argonauts）嘅主場。 多倫多亦擁有[[NBA]][[多倫多速龍]]隊（Toronto Raptors），北美冰球聯賽（NHL）6大創會球會之一嘅多倫多楓葉隊（Toronto Maple Leafs）。1999年落成嘅加航中心（Air Canada Center）係速龍隊同楓葉隊嘅主場所在地。 == 名人 == == 出面網頁 == {{同享類|Toronto}} * [http://www.city.toronto.on.ca/ 官方網站] * [http://www.utoronto.ca/ 多倫多大學] * [http://www.ryerson.ca/ 懷雅遜大學] * [http://www.yorku.ca/ 約克大學] * [http://www.hanifworld.com/Toronto-View.htm 從多倫多景點圖片] * Google Maps上的[http://maps.google.ca/maps?f=q&hl=en&q=Toronto,+ON&ie=UTF8&z=12&om=1 多倫多地圖] - [http://www.worldmapfinder.com/Cn/ 世界地圖 搜尋網站] * [http://www.mingpaotor.com/ 明報加東版（多倫多）] * [http://www.416bbs.com/ 多倫多論壇] ==攷== {{reflist}} [[Category:多倫多| ]] 8pbo4fgv9nx01fjghagpg5n8x13p5lw 1865001 1865000 2022-08-18T15:08:50Z Al12si 87401 /* 多倫多郊區 */ 「效區」好怪，多倫多人會睇唔明，要至少提GTA等我哋知道呢節講乜 wikitext text/x-wiki {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=title}}{{Infobox settlement | name = 多倫多 | native_name = Toronto | official_name = 多倫多市<br>{{lang|en|City of Toronto}} | settlement_type = 市 | image_skyline = Toronto Skyline Summer 2020.jpg | image_caption = 多倫多（2020年） | image_flag = Toronto Flag.svg | flag_size = 125px | image_seal = Coat of arms of Toronto.svg | seal_type = 紋章 | seal_size = 95px | coordinates = {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=inline}} | pushpin_map = Canada Ontario | pushpin_relief = 1 | pushpin_mapsize = 290px | pushpin_label = 多倫多 | pushpin_label_position = left | pushpin_map_caption = 多倫多喺安大略省嘅位置 | subdivision_type = 國 | subdivision_name = [[加拿大]] | subdivision_type1 = 省 | subdivision_name1 = [[安大略省]] | leader_title = 市長 | leader_name = [[John Tory]] | area_total_km2 = 630.20 | elevation_m = 76.5 | population_as_of = [[2016年加拿大人口普查|2016年人口普查]] | population_density_km2 = 4334.4 | population_total = 2731571 | timezone = [[北美東部時區|EST]] | utc_offset = −5 | timezone_DST = EDT | utc_offset_DST = −4 }} '''多倫多'''（{{lang-en|'''Toronto'''}}），又名'''圖麟都'''、'''度郎度'''<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%AC%A1%E9%81%8E%E7%9D%87%E6%99%92-300-%E8%88%8A%E5%A0%B1%E7%B4%99%E5%BB%A3%E5%91%8A-064919564.html|title=一次過睇晒！300＋舊報紙廣告|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2020-07-22}}</ref>，係[[加拿大]]最大嘅城市、[[北美]]第五大城市。多倫多係加拿大[[安大略省]]嘅省會。多倫多市嘅人口有成248萬（[[2003年]]加拿大普查估計值），大多倫多地區人口560萬（2003年）。大約1/3嘅加拿大人住喺距離多倫多兩個鐘車程嘅郊區。加拿大差唔多有1/6嘅就業機會喺該市。 喺[[1970年代]]，多倫多仍然係排係[[滿地可]]之後嘅加拿大第二大城市。但後嚟由於快速嘅增長同市區嘅合併，到咗[[2000年]]，多倫多嘅人口已經係加拿大第二大城市嘅兩倍。呢個好大程度上係由於{{link-zh|魁北克省嘅分離運動|魁北克主权运动}}，導致好多講英文嘅魁北克人移居去多倫多。另一個原因係大部分新移民都選擇多倫多作為最初嘅落腳地。 == 合併前 == [[1998年]]以前，多倫多實行嘅係兩級行政區劃，第一級係多倫多都市區（Municipality of Metropolitan Toronto，或者譯大多倫多市，當地人叫慣大多市），相當於安大略省嘅區（Regional Municipality）或者縣（County），係省以下嘅一級區劃。都市區下分為五個市(City）同埋一個市區（Borough）： # 多倫多市（City of Toronto） # 東約克市區（Borough of East York） # 伊桃碧谷市（City of Etobicoke） # 士嘉堡市（City of Scarborough） # 北約克市（City of North York） # 約克市（City of York） 1998年1月1日，六個行政區合併為新嘅多倫多市，多倫多都市區相應取消，從此以後多倫多市成為安大略省嘅一個市。 == 多倫多郊區 == 以905為首嘅電話號碼係多倫多市範圍以外嘅郊區，以下四區叫做大多倫多地區（Greater Toronto Area，簡稱 GTA；多市合併之後「大多市」通常都係指 GTA）: * 皮爾區（Peel Regional Municipality） ** 密西沙加市（City of Mississauga） ** 賓頓市（City of Brampton） ** 卡里冬鎮（Town of Caledon） * 荷頓區（Halton Regional Municipality） ** 奧克維爾鎮（Town of Oakville） ** 米爾頓鎮（Town of Milton） ** 布靈頓市（City of Burlington） ** 荷頓山鎮（Town of Halton Hills） * 約克區（York Regional Municipality） ** 列治文山市（City of Richmond Hill） ** 萬錦市（City of Markham） ** 旺市（City of Vaughan） ** 奧羅拉鎮（Town of Aurora） ** 新街市鎮（Town of Newmarket） * 杜林區（Durham Regional Municipality） ** 皮克靈市（City of Pickering） ** 阿積士鎮（Town of Ajax） ** 懷特比鎮（Town of Whitby） ** 奧沙華市（City of Oshawa） == 歷史 == == 地理 == == 經濟 == 多倫多係加拿大嘅金融中心。多倫多證券交易所（Toronto Stock Exchange - TSX）係加拿大而家最大嘅證券交易所。 == 人口資料 == 多倫多係世界上最多元文化嘅城市之一。2004年，聯合國發展計劃（UNDP）將多倫多排喺最高比率外地出生人口嘅城市名單之中嘅第二位，僅次於[[美國]]嘅[[邁阿密]]。佢嘅排名都比其他好似[[洛杉磯]]、[[溫哥華]]、[[紐約市|紐約]]同[[新加坡]]等多元文化城市或者國家要高。其中主要外來人口來源地包括[[中國]]、[[印度]]、[[韓國]]等等。 多倫多充滿著多元化嘅特色。2001年加拿大人口普查顯示42.8%嘅多倫多人口係有色人種。2005年3月，加拿大統計局展望喺2012年，有色人種將會係多倫多同埋溫哥華嘅主要人口。 大多數嘅多倫多人都話佢哋嘅種族係源自[[英國]]或者[[愛爾蘭]]。 == 文化 == 多倫多市係[[多文化]]嘅聚集中心。 每年9月舉行嘅[[多倫多國際電影節]]係北美其中一個重要[[電影]]盛會。 == 交通 == * 飛機場：[[多倫多皮爾遜國際機場]]（ICAO：CYYZ，IATA：YYZ）、[[多倫多中央島機場]]（ICAO：CYTZ，IATA：YTZ）。 * 高速公路：400公路、QEW、Allen Road、401公路，403公路、404公路、407公路、427公路、DVP（當河谷公路）、Gardiner（嘉甸拿公路）。 === 市內公共運輸 === * 巴士：主要由多倫多公車局（[[TTC]]）營運，另外有非常少量由 Metrolinx 營運嘅 GO Bus 路線 * 地鐵：[[多倫多地鐵]]由多倫多公車局營運：分支線一（Line 1，央街線）、支線二（Line 2，Bloor 線）、支線三（Line 3，士嘉堡線；因為軌距唔同，啲列車特別短，同埋全線喺地面，好多人以為佢係輕鐵）、支線四（Line 4，雪柏線） * 輕軌鐵路：喺多倫多一般稱為街車，由多倫多公車局營運 * 小輪：連接中央島 === 大多倫多地區區內嘅短途公共運輸 === * 地鐵：多倫多地鐵嘅支線一（西面嗰半嘅 University Line）最北面有幾個站喺約克區嘅旺市 * 短途鐵路：GO Train（由 Metrolinx 營運） 、UP Express（機場快線，由 Metrolinx 營運） * 短途巴士：GO Bus（由 Metrolinx 營運）、其他隔籬市公車局營運或者管理嘅巴士（例如 YRT 嘅 YRT 巴士同 Viva 快線） == 旅遊 == [[File:Toronto-Canada-skyline-day.jpg|thumb|300px|多倫多市中心]] * [[多倫多島]]：568英畝嘅公園，由湖邊搭渡輪就去到 * [[安省遊樂宮]]（Ontario Place） * [[加拿大國家塔]]（CN Tower）：混凝土電視發射塔，同時作觀光用途。塔高553米，係世界上最高嘅自立式建築結構 * [[羅渣士中心]]（{{lang|en|Rogers Centre}}，以前叫天虹體育館⸺Skydome）：世界上第一個擁有可開啟屋頂嘅[[體育場]] * [[國家展覽場]]（Exhibition Place） * [[彌敦·菲臘廣場]]（Nathan Phillips Square） * [[登打士廣場]]（Dundas Square） * [[皇家安大略博物館]]（ROM） * [[安大略美術館]]（AGO） * [[多倫多動物園]]（Toronto Zoo） * [[卡薩羅馬城堡]]（Casa Loma） * 多倫多遠郊各地 ** [[尼亞加拉瀑布]]（Niagara Falls） ** [[濱湖尼亞加拉]]（Niagara-on-the-Lake）：[[肖伯納]]劇院所在地 ** [[聖雅各布]]（St. Jacobs） ** [[哈密爾頓]]（Hamilton，加譯：咸美頓）植物園所在地 ** [[埃文河畔斯特拉特福]]（Stratford on Avon）：[[莎士比亞劇院]]所在地 ** [[千島群島]]（Thousand Islands） ** [[科靈武德]]（Collingwood） ** [[阿岡昆省立公園]]（Algonquin Provincial Park） ** [[馬斯科卡]]（Muskoka）：[[白求恩]]紀念館所在地 == 教育 == * 大多倫多市內嘅大學： ** [[多倫多大學]]（University of Toronto，包括聖佐治、密西沙加、士嘉堡校區） ** [[約克大學]]（York University） ** [[懷雅遜大學]]（Toronto Metropolitan University，喺2022年之前叫 Ryerson University） ** [[安省美術設計大學]]（OCAD University） ** [[天道神學院]]（Tyndale University） * 大多倫多市內嘅學院： ** [[喬治布朗 - 多倫多城市學院]] (George Brown The City College of Toronto) ** [[塞內嘉科技學院]]（Seneca College of Applied Arts and Technology） ** [[百年理工學院]]（Centennial College of Applied Arts and Technology） ** [[漢博學院]]（Humber College） == 報館 == * 《[[多倫多星報]]》（''The Toronto Star''）：加拿大發行量最大嘅報紙。 * 《[[環球郵報]]》（''The Globe and Mail''） * 《[[多倫多太陽報]]》（''Toronto Sun''） * 《[[星島日報]]》(''Sing Tao'') * 《[[明報]]》(''Ming Pao'') == 體育 == 多倫多擁有知名嘅[[多倫多藍鳥]][[棒球]]隊（Toronto Blue Jays），曾經兩次奪得[[美國職棒大聯盟]][[世界系列賽]]冠軍。可開合上蓋嘅[[羅渣士中心]]球場（Rogers Centre）係藍鳥隊同加拿大式足球聯盟（Canadian Football League）多倫多淘金人隊（Toronto Argonauts）嘅主場。 多倫多亦擁有[[NBA]][[多倫多速龍]]隊（Toronto Raptors），北美冰球聯賽（NHL）6大創會球會之一嘅多倫多楓葉隊（Toronto Maple Leafs）。1999年落成嘅加航中心（Air Canada Center）係速龍隊同楓葉隊嘅主場所在地。 == 名人 == == 出面網頁 == {{同享類|Toronto}} * [http://www.city.toronto.on.ca/ 官方網站] * [http://www.utoronto.ca/ 多倫多大學] * [http://www.ryerson.ca/ 懷雅遜大學] * [http://www.yorku.ca/ 約克大學] * [http://www.hanifworld.com/Toronto-View.htm 從多倫多景點圖片] * Google Maps上的[http://maps.google.ca/maps?f=q&hl=en&q=Toronto,+ON&ie=UTF8&z=12&om=1 多倫多地圖] - [http://www.worldmapfinder.com/Cn/ 世界地圖 搜尋網站] * [http://www.mingpaotor.com/ 明報加東版（多倫多）] * [http://www.416bbs.com/ 多倫多論壇] ==攷== {{reflist}} [[Category:多倫多| ]] esxwjo2qij284f7mopmzc6tkgoxqoi9 1865002 1865001 2022-08-18T15:11:01Z Al12si 87401 /* 多倫多郊區 */ 我哋係叫六市合併 wikitext text/x-wiki {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=title}}{{Infobox settlement | name = 多倫多 | native_name = Toronto | official_name = 多倫多市<br>{{lang|en|City of Toronto}} | settlement_type = 市 | image_skyline = Toronto Skyline Summer 2020.jpg | image_caption = 多倫多（2020年） | image_flag = Toronto Flag.svg | flag_size = 125px | image_seal = Coat of arms of Toronto.svg | seal_type = 紋章 | seal_size = 95px | coordinates = {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=inline}} | pushpin_map = Canada Ontario | pushpin_relief = 1 | pushpin_mapsize = 290px | pushpin_label = 多倫多 | pushpin_label_position = left | pushpin_map_caption = 多倫多喺安大略省嘅位置 | subdivision_type = 國 | subdivision_name = [[加拿大]] | subdivision_type1 = 省 | subdivision_name1 = [[安大略省]] | leader_title = 市長 | leader_name = [[John Tory]] | area_total_km2 = 630.20 | elevation_m = 76.5 | population_as_of = [[2016年加拿大人口普查|2016年人口普查]] | population_density_km2 = 4334.4 | population_total = 2731571 | timezone = [[北美東部時區|EST]] | utc_offset = −5 | timezone_DST = EDT | utc_offset_DST = −4 }} '''多倫多'''（{{lang-en|'''Toronto'''}}），又名'''圖麟都'''、'''度郎度'''<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%AC%A1%E9%81%8E%E7%9D%87%E6%99%92-300-%E8%88%8A%E5%A0%B1%E7%B4%99%E5%BB%A3%E5%91%8A-064919564.html|title=一次過睇晒！300＋舊報紙廣告|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2020-07-22}}</ref>，係[[加拿大]]最大嘅城市、[[北美]]第五大城市。多倫多係加拿大[[安大略省]]嘅省會。多倫多市嘅人口有成248萬（[[2003年]]加拿大普查估計值），大多倫多地區人口560萬（2003年）。大約1/3嘅加拿大人住喺距離多倫多兩個鐘車程嘅郊區。加拿大差唔多有1/6嘅就業機會喺該市。 喺[[1970年代]]，多倫多仍然係排係[[滿地可]]之後嘅加拿大第二大城市。但後嚟由於快速嘅增長同市區嘅合併，到咗[[2000年]]，多倫多嘅人口已經係加拿大第二大城市嘅兩倍。呢個好大程度上係由於{{link-zh|魁北克省嘅分離運動|魁北克主权运动}}，導致好多講英文嘅魁北克人移居去多倫多。另一個原因係大部分新移民都選擇多倫多作為最初嘅落腳地。 == 合併前 == [[1998年]]以前，多倫多實行嘅係兩級行政區劃，第一級係多倫多都市區（Municipality of Metropolitan Toronto，或者譯大多倫多市，當地人叫慣大多市），相當於安大略省嘅區（Regional Municipality）或者縣（County），係省以下嘅一級區劃。都市區下分為五個市(City）同埋一個市區（Borough）： # 多倫多市（City of Toronto） # 東約克市區（Borough of East York） # 伊桃碧谷市（City of Etobicoke） # 士嘉堡市（City of Scarborough） # 北約克市（City of North York） # 約克市（City of York） 1998年1月1日，六個行政區合併為新嘅多倫多市，多倫多都市區相應取消，從此以後多倫多市成為安大略省嘅一個市。 == 多倫多郊區 == 以905為首嘅電話號碼係多倫多市範圍以外嘅郊區，以下四區叫做大多倫多地區（Greater Toronto Area，簡稱 GTA；六市合併之後「大多市」通常都係指 GTA）: * 皮爾區（Peel Regional Municipality） ** 密西沙加市（City of Mississauga） ** 賓頓市（City of Brampton） ** 卡里冬鎮（Town of Caledon） * 荷頓區（Halton Regional Municipality） ** 奧克維爾鎮（Town of Oakville） ** 米爾頓鎮（Town of Milton） ** 布靈頓市（City of Burlington） ** 荷頓山鎮（Town of Halton Hills） * 約克區（York Regional Municipality） ** 列治文山市（City of Richmond Hill） ** 萬錦市（City of Markham） ** 旺市（City of Vaughan） ** 奧羅拉鎮（Town of Aurora） ** 新街市鎮（Town of Newmarket） * 杜林區（Durham Regional Municipality） ** 皮克靈市（City of Pickering） ** 阿積士鎮（Town of Ajax） ** 懷特比鎮（Town of Whitby） ** 奧沙華市（City of Oshawa） == 歷史 == == 地理 == == 經濟 == 多倫多係加拿大嘅金融中心。多倫多證券交易所（Toronto Stock Exchange - TSX）係加拿大而家最大嘅證券交易所。 == 人口資料 == 多倫多係世界上最多元文化嘅城市之一。2004年，聯合國發展計劃（UNDP）將多倫多排喺最高比率外地出生人口嘅城市名單之中嘅第二位，僅次於[[美國]]嘅[[邁阿密]]。佢嘅排名都比其他好似[[洛杉磯]]、[[溫哥華]]、[[紐約市|紐約]]同[[新加坡]]等多元文化城市或者國家要高。其中主要外來人口來源地包括[[中國]]、[[印度]]、[[韓國]]等等。 多倫多充滿著多元化嘅特色。2001年加拿大人口普查顯示42.8%嘅多倫多人口係有色人種。2005年3月，加拿大統計局展望喺2012年，有色人種將會係多倫多同埋溫哥華嘅主要人口。 大多數嘅多倫多人都話佢哋嘅種族係源自[[英國]]或者[[愛爾蘭]]。 == 文化 == 多倫多市係[[多文化]]嘅聚集中心。 每年9月舉行嘅[[多倫多國際電影節]]係北美其中一個重要[[電影]]盛會。 == 交通 == * 飛機場：[[多倫多皮爾遜國際機場]]（ICAO：CYYZ，IATA：YYZ）、[[多倫多中央島機場]]（ICAO：CYTZ，IATA：YTZ）。 * 高速公路：400公路、QEW、Allen Road、401公路，403公路、404公路、407公路、427公路、DVP（當河谷公路）、Gardiner（嘉甸拿公路）。 === 市內公共運輸 === * 巴士：主要由多倫多公車局（[[TTC]]）營運，另外有非常少量由 Metrolinx 營運嘅 GO Bus 路線 * 地鐵：[[多倫多地鐵]]由多倫多公車局營運：分支線一（Line 1，央街線）、支線二（Line 2，Bloor 線）、支線三（Line 3，士嘉堡線；因為軌距唔同，啲列車特別短，同埋全線喺地面，好多人以為佢係輕鐵）、支線四（Line 4，雪柏線） * 輕軌鐵路：喺多倫多一般稱為街車，由多倫多公車局營運 * 小輪：連接中央島 === 大多倫多地區區內嘅短途公共運輸 === * 地鐵：多倫多地鐵嘅支線一（西面嗰半嘅 University Line）最北面有幾個站喺約克區嘅旺市 * 短途鐵路：GO Train（由 Metrolinx 營運） 、UP Express（機場快線，由 Metrolinx 營運） * 短途巴士：GO Bus（由 Metrolinx 營運）、其他隔籬市公車局營運或者管理嘅巴士（例如 YRT 嘅 YRT 巴士同 Viva 快線） == 旅遊 == [[File:Toronto-Canada-skyline-day.jpg|thumb|300px|多倫多市中心]] * [[多倫多島]]：568英畝嘅公園，由湖邊搭渡輪就去到 * [[安省遊樂宮]]（Ontario Place） * [[加拿大國家塔]]（CN Tower）：混凝土電視發射塔，同時作觀光用途。塔高553米，係世界上最高嘅自立式建築結構 * [[羅渣士中心]]（{{lang|en|Rogers Centre}}，以前叫天虹體育館⸺Skydome）：世界上第一個擁有可開啟屋頂嘅[[體育場]] * [[國家展覽場]]（Exhibition Place） * [[彌敦·菲臘廣場]]（Nathan Phillips Square） * [[登打士廣場]]（Dundas Square） * [[皇家安大略博物館]]（ROM） * [[安大略美術館]]（AGO） * [[多倫多動物園]]（Toronto Zoo） * [[卡薩羅馬城堡]]（Casa Loma） * 多倫多遠郊各地 ** [[尼亞加拉瀑布]]（Niagara Falls） ** [[濱湖尼亞加拉]]（Niagara-on-the-Lake）：[[肖伯納]]劇院所在地 ** [[聖雅各布]]（St. Jacobs） ** [[哈密爾頓]]（Hamilton，加譯：咸美頓）植物園所在地 ** [[埃文河畔斯特拉特福]]（Stratford on Avon）：[[莎士比亞劇院]]所在地 ** [[千島群島]]（Thousand Islands） ** [[科靈武德]]（Collingwood） ** [[阿岡昆省立公園]]（Algonquin Provincial Park） ** [[馬斯科卡]]（Muskoka）：[[白求恩]]紀念館所在地 == 教育 == * 大多倫多市內嘅大學： ** [[多倫多大學]]（University of Toronto，包括聖佐治、密西沙加、士嘉堡校區） ** [[約克大學]]（York University） ** [[懷雅遜大學]]（Toronto Metropolitan University，喺2022年之前叫 Ryerson University） ** [[安省美術設計大學]]（OCAD University） ** [[天道神學院]]（Tyndale University） * 大多倫多市內嘅學院： ** [[喬治布朗 - 多倫多城市學院]] (George Brown The City College of Toronto) ** [[塞內嘉科技學院]]（Seneca College of Applied Arts and Technology） ** [[百年理工學院]]（Centennial College of Applied Arts and Technology） ** [[漢博學院]]（Humber College） == 報館 == * 《[[多倫多星報]]》（''The Toronto Star''）：加拿大發行量最大嘅報紙。 * 《[[環球郵報]]》（''The Globe and Mail''） * 《[[多倫多太陽報]]》（''Toronto Sun''） * 《[[星島日報]]》(''Sing Tao'') * 《[[明報]]》(''Ming Pao'') == 體育 == 多倫多擁有知名嘅[[多倫多藍鳥]][[棒球]]隊（Toronto Blue Jays），曾經兩次奪得[[美國職棒大聯盟]][[世界系列賽]]冠軍。可開合上蓋嘅[[羅渣士中心]]球場（Rogers Centre）係藍鳥隊同加拿大式足球聯盟（Canadian Football League）多倫多淘金人隊（Toronto Argonauts）嘅主場。 多倫多亦擁有[[NBA]][[多倫多速龍]]隊（Toronto Raptors），北美冰球聯賽（NHL）6大創會球會之一嘅多倫多楓葉隊（Toronto Maple Leafs）。1999年落成嘅加航中心（Air Canada Center）係速龍隊同楓葉隊嘅主場所在地。 == 名人 == == 出面網頁 == {{同享類|Toronto}} * [http://www.city.toronto.on.ca/ 官方網站] * [http://www.utoronto.ca/ 多倫多大學] * [http://www.ryerson.ca/ 懷雅遜大學] * [http://www.yorku.ca/ 約克大學] * [http://www.hanifworld.com/Toronto-View.htm 從多倫多景點圖片] * Google Maps上的[http://maps.google.ca/maps?f=q&hl=en&q=Toronto,+ON&ie=UTF8&z=12&om=1 多倫多地圖] - [http://www.worldmapfinder.com/Cn/ 世界地圖 搜尋網站] * [http://www.mingpaotor.com/ 明報加東版（多倫多）] * [http://www.416bbs.com/ 多倫多論壇] ==攷== {{reflist}} [[Category:多倫多| ]] do47vvdhpmgh96xg4ame7wvpf2fo9ub 1865112 1865002 2022-08-19T02:57:32Z Al12si 87401 執自己之前改得唔好嘅部分；繼續執有關學校嘅部分 wikitext text/x-wiki {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=title}}{{Infobox settlement | name = 多倫多 | native_name = Toronto | official_name = 多倫多市<br>{{lang|en|City of Toronto}} | settlement_type = 市 | image_skyline = Toronto Skyline Summer 2020.jpg | image_caption = 多倫多（2020年） | image_flag = Toronto Flag.svg | flag_size = 125px | image_seal = Coat of arms of Toronto.svg | seal_type = 紋章 | seal_size = 95px | coordinates = {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=inline}} | pushpin_map = Canada Ontario | pushpin_relief = 1 | pushpin_mapsize = 290px | pushpin_label = 多倫多 | pushpin_label_position = left | pushpin_map_caption = 多倫多喺安大略省嘅位置 | subdivision_type = 國 | subdivision_name = [[加拿大]] | subdivision_type1 = 省 | subdivision_name1 = [[安大略省]] | leader_title = 市長 | leader_name = [[John Tory]] | area_total_km2 = 630.20 | elevation_m = 76.5 | population_as_of = [[2016年加拿大人口普查|2016年人口普查]] | population_density_km2 = 4334.4 | population_total = 2731571 | timezone = [[北美東部時區|EST]] | utc_offset = −5 | timezone_DST = EDT | utc_offset_DST = −4 }} '''多倫多'''（{{lang-en|'''Toronto'''}}），又名'''圖麟都'''、'''度郎度'''<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%AC%A1%E9%81%8E%E7%9D%87%E6%99%92-300-%E8%88%8A%E5%A0%B1%E7%B4%99%E5%BB%A3%E5%91%8A-064919564.html|title=一次過睇晒！300＋舊報紙廣告|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2020-07-22}}</ref>，係[[加拿大]]最大嘅城市、[[北美]]第五大城市。多倫多係加拿大[[安大略省]]嘅省會。多倫多市嘅人口有成248萬（[[2003年]]加拿大普查估計值），大多倫多地區人口560萬（2003年）。大約1/3嘅加拿大人住喺距離多倫多兩個鐘車程嘅郊區。加拿大差唔多有1/6嘅就業機會喺該市。 喺[[1970年代]]，多倫多仍然係排係[[滿地可]]之後嘅加拿大第二大城市。但後嚟由於快速嘅增長同市區嘅合併，到咗[[2000年]]，多倫多嘅人口已經係加拿大第二大城市嘅兩倍。呢個好大程度上係由於{{link-zh|魁北克省嘅分離運動|魁北克主权运动}}，導致好多講英文嘅魁北克人移居去多倫多。另一個原因係大部分新移民都選擇多倫多作為最初嘅落腳地。 == 合併前 == [[1998年]]以前，多倫多實行嘅係兩級行政區劃，第一級係多倫多都市區（Municipality of Metropolitan Toronto，或者譯大多倫多市，當地人叫慣大多市），相當於安大略省嘅區（Regional Municipality）或者縣（County），係省以下嘅一級區劃。都市區下分為五個市(City）同埋一個市區（Borough）： # 多倫多市（City of Toronto） # 東約克市區（Borough of East York） # 伊桃碧谷市（City of Etobicoke） # 士嘉堡市（City of Scarborough） # 北約克市（City of North York） # 約克市（City of York） 1998年1月1日，六個行政區合併為新嘅多倫多市，多倫多都市區相應取消，從此以後多倫多市成為安大略省嘅一個市。 == 多倫多郊區 == 以905為首嘅電話號碼係多倫多市範圍以外嘅郊區，以下四區叫做大多倫多地區（Greater Toronto Area，簡稱 GTA；六市合併之後「大多市」通常都係指 GTA）: * 皮爾區（Peel Regional Municipality） ** 密西沙加市（City of Mississauga） ** 賓頓市（City of Brampton） ** 卡里冬鎮（Town of Caledon） * 荷頓區（Halton Regional Municipality） ** 奧克維爾鎮（Town of Oakville） ** 米爾頓鎮（Town of Milton） ** 布靈頓市（City of Burlington） ** 荷頓山鎮（Town of Halton Hills） * 約克區（York Regional Municipality） ** 列治文山市（City of Richmond Hill） ** 萬錦市（City of Markham） ** 旺市（City of Vaughan） ** 奧羅拉鎮（Town of Aurora） ** 新街市鎮（Town of Newmarket） * 杜林區（Durham Regional Municipality） ** 皮克靈市（City of Pickering） ** 阿積士鎮（Town of Ajax） ** 懷特比鎮（Town of Whitby） ** 奧沙華市（City of Oshawa） == 歷史 == == 地理 == == 經濟 == 多倫多係加拿大嘅金融中心。多倫多證券交易所（Toronto Stock Exchange - TSX）係加拿大而家最大嘅證券交易所。 == 人口資料 == 多倫多係世界上最多元文化嘅城市之一。2004年，聯合國發展計劃（UNDP）將多倫多排喺最高比率外地出生人口嘅城市名單之中嘅第二位，僅次於[[美國]]嘅[[邁阿密]]。佢嘅排名都比其他好似[[洛杉磯]]、[[溫哥華]]、[[紐約市|紐約]]同[[新加坡]]等多元文化城市或者國家要高。其中主要外來人口來源地包括[[中國]]、[[印度]]、[[韓國]]等等。 多倫多充滿著多元化嘅特色。2001年加拿大人口普查顯示42.8%嘅多倫多人口係有色人種。2005年3月，加拿大統計局展望喺2012年，有色人種將會係多倫多同埋溫哥華嘅主要人口。 大多數嘅多倫多人都話佢哋嘅種族係源自[[英國]]或者[[愛爾蘭]]。 == 文化 == 多倫多市係[[多文化]]嘅聚集中心。 每年9月舉行嘅[[多倫多國際電影節]]係北美其中一個重要[[電影]]盛會。 == 交通 == === 民用機場 === * [[多倫多皮爾遜國際機場]]（ICAO：CYYZ，IATA：YYZ） * [[多倫多中央島機場]]（ICAO：CYTZ，IATA：YTZ） === 高速公路 === * 免費公路：400公路、QEW、Allen Road、401公路，403公路、404公路、427公路、DVP（Don Valley Parkway）、Gardiner Expressway * 付費公路：407公路 === 市內公共運輸 === * 巴士：主要由多倫多公車局（[[TTC]]）營運，另外有少量由 Metrolinx 營運嘅 GO Bus 路線 * 地鐵：[[多倫多地鐵]]由多倫多公車局營運，分四條支線：Line 1（一般人叫 Yonge 線）、Line 2（一般人叫 Bloor 線）、Line 3（士嘉堡線，經常誤稱為士嘉堡輕鐵）、Line 4（雪柏線） * 輕軌鐵路：喺多倫多一般稱為街車，由多倫多公車局營運 * 小輪：連接中央島 === 大多市嘅區內短途公共運輸 === * 地鐵：多倫多地鐵嘅 Line 1 嘅西面嗰半截最北面有幾個站喺約克區嘅旺市 * 短途鐵路：GO Train（由 Metrolinx 營運） 、UP Express（機場快線，由 Metrolinx 營運） * 短途巴士：GO Bus（由 Metrolinx 營運）、其他隔籬市公車局營運或者管理嘅巴士（例如 YRT 嘅 YRT 巴士同 Viva 快線） == 旅遊 == [[File:Toronto-Canada-skyline-day.jpg|thumb|300px|多倫多市中心]] * [[多倫多島]]：568英畝嘅公園，由湖邊搭渡輪就去到 * [[安省遊樂宮]]（Ontario Place） * [[加拿大國家塔]]（CN Tower）：混凝土電視發射塔，同時作觀光用途。塔高553米，係世界上最高嘅自立式建築結構 * [[羅渣士中心]]（{{lang|en|Rogers Centre}}，以前叫天虹體育館⸺Skydome）：世界上第一個擁有可開啟屋頂嘅[[體育場]] * [[國家展覽場]]（Exhibition Place） * [[彌敦·菲臘廣場]]（Nathan Phillips Square） * [[登打士廣場]]（Dundas Square） * [[皇家安大略博物館]]（ROM） * [[安大略美術館]]（AGO） * [[多倫多動物園]]（Toronto Zoo） * [[卡薩羅馬城堡]]（Casa Loma） * 多倫多遠郊各地 ** [[尼亞加拉瀑布]]（Niagara Falls） ** [[濱湖尼亞加拉]]（Niagara-on-the-Lake）：[[肖伯納]]劇院所在地 ** [[聖雅各布]]（St. Jacobs） ** [[哈密爾頓]]（Hamilton，加譯：咸美頓）植物園所在地 ** [[埃文河畔斯特拉特福]]（Stratford on Avon）：[[莎士比亞劇院]]所在地 ** [[千島群島]]（Thousand Islands） ** [[科靈武德]]（Collingwood） ** [[阿岡昆省立公園]]（Algonquin Provincial Park） ** [[馬斯科卡]]（Muskoka）：[[白求恩]]紀念館所在地 == 專上教育 == === 大學 === * [[多倫多大學]]（University of Toronto，包括聖佐治校區、密西沙加分校 UTM、士嘉堡分校 UTSC） * [[約克大學]]（York University） * [[懷雅遜大學]]（Toronto Metropolitan University，喺2022年之前叫 Ryerson University） * [[安省美術設計大學]]（OCAD University）（美術學校） * [[天道神學院]]（Tyndale University） * Université de l’Ontario français（法語教學） * University of Ontario Institute of Technology（奧沙華市） === 專上學院 === * [[喬治布朗學院]] (George Brown College) * [[塞內嘉科技學院]]（Seneca College of Applied Arts and Technology） * [[百年理工學院]]（Centennial College of Applied Arts and Technology） * [[漢博學院]]（Humber College） * Sheridan College（美術學校）（賓頓市、密西沙加市、奧沙華市） == 報館 == * 《[[多倫多星報]]》（''The Toronto Star''）：加拿大發行量最大嘅報紙。 * 《[[環球郵報]]》（''The Globe and Mail''） * 《[[多倫多太陽報]]》（''Toronto Sun''） * 《[[星島日報]]》(''Sing Tao'') * 《[[明報]]》(''Ming Pao'') == 體育 == 多倫多擁有知名嘅[[多倫多藍鳥]][[棒球]]隊（Toronto Blue Jays），曾經兩次奪得[[美國職棒大聯盟]][[世界系列賽]]冠軍。可開合上蓋嘅[[羅渣士中心]]球場（Rogers Centre）係藍鳥隊同加拿大式足球聯盟（Canadian Football League）多倫多淘金人隊（Toronto Argonauts）嘅主場。 多倫多亦擁有[[NBA]][[多倫多速龍]]隊（Toronto Raptors），北美冰球聯賽（NHL）6大創會球會之一嘅多倫多楓葉隊（Toronto Maple Leafs）。1999年落成嘅加航中心（Air Canada Center）係速龍隊同楓葉隊嘅主場所在地。 == 名人 == == 出面網頁 == {{同享類|Toronto}} * [http://www.city.toronto.on.ca/ 官方網站] * [http://www.utoronto.ca/ 多倫多大學] * [http://www.ryerson.ca/ 懷雅遜大學] * [http://www.yorku.ca/ 約克大學] * [http://www.hanifworld.com/Toronto-View.htm 從多倫多景點圖片] * Google Maps上的[http://maps.google.ca/maps?f=q&hl=en&q=Toronto,+ON&ie=UTF8&z=12&om=1 多倫多地圖] - [http://www.worldmapfinder.com/Cn/ 世界地圖 搜尋網站] * [http://www.mingpaotor.com/ 明報加東版（多倫多）] * [http://www.416bbs.com/ 多倫多論壇] ==攷== {{reflist}} [[Category:多倫多| ]] 5grtv2mcrnlnfrfssosrm5ah7e86a8l 1865118 1865112 2022-08-19T03:08:09Z Al12si 87401 /* 報館 */ 報館剔走 The，漏 National Post，加加新社 wikitext text/x-wiki {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=title}}{{Infobox settlement | name = 多倫多 | native_name = Toronto | official_name = 多倫多市<br>{{lang|en|City of Toronto}} | settlement_type = 市 | image_skyline = Toronto Skyline Summer 2020.jpg | image_caption = 多倫多（2020年） | image_flag = Toronto Flag.svg | flag_size = 125px | image_seal = Coat of arms of Toronto.svg | seal_type = 紋章 | seal_size = 95px | coordinates = {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=inline}} | pushpin_map = Canada Ontario | pushpin_relief = 1 | pushpin_mapsize = 290px | pushpin_label = 多倫多 | pushpin_label_position = left | pushpin_map_caption = 多倫多喺安大略省嘅位置 | subdivision_type = 國 | subdivision_name = [[加拿大]] | subdivision_type1 = 省 | subdivision_name1 = [[安大略省]] | leader_title = 市長 | leader_name = [[John Tory]] | area_total_km2 = 630.20 | elevation_m = 76.5 | population_as_of = [[2016年加拿大人口普查|2016年人口普查]] | population_density_km2 = 4334.4 | population_total = 2731571 | timezone = [[北美東部時區|EST]] | utc_offset = −5 | timezone_DST = EDT | utc_offset_DST = −4 }} '''多倫多'''（{{lang-en|'''Toronto'''}}），又名'''圖麟都'''、'''度郎度'''<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%AC%A1%E9%81%8E%E7%9D%87%E6%99%92-300-%E8%88%8A%E5%A0%B1%E7%B4%99%E5%BB%A3%E5%91%8A-064919564.html|title=一次過睇晒！300＋舊報紙廣告|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2020-07-22}}</ref>，係[[加拿大]]最大嘅城市、[[北美]]第五大城市。多倫多係加拿大[[安大略省]]嘅省會。多倫多市嘅人口有成248萬（[[2003年]]加拿大普查估計值），大多倫多地區人口560萬（2003年）。大約1/3嘅加拿大人住喺距離多倫多兩個鐘車程嘅郊區。加拿大差唔多有1/6嘅就業機會喺該市。 喺[[1970年代]]，多倫多仍然係排係[[滿地可]]之後嘅加拿大第二大城市。但後嚟由於快速嘅增長同市區嘅合併，到咗[[2000年]]，多倫多嘅人口已經係加拿大第二大城市嘅兩倍。呢個好大程度上係由於{{link-zh|魁北克省嘅分離運動|魁北克主权运动}}，導致好多講英文嘅魁北克人移居去多倫多。另一個原因係大部分新移民都選擇多倫多作為最初嘅落腳地。 == 合併前 == [[1998年]]以前，多倫多實行嘅係兩級行政區劃，第一級係多倫多都市區（Municipality of Metropolitan Toronto，或者譯大多倫多市，當地人叫慣大多市），相當於安大略省嘅區（Regional Municipality）或者縣（County），係省以下嘅一級區劃。都市區下分為五個市(City）同埋一個市區（Borough）： # 多倫多市（City of Toronto） # 東約克市區（Borough of East York） # 伊桃碧谷市（City of Etobicoke） # 士嘉堡市（City of Scarborough） # 北約克市（City of North York） # 約克市（City of York） 1998年1月1日，六個行政區合併為新嘅多倫多市，多倫多都市區相應取消，從此以後多倫多市成為安大略省嘅一個市。 == 多倫多郊區 == 以905為首嘅電話號碼係多倫多市範圍以外嘅郊區，以下四區叫做大多倫多地區（Greater Toronto Area，簡稱 GTA；六市合併之後「大多市」通常都係指 GTA）: * 皮爾區（Peel Regional Municipality） ** 密西沙加市（City of Mississauga） ** 賓頓市（City of Brampton） ** 卡里冬鎮（Town of Caledon） * 荷頓區（Halton Regional Municipality） ** 奧克維爾鎮（Town of Oakville） ** 米爾頓鎮（Town of Milton） ** 布靈頓市（City of Burlington） ** 荷頓山鎮（Town of Halton Hills） * 約克區（York Regional Municipality） ** 列治文山市（City of Richmond Hill） ** 萬錦市（City of Markham） ** 旺市（City of Vaughan） ** 奧羅拉鎮（Town of Aurora） ** 新街市鎮（Town of Newmarket） * 杜林區（Durham Regional Municipality） ** 皮克靈市（City of Pickering） ** 阿積士鎮（Town of Ajax） ** 懷特比鎮（Town of Whitby） ** 奧沙華市（City of Oshawa） == 歷史 == == 地理 == == 經濟 == 多倫多係加拿大嘅金融中心。多倫多證券交易所（Toronto Stock Exchange - TSX）係加拿大而家最大嘅證券交易所。 == 人口資料 == 多倫多係世界上最多元文化嘅城市之一。2004年，聯合國發展計劃（UNDP）將多倫多排喺最高比率外地出生人口嘅城市名單之中嘅第二位，僅次於[[美國]]嘅[[邁阿密]]。佢嘅排名都比其他好似[[洛杉磯]]、[[溫哥華]]、[[紐約市|紐約]]同[[新加坡]]等多元文化城市或者國家要高。其中主要外來人口來源地包括[[中國]]、[[印度]]、[[韓國]]等等。 多倫多充滿著多元化嘅特色。2001年加拿大人口普查顯示42.8%嘅多倫多人口係有色人種。2005年3月，加拿大統計局展望喺2012年，有色人種將會係多倫多同埋溫哥華嘅主要人口。 大多數嘅多倫多人都話佢哋嘅種族係源自[[英國]]或者[[愛爾蘭]]。 == 文化 == 多倫多市係[[多文化]]嘅聚集中心。 每年9月舉行嘅[[多倫多國際電影節]]係北美其中一個重要[[電影]]盛會。 == 交通 == === 民用機場 === * [[多倫多皮爾遜國際機場]]（ICAO：CYYZ，IATA：YYZ） * [[多倫多中央島機場]]（ICAO：CYTZ，IATA：YTZ） === 高速公路 === * 免費公路：400公路、QEW、Allen Road、401公路，403公路、404公路、427公路、DVP（Don Valley Parkway）、Gardiner Expressway * 付費公路：407公路 === 市內公共運輸 === * 巴士：主要由多倫多公車局（[[TTC]]）營運，另外有少量由 Metrolinx 營運嘅 GO Bus 路線 * 地鐵：[[多倫多地鐵]]由多倫多公車局營運，分四條支線：Line 1（一般人叫 Yonge 線）、Line 2（一般人叫 Bloor 線）、Line 3（士嘉堡線，經常誤稱為士嘉堡輕鐵）、Line 4（雪柏線） * 輕軌鐵路：喺多倫多一般稱為街車，由多倫多公車局營運 * 小輪：連接中央島 === 大多市嘅區內短途公共運輸 === * 地鐵：多倫多地鐵嘅 Line 1 嘅西面嗰半截最北面有幾個站喺約克區嘅旺市 * 短途鐵路：GO Train（由 Metrolinx 營運） 、UP Express（機場快線，由 Metrolinx 營運） * 短途巴士：GO Bus（由 Metrolinx 營運）、其他隔籬市公車局營運或者管理嘅巴士（例如 YRT 嘅 YRT 巴士同 Viva 快線） == 旅遊 == [[File:Toronto-Canada-skyline-day.jpg|thumb|300px|多倫多市中心]] * [[多倫多島]]：568英畝嘅公園，由湖邊搭渡輪就去到 * [[安省遊樂宮]]（Ontario Place） * [[加拿大國家塔]]（CN Tower）：混凝土電視發射塔，同時作觀光用途。塔高553米，係世界上最高嘅自立式建築結構 * [[羅渣士中心]]（{{lang|en|Rogers Centre}}，以前叫天虹體育館⸺Skydome）：世界上第一個擁有可開啟屋頂嘅[[體育場]] * [[國家展覽場]]（Exhibition Place） * [[彌敦·菲臘廣場]]（Nathan Phillips Square） * [[登打士廣場]]（Dundas Square） * [[皇家安大略博物館]]（ROM） * [[安大略美術館]]（AGO） * [[多倫多動物園]]（Toronto Zoo） * [[卡薩羅馬城堡]]（Casa Loma） * 多倫多遠郊各地 ** [[尼亞加拉瀑布]]（Niagara Falls） ** [[濱湖尼亞加拉]]（Niagara-on-the-Lake）：[[肖伯納]]劇院所在地 ** [[聖雅各布]]（St. Jacobs） ** [[哈密爾頓]]（Hamilton，加譯：咸美頓）植物園所在地 ** [[埃文河畔斯特拉特福]]（Stratford on Avon）：[[莎士比亞劇院]]所在地 ** [[千島群島]]（Thousand Islands） ** [[科靈武德]]（Collingwood） ** [[阿岡昆省立公園]]（Algonquin Provincial Park） ** [[馬斯科卡]]（Muskoka）：[[白求恩]]紀念館所在地 == 專上教育 == === 大學 === * [[多倫多大學]]（University of Toronto，包括聖佐治校區、密西沙加分校 UTM、士嘉堡分校 UTSC） * [[約克大學]]（York University） * [[懷雅遜大學]]（Toronto Metropolitan University，喺2022年之前叫 Ryerson University） * [[安省美術設計大學]]（OCAD University）（美術學校） * [[天道神學院]]（Tyndale University） * Université de l’Ontario français（法語教學） * University of Ontario Institute of Technology（奧沙華市） === 專上學院 === * [[喬治布朗學院]] (George Brown College) * [[塞內嘉科技學院]]（Seneca College of Applied Arts and Technology） * [[百年理工學院]]（Centennial College of Applied Arts and Technology） * [[漢博學院]]（Humber College） * Sheridan College（美術學校）（賓頓市、密西沙加市、奧沙華市） == 報館 == === 英文報館 === * 《[[多倫多星報]]》（''Toronto Star''）：加拿大發行量最大嘅報紙。 * 《[[環球郵報]]》（''Globe and Mail''） * 《[[國家郵報]]》（''National Post''） * 《[[多倫多太陽報]]》（''Toronto Sun''） === 中文報館 === * 《[[星島日報]]》(''Sing Tao'') * 《[[明報]]》(''Ming Pao'') === 通訊社 === * [[加新社]] (英文：Canadian Press；法文：Presse canadienne) 嘅總部喺多倫多 == 體育 == 多倫多擁有知名嘅[[多倫多藍鳥]][[棒球]]隊（Toronto Blue Jays），曾經兩次奪得[[美國職棒大聯盟]][[世界系列賽]]冠軍。可開合上蓋嘅[[羅渣士中心]]球場（Rogers Centre）係藍鳥隊同加拿大式足球聯盟（Canadian Football League）多倫多淘金人隊（Toronto Argonauts）嘅主場。 多倫多亦擁有[[NBA]][[多倫多速龍]]隊（Toronto Raptors），北美冰球聯賽（NHL）6大創會球會之一嘅多倫多楓葉隊（Toronto Maple Leafs）。1999年落成嘅加航中心（Air Canada Center）係速龍隊同楓葉隊嘅主場所在地。 == 名人 == == 出面網頁 == {{同享類|Toronto}} * [http://www.city.toronto.on.ca/ 官方網站] * [http://www.utoronto.ca/ 多倫多大學] * [http://www.ryerson.ca/ 懷雅遜大學] * [http://www.yorku.ca/ 約克大學] * [http://www.hanifworld.com/Toronto-View.htm 從多倫多景點圖片] * Google Maps上的[http://maps.google.ca/maps?f=q&hl=en&q=Toronto,+ON&ie=UTF8&z=12&om=1 多倫多地圖] - [http://www.worldmapfinder.com/Cn/ 世界地圖 搜尋網站] * [http://www.mingpaotor.com/ 明報加東版（多倫多）] * [http://www.416bbs.com/ 多倫多論壇] ==攷== {{reflist}} [[Category:多倫多| ]] i4ocvo5poqnzxb4ybndkwu306v5phat 1865235 1865118 2022-08-19T08:23:25Z Al12si 87401 /* 交通 */ 睇咗幾個其他版，大部份都係寫地下鐵，唔係寫地鐵 wikitext text/x-wiki {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=title}}{{Infobox settlement | name = 多倫多 | native_name = Toronto | official_name = 多倫多市<br>{{lang|en|City of Toronto}} | settlement_type = 市 | image_skyline = Toronto Skyline Summer 2020.jpg | image_caption = 多倫多（2020年） | image_flag = Toronto Flag.svg | flag_size = 125px | image_seal = Coat of arms of Toronto.svg | seal_type = 紋章 | seal_size = 95px | coordinates = {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=inline}} | pushpin_map = Canada Ontario | pushpin_relief = 1 | pushpin_mapsize = 290px | pushpin_label = 多倫多 | pushpin_label_position = left | pushpin_map_caption = 多倫多喺安大略省嘅位置 | subdivision_type = 國 | subdivision_name = [[加拿大]] | subdivision_type1 = 省 | subdivision_name1 = [[安大略省]] | leader_title = 市長 | leader_name = [[John Tory]] | area_total_km2 = 630.20 | elevation_m = 76.5 | population_as_of = [[2016年加拿大人口普查|2016年人口普查]] | population_density_km2 = 4334.4 | population_total = 2731571 | timezone = [[北美東部時區|EST]] | utc_offset = −5 | timezone_DST = EDT | utc_offset_DST = −4 }} '''多倫多'''（{{lang-en|'''Toronto'''}}），又名'''圖麟都'''、'''度郎度'''<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%AC%A1%E9%81%8E%E7%9D%87%E6%99%92-300-%E8%88%8A%E5%A0%B1%E7%B4%99%E5%BB%A3%E5%91%8A-064919564.html|title=一次過睇晒！300＋舊報紙廣告|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2020-07-22}}</ref>，係[[加拿大]]最大嘅城市、[[北美]]第五大城市。多倫多係加拿大[[安大略省]]嘅省會。多倫多市嘅人口有成248萬（[[2003年]]加拿大普查估計值），大多倫多地區人口560萬（2003年）。大約1/3嘅加拿大人住喺距離多倫多兩個鐘車程嘅郊區。加拿大差唔多有1/6嘅就業機會喺該市。 喺[[1970年代]]，多倫多仍然係排係[[滿地可]]之後嘅加拿大第二大城市。但後嚟由於快速嘅增長同市區嘅合併，到咗[[2000年]]，多倫多嘅人口已經係加拿大第二大城市嘅兩倍。呢個好大程度上係由於{{link-zh|魁北克省嘅分離運動|魁北克主权运动}}，導致好多講英文嘅魁北克人移居去多倫多。另一個原因係大部分新移民都選擇多倫多作為最初嘅落腳地。 == 合併前 == [[1998年]]以前，多倫多實行嘅係兩級行政區劃，第一級係多倫多都市區（Municipality of Metropolitan Toronto，或者譯大多倫多市，當地人叫慣大多市），相當於安大略省嘅區（Regional Municipality）或者縣（County），係省以下嘅一級區劃。都市區下分為五個市(City）同埋一個市區（Borough）： # 多倫多市（City of Toronto） # 東約克市區（Borough of East York） # 伊桃碧谷市（City of Etobicoke） # 士嘉堡市（City of Scarborough） # 北約克市（City of North York） # 約克市（City of York） 1998年1月1日，六個行政區合併為新嘅多倫多市，多倫多都市區相應取消，從此以後多倫多市成為安大略省嘅一個市。 == 多倫多郊區 == 以905為首嘅電話號碼係多倫多市範圍以外嘅郊區，以下四區叫做大多倫多地區（Greater Toronto Area，簡稱 GTA；六市合併之後「大多市」通常都係指 GTA）: * 皮爾區（Peel Regional Municipality） ** 密西沙加市（City of Mississauga） ** 賓頓市（City of Brampton） ** 卡里冬鎮（Town of Caledon） * 荷頓區（Halton Regional Municipality） ** 奧克維爾鎮（Town of Oakville） ** 米爾頓鎮（Town of Milton） ** 布靈頓市（City of Burlington） ** 荷頓山鎮（Town of Halton Hills） * 約克區（York Regional Municipality） ** 列治文山市（City of Richmond Hill） ** 萬錦市（City of Markham） ** 旺市（City of Vaughan） ** 奧羅拉鎮（Town of Aurora） ** 新街市鎮（Town of Newmarket） * 杜林區（Durham Regional Municipality） ** 皮克靈市（City of Pickering） ** 阿積士鎮（Town of Ajax） ** 懷特比鎮（Town of Whitby） ** 奧沙華市（City of Oshawa） == 歷史 == == 地理 == == 經濟 == 多倫多係加拿大嘅金融中心。多倫多證券交易所（Toronto Stock Exchange - TSX）係加拿大而家最大嘅證券交易所。 == 人口資料 == 多倫多係世界上最多元文化嘅城市之一。2004年，聯合國發展計劃（UNDP）將多倫多排喺最高比率外地出生人口嘅城市名單之中嘅第二位，僅次於[[美國]]嘅[[邁阿密]]。佢嘅排名都比其他好似[[洛杉磯]]、[[溫哥華]]、[[紐約市|紐約]]同[[新加坡]]等多元文化城市或者國家要高。其中主要外來人口來源地包括[[中國]]、[[印度]]、[[韓國]]等等。 多倫多充滿著多元化嘅特色。2001年加拿大人口普查顯示42.8%嘅多倫多人口係有色人種。2005年3月，加拿大統計局展望喺2012年，有色人種將會係多倫多同埋溫哥華嘅主要人口。 大多數嘅多倫多人都話佢哋嘅種族係源自[[英國]]或者[[愛爾蘭]]。 == 文化 == 多倫多市係[[多文化]]嘅聚集中心。 每年9月舉行嘅[[多倫多國際電影節]]係北美其中一個重要[[電影]]盛會。 == 交通 == === 民用機場 === * [[多倫多皮爾遜國際機場]]（ICAO：CYYZ，IATA：YYZ） * [[多倫多中央島機場]]（ICAO：CYTZ，IATA：YTZ） === 高速公路 === * 免費公路：400公路、QEW、Allen Road、401公路，403公路、404公路、427公路、DVP（Don Valley Parkway）、Gardiner Expressway * 付費公路：407公路 === 市內公共運輸 === * 巴士：主要由多倫多公車局（[[TTC]]）營運，另外有少量由 Metrolinx 營運嘅 GO Bus 路線 * 地鐵：[[多倫多地下鐵]]由多倫多公車局營運，分四條支線：Line 1（一般人叫 Yonge 線）、Line 2（一般人叫 Bloor 線）、Line 3（士嘉堡線，經常誤稱為士嘉堡輕鐵）、Line 4（雪柏線） * 輕軌鐵路：喺多倫多一般稱為街車，由多倫多公車局營運 * 小輪：連接中央島 === 大多市嘅區內短途公共運輸 === * 地鐵：多倫多地鐵嘅 Line 1 嘅西面嗰半截最北面有幾個站喺約克區嘅旺市 * 短途鐵路：GO Train（由 Metrolinx 營運） 、UP Express（機場快線，由 Metrolinx 營運） * 短途巴士：GO Bus（由 Metrolinx 營運）、其他隔籬市公車局營運或者管理嘅巴士（例如 YRT 嘅 YRT 巴士同 Viva 快線） == 旅遊 == [[File:Toronto-Canada-skyline-day.jpg|thumb|300px|多倫多市中心]] * [[多倫多島]]：568英畝嘅公園，由湖邊搭渡輪就去到 * [[安省遊樂宮]]（Ontario Place） * [[加拿大國家塔]]（CN Tower）：混凝土電視發射塔，同時作觀光用途。塔高553米，係世界上最高嘅自立式建築結構 * [[羅渣士中心]]（{{lang|en|Rogers Centre}}，以前叫天虹體育館⸺Skydome）：世界上第一個擁有可開啟屋頂嘅[[體育場]] * [[國家展覽場]]（Exhibition Place） * [[彌敦·菲臘廣場]]（Nathan Phillips Square） * [[登打士廣場]]（Dundas Square） * [[皇家安大略博物館]]（ROM） * [[安大略美術館]]（AGO） * [[多倫多動物園]]（Toronto Zoo） * [[卡薩羅馬城堡]]（Casa Loma） * 多倫多遠郊各地 ** [[尼亞加拉瀑布]]（Niagara Falls） ** [[濱湖尼亞加拉]]（Niagara-on-the-Lake）：[[肖伯納]]劇院所在地 ** [[聖雅各布]]（St. Jacobs） ** [[哈密爾頓]]（Hamilton，加譯：咸美頓）植物園所在地 ** [[埃文河畔斯特拉特福]]（Stratford on Avon）：[[莎士比亞劇院]]所在地 ** [[千島群島]]（Thousand Islands） ** [[科靈武德]]（Collingwood） ** [[阿岡昆省立公園]]（Algonquin Provincial Park） ** [[馬斯科卡]]（Muskoka）：[[白求恩]]紀念館所在地 == 專上教育 == === 大學 === * [[多倫多大學]]（University of Toronto，包括聖佐治校區、密西沙加分校 UTM、士嘉堡分校 UTSC） * [[約克大學]]（York University） * [[懷雅遜大學]]（Toronto Metropolitan University，喺2022年之前叫 Ryerson University） * [[安省美術設計大學]]（OCAD University）（美術學校） * [[天道神學院]]（Tyndale University） * Université de l’Ontario français（法語教學） * University of Ontario Institute of Technology（奧沙華市） === 專上學院 === * [[喬治布朗學院]] (George Brown College) * [[塞內嘉科技學院]]（Seneca College of Applied Arts and Technology） * [[百年理工學院]]（Centennial College of Applied Arts and Technology） * [[漢博學院]]（Humber College） * Sheridan College（美術學校）（賓頓市、密西沙加市、奧沙華市） == 報館 == === 英文報館 === * 《[[多倫多星報]]》（''Toronto Star''）：加拿大發行量最大嘅報紙。 * 《[[環球郵報]]》（''Globe and Mail''） * 《[[國家郵報]]》（''National Post''） * 《[[多倫多太陽報]]》（''Toronto Sun''） === 中文報館 === * 《[[星島日報]]》(''Sing Tao'') * 《[[明報]]》(''Ming Pao'') === 通訊社 === * [[加新社]] (英文：Canadian Press；法文：Presse canadienne) 嘅總部喺多倫多 == 體育 == 多倫多擁有知名嘅[[多倫多藍鳥]][[棒球]]隊（Toronto Blue Jays），曾經兩次奪得[[美國職棒大聯盟]][[世界系列賽]]冠軍。可開合上蓋嘅[[羅渣士中心]]球場（Rogers Centre）係藍鳥隊同加拿大式足球聯盟（Canadian Football League）多倫多淘金人隊（Toronto Argonauts）嘅主場。 多倫多亦擁有[[NBA]][[多倫多速龍]]隊（Toronto Raptors），北美冰球聯賽（NHL）6大創會球會之一嘅多倫多楓葉隊（Toronto Maple Leafs）。1999年落成嘅加航中心（Air Canada Center）係速龍隊同楓葉隊嘅主場所在地。 == 名人 == == 出面網頁 == {{同享類|Toronto}} * [http://www.city.toronto.on.ca/ 官方網站] * [http://www.utoronto.ca/ 多倫多大學] * [http://www.ryerson.ca/ 懷雅遜大學] * [http://www.yorku.ca/ 約克大學] * [http://www.hanifworld.com/Toronto-View.htm 從多倫多景點圖片] * Google Maps上的[http://maps.google.ca/maps?f=q&hl=en&q=Toronto,+ON&ie=UTF8&z=12&om=1 多倫多地圖] - [http://www.worldmapfinder.com/Cn/ 世界地圖 搜尋網站] * [http://www.mingpaotor.com/ 明報加東版（多倫多）] * [http://www.416bbs.com/ 多倫多論壇] ==攷== {{reflist}} [[Category:多倫多| ]] 0zmddh6348gls30xbdm7a13cqjumquq 1865277 1865235 2022-08-19T09:22:21Z Al12si 87401 /* 交通 */ 造咗個槷位稿畀多倫多地下鐵，唔使寫咁多咁重複 wikitext text/x-wiki {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=title}}{{Infobox settlement | name = 多倫多 | native_name = Toronto | official_name = 多倫多市<br>{{lang|en|City of Toronto}} | settlement_type = 市 | image_skyline = Toronto Skyline Summer 2020.jpg | image_caption = 多倫多（2020年） | image_flag = Toronto Flag.svg | flag_size = 125px | image_seal = Coat of arms of Toronto.svg | seal_type = 紋章 | seal_size = 95px | coordinates = {{coord|43|44|30|N|79|22|24|W|region:CA-ON_type:city|display=inline}} | pushpin_map = Canada Ontario | pushpin_relief = 1 | pushpin_mapsize = 290px | pushpin_label = 多倫多 | pushpin_label_position = left | pushpin_map_caption = 多倫多喺安大略省嘅位置 | subdivision_type = 國 | subdivision_name = [[加拿大]] | subdivision_type1 = 省 | subdivision_name1 = [[安大略省]] | leader_title = 市長 | leader_name = [[John Tory]] | area_total_km2 = 630.20 | elevation_m = 76.5 | population_as_of = [[2016年加拿大人口普查|2016年人口普查]] | population_density_km2 = 4334.4 | population_total = 2731571 | timezone = [[北美東部時區|EST]] | utc_offset = −5 | timezone_DST = EDT | utc_offset_DST = −4 }} '''多倫多'''（{{lang-en|'''Toronto'''}}），又名'''圖麟都'''、'''度郎度'''<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%AC%A1%E9%81%8E%E7%9D%87%E6%99%92-300-%E8%88%8A%E5%A0%B1%E7%B4%99%E5%BB%A3%E5%91%8A-064919564.html|title=一次過睇晒！300＋舊報紙廣告|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2020-07-22}}</ref>，係[[加拿大]]最大嘅城市、[[北美]]第五大城市。多倫多係加拿大[[安大略省]]嘅省會。多倫多市嘅人口有成248萬（[[2003年]]加拿大普查估計值），大多倫多地區人口560萬（2003年）。大約1/3嘅加拿大人住喺距離多倫多兩個鐘車程嘅郊區。加拿大差唔多有1/6嘅就業機會喺該市。 喺[[1970年代]]，多倫多仍然係排係[[滿地可]]之後嘅加拿大第二大城市。但後嚟由於快速嘅增長同市區嘅合併，到咗[[2000年]]，多倫多嘅人口已經係加拿大第二大城市嘅兩倍。呢個好大程度上係由於{{link-zh|魁北克省嘅分離運動|魁北克主权运动}}，導致好多講英文嘅魁北克人移居去多倫多。另一個原因係大部分新移民都選擇多倫多作為最初嘅落腳地。 == 合併前 == [[1998年]]以前，多倫多實行嘅係兩級行政區劃，第一級係多倫多都市區（Municipality of Metropolitan Toronto，或者譯大多倫多市，當地人叫慣大多市），相當於安大略省嘅區（Regional Municipality）或者縣（County），係省以下嘅一級區劃。都市區下分為五個市(City）同埋一個市區（Borough）： # 多倫多市（City of Toronto） # 東約克市區（Borough of East York） # 伊桃碧谷市（City of Etobicoke） # 士嘉堡市（City of Scarborough） # 北約克市（City of North York） # 約克市（City of York） 1998年1月1日，六個行政區合併為新嘅多倫多市，多倫多都市區相應取消，從此以後多倫多市成為安大略省嘅一個市。 == 多倫多郊區 == 以905為首嘅電話號碼係多倫多市範圍以外嘅郊區，以下四區叫做大多倫多地區（Greater Toronto Area，簡稱 GTA；六市合併之後「大多市」通常都係指 GTA）: * 皮爾區（Peel Regional Municipality） ** 密西沙加市（City of Mississauga） ** 賓頓市（City of Brampton） ** 卡里冬鎮（Town of Caledon） * 荷頓區（Halton Regional Municipality） ** 奧克維爾鎮（Town of Oakville） ** 米爾頓鎮（Town of Milton） ** 布靈頓市（City of Burlington） ** 荷頓山鎮（Town of Halton Hills） * 約克區（York Regional Municipality） ** 列治文山市（City of Richmond Hill） ** 萬錦市（City of Markham） ** 旺市（City of Vaughan） ** 奧羅拉鎮（Town of Aurora） ** 新街市鎮（Town of Newmarket） * 杜林區（Durham Regional Municipality） ** 皮克靈市（City of Pickering） ** 阿積士鎮（Town of Ajax） ** 懷特比鎮（Town of Whitby） ** 奧沙華市（City of Oshawa） == 歷史 == == 地理 == == 經濟 == 多倫多係加拿大嘅金融中心。多倫多證券交易所（Toronto Stock Exchange - TSX）係加拿大而家最大嘅證券交易所。 == 人口資料 == 多倫多係世界上最多元文化嘅城市之一。2004年，聯合國發展計劃（UNDP）將多倫多排喺最高比率外地出生人口嘅城市名單之中嘅第二位，僅次於[[美國]]嘅[[邁阿密]]。佢嘅排名都比其他好似[[洛杉磯]]、[[溫哥華]]、[[紐約市|紐約]]同[[新加坡]]等多元文化城市或者國家要高。其中主要外來人口來源地包括[[中國]]、[[印度]]、[[韓國]]等等。 多倫多充滿著多元化嘅特色。2001年加拿大人口普查顯示42.8%嘅多倫多人口係有色人種。2005年3月，加拿大統計局展望喺2012年，有色人種將會係多倫多同埋溫哥華嘅主要人口。 大多數嘅多倫多人都話佢哋嘅種族係源自[[英國]]或者[[愛爾蘭]]。 == 文化 == 多倫多市係[[多文化]]嘅聚集中心。 每年9月舉行嘅[[多倫多國際電影節]]係北美其中一個重要[[電影]]盛會。 == 交通 == === 民用機場 === * [[多倫多皮爾遜國際機場]]（ICAO：CYYZ，IATA：YYZ） * [[多倫多中央島機場]]（ICAO：CYTZ，IATA：YTZ） === 高速公路 === * 免費公路：400公路、QEW、Allen Road、401公路，403公路、404公路、427公路、DVP（Don Valley Parkway）、Gardiner Expressway * 付費公路：407公路 === 市內公共運輸 === * 巴士：主要由多倫多公車局（[[TTC]]）營運，另外有少量由 Metrolinx 營運嘅 GO Bus 路線 * 地鐵：[[多倫多地下鐵]]由多倫多公車局營運（當中3號嘅士嘉堡線經常被人誤以為係輕鐵） * 輕軌鐵路：喺多倫多一般稱為街車，由多倫多公車局營運 * 小輪：連接中央島 === 大多市嘅區內短途公共運輸 === * 地鐵：多倫多地鐵嘅1號線嘅西面嗰半截最北面有幾個站喺約克區嘅旺市 * 短途鐵路：GO Train（由 Metrolinx 營運） 、UP Express（機場快線，由 Metrolinx 營運） * 短途巴士：GO Bus（由 Metrolinx 營運）、其他隔籬市公車局營運或者管理嘅巴士（例如 YRT 嘅 YRT 巴士同 Viva 快線） == 旅遊 == [[File:Toronto-Canada-skyline-day.jpg|thumb|300px|多倫多市中心]] * [[多倫多島]]：568英畝嘅公園，由湖邊搭渡輪就去到 * [[安省遊樂宮]]（Ontario Place） * [[加拿大國家塔]]（CN Tower）：混凝土電視發射塔，同時作觀光用途。塔高553米，係世界上最高嘅自立式建築結構 * [[羅渣士中心]]（{{lang|en|Rogers Centre}}，以前叫天虹體育館⸺Skydome）：世界上第一個擁有可開啟屋頂嘅[[體育場]] * [[國家展覽場]]（Exhibition Place） * [[彌敦·菲臘廣場]]（Nathan Phillips Square） * [[登打士廣場]]（Dundas Square） * [[皇家安大略博物館]]（ROM） * [[安大略美術館]]（AGO） * [[多倫多動物園]]（Toronto Zoo） * [[卡薩羅馬城堡]]（Casa Loma） * 多倫多遠郊各地 ** [[尼亞加拉瀑布]]（Niagara Falls） ** [[濱湖尼亞加拉]]（Niagara-on-the-Lake）：[[肖伯納]]劇院所在地 ** [[聖雅各布]]（St. Jacobs） ** [[哈密爾頓]]（Hamilton，加譯：咸美頓）植物園所在地 ** [[埃文河畔斯特拉特福]]（Stratford on Avon）：[[莎士比亞劇院]]所在地 ** [[千島群島]]（Thousand Islands） ** [[科靈武德]]（Collingwood） ** [[阿岡昆省立公園]]（Algonquin Provincial Park） ** [[馬斯科卡]]（Muskoka）：[[白求恩]]紀念館所在地 == 專上教育 == === 大學 === * [[多倫多大學]]（University of Toronto，包括聖佐治校區、密西沙加分校 UTM、士嘉堡分校 UTSC） * [[約克大學]]（York University） * [[懷雅遜大學]]（Toronto Metropolitan University，喺2022年之前叫 Ryerson University） * [[安省美術設計大學]]（OCAD University）（美術學校） * [[天道神學院]]（Tyndale University） * Université de l’Ontario français（法語教學） * University of Ontario Institute of Technology（奧沙華市） === 專上學院 === * [[喬治布朗學院]] (George Brown College) * [[塞內嘉科技學院]]（Seneca College of Applied Arts and Technology） * [[百年理工學院]]（Centennial College of Applied Arts and Technology） * [[漢博學院]]（Humber College） * Sheridan College（美術學校）（賓頓市、密西沙加市、奧沙華市） == 報館 == === 英文報館 === * 《[[多倫多星報]]》（''Toronto Star''）：加拿大發行量最大嘅報紙。 * 《[[環球郵報]]》（''Globe and Mail''） * 《[[國家郵報]]》（''National Post''） * 《[[多倫多太陽報]]》（''Toronto Sun''） === 中文報館 === * 《[[星島日報]]》(''Sing Tao'') * 《[[明報]]》(''Ming Pao'') === 通訊社 === * [[加新社]] (英文：Canadian Press；法文：Presse canadienne) 嘅總部喺多倫多 == 體育 == 多倫多擁有知名嘅[[多倫多藍鳥]][[棒球]]隊（Toronto Blue Jays），曾經兩次奪得[[美國職棒大聯盟]][[世界系列賽]]冠軍。可開合上蓋嘅[[羅渣士中心]]球場（Rogers Centre）係藍鳥隊同加拿大式足球聯盟（Canadian Football League）多倫多淘金人隊（Toronto Argonauts）嘅主場。 多倫多亦擁有[[NBA]][[多倫多速龍]]隊（Toronto Raptors），北美冰球聯賽（NHL）6大創會球會之一嘅多倫多楓葉隊（Toronto Maple Leafs）。1999年落成嘅加航中心（Air Canada Center）係速龍隊同楓葉隊嘅主場所在地。 == 名人 == == 出面網頁 == {{同享類|Toronto}} * [http://www.city.toronto.on.ca/ 官方網站] * [http://www.utoronto.ca/ 多倫多大學] * [http://www.ryerson.ca/ 懷雅遜大學] * [http://www.yorku.ca/ 約克大學] * [http://www.hanifworld.com/Toronto-View.htm 從多倫多景點圖片] * Google Maps上的[http://maps.google.ca/maps?f=q&hl=en&q=Toronto,+ON&ie=UTF8&z=12&om=1 多倫多地圖] - [http://www.worldmapfinder.com/Cn/ 世界地圖 搜尋網站] * [http://www.mingpaotor.com/ 明報加東版（多倫多）] * [http://www.416bbs.com/ 多倫多論壇] ==攷== {{reflist}} [[Category:多倫多| ]] 2p7eym3wy89a8g9yagizj54b5hgvtwn 0 9124 1865046 1831042 2022-08-18T21:37:25Z Al12si 87401 其實SRT係重鐵，唔係輕鐵（第二段其實都叫佢做地鐵線），真正嘅輕鐵係所謂街車。但係一般唔係鐵膠唔會知，因為SRT用嘅係標準軌（同街車一樣），又會線架空，感覺上係輕鐵 wikitext text/x-wiki [[File:TTC.svg|thumb|TTC嘅標誌]] '''TTC'''（全寫{{話|en|'''Toronto Transit Commission'''}}，有譯'''多倫多交通局'''或'''多倫多公車局'''，係[[加拿大]][[安大略省]][[多倫多]]市嘅公共交通運輸管理局，營運[[巴士]]（buses）、[[輕軌鐵路|輕鐵]]（一般人叫[[電車|街車]]，streetcars）同埋[[多倫多地鐵]]（subway，包括 Scarborough Rapid Transit - SRT）嘅路線。[[2005年]]，TTC總共載客431,220,000人次，每日2,368,000人次。 TTC請咗10,650名員工，營運[[北美洲]]第二最繁忙嘅市區公共交通運輸系統，第一位係[[紐約市]]。截至[[2006年]]TTC總共有4條[[地下鐵]]綫，合共69個[[站]]。巴士同埋街車行走149條地面路線，243個連接點。 == 出面網頁 == {{同享類|Toronto Transit Commission}} *[http://www.toronto.ca/ttc/ TTC 網站] *[http://transit.toronto.on.ca/ 多倫多交通新聞，歷史] [[Category:巴士]] [[Category:鐵路]] [[Category:多倫多]] [[Category:加拿大交通]] npdzc6dw5rovmfyzihjrozqcf6fw0ml 1865236 1865046 2022-08-19T08:25:46Z Al12si 87401 睇咗幾篇有關其他地方地鐵嘅文章，大部份都係寫地下鐵，唔係寫地鐵 wikitext text/x-wiki [[File:TTC.svg|thumb|TTC嘅標誌]] '''TTC'''（全寫{{話|en|'''Toronto Transit Commission'''}}，有譯'''多倫多交通局'''或'''多倫多公車局'''，係[[加拿大]][[安大略省]][[多倫多]]市嘅公共交通運輸管理局，營運[[巴士]]（buses）、[[輕軌鐵路|輕鐵]]（一般人叫[[電車|街車]]，streetcars）同埋[[多倫多下地鐵]]（subway，包括 Scarborough Rapid Transit - SRT）嘅路線。[[2005年]]，TTC總共載客431,220,000人次，每日2,368,000人次。 TTC請咗10,650名員工，營運[[北美洲]]第二最繁忙嘅市區公共交通運輸系統，第一位係[[紐約市]]。截至[[2006年]]TTC總共有4條[[地下鐵]]綫，合共69個[[站]]。巴士同埋街車行走149條地面路線，243個連接點。 == 出面網頁 == {{同享類|Toronto Transit Commission}} *[http://www.toronto.ca/ttc/ TTC 網站] *[http://transit.toronto.on.ca/ 多倫多交通新聞，歷史] [[Category:巴士]] [[Category:鐵路]] [[Category:多倫多]] [[Category:加拿大交通]] kwir1j7xervmql5ksy1yd4n8q89ur6y 1865266 1865236 2022-08-19T09:16:04Z Al12si 87401 typo wikitext text/x-wiki [[File:TTC.svg|thumb|TTC嘅標誌]] '''TTC'''（全寫{{話|en|'''Toronto Transit Commission'''}}，有譯'''多倫多交通局'''或'''多倫多公車局'''，係[[加拿大]][[安大略省]][[多倫多]]市嘅公共交通運輸管理局，營運[[巴士]]（buses）、[[輕軌鐵路|輕鐵]]（一般人叫[[電車|街車]]，streetcars）同埋[[多倫多地下鐵]]（subway，包括 Scarborough Rapid Transit - SRT）嘅路線。[[2005年]]，TTC總共載客431,220,000人次，每日2,368,000人次。 TTC請咗10,650名員工，營運[[北美洲]]第二最繁忙嘅市區公共交通運輸系統，第一位係[[紐約市]]。截至[[2006年]]TTC總共有4條[[地下鐵]]綫，合共69個[[站]]。巴士同埋街車行走149條地面路線，243個連接點。 == 出面網頁 == {{同享類|Toronto Transit Commission}} *[http://www.toronto.ca/ttc/ TTC 網站] *[http://transit.toronto.on.ca/ 多倫多交通新聞，歷史] [[Category:巴士]] [[Category:鐵路]] [[Category:多倫多]] [[Category:加拿大交通]] tbqejr4qg91g60lompybbpw0ccsje2z 0 9206 1865095 1786568 2022-08-19T01:30:14Z 210.177.144.94 /* 歷史 */ wikitext text/x-wiki {{Coord|22|14|45.1|N|114|10|33.3|E|display=title|region:HK_type:landmark}} {{唔係|香港海岸公園}} '''香港海洋公園'''（{{lang-en|'''Ocean Park Hong Kong'''}}），通常就噉叫'''海洋公園'''（{{話|en|'''Ocean Park'''}}）係[[香港]]一[[主題公園]]，以[[海洋]]為題，兼有種種[[機動遊戲]]同[[動物園]]。佢喺[[香港島]][[黃竹坑]]南面，北面近黃人坑，有山下花園，向南有[[南朗山]]，最南係[[大樹灣]]。北面靠近[[黃竹坑警察訓練學校]]。公園[[一九七七年]][[一月十號]]落成啟用，家下入場人次，一年有四百二十萬。公園佔地十七公頃，景點卌二個。山下花園去南朗山，有[[吊車]]來往。而南朗山同大樹灣之間，就靠登山[[電梯]]，條電梯曾經係世界之最，家下係世界第二長嘅戶外[[扶手電梯]]。 [[File:HK OP Sea Jelly 410 Spectacular.jpg|thumb|300px|2006年4月新開嘅'''水母萬花筒''']] {{maplink|frame=yes|frame-width=250|frame-align=right|zoom=12|type=shape|text=地圖}} == 歷史 == 海洋公園喺一九七七年一月十號開幕，最初由[[香港賽馬會]]捐款起，由馬會管，而且重係1977年度[[香港小姐競選]]嘅外景拍攝地方。開幕頭半年，海洋公園入場人次已過一百卅一萬。 [[1979年]]1月，海洋公園引入[[殺人鯨]]「[[海威]]」，成為海洋公園其中一個賣點。公園初期嘅設施唔多，但係由[[1980年代]]開始，海洋公園大幅擴展，增加大型機動遊戲，並先後建成[[香港海洋公園水上樂園 (第一代)|水上樂園]]（[[1984年]]）、百[[鳥]]居（[[1986年]]）、[[鯊魚]]館（[[1989年]]）、[[紅鸛]]池（[[1991年]]）、[[孔雀]]花園（[[1993年]]）、登山電梯同埋集古村等設施。 早期海洋公園嘅營運資金，主要靠門票同香港賽馬會撥款。入場費低，公園好多時蝕本。一九八七年七月一號，[[香港政府]]通過《海洋公園條例》，馬會撥款二億[[港元]]，成立信託基金，公園脫離馬會獨立，成為[[非牟利組織]]，需自負盈虧，以商業手法經營。 由於以商業手法經營，海洋公園逐步提高入場費，因此亦開始轉虧為盈。[[1992年]]，海洋公園全年入場人次已達300萬。但自[[1998年]]後，由於受[[亞洲金融風暴]]影響，加上遊客開始對公園欠缺新鮮感，而且鎮園之寶殺人鯨「海威」病逝，海洋公園開始出現虧蝕。雖然喺[[1999年]]獲[[中國大陸]]同意引入兩隻[[大熊貓]]，但亦未能提升入場人次。於是海洋公園只可以關閉水上樂園同埋集古村等設施，改為吸引更多年輕人嘅方針，引入更多大型機動遊戲，例如跳樓機同埋越礦飛車。 過去海洋公園以[[海馬]]作為標誌，公園範圍內嘅南朗山北麓更有大型海馬標誌。不過，海馬動態唔夠活潑，亦係[[中藥]]材嘅一種，故此未能充份配合公園嘅理念。因此，海洋公園由[[2000年]]11月開始引入稱為「威威獅令」嘅卡通[[海獅]]作為公園嘅代言人，並以佢展開更多推廣及宣傳工作。 隨住中國大陸開放[[自由行]]到港，海洋公園嘅入場人數出現起色，[[2004年|2004]]至[[2005年|2005]]財政年度入場人次超過400萬，打破公園開幕以來最高紀錄。 [[2011年]][[2月18號]]，公園迎接第一億個客人。 2021年，喺以前集古村位置開過新一代[[香港海洋公園水上樂園|水上樂園]]。 == 特色節目 == [[File:Oceanpark main halloween.jpg|thumb|海洋公園正門，當時舉行緊「十月全城哈囉喂」。]] *'''海洋公園夏水禮''' :每年7至8月[[夏天]]期間，海洋公園會舉辦「海洋公園夏水禮」活動，推出各種水上活動，包括泡泡舞會同埋雨林迷宮。 *'''十月全城哈囉喂''' :由[[2001年]]起，每年10月[[萬聖節前夜]]期間，海洋公園都會舉辦「十月全城哈囉喂」活動，以恐怖為主題吸引遊客，並會增設夜場，延長開放時間。活動設有多間主題[[鬼屋]]，並有百幾個人飾演唔同種類嘅[[鬼]]怪，甚至包括[[中國]]式嘅鬼怪。活動發展至今，已經成為全[[香港仔]]最大型嘅萬聖節活動，預計今年會創下50萬人次嘅入場紀錄。 *'''海洋公園大團拜''' :喺[[農曆新年]]期間舉行，推出各種新鮮刺激嘅遊戲、大型匯演、技藝同埋財神爺，同顧客恭賀新春。 *'''結婚婚禮''' :海洋公園設有8大「創意心動地點」，畀新人喺水度、半空、甚至過山車上向另一半講聲「我願意」，更有乖巧得意嘅動物以保育大使身份出席新人嘅婚禮。 == 設施 == {{Update}} 海洋公園內共分8個區域，包括夢幻水都、亞洲動物天地、威威天地、冰極天地、動感天地、熱帶雨林天地、海洋天地、以及急流天地。其中亞洲動物天地、夢幻水都、威威天地位於公園裏面嘅海濱樂園，而其餘景區就喺高峰樂園。而公園內共有42個景點，包括十幾個機動遊戲。 === 亞洲動物天地 === [[File:Panda-AnAn.jpg|right|thumb|200px|大熊貓安安，1986年喺[[四川]][[寶興縣]]出世，家下住喺海洋公園熊貓園。]] [[File:HK Ocean Park 熊貓山 Panda Mountain 竹葉 Bamboo leave in use as food.jpg|thumb|200px|2010年]] *香港賽馬會大熊貓園 :[[香港主權移交]]之後，[[中華人民共和國]]政府將一對[[大熊貓]]'''安安'''同'''佳佳'''送畀香港做禮物。1999年5月18號，香港賽馬會大熊貓園正式開幕，成為安安同佳佳嘅永久居所。2007年再送[[樂樂]]同[[盈盈 (熊貓)|盈盈]]畀香港做[[香港主權移交]]十週年嘅賀禮，香港賽馬會大熊貓園晌2007年7月1號重新開幕，成為四隻熊貓嘅永久居所。 ** [[安安]]，公，重大概100-110公斤，非常友善活潑，曾經多次出訪外國，有「大熊貓大使」之稱。 ** [[佳佳]]，乸，重大概82-90公斤，生過4隻大熊貓。2016年10月16號以38歲之齡逝世。 ** [[樂樂]]，公 ** [[盈盈 (熊貓)|盈盈]]，乸 :熊貓園佔地2000平方米，設有休息室、食物準備室、竹子冷藏庫、溫度調節單位同埋資源支援系統。大熊貓園嘅的設計仿照大熊貓家鄉[[四川]]嘅自然環境，包括溫度同埋濕度，溫度需保持喺[[攝氏]]15至18度之間。 *七彩升空天地 :坐22公尺直徑嘅升空氣球，體驗離地面約莫100公尺嘅空中，望晒南區全景（响2012年關閉）。 *威水笨豬跳 *環迴水世界 === 威威天地 === *海豚學堂 *威威劇場 *幻彩旋轉馬 *小丑旋風 *昇空奇遇 *蛙蛙跳 *彈彈屋 *威威天地遊樂場 *互動影子樂 *動物故事坊 *威威天地攤位遊戲 === 海洋天地 === [[File:Dolphin show HKOP Ocean Theatre 2007.jpg|thumb|250px|海洋劇場海獅表演]] [[File:Pacific Pier.jpg|thumb|200px|太平洋海岸表演]] *中華鱘館 :中華鱘館有一條水底觀覽隧道，館內飼養國寶[[中華鱘]]。 *海洋館 :海洋館係世界最大規模嘅[[水族館]]之一，海水容量達200萬公升。館內以[[印度]][[太平洋]]深海世界[[珊瑚礁]]為主題，養咗250個品種，二千幾條魚。2011年1月2號封館 *水母萬花筒 :亦叫「水母館」，喺[[2006年]][[4月10號]]揭幕，佔地5000平方呎，為全亞洲最大、獨立嘅水母館。館內分為八大展區，展示四百幾種世界各地獨特嘅[[水母]]，特色係利用燈光效果展示水母動態，以電腦特技教導市民認識同保護水母。 *太平洋海岸 :太平洋海岸嘅前身叫做'''海濤館'''，並喺[[2001年]]完成翻新。太平洋海岸仿照位於太平洋東岸，[[美國]][[加州]]嘅[[海獅]]同[[海豹]]棲息環境，係一個三層透視的展覽館，海水容量達160萬公升，飼養咗海獅同埋海豹等海岸動物。 *海洋劇場 :海洋劇場可容納3500名觀眾，海洋劇場每日都會有幾場表演，包括有[[偽虎鯨]]同[[殺人鯨]]（已經死咗）、海獅、[[海豚]]等動物表演。過往重有跳水表演。喺[[1998年]]之前，殺人鯨海威係海洋劇場表演嘅台柱。 *海洋摩天塔 :海洋摩天塔係全[[東南亞]]最高嘅活動式觀光塔，塔高72米。遊客可遠望[[深水灣]]、[[淺水灣]]、[[鴨脷洲]]、[[南丫島]]、[[薄扶林]]以及[[南中國海]]嘅景色。 *怡庭（花園） === 山上機動城 === [[File:Rides in HK Ocean Park.jpg|thumb|200px|山上機動城]] *極速之旅 :極速之旅係一座[[跳樓機]]，高度達62米（20層樓），喺[[2004年]]啟用。 :座位分東南西北四個方向，每面可以坐3位客人，即係每次最多可以坐12人。 :每次遊玩大概3分鐘 *瘋狂過山車 :瘋狂過山車全長842米，最高時速高達每小時77公里。過山車有一個迴圈，提高遊戲嘅刺激性。由於過山車臨海邊而建，因此會畀遊人衝落海嘅感覺。 [[File:Hong Kong Ocean Park Flying Swing.jpg|thumb|200px|飛天鞦韆]] *飛天鞦韆 :飛天鞦韆喺[[1997年]]啟用，而呢個機動遊戲會離地7米環迴轉動。 *沖天搖擺船 :係一部海盜船，向前向後搖擺 *摩天巨輪 :係一部摩天輪，可飽覽山上機動城。 *翻天飛鷹 :係一部會上下移動，同時順時針同逆時針方向轉圈嘅遊戲。 *山上機動城攤位遊戲 === 急流天地 === *越礦飛車 :越礦飛車喺[[2000年]]啟用，係一個以[[美國]]西部[[礦場]]為主題嘅過山車，長678米。 *太空摩天輪 :太空摩天輪會好快咁打橫轉圈。轉到一定速度嗰陣會傾斜。 *滑浪飛船 :滑浪飛船會沿攀升帶上升，然後兜一小圈，再經滑水道好快咁滑落去。 === 動感天地 === 以嘉年華會做主題嘅主題區，2012年啟用，係擴建計劃後最多機動遊戲嘅主題區。 *翻天覆地 :翻天覆地超過22米高，臂彎以時速60公里速度喺半空搖擺，加上360度凌空迴旋。 *動感快車 :遊客登上無車底列車之後，雙腳懸空，感受高速同連續5個迴圈嘅快感，加上4G地心吸力，可以感受離心體驗。 *橫衝直撞 :碰碰車類型嘅設施，每架碰碰車坐到2人。 *超速旋風 :超速旋風仿照滑翔機設計，雙腳懸空嘅開放式機身，升上離地30米係咁轉，更可以順應風向拉動手掣調整機翼。 *雷霆節拍 :車卡隨節拍不停旋轉同升降，速度飛快。 *威水笨豬跳 === 夢幻水都 === 夢幻水都喺2011年1月27號揭幕，取代海洋館，佔地20萬平方呎。 *'''海洋奇觀''' :取代舊有海洋館嘅水族館。 *'''雙龍奇緣''' :夜間人工湖嘅水上多媒體表演，包括噴泉、近距離煙火、水上火焰等效果。 :講述水及火龍化敵為友，訴說大自然共生共存嘅重要性。 *'''海龍王餐廳''' :一間畀人喺水底欣賞[[海洋生物]]嘅餐廳。 ===熱帶雨林天地=== *'''熱帶雨林激流''' :遊客坐上圓形橡皮小艇之後橫越雨林，途中更會俾其他遊客以水槍襲擊。 *'''熱帶雨林動物展館''' :有好多熱帶雨林動物。 ===冰極天地=== 海洋公園擴建計劃首期壓軸主題區。 *'''極地時速''' :坐上海豹型過山車之後飛越極地。 *'''南北極地展館''' :將展出海豹、企鵝等動物。 *'''冰極餐廳''' :性質類似海龍王餐廳嘅餐廳。 === 吊車 === [[File:Cable Car Ocean Park.jpg|right|thumb|海洋公園登山纜車]] 山下花園同埋南朗山之間，有[[吊車]]駁埋。吊車全長1.5公里，每個鐘載客4000人次，總共有252架吊車來回運行。每架吊車可以載6人，車程10分鐘，搭客可以飽覽深水灣同南朗山優美海景。吊車喺惡劣天氣之下，會暫停服務。 根據海洋公園同政府現今嘅資料，嗰個[[吊車|登山纜車]]係叫做「纜車」，係由英文Cable Car直接翻譯；而坊間同舊官方資料就叫佢做「吊車」，以佢嘅外形嚟叫。 === 海洋列車 === 一個喺隧道行嘅雙向登山纜索鐵路系統。列車以探索潛水艇為設計藍本，透過車廂內嘅多媒體設施，令遊客經歷一次彷彿穿越深海嘅旅程。列車連接山下花園同埋南朗山兩個區，往返高峰站（山上嘅高峰樂園）同海濱站（山下嘅海濱樂園）。隧道全長1,300米，列車可載250人，車程2-3分鐘，軌距1435mm（標準軌），單向每小時最多可載5,000人。喺2010年12月5號下晝出過意外，7人受傷，1人情況危殆。 === 登山電梯 === 南朗山同埋大樹灣之間，有登山電梯駁住。電梯全長225米，係全世界第2長嘅戶外[[扶手電梯]]，起好嗰時本來係全世界最長嘅戶外電梯，後來畀香港另一個[[中環至半山自動扶梯系統]]取代。而電梯係沿住30度角嘅山坡上落，每小時載客量達4000人次。登山電梯唔受天氣影響。 == 保育工作 == 除咗發展旅遊之外，海洋公園亦積極推廣教育同進行動物保育。海洋公園每年招待約4萬名學童，加深佢哋對動物嘅認識。此外，海洋公園亦致力進行[[海洋哺乳動物]]嘅研究。2000年，海洋公園成功透過人工受孕嘅方法令[[樽鼻海豚]]受孕，並喺2001年5月誕下兩條小海豚，成為全球首宗成功個案。另一方面，海洋公園成立咗「香港海洋公園保育基金」，用嚟協助有關瀕危動物嘅研究工作。 == 近年發展 == {{舊聞}} 自從[[香港迪士尼樂園]]開咗之後，海洋公園就要同迪士尼競爭。[[2004年]]，當時嘅[[香港特別行政區行政長官|特首]][[董建華]]邀請有「[[蘭桂坊]]之父」之稱嘅[[盛智文]]出任主席，希望以佢嘅經驗提高海洋公園嘅競爭力。 盛智文上任後，海洋公園公佈重新發展計劃，希望發展成為世界最佳嘅海洋主題公園，並藉此加強香港對世界各地遊客嘅吸引力。喺未來幾年將斥資55.5億[[港元]]，增加遊樂設施至70個。翻新後嘅海洋公園面積將增至137公頃，增加接近一倍，並引入33種全新動物。公園將分為「高峰樂園」同埋「海濱樂園」兩部分，高峰樂園位於高地，以[[海洋]]、[[熱帶雨林]]同[[南極|南]][[北極]]地體驗為主題。海濱樂園就位於低地，以[[水族館]]同[[雀鳥]]為主題，並設有兒童遊樂設施。兩個樂園之間會加建全長1400米嘅高峰列車連接，車程3分鐘。公園亦將會增加多項動物表演。而機動遊戲方面，將會規劃現時嘅山上機動城，除咗保留跳樓機，其他機動遊戲都會拆，但會開闢山頭興建多項新嘅機動設施，以便騰空集古村一帶沿海地方去起酒店，以吸納多啲高消費嘅長途旅客。 海洋公園亦起緊3間酒店，一間喺於公園入口，兩間喺集古村；2006年尾開工，預計[[2010年]]落成，預計每年入場人次會加到500萬。 == 未來發展 == 政府通過2021年海洋公園公司（修訂）條例草案，未來會將海洋公園從主題公園轉為保育同教育工作，例如將動物護理中心從新設計吸引大眾。海濱樂園嘅紀念品店、餐廳等營運權外判畀私人發展商/營運商。入口會後移到山上嘅高峰樂園，老舊嘅大型機動遊戲會被淘汰，設立以歷險為主題嘅區域，建設小型嘅娛樂設施，同埋開墾未用嘅土地設立以健康為主題嘅區域，用作露營、登山等活動。建立碼頭作為交通方式。 == 交通 == ;[[港鐵]] *[[南港島綫]]：[[海洋公園站]] ;[[香港巴士|巴士]]（海洋公園專線） *[[城巴]] **629：[[中環渡輪碼頭]] → 海洋公園（正門）（只喺朝早指定時間開出：09:30、10:00、10:30、11:00、11:30途經金鐘） ;巴士（平日繞經路線） *[[城巴]] **48：[[華富邨]] ↔ [[深灣]]（只係喺星期一至星期六上下晝繁忙時間嘅部分班次延長至海洋公園，假日日間大部份時間延長） ;巴士（假日或星期六下晝繞經路線） *過海巴士路線 **107：[[九龍灣]] ↔ [[華貴邨]] **170：[[沙田站]] ↔ [[華富邨]] **171：[[荔枝角]] ↔ [[海怡半島]] **973：[[尖沙咀東]] ↔ [[赤柱]] ;[[香港公共小巴|小巴]] *港島專線小巴 **29A：[[鴨脷洲邨]] ↔ 海洋公園（大樹灣）（只係喺平日繁忙時間提供服務） ;[[香港的士|的士]] *市區的士 ;停車場 *海洋公園正門停車場：400個車位 == 時間同收費 == {{舊聞}} === 開放時間 === 公園開放時間：10:00 am - 6/7:00pm 暑期、萬聖節前夕，同埋其他特別日子，會改時間，部份日子另有夜場，要另外收錢。 === 入場費 === 入場費分一次同全年。 ;日間入場門票（一次入場） *成人：HK$448 *小童（3-至11歲）：HK$224 *攞綜援人士：HK$20 *3歲以下、65歲或以上香港居民、「殘疾人士登記證」人士同埋香港居民生日嗰日可以免費入場 ;智紛全年入場證 *智紛全年入場證金卡 **一年無限入場 **成人：HK$960**小童（3至11歲）：HK$480 *智紛全年入場證銀卡 **一年內逢星期一至五日間，及星期六中午12點前無限次入場 **成人：HK$740 **小童（3-至11歲）：HK$370 *智紛全年入場證學生卡 **全日制學生（12歲或以上）：HK$670 一啲旅行社同特定團體，旅客或者會員買飛有八、九折優惠。同時，亦有團體優惠，不過要事先預約。 == 公園相 == <gallery> File:HK Ocean Park Dolphin Show.jpg|海洋劇場海豚表演 File:Oceanpark main halloween.jpg|海洋公園正門，當時舉行緊「十月全城哈囉喂」 File:HK OP Sea Jelly 410 Location.jpg|水母萬花筒 位於山上纜車站嘅下層 File:HK OP Sea Jelly 410 Octopus Jelly.jpg|水母萬花筒 裏面嘅小水母舞姿美妙 File:HK OP Sea Jelly 410 Flower Heat Jelly.jpg|水母萬花筒 裏面嘅水母分門別類 File:HK OP Sea Jelly 410 visitors.jpg|水母萬花筒 遊客歡樂留影 </gallery> == 參考 == <references/> ;報章 *[http://hk.news.yahoo.com/051027/12/1i3b0.html 行會通過海洋公園發展計劃] - [[明報]] - [[2005年]][[10月27號]] ;網站 *[http://www.oceanpark.com.hk/chi/main/index.html 香港海洋公園官方網站] *[http://www.oceanpark.com.hk/tc_introduction.html 香港海洋公園官方簡介] *[http://www.discoverhongkong.com/taiwan/sightshow/tours/day/ta_day_138717.jhtml 海洋公園之旅] - [[香港旅遊發展局]] *[http://www.oceanpark.com.hk/wedding/index_tc.html 香港海洋公園創意婚禮官方網站] *[http://www.oceanpark.com.hk/opahk/chi/index.asp 香港海洋公園學院官方網站] *[http://www.oceanpark.com.hk/cny_2007/cny2007_tc.html 香港海洋公園大團拜] *[http://www.oceanpark.com.hk/30_years/index.html?langId=tc 香港海洋公園30周年網站] *[http://www.oceanpark.com.hk/easter_2007/easter2007_tc.html 香港海洋公園動物全接觸] == 出面網頁 == * [http://www.halloweenbash.com.hk/ 海洋公園十月全城哈囉喂] * [http://www.fotop.net/alannet/OceanPark 海洋公園相片] == 睇埋 == {{同享類|Ocean_Park,_Hong_Kong}} {{osm box|r|3676813}} {{Portal|香港}} *[[香港旅遊景點一覽]] *[[香港迪士尼樂園]] *[[香港濕地公園]] {{香港主題}} [[Category:香港動物園]] [[Category:香港主題公園]] [[Category:香港旅遊景點]] [[Category:黃竹坑]] 1tntw0rojq7ykeito9mm136qgpu4aqg 0 10828 1865064 1864320 2022-08-19T00:22:34Z 205.189.94.9 /* 別名 */ wikitext text/x-wiki [[File:TwilaB 1388.jpg|thumb|right|300px|人乸嘅𢆡]] '''𢆡'''<ref>[http://mandarin.dsturgeon.net/dictionary.pl?if=gb&char=𢆡 𢆡 - 中國哲學書電子化計劃]</ref><ref>[http://www.zdic.net/hant/𢆡 𢆡的解釋]</ref>（粵拼：nin1），又或者寫做'''姩'''<ref>[http://www.cantonese.sheik.co.uk/dictionary/words/9788/ 姩頭 (nin1 tau4 | nian4 tou2) : teat; nipple - CantoDict]</ref>，係[[哺乳類動物]]嘅[[乸]]用來餵[[奶]]畀[[蘇蝦]]嘅[[器官]]，亦即係醫學講嘅'''乳房'''。𢆡響[[𢆡頭]]下面有[[乳腺]]，會響生咗蘇蝦之後，整奶畀蘇蝦飲。雖然[[公]]都有𢆡，結構都一樣，但係未發育，所以呢度集中講乸嘅𢆡。 ==別名== 中國北方叫𢆡做奶，因為呢個器官用來整奶汁乳水，所以同器官同奶個名係相通。台灣亦都流行叫𢆡做'''咪咪'''，[[國語]]發音似「秘密」。 古書叫乳（[[乳房]]簡稱）、奶（[[紅樓夢]]用過<ref>[[wikisource:zh:紅樓夢/第019回|【紅樓夢・第十九回　情切切良宵花解語　意綿綿靜日玉生香】]]：我的血變的奶，吃的長這麼大，如今我吃他一碗牛奶，他就生氣了？</ref>）、酥胸（[[金瓶梅]]用過<ref>[[wikisource:zh:金瓶梅/第28回|【金瓶梅・第二十八回　陳敬濟徼幸得金蓮　西門慶糊塗打鐵棍】]]：睨視婦人云鬟斜軃，酥胸半露，嬌眼乜斜，猶如沉酒楊妃一般，纖手不住只向他腰裡摸弄那話。</ref>）。 香港流行叫𢆡做： *'''波'''：波卽係球，來自英文Ball，女人𢆡大似波而得名。個名亦傳到外地，中國大陸，臺灣，有時都噉叫。由波亦生出唔同字，形容𢆡，好似大波、微波、無波、八字波等。八字就唐字八字形，向兩𢆡外生也。 *'''車頭燈'''<ref name=oncc-20101216>{{cite web|url=http://the-sun.on.cc/cnt/adult/20101216/00507_001.html|title=大燈夠巉眼夾腸先夠盞|archiveurl=https://web.archive.org/web/20220811234905/http://the-sun.on.cc/cnt/adult/20101216/00507_001.html|archivedate=2022-08-11|access-date=2022-08-11|url-status=live}}</ref><ref>[http://tw.news.yahoo.com/美女直播主賣貨胸-走山-網驚-車頭燈掉了-033942021.html 美女直播主賣貨胸「走山」 網驚：車頭燈掉了]</ref><ref>[http://news.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/2915128 洗車胸前「長輩」濕一片！ 網友歪樓驚呼：車頭燈好大]</ref>：車頭燈反射燈罩加燈膽外形似𢆡而得名。 *'''[[包]]'''<ref name=oncc-20101216 />：指圓包，唔係[[方包]]或條形包。 *'''[[奶王包]]'''<ref name=oncc-20071124>{{cite web|url=http://orientaldaily.on.cc/archive/20071124/fea/fea_c05cnt.html|title=女色誘惑：胸前誘惑　健乳美|archiveurl=https://web.archive.org/web/20210902225220/http://orientaldaily.on.cc/archive/20071124/fea/fea_c05cnt.html|archivedate=2021-09-02|access-date=2022-08-12|url-status=live}}</ref> *'''[[奶樽]]'''<ref name=oncc-20071124 /> 娛樂及風月新聞興用「東／南／西／北半球」、「內／外半側半球」等嚟借代𢆡嘅唔同部分。<ref>{{引網|url=http://mf.techbang.com/posts/4566-examining-your-character-by-favorite-part-of-boobs|title=「南半球、北半球，哪邊最性感？」從愛看的女生胸部部位，測驗你的潛在性格！|date=2017-06-12|website=manfashion這樣變型男|language=zh-tw|access-date=2022-07-14}}</ref><ref>[http://www.setn.com/news.aspx?newsid=165776 圖／好胸！南北半球不夠看　網友教你「赤道」服裝長這樣]</ref><ref>[http://www.mirrormedia.mg/story/20220417yweb004/ 蹲下掉渾圓北半球　超胸F級正妹抱貓「超邪惡視角」曝光]</ref><ref>{{引網|url=http://star.ettoday.net/news/1059611|title=金馬獎／舒淇東、西半球全露出！ 透視裸色挖乳裝美翻|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2022-07-14}}</ref>「北半球」亦單指𢆡<ref>[http://star.ettoday.net/news/1200742 安心亞車內換穿「低胸爆乳」婚紗！雪白北半球快掉出來]</ref>，卽相對南半球（[[臀]]）。<ref>{{cite web|url=http://www.appledaily.com.tw/life/20220220/AX6VGIVBVZBZXF4NNPQT6PKDL4/|title=蜜臀征服「阿公內褲」　DenKa這南半球讓網友狂讚超性感|archiveurl=https://web.archive.org/web/20220220131927/https://www.appledaily.com.tw/life/20220220/AX6VGIVBVZBZXF4NNPQT6PKDL4/|archivedate=2022年2月20號|access-date=2022年8月17號|url-status=live}}</ref> 𢆡亦有唔同形容法，好似大𢆡、細𢆡、墮𢆡咁。 因爲「𢆡」字唔係人人識寫，亦有用「蓮」字或者拼音「lin」代替。舊時[[色情架步]]，有妓女化爲大波蓮來引男人。 ==生理== 唔同動物嘅𢆡都唔同，形態各異。有啲動物多𢆡，而人就有兩𢆡。 ===人=== 人𢆡介乎[[肋骨]]二至六條之間。𢆡有彈性。女人[[後生]]成半球，生育會令𢆡脹，停哺後會縮細。[[老]]時會鬆墮，稱為墮𢆡。 [[File:Poor breastfeeding latch.jpg|thumb|餵奶]] [[女人]]𢆡除咗餵奶之用，亦係性徵，生得明顯，可以吸引[[男人]]。男女[[交合]]，亦會摸𢆡，以求[[快感]]。 ==第啲意思== 家陣香港唔少後生仔都以為「𢆡」呢個字係解做[[𢆡頭]]，鬧出唔少笑話。 == 攷 == {{reflist|2}} [[Category:𢆡| ]] [[Category:粵字]] l6xt8jczn15u8x07wv18kk5ofn95oxm 0 11596 1864990 932030 2022-08-18T14:08:17Z 119.236.228.97 wikitext text/x-wiki '''先生'''，意思係「先過自己生」（出世），通常用來指： * '''[[老公]]''' * [[男人]]（尊稱），例如王先生、李先生；又或者如果唔知佢叫乜嘢名，可以就咁叫先生。而尊稱男人做「先生」嘅時候一般係對對方嘅尊重，所以男性叫自己做乜先生物先生會好自大，畀人覺得好好笑。 * '''[[敎師]]'''（無分男[[女性|女]]）嘅另一個叫法，不過好多時係細個嘅學生先會咁叫 * 德高望重嘅前輩，例如「[[冰心]]先生」。 {{搞清楚}} 7l6j1zz5ii2clndb6z096l2hwqw59vw 1864992 1864990 2022-08-18T14:15:15Z 203.218.21.136 wikitext text/x-wiki '''先生'''，意思係「先過自己生」（出世），通常用來指： * '''[[老公]]''' * [[男人]]（尊稱），例如王先生、李先生；又或者如果唔知佢叫乜嘢名，可以就咁叫先生。而尊稱男人做「先生」嘅時候一般係對對方嘅尊重，所以男性叫自己做乜先生物先生會好自大，畀人覺得好好笑。 * '''[[敎師]]'''（無分男[[女性|女]]）嘅另一個叫法，不過好多時係細個嘅學生先會咁叫。 * 德高望重嘅前輩，例如「[[冰心]]先生」。 {{搞清楚}} 1j4vrsa8pm9e7e1gb6epi03rss615py 0 12756 1865172 1839440 2022-08-19T04:27:07Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = 151st EMG Conducts Chemical Training With Moroccan Counterparts During African Lion 2010 DVIDS280113.jpg | caption1 = 兩個[[大人]]喺度用[[講嘢]]嘅[[聲]]嚟[[傾偈]]。 | image2 = Girls learning sign language.jpg | caption2 = 兩個[[細路]]喺度學用[[手語]]溝通。 | image3 = Carta de Població de Salou.jpg | caption3 = 一段用[[羅馬字母]]寫嘅[[文字|字]]；人好興用文字將語言寫低，但有好多語言都冇[[書面語|書面]]版本。 }} '''語言'''（{{jpingauto|jyu5 jin4}}；{{lang-en|'''Language'''}}）泛指[[人類]]用嚟彼此[[溝通]]嘅[[系統]]，包括咗[[口語]]（Spoken Language）同[[手語]]（Sign Language）等等－口語指用[[講嘢]]嘅[[聲]]嚟溝通，而手語指用[[手勢]]嚟溝通，可以同口語一樣咁[[複雜]]<ref>{{引網|url=https://www.britannica.com/topic/language|title=language {{!}} Definition, Types, Characteristics, & Facts|website=Encyclopedia Britannica|language=en|access-date=2021-02-21}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.nidcd.nih.gov/health/american-sign-language|title=American Sign Language|date=2015-08-18|website=NIDCD|language=en|access-date=2021-02-21}}</ref>。除此之外，「語言」一詞喺廣義上仲可以包埋[[文字]]：多數嘅現存語言都有[[書寫系統]]（Writing system）－即係用[[字形]]嚟嘗試寫低隻語言嘅聲或者[[語義]]，例如[[粵文]]就係主要用[[漢字]]嚟表示[[粵語]]，而[[英文]]就係用[[羅馬字母]]嚟表示[[英格蘭話]]；不過有唔少語言都缺乏發展完善嘅書寫系統，或者係有書寫系統但個系統冇俾人廣泛噉採用，搞到講呢啲語言嘅人做唔到「我手寫我口」<ref name=":0">{{引書|last=Yule|first=George|url=https://www.cambridge.org/core/books/study-of-language/AD8FF419510EB7E328B82FEF315D424E|title=The Study of Language|date=2005|publisher=Cambridge University Press|edition=3|location=Cambridge}}</ref>。 語言會隨住時間而[[語言演變|進化]]同變得更加多樣。响廿一世紀初，全世界大約有 5,000 到 7,000 種活躍（有人喺日常生活用）嘅語言，當中大部分都係[[孤立語言]]（指冇現存語言係佢哋親屬嘅語言）<ref name=":0" />。非孤立嘅語言可以分做好多個[[語系]]（Language family）：呢啲語系當中最大、分佈最廣嘅係橫跨[[歐亞大陸]]以至[[美洲|美洲大陸]]、包含咗成 440 幾隻語言嘅[[印歐語系]]（Indo-European languages）－呢個語系包括咗[[印地文]]（東至[[印度]]）以至[[英文]]同[[法文]]等嘅多種[[歐洲語言]]（西至[[歐洲]]），冚唪唥都源自超過[[公元前]] 2,500 年之前嘅[[原始印歐語]]；而[[粵語]]所屬嘅[[漢藏語系]]（Sino-Tibetan languages）喺語言多樣性上緊隨其後，都有超過 400 隻語言<ref group="註">直至廿一世紀初，[[語言學]]上對於「印歐語系估計有幾多隻語言」同「漢藏語系估計有幾多隻語言」等嘅問題未有完全一致嘅共識，不過多數嘅估計都係印歐語系嘅語言數量多過漢藏語系少少。</ref>。喺全世界咁多隻語言裏面，最多人講嘅係英文，但如果齋計[[母語]]使用者嘅話，最多人講嘅係[[官話]]（包括咗[[普通話]]）<ref>{{引網|url=https://www.ethnologue.com/guides/ethnologue200|title=What are the top 200 most spoken languages?|date=2018-10-03|website=Ethnologue|language=en|access-date=2021-02-21}}</ref><ref>{{引書|last=Eco|first=Umberto|url=https://www.worldcat.org/oclc/48708080|title=The search for the perfect language|date=1997|publisher=Fontana Press|isbn=0-00-686378-7|location=London|oclc=48708080}}</ref>。 人類喺歷史上一路都有思考同研究語言：早喺[[古希臘]]嗰陣嘅[[哲學家]]經已有喺度諗「語言點樣影響人嘅[[思維]]」等嘅問題；廿世紀前嘅人好多時都用語言睇做文明程度高低嘅象徵－例如古希臘人覺得講[[古希臘文]]以外嘅語言嘅人係野蠻人，[[古羅馬]]嘅人就好興喺征服外族之後透過宣揚自己嘅語言嚟增強自己嘅影響力，而[[中國]]喺古代亦有[[華夷之辨]]嘅諗法，成日都會覺得自己以外嘅文化（包括[[漢語]]以外嘅語言）係「蠻夷」嘅象徵<ref>Li, Bo; Zheng, Yin (2001). ''5000 years of Chinese history''. Inner Mongolian People's publishing corp.</ref>。到咗廿世紀中後期，世界各地嘅人一般都會用比較[[客觀]]嘅方法嚟看待語言－現代嘅[[語言學]]（Linguistics）會用[[科學方法]]嚟研究語言，係[[認知科學]]（Cognitive science）嘅一個重要部份<ref>Aikhenvald, Alexandra (2001). "Introduction". In Alexandra Y. Aikhenvald; R.M.W. Dixon (eds.). ''Areal diffusion and genetic inheritance: problems in comparative linguistics''. Oxford: Oxford University Press. pp. 1–26.</ref>。 <!--- [[符號]]系統表示，即係以[[書面語|書面]]嘅方式系統嚟去寫或者記錄[[文字]]、[[聲]]或者[[語義]]。而手語同口語一樣有同等嘅複雜程度、語法同語義，只係以唔同方式表達。 ---> == 詞源 == 喺[[粵文]]裏面，「{{Ruby-粵讀|語言|jyu5 jin4}}」呢個詞係一個由「語」同「言」兩個[[漢字]]組成嘅組合詞。《[[說文解字]]》入面兩隻字嘅解釋就同現今嘅意義唔同：「語」係指言論、「論難」；「言」就係解作「直言」。[[甲骨文|甲金文]]入面嘅「言」都同講嘢同埋條[[脷]]有關<ref>{{引網|url=https://humanum.arts.cuhk.edu.hk/Lexis/lexi-mf/search.php?word=%E8%AA%9E|title=語|website=漢語多功能字庫|url-status=live|access-date=2021-02-22|quote=「論也。从言，吾聲。」}}</ref><ref>{{引網|url=https://humanum.arts.cuhk.edu.hk/Lexis/lexi-mf/search.php?word=%E8%A8%80|title=言|website=漢語多功能字庫|url-status=live|access-date=2021-02-22|quote=「直言曰言，論難曰語。从口䇂聲。凡言之屬皆从言。」}}</ref>。 而英文入面嘅「language」，詞源就嚟自[[古法文]]入面嘅「langage」（意思係指「講嘢」、「字詞」、「演講」；或指「部落」、「人民」、「[[民族|國族]]」噉解）。古法文呢個字嘅詞源係[[拉丁文]]嘅「lingua」（意思可以係指「脷」、「講嘢」或者「語言」噉解）<ref>{{引網|url=https://www.etymonline.com/search?q=language|title=language {{!}} Search Online Etymology Dictionary|website=www.etymonline.com|access-date=2021-02-22}}</ref>。順帶一提，「lingua」一詞亦都係英文入面「linguistics」（[[語言學]]）嘅字源<ref>{{引網|url=https://www.etymonline.com/search?q=linguistics|title=linguistics {{!}} Search Online Etymology Dictionary|website=www.etymonline.com|access-date=2021-02-22}}</ref>。 {{clear}} == 定義 == [[File:Real-time MRI - Speaking (English).ogv|270px|thumb|呢幅圖顯示一個人喺講[[英文]]嗰陣[[聲帶]]同相連結構嘅變化。]] {{see also|語言理論|自然語言}} 「『語言』呢樣嘢[[語言理論|要點定義]]」呢條問題就噉睇落好似好簡單噉，但[[語言學]]上就呢條問題查實詏咗好耐：喺最基本上，有人提議「語言」可以[[定義]]做「任何喺[[人類]]之間用[[講嘢]]嘅[[聲]]或者[[符號]]嚟[[溝通]]嘅系統」，呢個定義強調咗語言嘅社會性功能，而且唔係所有語言學家都贊同<ref>Evans, Nicholas; Levinson, Stephen C. (2009). "The myth of language universals: Language diversity and its importance for cognitive science". ''Behavioral and Brain Sciences''. 32 (5): 429–92.</ref>。不過一般嚟講，絕大多數嘅語言學家都會認同，「語言」（或者[[自然語言]]）一詞通常可以包含以下呢三樣嘢： === 口語 === {{main|口語}} 喺最狹義上嚟講，語言係指用講嘢嘅聲嚟溝通嘅系統（[[口語]]），例如 19 世紀嘅語言學者[[:en:Henry Sweet|亨利·史維特]]（Henry Sweet）就係噉樣[[定義]]「語言」嘅<ref>[https://www.britannica.com/topic/language Language]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref>： {{Cquote |原版[[英文]]："Language is the expression of ideas by means of speech-sounds combined into words. Words are combined into sentences, this combination answering to that of ideas into thoughts."<br> [[粵文]]翻譯：語言係透過將講嘢嘅聲結合做[[字]]嚟表達諗法。字會結合變成[[句子]]，而呢個組合過程對應將諗法變做[[思緒]]（嘅過程）。 }} 一段講嘢嘅聲可以喺好多特性上有變化，而呢啲變化組合如果夠多，就可以用嚟組成好多唔同嘅[[語義|意思]]：例如[[粵語]]有 19 個[[聲母]]同 6 個聲調，就算啲字冚唪唥都用嗮同一樣嘅[[韻母]]，都經已有可能組成 19 × 6 = 114 個唔同嘅字，而且一句句子又可以由若干個字組成－如是者，一段講嘢嘅聲有數唔嗮咁多個可能嘅款，所以可以用嚟表達好多唔同嘅意思。除此之外，口語嘅意思仲可以視乎[[語境]]（context）而有異，例如一個人喺語言學[[講座]]上講「語言」呢個詞，佢實際表達緊嘅意思就好可能會異於喺[[程式語言]]講座上講嘅「語言」一詞嘅意思<ref>Tannen, Deborah (1982). ''Spoken and written language: exploring orality and literacy''. Norwood, N.J.: ABLEX Pub. Corp.</ref>。 === 手語 === [[File:ASL family.jpg|thumb|300px|呢班人喺度用手語溝通。]] {{內文|手語}} [[手語]]（Sign language）係其中一個以[[視覺]]同[[空間]]為主導嘅語言形式，以唔同嘅[[手勢]]同[[面部表情]]嚟傳意，相對於口語以口部同[[聽覺]]嚟溝通。<ref>{{引書|url=http://www.jbe-platform.com/content/books/9789027267344|title=The Linguistics of Sign Languages: An introduction|date=2016-06-23|publisher=John Benjamins Publishing Company|isbn=978-90-272-1230-6|editor-last=Baker|editor-first=Anne|location=Amsterdam|language=en|doi=10.1075/z.199|editor-last2=van den Bogaerde|editor-first2=Beppie|editor-last3=Pfau|editor-first3=Roland|editor-last4=Schermer|editor-first4=Trude}}</ref>手語係一種擁有完整語音系統、[[文法]]嘅自然語言。唔同地方會有自己嘅手語語言，例如[[美國]]用嘅係[[美國手語]]（American Sign Language），而[[香港]]就係用[[香港手語]]（Hong Kong Sign Language）。<ref>{{引網|url=https://www.linguisticsociety.org/content/what-sign-language|title=What is Sign Language? {{!}} Linguistic Society of America|website=www.linguisticsociety.org|access-date=2021-05-10}}</ref><ref>{{引書|last=Sandler|first=Wendy|url=https://www.worldcat.org/oclc/61425229|title=Sign language and linguistic universals|date=2006|publisher=Cambridge University Press|others=Diane C. Lillo-Martin|isbn=0-521-48248-8|location=Cambridge, UK|oclc=61425229}}</ref> 手語嘅字詞建構係基於手形，手勢嘅位置，動作同手掌方向。而手語同時會牽涉到一啲非手勢元素，口部嘅動作，[[眉毛]]、[[眼睛]]同個[[鼻]]嘅活動等等都會影響手語嘅語義或者語法。同一個手勢喺唔同語言可以代表唔同嘅意思。手語有語法亦都有[[時態]]變化，例如[[台灣手語]]同美國手語一樣都以[[膊頭]]或者係[[手掌]]做分界點，用手勢喺空間上嘅唔同嚟分辦出句子入面唔同嘅時態。<ref>{{引網|url=https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/33360|title=台灣地區聾人手語選用情形與現行手語政策之探討|last=陳|first=怡君|date=2003|url-status=live}}</ref> === 書寫系統 === {{main|書寫系統}} [[書寫系統]]（Writing system）係指用[[字形]]呢種[[視覺]]方法嚟將語言（通常係口語，不過手語都係有可能寫嘅）寫出嚟。對書寫系統最早嘅研究源於 1952 年。因為書寫系統得嗰大約 5,000 至 6,000 年歷史，而相比之下，口語同人嘅[[心靈]]早喺[[文明]]之前經已存在－比起口語同心靈，書寫系統喺好後先開始出現。<ref>{{引書|last=Sampson|first=Geoffrey|url=https://www.worldcat.org/oclc/913955903|title=The Routledge handbook of linguistics|date=2016|others=|isbn=978-1-315-71845-3|editor-last=Allan|editor-first=Keith|location=London|chapter=Writing Systems: Methods for recording language|oclc=913955903}}</ref>最早期嘅人類大約喺[[公元前]] 20,000 年前仲未有系統化嘅書寫系統嘅時候，經有有嘗試喺[[洞穴]]嘅牆上面[[畫畫]]，或者喺大約 10,000 年前用畫畫嚟記事。大約喺 5,000 年前，人類文明先有最早期嘅楔形書稿。<ref name=":0" /> 要留意嘅係，[[文字]]（writing / character）同[[書稿]]（script）係兩種唔同嘅概念，兩種語言可以使用同樣嘅文字嚟寫，但就會有唔同嘅書稿。例如英文同[[芬蘭文|芬蘭話]]係兩種唔同嘅語言（口語之間傾唔到偈），佢哋有相同嘅文字（都係用[[羅馬字母]]）但佢哋嘅書稿就唔一樣；粵文同[[中文書面語]]都係兩種有同樣文字（都係用[[漢字]]）、唔同嘅書稿嘅語言。古代[[日本]]亦有假借[[漢字]]嚟表記[[古日語]]嘅[[萬葉假名]]。<ref>{{Cite book|last=Frellesvig|first=Bjarke|title=A History of the Japanese Language|publisher=Cambridge University Press|year=2010|isbn=9781139488808}}</ref>而最早期被考古發現嘅書稿係喺中東地區嘅原始[[埃蘭語]]（Proto-Elamite）、喺希臘被發現嘅[[線形文字A]]、同[[印度河文字]]（Indus script）。<ref name=":4" /> 一個人群用嘅書寫系統好多時都會同佢哋嘅口語不符。例如係[[漢人]]噉，一路直至[[清朝]]為止，[[漢人]]一般都係用[[文言文]]嚟寫公文嘅，但文言文查實並唔似任何一種[[漢語]]嘅口語；喺[[辛亥革命]]之後出咗所謂嘅[[中文書面語]]－中文書面語喺文法同詞彙上係建基於[[官話]]嘅（例如用「A 的 B」噉嘅方式嚟表示「由 A 擁有嘅 B」，係[[普通話]]口語先會講嘅句法），所以對於（例如）廿世紀嘅[[粵語]]人群嚟講，中文書面語雖然係一種常用嘅書寫系統，但並唔符合佢哋口講嘅嘢，好似辛亥革命打前嘅官話人群噉，做唔到「我手寫我口」<ref name=":0"/><ref>Jerry Norman. ''Chinese''. Cambridge University Press. 1988.</ref>。 ==== 象形同意表文字 ==== 象形文字以類似繪畫嘅方式嚟書寫，被視為係古代嘅繪畫藝術傳統嘅延伸。而通常當大部份人用類似嘅符號繪畫嚟表達同樣嘅意義嘅時候，繪畫就會被視為象形文字。而當象形文字發展成一個固定嘅象徵形態嘅時候，就可能會變成意表文字。意表文字通常用一個既定嘅符號嚟表達含意。喺古埃及象形文字（實際上係意表文字）入面 [[File:Abydos-Bold-hieroglyph-O4.png|23px]] 指「屋」，而佢嘅字源就來自房屋嘅平面圖。而漢文字嘅「川」就係嚟自河流嘅象形。 ==== 表音文字：字母 ==== 字母利用符號分割語音。當中最出名嘅就係[[拉丁字母|羅馬字母]]、[[古英文]]字母同[[基里爾字母|斯拉夫字母]]（Cyrillic）等。<ref name=":0" /><ref>{{引網|url=https://www.britannica.com/topic/writing|title=Writing - Types of writing systems|website=Encyclopedia Britannica|language=en|access-date=2021-03-11}}</ref><ref>{{引網|url=https://omniglot.com/writing/types.htm|title=Types of writing systems|website=omniglot.com|access-date=2021-03-11}}</ref>[[拉丁文|拉丁字母]]有23個字母，而現代羅馬字母就有26個。通常喺羅馬字母入面，一個字母對應住一個音素。不過以上嘅講法有不確定性同多重對應（polyvalence）嘅問題，例如拉丁字母<x>喺語音上面可以對應[[阿爾巴尼亞話|阿爾巴尼亞語]]嘅[dʒ]、[[巴斯克話|巴斯克語]]嘅[x]、[[英文]]嘅[z]、[[法文]]嘅[ɡz]、[[德文]]嘅[ks]、[[葡萄牙文]]嘅[ʃ]、[[西班牙文]]嘅[ç]同[[普通話拼音]]嘅[ɕ]。<ref name=":4">{{引書|last=Coulmas|first=Florian|url=https://www.worldcat.org/oclc/57419694|title=Writing systems : an introduction to their linguistic analysis|date=2003|publisher=Cambridge University Press|isbn=0-511-07777-7|location=Cambridge, U.K.|oclc=57419694}}</ref> ==== 語素文字 ==== 語素文字嘅形態同佢嘅意義通常都有分別。漢文字係當中最出名嘅語素文字，雖然有啲漢文字發展自象形文字，不過好多字詞實際上同圖案無關，所以就唔完全係意表文字。另外最早有記錄嘅語素文字係楔形文字。[[米索不達米亞|米索不達美亞]]嘅[[蘇美爾|蘇美爾人]]就係其中最早用楔形物喺黏土板上面書寫嘅文明。<ref name=":0" /> ===命名=== 喺官話白話文同埋廣州話當中，「文」、「語」、「話」、「語言」同「語文」五者，都可以指書寫及／或口講嘅部分<ref>{{引網|url=http://dict.revised.moe.edu.tw/cgi-bin/cbdic/gsweb.cgi?o=dcbdic&searchid=Z00000157922|website=dict.revised.moe.edu.tw|access-date=2021-05-26}}</ref><ref>https://humanum.arts.cuhk.edu.hk/cgi-bin/agrep-lindict?query=%a4%e5&category=wholerecord</ref><ref>{{引網|url=http://dict.revised.moe.edu.tw/cgi-bin/cbdic/gsweb.cgi?o=dcbdic&searchid=Z00000157923|website=dict.revised.moe.edu.tw|access-date=2021-05-26}}</ref><ref>https://humanum.arts.cuhk.edu.hk/cgi-bin/agrep-lindict?query=%bb%79&category=wholerecord</ref><ref>{{引網|url=http://dict.revised.moe.edu.tw/cgi-bin/cbdic/gsweb.cgi?o=dcbdic&searchid=W00000005039|website=dict.revised.moe.edu.tw|access-date=2021-05-26}}</ref><ref>https://humanum.arts.cuhk.edu.hk/Lexis/Lindict/Lindict.php?query=%b8%dc&category=wholerecord</ref><ref>{{引網|url=http://dict.revised.moe.edu.tw/cgi-bin/cbdic/gsweb.cgi?o=dcbdic&searchid=Z00000163780|website=dict.revised.moe.edu.tw|access-date=2021-05-26}}</ref><ref>https://humanum.arts.cuhk.edu.hk/cgi-bin/agrep-lindict?query=%bb%79&category=wholerecord</ref><ref>{{引網|url=http://dict.revised.moe.edu.tw/cgi-bin/cbdic/gsweb.cgi?o=dcbdic&searchid=Z00000163798|website=dict.revised.moe.edu.tw|access-date=2021-05-26}}</ref>，要靠前文後理同約定俗成，推斷個別所指為何者。 == 語言研究 == {{內文|語言學}} 人類語言係有一個好奇妙嘅結構，當中既有共通點亦有各自嘅特點， 人類學習語言嘅原理目前係未能徹底掌握到，仲有思維同語言嘅關係等都係有著謎團，而只可以提出一啲假設。研究人類語言最好嘅途徑係儘量多比較唔同嘅語言。語言嘅研究係需要更多嘅語言作為資源，先至對比得到語言嘅共同特點<ref name=":5">[http://www.hkilang.org/v2/wp-content/uploads/2015/01/talk_20110430.pdf 語言瀕危與語言保育] 2011-04- 30 沙田香港文化博物館 「語言和非物質文化遺產」講座系列 Talk Series on “Languages and Intangible Cultural Heritage”劉鎮發 香港本土語言保育協會 副會長</ref>。 研究語言嘅科學係[[語言學]]，一般通常可以細分為：[[語音學]]、[[音韻學]]、[[構詞學|形態學]]、[[語法學]]、[[語義學]]、[[語用學]]、[[歷史語言學]]、[[辭書學]]同[[語言類型學|類型學]]等。而應用語言學則有分[[心理語言學]]、[[神經語言學]]、[[社會語言學]]、[[篇章分析]]（Discourse Analysis）、[[文體學]]、[[語料庫語言學]]、第一或第二[[語言習得]]、[[司法語言學]]等<ref>{{引網|url=https://www.britannica.com/science/linguistics|title=Linguistics {{!}} science|website=Encyclopedia Britannica|language=en|access-date=2021-02-21}}</ref>。早期嘅語言哲學研究大多同語法或[[古希臘哲學]]有關，大多有探討語言嘅意義同語言與心靈之間嘅關係。[[柏拉圖]]嘅[[克拉底魯篇]]就探討咗語言本身有無自有意義嘅問題<ref>{{引書|last=Everson|first=Stephen|url=https://philpapers.org/rec/EVEL-2|title=Language: Companions to Ancient Thought, Vol. 3|date=1994|publisher=Cambridge University Press}}</ref>。而[[春秋時代]]嘅[[名家]]《[[公孫龍子．白馬論]]》都討論咗名詞意義嘅問題<ref>{{引網|url=https://ctext.org/gongsunlongzi/bai-ma-lun/zh|title=公孫龍子 : 白馬論 - 中國哲學書電子化計劃|website=ctext.org|language=zh-TW|access-date=2021-02-21}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Hansen|first=Chad D.|date=1976|title=Mass Nouns and "A White Horse Is Not a Horse"|url=https://www.jstor.org/stable/1398188|journal=Philosophy East and West|volume=26|issue=2|pages=189–209|doi=10.2307/1398188|issn=0031-8221}}</ref>。而古代同哲學無關嘅語言學家好多時候着重於語法。最早嘅古代語言學家一般被認為係第一個有記錄嘅[[梵文]]語法學家巴尼尼（Pāṇini），佢同時都被認為係第一個描寫語言學派嘅學者<ref>{{引書|url=https://www.worldcat.org/oclc/855731853|title=Theory in social and cultural anthropology : an encyclopedia|date=2013|others=R. Jon McGee, Richard L. Warms|isbn=978-1-4522-7631-1|location=Thousand Oaks, California|chapter=Descriptive Linguistics|oclc=855731853}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Staal|first=J. F.|date=1965|title=Euclid and Pāṇini|url=https://www.jstor.org/stable/1397332|journal=Philosophy East and West|volume=15|issue=2|pages=99–116|doi=10.2307/1397332|issn=0031-8221}}</ref><ref>{{引書|last=Cardona|first=George|url=https://www.worldcat.org/oclc/42365210|title=Pāṇini : a survey of research|date=1997|publisher=Motilal Banarsidass|isbn=81-208-1494-0|location=Delhi|oclc=42365210}}</ref>。另外雖然[[阿里士多德|亞里士多德]]嘅文本未有實証基礎，但係佢都對[[文體學]]、[[語法學]]、[[語用學]]同語言[[邏輯學|邏輯]]有一定貢獻，後世嘅[[認知語言學]]亦有受佢嘅理論所啟發<ref>{{引書|last=Seuren|first=Pieter A. M.|url=http://doi.wiley.com/10.1002/9781444307467|title=Western Linguistics|date=1998-03-17|publisher=Blackwell Publishing Ltd.|isbn=978-1-4443-0746-7|location=Oxford, UK|language=en|doi=10.1002/9781444307467|access-date=2021-02-22|archive-date=2021-03-01|archive-url=https://web.archive.org/web/20210301022804/https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781444307467|url-status=dead}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Allan|first=Keith|date=2004-07-01|title=Aristotle's footprints in the linguist's garden|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0388000103000664|journal=Language Sciences|language=en|volume=26|issue=4|pages=317–342|doi=10.1016/j.langsci.2003.05.001|issn=0388-0001}}</ref><ref>{{Cite journal|last=De Cuypere|first=Ludovic|last2=Willems|first2=Klaas|date=2008-11-01|title=Meaning and Reference in Aristotle’s Concept of the Linguistic Sign|url=https://doi.org/10.1007/s10699-008-9134-y|journal=Foundations of Science|language=en|volume=13|issue=3|pages=307–324|doi=10.1007/s10699-008-9134-y|issn=1572-8471}}</ref><ref>{{Cite journal|last=McKeon|first=Richard|date=1946|title=Aristotle's Conception of Language and the Arts of Language|url=https://www.jstor.org/stable/267003|journal=Classical Philology|volume=41|issue=4|pages=193–206|issn=0009-837X}}</ref><ref>{{引網|url=https://plato.stanford.edu/entries/aristotle-categories/|title=Aristotle’s Categories|last=Studtmann|first=Paul|editor-last=Zalta|editor-first=Edward|website=The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Spring 2021 Edition)|url-status=live|access-date=2021-02-23}}</ref>。 === 研究語言嘅方法 === * '''原野研究'''（Fieldwork）：語言學家有時候會去一啲語言社區記錄語言。通過記錄依一啲文明嘅語言嘅音韻同語法，語言學家盡可能咁保留返嗰個可能即將瀕危絕種、無下一代用嘅語言。<ref>{{引書|last=Chelliah|first=Shobhana|url=https://www.worldcat.org/oclc/861211769|title=Research methods in linguistics|date=2013|publisher=Cambridge|others=|isbn=978-1-107-01433-6|editor-last=Podesva|editor-first=Robert|location=Cambridge|chapter=Fieldwork for language description|oclc=861211769|editor-last2=Sharma|editor-first2=Devyani}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.linguistics.pitt.edu/research/research-methodology|title=Research Methodology {{!}} Linguistics {{!}} University of Pittsburgh|website=www.linguistics.pitt.edu|access-date=2021-03-04}}</ref> * '''問卷調查'''：問卷調查係社會語言學同心理語言學常用嘅方法，主要會以統計學方法去揾出推論同關聯。<ref>{{引書|last=Schilling|first=Natalie|url=https://www.worldcat.org/oclc/861211769|title=Research methods in linguistics|date=2013|publisher=Cambridge|others=|isbn=978-1-107-01433-6|editor-last=Podesva|editor-first=Robert|location=Cambridge|chapter=Surveys and interviews|oclc=861211769|editor-last2=Sharma|editor-first2=Devyani}}</ref> * '''面談'''：面談訪問亦都係社會語言學會用嘅方法，目標係以對被訪者最自然放鬆嘅環境提供資訊。 * '''實驗'''：語言心理學好多時會用到唔同類型嘅實驗，配合統計學方法揾出人嘅心理同語言嘅關係。<ref>{{引書|last=Abbuhl|first=Rebekha|url=https://www.worldcat.org/oclc/861211769|title=Research methods in linguistics|last2=Gass|first2=Susan|last3=Mackey|first3=Alison|date=2013|publisher=Cambridge|others=|isbn=978-1-107-01433-6|editor-last=Podesva|editor-first=Robert|location=Cambridge|chapter=Experimental research design|oclc=861211769|editor-last2=Sharma|editor-first2=Devyani}}</ref> *'''語料庫'''（Corpora）：語料庫係電算語言學（computational linguistics）會用嘅方法。語言學家透過分析大量嘅語言用語同數據去揾出常用嘅語法特徵。<ref>{{引書|last=Gries|first=Stefan|url=https://www.worldcat.org/oclc/861211769|title=Research methods in linguistics|last2=Newman|first2=John|date=2013|publisher=Cambridge|others=|isbn=978-1-107-01433-6|editor-last=Podesva|editor-first=Robert|location=Cambridge|chapter=Creating and using corpora|oclc=861211769|editor-last2=Sharma|editor-first2=Devyani}}</ref> ...等等。 == 語言嘅起源 == 人類語言最初嘅形態究竟係咩已經無從稽考，不過唔同學科（例如[[人類學]]、[[考古|考古學]]、[[心理學]]、[[語言習得]]、[[神經科學|腦科學]]等）對此都有所研究<ref>{{引書|url=https://www.worldcat.org/oclc/794532524|title=The Oxford handbook of language evolution|date=2012|publisher=Oxford University Press|others=Maggie Tallerman, Kathleen Rita Gibson|isbn=978-0-19-161739-3|location=Oxford|oclc=794532524}}</ref>。喺1866年嗰陣因為依一個命題嘅推測成份過重而俾[[巴黎語言學學會]]（[[法文]]：[[:fr:Société_de_linguistique_de_Paris|Société de Linguistique de Paris]]）禁止研究<ref name=":1">{{Cite journal|last=Hauser|first=Marc D.|last2=Yang|first2=Charles|last3=Berwick|first3=Robert C.|last4=Tattersall|first4=Ian|last5=Ryan|first5=Michael J.|last6=Watumull|first6=Jeffrey|last7=Chomsky|first7=Noam|last8=Lewontin|first8=Richard C.|date=2014-05-07|title=The mystery of language evolution|url=https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4019876/|journal=Frontiers in Psychology|volume=5|doi=10.3389/fpsyg.2014.00401|issn=1664-1078|pmc=4019876|pmid=24847300}}</ref>。但現代各學科對人類語言嘅起源研究都開始復興。科學家對[[鏡神經細胞]]嘅發現係其中一個[[神經語言學]]喺研究人類語言起源嘅轉捩點<ref>{{Cite journal|last=Ferretti|first=Francesco|last2=Adornetti|first2=Ines|last3=Chiera|first3=Alessandra|last4=Cosentino|first4=Erica|last5=Nicchiarelli|first5=Serena|date=2018-06-01|title=Introduction: Origin and Evolution of Language—An Interdisciplinary Perspective|url=https://doi.org/10.1007/s11245-018-9560-6|journal=Topoi|language=en|volume=37|issue=2|pages=219–234|doi=10.1007/s11245-018-9560-6|issn=1572-8749}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Rizzolatti|first=Giacomo|last2=Arbib|first2=Michael A.|date=1998-05|title=Language within our grasp|url=https://doi.org/10.1016/S0166-2236(98)01260-0|journal=Trends in Neurosciences|volume=21|issue=5|pages=188–194|doi=10.1016/s0166-2236(98)01260-0|issn=0166-2236}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Arbib|first=Michael A.|date=2005-04|title=From monkey-like action recognition to human language: An evolutionary framework for neurolinguistics|url=https://www.cambridge.org/core/product/identifier/S0140525X05000038/type/journal_article|journal=Behavioral and Brain Sciences|language=en|volume=28|issue=2|pages=105–124|doi=10.1017/S0140525X05000038|issn=0140-525X}}</ref>。[[化石遺傳學]]（paleogenetics）利用[[遺傳學]]、[[認知科學]]、神經科學同[[行為科學|行為學]]透過對比人類同其他靈長類近親同其他[[物種]]（例如[[雀|雀仔]]）嘅[[基因|基因圖譜]]所建立嘅模型為依一個命題提供咗新嘅論述<ref>{{Cite journal|last=Fitch|first=W. Tecumseh|date=2017-02-01|title=Empirical approaches to the study of language evolution|url=https://doi.org/10.3758/s13423-017-1236-5|journal=Psychonomic Bulletin & Review|language=en|volume=24|issue=1|pages=3–33|doi=10.3758/s13423-017-1236-5|issn=1531-5320}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Pollick|first=Amy S.|last2=Waal|first2=Frans B. M. de|date=2007-05-08|title=Ape gestures and language evolution|url=https://www.pnas.org/content/104/19/8184|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences|language=en|volume=104|issue=19|pages=8184–8189|doi=10.1073/pnas.0702624104|issn=0027-8424|pmc=PMC1876592|pmid=17470779|access-date=2021-02-22|archive-date=2021-03-04|archive-url=https://web.archive.org/web/20210304183853/https://www.pnas.org/content/104/19/8184|url-status=dead}}</ref>；而現代嘅[[電腦科學]]則提供咗更先進嘅電腦模擬技術去還原人類最早期嘅語言面貌<ref>{{Cite journal|last=Kirby|first=Simon|last2=Griffiths|first2=Tom|last3=Smith|first3=Kenny|date=2014-10-01|title=Iterated learning and the evolution of language|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959438814001421|journal=Current Opinion in Neurobiology|series=SI: Communication and language|language=en|volume=28|pages=108–114|doi=10.1016/j.conb.2014.07.014|issn=0959-4388}}</ref>。 一般而言語言嘅演化無分優劣，喺複雜程度同表達嘅能力上大致一樣。例如中古英語同現代英語嘅文法、用詞雖然唔同，但係都同樣有各自嘅語法、音韻同詞彙。認知科學家[[史提芬平卡|平卡]]（Steven Pinker）同心理學家布朗晤（Paul Bloom）有提到現代科學早期對人類語言起源嘅探究受[[查理斯·達爾文|達爾文]]嘅[[進化|進化論]]影響極深<ref>{{引網|url=https://www.semanticscholar.org/paper/Natural-language-and-natural-selection-Pinker-Bloom/dbe79abbbc1fc7df6ce90d263a363d99fabd3489|title=Natural language and natural selection|last=Pinker|first=S.|last2=Bloom|first2=P.|date=1990|website=undefined|language=en|access-date=2021-02-22}}</ref>。 初期嘅歷史語言學家，例如抹拿（Max Müller）將人類語言嘅初期形態分類<ref>{{Cite book|last=Max|first=Müller|title=Lectures on the science of language: Delivered at the Royal Institution of Great Britain in April, May, and June 1861|url=https://archive.org/details/dli.ernet.233624|publisher=Longman, Green, Longman, and Roberts, London|year=1861|pages=[https://archive.org/details/dli.ernet.233624/page/329 329]–378|chapter=Lecture IX The theoretical stage, and the origin of language}}</ref>： * 「Bow-wow理論」：佢認為初生嘅[[孲𤘅子|BB]]會模仿鳥類嘅聲音。 * 「pooh-pooh理論」：佢指出BB仔初期未識字嗰陣嘅驚嘆都係「pooh-pooh」咁嘅聲，所以就創出將依類嘅「語言」劃分為人類早期語言之一。 * 「Ding-dong理論」：人類會模仿事物發出嘅聲響。 * 「Yo-he-yo理論」：人類嘅語言來自於人用力嗰陣所發出嘅吼叫聲。 不過依類理論雖然有後期科學家同語言學家研究，但係當時抹拿所提出嘅理據一般未有實証。而佢所研究嘅題案，例如人類早期嘅語言學習同模仿嘅[[神經科學|神經生物學]]同[[進化|進化論]]基礎現時都有學者研究<ref>{{Cite journal|last=Pfenning|first=Andreas R.|last2=Hara|first2=Erina|last3=Whitney|first3=Osceola|last4=Rivas|first4=Miriam V.|last5=Wang|first5=Rui|last6=Roulhac|first6=Petra L.|last7=Howard|first7=Jason T.|last8=Wirthlin|first8=Morgan|last9=Lovell|first9=Peter V.|last10=Ganapathy|first10=Ganeshkumar|last11=Mountcastle|first11=Jacquelyn|date=2014-12-12|title=Convergent transcriptional specializations in the brains of humans and song-learning birds|url=https://science.sciencemag.org/content/346/6215/1256846|journal=Science|language=en|volume=346|issue=6215|doi=10.1126/science.1256846|issn=0036-8075|pmid=25504733}}</ref>。而杭士基（Noam Chomsky）所倡導嘅普遍文法（Universal Grammar）嘅語言學理論就建基人類有獨立於知覺經驗之外與生俱來嘅語言能力嘅理論基礎去解釋語言起源<ref name=":1" />。以進化論為基礎嘅學者通過揾出廣義同狹義嘅大腦機能，對比遠親同近親嘅物種，以揾出人類喺進化史上獨特嘅地方嚟解釋人類之所以可以用到語言嘅原因<ref>{{Cite journal|last=Hauser|first=M. D.|date=2002-11-22|title=The Faculty of Language: What Is It, Who Has It, and How Did It Evolve?|url=https://www.sciencemag.org/lookup/doi/10.1126/science.298.5598.1569|journal=Science|volume=298|issue=5598|pages=1569–1579|doi=10.1126/science.298.5598.1569}}</ref>。 考古學發現，人類喺大約十萬年都未進化出現代人類所擁有嘅[[聲道]]（Vocal Tract），並無可能發出現代人類講嘢嘅聲音頻率。所以佢哋認為早期嘅人類係以語速、[[語調]]（tone）等方式嚟補充[[元音]]同[[輔音]]不足嘅問題，甚至有一啲語言學家提出早期人類可能先係使用手語之後先改變渠道（modality）轉為用口語<ref>{{引網|url=https://www.linguisticsociety.org/content/how-did-language-begin|title=How Did Language Begin? {{!}} Linguistic Society of America|website=www.linguisticsociety.org|access-date=2021-02-22}}</ref>。 而已發掘/已知嘅人類史上最早嘅語言多數為位於[[美索不達米亞]]附近嘅[[亞非語系|亞非語系語言]]同某啲[[獨立語言|獨立語]]、[[印歐語系|印歐語系語言]]等。但最早期嘅未解讀嘅就有賈湖契刻符號、非力查符號（Vinča symbol）等原始文字<ref>{{引書|url=https://www.worldcat.org/oclc/812729666|title=A companion to Chinese archaeology|date=2013|publisher=John Wiley & Sons Inc|others=Anne P. Underhill|isbn=978-1-118-32572-8|location=Hoboken, NJ|oclc=812729666}}</ref><ref>{{引書|url=https://www.worldcat.org/oclc/232568798|title=The ancient languages of Europe|date=2008|publisher=Cambridge University Press|others=Roger D. Woodard|isbn=978-0-511-39493-5|location=Cambridge|oclc=232568798}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.sciencedaily.com/releases/2007/01/070129100250.htm|title=Earliest Semitic Text Revealed In Egyptian Pyramid Inscription|website=ScienceDaily|language=en|access-date=2021-02-22}}</ref><ref>{{引書|last=Hayes|first=John L. (John Lewis)|url=http://archive.org/details/manualsumeriangr00haye|title=A manual of Sumerian grammar and texts|date=1990|publisher=Malibu, Calif. : Undena Publications|others=Library Genesis|isbn=978-0-89003-197-1}}</ref><ref>{{引書|url=https://www.worldcat.org/oclc/166382269|title=The ancient languages of Mesopotamia, Egypt and Aksum|date=2008|publisher=Cambridge University Press|others=Roger D. Woodard|isbn=978-0-521-68497-2|location=Cambridge|oclc=166382269}}</ref><ref>{{引網|url=http://www.rastko.rs/arheologija/vinca/vinca_eng.html|title=[Projekat Rastko] Tasic - Srejovic - Bratislav Stojanovic: Vinca - Centar neolitske kulture u Podunavlju|website=www.rastko.rs|access-date=2021-02-22}}</ref>。 == 人類語言同動物語言嘅分別 == 語言學家通常會以幾個標準去衡量人類語言嘅獨特之處。其中包括置換性（Displacement）、隨意性（Arbitrariness）、生產性（Productivity）、文化繼承（Cultural Transmission）同雙重性（Duality）<ref name=":0" /><ref name=":3">{{引書|last=Fromkin|first=Victoria|url=https://www.worldcat.org/oclc/800032029|title=An introduction to language|date=2014|others=Robert Rodman, Nina Hyams|isbn=978-1-133-31068-6|edition=10e|location=Boston, MA|oclc=800032029}}</ref>。 * 置換性：指人類語言可以講出唔喺此時此地發生嘅事（例如：'''尋晚'''我去咗食飯），更加可以講出從來未出現過、虛構嘅事物（例如：花果山水簾洞、白骨精）。而[[動物]]普通缺乏能夠講出依一啲事物嘅能力，例如屋企隻[[狗]]聽到你返到屋企開門係咁吠，係代表佢'''而家'''好開心見到你，或者佢因為'''而家'''好肚餓而吠，而唔係佢預測到佢聽日會好肚餓而提你記得聽日餵佢食嘢。不過有科學家提出觀點，指[[蜜蜂]]可以透過唔同嘅舞蹈方法同節奏向自己嘅同伴指出花蜜喺邊一個方位。透過舞蹈，蜜蜂因此可以講得出唔存在喺現有位置嘅事物，有一定程度嘅置換性。<ref>{{Cite journal|last=Dornhaus|first=Anna|last2=Chittka|first2=Lars|date=2004-02-01|title=Why do honey bees dance?|url=https://doi.org/10.1007/s00265-003-0726-9|journal=Behavioral Ecology and Sociobiology|language=en|volume=55|issue=4|pages=395–401|doi=10.1007/s00265-003-0726-9|issn=1432-0762}}</ref>但係依一種置換性極度有限，例如佢哋只係可以講出附近嘅糧食來源，但係就無辦法講到「尋晚去咗嗰個市鎮個教堂有株好靚嘅百合花」。所以蜜蜂嘅語言比起人類語言似乎都差好遠。 * 隨意性：指嘅係語文嘅形態同佢嘅意義通常無特別嘅關係。例如「[[孫悟空]]」三隻字嘅形態同音韻同其所聯繫嘅「喺石頭爆出嚟嘅馬騮精」嘅意義係無關嘅。或者例如俄語Яблоко（意指[[蘋果]]）如果唔經過學習嘅話，係無人可以透過個字型或者讀音嚟聯想起現實世界中嘅「蘋果」。語言形態本身同語言嘅意義無關，其意義係人類文明所賦予而成，佢哋之間嘅關聯並唔係一開始就自在永在嘅。 * 生產性：語言用家可以透過文法同詞彙創造新嘅措辭同句子去描述新嘅事物同情況，仲可以無限咁擴充句子。例如我哋可以講「紅色嘅蘋果」，又可以加長變成「紅色有班點嘅蘋果」，甚至將句子擴充成「紅色半徑10厘米有斑點我老豆又好鍾意但係我老母又唔係特別鍾意…嘅蘋果」。人類嘅創意同創造力可以創造出無限量多嘅句子，而動物一般就被認為無依一種創造能力。喺上文置換性中提到嘅工蜂，雖然佢哋可以利用舞蹈去揾到水平方位（Horizontal distance），但係佢哋就被認為無辦法創造出含有垂直方位（Vertical Distance）嘅字詞<ref>{{引書|last=Munz|first=Tania|url=https://www.worldcat.org/oclc/920017434|title=The dancing bees : Karl von Frisch and the discovery of the honeybee language|date=2016|isbn=978-0-226-02086-0|location=Chicago|oclc=920017434}}</ref><ref>{{Cite journal|last=von Frisch|first=Karl|date=1974|title=Decoding the Language of the Bee|url=https://www.jstor.org/stable/1738718|journal=Science|volume=185|issue=4152|pages=663–668|issn=0036-8075}}</ref>。 * 文化繼承：指人類所用嘅母語唔係人類與生俱來嘅能力，人類需要由[[孲𤘅子|嬰兒時期]]開始學習聽同講嚟習得母語。雖然人類被認為一出生就有講語言嘅[[普遍文法|資質]]，但係我哋仍然需要透過學習嚟獲得有關母語嘅知識。其中一個最為人所知嘅個案係[[珍妮]]（Genie），佢兒時俾屋企人虐待並且同社會隔絕，因為無語言環境而無辦法畀佢喺幼時習得第一語言<ref>{{Cite journal|last=Curtiss|first=Susan|last2=Fromkin|first2=Victoria|last3=Krashen|first3=Stephen|last4=Rigler|first4=David|last5=Rigler|first5=Marilyn|date=1974|title=The Linguistic Development of Genie|url=https://www.jstor.org/stable/412222|journal=Language|volume=50|issue=3|pages=528–554|doi=10.2307/412222|issn=0097-8507}}</ref>。 * 雙重性：語音本身同語音被組合之後所得出嚟嘅字句係兩回事，所以人類嘅語言係同時有雙重嘅層面。唔同嘅語音，例如子音 [[濁軟齶塞音|[g]]]、[[清雙唇塞音|[p]]]、[[濁齒齦塞音|[d]]] 等本身並無任何意義，但係通過有意識地將佢哋組合（例如將 [[濁齒擦音|[ð]]] 同元音 [[中央元音|[ə]]] 結合），我哋可以獲得有意義嘅字詞（ /ðə/ 為英文中嘅 'the' ）。然而喺其他動物，溝通嘅信號就只係局限於單一嘅固定形式，而唔係將語音重組嚟同同類溝通（例如狗隻嘅叫聲「嗚汪」並唔係將子音 /w/ 加上元音 /o/ 再加上子音 /n/，叫聲唔會經過重組而得出新嘅意義）。 === 動物語言 === 好多學者唔認同非人類動物有好似人類語言咁嘅語言系統。一嚟動物一般嘅聲帶結構同人類嘅聲帶有唔同，無辦法發得出人類嘅聲音；二嚟動物嘅智商好多時都無辦法可以同人類相比。不過動物大多都有自己嘅溝通方式，例如蜜蜂可以用舞蹈嚟溝通。<ref>{{引網|url=https://evolutionnews.org/2016/07/do_animals_have/|title=Do Animals Have Language?|date=2016-07-12|website=Evolution News|language=en-US|access-date=2021-05-11}}</ref><ref>{{引網|url=https://acp.eugraph.com/about/intro.html|title=ACP Introduction|website=acp.eugraph.com|access-date=2021-05-11}}</ref> 同人類喺基因上相似同源嘅猩猩雖然無辦法學口語，但係就可以學習手語。最早喺1930年代已經有學者嘗試教猩猩同人類用手語溝通。學者喺教育猩猩用手語嘅時候發現，猩猩嘅早期手語習得詞彙量方面同一般人類2.5至4.5歲嘅細路仔可以係差唔多，顯示出猩猩係有學習語言嘅能力。而喺一啲研究，學者亦都發現猩猩可以互相用手語溝通，並從中學習新嘅字詞。<ref>{{引書|last=Jensvold|first=Mary Lee A.|url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9781119179313.wbprim0462|title=Ape Language|date=2017|publisher=American Cancer Society|isbn=978-1-119-17931-3|pages=1–3|language=en|doi=10.1002/9781119179313.wbprim0462}}</ref> == 語言功能同意義 == === 語言功能 === 語言嘅功能係可以有三個方面<ref name=":5" />： # 溝通： 呢個係語言最根本同最主要嘅功能。任何一個人類社會/社交圈都會有最少一個語言做溝通嘅用途。如果呢個人類社會/社交圈嘅人係有唔同嘅背景來源，就可能會出現： (a) 採用一個大家認同嘅溝通語言， (b) 發展出一個新嘅語言， (c) 互相學習對方嘅語言而做溝通。 # 身份：人一般都會用語言去標籤返啲使用者，由於每個地方嘅語言有各自嘅特色，人就會將語言帶入鄉土感情嘅因素，聽得明或聽唔明對方嘅語言，就會有親近或隔閡嘅感覺。而通常對語言使用者嘅身份地位有一定嘅分門別類，都會影響著我哋一般嘅認知態度，而有欣賞、學習或鄙視等等嘅唔同趨向。 # 資源：語言作為資源會係少人留意嘅一個功能。世界上每個語言都有自己嘅歷史背景、表達方式嘅獨特性，有多姿多采嘅多元樣貌。 語言本身亦係一個非物質文化遺產。世界上冇兩種語言係可以完全對譯嘅。呢啲都同使用者嘅歷史文化有關。 語言作為知識資源嘅價值似係唔少人會忽略嘅地方。 === 語言意義 === ==== 符號 ==== 早期嘅語言學家（例如[[索雪]]）視語言嘅系統為符號嘅運用。對雪緒嚟講，語言係二元嘅系統，主要可以分為'''能指'''（Signifier）同'''所指'''（Signified）兩部分。能指喺索雪嘅語言學上代表緊語言符號（例如一個字嘅音或者係字嘅書稿）。能指本身係一啲無意思、無意義嘅嘅符號，而所指就係能指所指向嘅意義所在。例如粵語講嘅「有米」可以解做「有錢」亦都可以照字面意思解做「有米（飯）」。不過索雪講嘅所指唔一定係指向現實嘅物件，反而可以指向一啲抽象嘅概念。<ref>{{引網|url=https://www.cs.princeton.edu/~chazelle/courses/BIB/semio2.htm|title=Semiotics for Beginners: Signs|website=www.cs.princeton.edu|access-date=2021-03-19}}</ref> [[File:Saussure Signifie-Signifiant.png|thumb|right|450px|索雪嘅能指（Signifiant）同所指（Signifié）]] ==== 指涉、本義同含意 ==== 喺[[指涉理論]]（referential theory）入面，開頭啲語言學家同哲學家一般將語言嘅意義好似索雪嘅能指同所指咁，覺得語言嘅能指（即係字詞嘅書寫同語言本身）必然係有一個現實嘅指涉嘢（referent）。即係話，「依棵樹」依個字必然地係指向現實世界嘅某一棵樹。不過依個理論引申咗兩個問題：我哋係點樣表達（1）抽象嘅概念，同（2）虛構嘅事物。對以上嘅問題嘅其中一個解決方案係分辦'''本義'''（denotation）同'''指涉'''（reference），我哋講「樹」依一個字嗰陣係指稱（denote）緊「樹」依一個概念嘅集合（set），而喺講緊「依棵樹」嘅時候就唔單止指稱緊，更加係指向某一棵特定嘅樹。<ref>{{引書|last=Riemer|first=Nick|url=https://www.worldcat.org/oclc/652677212|title=Introducing semantics|date=2010|publisher=Cambridge University Press|isbn=978-0-511-67746-5|location=Cambridge|oclc=652677212}}</ref> 德國哲學家[[弗雷格]]（Gottlob Frege）係第一個分辨語言中嘅'''含意'''（sense）同'''指涉'''（reference）嘅人。[[弗雷格難題]]指出咗，單純嘅指涉同指稱並無辦法解釋到某啲句子點解唔一樣： # 日頭嘅星星係日頭嘅星星 # 日頭嘅星星係夜晚嘅星星 「日頭嘅星星（The morning star）」同「夜晚嘅星星（The evening star）」本身都係指向「金星」。弗雷格講到如果指涉係組成句子嘅唯一元素，咁以上兩個句子都只係恆真式（tautology）句子：「金星係金星」。不過，因為1同2嘅句子雖然本義一樣但係意義明顯係有差別，故此弗雷格認為除咗本義（denotation）之外，句子/字詞仲會有自己嘅'''含意'''（sense）。含意係獨立於字詞嘅意義本身，係外在嘅意義。含意會喺人閱讀或者聽到句子嗰陣俾人構造出嚟，所以雖然「日頭嘅星星」同「夜晚嘅星星」指嘅都係金星，但係因為句子有唔同嘅含意，所以兩個句子就可以表達到兩個唔同嘅意思。<ref>{{引書|last=Cruse|first=D. A.|url=https://www.worldcat.org/oclc/53956538|title=Meaning in language : an introduction to semantics and pragmatics|date=2000|publisher=Oxford University Press|isbn=978-0-19-154743-0|location=Oxford|oclc=53956538}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.welovephilosophy.com/tag/evening-star/|title=Evening Star – We Love Philosophy|language=en-US|access-date=2021-03-20}}</ref><ref>{{引書|last=Zalta|first=Edward N.|url=https://plato.stanford.edu/archives/fall2020/entries/frege/|title=The Stanford Encyclopedia of Philosophy|date=2020|publisher=Metaphysics Research Lab, Stanford University|editor-last=Zalta|editor-first=Edward N.|edition=Fall 2020}}</ref> ==== 語言行動理論 ==== 語言行動理論（Speech Acts Theory）係語言、心理同哲學都有涉獵嘅範疇。語言行動（Speech Acts）指對話入面牽涉嘅嘅「行動」，例如邀請、警告、道歉等等。語言行動一般有分三種：<ref>{{引書|last=Green|first=Mitchell|url=https://plato.stanford.edu/archives/win2020/entries/speech-acts/|title=The Stanford Encyclopedia of Philosophy|date=2020|publisher=Metaphysics Research Lab, Stanford University|editor-last=Zalta|editor-first=Edward N.|edition=Winter 2020}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.britannica.com/topic/speech-act-theory|title=Speech act theory {{!}} philosophy|website=Encyclopedia Britannica|language=en|access-date=2021-05-05}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.wtamu.edu/~mjacobsen/SpActCats.htm|title=Speech Act Theory|website=www.wtamu.edu|access-date=2021-05-05}}</ref><ref>{{引書|last=Austin|first=J. L.|url=https://www.worldcat.org/oclc/1811317|title=How to do things with words|date=1975|others=J. O. Urmson, Marina Sbisà|isbn=0-674-41152-8|edition=Second edition|location=Cambridge, Massachusetts|oclc=1811317}}</ref> # '''表語行為'''（locutionary act）：對話本身嘅意義同埋所有啲音調、情感。 # '''內語行為'''（illocutionary act）：表語行為嘅暗示或者係講話者嘅意圖。 # '''語中行為'''（perlocutionary act）：語言對聽者嘅效果，例如說服、恐嚇等。 ==== 歧義 ==== 一個字或者一段句子如果有多過一重意義嘅話，依個短語或句子就即係有歧義（ambiguity）。歧義可以喺字詞或者句子上以唔同形式出現。詞彙歧義（lexical ambiguity）代表緊一個字出現咗超過一種嘅意義，例如粵語入面嘅「撈」（動詞）可以指去「工作」或者煮食上嘅攪拌動作。依一種歧義因為關語義事所以亦都被稱為語義歧義（semantic ambiguity）。<ref name=":2" /> 另一類歧義因為牽涉到句子結構，所以被稱為結構歧義（structural ambiguity）或者係語法歧義（syntactic ambiguity）。粵語中最出名嘅語法歧義例子就係「兒子生性病母倍感安慰」。依句可以被解讀做「個仔生性做人，令到有病嘅母親感到安慰」，或者「個仔生性病，令到母親感到安慰」。<ref>{{引書|last=Anderson|first=Catherine|url=https://ecampusontario.pressbooks.pub/essentialsoflinguistics/chapter/9-2-ambiguity/|title=Essentials of Linguistics|date=2018-03-15|publisher=McMaster University|language=en}}</ref> == 語言心理 == === 語言相對論 === {{內文|語言相對論}} 語言相對論（Language Relativity）講嘅係唔同語言同背後嘅文化會影響人嘅諗法同世界觀。<ref>{{Cite journal|last=Boroditsky|first=Lera|date=2011|title=How Language Shapes Thought|url=https://www.jstor.org/stable/26002395|journal=Scientific American|volume=304|issue=2|pages=62–65|issn=0036-8733}}</ref>[[沙皮爾-沃夫假說]]（Sapir-Whorf hypothesis）係依一套理論嘅原型假設。依套理論假設咗唔同母語使用者會因為自己嘅母語喺唔同事物（例如[[顏色]]同[[時間觀]]等事物）會有唔同嘅直覺。[[石器時代]][[美拉尼西亞]]嘅Dani語對主色只有黑白二元之分、[[巴布亞新畿內亞]]嘅Berinmo語有5種主色，而[[現代英文]]就有最少10種。<ref>{{Cite journal|last=Heider|first=Eleanor Rosch|date=1972|title=Probabilities, Sampling, and Ethnographic Method: The Case of Dani Colour Names|url=https://www.jstor.org/stable/2800917|journal=Man|volume=7|issue=3|pages=448–466|doi=10.2307/2800917|issn=0025-1496}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Davidoff|first=Jules|last2=Davies|first2=Ian|last3=Roberson|first3=Debi|date=1999-03-XX|title=Colour categories in a stone-age tribe|url=https://www.nature.com/articles/18335|journal=Nature|language=en|volume=398|issue=6724|pages=203–204|doi=10.1038/18335|issn=1476-4687}}</ref>依啲語言證據代表一個人嘅母語會影響佢對顏色嘅觀念。 === 神經語言學 === [[File:1206 FMRI.jpg|thumb|240px|[[功能性磁振造影]]所造出嘅人腦影像；紅色嗰幾笪表示活動零舍強。]] {{main|神經語言學}} [[腦部]]係各種[[認知功能]]（包括語言）嘅中心。一隻動物嘅腦部會接收外界嘅[[資訊]]（[[感知]]），並且由呢啲資訊加埋[[記憶]]同[[決策]]等嘅認知功能決定要採取乜嘢行動，包括講嘢嗰陣一個人對於「跟住要講乜」嘅判斷都係認知過程嘅一部份。[[神經語言學]]（neurolinguistics）係[[神經科學]]同[[語言學]]嘅一個交界領域，專門研究腦部同語言處理之間嘅拏褦<ref>Lesser, Ruth (1989). "Language in the Brain: Neurolinguistics". In Collinge, N.E. (ed.). ''An Encyclopedia of Language''. London: NewYork: Routledge. p. 205–06.</ref>。 要研究腦部同語言之間嘅關係有好多方法： *最簡單嘅係所謂嘅[[病變]]（lesion）研究；人好多時會因為[[中風]]等同腦相關嘅病，而搞到佢哋個腦嘅某啲部位受損並且喪失原有功能；神經語言學家可以搵呢啲腦某啲部位有病變嘅病人返嚟研究，睇吓喪失咗個腦某一忽會對一個人嘅語言能力有啲乜嘢影響，從而推斷個腦每一忽係做乜功能嘅。<ref>[https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/lesion-studies Lesion Studies].</ref><ref>Kolb, B.; Whishaw, I. (2008). "Ch. 1". ''Fundamentals of Human Neuropsychology''. Macmillan.</ref> *神經語言學家仲可以用[[腦電圖]]（EEG）或者[[磁力共振造影]]（MRI）等嘅[[神經成像]]方法監察住個腦嘅活動，靠噉嚟研究個腦入面每一忽嘅功能。例如如果家吓個腦入面某一忽喺個人需要[[講嘢]]嗰陣會零舍活躍嘅話，噉佢哋就可以推斷個腦嗰一忽嘅功能同講嘢有關<ref>Raichle, M.E., & Mintun, M.A. (2006). Brain work and brain imaging. ''Annu. Rev. Neurosci.'', 29, 449-476.</ref>。 ... 等等。 ==== 顳葉 ==== {{main|顳葉}} 神經語言學嘅研究表明咗，[[顳葉]]（temporal lobe；[[大腦皮層]]近[[耳仔]]嘅嗰一個區域）上側、後側同外側等嘅多個部份都對語言處理嚟講好重要：耳仔會將收到外界資訊傳送到去顳葉嘅[[主要聽覺皮層]]（primary auditory cortex）嗰度，主要聽覺皮層會係噉咦處理吓啲資訊，並且初步噉將啲資訊詮釋同歸類（例如聽到某啲[[聲]]之後初步噉斷定啲聲係[[語言]]定係第啲類型嘅聲）<ref>Recanzone, G. A., Schreiner, C. E., & Merzenich, M. M. (1993). Plasticity in the frequency representation of primary auditory cortex following discrimination training in adult owl monkeys. ''Journal of Neuroscience'', 13(1), 87-103.</ref>，然後塊主要聽覺皮層就會將唔同類嘅聽覺資訊傳去唔同嘅[[次要聽覺皮層]]（secondary auditory cortex）嗰度－次要聽覺皮層係啲專化咗、淨係處理某啲特定類型聽覺資訊嘅腦區，例如[[布諾卡區]]（Broca's area）就係位於顳葉上少少嘅一個腦區，專門處理語言相關嘅聽覺資訊－研究顯示，布諾卡區病變會搞到個病人明明聽覺同[[聲帶]]冇問題，都講唔到嘢<ref>Zwislocki, J. (1960). Theory of temporal auditory summation. ''The Journal of the Acoustical Society of America'', 32(8), 1046-1060.</ref><ref>Alexander, M. P., Naeser, M. A., & Palumbo, C. (1990). Broca's area aphasias: aphasia after lesions including the frontal operculum. ''Neurology'', 40(2), 353-353.</ref>。 主要聽覺皮層會向兩個重要嘅語言腦區傳[[訊號]]：布洛卡區同[[韋力卡區|韋匿卡區]]（Wernicke's area），前者主要掌管個人對語言嘅使用，喺[[講嘢]]當中不可或缺，而後者就主要掌管聲同意思之間嘅連繫－語言大致上就係聲同意思之間嘅連繫，而呢個連繫似乎由韋力卡區主管；研究顯示，韋力卡區病變會搞到個病人出現所謂嘅[[感覺性失語症]]（fluent aphasia），即係話個病人能夠發出準確嘅聲，但講出嚟嘅嘢喺意思上一塌糊塗，例如個病人想講話佢去同隻[[狗]]散步，但講出嚟嘅嘢係「我知隻狗有啲唔舒服所以我想佢去行吓，我想好似你講嘅噉照顧吓佢」（一句意思上有少少九唔答八嘅句子）<ref>[http://www.strokecenter.org/patients/caregiver-and-patient-resources/aphasia-information/ What is Aphasia?]. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190416055005/http://www.strokecenter.org/patients/caregiver-and-patient-resources/aphasia-information/ |date=2019年4月16號 }}.</ref><ref>Hickok, Gregory; Poeppel, David (May 2007). "The Cortical Organization of Speech Processing". ''Nature Reviews Neuroscience''. 8 (5): 393–402.</ref>。 {{clear}} [[File:BrocasAreaSmall.png|thumb|center|450px|一個人腦由左邊望嘅圖解；圖中標示咗[[布諾卡區]]（Broca's）同[[韋力卡區]]（Wernicke's）嘅位置。]] == 語言變化 == 任何語言喺唔同嘅[[語言群體]]（Speech Community）都有可能有一定嘅差異。而依種差異有時候可能會俾規範派（prescriptive）語言學家認為係唔啱文法，但係現代嘅描述派（descriptive）語言學家就認為所謂嘅「唔啱文法」嘅句子，其實都有一定嘅規則存在。專門研究社會上嘅語言差異嘅語言學分支就係社會語言學（sociolinguistics）。語言學家認為，無任何一種嘅人類語言係固定又不變嘅，所有語言嘅用法同都有自己嘅變化<ref name=":2">{{引書|url=https://www.worldcat.org/oclc/45284733|title=Linguistics : an introduction to language and communication|date=2001|publisher=MIT Press|others=Adrian Akmajian|isbn=0-262-01185-9|edition=5th ed|location=Cambridge, Mass.|oclc=45284733}}</ref>；呢啲變化出嚟嘅話就係[[語言變體]]。 === 方言 === {{內文|方言}} ==== 地域方言 ==== 喺語言學上，地域方言（Regional Dialect）係一種以地域嚟界定嘅語言形式<ref>{{引書|last=Hickey|first=Raymond|url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9781118827628.ch1|title=The Handbook of Dialectology|date=2017|publisher=John Wiley & Sons, Ltd|isbn=978-1-118-82762-8|editor-last=Boberg|editor-first=Charles|pages=23–38|language=en|chapter=Dialectology, Philology, and Historical Linguistics|doi=10.1002/9781118827628.ch1|editor-last2=Nerbonne|editor-first2=John|editor-last3=Watt|editor-first3=Dominic}}</ref>。方言嘅英文「dialect」嘅字源可以追溯到[[古希臘文|古典希臘文]]（Classical Greek），解做文本、會話、講嘢嘅方式等等。現今嘅「方言」同「標準語」喺語義上面係一個相對嘅概念，不過實際上大家都只係一種方言。而音韻學上嘅語言變化就通常叫做'''[[口音]]'''（accent），不過有時候口音都有一啲獨特嘅語法差異。例如[[非裔美國口音]]就有語法上嘅[[雙重否定]]（Double Negation）<ref>{{引書|url=https://www.worldcat.org/oclc/37509967|title=African-American English : structure, history, and use|date=1998|publisher=Routledge|others=Salikoko S. Mufwene|isbn=0-415-11732-1|location=London|oclc=37509967}}</ref>。語言學家一般用可唔可以互相理解又即係'''[[互通度]]'''（Mutual Intelligibility）嚟分辨方言。例如喺中文，雖然[[粵語]]被認為係一種[[唐文|中文]]嘅方言，但係未學過嘅人通常都冇同[[官話]]使用者互相溝通嘅能力<ref>{{引網|url=https://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?p=1211|title=Language Log » Mutual Intelligibility of Sinitic Languages|access-date=2021-02-26}}</ref>。不過[[挪威文|挪威話]]、[[瑞典話|瑞典語]]同[[丹麥文|丹麥話]]嘅用家都有一定嘅互相理解能力，但就被分為三種唔同嘅語言<ref>{{引書|last=Einar|first=Haugan|url=https://www.worldcat.org/oclc/1001961525|title=The world's major languages|date=2017|publisher=Routledge|others=|isbn=1-351-53938-8|editor-last=Comrie|editor-first=Bernard|edition=2|location=London|chapter=Danish, Norwegian and Swedish|oclc=1001961525}}</ref>。由此可見，語言學嘅方言分野同現實政治上嘅方言定義可能有所分別。有句金句係話：「[[語言係有陸軍同海軍嘅方言]]」，就係想帶出一個語言變體係語言定係方言，有可能受到語言學以外，例如社會或者政治嘅因素影響。另外語言學家而家都有用[[計量|量化]]方式嚟分辦互相溝通嘅程度<ref>{{Cite journal|last=Cheng|first=Chin-Chuan|date=1996|title=Quantifying Dialect Mutual Intelligibility|url=https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-94-009-1608-1_9|journal=New Horizons in Chinese Linguistics|language=en|pages=269–292|doi=10.1007/978-94-009-1608-1_9}}</ref>。 ==== 社會方言 ==== 社會方言係一種因為社會身份同所屬群體嘅唔同而展現出嘅語言變化。<ref>{{引書|last=Wardhaugh|first=Ronald|url=https://www.worldcat.org/oclc/60835457|title=An introduction to sociolinguistics|date=2006|publisher=Blackwell Pub|isbn=978-1-4051-3559-7|edition=5th ed|location=Malden, Mass., USA|oclc=60835457}}</ref>社會方言可以根據社會階級、性別、年齡、族裔等因素被劃分。早期嘅美國社會語言學家拿布夫（William Labov）就以教育水平、職業同收入嚟分辦60年代紐約市嘅社會階層然後再做語言學分析。<ref>{{引書|last=Labov|first=William|url=https://eric.ed.gov/?id=ED010871|title=THE LINGUISTIC VARIABLE AS A STRUCTURAL UNIT|date=1966|language=en}}</ref> === 通用語 === {{內文|通用語}} [[通用語]]（lingua franca）係一班來自唔同文化、語言背景嘅人一齊選擇用嘅溝通語言。[[英文]]作為世界語言就係一種通用語<ref name=":3" /><ref name=":2" />。 === 標準語 === {{內文|標準語}} 我哋好多時候喺字典睇到嘅，喺學校學嘅字詞嘅讀音寫法都係被標準化嘅語言。我哋主要會喺書面嘅情況、政府嘅官方文字、電視台或電台等地方見到或者聽到標準語。但係現實上好多社會群體都有自己獨特嘅用詞、讀音同文法，所以標準語只係一種方便教學、方便大眾喺唔同情況都可以互相理解嘅語言種類。<ref name=":0" />而依一啲[[社會方言]]（Social Dialect）上嘅變化可能都會顯示出社會階級、工種同教育程度，甚至可能會造成社會偏見同階級歧視嘅問題。<ref name=":0" /><ref>{{Cite journal|last=Milroy|first=James|date=2001-11|title=Language ideologies and the consequences of standardization|url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/1467-9481.00163|journal=Journal of Sociolinguistics|language=en|volume=5|issue=4|pages=530–555|doi=10.1111/1467-9481.00163|issn=1360-6441}}</ref>英國作家[[蕭伯納]]（[[:en:George_Bernard_Shaw|George Bernard Shaw]]）嘅劇作《[[賣花女 (戲劇)|賣花女]]》（英文：[[:en:Pygmalion_(play)|Pygmalion]]）就係講一個講[[Cockney口音]]（[[:en:Cockney#Dialect|Cockney Accent]]）嘅賣花女學習象徵上流階層嘅[[標準英音]]（[[:en:Received_Pronunciation|Received Pronunciation]]，RP）嘅故事。喺美國，[[通用美式英語]]（General American English，GA）作為一個廣泛喺媒體、新聞報導中使用嘅口音，就係一種社會性嘅分類。<ref name=":2" />依一種「標準語」俾白人為主嘅中產階級使用。而其他美國嘅英文方言，例如[[非裔美國口音]]（英文：[[:en:African-American_Vernacular_English|African American Vernacular English]]）好多時候就會喺刻版印象認為係一種社會底層所使用嘅語言<ref>{{Cite journal|last=Linnes|first=Kathleen|date=1998|title=Middle-Class AAVE versus Middle-Class Bilingualism: Contrasting Speech Communities|url=https://www.jstor.org/stable/455582|journal=American Speech|volume=73|issue=4|pages=339–367|doi=10.2307/455582|issn=0003-1283}}</ref>。 === 洋涇浜語同克里奧爾語 === {{內文|洋涇浜|克里奧爾語}} [[洋涇浜|洋涇浜語]]（pidgin）係一種因為唔同嘅歷史同政治因素引起嘅大規模語言接觸（例如 17-19 世紀嘅[[帝國主義]]同[[殖民主義]]）而出現嘅語言使用方式。洋涇浜語通常借用咗好多外來語嘅字詞，但係就缺少咗一般語言嘅複雜文法。一般洋涇濱語無母語使用者，使用嘅情況受好大限制（例如只係喺商業情況使用）。但洋涇浜語繼續發展，就會轉成[[克里奧爾語]]（creole）。克里奧爾語有完整文法結構，而且雖然啲字詞大多都係借用詞，但係文法上就可以作為母語喺一般情況使用。例如夏威夷克里奧爾語（英文：[[:en:Hawaiian_Pidgin|Hawaiian Creole]]）就係因為夏威夷人同英語國家人頻繁接觸由洋涇濱語進化成克里奧爾語。而海地克里奧爾語（英文：[[:en:Haitian_Creole|Haitian Creole]]）亦都因為過去嘅[[法國]][[殖民主義|殖民]]同[[奴隸制|奴隸制度]]由洋涇濱語進化成完整嘅克里奧爾語<ref name=":3" /><ref name=":2" />。 === 折衷話 === {{內文|折衷話}} 所謂[[折衷話]]（koiné）係由一門語言啲互通得嘅方言自然經過[[語言接觸]]、混合同埋通常亦都有簡化而成嘅一種新嘅話，平行於啲作爲音底嘅方言嘅。喺呢種情況下，呢門語言啲方言母語者唔使放棄自己啲語言變體<ref name="SmithVeenstra2001">{{cite book|last=Siegel|first=Jeff|url=https://books.google.com/books?id=jcI9AAAAQBAJ&pg=PA175|title=Creolization and Contact|publisher=John Benjamins Publishing Company|year=2001|isbn=978-90-272-9771-6|page=175|chapter=Koiné formation and creole genesis}}</ref><ref>For example: {{cite book|url=https://books.google.com/books?id=ve38UmPnfO0C|title=Creative Evolution|publisher=Jones & Bartlett Learning|others=Contributor: University of California, Los Angeles. IGPP Center for the Study of Evolution and the Origin of Life|isbn=9780867209617|editor1-last=Campbell|editor1-first=John Howland|series=Life Science Series|publication-date=1994|page=81|quote=[...] the children of pidgin-speaking parents face a big problem, because pidgins are so rudimentary and inexpressive, poorly capable of expressing the nuances of a full range of human emotions and life situations. The first generation of such children spontaneously develops a pidgin into a more complex language termed a creole. [...] [T]he evolution of a pidgin into a creole is unconscious and spontaneous.|access-date=2014-04-20|editor2-last=Schopf|editor2-first=J. William|editor2-link=J. William Schopf}}</ref>。英語當中嘅[[澳洲英語]]同埋普遍意義上嘅倫敦口音（唔係[[Cockney口音]]）都着認爲係折衷話嘅一啲例子；前者係來自Cockney口音佮埋[[愛爾蘭英語|愛爾蘭口音]]<ref>Kerswill, P. (2002). Koineization and accommodation. In J. K. Chambers, P. Trudgill & N. Schilling-Estes (Eds.), The handbook of language variation and change (pp. 669–702). Oxford: Blackwell.</ref>，後者係基於RP口音但又受到Cockney、[[根德英語|Kentish]]與及[[河口英語|Estuary英語]]啲[[南英格蘭]][[南英格蘭英語|口音]]嘅影響<ref>[http://www.phon.ucl.ac.uk/home/wells/przed.pdf A handout] by [[John C. Wells]], one of the first to write a serious description of the would-be variety. Also summarised by him here [http://www.phon.ucl.ac.uk/home/estuary/].</ref><ref>{{cite web|url=http://www.bbc.co.uk/voices/yourvoice/feature2_4.shtml|title=RP and its successors|last=Crystal|first=David|publisher=BBC|access-date=12 April 2011}}</ref><ref name="rogalinski11">{{cite book|last=Rogaliński|first=Paweł|title=British Accents: Cockney, RP, Estuary English|year=2011|page=11}}</ref>。 === 人造語言 === 人造語言（artificial language）比起其他好似英文咁嘅自然語言，係一種有意識地自創嘅語言。最出名嘅人造語言有[[世界語]]、[[托爾金]]喺《[[魔戒]]》系列入面自創嘅[[精靈語]]、《[[星空奇遇記]]》入面嘅[[克林貢語]]同《[[冰與火之歌]]》嘅[[瓦雷利亞語]]等。<ref>{{引網|url=https://oxfordre.com/linguistics/view/10.1093/acrefore/9780199384655.001.0001/acrefore-9780199384655-e-11|title=Artificial Languages|last=Libert|first=Alan Reed|date=2018-06-25|website=Oxford Research Encyclopedia of Linguistics|language=en|doi=10.1093/acrefore/9780199384655.001.0001/acrefore-9780199384655-e-11|access-date=2021-05-11}}</ref>其中世界語已經發展為有作為母語使用者同社群，大約有2百萬人用嘅語言。<ref>{{引網|url=https://esperanto.net/en/esperanto-the-international-language/|title=Esperanto - The international language|date=2021-05-11|website=Universala Esperanto-Asocio|url-status=live}}</ref> == 人工智能處理 == [[File:Google Translate logo.svg|240px|thumb|right|[[Google 翻譯]]個嘜頭；Google 翻譯用咗[[機械翻譯]]嘅技術。]] {{main|自然語言處理}} [[自然語言處理]]（{{Lang-en|natural language processing}}，NLP）係[[人工智能]]同[[語言學]]嘅一個結合領域，泛指用嚟教[[電腦]]處理同運算語言同[[文字]]嘅技術，並且用呢啲技術嚟發展出有用嘅電腦系統<ref name="collobert2011">Collobert, R., Weston, J., Bottou, L., Karlen, M., Kavukcuoglu, K., & Kuksa, P. (2011). Natural language processing (almost) from scratch. ''Journal of machine learning research'', 12(Aug), 2493-2537.</ref>。舉個簡單例子說明，好多 NLP [[電腦程式|程式]]一開始嗰陣，都會有[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]教部電腦由邊個邊個網頁嘅 [[HTML]] [[源碼|碼]]嗰度攞要處理嗰段字；攞到要處理嘅數據做[[input|輸入]]（input）之後，個 NLP 程式要有啲特定嘅[[演算法]]處理段字，最後得出某啲[[output|輸出]]（output），輸出視用途而定－有啲程式目的係要[[機械翻譯|翻譯]]段字（輸入：一段字；輸出：一段以目標語言寫、意思等同輸入嗰段字嘅字），又有啲程式目的係要用嚟分析段字[[情感運算|帶有乜嘢情緒]]（個輸出可以係「表達[[恐懼]]嘅字出現得幾密」同「表達[[憤怒]]嘅字出現得幾密」啊噉）... 等等<ref name="collobert2011"/><ref>Berger, A. L., Pietra, V. J. D., & Pietra, S. A. D. (1996). A maximum entropy approach to natural language processing. ''Computational linguistics'', 22(1), 39-71.</ref>。 == 註釋 == {{Reflist|group=註}} == 相關領域 == *[[認知科學]] *[[語言學]] *[[心理學]]（[[認知心理學]]） *[[神經科學]]（[[神經語言學]]） *[[人類學]] *[[資訊理論]] *[[密碼學]] *[[文學]] *[[訊號處理]] == 睇埋 == *[[通訊]] *[[聽覺]] *[[聲帶]] *[[符號]] *[[普世文化通則]] {{clear}} == 參考 == {{Reflist|3}} == 拎 == {{commons|Atlas of languages|語言}} *{{YouTube|The Origins and Evolution of Language {{!}} Michael Corballis {{!}} TEDxAuckland|link=https://www.youtube.com/watch?v=nd5cklw6d6Q}} *{{引網|url=https://www.britannica.com/topic/language|title=Language|website=Britannica|url-status=live}} *{{引網|url=http://www.historyworld.net/wrldhis/PlainTextHistories.asp?ParagraphID=axx#1246|title=History of Language|website=historyworld.net|url-status=live}} *{{引網|url=https://www.omniglot.com/|title=Omniglot - the online encyclopedia of writing system and language|url-status=live}} [[Category:語言| ]] f6dlrik7vxz80o86cby7dpj0v04bxso 1 14194 1864982 1216678 2022-08-18T13:52:19Z Al12si 87401 /* 歧義問題 */ wikitext text/x-wiki SC96, 我所知 TTC 係有佢嘅 official Chinese name 事關嗰度唐人多，至如係唔係『多倫多公車局』就唔知喇。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] 2007年3月5日 (一) 14:57 (UTC) 睇下[http://www.singtao.com/index_archive.asp?d_str=20060623&htmlpage=oversea&news=0623ao39.html]，其實用返 TTC 重好 --[[User:WikiCantona|WikiCantona]] 2007年3月5日 (一) 15:06 (UTC) ==歧義問題== 用「多倫多交通局」容易同「大多倫多運輸局」（Greater Toronto Transportation Authority）產生職能上面嘅歧義（同大溫哥華交通局唔同嘅係，多倫多公車局嘅職權限於大多倫多地區嘅公共運輸系統，但係其他交通事務係由大多倫多運輸局全權負責嘅），所以推薦用「多倫多公車局」。另外，「多倫多公車局」伊個名淨係喺華文媒體上面出現，官方網站上面無。殘陽孤侠 2013年1月3號 (四) 19:09 (UTC) [[User_talk:Cedric_chen_chinese|嘰嘰噶噶]] 用 TTC 最好，唔想再有之前嘅 editing wars。華文媒體都用 TTC。「[[多倫多公車局]]」同「[[多倫多交通局]]」都有轉跳。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2013年1月4號 (五) 02:45 (UTC) 上述2013年提出嘅GTTA問題最遲喺'''2009年'''經已消失。'[T]he organization was created by the Government of Ontario as the "Greater Toronto Transportation Authority" on April 24, 2006. It adopted "Metrolinx" as its brand name in 2007 and legally changed its name to Metrolinx in 2009'，見[[:en:Metrolinx]]。 transit commission譯成運輸局比交通局好d。多倫多市政府有個部門叫transportation services，有人譯做交通局，所以有歧義。--[[User:Roy17|Roy17]] ([[User talk:Roy17|傾偈]]) 2018年8月14號 (二) 17:29 (UTC) 我唔知譯交通局嘅係邊度人，其實喺多倫多我哋係叫多倫多公車局。我喺多倫多住咗好耐，真係從來未聽過多倫多交通局呢個譯法。（利申：其實我喺多倫多做過中文報館，雖然唔係做記者）⸺[[User:Al12si|Al12si]] ([[User talk:Al12si|傾偈]]) 2022年8月18號 (四) 13:51 (UTC) 5d34epm3q18ctcqpnn18rhutmntv22j 1865032 1864982 2022-08-18T17:29:43Z Z423x5c6 42683 /* 歧義問題 */ 覆 wikitext text/x-wiki SC96, 我所知 TTC 係有佢嘅 official Chinese name 事關嗰度唐人多，至如係唔係『多倫多公車局』就唔知喇。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] 2007年3月5日 (一) 14:57 (UTC) 睇下[http://www.singtao.com/index_archive.asp?d_str=20060623&htmlpage=oversea&news=0623ao39.html]，其實用返 TTC 重好 --[[User:WikiCantona|WikiCantona]] 2007年3月5日 (一) 15:06 (UTC) ==歧義問題== 用「多倫多交通局」容易同「大多倫多運輸局」（Greater Toronto Transportation Authority）產生職能上面嘅歧義（同大溫哥華交通局唔同嘅係，多倫多公車局嘅職權限於大多倫多地區嘅公共運輸系統，但係其他交通事務係由大多倫多運輸局全權負責嘅），所以推薦用「多倫多公車局」。另外，「多倫多公車局」伊個名淨係喺華文媒體上面出現，官方網站上面無。殘陽孤侠 2013年1月3號 (四) 19:09 (UTC) [[User_talk:Cedric_chen_chinese|嘰嘰噶噶]] 用 TTC 最好，唔想再有之前嘅 editing wars。華文媒體都用 TTC。「[[多倫多公車局]]」同「[[多倫多交通局]]」都有轉跳。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2013年1月4號 (五) 02:45 (UTC) 上述2013年提出嘅GTTA問題最遲喺'''2009年'''經已消失。'[T]he organization was created by the Government of Ontario as the "Greater Toronto Transportation Authority" on April 24, 2006. It adopted "Metrolinx" as its brand name in 2007 and legally changed its name to Metrolinx in 2009'，見[[:en:Metrolinx]]。 transit commission譯成運輸局比交通局好d。多倫多市政府有個部門叫transportation services，有人譯做交通局，所以有歧義。--[[User:Roy17|Roy17]] ([[User talk:Roy17|傾偈]]) 2018年8月14號 (二) 17:29 (UTC) 我唔知譯交通局嘅係邊度人，其實喺多倫多我哋係叫多倫多公車局。我喺多倫多住咗好耐，真係從來未聽過多倫多交通局呢個譯法。（利申：其實我喺多倫多做過中文報館，雖然唔係做記者）⸺[[User:Al12si|Al12si]] ([[User talk:Al12si|傾偈]]) 2022年8月18號 (四) 13:51 (UTC) :講真，又真係無理由用英文字母縮寫三個字母嚟做標題嘅。 ——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月18號 (四) 17:29 (UTC) 4z4p1056dtfsywe0lwo2izc9kc9scze 1865045 1865032 2022-08-18T21:21:32Z Al12si 87401 /* 歧義問題 */ 覆 wikitext text/x-wiki SC96, 我所知 TTC 係有佢嘅 official Chinese name 事關嗰度唐人多，至如係唔係『多倫多公車局』就唔知喇。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] 2007年3月5日 (一) 14:57 (UTC) 睇下[http://www.singtao.com/index_archive.asp?d_str=20060623&htmlpage=oversea&news=0623ao39.html]，其實用返 TTC 重好 --[[User:WikiCantona|WikiCantona]] 2007年3月5日 (一) 15:06 (UTC) ==歧義問題== 用「多倫多交通局」容易同「大多倫多運輸局」（Greater Toronto Transportation Authority）產生職能上面嘅歧義（同大溫哥華交通局唔同嘅係，多倫多公車局嘅職權限於大多倫多地區嘅公共運輸系統，但係其他交通事務係由大多倫多運輸局全權負責嘅），所以推薦用「多倫多公車局」。另外，「多倫多公車局」伊個名淨係喺華文媒體上面出現，官方網站上面無。殘陽孤侠 2013年1月3號 (四) 19:09 (UTC) [[User_talk:Cedric_chen_chinese|嘰嘰噶噶]] 用 TTC 最好，唔想再有之前嘅 editing wars。華文媒體都用 TTC。「[[多倫多公車局]]」同「[[多倫多交通局]]」都有轉跳。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2013年1月4號 (五) 02:45 (UTC) 上述2013年提出嘅GTTA問題最遲喺'''2009年'''經已消失。'[T]he organization was created by the Government of Ontario as the "Greater Toronto Transportation Authority" on April 24, 2006. It adopted "Metrolinx" as its brand name in 2007 and legally changed its name to Metrolinx in 2009'，見[[:en:Metrolinx]]。 transit commission譯成運輸局比交通局好d。多倫多市政府有個部門叫transportation services，有人譯做交通局，所以有歧義。--[[User:Roy17|Roy17]] ([[User talk:Roy17|傾偈]]) 2018年8月14號 (二) 17:29 (UTC) 我唔知譯交通局嘅係邊度人，其實喺多倫多我哋係叫多倫多公車局。我喺多倫多住咗好耐，真係從來未聽過多倫多交通局呢個譯法。（利申：其實我喺多倫多做過中文報館，雖然唔係做記者）⸺[[User:Al12si|Al12si]] ([[User talk:Al12si|傾偈]]) 2022年8月18號 (四) 13:51 (UTC) :講真，又真係無理由用英文字母縮寫三個字母嚟做標題嘅。 ——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月18號 (四) 17:29 (UTC) ::其實寫TTC都算係無可厚非，因為我們好多時真係就咁講TTC，不過交通局、運輸局呢啲名真係從來未聽過。呢度係連廣州人都係講多倫多公車局，只係佢地會覺得TTC做埋地鐵，點解會叫公車局（佢哋用國語理解，公車即係巴士），我哋香港人唔覺得公車有乜問題。⸺[[User:Al12si|Al12si]] ([[User talk:Al12si|傾偈]]) 2022年8月18號 (四) 21:21 (UTC) achzfba9u90uw7zamexf6h1vnu0zqu3 1865086 1865045 2022-08-19T01:20:40Z Al12si 87401 /* 歧義問題 */ 慣咗寫語體文 wikitext text/x-wiki SC96, 我所知 TTC 係有佢嘅 official Chinese name 事關嗰度唐人多，至如係唔係『多倫多公車局』就唔知喇。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] 2007年3月5日 (一) 14:57 (UTC) 睇下[http://www.singtao.com/index_archive.asp?d_str=20060623&htmlpage=oversea&news=0623ao39.html]，其實用返 TTC 重好 --[[User:WikiCantona|WikiCantona]] 2007年3月5日 (一) 15:06 (UTC) ==歧義問題== 用「多倫多交通局」容易同「大多倫多運輸局」（Greater Toronto Transportation Authority）產生職能上面嘅歧義（同大溫哥華交通局唔同嘅係，多倫多公車局嘅職權限於大多倫多地區嘅公共運輸系統，但係其他交通事務係由大多倫多運輸局全權負責嘅），所以推薦用「多倫多公車局」。另外，「多倫多公車局」伊個名淨係喺華文媒體上面出現，官方網站上面無。殘陽孤侠 2013年1月3號 (四) 19:09 (UTC) [[User_talk:Cedric_chen_chinese|嘰嘰噶噶]] 用 TTC 最好，唔想再有之前嘅 editing wars。華文媒體都用 TTC。「[[多倫多公車局]]」同「[[多倫多交通局]]」都有轉跳。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2013年1月4號 (五) 02:45 (UTC) 上述2013年提出嘅GTTA問題最遲喺'''2009年'''經已消失。'[T]he organization was created by the Government of Ontario as the "Greater Toronto Transportation Authority" on April 24, 2006. It adopted "Metrolinx" as its brand name in 2007 and legally changed its name to Metrolinx in 2009'，見[[:en:Metrolinx]]。 transit commission譯成運輸局比交通局好d。多倫多市政府有個部門叫transportation services，有人譯做交通局，所以有歧義。--[[User:Roy17|Roy17]] ([[User talk:Roy17|傾偈]]) 2018年8月14號 (二) 17:29 (UTC) 我唔知譯交通局嘅係邊度人，其實喺多倫多我哋係叫多倫多公車局。我喺多倫多住咗好耐，真係從來未聽過多倫多交通局呢個譯法。（利申：其實我喺多倫多做過中文報館，雖然唔係做記者）⸺[[User:Al12si|Al12si]] ([[User talk:Al12si|傾偈]]) 2022年8月18號 (四) 13:51 (UTC) :講真，又真係無理由用英文字母縮寫三個字母嚟做標題嘅。 ——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月18號 (四) 17:29 (UTC) ::其實寫TTC都算係無可厚非，因為我哋好多時真係就咁講TTC，不過交通局、運輸局呢啲名真係從來未聽過。呢度係連廣州人都係講多倫多公車局，只係佢地會覺得TTC做埋地鐵，點解會叫公車局（佢哋用國語理解，公車即係巴士），我哋香港人唔覺得公車有乜問題。⸺[[User:Al12si|Al12si]] ([[User talk:Al12si|傾偈]]) 2022年8月18號 (四) 21:21 (UTC) ecl4skkr0db30dlz0cpg4evk8a3gs23 1865103 1865086 2022-08-19T02:18:50Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki SC96, 我所知 TTC 係有佢嘅 official Chinese name 事關嗰度唐人多，至如係唔係『多倫多公車局』就唔知喇。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] 2007年3月5日 (一) 14:57 (UTC) 睇下[http://www.singtao.com/index_archive.asp?d_str=20060623&htmlpage=oversea&news=0623ao39.html]，其實用返 TTC 重好 --[[User:WikiCantona|WikiCantona]] 2007年3月5日 (一) 15:06 (UTC) ==歧義問題== 用「多倫多交通局」容易同「大多倫多運輸局」（Greater Toronto Transportation Authority）產生職能上面嘅歧義（同大溫哥華交通局唔同嘅係，多倫多公車局嘅職權限於大多倫多地區嘅公共運輸系統，但係其他交通事務係由大多倫多運輸局全權負責嘅），所以推薦用「多倫多公車局」。另外，「多倫多公車局」伊個名淨係喺華文媒體上面出現，官方網站上面無。殘陽孤侠 2013年1月3號 (四) 19:09 (UTC) [[User_talk:Cedric_chen_chinese|嘰嘰噶噶]] 用 TTC 最好，唔想再有之前嘅 editing wars。華文媒體都用 TTC。「[[多倫多公車局]]」同「[[多倫多交通局]]」都有轉跳。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2013年1月4號 (五) 02:45 (UTC) 上述2013年提出嘅GTTA問題最遲喺'''2009年'''經已消失。'[T]he organization was created by the Government of Ontario as the "Greater Toronto Transportation Authority" on April 24, 2006. It adopted "Metrolinx" as its brand name in 2007 and legally changed its name to Metrolinx in 2009'，見[[:en:Metrolinx]]。 transit commission譯成運輸局比交通局好d。多倫多市政府有個部門叫transportation services，有人譯做交通局，所以有歧義。--[[User:Roy17|Roy17]] ([[User talk:Roy17|傾偈]]) 2018年8月14號 (二) 17:29 (UTC) 我唔知譯交通局嘅係邊度人，其實喺多倫多我哋係叫多倫多公車局。我喺多倫多住咗好耐，真係從來未聽過多倫多交通局呢個譯法。（利申：其實我喺多倫多做過中文報館，雖然唔係做記者）⸺[[User:Al12si|Al12si]] ([[User talk:Al12si|傾偈]]) 2022年8月18號 (四) 13:51 (UTC) :講真，又真係無理由用英文字母縮寫三個字母嚟做標題嘅。 ——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月18號 (四) 17:29 (UTC) ::其實寫TTC都算係無可厚非，因為我哋好多時真係就咁講TTC，不過交通局、運輸局呢啲名真係從來未聽過。呢度係連廣州人都係講多倫多公車局，只係佢地會覺得TTC做埋地鐵，點解會叫公車局（佢哋用國語理解，公車即係巴士），我哋香港人唔覺得公車有乜問題。⸺[[User:Al12si|Al12si]] ([[User talk:Al12si|傾偈]]) 2022年8月18號 (四) 21:21 (UTC) 通常兩三個字母嘅版，除非好似CD呢啲有個勁常用嘅意思，如果唔係都唔會直接攞嚟做某一個意思嘅標題，你可以參考吓英維嘅[en.wikipedia.org/wiki/TTC TTC]，有卅幾個意思。亦都好多謝你畀嘅資訊，既然個名係無拗撬嘅話，用返「多倫多公車局」係合理做法。 ——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月19號 (五) 02:18 (UTC) ioi3dfcpyor3psl4g4fqw6s63bdxg6o 1865104 1865103 2022-08-19T02:20:12Z Z423x5c6 42683 /* 歧義問題 */ // Edit via Wikiplus wikitext text/x-wiki SC96, 我所知 TTC 係有佢嘅 official Chinese name 事關嗰度唐人多，至如係唔係『多倫多公車局』就唔知喇。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] 2007年3月5日 (一) 14:57 (UTC) 睇下[http://www.singtao.com/index_archive.asp?d_str=20060623&htmlpage=oversea&news=0623ao39.html]，其實用返 TTC 重好 --[[User:WikiCantona|WikiCantona]] 2007年3月5日 (一) 15:06 (UTC) ==歧義問題== 用「多倫多交通局」容易同「大多倫多運輸局」（Greater Toronto Transportation Authority）產生職能上面嘅歧義（同大溫哥華交通局唔同嘅係，多倫多公車局嘅職權限於大多倫多地區嘅公共運輸系統，但係其他交通事務係由大多倫多運輸局全權負責嘅），所以推薦用「多倫多公車局」。另外，「多倫多公車局」伊個名淨係喺華文媒體上面出現，官方網站上面無。殘陽孤侠 2013年1月3號 (四) 19:09 (UTC) [[User_talk:Cedric_chen_chinese|嘰嘰噶噶]] 用 TTC 最好，唔想再有之前嘅 editing wars。華文媒體都用 TTC。「[[多倫多公車局]]」同「[[多倫多交通局]]」都有轉跳。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2013年1月4號 (五) 02:45 (UTC) 上述2013年提出嘅GTTA問題最遲喺'''2009年'''經已消失。'[T]he organization was created by the Government of Ontario as the "Greater Toronto Transportation Authority" on April 24, 2006. It adopted "Metrolinx" as its brand name in 2007 and legally changed its name to Metrolinx in 2009'，見[[:en:Metrolinx]]。 transit commission譯成運輸局比交通局好d。多倫多市政府有個部門叫transportation services，有人譯做交通局，所以有歧義。--[[User:Roy17|Roy17]] ([[User talk:Roy17|傾偈]]) 2018年8月14號 (二) 17:29 (UTC) 我唔知譯交通局嘅係邊度人，其實喺多倫多我哋係叫多倫多公車局。我喺多倫多住咗好耐，真係從來未聽過多倫多交通局呢個譯法。（利申：其實我喺多倫多做過中文報館，雖然唔係做記者）⸺[[User:Al12si|Al12si]] ([[User talk:Al12si|傾偈]]) 2022年8月18號 (四) 13:51 (UTC) :講真，又真係無理由用英文字母縮寫三個字母嚟做標題嘅。 ——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月18號 (四) 17:29 (UTC) ::其實寫TTC都算係無可厚非，因為我哋好多時真係就咁講TTC，不過交通局、運輸局呢啲名真係從來未聽過。呢度係連廣州人都係講多倫多公車局，只係佢地會覺得TTC做埋地鐵，點解會叫公車局（佢哋用國語理解，公車即係巴士），我哋香港人唔覺得公車有乜問題。⸺[[User:Al12si|Al12si]] ([[User talk:Al12si|傾偈]]) 2022年8月18號 (四) 21:21 (UTC) 通常兩三個字母嘅版，除非好似CD呢啲有個勁常用嘅意思，如果唔係都唔會直接攞嚟做某一個意思嘅標題，你可以參考吓英維嘅[https://en.wikipedia.org/wiki/TTC TTC]，有卅幾個意思。亦都好多謝你畀嘅資訊，既然個名係無拗撬嘅話，用返「多倫多公車局」係合理做法。 ——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月19號 (五) 02:18 (UTC) o295rr8q9sgeipj4plk3tnz7fjvna9p 0 14504 1865146 1671480 2022-08-19T03:36:44Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''化學反應'''（{{jpingauto|faa3 hok6 faan2 jing3}}）係[[物質]]經[[化學變化]]而改變佢哋嘅結構、成份同埋性質嘅過程。化學反應都有[[原子核]]外[[電子]]嘅得或失，產生新嘅物質。化學反應可以分為好多唔同嘅類型，好似[[化合反應]]、[[分解反應]]呢啲。 == 分類 == * '''[[化合反應]]'''：由兩種或以上物質產生另一種物質嘅反應，例如燃燒[[氫氣]]，出水嘅反應 * '''[[分解反應]]'''：由一種反應物產生兩種或以上其他物質嘅反應，好似[[石灰岩|石灰石]]受熱分解產生[[二氧化碳]]同[[氧化鈣|生石灰]]咁 * [[無機反應]]：指[[無機化合物]]嘅反應。 ** '''[[置換反應]]'''/單取代反應：表示一個元素取代[[化合物]]入面嘅一個元素。例如喺[[鹽酸]]入面加[[鎂]]，產生氫氣同[[氯化鎂]]嘅反應 ** '''[[複分解反應]]'''/雙取代反應：兩個化合物交換元素或[[離子]]形成唔同嘅化合物，好多發生喺水溶液之中。 * [[有機反應]]：指[[有機化合物]]嘅反應。 ** [[取代反應]]：底物同小分子物質交換原子或原子團嘅過程。 **#[[親核取代]]（[[單分子親核取代反應]]、[[雙分子親核取代反應]]） **#[[親電取代]]（[[親電芳香取代]]） **#[[自由基取代]] ** [[加成反應]]：底物[[不飽和度]]降低嘅過程，通常發生喺[[烯烴]]或者[[炔烴]]度。 **#[[親電加成]] **#[[親核加成]] **#[[自由基加成]] ** [[脫去反應]] （消除反應）：底物不飽和度升高嘅過程，係加成反應嘅逆反應。 ** [[重排反應]]：化合物發生結構上嘅重組，而唔改變化學組成。 **[[聚合反應]]：將好細嘅分子連埋，整一個好大嘅分子。 * [[酸鹼反應]]：指[[酸]]同[[鹼]]發生作用產生「酸鹼加合物」嘅過程。呢度嘅酸、鹼可以有唔同定義： ** 喺'''酸鹼電離理論'''裏面，酸溶喺水入面之後可以電離出[[水合氫離子]]嘅物質，鹼溶喺水之後可以電離出[[氫氧根]]離子囓物質 ** 喺'''酸鹼質子理論'''（又叫'''布侖斯惕-洛瑞酸鹼理論'''）裏面，酸可以俾質子人嘅嘢，鹼係接受質子嘅物質 ** 喺'''酸鹼電子理論'''入面，酸係接受電子對嘅物質，鹼係供應電子對嘅物質 ** [[中和反應|酸鹼中和]]：[[酸]]同[[鹼]]反應產生[[鹽]]同水。係複分解反應嘅一種。 * [[氧化還原反應]]：指涉及[[電子]]轉移嘅反應（如：單取代反應同埋[[燃燒]]反應）。 ** [[氧化]]：得到氧、失去電子、失去氫。 ** [[還原]]：失去氧（得到氫）、得到電子。 == 方程式 == {{main|化學方程式}} 喺廿一世紀嘅[[化學]]上，一場化學反應一般會攞[[化學方程式]]（chemical equation）嚟表達，一條化學方程式會用啲[[化學元素]]嘅符號嚟表示出嗰場化學反應入面有啲乜嘢元素郁咗同埋係點郁法，條式左邊嘅係[[反應物]]，而右邊嘅係[[反應產物]]，而且每嚿嘢仲會掕住個[[化學計量數|數表示每場反應要幾多粒嗰隻化學物質嘅粒子]]，即係好似下面條式噉<ref>Crosland, M.P. (1959). "The use of diagrams as chemical 'equations' in the lectures of William Cullen and Joseph Black". ''Annals of Science''. 15 (2): 75–90.</ref><ref>{{引網 |url=http://goldbook.iupac.org/html/C/C01034.html |title=Chemical Reaction Equation- IUPAC Goldbook. |access-date=2017年11月4號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20171027170059/http://goldbook.iupac.org/html/C/C01034.html |archive-date=2017年10月27號 |url-status=dead }}{{引網 |url=http://goldbook.iupac.org/html/C/C01034.html |title=存档副本 |access-date=2017年11月4號 |archive-date=2017年10月27號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20171027170059/http://goldbook.iupac.org/html/C/C01034.html |url-status=bot: unknown }}</ref>： :<chem>H2 + F2 -> 2HF</chem> 喺呢場反應入面，一粒[[氫]][[分子]]（<chem>H2</chem>）同一粒[[氟]]分子（<chem>F2</chem>）首先各自折開變成兩粒氫原子同兩粒氟原子，而佢哋再結合形兩粒[[氟化氫]]（<chem>2</chem> 粒 <chem>HF</chem>）分子－氫同氟呢兩種唔同嘅物質變咗做一種新物質。而除咗講清楚場反應涉及咗邊啲反應物同產物之外，一條化學方程式好多時仲會表示埋場反應產生嘅[[物理]]變化，例如[[放熱反應]]泛指發生嗰陣會釋放熱嘅化學反應<ref>Schmidt-Rohr, Klaus (2015). "Why Combustions Are Always Exothermic, Yielding About 418 kJ per Mole of O2". ''Journal of Chemical Education''. 92 (12): 2094-2099.</ref>，下面呢條式係表達緊[[甲烷]]（<chem>CH4</chem>）[[燃燒]]（同[[氧氣]]做反應）嘅過程： :<chem>CH4 + 2O2 -> CO2 + 2H2O </chem>；'''Δ''H''⚬ = - 890 kJ/mol''' 上面條式掕住嘅「Δ''H''⚬」係所謂嘅[[反應焓]]（enthalpy of reaction），簡單講就係反映場反應涉及嚿做反應嘅嘢出現咗幾多嘅[[熱能]]變化，[[負數]]就表示場反應釋放咗熱<ref>[https://courses.lumenlearning.com/boundless-chemistry/chapter/standard-enthalpy-of-formation-and-reaction/ Standard Enthalpy of Formation and Reaction].</ref>。化學方程式嘅做法令到寫化學嘢嗰陣唔使吓吓都出嗮場化學反應啲物質嘅全名，而且又清楚。 {{clear}} [[File:Burning Magnesium Block!.ogv|450px|thumb|center|一嚿[[鎂]]（<chem>Mg</chem>）[[燃燒]]；齋靠肉眼就睇得出，反應前同反應後嚿嘢嘅特性唔同咗好多，而進一步嘅分析仲可以（例如）量度吓嚿嘢嘅質量變咗幾多。]] {{化學分支}} {{科學楔}} [[Category:化學反應]] f1yalfe999gy227gmhjt6xma9oag0z9 1865147 1865146 2022-08-19T03:37:42Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''化學反應'''（{{jpingauto|faa3 hok6 faan2 jing3}}）係[[物質]]經[[化學變化]]而改變佢哋嘅結構、成份同埋性質嘅過程。化學反應都有[[原子核]]外[[電子]]嘅得或失，產生新嘅物質。化學反應可以分為好多唔同嘅類型，好似[[化合反應]]、[[分解反應]]呢啲。 化學反應係現代[[化學]]上最重要嘅概念之一。 == 分類 == * '''[[化合反應]]'''：由兩種或以上物質產生另一種物質嘅反應，例如燃燒[[氫氣]]，出水嘅反應 * '''[[分解反應]]'''：由一種反應物產生兩種或以上其他物質嘅反應，好似[[石灰岩|石灰石]]受熱分解產生[[二氧化碳]]同[[氧化鈣|生石灰]]咁 * [[無機反應]]：指[[無機化合物]]嘅反應。 ** '''[[置換反應]]'''/單取代反應：表示一個元素取代[[化合物]]入面嘅一個元素。例如喺[[鹽酸]]入面加[[鎂]]，產生氫氣同[[氯化鎂]]嘅反應 ** '''[[複分解反應]]'''/雙取代反應：兩個化合物交換元素或[[離子]]形成唔同嘅化合物，好多發生喺水溶液之中。 * [[有機反應]]：指[[有機化合物]]嘅反應。 ** [[取代反應]]：底物同小分子物質交換原子或原子團嘅過程。 **#[[親核取代]]（[[單分子親核取代反應]]、[[雙分子親核取代反應]]） **#[[親電取代]]（[[親電芳香取代]]） **#[[自由基取代]] ** [[加成反應]]：底物[[不飽和度]]降低嘅過程，通常發生喺[[烯烴]]或者[[炔烴]]度。 **#[[親電加成]] **#[[親核加成]] **#[[自由基加成]] ** [[脫去反應]] （消除反應）：底物不飽和度升高嘅過程，係加成反應嘅逆反應。 ** [[重排反應]]：化合物發生結構上嘅重組，而唔改變化學組成。 **[[聚合反應]]：將好細嘅分子連埋，整一個好大嘅分子。 * [[酸鹼反應]]：指[[酸]]同[[鹼]]發生作用產生「酸鹼加合物」嘅過程。呢度嘅酸、鹼可以有唔同定義： ** 喺'''酸鹼電離理論'''裏面，酸溶喺水入面之後可以電離出[[水合氫離子]]嘅物質，鹼溶喺水之後可以電離出[[氫氧根]]離子囓物質 ** 喺'''酸鹼質子理論'''（又叫'''布侖斯惕-洛瑞酸鹼理論'''）裏面，酸可以俾質子人嘅嘢，鹼係接受質子嘅物質 ** 喺'''酸鹼電子理論'''入面，酸係接受電子對嘅物質，鹼係供應電子對嘅物質 ** [[中和反應|酸鹼中和]]：[[酸]]同[[鹼]]反應產生[[鹽]]同水。係複分解反應嘅一種。 * [[氧化還原反應]]：指涉及[[電子]]轉移嘅反應（如：單取代反應同埋[[燃燒]]反應）。 ** [[氧化]]：得到氧、失去電子、失去氫。 ** [[還原]]：失去氧（得到氫）、得到電子。 == 方程式 == {{main|化學方程式}} 喺廿一世紀嘅[[化學]]上，一場化學反應一般會攞[[化學方程式]]（chemical equation）嚟表達，一條化學方程式會用啲[[化學元素]]嘅符號嚟表示出嗰場化學反應入面有啲乜嘢元素郁咗同埋係點郁法，條式左邊嘅係[[反應物]]，而右邊嘅係[[反應產物]]，而且每嚿嘢仲會掕住個[[化學計量數|數表示每場反應要幾多粒嗰隻化學物質嘅粒子]]，即係好似下面條式噉<ref>Crosland, M.P. (1959). "The use of diagrams as chemical 'equations' in the lectures of William Cullen and Joseph Black". ''Annals of Science''. 15 (2): 75–90.</ref><ref>{{引網 |url=http://goldbook.iupac.org/html/C/C01034.html |title=Chemical Reaction Equation- IUPAC Goldbook. |access-date=2017年11月4號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20171027170059/http://goldbook.iupac.org/html/C/C01034.html |archive-date=2017年10月27號 |url-status=dead }}{{引網 |url=http://goldbook.iupac.org/html/C/C01034.html |title=存档副本 |access-date=2017年11月4號 |archive-date=2017年10月27號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20171027170059/http://goldbook.iupac.org/html/C/C01034.html |url-status=bot: unknown }}</ref>： :<chem>H2 + F2 -> 2HF</chem> 喺呢場反應入面，一粒[[氫]][[分子]]（<chem>H2</chem>）同一粒[[氟]]分子（<chem>F2</chem>）首先各自折開變成兩粒氫原子同兩粒氟原子，而佢哋再結合形兩粒[[氟化氫]]（<chem>2</chem> 粒 <chem>HF</chem>）分子－氫同氟呢兩種唔同嘅物質變咗做一種新物質。而除咗講清楚場反應涉及咗邊啲反應物同產物之外，一條化學方程式好多時仲會表示埋場反應產生嘅[[物理]]變化，例如[[放熱反應]]泛指發生嗰陣會釋放熱嘅化學反應<ref>Schmidt-Rohr, Klaus (2015). "Why Combustions Are Always Exothermic, Yielding About 418 kJ per Mole of O2". ''Journal of Chemical Education''. 92 (12): 2094-2099.</ref>，下面呢條式係表達緊[[甲烷]]（<chem>CH4</chem>）[[燃燒]]（同[[氧氣]]做反應）嘅過程： :<chem>CH4 + 2O2 -> CO2 + 2H2O </chem>；'''Δ''H''⚬ = - 890 kJ/mol''' 上面條式掕住嘅「Δ''H''⚬」係所謂嘅[[反應焓]]（enthalpy of reaction），簡單講就係反映場反應涉及嚿做反應嘅嘢出現咗幾多嘅[[熱能]]變化，[[負數]]就表示場反應釋放咗熱<ref>[https://courses.lumenlearning.com/boundless-chemistry/chapter/standard-enthalpy-of-formation-and-reaction/ Standard Enthalpy of Formation and Reaction].</ref>。化學方程式嘅做法令到寫化學嘢嗰陣唔使吓吓都出嗮場化學反應啲物質嘅全名，而且又清楚。 {{clear}} [[File:Burning Magnesium Block!.ogv|450px|thumb|center|一嚿[[鎂]]（<chem>Mg</chem>）[[燃燒]]；齋靠肉眼就睇得出，反應前同反應後嚿嘢嘅特性唔同咗好多，而進一步嘅分析仲可以（例如）量度吓嚿嘢嘅質量變咗幾多。]] ==睇埋== *[[化學]] ==攷== {{reflist}} {{化學分支}} {{科學楔}} [[Category:化學反應]] h18n10z1jokj0k47pulsrrygaqenq8u 0 14569 1864971 1856568 2022-08-18T13:25:38Z Detective Akai 200717 wikitext text/x-wiki {{translation|[[:zh:張國榮]]或[[:en:Leslie Cheung]]|55|重係好[[三及第]]}} {{otheruses}} {{藝人 | 姓名 = 張國榮<br>Leslie Cheung | 類型 = 男藝人 | 圖片 = Leslie Chung 1999.jpg | 圖片簡介 = 張國榮喺1999年影嘅相 | 圖片尺寸 = 250px | 英文名 = Leslie Cheung | 羅馬拼音 = Cheung Kwok Wing | 原名 = 張發宗 | 綽號 = 哥哥<br>Leslie | 出生日期 = 1956年9月12號 | 出生地點 = {{HKG-1955}}[[九龍]] | 籍貫 = [[廣東]] | 死因 = [[抑鬱症]]墮樓身亡 | 國籍 = '''國籍'''：<br/>{{BDTC}}（1956-1997）<br/>{{CNHK}}<ref>{{cite web |url=http://datalib.ent.qq.com/star/559/ |language=zh-cn |title=張國榮 |publisher=騰訊娛樂 |access-date=2015年10月30號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160306004916/http://datalib.ent.qq.com/star/559/ |archive-date=2016年3月6號 |url-status=dead }}</ref>（1997-2003）<br/>'''公民權'''：<br/>{{CAN}}非本地居民<ref>{{cite web|url=https://www.douban.com/note/618578881/|title=張國榮：我沒用過契媽一個仙 |author=汪曼玲|work=明報週刊|date=1995-11-05|archive-url=https://web.archive.org/web/20210217093419/https://www.douban.com/note/618578881/|archive-date=2021-02-17|url-status=live}}</ref> | 民族 = | 逝世日期 = {{death_date_and_age|2003|4|1|1956|9|12|mf=y}} | 逝世地點 = {{HKG}}[[中環]][[香港文華東方酒店|文華東方酒店]] | 職業 = {{flat list| * 歌手 * 作曲人 * 演員 * 唱片同電影監製 }} | 語言 = {{flat list| * 粵文 * 英文 * 國語 * 客家話 * 日文 }} | 教育程度 = {{GBR}}[[列斯大學]]紡織系一年級（中退） | 母校 = [[聖璐琦書院]]（小學部）<br>[[佛教黃鳳翎中學]]<br/>[[玫瑰崗學校]]<br/>{{Link-en|諾域治書院|Norwich School}}<br/>[[列斯大學]]<br/>[[威靈頓英文中學]]（高街分校） | 宗教信仰 = 冇 | 父母 = {{unbulleted list|[[張活海]]（1910年－1989年）|[[潘玉瑤]]（1919年－1998年）}} | 伴侶 = [[唐鶴德]] | 音樂類型 = {{flat list| * [[粵語流行曲|粵語流行]] * [[華語流行曲|華語流行]] }} | 演奏樂器 = 聲樂 | 出道地點 = {{BHKG}} | 出道作 = 《[[I like Dreaming|I Like Dreamin']]》（唱片）<br/>《[[紅樓春上春]]》（電影） | 出道日期 = 1977年（21歲） | 代表作 = '''歌'''：{{flat list| * 《[[風繼續吹]]》 * 《Monica》 * 《[[無心睡眠]]》 * 《[[追]]》 * 《[[有心人]]》 * 《[[左右手]]》 }} '''電影'''：{{flat list| * 《阿飛正傳》 * 《春光乍泄》 * 《霸王別姬》 * 《東邪西毒》 * 《倩女幽魂》 }} | 唱片公司 = {{unbulleted list|[[寶麗金唱片]]（1977年－1982年）|[[華星唱片]]（1982年－1987年）|[[新藝寶唱片]]（1987年－1990年）|[[滾石唱片]]（1995年－1999年）|[[環球唱片]]（1999年－2003年）}} | 活躍年代 = 1977年－2003年 | 經紀公司 = [[恆星娛樂有限公司|恆星娛樂]] | 相關團體 = [[張國榮官方歌迷會]] | 網站 = | imdb = 0002000 | hongkongfilmawards = {{awards|award=最佳男主角 |year=1991年 |title=《[[阿飛正傳]]》}} | hkfcsawards = {{awards|award=最佳男主角 |year=1994年 |title=《[[東邪西毒]]》}} | rthktop10goldsongsawards = {{awards|award=金針獎 |year=1999年}} | awards = {{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=最受歡迎男歌星 |year=1988年、1989年}}{{awards|name=[[叱吒樂壇流行榜]] |award=叱吒樂壇男歌手金獎 |year=1988年、1989年}}{{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=榮譽大獎 |year=1999年}}{{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=致敬大獎 |year=2000年}}{{awards|name=[[日本]][[影評人]][[協會]]大獎 |award=最佳男主角 |year=1993年 |title=《[[霸王別姬]]》}} | signature = Signature of Leslie Cheung.svg | citizenship = }} {{Infobox Chinese |title=Cheung Kwok-wing |name1=Cheung Kwok-wing |t=張國榮 |s=张国荣 |p=Zhāng Guó-róng |j=Zoeng1 Gwok3 wing4 |bpmf=ㄓㄤㄍㄨㄛˊㄖㄨㄥˊ |altname=Cheung Fat-chung |t2=張發宗 |s2=张发宗 |p2=Zhāng Fā-zōng |j2=Zoeng1 Faat3-zung1 |bpmf2=ㄓㄤㄈㄚㄗㄨㄥ |宗教信仰=無 }} '''張國榮'''（{{jpingauto|zoeng1 gwok3 wing4}}，{{lang-en|'''Leslie Cheung'''}} ; {{生死|1956年|9月12號|2003年|4月1號}}），原名'''張發宗'''，係香港男[[歌手]]、[[演員]]同埋詞曲創作者，另外都曾做過電影配樂、排舞、音樂錄像導演同埋藝術總監，係[[香港樂壇]]嘅天皇級代表性人物，響[[中國]]以至[[亞洲]]亦都有住巨大嘅影響力。 [[九龍]]出世，曾經到[[英國]]留學，1976年加入[[麗的電視]]正式出道。1983年憑住《[[風繼續吹]]》同《Monica》打響名堂，喺1984至1989年間推出《有誰共鳴》、《[[無心睡眠]]》、《沉默是金》等作品，成為香港樂壇巨星；亦因此獲獎無數，曾經響《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》連續兩屆攞「最受歡迎男歌星」同埋[[叱咤樂壇流行榜]]男歌手金獎。除咗歌唱，佢響1986年拍嘅電影《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》而令佢響影壇打開知名度。1990年進軍影壇，籍住《[[阿飛正傳]]》攞到第十屆[[香港電影金像獎]]影帝。1993年嘅《[[霸王別姬 (電影)|霸王別姬]]》更係令佢響國際打出知名度，攞到第4屆日本電影影評人大獎嘅最佳外語片男主角、第8屆東京影展電影評論家大獎最佳男主角。1997年主演嘅《[[春光乍洩]]》令佢成為LGBT文化嘅代表人物。2003年因[[抑鬱症]]墮樓身亡，終年46歲。 == 早年 == 張國榮係[[客家]]人，祖籍[[廣東]]，1956年9月12號響香港[[九龍]]出世，喺屋企十個細路之中排最細，所以有「十仔」呢個乳名。佢老豆係出名裁縫[[張活海]]，為荷里活明星縫製洋衫，影星[[馬龍白蘭度|馬龍·白蘭度]]、[[加利格蘭|加利·格蘭]]、導演[[希治閣|亞弗列·希治閣]]都係張活海嘅客人之一；而大家姐係婦女界活躍分子[[張綠萍]]。張國榮成日話自己有個不幸嘅童年，老豆同阿媽關係一直唔好，自細已經同父母分開住，淨係得工人六姐關心佢。由於自細缺乏關愛，令到佢心理留咗一條疤。佢曾經咁樣講：「可以話同老豆住埋一齊得五日，而同阿媽就係半年。」<ref name=":1">{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20180401/2ZV55FNDYAWWO73S3AEHOJMIHM/|title=【由零開始】哥哥的10件軼事 ｜ 蘋果日報|website=Apple Daily 蘋果日報|language=zh-hk|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20210514094653/https://hk.appledaily.com/entertainment/20180401/2ZV55FNDYAWWO73S3AEHOJMIHM/|archive-date=2021-05-14|access-date=2021-05-14}}</ref> 佢小學時期入讀[[聖璐琦書院]]（小學部），期間表現出好高嘅音樂才華：成日參加校內音樂節、朗誦同埋綜藝表演，仲曾經兩次得到英詩朗誦冠軍。後嚟升讀[[銅鑼灣]][[佛教黃鳳翎中學]]，之後1969年轉校到[[玫瑰崗學校]]，期間成績麻麻地，但英文幾好，對西方電影有好大興趣，成日研究《[[殉情記]]》嘅原聲帶。1972年佢畀屋企人送去[[英國]]留學，入讀{{Link-en|諾域治書院|Norwich School}}，響禮拜六日兼職做調酒師，有時又響[[修安]]嘅一間由親戚開嘅餐廳做業餘駐唱。後嚟響[[英國高級程度會考]]嘅英文科攞到A級成績，成功升讀[[英國]][[列斯大學]]（Leeds University）紡織系，成績幾好，仲攞埋獎學金<ref>{{引網|url=http://lj.hkej.com/lj2017/travelsports/article/id/1891094|title=【旅遊】英國利兹 尋張國榮足跡 -|website=LifeStyle Journal 優雅生活|access-date=2022-04-07}}</ref>。一年後，老豆[[中風]]，由於老豆希望仔女可以留響自己身邊，張國榮被迫退學返香港，有一段時間響[[Levi's]]做sales。之後插班入讀[[威靈頓英文中學]]（[[高街]]分校）中五，主修中文，曾經同人夾Band做主唱。 雖然老豆做裁縫，但張國榮對呢個職業冇咩興趣。佢後嚟曾經到加拿大讀過電影課程<ref name=":7">{{Cite book|last=蔣林|title=不一樣的煙火:張國榮音樂傳奇|pages=p.239}}</ref>。 == 電視時代 == 1976年參加[[麗的電視]]（[[亞洲電視]]前身）舉辦嘅亞洲音樂歌唱大賽，以美國歌手[[當麥連|當·麥連]]嘅《American Pie》獲得香港區第二名，從此進入演藝圈，同麗的電視簽咗一份三年嘅二等演員合同。喺早期佢主要係拍劇，例如《鱷魚淚》、《浣花洗劍錄》、《對對糊》、《甜甜廿四味》等等。 佢第一張唱片《DAYDREAMIN’》係英文歌，1978年推出，流住當時最興嘅椰殼頭，睇得出佢嗰陣嘅風格已經好前衛<ref name=":4">{{引網|url=https://thefemin.com/2020/04/fashionicon-leslie-cheung/|title=#FashionIcon：流水會帶走光陰的故事，張國榮卻在我們的記憶裡越發鮮明|date=2020-04-01|website=The Femin|language=en-US|access-date=2022-02-25}}</ref>；1979年又推出咗粵語唱片《情人箭》，但呢個唱片畀人批評把聲「好似隻[[雞]]」。張國榮後嚟亦坦言呢兩套唱片係「完全嘅失敗」<ref name=":13" />。 佢嗰陣時並唔係好紅，尤其係佢嘅形象帶有[[占士甸]]（James Byron Dean）嗰種反叛同埋浪漫，但係當年大眾唔太接受。喺一次戶外表演中佢向現場觀眾掟帽，但帽就被人掟返轉頭，現場觀眾重柴佢臺<ref>{{引網|url=https://mypaper.pchome.com.tw/chinpang/post/1312492642|title=你噓過張國榮嗎？──懷念張國榮|last=Pan|date=2009-04-03|website=PChome|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20210513082524/https://mypaper.pchome.com.tw/chinpang/post/1312492642|archive-date=2021-05-13|access-date=2021-05-13}}</ref>。 1980年，佢以《我家的女人》攞到大英國協電影電視節最佳表演獎。佢亦曾經為亞視電視劇《老夫子水虎傳》唱主題曲。 當時經紀同唱片公司都認為張國榮潛力唔大，於是就畀佢離開。1982年，佢轉投[[無綫電視]]（歌星合約）、而唱片公司就轉去華星唱片。嗰年佢最出名嘅歌，係兒童節目《[[宇宙大帝]]》同名主題曲。佢亦曾經響節目《[[430穿梭機]]》同鄭伊健合唱《活力活力》。 真正令佢走紅嘅，係1984年佢主演無綫劇集《[[儂本多情]]》。劇裡面佢飾演一個花花公子，呢種形象令到觀眾覺得好深刻<ref name=":11">{{引網|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/574508/回憶張國榮-歌曲颳起不羈風與譚詠麟成勁敵-巔峰之際突告別樂壇|title=回憶張國榮｜歌曲颳起不羈風與譚詠麟成勁敵 巔峰之際突告別樂壇|last=非凡出版|date=2021-01-21|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-03-08}}</ref>。無綫有啲劇嘅主題曲係由張國榮主唱，例如1985年《[[楊家將]]》。 == 歌唱事業 == === 1983-1990：嶄露頭角 === 1983年，佢推出唱片[[風繼續吹]]，裏面同唱片同名嘅[[廣東話]]主打歌（翻唱自山口百惠嘅[[再會的彼端|さよならの向こう側]]），為張國榮打響頭炮。1984年，佢亦憑《Monica》一曲首奪[[十大中文金曲]]同埋TVB十大[[勁歌金曲]]嘅金曲獎，而唱片《[[Leslie]]》仲打破咗當時香港一直以抒情做主調嘅路線，用充滿青春嘅風格探入民心，瞬間就變成天王級歌手。 1985年，張國榮分別有兩隻歌打入十大中文金曲，分別係：不羈的風、為你鍾情，開始響派台方面嶄露頭角。當時香港樂壇原本係由[[譚詠麟]]玩曬，但係張國榮走紅，開始挑戰到譚詠麟嘅地位；而由佢親自作曲嘅《沉默是金》重成為經典歌。喺紅極一時嗰陣，張國榮一直畀譚詠麟歌迷視為敵人<ref name=":11" />，兩位星級歌手嘅歌迷成日有磨擦，曾經喺某個頒獎禮後台發生衝突，好幾個人受傷。譚詠麟因此公開話，唔會再攞任何樂壇獎項。同年喺香港[[紅館]]連開10場[[張國榮百爵夏日演唱會]]，打破香港歌手初次開演唱會嘅場數紀錄。當年張國榮又推出一張國語唱片《英雄本色當年情》，目標係進軍台灣市場，但反應唔大。 1986年，喺十大勁歌金曲一人獨佔七隻歌，係眾歌手之最；有5首歌曲入選香港電台龍虎榜冠軍歌曲，成為入選歌曲數量最多嘅香港歌手。之後更憑一曲《[[有誰共鳴]]》奪得十大勁歌金曲頒獎禮的壓軸大獎金曲金獎。同年更擔任《[[香港小姐競選]]》嘅司儀。同年佢響主演嘅電影《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》入面唱主題曲《[[當年情]]》，成為十大中文金曲。年尾張國榮同華星唱片合約快要到期，經紀人陳淑芬揀咗離開、自立門戶恆星娛樂，所以張國榮跟住陳淑芬離開華星，加入當時新成立嘅新藝寶，陳表示係睇中新公司嘅自由度。 1987年，張國榮憑住《有誰共鳴》壓倒譚詠麟，第一次奪得無綫十大勁歌金曲金獎（1986年度），同年大碟《Summer of Romance 87》銷量超過六白金，成為當年 IFPI 香港唱片銷量冠軍。碟裏面嘅《[[無心睡眠]]》更加係香港樂壇經典快歌之一。 1988年，張國榮成為第一位亞洲區百事巨星代言人，並喺香港紅磡體育館開咗23場百事巨星演唱會<ref>{{引網|url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=336&ID=29372&page=1|title=第一代百事巨星|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20090319011310/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=336&ID=29372&page=1|archive-date=2009年3月19號|access-date=2007年9月2號}}</ref>。 喺1988至1989年度《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》，張國榮連續兩屆奪得「最受歡迎男歌星」獎<ref>{{引網|url=http://www.youtube.com/watch?v=L6cNXX2vNSo|title=最受歡迎男歌星|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20200327164529/https://www.youtube.com/watch?v=L6cNXX2vNSo|archive-date=2020年3月27號|access-date=2007年10月15號}}</ref>；又攞埋叱咤樂壇男歌手金獎；同年重代表香港出席亞洲流行音樂節。同年，佢推出《側面》、《Salute》、《Final Encounter》三張大碟；《側面》銷量超過6白金，仲攞到叱咤樂壇流行榜頒獎典禮「叱咤樂壇大碟IFPI大獎」。但佢喺呢個時候卻突然宣佈退出歌壇，並喺香港紅磡體育館舉行33場告別演唱會，進行封咪儀式。張國榮自己話「封咪」係因為自己偶像[[山口百惠]]退隱，但多數人都認為咁只係導火線，真正原因重惹嚟猜測。 === 1995-2003：捲土重來 === 1995年，張國榮轉投[[滾石唱片]]，推出唱片《寵愛》，正式宣佈復出樂壇，其中入面嘅主打歌〈追〉好出名，做咗電影《金枝玉葉》主題曲，仲攞到香港電影金像獎最佳原創歌曲獎；而《寵愛》響全亞洲嘅銷量有成二百幾萬，其中響南韓有成五十萬張、香港有成三十三萬張，仲攞咗十大中文金曲年度最高銷量歌手大獎。此後陸續推出多張唱片，皆取得銷售量佳績，攞盡業界好評。 [[File:Leslie Cheung.jpg|thumb|張國榮喺《跨越97年演唱會》]] 佢幾受日、韓觀眾喜愛，1996年獲得日本《ASIA POP》雜誌讀者票選為《人氣最旺》、《最佳藝人》大獎。同時佢又推出唱片《紅》。同一年，佢憑住《風月》再次得到康城影展最佳男主角提名。同年12月12號至1997年1月4號，佢響香港紅館舉行跨越97演唱會，總共24場，世界巡迴演唱會60場，當中6場係喺日本搞，打破咗香港歌手響日本開演唱會嘅場數紀錄。 1998年，佢先後推出廣東話EP《這些年來》同埋普通話唱片《春天》。1999年7月，佢改為同[[香港環球唱片|環球唱片]]簽約，之後發行專輯《[[陪你倒數]]》；之後發行嘅《[[左右手]]》又攞到好多獎，橫掃各個樂壇頒獎典禮，包括《十大中文金曲頒獎典禮》攞「香港樂壇最高榮譽大獎——金針獎」。 2000年舉行「熱情演唱會」，全球巡迴43場，受到樂迷嘅熱烈歡迎。其中佢更加請嚟法國高級服裝設計師[[尚ー保羅·高堤耶]]負責設計佢嘅演唱會服裝，前衛嘅設計（就好似紅色高踭鞋配長頭髮嘅張國榮）令人耳目一新，同時惹嚟反對佢嘅人炮轟佢「乸」<ref name=":4" />；不過設計就得到美國《[[時代雜誌]]》讚佢係「Top in Passion and Fashion（中文：頂尖嘅熱情同時尚）」、日本《朝日新聞》就讚佢係「天生表演者」<ref name=":4" />。同年9月響上海搞演唱會，係第一位響上海八萬人體育場連開兩場嘅歌手。 喺2000年到2001年呢兩年內，張國榮幾乎攞曬中國藝壇嘅所有最高獎項，包括「最流行歌手」、「最傑出藝人」等當紅大獎。 2001年8月，佢獲邀出任[[香港作曲家及作詞家協會]]第一代音樂大使。 2002年7月，張國榮最後一次同[[梅豔芳]]同台表演，作品係《[[芳華絕代]]》<ref name=":5">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/534046/梅艷芳57歲冥壽-黃偉文公開-芳華絕代-手稿-職業生涯最大運氣|title=梅艷芳57歲冥壽｜黃偉文公開《芳華絕代》手稿：職業生涯最大運氣|last=洪曉璇|date=2020-10-10|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-07-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20210728090926/https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/534046/%E6%A2%85%E8%89%B7%E8%8A%B357%E6%AD%B2%E5%86%A5%E5%A3%BD-%E9%BB%83%E5%81%89%E6%96%87%E5%85%AC%E9%96%8B-%E8%8A%B3%E8%8F%AF%E7%B5%95%E4%BB%A3-%E6%89%8B%E7%A8%BF-%E8%81%B7%E6%A5%AD%E7%94%9F%E6%B6%AF%E6%9C%80%E5%A4%A7%E9%81%8B%E6%B0%A3|url-status=live}}</ref>。同年獲得第25屆十大中文金曲頒奬典禮金曲銀禧榮譽大獎。 == 電影事業 == === 早期 === 張國榮拍嘅第一套電影係1978年嘅《紅樓春上春》，佢扮男主角賈寶玉，之不過係個三級片（[[軟調色情]]）<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10094/3200345|title=紅樓大混戰 林青霞演寶玉最俊俏 張國榮沾情色最犧牲|last=聯合新聞網|date=2018-06-15|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-14}}</ref>。1980至90年代，張國榮喺影壇取得輝煌成就。響八十年代初期，佢出演《喝采》、《檸檬可樂》等一系列青春偶像派電影，憑住前衛不羈、反叛但又靚仔嘅形象好受觀眾歡迎。1982年憑《[[烈火青春]]》嘅二世祖「Louis」一角第一次攞到金像獎影帝提名。 張國榮早期扮演純情後生仔居多，因此希望改變戲路<ref>{{引網|url=http://www.lesliecheung.cc/library_inside.asp?type=detail&content_id=1392|title=張國榮想改變戲路|date=2021-05-17|website=web.archive.org|url-status=bot: unknown|access-date=2022-04-14|archive-date=2021-05-17|archive-url=https://web.archive.org/web/20210517054049/http://www.lesliecheung.cc/library_inside.asp?type=detail&content_id=1392}}</ref>。1986年佢同[[周潤發]]、[[狄龍]]主演嘅《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》勁收，佢扮演警官宋子傑，響正義同佢犯罪嘅大佬之間俳回，得到[[香港電影金像獎]]最佳男主角提名；張國榮曾經話過《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》係佢電影生涯嘅轉捩點<ref name=":13" />。1987年響《[[倩女幽魂 (1987年電影)|倩女幽魂]]》扮書生寧釆臣，張國榮認為古裝唔靚原本打算拒演，但響得知劇本後，認為寧釆臣嘅遭遇、性格同出道早期嘅自己類似，於是決定拍呢套戲，寧采臣一角成為香港電影史上經典嘅書生形象之一，佢亦第一次獲得臺灣金馬獎最佳男主角提名<ref name=":13" />。同年憑住《[[英雄本色II]]》獲得香港電影金像獎影帝提名。1988年響由[[關錦鵬]]執導嘅電影《[[胭脂扣]]》入面扮「十二少」陳振邦，第三次獲得香港電影金像獎影帝提名<ref name=":13">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/754202/張國榮逝世-認初出道唔識唱歌-拍電影機會更多-希望唔再做毒藥|title=張國榮逝世｜認初出道唔識唱歌 拍電影機會更多：希望唔再做毒藥|last=董欣琪|date=2022-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-14}}</ref>，以一票之差輸畀[[洪金寶]]，理由係「戲份太少」，有觀眾為此表達不滿；張國榮認為十二少係個「鹹濕同膽小鬼」，係佢拍過嘅電影入面最中意嘅角色<ref>{{引網|url=https://www.upmedia.mg/news_info.php?Type=196&SerialNo=141381|title=【巨星逝世19周年】張國榮最愛《胭脂扣》「十二少」 不喜歡《霸王別姬》「程蝶衣」 -- 上報 / 流行|website=www.upmedia.mg|access-date=2022-04-14}}</ref>。 === 1991－1995：揚威影壇 === [[File:Leslie Cheung at Madame Tussaud's Hong Kong - Flickr - skinnylawyer.jpg|thumb|[[香港杜莎夫人蠟像館]]有個以電影《風月》同《霸王別姬》嘅書生造型做藍本嘅張國榮蠟像，響2004年開始展出到依家<ref>{{引網|url=https://news.tvbs.com.tw/life/498307|title=張國榮摯愛唐鶴德 揭幕哥哥蠟像│TVBS新聞網|last=TVBS|website=TVBS|language=zh-tw|access-date=2022-04-04}}</ref>]] 1990年，退出樂壇嘅張國榮專心攻影壇，表示希望拍[[王家衞|王家衛]]嘅戲，所以接拍《[[阿飛正傳]]》<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/newspapers/20180923000600-260112?chdtv|title=《阿飛正傳》回味張國榮戲魂 - 娛樂新聞|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-15}}</ref>。為咗拍好呢套戲，佢仲特登去減肥。佢響《[[阿飛正傳]]》扮演主角「旭仔」，以精湛嘅演技將旭仔嘅浪蕩不羈演繹出嚟<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/周報/493961/阿飛正傳-三十周年祭-再談-冇腳的雀仔-的追尋和失落|title=《阿飛正傳》三十周年祭 再談「冇腳的雀仔」的追尋和失落｜01周報|last=鄒崇銘|date=2020-07-04|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>，雖然票房唔高但依然成為經典<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/564607/阿飛正傳-重溫十大經典對白-旭仔-名言永垂不朽|title=【阿飛正傳】重溫十大經典對白 「旭仔」名言永垂不朽|last=陳穎思|date=2020-12-22|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>，獲得第十屆香港金像獎最佳男主角，為佢之後嘅成名打好基礎<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2038370|title=哥哥逝世15周年 回顧張國榮經典演出背後的秘密 - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114146/https://topick.hket.com/article/2038370|url-status=live}}</ref>。 1993年，張國榮響電影《[[霸王別姬 (電影)|霸王別姬]]》扮主角程蝶衣，佢細膩、全情投入咁演譯咗程蝶衣嘅「不瘋魔不成活」，甚至導演話好依然要求重拍<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/275985/霸王別姬-影評-張國榮成就不朽經典-重拾當年難以忘懷的感動|title=【霸王別姬．影評】張國榮成就不朽經典 重拾當年難以忘懷的感動|last=電影神搜|date=2018-12-29|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>。佢憑攞法國[[康城影展]]嘅[[金棕櫚獎]]、國際影評人聯盟大獎[[費比西獎]]、美國[[金球獎]]嘅最佳外語片獎、[[奧斯卡]]最佳外語片提名等。《霸王別姬》令到佢響國際演藝界打響名堂，響全世界都得到好好嘅評價，從此佢揚威影壇<ref name=":4" />。 1994年，張國榮因主演《東邪西毒》，獲[[香港電影評論學會]]最佳男演員獎<ref>[http://bbs.ent.163.com/board/zhangguorong/859/138859.html 香港電影評論學會最佳男演員獎]</ref>、威尼斯國際電影節最佳男演員提名。同年亦憑住《金枝玉葉》成為當年香港暑假電影票房嘅冠軍。 佢亦曾被邀擔任日本[[東京國際電影節]]青年導演獎（1993年）及德國[[柏林國際影展]]（1998年）嘅評委，係公認最傑出嘅華人影星之一。 張國榮影壇生涯主要演文藝片，但商業片佢都拍唔少。好似《[[家有囍事]]》、《[[金玉滿堂]]》、《[[大三元]]》呢啲張國榮係以搞笑形象演出。其中《家有囍事》收四千九百萬港紙票房，係張國榮從影以嚟最收得嘅。 === 1995－2003：衝出國際 === [[File:Avenue of the Stars 星光大道 (5284211188).jpg|thumb|張國榮響[[星光大道 (香港)|星光大道]]嘅星牌：由於星光大道係響張死後建立，所以係少數冇手印嘅星牌之一<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220401000029-260404?chdtv|title=書摘精選》沒有明星的星光大道 - 娛樂|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>|left]] 由張國榮主演嘅《大三元》、《金枝玉葉2》、《新上海灘》三部電影齊齊入選香港年度十大賣座電影。12月，佢喺香港紅磡體育館舉行「跨越97演唱會」24場，世界巡迴31場。 1997年，佢響電影《[[春光乍洩 (1997年)|春光乍洩]]》做男主角。響呢奪戲入面，佢扮演男同性戀者何寶榮。呢套電影令佢得到空前成功，獲得戛納國際電影節最佳男演員、第17屆香港電影金像獎最佳男主角、第34屆臺灣金馬獎最佳男主角三個提名。1998年，佢成為第一位做柏林國際影展評委嘅亞洲演員；同年《春光乍洩》又令佢得到咗法國康城影展嘅最佳男主角提名，成為LGBT文化嘅代表之一。之後佢同日本攝影師[[清永安雄]]響澳門影寫真集《ALL ABOUT LESLIE》。 1999年，佢覺得香港電影業處於低迷嘅時間，為咗帶嚟更多嘅活力，佢同二十位香港導演組成「創意聯盟」。其中由[[張之亮]]執導嘅《流星語》就係呢個聯盟其中一個作品。張之亮搵過好多演員，但就得張國榮肯去拍呢套戲，反映出張國榮真係有心帶動香港電影業。 2000年11月響香港電台搞嘅「千禧十大演藝紅人」評選入面，張國榮排名第一。同年，佢主演電影《鎗王》，而佢嘅演技亦得到行內較高嘅評價；又入選咗日本電影雜誌《電影旬報》「20世紀百大外國男演員」之一。9月，佢主演同執導嘅公益電影'''《'''煙飛湮滅'''》'''正式上映<ref name=":7" />'''。''' 2001年，張國榮獲日本擁有最多會員嘅亞洲電影影迷會「飲茶俱樂部」（CINECITY）投票選為2000年度「最佳男演員獎」（電影《流星語》）。呢個獎項共舉辦11年，張國榮連續十年奪冠。 2002年，佢憑住《[[異度空間]]》提名做香港電影金像獎最佳男主角，而《異度空間》亦係佢嘅遺作<ref name=":5" />。 == 死同葬禮 == {{內文|張國榮之死}} 跟據愛人[[唐鶴德]]嘅講法，張國榮早就響2002年11月自殺未遂；之後就已經開始睇精神科醫生<ref name=":2">{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2922752|title=【想你張國榮】抑鬱症不只是心理疾病 哥哥患生理抑鬱影響身體機能 - 香港經濟日報 - TOPick - 健康 - 醫生診症室|website=topick.hket.com|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114249/https://topick.hket.com/article/2922752|url-status=live}}</ref>。 2003年4月1號晚上6點，張國榮喺[[香港文華東方酒店]]（Mandarin Oriental）24樓跳樓自殺；據知係跌落二樓帳蓬再彈返落地<ref name=":3">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/312444/張國榮逝世16周年-前突發記者揭謎底-一個報案電話保哥哥尊嚴|title=【張國榮逝世16周年】前突發記者揭謎底 一個報案電話保哥哥尊嚴|last=吳子生|date=2019-03-31|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122842/https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/312444/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9616%E5%91%A8%E5%B9%B4-%E5%89%8D%E7%AA%81%E7%99%BC%E8%A8%98%E8%80%85%E6%8F%AD%E8%AC%8E%E5%BA%95-%E4%B8%80%E5%80%8B%E5%A0%B1%E6%A1%88%E9%9B%BB%E8%A9%B1%E4%BF%9D%E5%93%A5%E5%93%A5%E5%B0%8A%E5%9A%B4|url-status=live}}</ref>。發現後畀人送到瑪麗醫院，經醫生檢驗後證實已經死咗，終年46歲。屍體之後畀人送去西環域多利亞公眾殮房。由於張國榮死得太突然，加上當日係愚人節，唔少人都唔信、以為係玩笑，所以當知道嚟真之後都好驚訝。消息震撼亞洲樂壇，仲有眾多Fans。 佢喺遺書中寫：<blockquote>Depression，多謝各位朋友，多謝[[麥列菲菲]]教授。呢一年嚟好辛苦，再忍受唔到，多謝[[唐鶴德|唐生]]，多謝屋企人，多謝[[沈殿霞|肥肥]]。我一世冇做壞事，點會噉㗎<!--o架-->？</blockquote>經理人[[陳淑芬]]女士，響張臨死前曾經畀對方約到文華酒店見面，陳等咗好耐都未見人影。突然「嘭」一聲，佢睇到有人由高處跌落，之後有目擊者同保安講「有人暈咗響路邊。」陳聽到後大驚<ref name=":3" />。事後陳證實張患上[[抑鬱症]]，努力治療年幾，但係仍然因為病情失控而自殺<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20170401/bkn-20170401165920926-0401_00822_001.html|title=東網光影：一代巨星張國榮殞落|date=2017-04-01|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122843/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20170401/bkn-20170401165920926-0401_00822_001.html|url-status=live}}</ref>。 張國榮家姐張綠萍響後嚟接受香港電台訪問嗰陣表示，佢有嘅抑鬱症係生理上，冇得醫嘅。有醫生寫咗一張長達四頁嘅報告畀佢，話「抑鬱症響醫學上分為心理同生理兩方面，生理嘅就係因為腦部入面嘅化學物質唔夠平衡而導致，心理嘅大家都知係唔開心嘅嘢導致。張國榮就係生理上面嘅。」<ref name=":2" /><ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2751332|title=【一代巨星】唐鶴德紀念張國榮64歲冥壽 IG貼舊照懷念哥哥：分開也像同渡過 - 香港經濟日報 - TOPick - 娛樂|website=topick.hket.com|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122843/https://topick.hket.com/article/2751332|url-status=live}}</ref> 2003年4月8號，張國榮嘅葬禮喺香港殯儀館舉行，由唐鶴德以未亡人嘅身份同埋佢家人打點一切。大批歌迷喺當日早早聚集喺殯儀館外，喺場嘅唔少明星同埋歌星，如張國榮生前嘅知己[[梅艷芳]]，都喊到收唔到聲。電影界代表導演[[徐克 (香港)|徐克]]，音樂界代表填詞人[[黃霑]]同埋藝人代表[[張學友]]讀悼詞。劉純豪、羅建基、徐克、張學友、[[關錦鵬]]、劉培基、[[梁家輝]]、[[林夕]]等八人爲張國榮扶靈，送佢最後一程。香港無綫電視現場直播整個葬禮，多間海外電視台亦有直播報道。 張國榮嘅靈位響沙田寶福山，白色石碑上面嘅相旁邊刻咗出自林夕嘅「當年情常在心，紅塵夢醒無憾」。 == 死後 == 響[[第22屆香港電影金像獎]]頒獎禮，大會唔鋪紅地，[[四大天王 (歌星)|四大天王]]合唱張國榮嘅《當年情》。響同年4月9號嘅[[香港國際電影節]]入面，大會為張國榮嘅死默哀一分鐘。 2003年，張國榮獲第三屆華語流行樂傳媒大獎追頒「終身成就獎」。 2003年6月，新浪網與國內17家媒體共同推出的大型公眾調查：《中國二十世紀十大文化偶像》，張國榮當選為第七位<ref>{{引網 |url=http://hk.geocities.com/fayefaye521/fayenews20030621.htm |title=中國二十世紀十大文化偶像 |access-date=2008年5月3號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20080417210040/http://hk.geocities.com/fayefaye521/fayenews20030621.htm |archive-date=2008年4月17號 |url-status=dead }}</ref>。 2003年7月，韓國電影頻道OCN於6月1號—7月20號聯同其他電影網頁合辦「百大影星選舉」，近四萬人參與投票，「百大影星」中有四成係外國演員，張國榮獲最高位置名列第十，成為外國影星之首，而其他上榜嘅外國演員有茱莉亞羅拔絲、羅拔迪尼路及湯告魯斯等。 2004年，張國榮獲第二十三屆香港電影金像獎追頒「演藝光輝永恆大獎」。 2005年由[[香港]]影藝界所舉辦嘅「中國電影一百年」活動當中，張國榮俾香港人選為呢一百年嚟最喜愛嘅男演員<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=24700&page=1 |title=張國榮被選為一百年來最喜愛的男演員 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20090319011306/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=24700&page=1 |archive-date=2009年3月19號 |url-status=dead }}</ref>。 2005年11月8號，香港郵政推出「香港流行歌星」郵品系列，張國榮成為其中一位獲致敬推出郵票嘅歌手（面額係3蚊）<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=27333&page=1 |title=香港流行歌星郵票 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20071116022039/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=27333&page=1 |archive-date=2007年11月16號 |url-status=dead }}</ref>。 2006年，日本國營電視台NHK通過網站（www.nhk.or.jp/bscinema/）進行問卷調查，10181名日本觀眾參與呢次投票，張國榮被選為「十佳演員」，同湯告魯斯、羅拔迪尼路、尊尼波達等世界超級明星齊名。《霸王別姬》則被選為「十佳影片」<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=331&ID=30400&page=1 |title=張國榮被選為「十佳演員 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20070829035445/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=331&ID=30400&page=1 |archive-date=2007年8月29號 |url-status=dead }}</ref>。 2007年，韓國首爾《第一屆忠武路國際電影節》，播映嚟自三十二個國家嘅經典作品，以懷念多位影壇巨星。當中包括張國榮嘅《烈火青春》、奇勒基寶及慧雲李嘅《亂世佳人》、差利卓別靈等一系列作品，向他們嘅演藝事業致敬<ref>{{引網 |url=http://ent.sina.com.cn/m/f/2007-10-26/08111764832.shtml |title=韓國首爾電影節向張國榮致敬 |access-date=2007-10-26 |archive-date=2011-05-26 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110526041115/http://ent.sina.com.cn/m/f/2007-10-26/08111764832.shtml |url-status=live }}</ref>。 ==傳聞== 2004年11月，有傳聞指一個[[阿根廷]]華人喺[[布宜諾斯艾利斯]]旁邊嘅一個小鎮見到貌似張國榮嘅中年男人，隨後就有大量傳聞講述張國榮實際喺阿根廷，並隱居喺一個規模唔大嘅農場入面。雖然呢件事被大批嘅媒體所報道，但並冇實際嘅證據證明張國榮隱居喺阿根廷。另外張國榮由自殺身亡直到出殯，遺體一直都冇公開露面，官方嘅講法係由於從高處墮下，所以遺容唔方便瞻仰，但係除咗一啲親人同埋非常好嘅朋友外，大家都唔能夠親眼見到張國榮嘅遺體，噉亦為傳講製造咗便利嘅機會。 == 個人生活 == 張國榮非常注重個人私隱，唔願意向公眾公開太多私生活，但係由於佢個人嘅成就同埋地位，佢嘅私生活一直備受傳媒關注。 === 感情生活 === 跟據傳媒報道，張國榮曾經同[[倪詩蓓]]、[[毛舜筠]]、[[楊諾思]]、[[雪梨 (演員)|雪梨]]、[[鄧慧詩]]五個女藝人拍過拖。有人話佢嘅初戀係藝人倪詩蓓，兩個人響1980年識嘅，曾經一齊合作拍電影《對對糊》、《甜甜廿四味》同埋《凹凸神探》，之後越行越近，係娛樂圈公認嘅「金童玉女」，但係兩個人拍咗兩年拖就玩完<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/realtimenews/20200401002710-260404?chdtv|title=張國榮逝世17週年 初戀女友嫁漫畫教父卻悲劇「苦養自閉兒」 - 娛樂|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20210510142908/https://www.chinatimes.com/realtimenews/20200401002710-260404?chdtv|url-status=live}}</ref>。之後張國榮又有傳曾經同雪梨拍過拖，但唔夠半年就玩完<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/831124|title=還記得「李莫愁」嗎？ 消失34年肉垂皮鬆現況曝光 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-05-09|archive-date=2017-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20170510021941/http://star.ettoday.net/news/831124|url-status=live}}</ref>。冇幾耐，佢又識咗生意人[[楊受成]]個大女楊諾思，之後仲曾經拍拖。1984年，張國榮出嘅唱片《Lesile》，封面嘅游水池就係響楊受成屋企影嘅。但係之後因為楊諾思要去美國留學，而張留響香港，所以慢慢就分開咗<ref name=":0">{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2039264|title=張國榮逝世15周年 唐鶴德沿用哥哥電話號碼至今？ - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-05-09}}</ref>。佢嘅第四任女朋友係鄧慧詩，兩個人響1981年識嘅，之後拍過九個月拖<ref>{{引網|url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2650599/%E3%80%90IQ%E6%88%90%E7%86%9F%E6%99%82%E3%80%9159%E6%AD%B2%E9%84%A7%E6%85%A7%E8%A9%A9%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E8%88%87%E6%B8%AF%E5%8F%B0%E5%85%83%E7%A5%96%E7%B4%9ADJ%E8%81%9A%E6%9C%83%20%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%8A%E6%84%9B%E8%88%87%E6%9E%97%E6%85%95%E5%BE%B7%E8%AD%9C%E9%BB%83%E6%98%8F%E6%88%80|title=【IQ成熟時】59歲鄧慧詩素顏與港台元祖級DJ聚會 張國榮舊愛與林慕德譜黃昏戀 - 晴報 - 娛樂 - 中港台|website=https|language=zh|url-status=live|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114223/https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2650599/%E3%80%90IQ%E6%88%90%E7%86%9F%E6%99%82%E3%80%9159%E6%AD%B2%E9%84%A7%E6%85%A7%E8%A9%A9%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E8%88%87%E6%B8%AF%E5%8F%B0%E5%85%83%E7%A5%96%E7%B4%9ADJ%E8%81%9A%E6%9C%83%20%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%8A%E6%84%9B%E8%88%87%E6%9E%97%E6%85%95%E5%BE%B7%E8%AD%9C%E9%BB%83%E6%98%8F%E6%88%80}}</ref>。 以上四個女朋友都係傅媒報道，但毛舜筠就係張國榮一生人之中唯一一個公開承認嘅女朋友。1976年，張國榮簽約麗的電視，識咗當時同公司嘅毛舜筠。兩個人一齊主持音樂節目，佢對毛一見鍾情，所以兩個人後嚟就拍咗拖。冇幾耐，哥哥就同當時只有17歲嘅毛姐求婚，但係毛當時畀佢嚇親而拒絕<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/606804/張國榮逝世18週年-盤點8位影后拍檔-毛舜筠唯一被公開認愛|title=張國榮逝世18週年｜盤點8位影后拍檔 毛舜筠唯一被公開認愛|last=沈洛嘉|date=2021-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114223/https://www.hk01.com/%E9%9B%BB%E5%BD%B1/606804/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9618%E9%80%B1%E5%B9%B4-%E7%9B%A4%E9%BB%9E8%E4%BD%8D%E5%BD%B1%E5%90%8E%E6%8B%8D%E6%AA%94-%E6%AF%9B%E8%88%9C%E7%AD%A0%E5%94%AF%E4%B8%80%E8%A2%AB%E5%85%AC%E9%96%8B%E8%AA%8D%E6%84%9B|url-status=live}}</ref>。後嚟張國榮響電視節目上講過：「如果當初你（毛舜筠）願意接受我嘅求婚，可能會改變我嘅一生。」<ref>{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20181216/B3ENEMIYXUMMIRZ4NUTJH3YIVA/|title=【蘋聞重溫】拒絕張國榮求婚 ｜ 蘋果日報|website=Apple Daily 蘋果日報|language=zh-hk|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-05-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20210509072905/https://hk.appledaily.com/entertainment/20181216/B3ENEMIYXUMMIRZ4NUTJH3YIVA/|url-status=live}}</ref>1991年，佢哋響拍《[[家有囍事]]》期間再次見面，之後做咗老友<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2159116|title=張國榮62歲生忌 廿歲哥哥向毛舜筠求婚被拒 - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114147/https://topick.hket.com/article/2159116|url-status=live}}</ref>。 90年代初，香港傳媒報道指張國榮係同性戀者，又跟蹤偷拍到同佢親密嘅同性好友[[唐鶴德]]嘅相<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/486386|title=「回頭一牽手就是一輩子」 唐鶴德守身獨愛張國榮20年 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-05-09|archive-date=2017-07-13|archive-url=https://web.archive.org/web/20170713102049/http://star.ettoday.net/news/486386|url-status=live}}</ref>。唐鶴德同張國榮自細就玩埋一齊，比張細三歲，後嚟因為張國榮去英國讀書而冇再聯絡。直至1982年，張國榮響[[香港麗晶酒店]]再次見到唐鶴德，一年後經共同老友正式認識對方，兼且開始拍拖。響戀情啱開始嗰陣哥哥仲未紅，唐身為金融業人士，曾經攞自己嘅人工去支持佢<ref name=":0" />。1984年兩個人曾經分開過，但冇耐又喺返埋一齊。響成個80年代，佢兩個嘅關係一直都好低調<ref>{{Cite book|last=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=89}}</ref>。 經過反覆嘅糾纏甚至衝突，張國榮索性喺1996年底嘅復出歌壇演唱會上公開多謝唐鶴德，話佢同埋自己阿媽係「生命中至愛嘅朋友同埋親人」；1999年喺個人寫真集《Leslie的所有》採訪中，承認自己同埋唐鶴德相識於微時，彼此嘅友好關係已經十幾年；更喺2001年《時代週刊》亞洲版訪問上，表明幫TVB拍music video時太過性感而被禁止，佢都知咁做會俾聽眾同埋觀眾懷疑或相信佢係同性戀，但係佢認為個video所講嘅自己其實係雙性戀較恰當。但係上述嘅報道祇係雜誌編寫，無得到張國榮確認<ref>{{引網|url=http://www.time.com/time/arts/article/0,8599,108021,00.html|title=Forever Leslie - TIME|date=2010-03-30|website=web.archive.org|access-date=2021-09-29|archive-date=2013-05-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20130521082105/http://www.time.com/time/arts/article/0,8599,108021,00.html|url-status=dead}}</ref>。 === 人際 === 張國榮生性坦率又唔鍾意妥協，對人好好，又豪爽，所以佢響娛樂圈入面老友唔少<ref name=":14">{{引網|url=https://www.harpersbazaar.com/tw/celebrity/celebritynews/g25433187/leslie-cheung-anecdotes/|title=張曼玉片場的「定心丸」、梅豔芳差點要嫁給他？身為「榮迷」不可不知道的10件張國榮軼聞趣事|last=Yeh|first=Eachen Lee 與 Lois|date=2020-04-01|website=Harper's BAZAAR|language=zh-TW|access-date=2022-04-14}}</ref>。[[張曼玉]]、[[林青霞]]、[[王祖賢]]、[[毛舜筠]]等都係佢嘅老友<ref name=":14" />。不過最為人稱道嘅，係佢同[[梅豔芳]]之間嘅友情。梅豔芳同張國榮曾經響《[[胭脂扣]]》、《[[緣份]]》合作，亦互相出任演唱會嘅嘉賓，據傳梅豔芳仲問過張國榮：「如果我到咗四十歲仲未嫁出去，你就娶我好唔好？」<ref>{{引網|url=https://tw.appledaily.com/entertainment/20220316/SOA5DTHMQREZBCKV26VTTAKKLI/|title=曾是演藝圈公認的金童玉女 張國榮允諾梅艷芳會娶她 ｜ 蘋果新聞網 ｜ 蘋果日報|date=2022-03-16|website=蘋果新聞網|language=zh-tw|access-date=2022-04-14}}</ref>而梅豔芳亦響《明報周刊》嘅訪問入面提過，張國榮就好似係佢嘅屋企人，有咩野開心同唔開心都會同張國榮講，比佢嘅屋企人仲要了解佢，甚至有男朋友都會帶畀張國榮過目<ref>{{引網|url=http://www.leslietong.com/angelleslie/2003/0819/82.jpg|title=1976期《明報周刊》|date=2013-09-21|website=web.archive.org|url-status=bot: unknown|access-date=2022-04-14|archive-date=2013-09-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20130921060757/http://www.leslietong.com/angelleslie/2003/0819/82.jpg}}</ref>。張國榮最後一任經紀人係[[陳淑芬]]，兩個人響1982年識，感情就好似屋企人一樣，陳形容張國榮「人好好」，有乜不合都好易傾得點<ref>{{引網|url=https://eastweek.my-magazine.me/main/59389|title=風雲再起時 陳淑芬 - 名人薈 - 名人專訪 東周網【東周刊官方網站】|date=2019-12-20|website=web.archive.org|access-date=2022-04-14|archive-date=2019-12-20|archive-url=https://web.archive.org/web/20191220123032/https://eastweek.my-magazine.me/main/59389|url-status=bot: unknown}}</ref>。 張國榮亦多次提攜後輩，包括病緊都仲同[[Twins]]拍MV<ref>{{引網|url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2253876/https%3A%2F%2Fskypost.ulifestyle.com.hk%2Farticle%2F2253876%2F%E6%87%B7%E7%B7%AC%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%87Twins%E6%9C%80%E5%BE%8CMV%C2%A0%20%E7%B6%B2%E6%B0%91%E6%AD%8C%E9%A0%8C%EF%BC%9A%E4%BD%A2%E7%97%85%E7%B7%8A%E9%83%BD%E6%8F%90%E6%94%9C%E5%BE%8C%E8%BC%A9|title=懷緬張國榮與Twins最後MV 網民歌頌：佢病緊都提攜後輩 - 晴報 - 娛樂 - 中港台|website=skypost.ulifestyle.com.hk|language=zh|access-date=2022-04-15}}</ref>、畀[[王力宏]]參演自己嘅執導嘅電影<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10088/5971946|title=噓編娛論／李安、張國榮都曾提攜 王力宏優質招牌還是一夕崩毀？|last=聯合新聞網|date=2021-12-18|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-15}}</ref>，又曾經響頒獎禮上讚[[黎明]]「外形最好，佢如果做歌手肯定非常得女歌迷歡喜」、讚[[古天樂]]「係佢電影方面嘅接班人」、[[古巨基]]「係佢歌唱方面嘅接班人」<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/343395/烈火雄心-張國榮曾睇好-雙古一鄧-古天樂鄧一君各有發展|title=【烈火雄心】張國榮曾睇好「雙古一鄧」 古天樂鄧一君各有發展|last=董欣琪|date=2019-06-21|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>。 === 慈善事業 === === 移居 === 張國榮響1990年退出樂壇之後曾經到過[[加拿大]]生活。當時佢生活低調，唔受任何狗仔隊影響。後嚟佢最終回流香港，無耐仲復出樂壇同埋向影壇發展<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/1681422|title=張國榮離開17年從未忘記！唐鶴德深夜曬照：我知道，你在另一個國度想念我們 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-09-29|archive-date=2021-09-29|archive-url=https://web.archive.org/web/20210929151115/https://star.ettoday.net/news/1681422|url-status=live}}</ref>。 === 軼事 === 呢啲軼事大多由傳媒所寫，佢本人好多都未承認。 * 佢係一個有情有義嘅人，每次開完演唱會都會送禮物畀工作人員，而且全部都有寫上款下款。<ref name=":1" /> * 響張國榮二十歲嗰陣，契媽曾經攞過佢嘅生辰八字去算命，結果話佢46歲就會死。一向唔信呢啲嘢嘅佢去問家姐張綠萍：「我係咪到46歲就會死㗎？」張綠萍唔知點算，只好安慰佢。但最後，算命師父居然算中咗，佢走嗰陣真係得46歲<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20171128/bkn-20171128114259410-1128_00862_001.html|title=張綠萍遺憾錯失與張國榮到澳洲生活|date=2017-11-28|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2021-05-14|archive-date=2021-05-14|archive-url=https://web.archive.org/web/20210514094653/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20171128/bkn-20171128114259410-1128_00862_001.html|url-status=live}}</ref>。 == 影響 == === 兩岸三地 === 好多歌手都推出過、或翻唱過張國榮嘅歌。台灣歌手[[王若琳]]喺2014年推出嘅《[[午夜劇院]]》專輯，亦翻唱咗張國榮名曲《[[當年情]]》嘅國語版，仲成為咗主打歌之一<ref>{{引網|url=http://www.iwant-radio.com/showinformation.php?sisn=33498|title=Joanna王若琳『午夜劇院』專輯介紹|website=銀河網路電台|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114234/http://www.iwant-radio.com/showinformation.php?sisn=33498|archive-date=2021-12-11|access-date=2021-07-27}}</ref>。響香港，[[陳奕迅]]嘅《浮誇》表達出懷念張嘅情感、《黑擇明》嘅正面歌詞（原先係打算畀張國榮唱，但張早死，後嚟畀咗[[林夕]]填詞），[[古巨基]]嘅《Dear Leslie》入面有好多出自張國榮嘅經典歌詞，[[張敬軒]]《靈魂相認》嘅前奏靈感嚟自張國榮嘅《追》等等<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/455214/張國榮逝世17周年-哥哥如何影響後世流行樂壇|title=張國榮逝世17周年 哥哥如何影響後世流行樂壇？|last=彭嘉彬|date=2020-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-05}}</ref>。 2022年，星聚匯搞咗《榮情蜜意張國榮影展》，響4月1號起上映《霸王別姬》、《胭脂扣》同《英雄本色》呢三套作品<ref name=":12">{{引網|url=https://tw.news.yahoo.com/%E9%9F%93%E5%9C%8Bcgv%E8%BF%BD%E6%86%B6%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9619%E9%80%B1%E5%B9%B4-the%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E7%89%B9%E5%B1%95-%E5%8F%B0%E7%81%A3%E5%B0%87%E6%96%BC4%E6%9C%881%E6%97%A5%E4%B8%8A%E6%98%A0%E7%B6%93%E5%85%B8%E4%B8%89%E9%83%A8%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E4%BD%9C%E5%93%81-021200951.html|title=韓國CGV追憶張國榮逝世19週年《THE張國榮特展》，台灣將於4月1日上映經典三部張國榮作品|website=tw.news.yahoo.com|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>。 === 海外 === ==== 韓國 ==== 1986年，佢憑住《英雄本色》主題曲《當年情》響韓國打開名堂。1987年，佢推出嘅國語唱片《愛慕》、專輯《The Greatest Hits of Leslie Cheung》，響韓國分別賣出30萬同20幾萬張，創造咗華語唱片響韓國嘅銷量紀錄。1989年，佢代言嘅品牌Orion To You 朱古力廣告，令到呢個牌子成為當時韓國三大熱門朱古力。佢響韓國影壇到依家都仲有好大影響力，就好似「國民主持」[[劉在錫]]就係佢嘅fans；而響多套韓國電視劇亦曾經出現張國榮，就好似《請回答1988》、《九尾狐傳》等等<ref name=":6">{{引網|url=https://www.harpersbazaar.com.hk/celebrity/how-popular-leslie-cheung-south-korea?utm_source=facebook_share&utm_medium=referral|title=張國榮當年的影響力！就連韓星都要靠邊站|last=HK|first=Harper's BAZAAR|website=www.harpersbazaar.com.hk|language=en|access-date=2022-02-25}}</ref>。 2009年，韓國搞咗一個「張國榮電影節」，用一個月時間上映多套張國榮嘅電影代表作，係韓國第一次為咗懷念一位明星而開嘅電影節<ref name=":6" />。2012年，韓國最大嘅流行音樂頒獎禮「Mnet亞洲音樂大獎」響頒獎開場嗰陣播咗張國榮告別演唱會嘅片，仲請嚟藝人[[宋仲基]]唱張國榮嘅《當年情》，以示致敬<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10089/2081236|title=驚！宋仲基竟與張國榮對唱過！|last=聯合新聞網|date=2016-03-29|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>。2021年，韓國仲特別上映咗兩部佢嘅作品《星月童話》、《縱橫四海》<ref name=":6" />。2022年，[[星聚匯]]搞咗為期兩個禮拜嘅《THE張國榮特展》，上映多場張國榮嘅代表電影<ref name=":12" />。 ==== 日本 ==== 2001年，日本有最多會員嘅亞洲電影影迷會Cine City評選「最佳男演員獎」，呢個獎搞11年，張國榮有成10年攞第一。2006年，[[日本放送協會]]搞「響日本最受歡迎嘅演員評選」，張國榮入選「國際十佳男演員」，係唯一入選嘅華人演員；《霸王別姬》響呢個獎入面被選做「十佳影片」。 == 評價 == === 海外 === * {{Flag|JPN}}導演[[中川陽介]]：佢係國際電影界嘅瑰寶，擁有卓越嘅演技。（略）...佢卓越嘅演技會永遠留響電影入面，令你睇到入哂迷。呢個演員嘅名叫張國榮。<ref>{{引網|url=http://blog.livedoor.jp/yoyogi2222/archives/50151785.html|title=美しいひと : 真昼ノ星空 群青 唐船ドーイ 一九の春|website=真昼ノ星空　群青　唐船ドーイ　一九の春|access-date=2022-04-05}}</ref> == 特色 == == 稱呼 == [[File:Leslie Howard GWTW.jpg|thumb|當時響《亂世佳人》入面扮偉希禮[[萊斯利·侯活]]：張國榮改英文名嘅靈感同來源]] 其實張國榮原本叫張發宗，但根據初中同學嘅講法，佢響中學時期已經改咗名叫「張國榮」；原先英文名係叫做「Bobby」，響英國留學嗰陣改做「Leslie」，原因為佢好鍾意英國男演員[[萊斯利·侯活]]（英文Leslie Howard；代表作係響《[[亂世佳人 (電影)|亂世佳人]]》入面扮偉希禮）。佢曾經響1989年嘅演唱會上面提過：「我點解叫Leslie呢？其實我細個係叫做Bobby，但係我又好驚被人誤會我係一種動物，所以就改咗一個比較sexy一啲嘅名Leslie。」「呢個名既可以男仔用又可以女仔用，幾[[中性]]。」 張國榮有個花名叫「哥哥」，源自於同佢合演《[[倩女幽魂 (1987年電影)|倩女幽魂]]》嘅[[王祖賢]]對佢嘅稱呼。開頭淨係得娛樂圈啲人咁叫，後嚟延伸到啲Fans都跟住咁叫。但係另一種講法係佢響《白髮魔女傳》試裝嘅時候，佢讚林青霞「姐姐你好靚！」青霞答佢一句：「哥哥你都好靚！」從此就多咗「哥哥」呢個花名。第三種講法指「哥哥」原先係張國榮對唐生嘅稱呼，後嚟先演變成佢嘅花名。 == 影視作品 == {{內文|張國榮影視作品一覽}}<!-- images not yet in commons [[Image:張國榮 烈火青春 1982.11.26.jpg|150px|thumb|烈火青春]] [[Image:張國榮 鼓手 1983.3.16.jpg|150px|thumb|鼓手]] [[Image:張國榮 英雄本色 1986.8.2 .jpg|150px|thumb|英雄本色]] [[Image:張國榮 倩女幽魂 1987.7.18.jpg|150px|thumb|倩女幽魂]] [[Image:張國榮 英雄本色II 1987.12.17.jpg|150px|thumb|英雄本色II]] [[Image:張國榮 胭脂扣 1988.1.7.jpg|150px|thumb|胭脂扣]] [[Image:張國榮 阿飛正傳 1990.12.15.jpg|150px|thumb|阿飛正傳]] [[Image:張國榮 縱橫四海 1991.2.2.jpg|150px|thumb|縱橫四海]] [[Image:張國榮 家有囍事 1992.1.25.jpg|150px|thumb|家有囍事]] [[Image:張國榮 藍江傳之反飛組風雲 1992.5.14.jpg|150px|thumb|藍江傳之反飛組風雲]] [[Image:張國榮 霸王別姬 1993.1.1.jpg|150px|thumb|霸王別姬]] [[Image:張國榮 射鵰英雄傳之東成西就 1993.2.5.JPG|150px|thumb|射鵰英雄傳之東成西就]] [[Image:張國榮 白髮魔女傳 1993.8.26.jpg|150px|thumb|白髮魔女傳]] [[Image:張國榮 金枝玉葉 1994.7.23.jpg|150px|thumb|金枝玉葉]] [[Image:張國榮 錦繡前程 1994.8.4.jpg|150px|thumb|錦繡前程]] [[Image:張國榮 東邪西毒 1994.9.7.jpg|150px|thumb|東邪西毒]] [[Image:張國榮 金玉滿堂 1995.1.28.jpg|150px|thumb|金玉滿堂]] [[Image:張國榮 風月 1996.5.9.jpg|150px|thumb|風月]] [[Image:張國榮 色情男女 1996.11.28.jpg|150px|thumb|色情男女]] [[Image:張國榮 春光乍洩 1997.5.30.jpg|150px|thumb|春光乍洩]] [[Image:張國榮 紅色戀人 1998.8.1.jpg|150px|thumb|紅色戀人]] [[Image:張國榮 流星語 1999.10.14.jpg|150px|thumb|流星語]] [[Image:張國榮 鎗王 2000.5.27.jpg|150px|thumb|鎗王]] [[Image:張國榮 戀戰沖繩 2000.7.28.jpg|150px|thumb|戀戰沖繩]] [[Image:張國榮 異度空間 2002.3.28.jpg|150px|thumb|異度空間]] images not yet in commons --> 張國榮拍嘅第一套影視作品係1978年嘅《[[紅樓春上春]]》，自此之後嘅24年期間分別拍過56套電影。代表作有《胭脂扣》、《倩女幽魂》、《霸王別姬》、《[[阿飛正傳]]》、《英雄本色》等，可以話係家傳戶曉<ref>{{引網|url=https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=1069974|title=香港影帝TOP10！梁朝偉只排第二 網：第一實至名歸 {{!}} 娛樂星聞 {{!}} 三立新聞網 SETN.COM|last=三立新聞網|date=2022-02-11|website=www.setn.com|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-02-27}}</ref>。2002年公益電影《煙飛湮滅》正式上映，係唯一一套由佢執導嘅電影<ref name=":8">{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/606788/盤點8部張國榮客串電影-唔止-97家有囍事-用過-張國榮-現身|title=盤點8部張國榮客串電影 唔止《97家有囍事》用過「張國榮」現身|last=王誦賢|date=2021-03-31|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-02-27}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.storm.mg/lifestyle/2471797|title=張國榮逝世18週年》13部經典電影，帶你一同回憶永遠的哥哥—張國榮-風傳媒|last=Storm.mg|date=2021-04-08|website=www.storm.mg|language=zh-TW|access-date=2022-02-27}}</ref>。1990年憑《阿飛正傳》獲得香港電影金像獎最佳男主角，呢次亦係佢唯一一個金像獎獎項<ref name=":8" />。最後一個作品係2002年嘅《異度空間》。佢亦有拍電視劇，一生人拍過19套，第一套係麗的嘅《[[鱷魚淚]]》<ref name=":9">{{Cite book|last=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=第三章}}</ref>，至1986年客串《香港八六》之後就冇再拍過<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/173765/張國榮逝世15周年-哥哥18個電視劇造型-光頭look一樣咁靚仔|title=【張國榮逝世15周年】哥哥18個電視劇造型 光頭look一樣咁靚仔|last=林迅景|date=2018-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-02-27}}</ref>。代表作有《儂本多情》、《福祿壽喜》<ref name=":10">{{引網|url=https://ent.ltn.com.tw/news/breakingnews/1440130|title=《今日壽星》 離世12年 緬懷一代巨星張國榮 - 自由娛樂|last=自由時報電子報|date=2015-09-12|website=自由時報電子報|access-date=2022-02-27}}</ref>，但成績唔似響電影方面咁亮眼<ref name=":9" />。佢都拍過廣播劇<ref name=":10" />。 ==音樂作品== {{main|張國榮音樂作品一覽|}} 張國榮一生出過24個大碟，其中英文一個、粵語十八個、國語六個。佢出嘅第一個音樂作品係《DAYDREAMIN’》，1978年出，而第一個粵語專輯係1979年嘅《情人箭》；但由於呢兩個作品表現唔好，公司認為佢潛力唔大就畀佢走<ref name=":13" />。所以佢直至1983年轉投華星後先出第二個粵語專輯《風繼續吹》，而《風繼續吹》、《張國榮的一片痴…》反應唔錯，咁先令佢打開知名度<ref name=":02">{{引網|url=https://mmis.hkpl.gov.hk/coverpage/-/coverpage/view?_coverpage_WAR_mmisportalportlet_hsf=%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83&p_r_p_-1078056564_c=QF757YsWv58Sngm8Qm6Mn+EY4n9ByiTw&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_o=2&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_actual_q=(%20(%20allTermsMandatory:(true)%20OR+all_dc.title:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.creator:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.contributor:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.subject:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+fulltext:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.description:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20)%20)&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_sort_field=score&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_sort_order=desc|title=張國榮成立歌迷會 望演得成「人間蒸發」|last=華僑日報|website=mmis.hkpl.gov.hk|url-status=live|access-date=2022-04-13}}</ref>。可以肯定係，由第三張專輯《風繼續吹》開始，就會發行錄音帶版本<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/173932/張國榮逝世15周年-收藏家遍尋哥哥錄音帶-風繼續吹-激罕|title=【張國榮逝世15周年】收藏家遍尋哥哥錄音帶 《風繼續吹》激罕|last=林穎嵐|date=2018-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-14}}</ref>。直至1989年，都維持每年至少推出一張專輯嘅次數<ref>{{Cite book|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=244}}</ref>。1995年以專輯《寵愛》復出樂壇<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/1140746|title=哥哥好想你！張國榮逝世15年 「這10首經典」聽了就想念 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2022-04-14}}</ref>。佢最後一張專輯係2003年7月8號、佢走後先發行嘅《一切隨風》<ref>{{引網|url=https://www.mirrormedia.mg/story/20170331ent004/|title=【本週音樂】懷念永遠的巨星—張國榮|date=2017-03-31|website=鏡週刊 Mirror Media|language=zh-Hant|access-date=2022-04-14}}</ref>。 ==派台歌曲成績== {{內文|張國榮派台成績}} 呢個成績表單顯示出從1983年－1989年，1995年到而家張國榮喺香港派台歌曲嘅成績，其中1990年－1994年張國榮因為退出歌壇嘅原因，因此未有歌曲派台。1995年－1998年張國榮喺滾石唱片期間，明確講明唔參與歌曲派台<ref>{{引網 |url=http://www.leslie-cheung.com/article-256-1.html |title=張國榮宣布復出 |access-date=2020年5月31號 |archive-date=2020年5月14號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200514213138/http://www.leslie-cheung.com/article-256-1.html |url-status=live }}</ref>。 ==攞獎同提名== {{main|張國榮攞獎同提名一覽|}} ==廣告同代言== *1985年 **[[大家樂]]快餐之歌舞篇 **大家樂快餐之為你做足一百分 *1986年：[[柯尼卡]]菲林 *1987年 **[[香港紅十字會]] **[[百事可樂]]（首位亞洲區百事巨星代言人） *1989年 **[[To You Chocolate]]（韓國） **[[雅馬哈|山葉兜風]]（台灣） **[[百事可樂]]之百事狂賞曲（美國） *2001年 **香港[[影視及娛樂事務管理處]]宣傳影片（支持香港電影拍攝工作） **[[Discovery Channel]]《[[Animal Planet]]》（捐款保育瀕臨絕種獅鼻猴） == 逝世後紀念 == 張國榮離世後，仍然有唔少人懷念佢，其中有啲人係喺張國榮離世後開始鍾意佢，呢啲人一般被稱爲「後榮迷」，多數係1990年代到2000年代出世嘅一代，甚至除咗香港，就連台灣都有一定數量<ref>{{引網|url=https://opinion.cw.com.tw/blog/profile/52/article/10661|title=【投書】張國榮，不如我們重新來過：「後榮迷」的愚人節悲傷|last=劉苑杉|url-status=live|archive-date=2021-04-01}}</ref><ref name=":0"/><ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/社區專題/753723/張國榮逝世19周年-前區議員製哥哥足跡圖-提供疫下另類文化旅遊|title=張國榮逝世19周年｜前區議員製哥哥足跡圖 提供疫下另類文化旅遊|last=黎倩婷|date=2022-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-02}}</ref>。唔少「後榮迷」喺每年4月1號（即係張國榮嘅死忌）都會聚集一齊，進行一啲紀念活動<ref name=":1"/>。有啲評論認為，「後榮迷」嘅出現，部分原因係文化評論上關於佢的論述嘅論述不斷增加<ref name=":0" />。[[香港中文大學]]文化及宗教研究系助理教授[[陳少紅]]（筆名洛楓）統計，逝世後所造成嘅迴響，遠超香港同期逝世明星（如[[羅文]]、[[梅艷芳]]），規模只有[[李小龍]]可以媲美<ref name=":1" />。 ===周年紀念=== [[File:HK LeslieCheung 60401.jpg|thumb|200px|2006年張國榮逝世周年紀念日喺香港中環]] * 2004年4月1號前後 * 2005年4月1號前後 - 中環[[遮打花園]]。 * 2006年4月1號前後 - 中環[[香港文華東方酒店]]對面，[[康樂大廈]]廣場。 * 2007年4月1號前後 - [[尖沙咀]][[新世界中心]]地下廣場。 * 2008年4月1號前後 - 尖沙咀[[香港文化中心]]露天廣場、行政大樓展覽館。 * 2008年3月31號～4月1號 - [[紅磡體育館]]《Miss You Much Leslie 繼續寵愛音樂會》<ref>{{引網 |url=http://www.ileslie.hk/ |title=Miss You Much Leslie 繼續寵愛音樂會官方網站 |access-date=2019年4月6號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110721092659/http://www.ileslie.hk/ |archive-date=2011年7月21號 |url-status=dead }}</ref> **張國榮逝世五周年紀念音樂會。由經紀人陳淑芬擔任演唱會總監兼出品人，張學友擔任藝術顧問，請咗幾十位張國榮生前歌手同埋演員好友參與演出，重新詮釋佢啲經典歌。音樂會原訂4月1號搞，門票開售之後兩個鐘之內賣曬，由於太多人想去，所以喺3月31號開多一場。音樂會收益喺扣除開支後，撥捐作慈善用途。 * 2008年9月12號 - [[重慶奧體中心]]《繼續寵愛——紀念張國榮音樂會》。<ref>{{引網 |url=http://www.cqwb.com.cn/webnews/htm/2008/9/13/301208.shtml |title=重慶繼續寵愛音樂會 |access-date=2009年1月10號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20081121122702/http://www.cqwb.com.cn/webnews/htm/2008/9/13/301208.shtml |archive-date=2008年11月21號 |url-status=dead }}</ref> * 2009年4月1號 - 尖沙咀香港文化中心「有心。人。共鳴─張國榮作品致敬晚會」。 *2020年，群星發文悼念，周慧敏親自剪片回顧與哥哥點滴。<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/%E7%9C%BE%E6%A8%82%E8%BF%B7/455485/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9617%E5%B9%B4-%E7%BE%A4%E6%98%9F%E7%99%BC%E6%96%87%E6%82%BC%E5%BF%B5-%E5%91%A8%E6%85%A7%E6%95%8F%E8%A6%AA%E8%87%AA%E5%89%AA%E7%89%87%E5%9B%9E%E9%A1%A7%E8%88%87%E5%93%A5%E5%93%A5%E9%BB%9E%E6%BB%B4?utm_medium=Referral&utm_source=wiki_bl&utm_campaign=NshChan|title=【張國榮逝世17年】群星發文悼念 周慧敏親自剪片回顧與哥哥點滴|last=黃浩晉|first=|date=2020-04-01|website=香港01|language=zh-HK|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20200401150610/https://www.hk01.com/%E7%9C%BE%E6%A8%82%E8%BF%B7/455485/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9617%E5%B9%B4-%E7%BE%A4%E6%98%9F%E7%99%BC%E6%96%87%E6%82%BC%E5%BF%B5-%E5%91%A8%E6%85%A7%E6%95%8F%E8%A6%AA%E8%87%AA%E5%89%AA%E7%89%87%E5%9B%9E%E9%A1%A7%E8%88%87%E5%93%A5%E5%93%A5%E9%BB%9E%E6%BB%B4|archive-date=2020-04-01|access-date=2020-04-01}}</ref> *2021年：《[[想你‧張國榮]]》紀念音樂會 ===紀念事物=== ;榮譽 2018年[[楊光宇]]先生以張國榮（Cheungkwokwing）命名55383號小行星<ref>香港天文學會智能手機應用程式《香港天文》2018年7月12號新聞報導</ref>，表彰佢為粵語流行佢做咗好大貢獻。 ;重製唱碟 2020年9月，[[環球唱片]]推出全新唱碟《REVISIT》，請咗同張國榮生前合作過幾次嘅唱片監製[[梁榮駿]]同編曲人[[唐奕聰]]合作。第一隻派台歌《春夏秋冬A Balloon’s Journey》喺張國榮64歲冥壽推出，同時亦透露用上從未曝光嘅另一版本聲帶<ref>{{cite news |title=張國榮64歲生忌之日 《春夏秋冬》遺珠聲帶曝光 |url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20200901/SVQG4I7WGRG3XB7XGNGVIFJXF4/ |accessdate=2020-09-03 |work=蘋果日報 |date=2020-09-01 |archive-date=2021-03-23 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210323041232/https://hk.appledaily.com/entertainment/20200901/SVQG4I7WGRG3XB7XGNGVIFJXF4/ |url-status=live }}</ref>。 ==參考書籍== * 志摩千歲. 張國榮的時光. 上海書店出版社. 原作名: レスリーの時間. 2011-12. ISBN 9787806787007 * 洛楓. 張國榮：禁色的蝴蝶. 廣西師範大學出版社. ISBN 9787563383030 * 張國榮藝術研究會. 張國榮 盛世光陰. 香港電影雙周刊出版社. 2005-09-12. ISBN 9789628114948 *{{Cite book|author=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|location=香港|publisher=香港中和出版有限公司|date=2015-10-13|ISBN=9789888284993|language=中文}} *蔣林（2013-04-15）：不一樣的煙火:張國榮音樂傳奇 香港中和出版有限公司 {{ISBN|978-988-8200-42-9}} == 參考 == {{reflist|4}} == 出面網頁 == {{同享類|Leslie Cheung}} {{維基語錄|:zh:張國榮}} *{{IMDb name|id=0002000}} *{{hkmdb name|4260}} *{{Mtime people|954979}} *{{Douban people|1003494}} * {{引網|url=http://gdottv.com/main/life/hklgbtcelebrity|title=香港出櫃名人|website=Ｇ點電視|language=Zh-hant}} {{張國榮}} {{中國電影金鳳凰獎}} {{勁歌金曲最受歡迎男歌星}} {{十大勁歌金曲頒獎典禮勁歌金曲金獎}} {{叱咤樂壇男歌手金獎}} {{叱咤樂壇至尊歌曲}} {{叱咤樂壇至尊唱片}} {{新城勁爆頒獎禮勁爆年度歌曲大獎}} {{IFPI香港唱片銷量大獎最高銷量廣東唱片}} {{IFPI香港唱片銷量大獎十大銷量本地歌手}} {{四台聯頒音樂大獎大碟大獎}} {{華語音樂傳媒大獎最佳國語、粵語男歌手}} {{歷屆金針獎獲獎音樂人}} {{演藝動力大獎最突出男歌手}} {{演藝動力大獎最突出電影男演員}} {{香港電影評論學會大獎最佳男演員}} {{香港電影金像獎最佳男主角}} {{香港電影金像獎專業精神獎}} {{1905-2004年中國電影百位優秀演員}} {{Authority control}} [[類:張國榮| ]] [[Category:列斯大學舊生]] [[Category:自殺藝人]] 0j8z3ra9m1xdr3skn77prs6enhjf6mb 1864972 1864971 2022-08-18T13:29:35Z Detective Akai 200717 /* 電影事業 */ wikitext text/x-wiki {{translation|[[:zh:張國榮]]或[[:en:Leslie Cheung]]|55|重係好[[三及第]]}} {{otheruses}} {{藝人 | 姓名 = 張國榮<br>Leslie Cheung | 類型 = 男藝人 | 圖片 = Leslie Chung 1999.jpg | 圖片簡介 = 張國榮喺1999年影嘅相 | 圖片尺寸 = 250px | 英文名 = Leslie Cheung | 羅馬拼音 = Cheung Kwok Wing | 原名 = 張發宗 | 綽號 = 哥哥<br>Leslie | 出生日期 = 1956年9月12號 | 出生地點 = {{HKG-1955}}[[九龍]] | 籍貫 = [[廣東]] | 死因 = [[抑鬱症]]墮樓身亡 | 國籍 = '''國籍'''：<br/>{{BDTC}}（1956-1997）<br/>{{CNHK}}<ref>{{cite web |url=http://datalib.ent.qq.com/star/559/ |language=zh-cn |title=張國榮 |publisher=騰訊娛樂 |access-date=2015年10月30號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160306004916/http://datalib.ent.qq.com/star/559/ |archive-date=2016年3月6號 |url-status=dead }}</ref>（1997-2003）<br/>'''公民權'''：<br/>{{CAN}}非本地居民<ref>{{cite web|url=https://www.douban.com/note/618578881/|title=張國榮：我沒用過契媽一個仙 |author=汪曼玲|work=明報週刊|date=1995-11-05|archive-url=https://web.archive.org/web/20210217093419/https://www.douban.com/note/618578881/|archive-date=2021-02-17|url-status=live}}</ref> | 民族 = | 逝世日期 = {{death_date_and_age|2003|4|1|1956|9|12|mf=y}} | 逝世地點 = {{HKG}}[[中環]][[香港文華東方酒店|文華東方酒店]] | 職業 = {{flat list| * 歌手 * 作曲人 * 演員 * 唱片同電影監製 }} | 語言 = {{flat list| * 粵文 * 英文 * 國語 * 客家話 * 日文 }} | 教育程度 = {{GBR}}[[列斯大學]]紡織系一年級（中退） | 母校 = [[聖璐琦書院]]（小學部）<br>[[佛教黃鳳翎中學]]<br/>[[玫瑰崗學校]]<br/>{{Link-en|諾域治書院|Norwich School}}<br/>[[列斯大學]]<br/>[[威靈頓英文中學]]（高街分校） | 宗教信仰 = 冇 | 父母 = {{unbulleted list|[[張活海]]（1910年－1989年）|[[潘玉瑤]]（1919年－1998年）}} | 伴侶 = [[唐鶴德]] | 音樂類型 = {{flat list| * [[粵語流行曲|粵語流行]] * [[華語流行曲|華語流行]] }} | 演奏樂器 = 聲樂 | 出道地點 = {{BHKG}} | 出道作 = 《[[I like Dreaming|I Like Dreamin']]》（唱片）<br/>《[[紅樓春上春]]》（電影） | 出道日期 = 1977年（21歲） | 代表作 = '''歌'''：{{flat list| * 《[[風繼續吹]]》 * 《Monica》 * 《[[無心睡眠]]》 * 《[[追]]》 * 《[[有心人]]》 * 《[[左右手]]》 }} '''電影'''：{{flat list| * 《阿飛正傳》 * 《春光乍泄》 * 《霸王別姬》 * 《東邪西毒》 * 《倩女幽魂》 }} | 唱片公司 = {{unbulleted list|[[寶麗金唱片]]（1977年－1982年）|[[華星唱片]]（1982年－1987年）|[[新藝寶唱片]]（1987年－1990年）|[[滾石唱片]]（1995年－1999年）|[[環球唱片]]（1999年－2003年）}} | 活躍年代 = 1977年－2003年 | 經紀公司 = [[恆星娛樂有限公司|恆星娛樂]] | 相關團體 = [[張國榮官方歌迷會]] | 網站 = | imdb = 0002000 | hongkongfilmawards = {{awards|award=最佳男主角 |year=1991年 |title=《[[阿飛正傳]]》}} | hkfcsawards = {{awards|award=最佳男主角 |year=1994年 |title=《[[東邪西毒]]》}} | rthktop10goldsongsawards = {{awards|award=金針獎 |year=1999年}} | awards = {{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=最受歡迎男歌星 |year=1988年、1989年}}{{awards|name=[[叱吒樂壇流行榜]] |award=叱吒樂壇男歌手金獎 |year=1988年、1989年}}{{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=榮譽大獎 |year=1999年}}{{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=致敬大獎 |year=2000年}}{{awards|name=[[日本]][[影評人]][[協會]]大獎 |award=最佳男主角 |year=1993年 |title=《[[霸王別姬]]》}} | signature = Signature of Leslie Cheung.svg | citizenship = }} {{Infobox Chinese |title=Cheung Kwok-wing |name1=Cheung Kwok-wing |t=張國榮 |s=张国荣 |p=Zhāng Guó-róng |j=Zoeng1 Gwok3 wing4 |bpmf=ㄓㄤㄍㄨㄛˊㄖㄨㄥˊ |altname=Cheung Fat-chung |t2=張發宗 |s2=张发宗 |p2=Zhāng Fā-zōng |j2=Zoeng1 Faat3-zung1 |bpmf2=ㄓㄤㄈㄚㄗㄨㄥ |宗教信仰=無 }} '''張國榮'''（{{jpingauto|zoeng1 gwok3 wing4}}，{{lang-en|'''Leslie Cheung'''}} ; {{生死|1956年|9月12號|2003年|4月1號}}），原名'''張發宗'''，係香港男[[歌手]]、[[演員]]同埋詞曲創作者，另外都曾做過電影配樂、排舞、音樂錄像導演同埋藝術總監，係[[香港樂壇]]嘅天皇級代表性人物，響[[中國]]以至[[亞洲]]亦都有住巨大嘅影響力。 [[九龍]]出世，曾經到[[英國]]留學，1976年加入[[麗的電視]]正式出道。1983年憑住《[[風繼續吹]]》同《Monica》打響名堂，喺1984至1989年間推出《有誰共鳴》、《[[無心睡眠]]》、《沉默是金》等作品，成為香港樂壇巨星；亦因此獲獎無數，曾經響《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》連續兩屆攞「最受歡迎男歌星」同埋[[叱咤樂壇流行榜]]男歌手金獎。除咗歌唱，佢響1986年拍嘅電影《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》而令佢響影壇打開知名度。1990年進軍影壇，籍住《[[阿飛正傳]]》攞到第十屆[[香港電影金像獎]]影帝。1993年嘅《[[霸王別姬 (電影)|霸王別姬]]》更係令佢響國際打出知名度，攞到第4屆日本電影影評人大獎嘅最佳外語片男主角、第8屆東京影展電影評論家大獎最佳男主角。1997年主演嘅《[[春光乍洩]]》令佢成為LGBT文化嘅代表人物。2003年因[[抑鬱症]]墮樓身亡，終年46歲。 == 早年 == 張國榮係[[客家]]人，祖籍[[廣東]]，1956年9月12號響香港[[九龍]]出世，喺屋企十個細路之中排最細，所以有「十仔」呢個乳名。佢老豆係出名裁縫[[張活海]]，為荷里活明星縫製洋衫，影星[[馬龍白蘭度|馬龍·白蘭度]]、[[加利格蘭|加利·格蘭]]、導演[[希治閣|亞弗列·希治閣]]都係張活海嘅客人之一；而大家姐係婦女界活躍分子[[張綠萍]]。張國榮成日話自己有個不幸嘅童年，老豆同阿媽關係一直唔好，自細已經同父母分開住，淨係得工人六姐關心佢。由於自細缺乏關愛，令到佢心理留咗一條疤。佢曾經咁樣講：「可以話同老豆住埋一齊得五日，而同阿媽就係半年。」<ref name=":1">{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20180401/2ZV55FNDYAWWO73S3AEHOJMIHM/|title=【由零開始】哥哥的10件軼事 ｜ 蘋果日報|website=Apple Daily 蘋果日報|language=zh-hk|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20210514094653/https://hk.appledaily.com/entertainment/20180401/2ZV55FNDYAWWO73S3AEHOJMIHM/|archive-date=2021-05-14|access-date=2021-05-14}}</ref> 佢小學時期入讀[[聖璐琦書院]]（小學部），期間表現出好高嘅音樂才華：成日參加校內音樂節、朗誦同埋綜藝表演，仲曾經兩次得到英詩朗誦冠軍。後嚟升讀[[銅鑼灣]][[佛教黃鳳翎中學]]，之後1969年轉校到[[玫瑰崗學校]]，期間成績麻麻地，但英文幾好，對西方電影有好大興趣，成日研究《[[殉情記]]》嘅原聲帶。1972年佢畀屋企人送去[[英國]]留學，入讀{{Link-en|諾域治書院|Norwich School}}，響禮拜六日兼職做調酒師，有時又響[[修安]]嘅一間由親戚開嘅餐廳做業餘駐唱。後嚟響[[英國高級程度會考]]嘅英文科攞到A級成績，成功升讀[[英國]][[列斯大學]]（Leeds University）紡織系，成績幾好，仲攞埋獎學金<ref>{{引網|url=http://lj.hkej.com/lj2017/travelsports/article/id/1891094|title=【旅遊】英國利兹 尋張國榮足跡 -|website=LifeStyle Journal 優雅生活|access-date=2022-04-07}}</ref>。一年後，老豆[[中風]]，由於老豆希望仔女可以留響自己身邊，張國榮被迫退學返香港，有一段時間響[[Levi's]]做sales。之後插班入讀[[威靈頓英文中學]]（[[高街]]分校）中五，主修中文，曾經同人夾Band做主唱。 雖然老豆做裁縫，但張國榮對呢個職業冇咩興趣。佢後嚟曾經到加拿大讀過電影課程<ref name=":7">{{Cite book|last=蔣林|title=不一樣的煙火:張國榮音樂傳奇|pages=p.239}}</ref>。 == 電視時代 == 1976年參加[[麗的電視]]（[[亞洲電視]]前身）舉辦嘅亞洲音樂歌唱大賽，以美國歌手[[當麥連|當·麥連]]嘅《American Pie》獲得香港區第二名，從此進入演藝圈，同麗的電視簽咗一份三年嘅二等演員合同。喺早期佢主要係拍劇，例如《鱷魚淚》、《浣花洗劍錄》、《對對糊》、《甜甜廿四味》等等。 佢第一張唱片《DAYDREAMIN’》係英文歌，1978年推出，流住當時最興嘅椰殼頭，睇得出佢嗰陣嘅風格已經好前衛<ref name=":4">{{引網|url=https://thefemin.com/2020/04/fashionicon-leslie-cheung/|title=#FashionIcon：流水會帶走光陰的故事，張國榮卻在我們的記憶裡越發鮮明|date=2020-04-01|website=The Femin|language=en-US|access-date=2022-02-25}}</ref>；1979年又推出咗粵語唱片《情人箭》，但呢個唱片畀人批評把聲「好似隻[[雞]]」。張國榮後嚟亦坦言呢兩套唱片係「完全嘅失敗」<ref name=":13" />。 佢嗰陣時並唔係好紅，尤其係佢嘅形象帶有[[占士甸]]（James Byron Dean）嗰種反叛同埋浪漫，但係當年大眾唔太接受。喺一次戶外表演中佢向現場觀眾掟帽，但帽就被人掟返轉頭，現場觀眾重柴佢臺<ref>{{引網|url=https://mypaper.pchome.com.tw/chinpang/post/1312492642|title=你噓過張國榮嗎？──懷念張國榮|last=Pan|date=2009-04-03|website=PChome|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20210513082524/https://mypaper.pchome.com.tw/chinpang/post/1312492642|archive-date=2021-05-13|access-date=2021-05-13}}</ref>。 1980年，佢以《我家的女人》攞到大英國協電影電視節最佳表演獎。佢亦曾經為亞視電視劇《老夫子水虎傳》唱主題曲。 當時經紀同唱片公司都認為張國榮潛力唔大，於是就畀佢離開。1982年，佢轉投[[無綫電視]]（歌星合約）、而唱片公司就轉去華星唱片。嗰年佢最出名嘅歌，係兒童節目《[[宇宙大帝]]》同名主題曲。佢亦曾經響節目《[[430穿梭機]]》同鄭伊健合唱《活力活力》。 真正令佢走紅嘅，係1984年佢主演無綫劇集《[[儂本多情]]》。劇裡面佢飾演一個花花公子，呢種形象令到觀眾覺得好深刻<ref name=":11">{{引網|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/574508/回憶張國榮-歌曲颳起不羈風與譚詠麟成勁敵-巔峰之際突告別樂壇|title=回憶張國榮｜歌曲颳起不羈風與譚詠麟成勁敵 巔峰之際突告別樂壇|last=非凡出版|date=2021-01-21|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-03-08}}</ref>。無綫有啲劇嘅主題曲係由張國榮主唱，例如1985年《[[楊家將]]》。 == 歌唱事業 == === 1983-1990：嶄露頭角 === 1983年，佢推出唱片[[風繼續吹]]，裏面同唱片同名嘅[[廣東話]]主打歌（翻唱自山口百惠嘅[[再會的彼端|さよならの向こう側]]），為張國榮打響頭炮。1984年，佢亦憑《Monica》一曲首奪[[十大中文金曲]]同埋TVB十大[[勁歌金曲]]嘅金曲獎，而唱片《[[Leslie]]》仲打破咗當時香港一直以抒情做主調嘅路線，用充滿青春嘅風格探入民心，瞬間就變成天王級歌手。 1985年，張國榮分別有兩隻歌打入十大中文金曲，分別係：不羈的風、為你鍾情，開始響派台方面嶄露頭角。當時香港樂壇原本係由[[譚詠麟]]玩曬，但係張國榮走紅，開始挑戰到譚詠麟嘅地位；而由佢親自作曲嘅《沉默是金》重成為經典歌。喺紅極一時嗰陣，張國榮一直畀譚詠麟歌迷視為敵人<ref name=":11" />，兩位星級歌手嘅歌迷成日有磨擦，曾經喺某個頒獎禮後台發生衝突，好幾個人受傷。譚詠麟因此公開話，唔會再攞任何樂壇獎項。同年喺香港[[紅館]]連開10場[[張國榮百爵夏日演唱會]]，打破香港歌手初次開演唱會嘅場數紀錄。當年張國榮又推出一張國語唱片《英雄本色當年情》，目標係進軍台灣市場，但反應唔大。 1986年，喺十大勁歌金曲一人獨佔七隻歌，係眾歌手之最；有5首歌曲入選香港電台龍虎榜冠軍歌曲，成為入選歌曲數量最多嘅香港歌手。之後更憑一曲《[[有誰共鳴]]》奪得十大勁歌金曲頒獎禮的壓軸大獎金曲金獎。同年更擔任《[[香港小姐競選]]》嘅司儀。同年佢響主演嘅電影《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》入面唱主題曲《[[當年情]]》，成為十大中文金曲。年尾張國榮同華星唱片合約快要到期，經紀人陳淑芬揀咗離開、自立門戶恆星娛樂，所以張國榮跟住陳淑芬離開華星，加入當時新成立嘅新藝寶，陳表示係睇中新公司嘅自由度。 1987年，張國榮憑住《有誰共鳴》壓倒譚詠麟，第一次奪得無綫十大勁歌金曲金獎（1986年度），同年大碟《Summer of Romance 87》銷量超過六白金，成為當年 IFPI 香港唱片銷量冠軍。碟裏面嘅《[[無心睡眠]]》更加係香港樂壇經典快歌之一。 1988年，張國榮成為第一位亞洲區百事巨星代言人，並喺香港紅磡體育館開咗23場百事巨星演唱會<ref>{{引網|url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=336&ID=29372&page=1|title=第一代百事巨星|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20090319011310/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=336&ID=29372&page=1|archive-date=2009年3月19號|access-date=2007年9月2號}}</ref>。 喺1988至1989年度《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》，張國榮連續兩屆奪得「最受歡迎男歌星」獎<ref>{{引網|url=http://www.youtube.com/watch?v=L6cNXX2vNSo|title=最受歡迎男歌星|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20200327164529/https://www.youtube.com/watch?v=L6cNXX2vNSo|archive-date=2020年3月27號|access-date=2007年10月15號}}</ref>；又攞埋叱咤樂壇男歌手金獎；同年重代表香港出席亞洲流行音樂節。同年，佢推出《側面》、《Salute》、《Final Encounter》三張大碟；《側面》銷量超過6白金，仲攞到叱咤樂壇流行榜頒獎典禮「叱咤樂壇大碟IFPI大獎」。但佢喺呢個時候卻突然宣佈退出歌壇，並喺香港紅磡體育館舉行33場告別演唱會，進行封咪儀式。張國榮自己話「封咪」係因為自己偶像[[山口百惠]]退隱，但多數人都認為咁只係導火線，真正原因重惹嚟猜測。 === 1995-2003：捲土重來 === 1995年，張國榮轉投[[滾石唱片]]，推出唱片《寵愛》，正式宣佈復出樂壇，其中入面嘅主打歌〈追〉好出名，做咗電影《金枝玉葉》主題曲，仲攞到香港電影金像獎最佳原創歌曲獎；而《寵愛》響全亞洲嘅銷量有成二百幾萬，其中響南韓有成五十萬張、香港有成三十三萬張，仲攞咗十大中文金曲年度最高銷量歌手大獎。此後陸續推出多張唱片，皆取得銷售量佳績，攞盡業界好評。 [[File:Leslie Cheung.jpg|thumb|張國榮喺《跨越97年演唱會》]] 佢幾受日、韓觀眾喜愛，1996年獲得日本《ASIA POP》雜誌讀者票選為《人氣最旺》、《最佳藝人》大獎。同時佢又推出唱片《紅》。同一年，佢憑住《風月》再次得到康城影展最佳男主角提名。同年12月12號至1997年1月4號，佢響香港紅館舉行跨越97演唱會，總共24場，世界巡迴演唱會60場，當中6場係喺日本搞，打破咗香港歌手響日本開演唱會嘅場數紀錄。 1998年，佢先後推出廣東話EP《這些年來》同埋普通話唱片《春天》。1999年7月，佢改為同[[香港環球唱片|環球唱片]]簽約，之後發行專輯《[[陪你倒數]]》；之後發行嘅《[[左右手]]》又攞到好多獎，橫掃各個樂壇頒獎典禮，包括《十大中文金曲頒獎典禮》攞「香港樂壇最高榮譽大獎——金針獎」。 2000年舉行「熱情演唱會」，全球巡迴43場，受到樂迷嘅熱烈歡迎。其中佢更加請嚟法國高級服裝設計師[[尚ー保羅·高堤耶]]負責設計佢嘅演唱會服裝，前衛嘅設計（就好似紅色高踭鞋配長頭髮嘅張國榮）令人耳目一新，同時惹嚟反對佢嘅人炮轟佢「乸」<ref name=":4" />；不過設計就得到美國《[[時代雜誌]]》讚佢係「Top in Passion and Fashion（中文：頂尖嘅熱情同時尚）」、日本《朝日新聞》就讚佢係「天生表演者」<ref name=":4" />。同年9月響上海搞演唱會，係第一位響上海八萬人體育場連開兩場嘅歌手。 喺2000年到2001年呢兩年內，張國榮幾乎攞曬中國藝壇嘅所有最高獎項，包括「最流行歌手」、「最傑出藝人」等當紅大獎。 2001年8月，佢獲邀出任[[香港作曲家及作詞家協會]]第一代音樂大使。 2002年7月，張國榮最後一次同[[梅豔芳]]同台表演，作品係《[[芳華絕代]]》<ref name=":5">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/534046/梅艷芳57歲冥壽-黃偉文公開-芳華絕代-手稿-職業生涯最大運氣|title=梅艷芳57歲冥壽｜黃偉文公開《芳華絕代》手稿：職業生涯最大運氣|last=洪曉璇|date=2020-10-10|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-07-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20210728090926/https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/534046/%E6%A2%85%E8%89%B7%E8%8A%B357%E6%AD%B2%E5%86%A5%E5%A3%BD-%E9%BB%83%E5%81%89%E6%96%87%E5%85%AC%E9%96%8B-%E8%8A%B3%E8%8F%AF%E7%B5%95%E4%BB%A3-%E6%89%8B%E7%A8%BF-%E8%81%B7%E6%A5%AD%E7%94%9F%E6%B6%AF%E6%9C%80%E5%A4%A7%E9%81%8B%E6%B0%A3|url-status=live}}</ref>。同年獲得第25屆十大中文金曲頒奬典禮金曲銀禧榮譽大獎。 == 電影事業 == === 早年經歷 === 張國榮拍嘅第一套電影係1978年嘅《紅樓春上春》，佢扮男主角賈寶玉，之不過係個三級片（[[軟調色情]]）<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10094/3200345|title=紅樓大混戰 林青霞演寶玉最俊俏 張國榮沾情色最犧牲|last=聯合新聞網|date=2018-06-15|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-14}}</ref>。1980至90年代，張國榮喺影壇取得輝煌成就。響八十年代初期，佢出演《喝采》、《檸檬可樂》等一系列青春偶像派電影，憑住前衛不羈、反叛但又靚仔嘅形象好受觀眾歡迎。1982年憑《[[烈火青春]]》嘅二世祖「Louis」一角第一次攞到金像獎影帝提名。 張國榮早期扮演純情後生仔居多，因此希望改變戲路<ref>{{引網|url=http://www.lesliecheung.cc/library_inside.asp?type=detail&content_id=1392|title=張國榮想改變戲路|date=2021-05-17|website=web.archive.org|url-status=bot: unknown|access-date=2022-04-14|archive-date=2021-05-17|archive-url=https://web.archive.org/web/20210517054049/http://www.lesliecheung.cc/library_inside.asp?type=detail&content_id=1392}}</ref>。1986年佢同[[周潤發]]、[[狄龍]]主演嘅《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》勁收，佢扮演警官宋子傑，響正義同佢犯罪嘅大佬之間俳回，得到[[香港電影金像獎]]最佳男主角提名；張國榮曾經話過《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》係佢電影生涯嘅轉捩點<ref name=":13" />。1987年響《[[倩女幽魂 (1987年電影)|倩女幽魂]]》扮書生寧釆臣，張國榮認為古裝唔靚原本打算拒演，但響得知劇本後，認為寧釆臣嘅遭遇、性格同出道早期嘅自己類似，於是決定拍呢套戲，寧采臣一角成為香港電影史上經典嘅書生形象之一，佢亦第一次獲得臺灣金馬獎最佳男主角提名<ref name=":13" />。同年憑住《[[英雄本色II]]》獲得香港電影金像獎影帝提名。1988年響由[[關錦鵬]]執導嘅電影《[[胭脂扣]]》入面扮「十二少」陳振邦，第三次獲得香港電影金像獎影帝提名<ref name=":13">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/754202/張國榮逝世-認初出道唔識唱歌-拍電影機會更多-希望唔再做毒藥|title=張國榮逝世｜認初出道唔識唱歌 拍電影機會更多：希望唔再做毒藥|last=董欣琪|date=2022-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-14}}</ref>，以一票之差輸畀[[洪金寶]]，理由係「戲份太少」，有觀眾為此表達不滿；張國榮認為十二少係個「鹹濕同膽小鬼」，係佢拍過嘅電影入面最中意嘅角色<ref>{{引網|url=https://www.upmedia.mg/news_info.php?Type=196&SerialNo=141381|title=【巨星逝世19周年】張國榮最愛《胭脂扣》「十二少」 不喜歡《霸王別姬》「程蝶衣」 -- 上報 / 流行|website=www.upmedia.mg|access-date=2022-04-14}}</ref>。 === 揚威影壇 === [[File:Leslie Cheung at Madame Tussaud's Hong Kong - Flickr - skinnylawyer.jpg|thumb|[[香港杜莎夫人蠟像館]]有個以電影《風月》同《霸王別姬》嘅書生造型做藍本嘅張國榮蠟像，響2004年開始展出到依家<ref>{{引網|url=https://news.tvbs.com.tw/life/498307|title=張國榮摯愛唐鶴德 揭幕哥哥蠟像│TVBS新聞網|last=TVBS|website=TVBS|language=zh-tw|access-date=2022-04-04}}</ref>]] 1990年，退出樂壇嘅張國榮專心攻影壇，表示希望拍[[王家衞|王家衛]]嘅戲，所以接拍《[[阿飛正傳]]》<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/newspapers/20180923000600-260112?chdtv|title=《阿飛正傳》回味張國榮戲魂 - 娛樂新聞|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-15}}</ref>。為咗拍好呢套戲，佢仲特登去減肥。佢響《[[阿飛正傳]]》扮演主角「旭仔」，以精湛嘅演技將旭仔嘅浪蕩不羈演繹出嚟<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/周報/493961/阿飛正傳-三十周年祭-再談-冇腳的雀仔-的追尋和失落|title=《阿飛正傳》三十周年祭 再談「冇腳的雀仔」的追尋和失落｜01周報|last=鄒崇銘|date=2020-07-04|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>，雖然票房唔高但依然成為經典<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/564607/阿飛正傳-重溫十大經典對白-旭仔-名言永垂不朽|title=【阿飛正傳】重溫十大經典對白 「旭仔」名言永垂不朽|last=陳穎思|date=2020-12-22|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>，獲得第十屆香港金像獎最佳男主角，為佢之後嘅成名打好基礎<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2038370|title=哥哥逝世15周年 回顧張國榮經典演出背後的秘密 - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114146/https://topick.hket.com/article/2038370|url-status=live}}</ref>。 1993年，張國榮響電影《[[霸王別姬 (電影)|霸王別姬]]》扮主角程蝶衣，佢細膩、全情投入咁演譯咗程蝶衣嘅「不瘋魔不成活」，甚至導演話好依然要求重拍<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/275985/霸王別姬-影評-張國榮成就不朽經典-重拾當年難以忘懷的感動|title=【霸王別姬．影評】張國榮成就不朽經典 重拾當年難以忘懷的感動|last=電影神搜|date=2018-12-29|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>。佢憑攞法國[[康城影展]]嘅[[金棕櫚獎]]、國際影評人聯盟大獎[[費比西獎]]、美國[[金球獎]]嘅最佳外語片獎、[[奧斯卡]]最佳外語片提名等。《霸王別姬》令到佢響國際演藝界打響名堂，響全世界都得到好好嘅評價，從此佢揚威影壇<ref name=":4" />。 1994年，張國榮因主演《東邪西毒》，獲[[香港電影評論學會]]最佳男演員獎<ref>[http://bbs.ent.163.com/board/zhangguorong/859/138859.html 香港電影評論學會最佳男演員獎]</ref>、威尼斯國際電影節最佳男演員提名。同年亦憑住《金枝玉葉》成為當年香港暑假電影票房嘅冠軍。 佢亦曾被邀擔任日本[[東京國際電影節]]青年導演獎（1993年）及德國[[柏林國際影展]]（1998年）嘅評委，係公認最傑出嘅華人影星之一。 張國榮影壇生涯主要演文藝片，但商業片佢都拍唔少。好似《[[家有囍事]]》、《[[金玉滿堂]]》、《[[大三元]]》呢啲張國榮係以搞笑形象演出。其中《家有囍事》收四千九百萬港紙票房，係張國榮從影以嚟最收得嘅。 === 衝出國際 === [[File:Avenue of the Stars 星光大道 (5284211188).jpg|thumb|張國榮響[[星光大道 (香港)|星光大道]]嘅星牌：由於星光大道係響張死後建立，所以係少數冇手印嘅星牌之一<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220401000029-260404?chdtv|title=書摘精選》沒有明星的星光大道 - 娛樂|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>|left]] 由張國榮主演嘅《大三元》、《金枝玉葉2》、《新上海灘》三部電影齊齊入選香港年度十大賣座電影。12月，佢喺香港紅磡體育館舉行「跨越97演唱會」24場，世界巡迴31場。 1997年，佢響電影《[[春光乍洩 (1997年)|春光乍洩]]》做男主角。響呢奪戲入面，佢扮演男同性戀者何寶榮。呢套電影令佢得到空前成功，獲得戛納國際電影節最佳男演員、第17屆香港電影金像獎最佳男主角、第34屆臺灣金馬獎最佳男主角三個提名。1998年，佢成為第一位做柏林國際影展評委嘅亞洲演員；同年《春光乍洩》又令佢得到咗法國康城影展嘅最佳男主角提名，成為LGBT文化嘅代表之一。之後佢同日本攝影師[[清永安雄]]響澳門影寫真集《ALL ABOUT LESLIE》。 1999年，佢覺得香港電影業處於低迷嘅時間，為咗帶嚟更多嘅活力，佢同二十位香港導演組成「創意聯盟」。其中由[[張之亮]]執導嘅《流星語》就係呢個聯盟其中一個作品。張之亮搵過好多演員，但就得張國榮肯去拍呢套戲，反映出張國榮真係有心帶動香港電影業。 2000年11月響香港電台搞嘅「千禧十大演藝紅人」評選入面，張國榮排名第一。同年，佢主演電影《鎗王》，而佢嘅演技亦得到行內較高嘅評價；又入選咗日本電影雜誌《電影旬報》「20世紀百大外國男演員」之一。9月，佢主演同執導嘅公益電影'''《'''煙飛湮滅'''》'''正式上映<ref name=":7" />'''。''' 2001年，張國榮獲日本擁有最多會員嘅亞洲電影影迷會「飲茶俱樂部」（CINECITY）投票選為2000年度「最佳男演員獎」（電影《流星語》）。呢個獎項共舉辦11年，張國榮連續十年奪冠。 2002年，佢憑住《[[異度空間]]》提名做香港電影金像獎最佳男主角，而《異度空間》亦係佢嘅遺作<ref name=":5" />。 == 死同葬禮 == {{內文|張國榮之死}} 跟據愛人[[唐鶴德]]嘅講法，張國榮早就響2002年11月自殺未遂；之後就已經開始睇精神科醫生<ref name=":2">{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2922752|title=【想你張國榮】抑鬱症不只是心理疾病 哥哥患生理抑鬱影響身體機能 - 香港經濟日報 - TOPick - 健康 - 醫生診症室|website=topick.hket.com|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114249/https://topick.hket.com/article/2922752|url-status=live}}</ref>。 2003年4月1號晚上6點，張國榮喺[[香港文華東方酒店]]（Mandarin Oriental）24樓跳樓自殺；據知係跌落二樓帳蓬再彈返落地<ref name=":3">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/312444/張國榮逝世16周年-前突發記者揭謎底-一個報案電話保哥哥尊嚴|title=【張國榮逝世16周年】前突發記者揭謎底 一個報案電話保哥哥尊嚴|last=吳子生|date=2019-03-31|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122842/https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/312444/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9616%E5%91%A8%E5%B9%B4-%E5%89%8D%E7%AA%81%E7%99%BC%E8%A8%98%E8%80%85%E6%8F%AD%E8%AC%8E%E5%BA%95-%E4%B8%80%E5%80%8B%E5%A0%B1%E6%A1%88%E9%9B%BB%E8%A9%B1%E4%BF%9D%E5%93%A5%E5%93%A5%E5%B0%8A%E5%9A%B4|url-status=live}}</ref>。發現後畀人送到瑪麗醫院，經醫生檢驗後證實已經死咗，終年46歲。屍體之後畀人送去西環域多利亞公眾殮房。由於張國榮死得太突然，加上當日係愚人節，唔少人都唔信、以為係玩笑，所以當知道嚟真之後都好驚訝。消息震撼亞洲樂壇，仲有眾多Fans。 佢喺遺書中寫：<blockquote>Depression，多謝各位朋友，多謝[[麥列菲菲]]教授。呢一年嚟好辛苦，再忍受唔到，多謝[[唐鶴德|唐生]]，多謝屋企人，多謝[[沈殿霞|肥肥]]。我一世冇做壞事，點會噉㗎<!--o架-->？</blockquote>經理人[[陳淑芬]]女士，響張臨死前曾經畀對方約到文華酒店見面，陳等咗好耐都未見人影。突然「嘭」一聲，佢睇到有人由高處跌落，之後有目擊者同保安講「有人暈咗響路邊。」陳聽到後大驚<ref name=":3" />。事後陳證實張患上[[抑鬱症]]，努力治療年幾，但係仍然因為病情失控而自殺<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20170401/bkn-20170401165920926-0401_00822_001.html|title=東網光影：一代巨星張國榮殞落|date=2017-04-01|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122843/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20170401/bkn-20170401165920926-0401_00822_001.html|url-status=live}}</ref>。 張國榮家姐張綠萍響後嚟接受香港電台訪問嗰陣表示，佢有嘅抑鬱症係生理上，冇得醫嘅。有醫生寫咗一張長達四頁嘅報告畀佢，話「抑鬱症響醫學上分為心理同生理兩方面，生理嘅就係因為腦部入面嘅化學物質唔夠平衡而導致，心理嘅大家都知係唔開心嘅嘢導致。張國榮就係生理上面嘅。」<ref name=":2" /><ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2751332|title=【一代巨星】唐鶴德紀念張國榮64歲冥壽 IG貼舊照懷念哥哥：分開也像同渡過 - 香港經濟日報 - TOPick - 娛樂|website=topick.hket.com|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122843/https://topick.hket.com/article/2751332|url-status=live}}</ref> 2003年4月8號，張國榮嘅葬禮喺香港殯儀館舉行，由唐鶴德以未亡人嘅身份同埋佢家人打點一切。大批歌迷喺當日早早聚集喺殯儀館外，喺場嘅唔少明星同埋歌星，如張國榮生前嘅知己[[梅艷芳]]，都喊到收唔到聲。電影界代表導演[[徐克 (香港)|徐克]]，音樂界代表填詞人[[黃霑]]同埋藝人代表[[張學友]]讀悼詞。劉純豪、羅建基、徐克、張學友、[[關錦鵬]]、劉培基、[[梁家輝]]、[[林夕]]等八人爲張國榮扶靈，送佢最後一程。香港無綫電視現場直播整個葬禮，多間海外電視台亦有直播報道。 張國榮嘅靈位響沙田寶福山，白色石碑上面嘅相旁邊刻咗出自林夕嘅「當年情常在心，紅塵夢醒無憾」。 == 死後 == 響[[第22屆香港電影金像獎]]頒獎禮，大會唔鋪紅地，[[四大天王 (歌星)|四大天王]]合唱張國榮嘅《當年情》。響同年4月9號嘅[[香港國際電影節]]入面，大會為張國榮嘅死默哀一分鐘。 2003年，張國榮獲第三屆華語流行樂傳媒大獎追頒「終身成就獎」。 2003年6月，新浪網與國內17家媒體共同推出的大型公眾調查：《中國二十世紀十大文化偶像》，張國榮當選為第七位<ref>{{引網 |url=http://hk.geocities.com/fayefaye521/fayenews20030621.htm |title=中國二十世紀十大文化偶像 |access-date=2008年5月3號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20080417210040/http://hk.geocities.com/fayefaye521/fayenews20030621.htm |archive-date=2008年4月17號 |url-status=dead }}</ref>。 2003年7月，韓國電影頻道OCN於6月1號—7月20號聯同其他電影網頁合辦「百大影星選舉」，近四萬人參與投票，「百大影星」中有四成係外國演員，張國榮獲最高位置名列第十，成為外國影星之首，而其他上榜嘅外國演員有茱莉亞羅拔絲、羅拔迪尼路及湯告魯斯等。 2004年，張國榮獲第二十三屆香港電影金像獎追頒「演藝光輝永恆大獎」。 2005年由[[香港]]影藝界所舉辦嘅「中國電影一百年」活動當中，張國榮俾香港人選為呢一百年嚟最喜愛嘅男演員<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=24700&page=1 |title=張國榮被選為一百年來最喜愛的男演員 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20090319011306/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=24700&page=1 |archive-date=2009年3月19號 |url-status=dead }}</ref>。 2005年11月8號，香港郵政推出「香港流行歌星」郵品系列，張國榮成為其中一位獲致敬推出郵票嘅歌手（面額係3蚊）<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=27333&page=1 |title=香港流行歌星郵票 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20071116022039/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=27333&page=1 |archive-date=2007年11月16號 |url-status=dead }}</ref>。 2006年，日本國營電視台NHK通過網站（www.nhk.or.jp/bscinema/）進行問卷調查，10181名日本觀眾參與呢次投票，張國榮被選為「十佳演員」，同湯告魯斯、羅拔迪尼路、尊尼波達等世界超級明星齊名。《霸王別姬》則被選為「十佳影片」<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=331&ID=30400&page=1 |title=張國榮被選為「十佳演員 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20070829035445/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=331&ID=30400&page=1 |archive-date=2007年8月29號 |url-status=dead }}</ref>。 2007年，韓國首爾《第一屆忠武路國際電影節》，播映嚟自三十二個國家嘅經典作品，以懷念多位影壇巨星。當中包括張國榮嘅《烈火青春》、奇勒基寶及慧雲李嘅《亂世佳人》、差利卓別靈等一系列作品，向他們嘅演藝事業致敬<ref>{{引網 |url=http://ent.sina.com.cn/m/f/2007-10-26/08111764832.shtml |title=韓國首爾電影節向張國榮致敬 |access-date=2007-10-26 |archive-date=2011-05-26 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110526041115/http://ent.sina.com.cn/m/f/2007-10-26/08111764832.shtml |url-status=live }}</ref>。 ==傳聞== 2004年11月，有傳聞指一個[[阿根廷]]華人喺[[布宜諾斯艾利斯]]旁邊嘅一個小鎮見到貌似張國榮嘅中年男人，隨後就有大量傳聞講述張國榮實際喺阿根廷，並隱居喺一個規模唔大嘅農場入面。雖然呢件事被大批嘅媒體所報道，但並冇實際嘅證據證明張國榮隱居喺阿根廷。另外張國榮由自殺身亡直到出殯，遺體一直都冇公開露面，官方嘅講法係由於從高處墮下，所以遺容唔方便瞻仰，但係除咗一啲親人同埋非常好嘅朋友外，大家都唔能夠親眼見到張國榮嘅遺體，噉亦為傳講製造咗便利嘅機會。 == 個人生活 == 張國榮非常注重個人私隱，唔願意向公眾公開太多私生活，但係由於佢個人嘅成就同埋地位，佢嘅私生活一直備受傳媒關注。 === 感情生活 === 跟據傳媒報道，張國榮曾經同[[倪詩蓓]]、[[毛舜筠]]、[[楊諾思]]、[[雪梨 (演員)|雪梨]]、[[鄧慧詩]]五個女藝人拍過拖。有人話佢嘅初戀係藝人倪詩蓓，兩個人響1980年識嘅，曾經一齊合作拍電影《對對糊》、《甜甜廿四味》同埋《凹凸神探》，之後越行越近，係娛樂圈公認嘅「金童玉女」，但係兩個人拍咗兩年拖就玩完<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/realtimenews/20200401002710-260404?chdtv|title=張國榮逝世17週年 初戀女友嫁漫畫教父卻悲劇「苦養自閉兒」 - 娛樂|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20210510142908/https://www.chinatimes.com/realtimenews/20200401002710-260404?chdtv|url-status=live}}</ref>。之後張國榮又有傳曾經同雪梨拍過拖，但唔夠半年就玩完<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/831124|title=還記得「李莫愁」嗎？ 消失34年肉垂皮鬆現況曝光 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-05-09|archive-date=2017-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20170510021941/http://star.ettoday.net/news/831124|url-status=live}}</ref>。冇幾耐，佢又識咗生意人[[楊受成]]個大女楊諾思，之後仲曾經拍拖。1984年，張國榮出嘅唱片《Lesile》，封面嘅游水池就係響楊受成屋企影嘅。但係之後因為楊諾思要去美國留學，而張留響香港，所以慢慢就分開咗<ref name=":0">{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2039264|title=張國榮逝世15周年 唐鶴德沿用哥哥電話號碼至今？ - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-05-09}}</ref>。佢嘅第四任女朋友係鄧慧詩，兩個人響1981年識嘅，之後拍過九個月拖<ref>{{引網|url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2650599/%E3%80%90IQ%E6%88%90%E7%86%9F%E6%99%82%E3%80%9159%E6%AD%B2%E9%84%A7%E6%85%A7%E8%A9%A9%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E8%88%87%E6%B8%AF%E5%8F%B0%E5%85%83%E7%A5%96%E7%B4%9ADJ%E8%81%9A%E6%9C%83%20%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%8A%E6%84%9B%E8%88%87%E6%9E%97%E6%85%95%E5%BE%B7%E8%AD%9C%E9%BB%83%E6%98%8F%E6%88%80|title=【IQ成熟時】59歲鄧慧詩素顏與港台元祖級DJ聚會 張國榮舊愛與林慕德譜黃昏戀 - 晴報 - 娛樂 - 中港台|website=https|language=zh|url-status=live|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114223/https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2650599/%E3%80%90IQ%E6%88%90%E7%86%9F%E6%99%82%E3%80%9159%E6%AD%B2%E9%84%A7%E6%85%A7%E8%A9%A9%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E8%88%87%E6%B8%AF%E5%8F%B0%E5%85%83%E7%A5%96%E7%B4%9ADJ%E8%81%9A%E6%9C%83%20%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%8A%E6%84%9B%E8%88%87%E6%9E%97%E6%85%95%E5%BE%B7%E8%AD%9C%E9%BB%83%E6%98%8F%E6%88%80}}</ref>。 以上四個女朋友都係傅媒報道，但毛舜筠就係張國榮一生人之中唯一一個公開承認嘅女朋友。1976年，張國榮簽約麗的電視，識咗當時同公司嘅毛舜筠。兩個人一齊主持音樂節目，佢對毛一見鍾情，所以兩個人後嚟就拍咗拖。冇幾耐，哥哥就同當時只有17歲嘅毛姐求婚，但係毛當時畀佢嚇親而拒絕<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/606804/張國榮逝世18週年-盤點8位影后拍檔-毛舜筠唯一被公開認愛|title=張國榮逝世18週年｜盤點8位影后拍檔 毛舜筠唯一被公開認愛|last=沈洛嘉|date=2021-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114223/https://www.hk01.com/%E9%9B%BB%E5%BD%B1/606804/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9618%E9%80%B1%E5%B9%B4-%E7%9B%A4%E9%BB%9E8%E4%BD%8D%E5%BD%B1%E5%90%8E%E6%8B%8D%E6%AA%94-%E6%AF%9B%E8%88%9C%E7%AD%A0%E5%94%AF%E4%B8%80%E8%A2%AB%E5%85%AC%E9%96%8B%E8%AA%8D%E6%84%9B|url-status=live}}</ref>。後嚟張國榮響電視節目上講過：「如果當初你（毛舜筠）願意接受我嘅求婚，可能會改變我嘅一生。」<ref>{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20181216/B3ENEMIYXUMMIRZ4NUTJH3YIVA/|title=【蘋聞重溫】拒絕張國榮求婚 ｜ 蘋果日報|website=Apple Daily 蘋果日報|language=zh-hk|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-05-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20210509072905/https://hk.appledaily.com/entertainment/20181216/B3ENEMIYXUMMIRZ4NUTJH3YIVA/|url-status=live}}</ref>1991年，佢哋響拍《[[家有囍事]]》期間再次見面，之後做咗老友<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2159116|title=張國榮62歲生忌 廿歲哥哥向毛舜筠求婚被拒 - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114147/https://topick.hket.com/article/2159116|url-status=live}}</ref>。 90年代初，香港傳媒報道指張國榮係同性戀者，又跟蹤偷拍到同佢親密嘅同性好友[[唐鶴德]]嘅相<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/486386|title=「回頭一牽手就是一輩子」 唐鶴德守身獨愛張國榮20年 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-05-09|archive-date=2017-07-13|archive-url=https://web.archive.org/web/20170713102049/http://star.ettoday.net/news/486386|url-status=live}}</ref>。唐鶴德同張國榮自細就玩埋一齊，比張細三歲，後嚟因為張國榮去英國讀書而冇再聯絡。直至1982年，張國榮響[[香港麗晶酒店]]再次見到唐鶴德，一年後經共同老友正式認識對方，兼且開始拍拖。響戀情啱開始嗰陣哥哥仲未紅，唐身為金融業人士，曾經攞自己嘅人工去支持佢<ref name=":0" />。1984年兩個人曾經分開過，但冇耐又喺返埋一齊。響成個80年代，佢兩個嘅關係一直都好低調<ref>{{Cite book|last=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=89}}</ref>。 經過反覆嘅糾纏甚至衝突，張國榮索性喺1996年底嘅復出歌壇演唱會上公開多謝唐鶴德，話佢同埋自己阿媽係「生命中至愛嘅朋友同埋親人」；1999年喺個人寫真集《Leslie的所有》採訪中，承認自己同埋唐鶴德相識於微時，彼此嘅友好關係已經十幾年；更喺2001年《時代週刊》亞洲版訪問上，表明幫TVB拍music video時太過性感而被禁止，佢都知咁做會俾聽眾同埋觀眾懷疑或相信佢係同性戀，但係佢認為個video所講嘅自己其實係雙性戀較恰當。但係上述嘅報道祇係雜誌編寫，無得到張國榮確認<ref>{{引網|url=http://www.time.com/time/arts/article/0,8599,108021,00.html|title=Forever Leslie - TIME|date=2010-03-30|website=web.archive.org|access-date=2021-09-29|archive-date=2013-05-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20130521082105/http://www.time.com/time/arts/article/0,8599,108021,00.html|url-status=dead}}</ref>。 === 人際 === 張國榮生性坦率又唔鍾意妥協，對人好好，又豪爽，所以佢響娛樂圈入面老友唔少<ref name=":14">{{引網|url=https://www.harpersbazaar.com/tw/celebrity/celebritynews/g25433187/leslie-cheung-anecdotes/|title=張曼玉片場的「定心丸」、梅豔芳差點要嫁給他？身為「榮迷」不可不知道的10件張國榮軼聞趣事|last=Yeh|first=Eachen Lee 與 Lois|date=2020-04-01|website=Harper's BAZAAR|language=zh-TW|access-date=2022-04-14}}</ref>。[[張曼玉]]、[[林青霞]]、[[王祖賢]]、[[毛舜筠]]等都係佢嘅老友<ref name=":14" />。不過最為人稱道嘅，係佢同[[梅豔芳]]之間嘅友情。梅豔芳同張國榮曾經響《[[胭脂扣]]》、《[[緣份]]》合作，亦互相出任演唱會嘅嘉賓，據傳梅豔芳仲問過張國榮：「如果我到咗四十歲仲未嫁出去，你就娶我好唔好？」<ref>{{引網|url=https://tw.appledaily.com/entertainment/20220316/SOA5DTHMQREZBCKV26VTTAKKLI/|title=曾是演藝圈公認的金童玉女 張國榮允諾梅艷芳會娶她 ｜ 蘋果新聞網 ｜ 蘋果日報|date=2022-03-16|website=蘋果新聞網|language=zh-tw|access-date=2022-04-14}}</ref>而梅豔芳亦響《明報周刊》嘅訪問入面提過，張國榮就好似係佢嘅屋企人，有咩野開心同唔開心都會同張國榮講，比佢嘅屋企人仲要了解佢，甚至有男朋友都會帶畀張國榮過目<ref>{{引網|url=http://www.leslietong.com/angelleslie/2003/0819/82.jpg|title=1976期《明報周刊》|date=2013-09-21|website=web.archive.org|url-status=bot: unknown|access-date=2022-04-14|archive-date=2013-09-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20130921060757/http://www.leslietong.com/angelleslie/2003/0819/82.jpg}}</ref>。張國榮最後一任經紀人係[[陳淑芬]]，兩個人響1982年識，感情就好似屋企人一樣，陳形容張國榮「人好好」，有乜不合都好易傾得點<ref>{{引網|url=https://eastweek.my-magazine.me/main/59389|title=風雲再起時 陳淑芬 - 名人薈 - 名人專訪 東周網【東周刊官方網站】|date=2019-12-20|website=web.archive.org|access-date=2022-04-14|archive-date=2019-12-20|archive-url=https://web.archive.org/web/20191220123032/https://eastweek.my-magazine.me/main/59389|url-status=bot: unknown}}</ref>。 張國榮亦多次提攜後輩，包括病緊都仲同[[Twins]]拍MV<ref>{{引網|url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2253876/https%3A%2F%2Fskypost.ulifestyle.com.hk%2Farticle%2F2253876%2F%E6%87%B7%E7%B7%AC%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%87Twins%E6%9C%80%E5%BE%8CMV%C2%A0%20%E7%B6%B2%E6%B0%91%E6%AD%8C%E9%A0%8C%EF%BC%9A%E4%BD%A2%E7%97%85%E7%B7%8A%E9%83%BD%E6%8F%90%E6%94%9C%E5%BE%8C%E8%BC%A9|title=懷緬張國榮與Twins最後MV 網民歌頌：佢病緊都提攜後輩 - 晴報 - 娛樂 - 中港台|website=skypost.ulifestyle.com.hk|language=zh|access-date=2022-04-15}}</ref>、畀[[王力宏]]參演自己嘅執導嘅電影<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10088/5971946|title=噓編娛論／李安、張國榮都曾提攜 王力宏優質招牌還是一夕崩毀？|last=聯合新聞網|date=2021-12-18|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-15}}</ref>，又曾經響頒獎禮上讚[[黎明]]「外形最好，佢如果做歌手肯定非常得女歌迷歡喜」、讚[[古天樂]]「係佢電影方面嘅接班人」、[[古巨基]]「係佢歌唱方面嘅接班人」<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/343395/烈火雄心-張國榮曾睇好-雙古一鄧-古天樂鄧一君各有發展|title=【烈火雄心】張國榮曾睇好「雙古一鄧」 古天樂鄧一君各有發展|last=董欣琪|date=2019-06-21|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>。 === 慈善事業 === === 移居 === 張國榮響1990年退出樂壇之後曾經到過[[加拿大]]生活。當時佢生活低調，唔受任何狗仔隊影響。後嚟佢最終回流香港，無耐仲復出樂壇同埋向影壇發展<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/1681422|title=張國榮離開17年從未忘記！唐鶴德深夜曬照：我知道，你在另一個國度想念我們 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-09-29|archive-date=2021-09-29|archive-url=https://web.archive.org/web/20210929151115/https://star.ettoday.net/news/1681422|url-status=live}}</ref>。 === 軼事 === 呢啲軼事大多由傳媒所寫，佢本人好多都未承認。 * 佢係一個有情有義嘅人，每次開完演唱會都會送禮物畀工作人員，而且全部都有寫上款下款。<ref name=":1" /> * 響張國榮二十歲嗰陣，契媽曾經攞過佢嘅生辰八字去算命，結果話佢46歲就會死。一向唔信呢啲嘢嘅佢去問家姐張綠萍：「我係咪到46歲就會死㗎？」張綠萍唔知點算，只好安慰佢。但最後，算命師父居然算中咗，佢走嗰陣真係得46歲<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20171128/bkn-20171128114259410-1128_00862_001.html|title=張綠萍遺憾錯失與張國榮到澳洲生活|date=2017-11-28|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2021-05-14|archive-date=2021-05-14|archive-url=https://web.archive.org/web/20210514094653/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20171128/bkn-20171128114259410-1128_00862_001.html|url-status=live}}</ref>。 == 影響 == === 兩岸三地 === 好多歌手都推出過、或翻唱過張國榮嘅歌。台灣歌手[[王若琳]]喺2014年推出嘅《[[午夜劇院]]》專輯，亦翻唱咗張國榮名曲《[[當年情]]》嘅國語版，仲成為咗主打歌之一<ref>{{引網|url=http://www.iwant-radio.com/showinformation.php?sisn=33498|title=Joanna王若琳『午夜劇院』專輯介紹|website=銀河網路電台|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114234/http://www.iwant-radio.com/showinformation.php?sisn=33498|archive-date=2021-12-11|access-date=2021-07-27}}</ref>。響香港，[[陳奕迅]]嘅《浮誇》表達出懷念張嘅情感、《黑擇明》嘅正面歌詞（原先係打算畀張國榮唱，但張早死，後嚟畀咗[[林夕]]填詞），[[古巨基]]嘅《Dear Leslie》入面有好多出自張國榮嘅經典歌詞，[[張敬軒]]《靈魂相認》嘅前奏靈感嚟自張國榮嘅《追》等等<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/455214/張國榮逝世17周年-哥哥如何影響後世流行樂壇|title=張國榮逝世17周年 哥哥如何影響後世流行樂壇？|last=彭嘉彬|date=2020-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-05}}</ref>。 2022年，星聚匯搞咗《榮情蜜意張國榮影展》，響4月1號起上映《霸王別姬》、《胭脂扣》同《英雄本色》呢三套作品<ref name=":12">{{引網|url=https://tw.news.yahoo.com/%E9%9F%93%E5%9C%8Bcgv%E8%BF%BD%E6%86%B6%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9619%E9%80%B1%E5%B9%B4-the%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E7%89%B9%E5%B1%95-%E5%8F%B0%E7%81%A3%E5%B0%87%E6%96%BC4%E6%9C%881%E6%97%A5%E4%B8%8A%E6%98%A0%E7%B6%93%E5%85%B8%E4%B8%89%E9%83%A8%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E4%BD%9C%E5%93%81-021200951.html|title=韓國CGV追憶張國榮逝世19週年《THE張國榮特展》，台灣將於4月1日上映經典三部張國榮作品|website=tw.news.yahoo.com|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>。 === 海外 === ==== 韓國 ==== 1986年，佢憑住《英雄本色》主題曲《當年情》響韓國打開名堂。1987年，佢推出嘅國語唱片《愛慕》、專輯《The Greatest Hits of Leslie Cheung》，響韓國分別賣出30萬同20幾萬張，創造咗華語唱片響韓國嘅銷量紀錄。1989年，佢代言嘅品牌Orion To You 朱古力廣告，令到呢個牌子成為當時韓國三大熱門朱古力。佢響韓國影壇到依家都仲有好大影響力，就好似「國民主持」[[劉在錫]]就係佢嘅fans；而響多套韓國電視劇亦曾經出現張國榮，就好似《請回答1988》、《九尾狐傳》等等<ref name=":6">{{引網|url=https://www.harpersbazaar.com.hk/celebrity/how-popular-leslie-cheung-south-korea?utm_source=facebook_share&utm_medium=referral|title=張國榮當年的影響力！就連韓星都要靠邊站|last=HK|first=Harper's BAZAAR|website=www.harpersbazaar.com.hk|language=en|access-date=2022-02-25}}</ref>。 2009年，韓國搞咗一個「張國榮電影節」，用一個月時間上映多套張國榮嘅電影代表作，係韓國第一次為咗懷念一位明星而開嘅電影節<ref name=":6" />。2012年，韓國最大嘅流行音樂頒獎禮「Mnet亞洲音樂大獎」響頒獎開場嗰陣播咗張國榮告別演唱會嘅片，仲請嚟藝人[[宋仲基]]唱張國榮嘅《當年情》，以示致敬<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10089/2081236|title=驚！宋仲基竟與張國榮對唱過！|last=聯合新聞網|date=2016-03-29|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>。2021年，韓國仲特別上映咗兩部佢嘅作品《星月童話》、《縱橫四海》<ref name=":6" />。2022年，[[星聚匯]]搞咗為期兩個禮拜嘅《THE張國榮特展》，上映多場張國榮嘅代表電影<ref name=":12" />。 ==== 日本 ==== 2001年，日本有最多會員嘅亞洲電影影迷會Cine City評選「最佳男演員獎」，呢個獎搞11年，張國榮有成10年攞第一。2006年，[[日本放送協會]]搞「響日本最受歡迎嘅演員評選」，張國榮入選「國際十佳男演員」，係唯一入選嘅華人演員；《霸王別姬》響呢個獎入面被選做「十佳影片」。 == 評價 == === 海外 === * {{Flag|JPN}}導演[[中川陽介]]：佢係國際電影界嘅瑰寶，擁有卓越嘅演技。（略）...佢卓越嘅演技會永遠留響電影入面，令你睇到入哂迷。呢個演員嘅名叫張國榮。<ref>{{引網|url=http://blog.livedoor.jp/yoyogi2222/archives/50151785.html|title=美しいひと : 真昼ノ星空 群青 唐船ドーイ 一九の春|website=真昼ノ星空　群青　唐船ドーイ　一九の春|access-date=2022-04-05}}</ref> == 特色 == == 稱呼 == [[File:Leslie Howard GWTW.jpg|thumb|當時響《亂世佳人》入面扮偉希禮[[萊斯利·侯活]]：張國榮改英文名嘅靈感同來源]] 其實張國榮原本叫張發宗，但根據初中同學嘅講法，佢響中學時期已經改咗名叫「張國榮」；原先英文名係叫做「Bobby」，響英國留學嗰陣改做「Leslie」，原因為佢好鍾意英國男演員[[萊斯利·侯活]]（英文Leslie Howard；代表作係響《[[亂世佳人 (電影)|亂世佳人]]》入面扮偉希禮）。佢曾經響1989年嘅演唱會上面提過：「我點解叫Leslie呢？其實我細個係叫做Bobby，但係我又好驚被人誤會我係一種動物，所以就改咗一個比較sexy一啲嘅名Leslie。」「呢個名既可以男仔用又可以女仔用，幾[[中性]]。」 張國榮有個花名叫「哥哥」，源自於同佢合演《[[倩女幽魂 (1987年電影)|倩女幽魂]]》嘅[[王祖賢]]對佢嘅稱呼。開頭淨係得娛樂圈啲人咁叫，後嚟延伸到啲Fans都跟住咁叫。但係另一種講法係佢響《白髮魔女傳》試裝嘅時候，佢讚林青霞「姐姐你好靚！」青霞答佢一句：「哥哥你都好靚！」從此就多咗「哥哥」呢個花名。第三種講法指「哥哥」原先係張國榮對唐生嘅稱呼，後嚟先演變成佢嘅花名。 == 影視作品 == {{內文|張國榮影視作品一覽}}<!-- images not yet in commons [[Image:張國榮 烈火青春 1982.11.26.jpg|150px|thumb|烈火青春]] [[Image:張國榮 鼓手 1983.3.16.jpg|150px|thumb|鼓手]] [[Image:張國榮 英雄本色 1986.8.2 .jpg|150px|thumb|英雄本色]] [[Image:張國榮 倩女幽魂 1987.7.18.jpg|150px|thumb|倩女幽魂]] [[Image:張國榮 英雄本色II 1987.12.17.jpg|150px|thumb|英雄本色II]] [[Image:張國榮 胭脂扣 1988.1.7.jpg|150px|thumb|胭脂扣]] [[Image:張國榮 阿飛正傳 1990.12.15.jpg|150px|thumb|阿飛正傳]] [[Image:張國榮 縱橫四海 1991.2.2.jpg|150px|thumb|縱橫四海]] [[Image:張國榮 家有囍事 1992.1.25.jpg|150px|thumb|家有囍事]] [[Image:張國榮 藍江傳之反飛組風雲 1992.5.14.jpg|150px|thumb|藍江傳之反飛組風雲]] [[Image:張國榮 霸王別姬 1993.1.1.jpg|150px|thumb|霸王別姬]] [[Image:張國榮 射鵰英雄傳之東成西就 1993.2.5.JPG|150px|thumb|射鵰英雄傳之東成西就]] [[Image:張國榮 白髮魔女傳 1993.8.26.jpg|150px|thumb|白髮魔女傳]] [[Image:張國榮 金枝玉葉 1994.7.23.jpg|150px|thumb|金枝玉葉]] [[Image:張國榮 錦繡前程 1994.8.4.jpg|150px|thumb|錦繡前程]] [[Image:張國榮 東邪西毒 1994.9.7.jpg|150px|thumb|東邪西毒]] [[Image:張國榮 金玉滿堂 1995.1.28.jpg|150px|thumb|金玉滿堂]] [[Image:張國榮 風月 1996.5.9.jpg|150px|thumb|風月]] [[Image:張國榮 色情男女 1996.11.28.jpg|150px|thumb|色情男女]] [[Image:張國榮 春光乍洩 1997.5.30.jpg|150px|thumb|春光乍洩]] [[Image:張國榮 紅色戀人 1998.8.1.jpg|150px|thumb|紅色戀人]] [[Image:張國榮 流星語 1999.10.14.jpg|150px|thumb|流星語]] [[Image:張國榮 鎗王 2000.5.27.jpg|150px|thumb|鎗王]] [[Image:張國榮 戀戰沖繩 2000.7.28.jpg|150px|thumb|戀戰沖繩]] [[Image:張國榮 異度空間 2002.3.28.jpg|150px|thumb|異度空間]] images not yet in commons --> 張國榮拍嘅第一套影視作品係1978年嘅《[[紅樓春上春]]》，自此之後嘅24年期間分別拍過56套電影。代表作有《胭脂扣》、《倩女幽魂》、《霸王別姬》、《[[阿飛正傳]]》、《英雄本色》等，可以話係家傳戶曉<ref>{{引網|url=https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=1069974|title=香港影帝TOP10！梁朝偉只排第二 網：第一實至名歸 {{!}} 娛樂星聞 {{!}} 三立新聞網 SETN.COM|last=三立新聞網|date=2022-02-11|website=www.setn.com|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-02-27}}</ref>。2002年公益電影《煙飛湮滅》正式上映，係唯一一套由佢執導嘅電影<ref name=":8">{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/606788/盤點8部張國榮客串電影-唔止-97家有囍事-用過-張國榮-現身|title=盤點8部張國榮客串電影 唔止《97家有囍事》用過「張國榮」現身|last=王誦賢|date=2021-03-31|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-02-27}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.storm.mg/lifestyle/2471797|title=張國榮逝世18週年》13部經典電影，帶你一同回憶永遠的哥哥—張國榮-風傳媒|last=Storm.mg|date=2021-04-08|website=www.storm.mg|language=zh-TW|access-date=2022-02-27}}</ref>。1990年憑《阿飛正傳》獲得香港電影金像獎最佳男主角，呢次亦係佢唯一一個金像獎獎項<ref name=":8" />。最後一個作品係2002年嘅《異度空間》。佢亦有拍電視劇，一生人拍過19套，第一套係麗的嘅《[[鱷魚淚]]》<ref name=":9">{{Cite book|last=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=第三章}}</ref>，至1986年客串《香港八六》之後就冇再拍過<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/173765/張國榮逝世15周年-哥哥18個電視劇造型-光頭look一樣咁靚仔|title=【張國榮逝世15周年】哥哥18個電視劇造型 光頭look一樣咁靚仔|last=林迅景|date=2018-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-02-27}}</ref>。代表作有《儂本多情》、《福祿壽喜》<ref name=":10">{{引網|url=https://ent.ltn.com.tw/news/breakingnews/1440130|title=《今日壽星》 離世12年 緬懷一代巨星張國榮 - 自由娛樂|last=自由時報電子報|date=2015-09-12|website=自由時報電子報|access-date=2022-02-27}}</ref>，但成績唔似響電影方面咁亮眼<ref name=":9" />。佢都拍過廣播劇<ref name=":10" />。 ==音樂作品== {{main|張國榮音樂作品一覽|}} 張國榮一生出過24個大碟，其中英文一個、粵語十八個、國語六個。佢出嘅第一個音樂作品係《DAYDREAMIN’》，1978年出，而第一個粵語專輯係1979年嘅《情人箭》；但由於呢兩個作品表現唔好，公司認為佢潛力唔大就畀佢走<ref name=":13" />。所以佢直至1983年轉投華星後先出第二個粵語專輯《風繼續吹》，而《風繼續吹》、《張國榮的一片痴…》反應唔錯，咁先令佢打開知名度<ref name=":02">{{引網|url=https://mmis.hkpl.gov.hk/coverpage/-/coverpage/view?_coverpage_WAR_mmisportalportlet_hsf=%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83&p_r_p_-1078056564_c=QF757YsWv58Sngm8Qm6Mn+EY4n9ByiTw&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_o=2&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_actual_q=(%20(%20allTermsMandatory:(true)%20OR+all_dc.title:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.creator:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.contributor:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.subject:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+fulltext:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.description:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20)%20)&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_sort_field=score&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_sort_order=desc|title=張國榮成立歌迷會 望演得成「人間蒸發」|last=華僑日報|website=mmis.hkpl.gov.hk|url-status=live|access-date=2022-04-13}}</ref>。可以肯定係，由第三張專輯《風繼續吹》開始，就會發行錄音帶版本<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/173932/張國榮逝世15周年-收藏家遍尋哥哥錄音帶-風繼續吹-激罕|title=【張國榮逝世15周年】收藏家遍尋哥哥錄音帶 《風繼續吹》激罕|last=林穎嵐|date=2018-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-14}}</ref>。直至1989年，都維持每年至少推出一張專輯嘅次數<ref>{{Cite book|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=244}}</ref>。1995年以專輯《寵愛》復出樂壇<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/1140746|title=哥哥好想你！張國榮逝世15年 「這10首經典」聽了就想念 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2022-04-14}}</ref>。佢最後一張專輯係2003年7月8號、佢走後先發行嘅《一切隨風》<ref>{{引網|url=https://www.mirrormedia.mg/story/20170331ent004/|title=【本週音樂】懷念永遠的巨星—張國榮|date=2017-03-31|website=鏡週刊 Mirror Media|language=zh-Hant|access-date=2022-04-14}}</ref>。 ==派台歌曲成績== {{內文|張國榮派台成績}} 呢個成績表單顯示出從1983年－1989年，1995年到而家張國榮喺香港派台歌曲嘅成績，其中1990年－1994年張國榮因為退出歌壇嘅原因，因此未有歌曲派台。1995年－1998年張國榮喺滾石唱片期間，明確講明唔參與歌曲派台<ref>{{引網 |url=http://www.leslie-cheung.com/article-256-1.html |title=張國榮宣布復出 |access-date=2020年5月31號 |archive-date=2020年5月14號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200514213138/http://www.leslie-cheung.com/article-256-1.html |url-status=live }}</ref>。 ==攞獎同提名== {{main|張國榮攞獎同提名一覽|}} ==廣告同代言== *1985年 **[[大家樂]]快餐之歌舞篇 **大家樂快餐之為你做足一百分 *1986年：[[柯尼卡]]菲林 *1987年 **[[香港紅十字會]] **[[百事可樂]]（首位亞洲區百事巨星代言人） *1989年 **[[To You Chocolate]]（韓國） **[[雅馬哈|山葉兜風]]（台灣） **[[百事可樂]]之百事狂賞曲（美國） *2001年 **香港[[影視及娛樂事務管理處]]宣傳影片（支持香港電影拍攝工作） **[[Discovery Channel]]《[[Animal Planet]]》（捐款保育瀕臨絕種獅鼻猴） == 逝世後紀念 == 張國榮離世後，仍然有唔少人懷念佢，其中有啲人係喺張國榮離世後開始鍾意佢，呢啲人一般被稱爲「後榮迷」，多數係1990年代到2000年代出世嘅一代，甚至除咗香港，就連台灣都有一定數量<ref>{{引網|url=https://opinion.cw.com.tw/blog/profile/52/article/10661|title=【投書】張國榮，不如我們重新來過：「後榮迷」的愚人節悲傷|last=劉苑杉|url-status=live|archive-date=2021-04-01}}</ref><ref name=":0"/><ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/社區專題/753723/張國榮逝世19周年-前區議員製哥哥足跡圖-提供疫下另類文化旅遊|title=張國榮逝世19周年｜前區議員製哥哥足跡圖 提供疫下另類文化旅遊|last=黎倩婷|date=2022-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-02}}</ref>。唔少「後榮迷」喺每年4月1號（即係張國榮嘅死忌）都會聚集一齊，進行一啲紀念活動<ref name=":1"/>。有啲評論認為，「後榮迷」嘅出現，部分原因係文化評論上關於佢的論述嘅論述不斷增加<ref name=":0" />。[[香港中文大學]]文化及宗教研究系助理教授[[陳少紅]]（筆名洛楓）統計，逝世後所造成嘅迴響，遠超香港同期逝世明星（如[[羅文]]、[[梅艷芳]]），規模只有[[李小龍]]可以媲美<ref name=":1" />。 ===周年紀念=== [[File:HK LeslieCheung 60401.jpg|thumb|200px|2006年張國榮逝世周年紀念日喺香港中環]] * 2004年4月1號前後 * 2005年4月1號前後 - 中環[[遮打花園]]。 * 2006年4月1號前後 - 中環[[香港文華東方酒店]]對面，[[康樂大廈]]廣場。 * 2007年4月1號前後 - [[尖沙咀]][[新世界中心]]地下廣場。 * 2008年4月1號前後 - 尖沙咀[[香港文化中心]]露天廣場、行政大樓展覽館。 * 2008年3月31號～4月1號 - [[紅磡體育館]]《Miss You Much Leslie 繼續寵愛音樂會》<ref>{{引網 |url=http://www.ileslie.hk/ |title=Miss You Much Leslie 繼續寵愛音樂會官方網站 |access-date=2019年4月6號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110721092659/http://www.ileslie.hk/ |archive-date=2011年7月21號 |url-status=dead }}</ref> **張國榮逝世五周年紀念音樂會。由經紀人陳淑芬擔任演唱會總監兼出品人，張學友擔任藝術顧問，請咗幾十位張國榮生前歌手同埋演員好友參與演出，重新詮釋佢啲經典歌。音樂會原訂4月1號搞，門票開售之後兩個鐘之內賣曬，由於太多人想去，所以喺3月31號開多一場。音樂會收益喺扣除開支後，撥捐作慈善用途。 * 2008年9月12號 - [[重慶奧體中心]]《繼續寵愛——紀念張國榮音樂會》。<ref>{{引網 |url=http://www.cqwb.com.cn/webnews/htm/2008/9/13/301208.shtml |title=重慶繼續寵愛音樂會 |access-date=2009年1月10號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20081121122702/http://www.cqwb.com.cn/webnews/htm/2008/9/13/301208.shtml |archive-date=2008年11月21號 |url-status=dead }}</ref> * 2009年4月1號 - 尖沙咀香港文化中心「有心。人。共鳴─張國榮作品致敬晚會」。 *2020年，群星發文悼念，周慧敏親自剪片回顧與哥哥點滴。<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/%E7%9C%BE%E6%A8%82%E8%BF%B7/455485/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9617%E5%B9%B4-%E7%BE%A4%E6%98%9F%E7%99%BC%E6%96%87%E6%82%BC%E5%BF%B5-%E5%91%A8%E6%85%A7%E6%95%8F%E8%A6%AA%E8%87%AA%E5%89%AA%E7%89%87%E5%9B%9E%E9%A1%A7%E8%88%87%E5%93%A5%E5%93%A5%E9%BB%9E%E6%BB%B4?utm_medium=Referral&utm_source=wiki_bl&utm_campaign=NshChan|title=【張國榮逝世17年】群星發文悼念 周慧敏親自剪片回顧與哥哥點滴|last=黃浩晉|first=|date=2020-04-01|website=香港01|language=zh-HK|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20200401150610/https://www.hk01.com/%E7%9C%BE%E6%A8%82%E8%BF%B7/455485/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9617%E5%B9%B4-%E7%BE%A4%E6%98%9F%E7%99%BC%E6%96%87%E6%82%BC%E5%BF%B5-%E5%91%A8%E6%85%A7%E6%95%8F%E8%A6%AA%E8%87%AA%E5%89%AA%E7%89%87%E5%9B%9E%E9%A1%A7%E8%88%87%E5%93%A5%E5%93%A5%E9%BB%9E%E6%BB%B4|archive-date=2020-04-01|access-date=2020-04-01}}</ref> *2021年：《[[想你‧張國榮]]》紀念音樂會 ===紀念事物=== ;榮譽 2018年[[楊光宇]]先生以張國榮（Cheungkwokwing）命名55383號小行星<ref>香港天文學會智能手機應用程式《香港天文》2018年7月12號新聞報導</ref>，表彰佢為粵語流行佢做咗好大貢獻。 ;重製唱碟 2020年9月，[[環球唱片]]推出全新唱碟《REVISIT》，請咗同張國榮生前合作過幾次嘅唱片監製[[梁榮駿]]同編曲人[[唐奕聰]]合作。第一隻派台歌《春夏秋冬A Balloon’s Journey》喺張國榮64歲冥壽推出，同時亦透露用上從未曝光嘅另一版本聲帶<ref>{{cite news |title=張國榮64歲生忌之日 《春夏秋冬》遺珠聲帶曝光 |url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20200901/SVQG4I7WGRG3XB7XGNGVIFJXF4/ |accessdate=2020-09-03 |work=蘋果日報 |date=2020-09-01 |archive-date=2021-03-23 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210323041232/https://hk.appledaily.com/entertainment/20200901/SVQG4I7WGRG3XB7XGNGVIFJXF4/ |url-status=live }}</ref>。 ==參考書籍== * 志摩千歲. 張國榮的時光. 上海書店出版社. 原作名: レスリーの時間. 2011-12. ISBN 9787806787007 * 洛楓. 張國榮：禁色的蝴蝶. 廣西師範大學出版社. ISBN 9787563383030 * 張國榮藝術研究會. 張國榮 盛世光陰. 香港電影雙周刊出版社. 2005-09-12. ISBN 9789628114948 *{{Cite book|author=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|location=香港|publisher=香港中和出版有限公司|date=2015-10-13|ISBN=9789888284993|language=中文}} *蔣林（2013-04-15）：不一樣的煙火:張國榮音樂傳奇 香港中和出版有限公司 {{ISBN|978-988-8200-42-9}} == 參考 == {{reflist|4}} == 出面網頁 == {{同享類|Leslie Cheung}} {{維基語錄|:zh:張國榮}} *{{IMDb name|id=0002000}} *{{hkmdb name|4260}} *{{Mtime people|954979}} *{{Douban people|1003494}} * {{引網|url=http://gdottv.com/main/life/hklgbtcelebrity|title=香港出櫃名人|website=Ｇ點電視|language=Zh-hant}} {{張國榮}} {{中國電影金鳳凰獎}} {{勁歌金曲最受歡迎男歌星}} {{十大勁歌金曲頒獎典禮勁歌金曲金獎}} {{叱咤樂壇男歌手金獎}} {{叱咤樂壇至尊歌曲}} {{叱咤樂壇至尊唱片}} {{新城勁爆頒獎禮勁爆年度歌曲大獎}} {{IFPI香港唱片銷量大獎最高銷量廣東唱片}} {{IFPI香港唱片銷量大獎十大銷量本地歌手}} {{四台聯頒音樂大獎大碟大獎}} {{華語音樂傳媒大獎最佳國語、粵語男歌手}} {{歷屆金針獎獲獎音樂人}} {{演藝動力大獎最突出男歌手}} {{演藝動力大獎最突出電影男演員}} {{香港電影評論學會大獎最佳男演員}} {{香港電影金像獎最佳男主角}} {{香港電影金像獎專業精神獎}} {{1905-2004年中國電影百位優秀演員}} {{Authority control}} [[類:張國榮| ]] [[Category:列斯大學舊生]] [[Category:自殺藝人]] 2ugilv9i9xch2ymxwwg8ij8ndi97e8z 1864973 1864972 2022-08-18T13:30:26Z Detective Akai 200717 /* 衝出國際 */ wikitext text/x-wiki {{translation|[[:zh:張國榮]]或[[:en:Leslie Cheung]]|55|重係好[[三及第]]}} {{otheruses}} {{藝人 | 姓名 = 張國榮<br>Leslie Cheung | 類型 = 男藝人 | 圖片 = Leslie Chung 1999.jpg | 圖片簡介 = 張國榮喺1999年影嘅相 | 圖片尺寸 = 250px | 英文名 = Leslie Cheung | 羅馬拼音 = Cheung Kwok Wing | 原名 = 張發宗 | 綽號 = 哥哥<br>Leslie | 出生日期 = 1956年9月12號 | 出生地點 = {{HKG-1955}}[[九龍]] | 籍貫 = [[廣東]] | 死因 = [[抑鬱症]]墮樓身亡 | 國籍 = '''國籍'''：<br/>{{BDTC}}（1956-1997）<br/>{{CNHK}}<ref>{{cite web |url=http://datalib.ent.qq.com/star/559/ |language=zh-cn |title=張國榮 |publisher=騰訊娛樂 |access-date=2015年10月30號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160306004916/http://datalib.ent.qq.com/star/559/ |archive-date=2016年3月6號 |url-status=dead }}</ref>（1997-2003）<br/>'''公民權'''：<br/>{{CAN}}非本地居民<ref>{{cite web|url=https://www.douban.com/note/618578881/|title=張國榮：我沒用過契媽一個仙 |author=汪曼玲|work=明報週刊|date=1995-11-05|archive-url=https://web.archive.org/web/20210217093419/https://www.douban.com/note/618578881/|archive-date=2021-02-17|url-status=live}}</ref> | 民族 = | 逝世日期 = {{death_date_and_age|2003|4|1|1956|9|12|mf=y}} | 逝世地點 = {{HKG}}[[中環]][[香港文華東方酒店|文華東方酒店]] | 職業 = {{flat list| * 歌手 * 作曲人 * 演員 * 唱片同電影監製 }} | 語言 = {{flat list| * 粵文 * 英文 * 國語 * 客家話 * 日文 }} | 教育程度 = {{GBR}}[[列斯大學]]紡織系一年級（中退） | 母校 = [[聖璐琦書院]]（小學部）<br>[[佛教黃鳳翎中學]]<br/>[[玫瑰崗學校]]<br/>{{Link-en|諾域治書院|Norwich School}}<br/>[[列斯大學]]<br/>[[威靈頓英文中學]]（高街分校） | 宗教信仰 = 冇 | 父母 = {{unbulleted list|[[張活海]]（1910年－1989年）|[[潘玉瑤]]（1919年－1998年）}} | 伴侶 = [[唐鶴德]] | 音樂類型 = {{flat list| * [[粵語流行曲|粵語流行]] * [[華語流行曲|華語流行]] }} | 演奏樂器 = 聲樂 | 出道地點 = {{BHKG}} | 出道作 = 《[[I like Dreaming|I Like Dreamin']]》（唱片）<br/>《[[紅樓春上春]]》（電影） | 出道日期 = 1977年（21歲） | 代表作 = '''歌'''：{{flat list| * 《[[風繼續吹]]》 * 《Monica》 * 《[[無心睡眠]]》 * 《[[追]]》 * 《[[有心人]]》 * 《[[左右手]]》 }} '''電影'''：{{flat list| * 《阿飛正傳》 * 《春光乍泄》 * 《霸王別姬》 * 《東邪西毒》 * 《倩女幽魂》 }} | 唱片公司 = {{unbulleted list|[[寶麗金唱片]]（1977年－1982年）|[[華星唱片]]（1982年－1987年）|[[新藝寶唱片]]（1987年－1990年）|[[滾石唱片]]（1995年－1999年）|[[環球唱片]]（1999年－2003年）}} | 活躍年代 = 1977年－2003年 | 經紀公司 = [[恆星娛樂有限公司|恆星娛樂]] | 相關團體 = [[張國榮官方歌迷會]] | 網站 = | imdb = 0002000 | hongkongfilmawards = {{awards|award=最佳男主角 |year=1991年 |title=《[[阿飛正傳]]》}} | hkfcsawards = {{awards|award=最佳男主角 |year=1994年 |title=《[[東邪西毒]]》}} | rthktop10goldsongsawards = {{awards|award=金針獎 |year=1999年}} | awards = {{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=最受歡迎男歌星 |year=1988年、1989年}}{{awards|name=[[叱吒樂壇流行榜]] |award=叱吒樂壇男歌手金獎 |year=1988年、1989年}}{{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=榮譽大獎 |year=1999年}}{{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=致敬大獎 |year=2000年}}{{awards|name=[[日本]][[影評人]][[協會]]大獎 |award=最佳男主角 |year=1993年 |title=《[[霸王別姬]]》}} | signature = Signature of Leslie Cheung.svg | citizenship = }} {{Infobox Chinese |title=Cheung Kwok-wing |name1=Cheung Kwok-wing |t=張國榮 |s=张国荣 |p=Zhāng Guó-róng |j=Zoeng1 Gwok3 wing4 |bpmf=ㄓㄤㄍㄨㄛˊㄖㄨㄥˊ |altname=Cheung Fat-chung |t2=張發宗 |s2=张发宗 |p2=Zhāng Fā-zōng |j2=Zoeng1 Faat3-zung1 |bpmf2=ㄓㄤㄈㄚㄗㄨㄥ |宗教信仰=無 }} '''張國榮'''（{{jpingauto|zoeng1 gwok3 wing4}}，{{lang-en|'''Leslie Cheung'''}} ; {{生死|1956年|9月12號|2003年|4月1號}}），原名'''張發宗'''，係香港男[[歌手]]、[[演員]]同埋詞曲創作者，另外都曾做過電影配樂、排舞、音樂錄像導演同埋藝術總監，係[[香港樂壇]]嘅天皇級代表性人物，響[[中國]]以至[[亞洲]]亦都有住巨大嘅影響力。 [[九龍]]出世，曾經到[[英國]]留學，1976年加入[[麗的電視]]正式出道。1983年憑住《[[風繼續吹]]》同《Monica》打響名堂，喺1984至1989年間推出《有誰共鳴》、《[[無心睡眠]]》、《沉默是金》等作品，成為香港樂壇巨星；亦因此獲獎無數，曾經響《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》連續兩屆攞「最受歡迎男歌星」同埋[[叱咤樂壇流行榜]]男歌手金獎。除咗歌唱，佢響1986年拍嘅電影《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》而令佢響影壇打開知名度。1990年進軍影壇，籍住《[[阿飛正傳]]》攞到第十屆[[香港電影金像獎]]影帝。1993年嘅《[[霸王別姬 (電影)|霸王別姬]]》更係令佢響國際打出知名度，攞到第4屆日本電影影評人大獎嘅最佳外語片男主角、第8屆東京影展電影評論家大獎最佳男主角。1997年主演嘅《[[春光乍洩]]》令佢成為LGBT文化嘅代表人物。2003年因[[抑鬱症]]墮樓身亡，終年46歲。 == 早年 == 張國榮係[[客家]]人，祖籍[[廣東]]，1956年9月12號響香港[[九龍]]出世，喺屋企十個細路之中排最細，所以有「十仔」呢個乳名。佢老豆係出名裁縫[[張活海]]，為荷里活明星縫製洋衫，影星[[馬龍白蘭度|馬龍·白蘭度]]、[[加利格蘭|加利·格蘭]]、導演[[希治閣|亞弗列·希治閣]]都係張活海嘅客人之一；而大家姐係婦女界活躍分子[[張綠萍]]。張國榮成日話自己有個不幸嘅童年，老豆同阿媽關係一直唔好，自細已經同父母分開住，淨係得工人六姐關心佢。由於自細缺乏關愛，令到佢心理留咗一條疤。佢曾經咁樣講：「可以話同老豆住埋一齊得五日，而同阿媽就係半年。」<ref name=":1">{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20180401/2ZV55FNDYAWWO73S3AEHOJMIHM/|title=【由零開始】哥哥的10件軼事 ｜ 蘋果日報|website=Apple Daily 蘋果日報|language=zh-hk|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20210514094653/https://hk.appledaily.com/entertainment/20180401/2ZV55FNDYAWWO73S3AEHOJMIHM/|archive-date=2021-05-14|access-date=2021-05-14}}</ref> 佢小學時期入讀[[聖璐琦書院]]（小學部），期間表現出好高嘅音樂才華：成日參加校內音樂節、朗誦同埋綜藝表演，仲曾經兩次得到英詩朗誦冠軍。後嚟升讀[[銅鑼灣]][[佛教黃鳳翎中學]]，之後1969年轉校到[[玫瑰崗學校]]，期間成績麻麻地，但英文幾好，對西方電影有好大興趣，成日研究《[[殉情記]]》嘅原聲帶。1972年佢畀屋企人送去[[英國]]留學，入讀{{Link-en|諾域治書院|Norwich School}}，響禮拜六日兼職做調酒師，有時又響[[修安]]嘅一間由親戚開嘅餐廳做業餘駐唱。後嚟響[[英國高級程度會考]]嘅英文科攞到A級成績，成功升讀[[英國]][[列斯大學]]（Leeds University）紡織系，成績幾好，仲攞埋獎學金<ref>{{引網|url=http://lj.hkej.com/lj2017/travelsports/article/id/1891094|title=【旅遊】英國利兹 尋張國榮足跡 -|website=LifeStyle Journal 優雅生活|access-date=2022-04-07}}</ref>。一年後，老豆[[中風]]，由於老豆希望仔女可以留響自己身邊，張國榮被迫退學返香港，有一段時間響[[Levi's]]做sales。之後插班入讀[[威靈頓英文中學]]（[[高街]]分校）中五，主修中文，曾經同人夾Band做主唱。 雖然老豆做裁縫，但張國榮對呢個職業冇咩興趣。佢後嚟曾經到加拿大讀過電影課程<ref name=":7">{{Cite book|last=蔣林|title=不一樣的煙火:張國榮音樂傳奇|pages=p.239}}</ref>。 == 電視時代 == 1976年參加[[麗的電視]]（[[亞洲電視]]前身）舉辦嘅亞洲音樂歌唱大賽，以美國歌手[[當麥連|當·麥連]]嘅《American Pie》獲得香港區第二名，從此進入演藝圈，同麗的電視簽咗一份三年嘅二等演員合同。喺早期佢主要係拍劇，例如《鱷魚淚》、《浣花洗劍錄》、《對對糊》、《甜甜廿四味》等等。 佢第一張唱片《DAYDREAMIN’》係英文歌，1978年推出，流住當時最興嘅椰殼頭，睇得出佢嗰陣嘅風格已經好前衛<ref name=":4">{{引網|url=https://thefemin.com/2020/04/fashionicon-leslie-cheung/|title=#FashionIcon：流水會帶走光陰的故事，張國榮卻在我們的記憶裡越發鮮明|date=2020-04-01|website=The Femin|language=en-US|access-date=2022-02-25}}</ref>；1979年又推出咗粵語唱片《情人箭》，但呢個唱片畀人批評把聲「好似隻[[雞]]」。張國榮後嚟亦坦言呢兩套唱片係「完全嘅失敗」<ref name=":13" />。 佢嗰陣時並唔係好紅，尤其係佢嘅形象帶有[[占士甸]]（James Byron Dean）嗰種反叛同埋浪漫，但係當年大眾唔太接受。喺一次戶外表演中佢向現場觀眾掟帽，但帽就被人掟返轉頭，現場觀眾重柴佢臺<ref>{{引網|url=https://mypaper.pchome.com.tw/chinpang/post/1312492642|title=你噓過張國榮嗎？──懷念張國榮|last=Pan|date=2009-04-03|website=PChome|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20210513082524/https://mypaper.pchome.com.tw/chinpang/post/1312492642|archive-date=2021-05-13|access-date=2021-05-13}}</ref>。 1980年，佢以《我家的女人》攞到大英國協電影電視節最佳表演獎。佢亦曾經為亞視電視劇《老夫子水虎傳》唱主題曲。 當時經紀同唱片公司都認為張國榮潛力唔大，於是就畀佢離開。1982年，佢轉投[[無綫電視]]（歌星合約）、而唱片公司就轉去華星唱片。嗰年佢最出名嘅歌，係兒童節目《[[宇宙大帝]]》同名主題曲。佢亦曾經響節目《[[430穿梭機]]》同鄭伊健合唱《活力活力》。 真正令佢走紅嘅，係1984年佢主演無綫劇集《[[儂本多情]]》。劇裡面佢飾演一個花花公子，呢種形象令到觀眾覺得好深刻<ref name=":11">{{引網|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/574508/回憶張國榮-歌曲颳起不羈風與譚詠麟成勁敵-巔峰之際突告別樂壇|title=回憶張國榮｜歌曲颳起不羈風與譚詠麟成勁敵 巔峰之際突告別樂壇|last=非凡出版|date=2021-01-21|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-03-08}}</ref>。無綫有啲劇嘅主題曲係由張國榮主唱，例如1985年《[[楊家將]]》。 == 歌唱事業 == === 1983-1990：嶄露頭角 === 1983年，佢推出唱片[[風繼續吹]]，裏面同唱片同名嘅[[廣東話]]主打歌（翻唱自山口百惠嘅[[再會的彼端|さよならの向こう側]]），為張國榮打響頭炮。1984年，佢亦憑《Monica》一曲首奪[[十大中文金曲]]同埋TVB十大[[勁歌金曲]]嘅金曲獎，而唱片《[[Leslie]]》仲打破咗當時香港一直以抒情做主調嘅路線，用充滿青春嘅風格探入民心，瞬間就變成天王級歌手。 1985年，張國榮分別有兩隻歌打入十大中文金曲，分別係：不羈的風、為你鍾情，開始響派台方面嶄露頭角。當時香港樂壇原本係由[[譚詠麟]]玩曬，但係張國榮走紅，開始挑戰到譚詠麟嘅地位；而由佢親自作曲嘅《沉默是金》重成為經典歌。喺紅極一時嗰陣，張國榮一直畀譚詠麟歌迷視為敵人<ref name=":11" />，兩位星級歌手嘅歌迷成日有磨擦，曾經喺某個頒獎禮後台發生衝突，好幾個人受傷。譚詠麟因此公開話，唔會再攞任何樂壇獎項。同年喺香港[[紅館]]連開10場[[張國榮百爵夏日演唱會]]，打破香港歌手初次開演唱會嘅場數紀錄。當年張國榮又推出一張國語唱片《英雄本色當年情》，目標係進軍台灣市場，但反應唔大。 1986年，喺十大勁歌金曲一人獨佔七隻歌，係眾歌手之最；有5首歌曲入選香港電台龍虎榜冠軍歌曲，成為入選歌曲數量最多嘅香港歌手。之後更憑一曲《[[有誰共鳴]]》奪得十大勁歌金曲頒獎禮的壓軸大獎金曲金獎。同年更擔任《[[香港小姐競選]]》嘅司儀。同年佢響主演嘅電影《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》入面唱主題曲《[[當年情]]》，成為十大中文金曲。年尾張國榮同華星唱片合約快要到期，經紀人陳淑芬揀咗離開、自立門戶恆星娛樂，所以張國榮跟住陳淑芬離開華星，加入當時新成立嘅新藝寶，陳表示係睇中新公司嘅自由度。 1987年，張國榮憑住《有誰共鳴》壓倒譚詠麟，第一次奪得無綫十大勁歌金曲金獎（1986年度），同年大碟《Summer of Romance 87》銷量超過六白金，成為當年 IFPI 香港唱片銷量冠軍。碟裏面嘅《[[無心睡眠]]》更加係香港樂壇經典快歌之一。 1988年，張國榮成為第一位亞洲區百事巨星代言人，並喺香港紅磡體育館開咗23場百事巨星演唱會<ref>{{引網|url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=336&ID=29372&page=1|title=第一代百事巨星|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20090319011310/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=336&ID=29372&page=1|archive-date=2009年3月19號|access-date=2007年9月2號}}</ref>。 喺1988至1989年度《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》，張國榮連續兩屆奪得「最受歡迎男歌星」獎<ref>{{引網|url=http://www.youtube.com/watch?v=L6cNXX2vNSo|title=最受歡迎男歌星|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20200327164529/https://www.youtube.com/watch?v=L6cNXX2vNSo|archive-date=2020年3月27號|access-date=2007年10月15號}}</ref>；又攞埋叱咤樂壇男歌手金獎；同年重代表香港出席亞洲流行音樂節。同年，佢推出《側面》、《Salute》、《Final Encounter》三張大碟；《側面》銷量超過6白金，仲攞到叱咤樂壇流行榜頒獎典禮「叱咤樂壇大碟IFPI大獎」。但佢喺呢個時候卻突然宣佈退出歌壇，並喺香港紅磡體育館舉行33場告別演唱會，進行封咪儀式。張國榮自己話「封咪」係因為自己偶像[[山口百惠]]退隱，但多數人都認為咁只係導火線，真正原因重惹嚟猜測。 === 1995-2003：捲土重來 === 1995年，張國榮轉投[[滾石唱片]]，推出唱片《寵愛》，正式宣佈復出樂壇，其中入面嘅主打歌〈追〉好出名，做咗電影《金枝玉葉》主題曲，仲攞到香港電影金像獎最佳原創歌曲獎；而《寵愛》響全亞洲嘅銷量有成二百幾萬，其中響南韓有成五十萬張、香港有成三十三萬張，仲攞咗十大中文金曲年度最高銷量歌手大獎。此後陸續推出多張唱片，皆取得銷售量佳績，攞盡業界好評。 [[File:Leslie Cheung.jpg|thumb|張國榮喺《跨越97年演唱會》]] 佢幾受日、韓觀眾喜愛，1996年獲得日本《ASIA POP》雜誌讀者票選為《人氣最旺》、《最佳藝人》大獎。同時佢又推出唱片《紅》。同一年，佢憑住《風月》再次得到康城影展最佳男主角提名。同年12月12號至1997年1月4號，佢響香港紅館舉行跨越97演唱會，總共24場，世界巡迴演唱會60場，當中6場係喺日本搞，打破咗香港歌手響日本開演唱會嘅場數紀錄。 1998年，佢先後推出廣東話EP《這些年來》同埋普通話唱片《春天》。1999年7月，佢改為同[[香港環球唱片|環球唱片]]簽約，之後發行專輯《[[陪你倒數]]》；之後發行嘅《[[左右手]]》又攞到好多獎，橫掃各個樂壇頒獎典禮，包括《十大中文金曲頒獎典禮》攞「香港樂壇最高榮譽大獎——金針獎」。 2000年舉行「熱情演唱會」，全球巡迴43場，受到樂迷嘅熱烈歡迎。其中佢更加請嚟法國高級服裝設計師[[尚ー保羅·高堤耶]]負責設計佢嘅演唱會服裝，前衛嘅設計（就好似紅色高踭鞋配長頭髮嘅張國榮）令人耳目一新，同時惹嚟反對佢嘅人炮轟佢「乸」<ref name=":4" />；不過設計就得到美國《[[時代雜誌]]》讚佢係「Top in Passion and Fashion（中文：頂尖嘅熱情同時尚）」、日本《朝日新聞》就讚佢係「天生表演者」<ref name=":4" />。同年9月響上海搞演唱會，係第一位響上海八萬人體育場連開兩場嘅歌手。 喺2000年到2001年呢兩年內，張國榮幾乎攞曬中國藝壇嘅所有最高獎項，包括「最流行歌手」、「最傑出藝人」等當紅大獎。 2001年8月，佢獲邀出任[[香港作曲家及作詞家協會]]第一代音樂大使。 2002年7月，張國榮最後一次同[[梅豔芳]]同台表演，作品係《[[芳華絕代]]》<ref name=":5">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/534046/梅艷芳57歲冥壽-黃偉文公開-芳華絕代-手稿-職業生涯最大運氣|title=梅艷芳57歲冥壽｜黃偉文公開《芳華絕代》手稿：職業生涯最大運氣|last=洪曉璇|date=2020-10-10|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-07-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20210728090926/https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/534046/%E6%A2%85%E8%89%B7%E8%8A%B357%E6%AD%B2%E5%86%A5%E5%A3%BD-%E9%BB%83%E5%81%89%E6%96%87%E5%85%AC%E9%96%8B-%E8%8A%B3%E8%8F%AF%E7%B5%95%E4%BB%A3-%E6%89%8B%E7%A8%BF-%E8%81%B7%E6%A5%AD%E7%94%9F%E6%B6%AF%E6%9C%80%E5%A4%A7%E9%81%8B%E6%B0%A3|url-status=live}}</ref>。同年獲得第25屆十大中文金曲頒奬典禮金曲銀禧榮譽大獎。 == 電影事業 == === 早年經歷 === 張國榮拍嘅第一套電影係1978年嘅《紅樓春上春》，佢扮男主角賈寶玉，之不過係個三級片（[[軟調色情]]）<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10094/3200345|title=紅樓大混戰 林青霞演寶玉最俊俏 張國榮沾情色最犧牲|last=聯合新聞網|date=2018-06-15|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-14}}</ref>。1980至90年代，張國榮喺影壇取得輝煌成就。響八十年代初期，佢出演《喝采》、《檸檬可樂》等一系列青春偶像派電影，憑住前衛不羈、反叛但又靚仔嘅形象好受觀眾歡迎。1982年憑《[[烈火青春]]》嘅二世祖「Louis」一角第一次攞到金像獎影帝提名。 張國榮早期扮演純情後生仔居多，因此希望改變戲路<ref>{{引網|url=http://www.lesliecheung.cc/library_inside.asp?type=detail&content_id=1392|title=張國榮想改變戲路|date=2021-05-17|website=web.archive.org|url-status=bot: unknown|access-date=2022-04-14|archive-date=2021-05-17|archive-url=https://web.archive.org/web/20210517054049/http://www.lesliecheung.cc/library_inside.asp?type=detail&content_id=1392}}</ref>。1986年佢同[[周潤發]]、[[狄龍]]主演嘅《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》勁收，佢扮演警官宋子傑，響正義同佢犯罪嘅大佬之間俳回，得到[[香港電影金像獎]]最佳男主角提名；張國榮曾經話過《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》係佢電影生涯嘅轉捩點<ref name=":13" />。1987年響《[[倩女幽魂 (1987年電影)|倩女幽魂]]》扮書生寧釆臣，張國榮認為古裝唔靚原本打算拒演，但響得知劇本後，認為寧釆臣嘅遭遇、性格同出道早期嘅自己類似，於是決定拍呢套戲，寧采臣一角成為香港電影史上經典嘅書生形象之一，佢亦第一次獲得臺灣金馬獎最佳男主角提名<ref name=":13" />。同年憑住《[[英雄本色II]]》獲得香港電影金像獎影帝提名。1988年響由[[關錦鵬]]執導嘅電影《[[胭脂扣]]》入面扮「十二少」陳振邦，第三次獲得香港電影金像獎影帝提名<ref name=":13">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/754202/張國榮逝世-認初出道唔識唱歌-拍電影機會更多-希望唔再做毒藥|title=張國榮逝世｜認初出道唔識唱歌 拍電影機會更多：希望唔再做毒藥|last=董欣琪|date=2022-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-14}}</ref>，以一票之差輸畀[[洪金寶]]，理由係「戲份太少」，有觀眾為此表達不滿；張國榮認為十二少係個「鹹濕同膽小鬼」，係佢拍過嘅電影入面最中意嘅角色<ref>{{引網|url=https://www.upmedia.mg/news_info.php?Type=196&SerialNo=141381|title=【巨星逝世19周年】張國榮最愛《胭脂扣》「十二少」 不喜歡《霸王別姬》「程蝶衣」 -- 上報 / 流行|website=www.upmedia.mg|access-date=2022-04-14}}</ref>。 === 揚威影壇 === [[File:Leslie Cheung at Madame Tussaud's Hong Kong - Flickr - skinnylawyer.jpg|thumb|[[香港杜莎夫人蠟像館]]有個以電影《風月》同《霸王別姬》嘅書生造型做藍本嘅張國榮蠟像，響2004年開始展出到依家<ref>{{引網|url=https://news.tvbs.com.tw/life/498307|title=張國榮摯愛唐鶴德 揭幕哥哥蠟像│TVBS新聞網|last=TVBS|website=TVBS|language=zh-tw|access-date=2022-04-04}}</ref>]] 1990年，退出樂壇嘅張國榮專心攻影壇，表示希望拍[[王家衞|王家衛]]嘅戲，所以接拍《[[阿飛正傳]]》<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/newspapers/20180923000600-260112?chdtv|title=《阿飛正傳》回味張國榮戲魂 - 娛樂新聞|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-15}}</ref>。為咗拍好呢套戲，佢仲特登去減肥。佢響《[[阿飛正傳]]》扮演主角「旭仔」，以精湛嘅演技將旭仔嘅浪蕩不羈演繹出嚟<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/周報/493961/阿飛正傳-三十周年祭-再談-冇腳的雀仔-的追尋和失落|title=《阿飛正傳》三十周年祭 再談「冇腳的雀仔」的追尋和失落｜01周報|last=鄒崇銘|date=2020-07-04|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>，雖然票房唔高但依然成為經典<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/564607/阿飛正傳-重溫十大經典對白-旭仔-名言永垂不朽|title=【阿飛正傳】重溫十大經典對白 「旭仔」名言永垂不朽|last=陳穎思|date=2020-12-22|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>，獲得第十屆香港金像獎最佳男主角，為佢之後嘅成名打好基礎<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2038370|title=哥哥逝世15周年 回顧張國榮經典演出背後的秘密 - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114146/https://topick.hket.com/article/2038370|url-status=live}}</ref>。 1993年，張國榮響電影《[[霸王別姬 (電影)|霸王別姬]]》扮主角程蝶衣，佢細膩、全情投入咁演譯咗程蝶衣嘅「不瘋魔不成活」，甚至導演話好依然要求重拍<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/275985/霸王別姬-影評-張國榮成就不朽經典-重拾當年難以忘懷的感動|title=【霸王別姬．影評】張國榮成就不朽經典 重拾當年難以忘懷的感動|last=電影神搜|date=2018-12-29|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>。佢憑攞法國[[康城影展]]嘅[[金棕櫚獎]]、國際影評人聯盟大獎[[費比西獎]]、美國[[金球獎]]嘅最佳外語片獎、[[奧斯卡]]最佳外語片提名等。《霸王別姬》令到佢響國際演藝界打響名堂，響全世界都得到好好嘅評價，從此佢揚威影壇<ref name=":4" />。 1994年，張國榮因主演《東邪西毒》，獲[[香港電影評論學會]]最佳男演員獎<ref>[http://bbs.ent.163.com/board/zhangguorong/859/138859.html 香港電影評論學會最佳男演員獎]</ref>、威尼斯國際電影節最佳男演員提名。同年亦憑住《金枝玉葉》成為當年香港暑假電影票房嘅冠軍。 佢亦曾被邀擔任日本[[東京國際電影節]]青年導演獎（1993年）及德國[[柏林國際影展]]（1998年）嘅評委，係公認最傑出嘅華人影星之一。 張國榮影壇生涯主要演文藝片，但商業片佢都拍唔少。好似《[[家有囍事]]》、《[[金玉滿堂]]》、《[[大三元]]》呢啲張國榮係以搞笑形象演出。其中《家有囍事》收四千九百萬港紙票房，係張國榮從影以嚟最收得嘅。 === 衝出國際 === [[File:Avenue of the Stars 星光大道 (5284211188).jpg|thumb|張國榮響[[星光大道 (香港)|星光大道]]嘅星牌：由於星光大道係響張死後建立，所以係少數冇手印嘅星牌之一<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220401000029-260404?chdtv|title=書摘精選》沒有明星的星光大道 - 娛樂|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>|left]] 1996年，由張國榮主演嘅《大三元》、《金枝玉葉2》、《新上海灘》三部電影齊齊入選香港年度十大賣座電影。12月，佢喺香港紅磡體育館舉行「跨越97演唱會」24場，世界巡迴31場。 1997年，佢響電影《[[春光乍洩 (1997年)|春光乍洩]]》做男主角。響呢奪戲入面，佢扮演男同性戀者何寶榮。呢套電影令佢得到空前成功，獲得戛納國際電影節最佳男演員、第17屆香港電影金像獎最佳男主角、第34屆臺灣金馬獎最佳男主角三個提名。1998年，佢成為第一位做柏林國際影展評委嘅亞洲演員；同年《春光乍洩》又令佢得到咗法國康城影展嘅最佳男主角提名，成為LGBT文化嘅代表之一。之後佢同日本攝影師[[清永安雄]]響澳門影寫真集《ALL ABOUT LESLIE》。 1999年，佢覺得香港電影業處於低迷嘅時間，為咗帶嚟更多嘅活力，佢同二十位香港導演組成「創意聯盟」。其中由[[張之亮]]執導嘅《流星語》就係呢個聯盟其中一個作品。張之亮搵過好多演員，但就得張國榮肯去拍呢套戲，反映出張國榮真係有心帶動香港電影業。 2000年11月響香港電台搞嘅「千禧十大演藝紅人」評選入面，張國榮排名第一。同年，佢主演電影《鎗王》，而佢嘅演技亦得到行內較高嘅評價；又入選咗日本電影雜誌《電影旬報》「20世紀百大外國男演員」之一。9月，佢主演同執導嘅公益電影'''《'''煙飛湮滅'''》'''正式上映<ref name=":7" />'''。''' 2001年，張國榮獲日本擁有最多會員嘅亞洲電影影迷會「飲茶俱樂部」（CINECITY）投票選為2000年度「最佳男演員獎」（電影《流星語》）。呢個獎項共舉辦11年，張國榮連續十年奪冠。 2002年，佢憑住《[[異度空間]]》提名做香港電影金像獎最佳男主角，而《異度空間》亦係佢嘅遺作<ref name=":5" />。 == 死同葬禮 == {{內文|張國榮之死}} 跟據愛人[[唐鶴德]]嘅講法，張國榮早就響2002年11月自殺未遂；之後就已經開始睇精神科醫生<ref name=":2">{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2922752|title=【想你張國榮】抑鬱症不只是心理疾病 哥哥患生理抑鬱影響身體機能 - 香港經濟日報 - TOPick - 健康 - 醫生診症室|website=topick.hket.com|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114249/https://topick.hket.com/article/2922752|url-status=live}}</ref>。 2003年4月1號晚上6點，張國榮喺[[香港文華東方酒店]]（Mandarin Oriental）24樓跳樓自殺；據知係跌落二樓帳蓬再彈返落地<ref name=":3">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/312444/張國榮逝世16周年-前突發記者揭謎底-一個報案電話保哥哥尊嚴|title=【張國榮逝世16周年】前突發記者揭謎底 一個報案電話保哥哥尊嚴|last=吳子生|date=2019-03-31|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122842/https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/312444/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9616%E5%91%A8%E5%B9%B4-%E5%89%8D%E7%AA%81%E7%99%BC%E8%A8%98%E8%80%85%E6%8F%AD%E8%AC%8E%E5%BA%95-%E4%B8%80%E5%80%8B%E5%A0%B1%E6%A1%88%E9%9B%BB%E8%A9%B1%E4%BF%9D%E5%93%A5%E5%93%A5%E5%B0%8A%E5%9A%B4|url-status=live}}</ref>。發現後畀人送到瑪麗醫院，經醫生檢驗後證實已經死咗，終年46歲。屍體之後畀人送去西環域多利亞公眾殮房。由於張國榮死得太突然，加上當日係愚人節，唔少人都唔信、以為係玩笑，所以當知道嚟真之後都好驚訝。消息震撼亞洲樂壇，仲有眾多Fans。 佢喺遺書中寫：<blockquote>Depression，多謝各位朋友，多謝[[麥列菲菲]]教授。呢一年嚟好辛苦，再忍受唔到，多謝[[唐鶴德|唐生]]，多謝屋企人，多謝[[沈殿霞|肥肥]]。我一世冇做壞事，點會噉㗎<!--o架-->？</blockquote>經理人[[陳淑芬]]女士，響張臨死前曾經畀對方約到文華酒店見面，陳等咗好耐都未見人影。突然「嘭」一聲，佢睇到有人由高處跌落，之後有目擊者同保安講「有人暈咗響路邊。」陳聽到後大驚<ref name=":3" />。事後陳證實張患上[[抑鬱症]]，努力治療年幾，但係仍然因為病情失控而自殺<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20170401/bkn-20170401165920926-0401_00822_001.html|title=東網光影：一代巨星張國榮殞落|date=2017-04-01|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122843/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20170401/bkn-20170401165920926-0401_00822_001.html|url-status=live}}</ref>。 張國榮家姐張綠萍響後嚟接受香港電台訪問嗰陣表示，佢有嘅抑鬱症係生理上，冇得醫嘅。有醫生寫咗一張長達四頁嘅報告畀佢，話「抑鬱症響醫學上分為心理同生理兩方面，生理嘅就係因為腦部入面嘅化學物質唔夠平衡而導致，心理嘅大家都知係唔開心嘅嘢導致。張國榮就係生理上面嘅。」<ref name=":2" /><ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2751332|title=【一代巨星】唐鶴德紀念張國榮64歲冥壽 IG貼舊照懷念哥哥：分開也像同渡過 - 香港經濟日報 - TOPick - 娛樂|website=topick.hket.com|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122843/https://topick.hket.com/article/2751332|url-status=live}}</ref> 2003年4月8號，張國榮嘅葬禮喺香港殯儀館舉行，由唐鶴德以未亡人嘅身份同埋佢家人打點一切。大批歌迷喺當日早早聚集喺殯儀館外，喺場嘅唔少明星同埋歌星，如張國榮生前嘅知己[[梅艷芳]]，都喊到收唔到聲。電影界代表導演[[徐克 (香港)|徐克]]，音樂界代表填詞人[[黃霑]]同埋藝人代表[[張學友]]讀悼詞。劉純豪、羅建基、徐克、張學友、[[關錦鵬]]、劉培基、[[梁家輝]]、[[林夕]]等八人爲張國榮扶靈，送佢最後一程。香港無綫電視現場直播整個葬禮，多間海外電視台亦有直播報道。 張國榮嘅靈位響沙田寶福山，白色石碑上面嘅相旁邊刻咗出自林夕嘅「當年情常在心，紅塵夢醒無憾」。 == 死後 == 響[[第22屆香港電影金像獎]]頒獎禮，大會唔鋪紅地，[[四大天王 (歌星)|四大天王]]合唱張國榮嘅《當年情》。響同年4月9號嘅[[香港國際電影節]]入面，大會為張國榮嘅死默哀一分鐘。 2003年，張國榮獲第三屆華語流行樂傳媒大獎追頒「終身成就獎」。 2003年6月，新浪網與國內17家媒體共同推出的大型公眾調查：《中國二十世紀十大文化偶像》，張國榮當選為第七位<ref>{{引網 |url=http://hk.geocities.com/fayefaye521/fayenews20030621.htm |title=中國二十世紀十大文化偶像 |access-date=2008年5月3號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20080417210040/http://hk.geocities.com/fayefaye521/fayenews20030621.htm |archive-date=2008年4月17號 |url-status=dead }}</ref>。 2003年7月，韓國電影頻道OCN於6月1號—7月20號聯同其他電影網頁合辦「百大影星選舉」，近四萬人參與投票，「百大影星」中有四成係外國演員，張國榮獲最高位置名列第十，成為外國影星之首，而其他上榜嘅外國演員有茱莉亞羅拔絲、羅拔迪尼路及湯告魯斯等。 2004年，張國榮獲第二十三屆香港電影金像獎追頒「演藝光輝永恆大獎」。 2005年由[[香港]]影藝界所舉辦嘅「中國電影一百年」活動當中，張國榮俾香港人選為呢一百年嚟最喜愛嘅男演員<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=24700&page=1 |title=張國榮被選為一百年來最喜愛的男演員 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20090319011306/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=24700&page=1 |archive-date=2009年3月19號 |url-status=dead }}</ref>。 2005年11月8號，香港郵政推出「香港流行歌星」郵品系列，張國榮成為其中一位獲致敬推出郵票嘅歌手（面額係3蚊）<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=27333&page=1 |title=香港流行歌星郵票 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20071116022039/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=27333&page=1 |archive-date=2007年11月16號 |url-status=dead }}</ref>。 2006年，日本國營電視台NHK通過網站（www.nhk.or.jp/bscinema/）進行問卷調查，10181名日本觀眾參與呢次投票，張國榮被選為「十佳演員」，同湯告魯斯、羅拔迪尼路、尊尼波達等世界超級明星齊名。《霸王別姬》則被選為「十佳影片」<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=331&ID=30400&page=1 |title=張國榮被選為「十佳演員 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20070829035445/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=331&ID=30400&page=1 |archive-date=2007年8月29號 |url-status=dead }}</ref>。 2007年，韓國首爾《第一屆忠武路國際電影節》，播映嚟自三十二個國家嘅經典作品，以懷念多位影壇巨星。當中包括張國榮嘅《烈火青春》、奇勒基寶及慧雲李嘅《亂世佳人》、差利卓別靈等一系列作品，向他們嘅演藝事業致敬<ref>{{引網 |url=http://ent.sina.com.cn/m/f/2007-10-26/08111764832.shtml |title=韓國首爾電影節向張國榮致敬 |access-date=2007-10-26 |archive-date=2011-05-26 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110526041115/http://ent.sina.com.cn/m/f/2007-10-26/08111764832.shtml |url-status=live }}</ref>。 ==傳聞== 2004年11月，有傳聞指一個[[阿根廷]]華人喺[[布宜諾斯艾利斯]]旁邊嘅一個小鎮見到貌似張國榮嘅中年男人，隨後就有大量傳聞講述張國榮實際喺阿根廷，並隱居喺一個規模唔大嘅農場入面。雖然呢件事被大批嘅媒體所報道，但並冇實際嘅證據證明張國榮隱居喺阿根廷。另外張國榮由自殺身亡直到出殯，遺體一直都冇公開露面，官方嘅講法係由於從高處墮下，所以遺容唔方便瞻仰，但係除咗一啲親人同埋非常好嘅朋友外，大家都唔能夠親眼見到張國榮嘅遺體，噉亦為傳講製造咗便利嘅機會。 == 個人生活 == 張國榮非常注重個人私隱，唔願意向公眾公開太多私生活，但係由於佢個人嘅成就同埋地位，佢嘅私生活一直備受傳媒關注。 === 感情生活 === 跟據傳媒報道，張國榮曾經同[[倪詩蓓]]、[[毛舜筠]]、[[楊諾思]]、[[雪梨 (演員)|雪梨]]、[[鄧慧詩]]五個女藝人拍過拖。有人話佢嘅初戀係藝人倪詩蓓，兩個人響1980年識嘅，曾經一齊合作拍電影《對對糊》、《甜甜廿四味》同埋《凹凸神探》，之後越行越近，係娛樂圈公認嘅「金童玉女」，但係兩個人拍咗兩年拖就玩完<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/realtimenews/20200401002710-260404?chdtv|title=張國榮逝世17週年 初戀女友嫁漫畫教父卻悲劇「苦養自閉兒」 - 娛樂|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20210510142908/https://www.chinatimes.com/realtimenews/20200401002710-260404?chdtv|url-status=live}}</ref>。之後張國榮又有傳曾經同雪梨拍過拖，但唔夠半年就玩完<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/831124|title=還記得「李莫愁」嗎？ 消失34年肉垂皮鬆現況曝光 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-05-09|archive-date=2017-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20170510021941/http://star.ettoday.net/news/831124|url-status=live}}</ref>。冇幾耐，佢又識咗生意人[[楊受成]]個大女楊諾思，之後仲曾經拍拖。1984年，張國榮出嘅唱片《Lesile》，封面嘅游水池就係響楊受成屋企影嘅。但係之後因為楊諾思要去美國留學，而張留響香港，所以慢慢就分開咗<ref name=":0">{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2039264|title=張國榮逝世15周年 唐鶴德沿用哥哥電話號碼至今？ - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-05-09}}</ref>。佢嘅第四任女朋友係鄧慧詩，兩個人響1981年識嘅，之後拍過九個月拖<ref>{{引網|url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2650599/%E3%80%90IQ%E6%88%90%E7%86%9F%E6%99%82%E3%80%9159%E6%AD%B2%E9%84%A7%E6%85%A7%E8%A9%A9%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E8%88%87%E6%B8%AF%E5%8F%B0%E5%85%83%E7%A5%96%E7%B4%9ADJ%E8%81%9A%E6%9C%83%20%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%8A%E6%84%9B%E8%88%87%E6%9E%97%E6%85%95%E5%BE%B7%E8%AD%9C%E9%BB%83%E6%98%8F%E6%88%80|title=【IQ成熟時】59歲鄧慧詩素顏與港台元祖級DJ聚會 張國榮舊愛與林慕德譜黃昏戀 - 晴報 - 娛樂 - 中港台|website=https|language=zh|url-status=live|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114223/https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2650599/%E3%80%90IQ%E6%88%90%E7%86%9F%E6%99%82%E3%80%9159%E6%AD%B2%E9%84%A7%E6%85%A7%E8%A9%A9%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E8%88%87%E6%B8%AF%E5%8F%B0%E5%85%83%E7%A5%96%E7%B4%9ADJ%E8%81%9A%E6%9C%83%20%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%8A%E6%84%9B%E8%88%87%E6%9E%97%E6%85%95%E5%BE%B7%E8%AD%9C%E9%BB%83%E6%98%8F%E6%88%80}}</ref>。 以上四個女朋友都係傅媒報道，但毛舜筠就係張國榮一生人之中唯一一個公開承認嘅女朋友。1976年，張國榮簽約麗的電視，識咗當時同公司嘅毛舜筠。兩個人一齊主持音樂節目，佢對毛一見鍾情，所以兩個人後嚟就拍咗拖。冇幾耐，哥哥就同當時只有17歲嘅毛姐求婚，但係毛當時畀佢嚇親而拒絕<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/606804/張國榮逝世18週年-盤點8位影后拍檔-毛舜筠唯一被公開認愛|title=張國榮逝世18週年｜盤點8位影后拍檔 毛舜筠唯一被公開認愛|last=沈洛嘉|date=2021-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114223/https://www.hk01.com/%E9%9B%BB%E5%BD%B1/606804/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9618%E9%80%B1%E5%B9%B4-%E7%9B%A4%E9%BB%9E8%E4%BD%8D%E5%BD%B1%E5%90%8E%E6%8B%8D%E6%AA%94-%E6%AF%9B%E8%88%9C%E7%AD%A0%E5%94%AF%E4%B8%80%E8%A2%AB%E5%85%AC%E9%96%8B%E8%AA%8D%E6%84%9B|url-status=live}}</ref>。後嚟張國榮響電視節目上講過：「如果當初你（毛舜筠）願意接受我嘅求婚，可能會改變我嘅一生。」<ref>{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20181216/B3ENEMIYXUMMIRZ4NUTJH3YIVA/|title=【蘋聞重溫】拒絕張國榮求婚 ｜ 蘋果日報|website=Apple Daily 蘋果日報|language=zh-hk|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-05-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20210509072905/https://hk.appledaily.com/entertainment/20181216/B3ENEMIYXUMMIRZ4NUTJH3YIVA/|url-status=live}}</ref>1991年，佢哋響拍《[[家有囍事]]》期間再次見面，之後做咗老友<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2159116|title=張國榮62歲生忌 廿歲哥哥向毛舜筠求婚被拒 - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114147/https://topick.hket.com/article/2159116|url-status=live}}</ref>。 90年代初，香港傳媒報道指張國榮係同性戀者，又跟蹤偷拍到同佢親密嘅同性好友[[唐鶴德]]嘅相<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/486386|title=「回頭一牽手就是一輩子」 唐鶴德守身獨愛張國榮20年 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-05-09|archive-date=2017-07-13|archive-url=https://web.archive.org/web/20170713102049/http://star.ettoday.net/news/486386|url-status=live}}</ref>。唐鶴德同張國榮自細就玩埋一齊，比張細三歲，後嚟因為張國榮去英國讀書而冇再聯絡。直至1982年，張國榮響[[香港麗晶酒店]]再次見到唐鶴德，一年後經共同老友正式認識對方，兼且開始拍拖。響戀情啱開始嗰陣哥哥仲未紅，唐身為金融業人士，曾經攞自己嘅人工去支持佢<ref name=":0" />。1984年兩個人曾經分開過，但冇耐又喺返埋一齊。響成個80年代，佢兩個嘅關係一直都好低調<ref>{{Cite book|last=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=89}}</ref>。 經過反覆嘅糾纏甚至衝突，張國榮索性喺1996年底嘅復出歌壇演唱會上公開多謝唐鶴德，話佢同埋自己阿媽係「生命中至愛嘅朋友同埋親人」；1999年喺個人寫真集《Leslie的所有》採訪中，承認自己同埋唐鶴德相識於微時，彼此嘅友好關係已經十幾年；更喺2001年《時代週刊》亞洲版訪問上，表明幫TVB拍music video時太過性感而被禁止，佢都知咁做會俾聽眾同埋觀眾懷疑或相信佢係同性戀，但係佢認為個video所講嘅自己其實係雙性戀較恰當。但係上述嘅報道祇係雜誌編寫，無得到張國榮確認<ref>{{引網|url=http://www.time.com/time/arts/article/0,8599,108021,00.html|title=Forever Leslie - TIME|date=2010-03-30|website=web.archive.org|access-date=2021-09-29|archive-date=2013-05-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20130521082105/http://www.time.com/time/arts/article/0,8599,108021,00.html|url-status=dead}}</ref>。 === 人際 === 張國榮生性坦率又唔鍾意妥協，對人好好，又豪爽，所以佢響娛樂圈入面老友唔少<ref name=":14">{{引網|url=https://www.harpersbazaar.com/tw/celebrity/celebritynews/g25433187/leslie-cheung-anecdotes/|title=張曼玉片場的「定心丸」、梅豔芳差點要嫁給他？身為「榮迷」不可不知道的10件張國榮軼聞趣事|last=Yeh|first=Eachen Lee 與 Lois|date=2020-04-01|website=Harper's BAZAAR|language=zh-TW|access-date=2022-04-14}}</ref>。[[張曼玉]]、[[林青霞]]、[[王祖賢]]、[[毛舜筠]]等都係佢嘅老友<ref name=":14" />。不過最為人稱道嘅，係佢同[[梅豔芳]]之間嘅友情。梅豔芳同張國榮曾經響《[[胭脂扣]]》、《[[緣份]]》合作，亦互相出任演唱會嘅嘉賓，據傳梅豔芳仲問過張國榮：「如果我到咗四十歲仲未嫁出去，你就娶我好唔好？」<ref>{{引網|url=https://tw.appledaily.com/entertainment/20220316/SOA5DTHMQREZBCKV26VTTAKKLI/|title=曾是演藝圈公認的金童玉女 張國榮允諾梅艷芳會娶她 ｜ 蘋果新聞網 ｜ 蘋果日報|date=2022-03-16|website=蘋果新聞網|language=zh-tw|access-date=2022-04-14}}</ref>而梅豔芳亦響《明報周刊》嘅訪問入面提過，張國榮就好似係佢嘅屋企人，有咩野開心同唔開心都會同張國榮講，比佢嘅屋企人仲要了解佢，甚至有男朋友都會帶畀張國榮過目<ref>{{引網|url=http://www.leslietong.com/angelleslie/2003/0819/82.jpg|title=1976期《明報周刊》|date=2013-09-21|website=web.archive.org|url-status=bot: unknown|access-date=2022-04-14|archive-date=2013-09-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20130921060757/http://www.leslietong.com/angelleslie/2003/0819/82.jpg}}</ref>。張國榮最後一任經紀人係[[陳淑芬]]，兩個人響1982年識，感情就好似屋企人一樣，陳形容張國榮「人好好」，有乜不合都好易傾得點<ref>{{引網|url=https://eastweek.my-magazine.me/main/59389|title=風雲再起時 陳淑芬 - 名人薈 - 名人專訪 東周網【東周刊官方網站】|date=2019-12-20|website=web.archive.org|access-date=2022-04-14|archive-date=2019-12-20|archive-url=https://web.archive.org/web/20191220123032/https://eastweek.my-magazine.me/main/59389|url-status=bot: unknown}}</ref>。 張國榮亦多次提攜後輩，包括病緊都仲同[[Twins]]拍MV<ref>{{引網|url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2253876/https%3A%2F%2Fskypost.ulifestyle.com.hk%2Farticle%2F2253876%2F%E6%87%B7%E7%B7%AC%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%87Twins%E6%9C%80%E5%BE%8CMV%C2%A0%20%E7%B6%B2%E6%B0%91%E6%AD%8C%E9%A0%8C%EF%BC%9A%E4%BD%A2%E7%97%85%E7%B7%8A%E9%83%BD%E6%8F%90%E6%94%9C%E5%BE%8C%E8%BC%A9|title=懷緬張國榮與Twins最後MV 網民歌頌：佢病緊都提攜後輩 - 晴報 - 娛樂 - 中港台|website=skypost.ulifestyle.com.hk|language=zh|access-date=2022-04-15}}</ref>、畀[[王力宏]]參演自己嘅執導嘅電影<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10088/5971946|title=噓編娛論／李安、張國榮都曾提攜 王力宏優質招牌還是一夕崩毀？|last=聯合新聞網|date=2021-12-18|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-15}}</ref>，又曾經響頒獎禮上讚[[黎明]]「外形最好，佢如果做歌手肯定非常得女歌迷歡喜」、讚[[古天樂]]「係佢電影方面嘅接班人」、[[古巨基]]「係佢歌唱方面嘅接班人」<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/343395/烈火雄心-張國榮曾睇好-雙古一鄧-古天樂鄧一君各有發展|title=【烈火雄心】張國榮曾睇好「雙古一鄧」 古天樂鄧一君各有發展|last=董欣琪|date=2019-06-21|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>。 === 慈善事業 === === 移居 === 張國榮響1990年退出樂壇之後曾經到過[[加拿大]]生活。當時佢生活低調，唔受任何狗仔隊影響。後嚟佢最終回流香港，無耐仲復出樂壇同埋向影壇發展<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/1681422|title=張國榮離開17年從未忘記！唐鶴德深夜曬照：我知道，你在另一個國度想念我們 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-09-29|archive-date=2021-09-29|archive-url=https://web.archive.org/web/20210929151115/https://star.ettoday.net/news/1681422|url-status=live}}</ref>。 === 軼事 === 呢啲軼事大多由傳媒所寫，佢本人好多都未承認。 * 佢係一個有情有義嘅人，每次開完演唱會都會送禮物畀工作人員，而且全部都有寫上款下款。<ref name=":1" /> * 響張國榮二十歲嗰陣，契媽曾經攞過佢嘅生辰八字去算命，結果話佢46歲就會死。一向唔信呢啲嘢嘅佢去問家姐張綠萍：「我係咪到46歲就會死㗎？」張綠萍唔知點算，只好安慰佢。但最後，算命師父居然算中咗，佢走嗰陣真係得46歲<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20171128/bkn-20171128114259410-1128_00862_001.html|title=張綠萍遺憾錯失與張國榮到澳洲生活|date=2017-11-28|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2021-05-14|archive-date=2021-05-14|archive-url=https://web.archive.org/web/20210514094653/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20171128/bkn-20171128114259410-1128_00862_001.html|url-status=live}}</ref>。 == 影響 == === 兩岸三地 === 好多歌手都推出過、或翻唱過張國榮嘅歌。台灣歌手[[王若琳]]喺2014年推出嘅《[[午夜劇院]]》專輯，亦翻唱咗張國榮名曲《[[當年情]]》嘅國語版，仲成為咗主打歌之一<ref>{{引網|url=http://www.iwant-radio.com/showinformation.php?sisn=33498|title=Joanna王若琳『午夜劇院』專輯介紹|website=銀河網路電台|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114234/http://www.iwant-radio.com/showinformation.php?sisn=33498|archive-date=2021-12-11|access-date=2021-07-27}}</ref>。響香港，[[陳奕迅]]嘅《浮誇》表達出懷念張嘅情感、《黑擇明》嘅正面歌詞（原先係打算畀張國榮唱，但張早死，後嚟畀咗[[林夕]]填詞），[[古巨基]]嘅《Dear Leslie》入面有好多出自張國榮嘅經典歌詞，[[張敬軒]]《靈魂相認》嘅前奏靈感嚟自張國榮嘅《追》等等<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/455214/張國榮逝世17周年-哥哥如何影響後世流行樂壇|title=張國榮逝世17周年 哥哥如何影響後世流行樂壇？|last=彭嘉彬|date=2020-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-05}}</ref>。 2022年，星聚匯搞咗《榮情蜜意張國榮影展》，響4月1號起上映《霸王別姬》、《胭脂扣》同《英雄本色》呢三套作品<ref name=":12">{{引網|url=https://tw.news.yahoo.com/%E9%9F%93%E5%9C%8Bcgv%E8%BF%BD%E6%86%B6%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9619%E9%80%B1%E5%B9%B4-the%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E7%89%B9%E5%B1%95-%E5%8F%B0%E7%81%A3%E5%B0%87%E6%96%BC4%E6%9C%881%E6%97%A5%E4%B8%8A%E6%98%A0%E7%B6%93%E5%85%B8%E4%B8%89%E9%83%A8%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E4%BD%9C%E5%93%81-021200951.html|title=韓國CGV追憶張國榮逝世19週年《THE張國榮特展》，台灣將於4月1日上映經典三部張國榮作品|website=tw.news.yahoo.com|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>。 === 海外 === ==== 韓國 ==== 1986年，佢憑住《英雄本色》主題曲《當年情》響韓國打開名堂。1987年，佢推出嘅國語唱片《愛慕》、專輯《The Greatest Hits of Leslie Cheung》，響韓國分別賣出30萬同20幾萬張，創造咗華語唱片響韓國嘅銷量紀錄。1989年，佢代言嘅品牌Orion To You 朱古力廣告，令到呢個牌子成為當時韓國三大熱門朱古力。佢響韓國影壇到依家都仲有好大影響力，就好似「國民主持」[[劉在錫]]就係佢嘅fans；而響多套韓國電視劇亦曾經出現張國榮，就好似《請回答1988》、《九尾狐傳》等等<ref name=":6">{{引網|url=https://www.harpersbazaar.com.hk/celebrity/how-popular-leslie-cheung-south-korea?utm_source=facebook_share&utm_medium=referral|title=張國榮當年的影響力！就連韓星都要靠邊站|last=HK|first=Harper's BAZAAR|website=www.harpersbazaar.com.hk|language=en|access-date=2022-02-25}}</ref>。 2009年，韓國搞咗一個「張國榮電影節」，用一個月時間上映多套張國榮嘅電影代表作，係韓國第一次為咗懷念一位明星而開嘅電影節<ref name=":6" />。2012年，韓國最大嘅流行音樂頒獎禮「Mnet亞洲音樂大獎」響頒獎開場嗰陣播咗張國榮告別演唱會嘅片，仲請嚟藝人[[宋仲基]]唱張國榮嘅《當年情》，以示致敬<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10089/2081236|title=驚！宋仲基竟與張國榮對唱過！|last=聯合新聞網|date=2016-03-29|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>。2021年，韓國仲特別上映咗兩部佢嘅作品《星月童話》、《縱橫四海》<ref name=":6" />。2022年，[[星聚匯]]搞咗為期兩個禮拜嘅《THE張國榮特展》，上映多場張國榮嘅代表電影<ref name=":12" />。 ==== 日本 ==== 2001年，日本有最多會員嘅亞洲電影影迷會Cine City評選「最佳男演員獎」，呢個獎搞11年，張國榮有成10年攞第一。2006年，[[日本放送協會]]搞「響日本最受歡迎嘅演員評選」，張國榮入選「國際十佳男演員」，係唯一入選嘅華人演員；《霸王別姬》響呢個獎入面被選做「十佳影片」。 == 評價 == === 海外 === * {{Flag|JPN}}導演[[中川陽介]]：佢係國際電影界嘅瑰寶，擁有卓越嘅演技。（略）...佢卓越嘅演技會永遠留響電影入面，令你睇到入哂迷。呢個演員嘅名叫張國榮。<ref>{{引網|url=http://blog.livedoor.jp/yoyogi2222/archives/50151785.html|title=美しいひと : 真昼ノ星空 群青 唐船ドーイ 一九の春|website=真昼ノ星空　群青　唐船ドーイ　一九の春|access-date=2022-04-05}}</ref> == 特色 == == 稱呼 == [[File:Leslie Howard GWTW.jpg|thumb|當時響《亂世佳人》入面扮偉希禮[[萊斯利·侯活]]：張國榮改英文名嘅靈感同來源]] 其實張國榮原本叫張發宗，但根據初中同學嘅講法，佢響中學時期已經改咗名叫「張國榮」；原先英文名係叫做「Bobby」，響英國留學嗰陣改做「Leslie」，原因為佢好鍾意英國男演員[[萊斯利·侯活]]（英文Leslie Howard；代表作係響《[[亂世佳人 (電影)|亂世佳人]]》入面扮偉希禮）。佢曾經響1989年嘅演唱會上面提過：「我點解叫Leslie呢？其實我細個係叫做Bobby，但係我又好驚被人誤會我係一種動物，所以就改咗一個比較sexy一啲嘅名Leslie。」「呢個名既可以男仔用又可以女仔用，幾[[中性]]。」 張國榮有個花名叫「哥哥」，源自於同佢合演《[[倩女幽魂 (1987年電影)|倩女幽魂]]》嘅[[王祖賢]]對佢嘅稱呼。開頭淨係得娛樂圈啲人咁叫，後嚟延伸到啲Fans都跟住咁叫。但係另一種講法係佢響《白髮魔女傳》試裝嘅時候，佢讚林青霞「姐姐你好靚！」青霞答佢一句：「哥哥你都好靚！」從此就多咗「哥哥」呢個花名。第三種講法指「哥哥」原先係張國榮對唐生嘅稱呼，後嚟先演變成佢嘅花名。 == 影視作品 == {{內文|張國榮影視作品一覽}}<!-- images not yet in commons [[Image:張國榮 烈火青春 1982.11.26.jpg|150px|thumb|烈火青春]] [[Image:張國榮 鼓手 1983.3.16.jpg|150px|thumb|鼓手]] [[Image:張國榮 英雄本色 1986.8.2 .jpg|150px|thumb|英雄本色]] [[Image:張國榮 倩女幽魂 1987.7.18.jpg|150px|thumb|倩女幽魂]] [[Image:張國榮 英雄本色II 1987.12.17.jpg|150px|thumb|英雄本色II]] [[Image:張國榮 胭脂扣 1988.1.7.jpg|150px|thumb|胭脂扣]] [[Image:張國榮 阿飛正傳 1990.12.15.jpg|150px|thumb|阿飛正傳]] [[Image:張國榮 縱橫四海 1991.2.2.jpg|150px|thumb|縱橫四海]] [[Image:張國榮 家有囍事 1992.1.25.jpg|150px|thumb|家有囍事]] [[Image:張國榮 藍江傳之反飛組風雲 1992.5.14.jpg|150px|thumb|藍江傳之反飛組風雲]] [[Image:張國榮 霸王別姬 1993.1.1.jpg|150px|thumb|霸王別姬]] [[Image:張國榮 射鵰英雄傳之東成西就 1993.2.5.JPG|150px|thumb|射鵰英雄傳之東成西就]] [[Image:張國榮 白髮魔女傳 1993.8.26.jpg|150px|thumb|白髮魔女傳]] [[Image:張國榮 金枝玉葉 1994.7.23.jpg|150px|thumb|金枝玉葉]] [[Image:張國榮 錦繡前程 1994.8.4.jpg|150px|thumb|錦繡前程]] [[Image:張國榮 東邪西毒 1994.9.7.jpg|150px|thumb|東邪西毒]] [[Image:張國榮 金玉滿堂 1995.1.28.jpg|150px|thumb|金玉滿堂]] [[Image:張國榮 風月 1996.5.9.jpg|150px|thumb|風月]] [[Image:張國榮 色情男女 1996.11.28.jpg|150px|thumb|色情男女]] [[Image:張國榮 春光乍洩 1997.5.30.jpg|150px|thumb|春光乍洩]] [[Image:張國榮 紅色戀人 1998.8.1.jpg|150px|thumb|紅色戀人]] [[Image:張國榮 流星語 1999.10.14.jpg|150px|thumb|流星語]] [[Image:張國榮 鎗王 2000.5.27.jpg|150px|thumb|鎗王]] [[Image:張國榮 戀戰沖繩 2000.7.28.jpg|150px|thumb|戀戰沖繩]] [[Image:張國榮 異度空間 2002.3.28.jpg|150px|thumb|異度空間]] images not yet in commons --> 張國榮拍嘅第一套影視作品係1978年嘅《[[紅樓春上春]]》，自此之後嘅24年期間分別拍過56套電影。代表作有《胭脂扣》、《倩女幽魂》、《霸王別姬》、《[[阿飛正傳]]》、《英雄本色》等，可以話係家傳戶曉<ref>{{引網|url=https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=1069974|title=香港影帝TOP10！梁朝偉只排第二 網：第一實至名歸 {{!}} 娛樂星聞 {{!}} 三立新聞網 SETN.COM|last=三立新聞網|date=2022-02-11|website=www.setn.com|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-02-27}}</ref>。2002年公益電影《煙飛湮滅》正式上映，係唯一一套由佢執導嘅電影<ref name=":8">{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/606788/盤點8部張國榮客串電影-唔止-97家有囍事-用過-張國榮-現身|title=盤點8部張國榮客串電影 唔止《97家有囍事》用過「張國榮」現身|last=王誦賢|date=2021-03-31|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-02-27}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.storm.mg/lifestyle/2471797|title=張國榮逝世18週年》13部經典電影，帶你一同回憶永遠的哥哥—張國榮-風傳媒|last=Storm.mg|date=2021-04-08|website=www.storm.mg|language=zh-TW|access-date=2022-02-27}}</ref>。1990年憑《阿飛正傳》獲得香港電影金像獎最佳男主角，呢次亦係佢唯一一個金像獎獎項<ref name=":8" />。最後一個作品係2002年嘅《異度空間》。佢亦有拍電視劇，一生人拍過19套，第一套係麗的嘅《[[鱷魚淚]]》<ref name=":9">{{Cite book|last=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=第三章}}</ref>，至1986年客串《香港八六》之後就冇再拍過<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/173765/張國榮逝世15周年-哥哥18個電視劇造型-光頭look一樣咁靚仔|title=【張國榮逝世15周年】哥哥18個電視劇造型 光頭look一樣咁靚仔|last=林迅景|date=2018-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-02-27}}</ref>。代表作有《儂本多情》、《福祿壽喜》<ref name=":10">{{引網|url=https://ent.ltn.com.tw/news/breakingnews/1440130|title=《今日壽星》 離世12年 緬懷一代巨星張國榮 - 自由娛樂|last=自由時報電子報|date=2015-09-12|website=自由時報電子報|access-date=2022-02-27}}</ref>，但成績唔似響電影方面咁亮眼<ref name=":9" />。佢都拍過廣播劇<ref name=":10" />。 ==音樂作品== {{main|張國榮音樂作品一覽|}} 張國榮一生出過24個大碟，其中英文一個、粵語十八個、國語六個。佢出嘅第一個音樂作品係《DAYDREAMIN’》，1978年出，而第一個粵語專輯係1979年嘅《情人箭》；但由於呢兩個作品表現唔好，公司認為佢潛力唔大就畀佢走<ref name=":13" />。所以佢直至1983年轉投華星後先出第二個粵語專輯《風繼續吹》，而《風繼續吹》、《張國榮的一片痴…》反應唔錯，咁先令佢打開知名度<ref name=":02">{{引網|url=https://mmis.hkpl.gov.hk/coverpage/-/coverpage/view?_coverpage_WAR_mmisportalportlet_hsf=%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83&p_r_p_-1078056564_c=QF757YsWv58Sngm8Qm6Mn+EY4n9ByiTw&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_o=2&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_actual_q=(%20(%20allTermsMandatory:(true)%20OR+all_dc.title:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.creator:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.contributor:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.subject:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+fulltext:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.description:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20)%20)&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_sort_field=score&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_sort_order=desc|title=張國榮成立歌迷會 望演得成「人間蒸發」|last=華僑日報|website=mmis.hkpl.gov.hk|url-status=live|access-date=2022-04-13}}</ref>。可以肯定係，由第三張專輯《風繼續吹》開始，就會發行錄音帶版本<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/173932/張國榮逝世15周年-收藏家遍尋哥哥錄音帶-風繼續吹-激罕|title=【張國榮逝世15周年】收藏家遍尋哥哥錄音帶 《風繼續吹》激罕|last=林穎嵐|date=2018-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-14}}</ref>。直至1989年，都維持每年至少推出一張專輯嘅次數<ref>{{Cite book|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=244}}</ref>。1995年以專輯《寵愛》復出樂壇<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/1140746|title=哥哥好想你！張國榮逝世15年 「這10首經典」聽了就想念 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2022-04-14}}</ref>。佢最後一張專輯係2003年7月8號、佢走後先發行嘅《一切隨風》<ref>{{引網|url=https://www.mirrormedia.mg/story/20170331ent004/|title=【本週音樂】懷念永遠的巨星—張國榮|date=2017-03-31|website=鏡週刊 Mirror Media|language=zh-Hant|access-date=2022-04-14}}</ref>。 ==派台歌曲成績== {{內文|張國榮派台成績}} 呢個成績表單顯示出從1983年－1989年，1995年到而家張國榮喺香港派台歌曲嘅成績，其中1990年－1994年張國榮因為退出歌壇嘅原因，因此未有歌曲派台。1995年－1998年張國榮喺滾石唱片期間，明確講明唔參與歌曲派台<ref>{{引網 |url=http://www.leslie-cheung.com/article-256-1.html |title=張國榮宣布復出 |access-date=2020年5月31號 |archive-date=2020年5月14號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200514213138/http://www.leslie-cheung.com/article-256-1.html |url-status=live }}</ref>。 ==攞獎同提名== {{main|張國榮攞獎同提名一覽|}} ==廣告同代言== *1985年 **[[大家樂]]快餐之歌舞篇 **大家樂快餐之為你做足一百分 *1986年：[[柯尼卡]]菲林 *1987年 **[[香港紅十字會]] **[[百事可樂]]（首位亞洲區百事巨星代言人） *1989年 **[[To You Chocolate]]（韓國） **[[雅馬哈|山葉兜風]]（台灣） **[[百事可樂]]之百事狂賞曲（美國） *2001年 **香港[[影視及娛樂事務管理處]]宣傳影片（支持香港電影拍攝工作） **[[Discovery Channel]]《[[Animal Planet]]》（捐款保育瀕臨絕種獅鼻猴） == 逝世後紀念 == 張國榮離世後，仍然有唔少人懷念佢，其中有啲人係喺張國榮離世後開始鍾意佢，呢啲人一般被稱爲「後榮迷」，多數係1990年代到2000年代出世嘅一代，甚至除咗香港，就連台灣都有一定數量<ref>{{引網|url=https://opinion.cw.com.tw/blog/profile/52/article/10661|title=【投書】張國榮，不如我們重新來過：「後榮迷」的愚人節悲傷|last=劉苑杉|url-status=live|archive-date=2021-04-01}}</ref><ref name=":0"/><ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/社區專題/753723/張國榮逝世19周年-前區議員製哥哥足跡圖-提供疫下另類文化旅遊|title=張國榮逝世19周年｜前區議員製哥哥足跡圖 提供疫下另類文化旅遊|last=黎倩婷|date=2022-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-02}}</ref>。唔少「後榮迷」喺每年4月1號（即係張國榮嘅死忌）都會聚集一齊，進行一啲紀念活動<ref name=":1"/>。有啲評論認為，「後榮迷」嘅出現，部分原因係文化評論上關於佢的論述嘅論述不斷增加<ref name=":0" />。[[香港中文大學]]文化及宗教研究系助理教授[[陳少紅]]（筆名洛楓）統計，逝世後所造成嘅迴響，遠超香港同期逝世明星（如[[羅文]]、[[梅艷芳]]），規模只有[[李小龍]]可以媲美<ref name=":1" />。 ===周年紀念=== [[File:HK LeslieCheung 60401.jpg|thumb|200px|2006年張國榮逝世周年紀念日喺香港中環]] * 2004年4月1號前後 * 2005年4月1號前後 - 中環[[遮打花園]]。 * 2006年4月1號前後 - 中環[[香港文華東方酒店]]對面，[[康樂大廈]]廣場。 * 2007年4月1號前後 - [[尖沙咀]][[新世界中心]]地下廣場。 * 2008年4月1號前後 - 尖沙咀[[香港文化中心]]露天廣場、行政大樓展覽館。 * 2008年3月31號～4月1號 - [[紅磡體育館]]《Miss You Much Leslie 繼續寵愛音樂會》<ref>{{引網 |url=http://www.ileslie.hk/ |title=Miss You Much Leslie 繼續寵愛音樂會官方網站 |access-date=2019年4月6號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110721092659/http://www.ileslie.hk/ |archive-date=2011年7月21號 |url-status=dead }}</ref> **張國榮逝世五周年紀念音樂會。由經紀人陳淑芬擔任演唱會總監兼出品人，張學友擔任藝術顧問，請咗幾十位張國榮生前歌手同埋演員好友參與演出，重新詮釋佢啲經典歌。音樂會原訂4月1號搞，門票開售之後兩個鐘之內賣曬，由於太多人想去，所以喺3月31號開多一場。音樂會收益喺扣除開支後，撥捐作慈善用途。 * 2008年9月12號 - [[重慶奧體中心]]《繼續寵愛——紀念張國榮音樂會》。<ref>{{引網 |url=http://www.cqwb.com.cn/webnews/htm/2008/9/13/301208.shtml |title=重慶繼續寵愛音樂會 |access-date=2009年1月10號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20081121122702/http://www.cqwb.com.cn/webnews/htm/2008/9/13/301208.shtml |archive-date=2008年11月21號 |url-status=dead }}</ref> * 2009年4月1號 - 尖沙咀香港文化中心「有心。人。共鳴─張國榮作品致敬晚會」。 *2020年，群星發文悼念，周慧敏親自剪片回顧與哥哥點滴。<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/%E7%9C%BE%E6%A8%82%E8%BF%B7/455485/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9617%E5%B9%B4-%E7%BE%A4%E6%98%9F%E7%99%BC%E6%96%87%E6%82%BC%E5%BF%B5-%E5%91%A8%E6%85%A7%E6%95%8F%E8%A6%AA%E8%87%AA%E5%89%AA%E7%89%87%E5%9B%9E%E9%A1%A7%E8%88%87%E5%93%A5%E5%93%A5%E9%BB%9E%E6%BB%B4?utm_medium=Referral&utm_source=wiki_bl&utm_campaign=NshChan|title=【張國榮逝世17年】群星發文悼念 周慧敏親自剪片回顧與哥哥點滴|last=黃浩晉|first=|date=2020-04-01|website=香港01|language=zh-HK|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20200401150610/https://www.hk01.com/%E7%9C%BE%E6%A8%82%E8%BF%B7/455485/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9617%E5%B9%B4-%E7%BE%A4%E6%98%9F%E7%99%BC%E6%96%87%E6%82%BC%E5%BF%B5-%E5%91%A8%E6%85%A7%E6%95%8F%E8%A6%AA%E8%87%AA%E5%89%AA%E7%89%87%E5%9B%9E%E9%A1%A7%E8%88%87%E5%93%A5%E5%93%A5%E9%BB%9E%E6%BB%B4|archive-date=2020-04-01|access-date=2020-04-01}}</ref> *2021年：《[[想你‧張國榮]]》紀念音樂會 ===紀念事物=== ;榮譽 2018年[[楊光宇]]先生以張國榮（Cheungkwokwing）命名55383號小行星<ref>香港天文學會智能手機應用程式《香港天文》2018年7月12號新聞報導</ref>，表彰佢為粵語流行佢做咗好大貢獻。 ;重製唱碟 2020年9月，[[環球唱片]]推出全新唱碟《REVISIT》，請咗同張國榮生前合作過幾次嘅唱片監製[[梁榮駿]]同編曲人[[唐奕聰]]合作。第一隻派台歌《春夏秋冬A Balloon’s Journey》喺張國榮64歲冥壽推出，同時亦透露用上從未曝光嘅另一版本聲帶<ref>{{cite news |title=張國榮64歲生忌之日 《春夏秋冬》遺珠聲帶曝光 |url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20200901/SVQG4I7WGRG3XB7XGNGVIFJXF4/ |accessdate=2020-09-03 |work=蘋果日報 |date=2020-09-01 |archive-date=2021-03-23 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210323041232/https://hk.appledaily.com/entertainment/20200901/SVQG4I7WGRG3XB7XGNGVIFJXF4/ |url-status=live }}</ref>。 ==參考書籍== * 志摩千歲. 張國榮的時光. 上海書店出版社. 原作名: レスリーの時間. 2011-12. ISBN 9787806787007 * 洛楓. 張國榮：禁色的蝴蝶. 廣西師範大學出版社. ISBN 9787563383030 * 張國榮藝術研究會. 張國榮 盛世光陰. 香港電影雙周刊出版社. 2005-09-12. ISBN 9789628114948 *{{Cite book|author=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|location=香港|publisher=香港中和出版有限公司|date=2015-10-13|ISBN=9789888284993|language=中文}} *蔣林（2013-04-15）：不一樣的煙火:張國榮音樂傳奇 香港中和出版有限公司 {{ISBN|978-988-8200-42-9}} == 參考 == {{reflist|4}} == 出面網頁 == {{同享類|Leslie Cheung}} {{維基語錄|:zh:張國榮}} *{{IMDb name|id=0002000}} *{{hkmdb name|4260}} *{{Mtime people|954979}} *{{Douban people|1003494}} * {{引網|url=http://gdottv.com/main/life/hklgbtcelebrity|title=香港出櫃名人|website=Ｇ點電視|language=Zh-hant}} {{張國榮}} {{中國電影金鳳凰獎}} {{勁歌金曲最受歡迎男歌星}} {{十大勁歌金曲頒獎典禮勁歌金曲金獎}} {{叱咤樂壇男歌手金獎}} {{叱咤樂壇至尊歌曲}} {{叱咤樂壇至尊唱片}} {{新城勁爆頒獎禮勁爆年度歌曲大獎}} {{IFPI香港唱片銷量大獎最高銷量廣東唱片}} {{IFPI香港唱片銷量大獎十大銷量本地歌手}} {{四台聯頒音樂大獎大碟大獎}} {{華語音樂傳媒大獎最佳國語、粵語男歌手}} {{歷屆金針獎獲獎音樂人}} {{演藝動力大獎最突出男歌手}} {{演藝動力大獎最突出電影男演員}} {{香港電影評論學會大獎最佳男演員}} {{香港電影金像獎最佳男主角}} {{香港電影金像獎專業精神獎}} {{1905-2004年中國電影百位優秀演員}} {{Authority control}} [[類:張國榮| ]] [[Category:列斯大學舊生]] [[Category:自殺藝人]] sjgpuk0sxn5zfq3y8b8loi7sbkyxrii 1864975 1864973 2022-08-18T13:31:32Z Detective Akai 200717 /* 歌唱事業 */ wikitext text/x-wiki {{translation|[[:zh:張國榮]]或[[:en:Leslie Cheung]]|55|重係好[[三及第]]}} {{otheruses}} {{藝人 | 姓名 = 張國榮<br>Leslie Cheung | 類型 = 男藝人 | 圖片 = Leslie Chung 1999.jpg | 圖片簡介 = 張國榮喺1999年影嘅相 | 圖片尺寸 = 250px | 英文名 = Leslie Cheung | 羅馬拼音 = Cheung Kwok Wing | 原名 = 張發宗 | 綽號 = 哥哥<br>Leslie | 出生日期 = 1956年9月12號 | 出生地點 = {{HKG-1955}}[[九龍]] | 籍貫 = [[廣東]] | 死因 = [[抑鬱症]]墮樓身亡 | 國籍 = '''國籍'''：<br/>{{BDTC}}（1956-1997）<br/>{{CNHK}}<ref>{{cite web |url=http://datalib.ent.qq.com/star/559/ |language=zh-cn |title=張國榮 |publisher=騰訊娛樂 |access-date=2015年10月30號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160306004916/http://datalib.ent.qq.com/star/559/ |archive-date=2016年3月6號 |url-status=dead }}</ref>（1997-2003）<br/>'''公民權'''：<br/>{{CAN}}非本地居民<ref>{{cite web|url=https://www.douban.com/note/618578881/|title=張國榮：我沒用過契媽一個仙 |author=汪曼玲|work=明報週刊|date=1995-11-05|archive-url=https://web.archive.org/web/20210217093419/https://www.douban.com/note/618578881/|archive-date=2021-02-17|url-status=live}}</ref> | 民族 = | 逝世日期 = {{death_date_and_age|2003|4|1|1956|9|12|mf=y}} | 逝世地點 = {{HKG}}[[中環]][[香港文華東方酒店|文華東方酒店]] | 職業 = {{flat list| * 歌手 * 作曲人 * 演員 * 唱片同電影監製 }} | 語言 = {{flat list| * 粵文 * 英文 * 國語 * 客家話 * 日文 }} | 教育程度 = {{GBR}}[[列斯大學]]紡織系一年級（中退） | 母校 = [[聖璐琦書院]]（小學部）<br>[[佛教黃鳳翎中學]]<br/>[[玫瑰崗學校]]<br/>{{Link-en|諾域治書院|Norwich School}}<br/>[[列斯大學]]<br/>[[威靈頓英文中學]]（高街分校） | 宗教信仰 = 冇 | 父母 = {{unbulleted list|[[張活海]]（1910年－1989年）|[[潘玉瑤]]（1919年－1998年）}} | 伴侶 = [[唐鶴德]] | 音樂類型 = {{flat list| * [[粵語流行曲|粵語流行]] * [[華語流行曲|華語流行]] }} | 演奏樂器 = 聲樂 | 出道地點 = {{BHKG}} | 出道作 = 《[[I like Dreaming|I Like Dreamin']]》（唱片）<br/>《[[紅樓春上春]]》（電影） | 出道日期 = 1977年（21歲） | 代表作 = '''歌'''：{{flat list| * 《[[風繼續吹]]》 * 《Monica》 * 《[[無心睡眠]]》 * 《[[追]]》 * 《[[有心人]]》 * 《[[左右手]]》 }} '''電影'''：{{flat list| * 《阿飛正傳》 * 《春光乍泄》 * 《霸王別姬》 * 《東邪西毒》 * 《倩女幽魂》 }} | 唱片公司 = {{unbulleted list|[[寶麗金唱片]]（1977年－1982年）|[[華星唱片]]（1982年－1987年）|[[新藝寶唱片]]（1987年－1990年）|[[滾石唱片]]（1995年－1999年）|[[環球唱片]]（1999年－2003年）}} | 活躍年代 = 1977年－2003年 | 經紀公司 = [[恆星娛樂有限公司|恆星娛樂]] | 相關團體 = [[張國榮官方歌迷會]] | 網站 = | imdb = 0002000 | hongkongfilmawards = {{awards|award=最佳男主角 |year=1991年 |title=《[[阿飛正傳]]》}} | hkfcsawards = {{awards|award=最佳男主角 |year=1994年 |title=《[[東邪西毒]]》}} | rthktop10goldsongsawards = {{awards|award=金針獎 |year=1999年}} | awards = {{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=最受歡迎男歌星 |year=1988年、1989年}}{{awards|name=[[叱吒樂壇流行榜]] |award=叱吒樂壇男歌手金獎 |year=1988年、1989年}}{{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=榮譽大獎 |year=1999年}}{{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=致敬大獎 |year=2000年}}{{awards|name=[[日本]][[影評人]][[協會]]大獎 |award=最佳男主角 |year=1993年 |title=《[[霸王別姬]]》}} | signature = Signature of Leslie Cheung.svg | citizenship = }} {{Infobox Chinese |title=Cheung Kwok-wing |name1=Cheung Kwok-wing |t=張國榮 |s=张国荣 |p=Zhāng Guó-róng |j=Zoeng1 Gwok3 wing4 |bpmf=ㄓㄤㄍㄨㄛˊㄖㄨㄥˊ |altname=Cheung Fat-chung |t2=張發宗 |s2=张发宗 |p2=Zhāng Fā-zōng |j2=Zoeng1 Faat3-zung1 |bpmf2=ㄓㄤㄈㄚㄗㄨㄥ |宗教信仰=無 }} '''張國榮'''（{{jpingauto|zoeng1 gwok3 wing4}}，{{lang-en|'''Leslie Cheung'''}} ; {{生死|1956年|9月12號|2003年|4月1號}}），原名'''張發宗'''，係香港男[[歌手]]、[[演員]]同埋詞曲創作者，另外都曾做過電影配樂、排舞、音樂錄像導演同埋藝術總監，係[[香港樂壇]]嘅天皇級代表性人物，響[[中國]]以至[[亞洲]]亦都有住巨大嘅影響力。 [[九龍]]出世，曾經到[[英國]]留學，1976年加入[[麗的電視]]正式出道。1983年憑住《[[風繼續吹]]》同《Monica》打響名堂，喺1984至1989年間推出《有誰共鳴》、《[[無心睡眠]]》、《沉默是金》等作品，成為香港樂壇巨星；亦因此獲獎無數，曾經響《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》連續兩屆攞「最受歡迎男歌星」同埋[[叱咤樂壇流行榜]]男歌手金獎。除咗歌唱，佢響1986年拍嘅電影《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》而令佢響影壇打開知名度。1990年進軍影壇，籍住《[[阿飛正傳]]》攞到第十屆[[香港電影金像獎]]影帝。1993年嘅《[[霸王別姬 (電影)|霸王別姬]]》更係令佢響國際打出知名度，攞到第4屆日本電影影評人大獎嘅最佳外語片男主角、第8屆東京影展電影評論家大獎最佳男主角。1997年主演嘅《[[春光乍洩]]》令佢成為LGBT文化嘅代表人物。2003年因[[抑鬱症]]墮樓身亡，終年46歲。 == 早年 == 張國榮係[[客家]]人，祖籍[[廣東]]，1956年9月12號響香港[[九龍]]出世，喺屋企十個細路之中排最細，所以有「十仔」呢個乳名。佢老豆係出名裁縫[[張活海]]，為荷里活明星縫製洋衫，影星[[馬龍白蘭度|馬龍·白蘭度]]、[[加利格蘭|加利·格蘭]]、導演[[希治閣|亞弗列·希治閣]]都係張活海嘅客人之一；而大家姐係婦女界活躍分子[[張綠萍]]。張國榮成日話自己有個不幸嘅童年，老豆同阿媽關係一直唔好，自細已經同父母分開住，淨係得工人六姐關心佢。由於自細缺乏關愛，令到佢心理留咗一條疤。佢曾經咁樣講：「可以話同老豆住埋一齊得五日，而同阿媽就係半年。」<ref name=":1">{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20180401/2ZV55FNDYAWWO73S3AEHOJMIHM/|title=【由零開始】哥哥的10件軼事 ｜ 蘋果日報|website=Apple Daily 蘋果日報|language=zh-hk|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20210514094653/https://hk.appledaily.com/entertainment/20180401/2ZV55FNDYAWWO73S3AEHOJMIHM/|archive-date=2021-05-14|access-date=2021-05-14}}</ref> 佢小學時期入讀[[聖璐琦書院]]（小學部），期間表現出好高嘅音樂才華：成日參加校內音樂節、朗誦同埋綜藝表演，仲曾經兩次得到英詩朗誦冠軍。後嚟升讀[[銅鑼灣]][[佛教黃鳳翎中學]]，之後1969年轉校到[[玫瑰崗學校]]，期間成績麻麻地，但英文幾好，對西方電影有好大興趣，成日研究《[[殉情記]]》嘅原聲帶。1972年佢畀屋企人送去[[英國]]留學，入讀{{Link-en|諾域治書院|Norwich School}}，響禮拜六日兼職做調酒師，有時又響[[修安]]嘅一間由親戚開嘅餐廳做業餘駐唱。後嚟響[[英國高級程度會考]]嘅英文科攞到A級成績，成功升讀[[英國]][[列斯大學]]（Leeds University）紡織系，成績幾好，仲攞埋獎學金<ref>{{引網|url=http://lj.hkej.com/lj2017/travelsports/article/id/1891094|title=【旅遊】英國利兹 尋張國榮足跡 -|website=LifeStyle Journal 優雅生活|access-date=2022-04-07}}</ref>。一年後，老豆[[中風]]，由於老豆希望仔女可以留響自己身邊，張國榮被迫退學返香港，有一段時間響[[Levi's]]做sales。之後插班入讀[[威靈頓英文中學]]（[[高街]]分校）中五，主修中文，曾經同人夾Band做主唱。 雖然老豆做裁縫，但張國榮對呢個職業冇咩興趣。佢後嚟曾經到加拿大讀過電影課程<ref name=":7">{{Cite book|last=蔣林|title=不一樣的煙火:張國榮音樂傳奇|pages=p.239}}</ref>。 == 電視時代 == 1976年參加[[麗的電視]]（[[亞洲電視]]前身）舉辦嘅亞洲音樂歌唱大賽，以美國歌手[[當麥連|當·麥連]]嘅《American Pie》獲得香港區第二名，從此進入演藝圈，同麗的電視簽咗一份三年嘅二等演員合同。喺早期佢主要係拍劇，例如《鱷魚淚》、《浣花洗劍錄》、《對對糊》、《甜甜廿四味》等等。 佢第一張唱片《DAYDREAMIN’》係英文歌，1978年推出，流住當時最興嘅椰殼頭，睇得出佢嗰陣嘅風格已經好前衛<ref name=":4">{{引網|url=https://thefemin.com/2020/04/fashionicon-leslie-cheung/|title=#FashionIcon：流水會帶走光陰的故事，張國榮卻在我們的記憶裡越發鮮明|date=2020-04-01|website=The Femin|language=en-US|access-date=2022-02-25}}</ref>；1979年又推出咗粵語唱片《情人箭》，但呢個唱片畀人批評把聲「好似隻[[雞]]」。張國榮後嚟亦坦言呢兩套唱片係「完全嘅失敗」<ref name=":13" />。 佢嗰陣時並唔係好紅，尤其係佢嘅形象帶有[[占士甸]]（James Byron Dean）嗰種反叛同埋浪漫，但係當年大眾唔太接受。喺一次戶外表演中佢向現場觀眾掟帽，但帽就被人掟返轉頭，現場觀眾重柴佢臺<ref>{{引網|url=https://mypaper.pchome.com.tw/chinpang/post/1312492642|title=你噓過張國榮嗎？──懷念張國榮|last=Pan|date=2009-04-03|website=PChome|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20210513082524/https://mypaper.pchome.com.tw/chinpang/post/1312492642|archive-date=2021-05-13|access-date=2021-05-13}}</ref>。 1980年，佢以《我家的女人》攞到大英國協電影電視節最佳表演獎。佢亦曾經為亞視電視劇《老夫子水虎傳》唱主題曲。 當時經紀同唱片公司都認為張國榮潛力唔大，於是就畀佢離開。1982年，佢轉投[[無綫電視]]（歌星合約）、而唱片公司就轉去華星唱片。嗰年佢最出名嘅歌，係兒童節目《[[宇宙大帝]]》同名主題曲。佢亦曾經響節目《[[430穿梭機]]》同鄭伊健合唱《活力活力》。 真正令佢走紅嘅，係1984年佢主演無綫劇集《[[儂本多情]]》。劇裡面佢飾演一個花花公子，呢種形象令到觀眾覺得好深刻<ref name=":11">{{引網|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/574508/回憶張國榮-歌曲颳起不羈風與譚詠麟成勁敵-巔峰之際突告別樂壇|title=回憶張國榮｜歌曲颳起不羈風與譚詠麟成勁敵 巔峰之際突告別樂壇|last=非凡出版|date=2021-01-21|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-03-08}}</ref>。無綫有啲劇嘅主題曲係由張國榮主唱，例如1985年《[[楊家將]]》。 == 歌唱事業 == === 嶄露頭角 === 1983年，佢推出唱片[[風繼續吹]]，裏面同唱片同名嘅[[廣東話]]主打歌（翻唱自山口百惠嘅[[再會的彼端|さよならの向こう側]]），為張國榮打響頭炮。1984年，佢亦憑《Monica》一曲首奪[[十大中文金曲]]同埋TVB十大[[勁歌金曲]]嘅金曲獎，而唱片《[[Leslie]]》仲打破咗當時香港一直以抒情做主調嘅路線，用充滿青春嘅風格探入民心，瞬間就變成天王級歌手。 === 巔峰時代 === 1985年，張國榮分別有兩隻歌打入十大中文金曲，分別係：不羈的風、為你鍾情，開始響派台方面嶄露頭角。當時香港樂壇原本係由[[譚詠麟]]玩曬，但係張國榮走紅，開始挑戰到譚詠麟嘅地位；而由佢親自作曲嘅《沉默是金》重成為經典歌。喺紅極一時嗰陣，張國榮一直畀譚詠麟歌迷視為敵人<ref name=":11" />，兩位星級歌手嘅歌迷成日有磨擦，曾經喺某個頒獎禮後台發生衝突，好幾個人受傷。譚詠麟因此公開話，唔會再攞任何樂壇獎項。同年喺香港[[紅館]]連開10場[[張國榮百爵夏日演唱會]]，打破香港歌手初次開演唱會嘅場數紀錄。當年張國榮又推出一張國語唱片《英雄本色當年情》，目標係進軍台灣市場，但反應唔大。 1986年，喺十大勁歌金曲一人獨佔七隻歌，係眾歌手之最；有5首歌曲入選香港電台龍虎榜冠軍歌曲，成為入選歌曲數量最多嘅香港歌手。之後更憑一曲《[[有誰共鳴]]》奪得十大勁歌金曲頒獎禮的壓軸大獎金曲金獎。同年更擔任《[[香港小姐競選]]》嘅司儀。同年佢響主演嘅電影《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》入面唱主題曲《[[當年情]]》，成為十大中文金曲。年尾張國榮同華星唱片合約快要到期，經紀人陳淑芬揀咗離開、自立門戶恆星娛樂，所以張國榮跟住陳淑芬離開華星，加入當時新成立嘅新藝寶，陳表示係睇中新公司嘅自由度。 1987年，張國榮憑住《有誰共鳴》壓倒譚詠麟，第一次奪得無綫十大勁歌金曲金獎（1986年度），同年大碟《Summer of Romance 87》銷量超過六白金，成為當年 IFPI 香港唱片銷量冠軍。碟裏面嘅《[[無心睡眠]]》更加係香港樂壇經典快歌之一。 1988年，張國榮成為第一位亞洲區百事巨星代言人，並喺香港紅磡體育館開咗23場百事巨星演唱會<ref>{{引網|url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=336&ID=29372&page=1|title=第一代百事巨星|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20090319011310/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=336&ID=29372&page=1|archive-date=2009年3月19號|access-date=2007年9月2號}}</ref>。 喺1988至1989年度《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》，張國榮連續兩屆奪得「最受歡迎男歌星」獎<ref>{{引網|url=http://www.youtube.com/watch?v=L6cNXX2vNSo|title=最受歡迎男歌星|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20200327164529/https://www.youtube.com/watch?v=L6cNXX2vNSo|archive-date=2020年3月27號|access-date=2007年10月15號}}</ref>；又攞埋叱咤樂壇男歌手金獎；同年重代表香港出席亞洲流行音樂節。同年，佢推出《側面》、《Salute》、《Final Encounter》三張大碟；《側面》銷量超過6白金，仲攞到叱咤樂壇流行榜頒獎典禮「叱咤樂壇大碟IFPI大獎」。但佢喺呢個時候卻突然宣佈退出歌壇，並喺香港紅磡體育館舉行33場告別演唱會，進行封咪儀式。張國榮自己話「封咪」係因為自己偶像[[山口百惠]]退隱，但多數人都認為咁只係導火線，真正原因重惹嚟猜測。 === 捲土重來 === 1995年，張國榮轉投[[滾石唱片]]，推出唱片《寵愛》，正式宣佈復出樂壇，其中入面嘅主打歌〈追〉好出名，做咗電影《金枝玉葉》主題曲，仲攞到香港電影金像獎最佳原創歌曲獎；而《寵愛》響全亞洲嘅銷量有成二百幾萬，其中響南韓有成五十萬張、香港有成三十三萬張，仲攞咗十大中文金曲年度最高銷量歌手大獎。此後陸續推出多張唱片，皆取得銷售量佳績，攞盡業界好評。 [[File:Leslie Cheung.jpg|thumb|張國榮喺《跨越97年演唱會》]] 佢幾受日、韓觀眾喜愛，1996年獲得日本《ASIA POP》雜誌讀者票選為《人氣最旺》、《最佳藝人》大獎。同時佢又推出唱片《紅》。同一年，佢憑住《風月》再次得到康城影展最佳男主角提名。同年12月12號至1997年1月4號，佢響香港紅館舉行跨越97演唱會，總共24場，世界巡迴演唱會60場，當中6場係喺日本搞，打破咗香港歌手響日本開演唱會嘅場數紀錄。 1998年，佢先後推出廣東話EP《這些年來》同埋普通話唱片《春天》。1999年7月，佢改為同[[香港環球唱片|環球唱片]]簽約，之後發行專輯《[[陪你倒數]]》；之後發行嘅《[[左右手]]》又攞到好多獎，橫掃各個樂壇頒獎典禮，包括《十大中文金曲頒獎典禮》攞「香港樂壇最高榮譽大獎——金針獎」。 2000年舉行「熱情演唱會」，全球巡迴43場，受到樂迷嘅熱烈歡迎。其中佢更加請嚟法國高級服裝設計師[[尚ー保羅·高堤耶]]負責設計佢嘅演唱會服裝，前衛嘅設計（就好似紅色高踭鞋配長頭髮嘅張國榮）令人耳目一新，同時惹嚟反對佢嘅人炮轟佢「乸」<ref name=":4" />；不過設計就得到美國《[[時代雜誌]]》讚佢係「Top in Passion and Fashion（中文：頂尖嘅熱情同時尚）」、日本《朝日新聞》就讚佢係「天生表演者」<ref name=":4" />。同年9月響上海搞演唱會，係第一位響上海八萬人體育場連開兩場嘅歌手。 喺2000年到2001年呢兩年內，張國榮幾乎攞曬中國藝壇嘅所有最高獎項，包括「最流行歌手」、「最傑出藝人」等當紅大獎。 2001年8月，佢獲邀出任[[香港作曲家及作詞家協會]]第一代音樂大使。 2002年7月，張國榮最後一次同[[梅豔芳]]同台表演，作品係《[[芳華絕代]]》<ref name=":5">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/534046/梅艷芳57歲冥壽-黃偉文公開-芳華絕代-手稿-職業生涯最大運氣|title=梅艷芳57歲冥壽｜黃偉文公開《芳華絕代》手稿：職業生涯最大運氣|last=洪曉璇|date=2020-10-10|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-07-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20210728090926/https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/534046/%E6%A2%85%E8%89%B7%E8%8A%B357%E6%AD%B2%E5%86%A5%E5%A3%BD-%E9%BB%83%E5%81%89%E6%96%87%E5%85%AC%E9%96%8B-%E8%8A%B3%E8%8F%AF%E7%B5%95%E4%BB%A3-%E6%89%8B%E7%A8%BF-%E8%81%B7%E6%A5%AD%E7%94%9F%E6%B6%AF%E6%9C%80%E5%A4%A7%E9%81%8B%E6%B0%A3|url-status=live}}</ref>。同年獲得第25屆十大中文金曲頒奬典禮金曲銀禧榮譽大獎。 == 電影事業 == === 早年經歷 === 張國榮拍嘅第一套電影係1978年嘅《紅樓春上春》，佢扮男主角賈寶玉，之不過係個三級片（[[軟調色情]]）<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10094/3200345|title=紅樓大混戰 林青霞演寶玉最俊俏 張國榮沾情色最犧牲|last=聯合新聞網|date=2018-06-15|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-14}}</ref>。1980至90年代，張國榮喺影壇取得輝煌成就。響八十年代初期，佢出演《喝采》、《檸檬可樂》等一系列青春偶像派電影，憑住前衛不羈、反叛但又靚仔嘅形象好受觀眾歡迎。1982年憑《[[烈火青春]]》嘅二世祖「Louis」一角第一次攞到金像獎影帝提名。 張國榮早期扮演純情後生仔居多，因此希望改變戲路<ref>{{引網|url=http://www.lesliecheung.cc/library_inside.asp?type=detail&content_id=1392|title=張國榮想改變戲路|date=2021-05-17|website=web.archive.org|url-status=bot: unknown|access-date=2022-04-14|archive-date=2021-05-17|archive-url=https://web.archive.org/web/20210517054049/http://www.lesliecheung.cc/library_inside.asp?type=detail&content_id=1392}}</ref>。1986年佢同[[周潤發]]、[[狄龍]]主演嘅《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》勁收，佢扮演警官宋子傑，響正義同佢犯罪嘅大佬之間俳回，得到[[香港電影金像獎]]最佳男主角提名；張國榮曾經話過《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》係佢電影生涯嘅轉捩點<ref name=":13" />。1987年響《[[倩女幽魂 (1987年電影)|倩女幽魂]]》扮書生寧釆臣，張國榮認為古裝唔靚原本打算拒演，但響得知劇本後，認為寧釆臣嘅遭遇、性格同出道早期嘅自己類似，於是決定拍呢套戲，寧采臣一角成為香港電影史上經典嘅書生形象之一，佢亦第一次獲得臺灣金馬獎最佳男主角提名<ref name=":13" />。同年憑住《[[英雄本色II]]》獲得香港電影金像獎影帝提名。1988年響由[[關錦鵬]]執導嘅電影《[[胭脂扣]]》入面扮「十二少」陳振邦，第三次獲得香港電影金像獎影帝提名<ref name=":13">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/754202/張國榮逝世-認初出道唔識唱歌-拍電影機會更多-希望唔再做毒藥|title=張國榮逝世｜認初出道唔識唱歌 拍電影機會更多：希望唔再做毒藥|last=董欣琪|date=2022-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-14}}</ref>，以一票之差輸畀[[洪金寶]]，理由係「戲份太少」，有觀眾為此表達不滿；張國榮認為十二少係個「鹹濕同膽小鬼」，係佢拍過嘅電影入面最中意嘅角色<ref>{{引網|url=https://www.upmedia.mg/news_info.php?Type=196&SerialNo=141381|title=【巨星逝世19周年】張國榮最愛《胭脂扣》「十二少」 不喜歡《霸王別姬》「程蝶衣」 -- 上報 / 流行|website=www.upmedia.mg|access-date=2022-04-14}}</ref>。 === 揚威影壇 === [[File:Leslie Cheung at Madame Tussaud's Hong Kong - Flickr - skinnylawyer.jpg|thumb|[[香港杜莎夫人蠟像館]]有個以電影《風月》同《霸王別姬》嘅書生造型做藍本嘅張國榮蠟像，響2004年開始展出到依家<ref>{{引網|url=https://news.tvbs.com.tw/life/498307|title=張國榮摯愛唐鶴德 揭幕哥哥蠟像│TVBS新聞網|last=TVBS|website=TVBS|language=zh-tw|access-date=2022-04-04}}</ref>]] 1990年，退出樂壇嘅張國榮專心攻影壇，表示希望拍[[王家衞|王家衛]]嘅戲，所以接拍《[[阿飛正傳]]》<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/newspapers/20180923000600-260112?chdtv|title=《阿飛正傳》回味張國榮戲魂 - 娛樂新聞|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-15}}</ref>。為咗拍好呢套戲，佢仲特登去減肥。佢響《[[阿飛正傳]]》扮演主角「旭仔」，以精湛嘅演技將旭仔嘅浪蕩不羈演繹出嚟<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/周報/493961/阿飛正傳-三十周年祭-再談-冇腳的雀仔-的追尋和失落|title=《阿飛正傳》三十周年祭 再談「冇腳的雀仔」的追尋和失落｜01周報|last=鄒崇銘|date=2020-07-04|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>，雖然票房唔高但依然成為經典<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/564607/阿飛正傳-重溫十大經典對白-旭仔-名言永垂不朽|title=【阿飛正傳】重溫十大經典對白 「旭仔」名言永垂不朽|last=陳穎思|date=2020-12-22|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>，獲得第十屆香港金像獎最佳男主角，為佢之後嘅成名打好基礎<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2038370|title=哥哥逝世15周年 回顧張國榮經典演出背後的秘密 - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114146/https://topick.hket.com/article/2038370|url-status=live}}</ref>。 1993年，張國榮響電影《[[霸王別姬 (電影)|霸王別姬]]》扮主角程蝶衣，佢細膩、全情投入咁演譯咗程蝶衣嘅「不瘋魔不成活」，甚至導演話好依然要求重拍<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/275985/霸王別姬-影評-張國榮成就不朽經典-重拾當年難以忘懷的感動|title=【霸王別姬．影評】張國榮成就不朽經典 重拾當年難以忘懷的感動|last=電影神搜|date=2018-12-29|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>。佢憑攞法國[[康城影展]]嘅[[金棕櫚獎]]、國際影評人聯盟大獎[[費比西獎]]、美國[[金球獎]]嘅最佳外語片獎、[[奧斯卡]]最佳外語片提名等。《霸王別姬》令到佢響國際演藝界打響名堂，響全世界都得到好好嘅評價，從此佢揚威影壇<ref name=":4" />。 1994年，張國榮因主演《東邪西毒》，獲[[香港電影評論學會]]最佳男演員獎<ref>[http://bbs.ent.163.com/board/zhangguorong/859/138859.html 香港電影評論學會最佳男演員獎]</ref>、威尼斯國際電影節最佳男演員提名。同年亦憑住《金枝玉葉》成為當年香港暑假電影票房嘅冠軍。 佢亦曾被邀擔任日本[[東京國際電影節]]青年導演獎（1993年）及德國[[柏林國際影展]]（1998年）嘅評委，係公認最傑出嘅華人影星之一。 張國榮影壇生涯主要演文藝片，但商業片佢都拍唔少。好似《[[家有囍事]]》、《[[金玉滿堂]]》、《[[大三元]]》呢啲張國榮係以搞笑形象演出。其中《家有囍事》收四千九百萬港紙票房，係張國榮從影以嚟最收得嘅。 === 衝出國際 === [[File:Avenue of the Stars 星光大道 (5284211188).jpg|thumb|張國榮響[[星光大道 (香港)|星光大道]]嘅星牌：由於星光大道係響張死後建立，所以係少數冇手印嘅星牌之一<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220401000029-260404?chdtv|title=書摘精選》沒有明星的星光大道 - 娛樂|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>|left]] 1996年，由張國榮主演嘅《大三元》、《金枝玉葉2》、《新上海灘》三部電影齊齊入選香港年度十大賣座電影。12月，佢喺香港紅磡體育館舉行「跨越97演唱會」24場，世界巡迴31場。 1997年，佢響電影《[[春光乍洩 (1997年)|春光乍洩]]》做男主角。響呢奪戲入面，佢扮演男同性戀者何寶榮。呢套電影令佢得到空前成功，獲得戛納國際電影節最佳男演員、第17屆香港電影金像獎最佳男主角、第34屆臺灣金馬獎最佳男主角三個提名。1998年，佢成為第一位做柏林國際影展評委嘅亞洲演員；同年《春光乍洩》又令佢得到咗法國康城影展嘅最佳男主角提名，成為LGBT文化嘅代表之一。之後佢同日本攝影師[[清永安雄]]響澳門影寫真集《ALL ABOUT LESLIE》。 1999年，佢覺得香港電影業處於低迷嘅時間，為咗帶嚟更多嘅活力，佢同二十位香港導演組成「創意聯盟」。其中由[[張之亮]]執導嘅《流星語》就係呢個聯盟其中一個作品。張之亮搵過好多演員，但就得張國榮肯去拍呢套戲，反映出張國榮真係有心帶動香港電影業。 2000年11月響香港電台搞嘅「千禧十大演藝紅人」評選入面，張國榮排名第一。同年，佢主演電影《鎗王》，而佢嘅演技亦得到行內較高嘅評價；又入選咗日本電影雜誌《電影旬報》「20世紀百大外國男演員」之一。9月，佢主演同執導嘅公益電影'''《'''煙飛湮滅'''》'''正式上映<ref name=":7" />'''。''' 2001年，張國榮獲日本擁有最多會員嘅亞洲電影影迷會「飲茶俱樂部」（CINECITY）投票選為2000年度「最佳男演員獎」（電影《流星語》）。呢個獎項共舉辦11年，張國榮連續十年奪冠。 2002年，佢憑住《[[異度空間]]》提名做香港電影金像獎最佳男主角，而《異度空間》亦係佢嘅遺作<ref name=":5" />。 == 死同葬禮 == {{內文|張國榮之死}} 跟據愛人[[唐鶴德]]嘅講法，張國榮早就響2002年11月自殺未遂；之後就已經開始睇精神科醫生<ref name=":2">{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2922752|title=【想你張國榮】抑鬱症不只是心理疾病 哥哥患生理抑鬱影響身體機能 - 香港經濟日報 - TOPick - 健康 - 醫生診症室|website=topick.hket.com|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114249/https://topick.hket.com/article/2922752|url-status=live}}</ref>。 2003年4月1號晚上6點，張國榮喺[[香港文華東方酒店]]（Mandarin Oriental）24樓跳樓自殺；據知係跌落二樓帳蓬再彈返落地<ref name=":3">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/312444/張國榮逝世16周年-前突發記者揭謎底-一個報案電話保哥哥尊嚴|title=【張國榮逝世16周年】前突發記者揭謎底 一個報案電話保哥哥尊嚴|last=吳子生|date=2019-03-31|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122842/https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/312444/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9616%E5%91%A8%E5%B9%B4-%E5%89%8D%E7%AA%81%E7%99%BC%E8%A8%98%E8%80%85%E6%8F%AD%E8%AC%8E%E5%BA%95-%E4%B8%80%E5%80%8B%E5%A0%B1%E6%A1%88%E9%9B%BB%E8%A9%B1%E4%BF%9D%E5%93%A5%E5%93%A5%E5%B0%8A%E5%9A%B4|url-status=live}}</ref>。發現後畀人送到瑪麗醫院，經醫生檢驗後證實已經死咗，終年46歲。屍體之後畀人送去西環域多利亞公眾殮房。由於張國榮死得太突然，加上當日係愚人節，唔少人都唔信、以為係玩笑，所以當知道嚟真之後都好驚訝。消息震撼亞洲樂壇，仲有眾多Fans。 佢喺遺書中寫：<blockquote>Depression，多謝各位朋友，多謝[[麥列菲菲]]教授。呢一年嚟好辛苦，再忍受唔到，多謝[[唐鶴德|唐生]]，多謝屋企人，多謝[[沈殿霞|肥肥]]。我一世冇做壞事，點會噉㗎<!--o架-->？</blockquote>經理人[[陳淑芬]]女士，響張臨死前曾經畀對方約到文華酒店見面，陳等咗好耐都未見人影。突然「嘭」一聲，佢睇到有人由高處跌落，之後有目擊者同保安講「有人暈咗響路邊。」陳聽到後大驚<ref name=":3" />。事後陳證實張患上[[抑鬱症]]，努力治療年幾，但係仍然因為病情失控而自殺<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20170401/bkn-20170401165920926-0401_00822_001.html|title=東網光影：一代巨星張國榮殞落|date=2017-04-01|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122843/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20170401/bkn-20170401165920926-0401_00822_001.html|url-status=live}}</ref>。 張國榮家姐張綠萍響後嚟接受香港電台訪問嗰陣表示，佢有嘅抑鬱症係生理上，冇得醫嘅。有醫生寫咗一張長達四頁嘅報告畀佢，話「抑鬱症響醫學上分為心理同生理兩方面，生理嘅就係因為腦部入面嘅化學物質唔夠平衡而導致，心理嘅大家都知係唔開心嘅嘢導致。張國榮就係生理上面嘅。」<ref name=":2" /><ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2751332|title=【一代巨星】唐鶴德紀念張國榮64歲冥壽 IG貼舊照懷念哥哥：分開也像同渡過 - 香港經濟日報 - TOPick - 娛樂|website=topick.hket.com|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122843/https://topick.hket.com/article/2751332|url-status=live}}</ref> 2003年4月8號，張國榮嘅葬禮喺香港殯儀館舉行，由唐鶴德以未亡人嘅身份同埋佢家人打點一切。大批歌迷喺當日早早聚集喺殯儀館外，喺場嘅唔少明星同埋歌星，如張國榮生前嘅知己[[梅艷芳]]，都喊到收唔到聲。電影界代表導演[[徐克 (香港)|徐克]]，音樂界代表填詞人[[黃霑]]同埋藝人代表[[張學友]]讀悼詞。劉純豪、羅建基、徐克、張學友、[[關錦鵬]]、劉培基、[[梁家輝]]、[[林夕]]等八人爲張國榮扶靈，送佢最後一程。香港無綫電視現場直播整個葬禮，多間海外電視台亦有直播報道。 張國榮嘅靈位響沙田寶福山，白色石碑上面嘅相旁邊刻咗出自林夕嘅「當年情常在心，紅塵夢醒無憾」。 == 死後 == 響[[第22屆香港電影金像獎]]頒獎禮，大會唔鋪紅地，[[四大天王 (歌星)|四大天王]]合唱張國榮嘅《當年情》。響同年4月9號嘅[[香港國際電影節]]入面，大會為張國榮嘅死默哀一分鐘。 2003年，張國榮獲第三屆華語流行樂傳媒大獎追頒「終身成就獎」。 2003年6月，新浪網與國內17家媒體共同推出的大型公眾調查：《中國二十世紀十大文化偶像》，張國榮當選為第七位<ref>{{引網 |url=http://hk.geocities.com/fayefaye521/fayenews20030621.htm |title=中國二十世紀十大文化偶像 |access-date=2008年5月3號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20080417210040/http://hk.geocities.com/fayefaye521/fayenews20030621.htm |archive-date=2008年4月17號 |url-status=dead }}</ref>。 2003年7月，韓國電影頻道OCN於6月1號—7月20號聯同其他電影網頁合辦「百大影星選舉」，近四萬人參與投票，「百大影星」中有四成係外國演員，張國榮獲最高位置名列第十，成為外國影星之首，而其他上榜嘅外國演員有茱莉亞羅拔絲、羅拔迪尼路及湯告魯斯等。 2004年，張國榮獲第二十三屆香港電影金像獎追頒「演藝光輝永恆大獎」。 2005年由[[香港]]影藝界所舉辦嘅「中國電影一百年」活動當中，張國榮俾香港人選為呢一百年嚟最喜愛嘅男演員<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=24700&page=1 |title=張國榮被選為一百年來最喜愛的男演員 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20090319011306/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=24700&page=1 |archive-date=2009年3月19號 |url-status=dead }}</ref>。 2005年11月8號，香港郵政推出「香港流行歌星」郵品系列，張國榮成為其中一位獲致敬推出郵票嘅歌手（面額係3蚊）<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=27333&page=1 |title=香港流行歌星郵票 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20071116022039/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=27333&page=1 |archive-date=2007年11月16號 |url-status=dead }}</ref>。 2006年，日本國營電視台NHK通過網站（www.nhk.or.jp/bscinema/）進行問卷調查，10181名日本觀眾參與呢次投票，張國榮被選為「十佳演員」，同湯告魯斯、羅拔迪尼路、尊尼波達等世界超級明星齊名。《霸王別姬》則被選為「十佳影片」<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=331&ID=30400&page=1 |title=張國榮被選為「十佳演員 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20070829035445/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=331&ID=30400&page=1 |archive-date=2007年8月29號 |url-status=dead }}</ref>。 2007年，韓國首爾《第一屆忠武路國際電影節》，播映嚟自三十二個國家嘅經典作品，以懷念多位影壇巨星。當中包括張國榮嘅《烈火青春》、奇勒基寶及慧雲李嘅《亂世佳人》、差利卓別靈等一系列作品，向他們嘅演藝事業致敬<ref>{{引網 |url=http://ent.sina.com.cn/m/f/2007-10-26/08111764832.shtml |title=韓國首爾電影節向張國榮致敬 |access-date=2007-10-26 |archive-date=2011-05-26 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110526041115/http://ent.sina.com.cn/m/f/2007-10-26/08111764832.shtml |url-status=live }}</ref>。 ==傳聞== 2004年11月，有傳聞指一個[[阿根廷]]華人喺[[布宜諾斯艾利斯]]旁邊嘅一個小鎮見到貌似張國榮嘅中年男人，隨後就有大量傳聞講述張國榮實際喺阿根廷，並隱居喺一個規模唔大嘅農場入面。雖然呢件事被大批嘅媒體所報道，但並冇實際嘅證據證明張國榮隱居喺阿根廷。另外張國榮由自殺身亡直到出殯，遺體一直都冇公開露面，官方嘅講法係由於從高處墮下，所以遺容唔方便瞻仰，但係除咗一啲親人同埋非常好嘅朋友外，大家都唔能夠親眼見到張國榮嘅遺體，噉亦為傳講製造咗便利嘅機會。 == 個人生活 == 張國榮非常注重個人私隱，唔願意向公眾公開太多私生活，但係由於佢個人嘅成就同埋地位，佢嘅私生活一直備受傳媒關注。 === 感情生活 === 跟據傳媒報道，張國榮曾經同[[倪詩蓓]]、[[毛舜筠]]、[[楊諾思]]、[[雪梨 (演員)|雪梨]]、[[鄧慧詩]]五個女藝人拍過拖。有人話佢嘅初戀係藝人倪詩蓓，兩個人響1980年識嘅，曾經一齊合作拍電影《對對糊》、《甜甜廿四味》同埋《凹凸神探》，之後越行越近，係娛樂圈公認嘅「金童玉女」，但係兩個人拍咗兩年拖就玩完<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/realtimenews/20200401002710-260404?chdtv|title=張國榮逝世17週年 初戀女友嫁漫畫教父卻悲劇「苦養自閉兒」 - 娛樂|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20210510142908/https://www.chinatimes.com/realtimenews/20200401002710-260404?chdtv|url-status=live}}</ref>。之後張國榮又有傳曾經同雪梨拍過拖，但唔夠半年就玩完<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/831124|title=還記得「李莫愁」嗎？ 消失34年肉垂皮鬆現況曝光 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-05-09|archive-date=2017-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20170510021941/http://star.ettoday.net/news/831124|url-status=live}}</ref>。冇幾耐，佢又識咗生意人[[楊受成]]個大女楊諾思，之後仲曾經拍拖。1984年，張國榮出嘅唱片《Lesile》，封面嘅游水池就係響楊受成屋企影嘅。但係之後因為楊諾思要去美國留學，而張留響香港，所以慢慢就分開咗<ref name=":0">{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2039264|title=張國榮逝世15周年 唐鶴德沿用哥哥電話號碼至今？ - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-05-09}}</ref>。佢嘅第四任女朋友係鄧慧詩，兩個人響1981年識嘅，之後拍過九個月拖<ref>{{引網|url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2650599/%E3%80%90IQ%E6%88%90%E7%86%9F%E6%99%82%E3%80%9159%E6%AD%B2%E9%84%A7%E6%85%A7%E8%A9%A9%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E8%88%87%E6%B8%AF%E5%8F%B0%E5%85%83%E7%A5%96%E7%B4%9ADJ%E8%81%9A%E6%9C%83%20%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%8A%E6%84%9B%E8%88%87%E6%9E%97%E6%85%95%E5%BE%B7%E8%AD%9C%E9%BB%83%E6%98%8F%E6%88%80|title=【IQ成熟時】59歲鄧慧詩素顏與港台元祖級DJ聚會 張國榮舊愛與林慕德譜黃昏戀 - 晴報 - 娛樂 - 中港台|website=https|language=zh|url-status=live|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114223/https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2650599/%E3%80%90IQ%E6%88%90%E7%86%9F%E6%99%82%E3%80%9159%E6%AD%B2%E9%84%A7%E6%85%A7%E8%A9%A9%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E8%88%87%E6%B8%AF%E5%8F%B0%E5%85%83%E7%A5%96%E7%B4%9ADJ%E8%81%9A%E6%9C%83%20%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%8A%E6%84%9B%E8%88%87%E6%9E%97%E6%85%95%E5%BE%B7%E8%AD%9C%E9%BB%83%E6%98%8F%E6%88%80}}</ref>。 以上四個女朋友都係傅媒報道，但毛舜筠就係張國榮一生人之中唯一一個公開承認嘅女朋友。1976年，張國榮簽約麗的電視，識咗當時同公司嘅毛舜筠。兩個人一齊主持音樂節目，佢對毛一見鍾情，所以兩個人後嚟就拍咗拖。冇幾耐，哥哥就同當時只有17歲嘅毛姐求婚，但係毛當時畀佢嚇親而拒絕<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/606804/張國榮逝世18週年-盤點8位影后拍檔-毛舜筠唯一被公開認愛|title=張國榮逝世18週年｜盤點8位影后拍檔 毛舜筠唯一被公開認愛|last=沈洛嘉|date=2021-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114223/https://www.hk01.com/%E9%9B%BB%E5%BD%B1/606804/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9618%E9%80%B1%E5%B9%B4-%E7%9B%A4%E9%BB%9E8%E4%BD%8D%E5%BD%B1%E5%90%8E%E6%8B%8D%E6%AA%94-%E6%AF%9B%E8%88%9C%E7%AD%A0%E5%94%AF%E4%B8%80%E8%A2%AB%E5%85%AC%E9%96%8B%E8%AA%8D%E6%84%9B|url-status=live}}</ref>。後嚟張國榮響電視節目上講過：「如果當初你（毛舜筠）願意接受我嘅求婚，可能會改變我嘅一生。」<ref>{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20181216/B3ENEMIYXUMMIRZ4NUTJH3YIVA/|title=【蘋聞重溫】拒絕張國榮求婚 ｜ 蘋果日報|website=Apple Daily 蘋果日報|language=zh-hk|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-05-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20210509072905/https://hk.appledaily.com/entertainment/20181216/B3ENEMIYXUMMIRZ4NUTJH3YIVA/|url-status=live}}</ref>1991年，佢哋響拍《[[家有囍事]]》期間再次見面，之後做咗老友<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2159116|title=張國榮62歲生忌 廿歲哥哥向毛舜筠求婚被拒 - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114147/https://topick.hket.com/article/2159116|url-status=live}}</ref>。 90年代初，香港傳媒報道指張國榮係同性戀者，又跟蹤偷拍到同佢親密嘅同性好友[[唐鶴德]]嘅相<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/486386|title=「回頭一牽手就是一輩子」 唐鶴德守身獨愛張國榮20年 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-05-09|archive-date=2017-07-13|archive-url=https://web.archive.org/web/20170713102049/http://star.ettoday.net/news/486386|url-status=live}}</ref>。唐鶴德同張國榮自細就玩埋一齊，比張細三歲，後嚟因為張國榮去英國讀書而冇再聯絡。直至1982年，張國榮響[[香港麗晶酒店]]再次見到唐鶴德，一年後經共同老友正式認識對方，兼且開始拍拖。響戀情啱開始嗰陣哥哥仲未紅，唐身為金融業人士，曾經攞自己嘅人工去支持佢<ref name=":0" />。1984年兩個人曾經分開過，但冇耐又喺返埋一齊。響成個80年代，佢兩個嘅關係一直都好低調<ref>{{Cite book|last=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=89}}</ref>。 經過反覆嘅糾纏甚至衝突，張國榮索性喺1996年底嘅復出歌壇演唱會上公開多謝唐鶴德，話佢同埋自己阿媽係「生命中至愛嘅朋友同埋親人」；1999年喺個人寫真集《Leslie的所有》採訪中，承認自己同埋唐鶴德相識於微時，彼此嘅友好關係已經十幾年；更喺2001年《時代週刊》亞洲版訪問上，表明幫TVB拍music video時太過性感而被禁止，佢都知咁做會俾聽眾同埋觀眾懷疑或相信佢係同性戀，但係佢認為個video所講嘅自己其實係雙性戀較恰當。但係上述嘅報道祇係雜誌編寫，無得到張國榮確認<ref>{{引網|url=http://www.time.com/time/arts/article/0,8599,108021,00.html|title=Forever Leslie - TIME|date=2010-03-30|website=web.archive.org|access-date=2021-09-29|archive-date=2013-05-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20130521082105/http://www.time.com/time/arts/article/0,8599,108021,00.html|url-status=dead}}</ref>。 === 人際 === 張國榮生性坦率又唔鍾意妥協，對人好好，又豪爽，所以佢響娛樂圈入面老友唔少<ref name=":14">{{引網|url=https://www.harpersbazaar.com/tw/celebrity/celebritynews/g25433187/leslie-cheung-anecdotes/|title=張曼玉片場的「定心丸」、梅豔芳差點要嫁給他？身為「榮迷」不可不知道的10件張國榮軼聞趣事|last=Yeh|first=Eachen Lee 與 Lois|date=2020-04-01|website=Harper's BAZAAR|language=zh-TW|access-date=2022-04-14}}</ref>。[[張曼玉]]、[[林青霞]]、[[王祖賢]]、[[毛舜筠]]等都係佢嘅老友<ref name=":14" />。不過最為人稱道嘅，係佢同[[梅豔芳]]之間嘅友情。梅豔芳同張國榮曾經響《[[胭脂扣]]》、《[[緣份]]》合作，亦互相出任演唱會嘅嘉賓，據傳梅豔芳仲問過張國榮：「如果我到咗四十歲仲未嫁出去，你就娶我好唔好？」<ref>{{引網|url=https://tw.appledaily.com/entertainment/20220316/SOA5DTHMQREZBCKV26VTTAKKLI/|title=曾是演藝圈公認的金童玉女 張國榮允諾梅艷芳會娶她 ｜ 蘋果新聞網 ｜ 蘋果日報|date=2022-03-16|website=蘋果新聞網|language=zh-tw|access-date=2022-04-14}}</ref>而梅豔芳亦響《明報周刊》嘅訪問入面提過，張國榮就好似係佢嘅屋企人，有咩野開心同唔開心都會同張國榮講，比佢嘅屋企人仲要了解佢，甚至有男朋友都會帶畀張國榮過目<ref>{{引網|url=http://www.leslietong.com/angelleslie/2003/0819/82.jpg|title=1976期《明報周刊》|date=2013-09-21|website=web.archive.org|url-status=bot: unknown|access-date=2022-04-14|archive-date=2013-09-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20130921060757/http://www.leslietong.com/angelleslie/2003/0819/82.jpg}}</ref>。張國榮最後一任經紀人係[[陳淑芬]]，兩個人響1982年識，感情就好似屋企人一樣，陳形容張國榮「人好好」，有乜不合都好易傾得點<ref>{{引網|url=https://eastweek.my-magazine.me/main/59389|title=風雲再起時 陳淑芬 - 名人薈 - 名人專訪 東周網【東周刊官方網站】|date=2019-12-20|website=web.archive.org|access-date=2022-04-14|archive-date=2019-12-20|archive-url=https://web.archive.org/web/20191220123032/https://eastweek.my-magazine.me/main/59389|url-status=bot: unknown}}</ref>。 張國榮亦多次提攜後輩，包括病緊都仲同[[Twins]]拍MV<ref>{{引網|url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2253876/https%3A%2F%2Fskypost.ulifestyle.com.hk%2Farticle%2F2253876%2F%E6%87%B7%E7%B7%AC%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%87Twins%E6%9C%80%E5%BE%8CMV%C2%A0%20%E7%B6%B2%E6%B0%91%E6%AD%8C%E9%A0%8C%EF%BC%9A%E4%BD%A2%E7%97%85%E7%B7%8A%E9%83%BD%E6%8F%90%E6%94%9C%E5%BE%8C%E8%BC%A9|title=懷緬張國榮與Twins最後MV 網民歌頌：佢病緊都提攜後輩 - 晴報 - 娛樂 - 中港台|website=skypost.ulifestyle.com.hk|language=zh|access-date=2022-04-15}}</ref>、畀[[王力宏]]參演自己嘅執導嘅電影<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10088/5971946|title=噓編娛論／李安、張國榮都曾提攜 王力宏優質招牌還是一夕崩毀？|last=聯合新聞網|date=2021-12-18|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-15}}</ref>，又曾經響頒獎禮上讚[[黎明]]「外形最好，佢如果做歌手肯定非常得女歌迷歡喜」、讚[[古天樂]]「係佢電影方面嘅接班人」、[[古巨基]]「係佢歌唱方面嘅接班人」<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/343395/烈火雄心-張國榮曾睇好-雙古一鄧-古天樂鄧一君各有發展|title=【烈火雄心】張國榮曾睇好「雙古一鄧」 古天樂鄧一君各有發展|last=董欣琪|date=2019-06-21|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>。 === 慈善事業 === === 移居 === 張國榮響1990年退出樂壇之後曾經到過[[加拿大]]生活。當時佢生活低調，唔受任何狗仔隊影響。後嚟佢最終回流香港，無耐仲復出樂壇同埋向影壇發展<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/1681422|title=張國榮離開17年從未忘記！唐鶴德深夜曬照：我知道，你在另一個國度想念我們 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-09-29|archive-date=2021-09-29|archive-url=https://web.archive.org/web/20210929151115/https://star.ettoday.net/news/1681422|url-status=live}}</ref>。 === 軼事 === 呢啲軼事大多由傳媒所寫，佢本人好多都未承認。 * 佢係一個有情有義嘅人，每次開完演唱會都會送禮物畀工作人員，而且全部都有寫上款下款。<ref name=":1" /> * 響張國榮二十歲嗰陣，契媽曾經攞過佢嘅生辰八字去算命，結果話佢46歲就會死。一向唔信呢啲嘢嘅佢去問家姐張綠萍：「我係咪到46歲就會死㗎？」張綠萍唔知點算，只好安慰佢。但最後，算命師父居然算中咗，佢走嗰陣真係得46歲<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20171128/bkn-20171128114259410-1128_00862_001.html|title=張綠萍遺憾錯失與張國榮到澳洲生活|date=2017-11-28|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2021-05-14|archive-date=2021-05-14|archive-url=https://web.archive.org/web/20210514094653/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20171128/bkn-20171128114259410-1128_00862_001.html|url-status=live}}</ref>。 == 影響 == === 兩岸三地 === 好多歌手都推出過、或翻唱過張國榮嘅歌。台灣歌手[[王若琳]]喺2014年推出嘅《[[午夜劇院]]》專輯，亦翻唱咗張國榮名曲《[[當年情]]》嘅國語版，仲成為咗主打歌之一<ref>{{引網|url=http://www.iwant-radio.com/showinformation.php?sisn=33498|title=Joanna王若琳『午夜劇院』專輯介紹|website=銀河網路電台|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114234/http://www.iwant-radio.com/showinformation.php?sisn=33498|archive-date=2021-12-11|access-date=2021-07-27}}</ref>。響香港，[[陳奕迅]]嘅《浮誇》表達出懷念張嘅情感、《黑擇明》嘅正面歌詞（原先係打算畀張國榮唱，但張早死，後嚟畀咗[[林夕]]填詞），[[古巨基]]嘅《Dear Leslie》入面有好多出自張國榮嘅經典歌詞，[[張敬軒]]《靈魂相認》嘅前奏靈感嚟自張國榮嘅《追》等等<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/455214/張國榮逝世17周年-哥哥如何影響後世流行樂壇|title=張國榮逝世17周年 哥哥如何影響後世流行樂壇？|last=彭嘉彬|date=2020-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-05}}</ref>。 2022年，星聚匯搞咗《榮情蜜意張國榮影展》，響4月1號起上映《霸王別姬》、《胭脂扣》同《英雄本色》呢三套作品<ref name=":12">{{引網|url=https://tw.news.yahoo.com/%E9%9F%93%E5%9C%8Bcgv%E8%BF%BD%E6%86%B6%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9619%E9%80%B1%E5%B9%B4-the%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E7%89%B9%E5%B1%95-%E5%8F%B0%E7%81%A3%E5%B0%87%E6%96%BC4%E6%9C%881%E6%97%A5%E4%B8%8A%E6%98%A0%E7%B6%93%E5%85%B8%E4%B8%89%E9%83%A8%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E4%BD%9C%E5%93%81-021200951.html|title=韓國CGV追憶張國榮逝世19週年《THE張國榮特展》，台灣將於4月1日上映經典三部張國榮作品|website=tw.news.yahoo.com|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>。 === 海外 === ==== 韓國 ==== 1986年，佢憑住《英雄本色》主題曲《當年情》響韓國打開名堂。1987年，佢推出嘅國語唱片《愛慕》、專輯《The Greatest Hits of Leslie Cheung》，響韓國分別賣出30萬同20幾萬張，創造咗華語唱片響韓國嘅銷量紀錄。1989年，佢代言嘅品牌Orion To You 朱古力廣告，令到呢個牌子成為當時韓國三大熱門朱古力。佢響韓國影壇到依家都仲有好大影響力，就好似「國民主持」[[劉在錫]]就係佢嘅fans；而響多套韓國電視劇亦曾經出現張國榮，就好似《請回答1988》、《九尾狐傳》等等<ref name=":6">{{引網|url=https://www.harpersbazaar.com.hk/celebrity/how-popular-leslie-cheung-south-korea?utm_source=facebook_share&utm_medium=referral|title=張國榮當年的影響力！就連韓星都要靠邊站|last=HK|first=Harper's BAZAAR|website=www.harpersbazaar.com.hk|language=en|access-date=2022-02-25}}</ref>。 2009年，韓國搞咗一個「張國榮電影節」，用一個月時間上映多套張國榮嘅電影代表作，係韓國第一次為咗懷念一位明星而開嘅電影節<ref name=":6" />。2012年，韓國最大嘅流行音樂頒獎禮「Mnet亞洲音樂大獎」響頒獎開場嗰陣播咗張國榮告別演唱會嘅片，仲請嚟藝人[[宋仲基]]唱張國榮嘅《當年情》，以示致敬<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10089/2081236|title=驚！宋仲基竟與張國榮對唱過！|last=聯合新聞網|date=2016-03-29|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>。2021年，韓國仲特別上映咗兩部佢嘅作品《星月童話》、《縱橫四海》<ref name=":6" />。2022年，[[星聚匯]]搞咗為期兩個禮拜嘅《THE張國榮特展》，上映多場張國榮嘅代表電影<ref name=":12" />。 ==== 日本 ==== 2001年，日本有最多會員嘅亞洲電影影迷會Cine City評選「最佳男演員獎」，呢個獎搞11年，張國榮有成10年攞第一。2006年，[[日本放送協會]]搞「響日本最受歡迎嘅演員評選」，張國榮入選「國際十佳男演員」，係唯一入選嘅華人演員；《霸王別姬》響呢個獎入面被選做「十佳影片」。 == 評價 == === 海外 === * {{Flag|JPN}}導演[[中川陽介]]：佢係國際電影界嘅瑰寶，擁有卓越嘅演技。（略）...佢卓越嘅演技會永遠留響電影入面，令你睇到入哂迷。呢個演員嘅名叫張國榮。<ref>{{引網|url=http://blog.livedoor.jp/yoyogi2222/archives/50151785.html|title=美しいひと : 真昼ノ星空 群青 唐船ドーイ 一九の春|website=真昼ノ星空　群青　唐船ドーイ　一九の春|access-date=2022-04-05}}</ref> == 特色 == == 稱呼 == [[File:Leslie Howard GWTW.jpg|thumb|當時響《亂世佳人》入面扮偉希禮[[萊斯利·侯活]]：張國榮改英文名嘅靈感同來源]] 其實張國榮原本叫張發宗，但根據初中同學嘅講法，佢響中學時期已經改咗名叫「張國榮」；原先英文名係叫做「Bobby」，響英國留學嗰陣改做「Leslie」，原因為佢好鍾意英國男演員[[萊斯利·侯活]]（英文Leslie Howard；代表作係響《[[亂世佳人 (電影)|亂世佳人]]》入面扮偉希禮）。佢曾經響1989年嘅演唱會上面提過：「我點解叫Leslie呢？其實我細個係叫做Bobby，但係我又好驚被人誤會我係一種動物，所以就改咗一個比較sexy一啲嘅名Leslie。」「呢個名既可以男仔用又可以女仔用，幾[[中性]]。」 張國榮有個花名叫「哥哥」，源自於同佢合演《[[倩女幽魂 (1987年電影)|倩女幽魂]]》嘅[[王祖賢]]對佢嘅稱呼。開頭淨係得娛樂圈啲人咁叫，後嚟延伸到啲Fans都跟住咁叫。但係另一種講法係佢響《白髮魔女傳》試裝嘅時候，佢讚林青霞「姐姐你好靚！」青霞答佢一句：「哥哥你都好靚！」從此就多咗「哥哥」呢個花名。第三種講法指「哥哥」原先係張國榮對唐生嘅稱呼，後嚟先演變成佢嘅花名。 == 影視作品 == {{內文|張國榮影視作品一覽}}<!-- images not yet in commons [[Image:張國榮 烈火青春 1982.11.26.jpg|150px|thumb|烈火青春]] [[Image:張國榮 鼓手 1983.3.16.jpg|150px|thumb|鼓手]] [[Image:張國榮 英雄本色 1986.8.2 .jpg|150px|thumb|英雄本色]] [[Image:張國榮 倩女幽魂 1987.7.18.jpg|150px|thumb|倩女幽魂]] [[Image:張國榮 英雄本色II 1987.12.17.jpg|150px|thumb|英雄本色II]] [[Image:張國榮 胭脂扣 1988.1.7.jpg|150px|thumb|胭脂扣]] [[Image:張國榮 阿飛正傳 1990.12.15.jpg|150px|thumb|阿飛正傳]] [[Image:張國榮 縱橫四海 1991.2.2.jpg|150px|thumb|縱橫四海]] [[Image:張國榮 家有囍事 1992.1.25.jpg|150px|thumb|家有囍事]] [[Image:張國榮 藍江傳之反飛組風雲 1992.5.14.jpg|150px|thumb|藍江傳之反飛組風雲]] [[Image:張國榮 霸王別姬 1993.1.1.jpg|150px|thumb|霸王別姬]] [[Image:張國榮 射鵰英雄傳之東成西就 1993.2.5.JPG|150px|thumb|射鵰英雄傳之東成西就]] [[Image:張國榮 白髮魔女傳 1993.8.26.jpg|150px|thumb|白髮魔女傳]] [[Image:張國榮 金枝玉葉 1994.7.23.jpg|150px|thumb|金枝玉葉]] [[Image:張國榮 錦繡前程 1994.8.4.jpg|150px|thumb|錦繡前程]] [[Image:張國榮 東邪西毒 1994.9.7.jpg|150px|thumb|東邪西毒]] [[Image:張國榮 金玉滿堂 1995.1.28.jpg|150px|thumb|金玉滿堂]] [[Image:張國榮 風月 1996.5.9.jpg|150px|thumb|風月]] [[Image:張國榮 色情男女 1996.11.28.jpg|150px|thumb|色情男女]] [[Image:張國榮 春光乍洩 1997.5.30.jpg|150px|thumb|春光乍洩]] [[Image:張國榮 紅色戀人 1998.8.1.jpg|150px|thumb|紅色戀人]] [[Image:張國榮 流星語 1999.10.14.jpg|150px|thumb|流星語]] [[Image:張國榮 鎗王 2000.5.27.jpg|150px|thumb|鎗王]] [[Image:張國榮 戀戰沖繩 2000.7.28.jpg|150px|thumb|戀戰沖繩]] [[Image:張國榮 異度空間 2002.3.28.jpg|150px|thumb|異度空間]] images not yet in commons --> 張國榮拍嘅第一套影視作品係1978年嘅《[[紅樓春上春]]》，自此之後嘅24年期間分別拍過56套電影。代表作有《胭脂扣》、《倩女幽魂》、《霸王別姬》、《[[阿飛正傳]]》、《英雄本色》等，可以話係家傳戶曉<ref>{{引網|url=https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=1069974|title=香港影帝TOP10！梁朝偉只排第二 網：第一實至名歸 {{!}} 娛樂星聞 {{!}} 三立新聞網 SETN.COM|last=三立新聞網|date=2022-02-11|website=www.setn.com|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-02-27}}</ref>。2002年公益電影《煙飛湮滅》正式上映，係唯一一套由佢執導嘅電影<ref name=":8">{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/606788/盤點8部張國榮客串電影-唔止-97家有囍事-用過-張國榮-現身|title=盤點8部張國榮客串電影 唔止《97家有囍事》用過「張國榮」現身|last=王誦賢|date=2021-03-31|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-02-27}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.storm.mg/lifestyle/2471797|title=張國榮逝世18週年》13部經典電影，帶你一同回憶永遠的哥哥—張國榮-風傳媒|last=Storm.mg|date=2021-04-08|website=www.storm.mg|language=zh-TW|access-date=2022-02-27}}</ref>。1990年憑《阿飛正傳》獲得香港電影金像獎最佳男主角，呢次亦係佢唯一一個金像獎獎項<ref name=":8" />。最後一個作品係2002年嘅《異度空間》。佢亦有拍電視劇，一生人拍過19套，第一套係麗的嘅《[[鱷魚淚]]》<ref name=":9">{{Cite book|last=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=第三章}}</ref>，至1986年客串《香港八六》之後就冇再拍過<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/173765/張國榮逝世15周年-哥哥18個電視劇造型-光頭look一樣咁靚仔|title=【張國榮逝世15周年】哥哥18個電視劇造型 光頭look一樣咁靚仔|last=林迅景|date=2018-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-02-27}}</ref>。代表作有《儂本多情》、《福祿壽喜》<ref name=":10">{{引網|url=https://ent.ltn.com.tw/news/breakingnews/1440130|title=《今日壽星》 離世12年 緬懷一代巨星張國榮 - 自由娛樂|last=自由時報電子報|date=2015-09-12|website=自由時報電子報|access-date=2022-02-27}}</ref>，但成績唔似響電影方面咁亮眼<ref name=":9" />。佢都拍過廣播劇<ref name=":10" />。 ==音樂作品== {{main|張國榮音樂作品一覽|}} 張國榮一生出過24個大碟，其中英文一個、粵語十八個、國語六個。佢出嘅第一個音樂作品係《DAYDREAMIN’》，1978年出，而第一個粵語專輯係1979年嘅《情人箭》；但由於呢兩個作品表現唔好，公司認為佢潛力唔大就畀佢走<ref name=":13" />。所以佢直至1983年轉投華星後先出第二個粵語專輯《風繼續吹》，而《風繼續吹》、《張國榮的一片痴…》反應唔錯，咁先令佢打開知名度<ref name=":02">{{引網|url=https://mmis.hkpl.gov.hk/coverpage/-/coverpage/view?_coverpage_WAR_mmisportalportlet_hsf=%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83&p_r_p_-1078056564_c=QF757YsWv58Sngm8Qm6Mn+EY4n9ByiTw&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_o=2&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_actual_q=(%20(%20allTermsMandatory:(true)%20OR+all_dc.title:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.creator:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.contributor:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.subject:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+fulltext:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.description:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20)%20)&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_sort_field=score&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_sort_order=desc|title=張國榮成立歌迷會 望演得成「人間蒸發」|last=華僑日報|website=mmis.hkpl.gov.hk|url-status=live|access-date=2022-04-13}}</ref>。可以肯定係，由第三張專輯《風繼續吹》開始，就會發行錄音帶版本<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/173932/張國榮逝世15周年-收藏家遍尋哥哥錄音帶-風繼續吹-激罕|title=【張國榮逝世15周年】收藏家遍尋哥哥錄音帶 《風繼續吹》激罕|last=林穎嵐|date=2018-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-14}}</ref>。直至1989年，都維持每年至少推出一張專輯嘅次數<ref>{{Cite book|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=244}}</ref>。1995年以專輯《寵愛》復出樂壇<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/1140746|title=哥哥好想你！張國榮逝世15年 「這10首經典」聽了就想念 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2022-04-14}}</ref>。佢最後一張專輯係2003年7月8號、佢走後先發行嘅《一切隨風》<ref>{{引網|url=https://www.mirrormedia.mg/story/20170331ent004/|title=【本週音樂】懷念永遠的巨星—張國榮|date=2017-03-31|website=鏡週刊 Mirror Media|language=zh-Hant|access-date=2022-04-14}}</ref>。 ==派台歌曲成績== {{內文|張國榮派台成績}} 呢個成績表單顯示出從1983年－1989年，1995年到而家張國榮喺香港派台歌曲嘅成績，其中1990年－1994年張國榮因為退出歌壇嘅原因，因此未有歌曲派台。1995年－1998年張國榮喺滾石唱片期間，明確講明唔參與歌曲派台<ref>{{引網 |url=http://www.leslie-cheung.com/article-256-1.html |title=張國榮宣布復出 |access-date=2020年5月31號 |archive-date=2020年5月14號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200514213138/http://www.leslie-cheung.com/article-256-1.html |url-status=live }}</ref>。 ==攞獎同提名== {{main|張國榮攞獎同提名一覽|}} ==廣告同代言== *1985年 **[[大家樂]]快餐之歌舞篇 **大家樂快餐之為你做足一百分 *1986年：[[柯尼卡]]菲林 *1987年 **[[香港紅十字會]] **[[百事可樂]]（首位亞洲區百事巨星代言人） *1989年 **[[To You Chocolate]]（韓國） **[[雅馬哈|山葉兜風]]（台灣） **[[百事可樂]]之百事狂賞曲（美國） *2001年 **香港[[影視及娛樂事務管理處]]宣傳影片（支持香港電影拍攝工作） **[[Discovery Channel]]《[[Animal Planet]]》（捐款保育瀕臨絕種獅鼻猴） == 逝世後紀念 == 張國榮離世後，仍然有唔少人懷念佢，其中有啲人係喺張國榮離世後開始鍾意佢，呢啲人一般被稱爲「後榮迷」，多數係1990年代到2000年代出世嘅一代，甚至除咗香港，就連台灣都有一定數量<ref>{{引網|url=https://opinion.cw.com.tw/blog/profile/52/article/10661|title=【投書】張國榮，不如我們重新來過：「後榮迷」的愚人節悲傷|last=劉苑杉|url-status=live|archive-date=2021-04-01}}</ref><ref name=":0"/><ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/社區專題/753723/張國榮逝世19周年-前區議員製哥哥足跡圖-提供疫下另類文化旅遊|title=張國榮逝世19周年｜前區議員製哥哥足跡圖 提供疫下另類文化旅遊|last=黎倩婷|date=2022-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-02}}</ref>。唔少「後榮迷」喺每年4月1號（即係張國榮嘅死忌）都會聚集一齊，進行一啲紀念活動<ref name=":1"/>。有啲評論認為，「後榮迷」嘅出現，部分原因係文化評論上關於佢的論述嘅論述不斷增加<ref name=":0" />。[[香港中文大學]]文化及宗教研究系助理教授[[陳少紅]]（筆名洛楓）統計，逝世後所造成嘅迴響，遠超香港同期逝世明星（如[[羅文]]、[[梅艷芳]]），規模只有[[李小龍]]可以媲美<ref name=":1" />。 ===周年紀念=== [[File:HK LeslieCheung 60401.jpg|thumb|200px|2006年張國榮逝世周年紀念日喺香港中環]] * 2004年4月1號前後 * 2005年4月1號前後 - 中環[[遮打花園]]。 * 2006年4月1號前後 - 中環[[香港文華東方酒店]]對面，[[康樂大廈]]廣場。 * 2007年4月1號前後 - [[尖沙咀]][[新世界中心]]地下廣場。 * 2008年4月1號前後 - 尖沙咀[[香港文化中心]]露天廣場、行政大樓展覽館。 * 2008年3月31號～4月1號 - [[紅磡體育館]]《Miss You Much Leslie 繼續寵愛音樂會》<ref>{{引網 |url=http://www.ileslie.hk/ |title=Miss You Much Leslie 繼續寵愛音樂會官方網站 |access-date=2019年4月6號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110721092659/http://www.ileslie.hk/ |archive-date=2011年7月21號 |url-status=dead }}</ref> **張國榮逝世五周年紀念音樂會。由經紀人陳淑芬擔任演唱會總監兼出品人，張學友擔任藝術顧問，請咗幾十位張國榮生前歌手同埋演員好友參與演出，重新詮釋佢啲經典歌。音樂會原訂4月1號搞，門票開售之後兩個鐘之內賣曬，由於太多人想去，所以喺3月31號開多一場。音樂會收益喺扣除開支後，撥捐作慈善用途。 * 2008年9月12號 - [[重慶奧體中心]]《繼續寵愛——紀念張國榮音樂會》。<ref>{{引網 |url=http://www.cqwb.com.cn/webnews/htm/2008/9/13/301208.shtml |title=重慶繼續寵愛音樂會 |access-date=2009年1月10號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20081121122702/http://www.cqwb.com.cn/webnews/htm/2008/9/13/301208.shtml |archive-date=2008年11月21號 |url-status=dead }}</ref> * 2009年4月1號 - 尖沙咀香港文化中心「有心。人。共鳴─張國榮作品致敬晚會」。 *2020年，群星發文悼念，周慧敏親自剪片回顧與哥哥點滴。<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/%E7%9C%BE%E6%A8%82%E8%BF%B7/455485/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9617%E5%B9%B4-%E7%BE%A4%E6%98%9F%E7%99%BC%E6%96%87%E6%82%BC%E5%BF%B5-%E5%91%A8%E6%85%A7%E6%95%8F%E8%A6%AA%E8%87%AA%E5%89%AA%E7%89%87%E5%9B%9E%E9%A1%A7%E8%88%87%E5%93%A5%E5%93%A5%E9%BB%9E%E6%BB%B4?utm_medium=Referral&utm_source=wiki_bl&utm_campaign=NshChan|title=【張國榮逝世17年】群星發文悼念 周慧敏親自剪片回顧與哥哥點滴|last=黃浩晉|first=|date=2020-04-01|website=香港01|language=zh-HK|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20200401150610/https://www.hk01.com/%E7%9C%BE%E6%A8%82%E8%BF%B7/455485/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9617%E5%B9%B4-%E7%BE%A4%E6%98%9F%E7%99%BC%E6%96%87%E6%82%BC%E5%BF%B5-%E5%91%A8%E6%85%A7%E6%95%8F%E8%A6%AA%E8%87%AA%E5%89%AA%E7%89%87%E5%9B%9E%E9%A1%A7%E8%88%87%E5%93%A5%E5%93%A5%E9%BB%9E%E6%BB%B4|archive-date=2020-04-01|access-date=2020-04-01}}</ref> *2021年：《[[想你‧張國榮]]》紀念音樂會 ===紀念事物=== ;榮譽 2018年[[楊光宇]]先生以張國榮（Cheungkwokwing）命名55383號小行星<ref>香港天文學會智能手機應用程式《香港天文》2018年7月12號新聞報導</ref>，表彰佢為粵語流行佢做咗好大貢獻。 ;重製唱碟 2020年9月，[[環球唱片]]推出全新唱碟《REVISIT》，請咗同張國榮生前合作過幾次嘅唱片監製[[梁榮駿]]同編曲人[[唐奕聰]]合作。第一隻派台歌《春夏秋冬A Balloon’s Journey》喺張國榮64歲冥壽推出，同時亦透露用上從未曝光嘅另一版本聲帶<ref>{{cite news |title=張國榮64歲生忌之日 《春夏秋冬》遺珠聲帶曝光 |url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20200901/SVQG4I7WGRG3XB7XGNGVIFJXF4/ |accessdate=2020-09-03 |work=蘋果日報 |date=2020-09-01 |archive-date=2021-03-23 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210323041232/https://hk.appledaily.com/entertainment/20200901/SVQG4I7WGRG3XB7XGNGVIFJXF4/ |url-status=live }}</ref>。 ==參考書籍== * 志摩千歲. 張國榮的時光. 上海書店出版社. 原作名: レスリーの時間. 2011-12. ISBN 9787806787007 * 洛楓. 張國榮：禁色的蝴蝶. 廣西師範大學出版社. ISBN 9787563383030 * 張國榮藝術研究會. 張國榮 盛世光陰. 香港電影雙周刊出版社. 2005-09-12. ISBN 9789628114948 *{{Cite book|author=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|location=香港|publisher=香港中和出版有限公司|date=2015-10-13|ISBN=9789888284993|language=中文}} *蔣林（2013-04-15）：不一樣的煙火:張國榮音樂傳奇 香港中和出版有限公司 {{ISBN|978-988-8200-42-9}} == 參考 == {{reflist|4}} == 出面網頁 == {{同享類|Leslie Cheung}} {{維基語錄|:zh:張國榮}} *{{IMDb name|id=0002000}} *{{hkmdb name|4260}} *{{Mtime people|954979}} *{{Douban people|1003494}} * {{引網|url=http://gdottv.com/main/life/hklgbtcelebrity|title=香港出櫃名人|website=Ｇ點電視|language=Zh-hant}} {{張國榮}} {{中國電影金鳳凰獎}} {{勁歌金曲最受歡迎男歌星}} {{十大勁歌金曲頒獎典禮勁歌金曲金獎}} {{叱咤樂壇男歌手金獎}} {{叱咤樂壇至尊歌曲}} {{叱咤樂壇至尊唱片}} {{新城勁爆頒獎禮勁爆年度歌曲大獎}} {{IFPI香港唱片銷量大獎最高銷量廣東唱片}} {{IFPI香港唱片銷量大獎十大銷量本地歌手}} {{四台聯頒音樂大獎大碟大獎}} {{華語音樂傳媒大獎最佳國語、粵語男歌手}} {{歷屆金針獎獲獎音樂人}} {{演藝動力大獎最突出男歌手}} {{演藝動力大獎最突出電影男演員}} {{香港電影評論學會大獎最佳男演員}} {{香港電影金像獎最佳男主角}} {{香港電影金像獎專業精神獎}} {{1905-2004年中國電影百位優秀演員}} {{Authority control}} [[類:張國榮| ]] [[Category:列斯大學舊生]] [[Category:自殺藝人]] lobb2ii5fms82u4a4mikok9r7di9l5b 1864977 1864975 2022-08-18T13:34:00Z Detective Akai 200717 /* 嶄露頭角 */ wikitext text/x-wiki {{translation|[[:zh:張國榮]]或[[:en:Leslie Cheung]]|55|重係好[[三及第]]}} {{otheruses}} {{藝人 | 姓名 = 張國榮<br>Leslie Cheung | 類型 = 男藝人 | 圖片 = Leslie Chung 1999.jpg | 圖片簡介 = 張國榮喺1999年影嘅相 | 圖片尺寸 = 250px | 英文名 = Leslie Cheung | 羅馬拼音 = Cheung Kwok Wing | 原名 = 張發宗 | 綽號 = 哥哥<br>Leslie | 出生日期 = 1956年9月12號 | 出生地點 = {{HKG-1955}}[[九龍]] | 籍貫 = [[廣東]] | 死因 = [[抑鬱症]]墮樓身亡 | 國籍 = '''國籍'''：<br/>{{BDTC}}（1956-1997）<br/>{{CNHK}}<ref>{{cite web |url=http://datalib.ent.qq.com/star/559/ |language=zh-cn |title=張國榮 |publisher=騰訊娛樂 |access-date=2015年10月30號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160306004916/http://datalib.ent.qq.com/star/559/ |archive-date=2016年3月6號 |url-status=dead }}</ref>（1997-2003）<br/>'''公民權'''：<br/>{{CAN}}非本地居民<ref>{{cite web|url=https://www.douban.com/note/618578881/|title=張國榮：我沒用過契媽一個仙 |author=汪曼玲|work=明報週刊|date=1995-11-05|archive-url=https://web.archive.org/web/20210217093419/https://www.douban.com/note/618578881/|archive-date=2021-02-17|url-status=live}}</ref> | 民族 = | 逝世日期 = {{death_date_and_age|2003|4|1|1956|9|12|mf=y}} | 逝世地點 = {{HKG}}[[中環]][[香港文華東方酒店|文華東方酒店]] | 職業 = {{flat list| * 歌手 * 作曲人 * 演員 * 唱片同電影監製 }} | 語言 = {{flat list| * 粵文 * 英文 * 國語 * 客家話 * 日文 }} | 教育程度 = {{GBR}}[[列斯大學]]紡織系一年級（中退） | 母校 = [[聖璐琦書院]]（小學部）<br>[[佛教黃鳳翎中學]]<br/>[[玫瑰崗學校]]<br/>{{Link-en|諾域治書院|Norwich School}}<br/>[[列斯大學]]<br/>[[威靈頓英文中學]]（高街分校） | 宗教信仰 = 冇 | 父母 = {{unbulleted list|[[張活海]]（1910年－1989年）|[[潘玉瑤]]（1919年－1998年）}} | 伴侶 = [[唐鶴德]] | 音樂類型 = {{flat list| * [[粵語流行曲|粵語流行]] * [[華語流行曲|華語流行]] }} | 演奏樂器 = 聲樂 | 出道地點 = {{BHKG}} | 出道作 = 《[[I like Dreaming|I Like Dreamin']]》（唱片）<br/>《[[紅樓春上春]]》（電影） | 出道日期 = 1977年（21歲） | 代表作 = '''歌'''：{{flat list| * 《[[風繼續吹]]》 * 《Monica》 * 《[[無心睡眠]]》 * 《[[追]]》 * 《[[有心人]]》 * 《[[左右手]]》 }} '''電影'''：{{flat list| * 《阿飛正傳》 * 《春光乍泄》 * 《霸王別姬》 * 《東邪西毒》 * 《倩女幽魂》 }} | 唱片公司 = {{unbulleted list|[[寶麗金唱片]]（1977年－1982年）|[[華星唱片]]（1982年－1987年）|[[新藝寶唱片]]（1987年－1990年）|[[滾石唱片]]（1995年－1999年）|[[環球唱片]]（1999年－2003年）}} | 活躍年代 = 1977年－2003年 | 經紀公司 = [[恆星娛樂有限公司|恆星娛樂]] | 相關團體 = [[張國榮官方歌迷會]] | 網站 = | imdb = 0002000 | hongkongfilmawards = {{awards|award=最佳男主角 |year=1991年 |title=《[[阿飛正傳]]》}} | hkfcsawards = {{awards|award=最佳男主角 |year=1994年 |title=《[[東邪西毒]]》}} | rthktop10goldsongsawards = {{awards|award=金針獎 |year=1999年}} | awards = {{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=最受歡迎男歌星 |year=1988年、1989年}}{{awards|name=[[叱吒樂壇流行榜]] |award=叱吒樂壇男歌手金獎 |year=1988年、1989年}}{{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=榮譽大獎 |year=1999年}}{{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=致敬大獎 |year=2000年}}{{awards|name=[[日本]][[影評人]][[協會]]大獎 |award=最佳男主角 |year=1993年 |title=《[[霸王別姬]]》}} | signature = Signature of Leslie Cheung.svg | citizenship = }} {{Infobox Chinese |title=Cheung Kwok-wing |name1=Cheung Kwok-wing |t=張國榮 |s=张国荣 |p=Zhāng Guó-róng |j=Zoeng1 Gwok3 wing4 |bpmf=ㄓㄤㄍㄨㄛˊㄖㄨㄥˊ |altname=Cheung Fat-chung |t2=張發宗 |s2=张发宗 |p2=Zhāng Fā-zōng |j2=Zoeng1 Faat3-zung1 |bpmf2=ㄓㄤㄈㄚㄗㄨㄥ |宗教信仰=無 }} '''張國榮'''（{{jpingauto|zoeng1 gwok3 wing4}}，{{lang-en|'''Leslie Cheung'''}} ; {{生死|1956年|9月12號|2003年|4月1號}}），原名'''張發宗'''，係香港男[[歌手]]、[[演員]]同埋詞曲創作者，另外都曾做過電影配樂、排舞、音樂錄像導演同埋藝術總監，係[[香港樂壇]]嘅天皇級代表性人物，響[[中國]]以至[[亞洲]]亦都有住巨大嘅影響力。 [[九龍]]出世，曾經到[[英國]]留學，1976年加入[[麗的電視]]正式出道。1983年憑住《[[風繼續吹]]》同《Monica》打響名堂，喺1984至1989年間推出《有誰共鳴》、《[[無心睡眠]]》、《沉默是金》等作品，成為香港樂壇巨星；亦因此獲獎無數，曾經響《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》連續兩屆攞「最受歡迎男歌星」同埋[[叱咤樂壇流行榜]]男歌手金獎。除咗歌唱，佢響1986年拍嘅電影《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》而令佢響影壇打開知名度。1990年進軍影壇，籍住《[[阿飛正傳]]》攞到第十屆[[香港電影金像獎]]影帝。1993年嘅《[[霸王別姬 (電影)|霸王別姬]]》更係令佢響國際打出知名度，攞到第4屆日本電影影評人大獎嘅最佳外語片男主角、第8屆東京影展電影評論家大獎最佳男主角。1997年主演嘅《[[春光乍洩]]》令佢成為LGBT文化嘅代表人物。2003年因[[抑鬱症]]墮樓身亡，終年46歲。 == 早年 == 張國榮係[[客家]]人，祖籍[[廣東]]，1956年9月12號響香港[[九龍]]出世，喺屋企十個細路之中排最細，所以有「十仔」呢個乳名。佢老豆係出名裁縫[[張活海]]，為荷里活明星縫製洋衫，影星[[馬龍白蘭度|馬龍·白蘭度]]、[[加利格蘭|加利·格蘭]]、導演[[希治閣|亞弗列·希治閣]]都係張活海嘅客人之一；而大家姐係婦女界活躍分子[[張綠萍]]。張國榮成日話自己有個不幸嘅童年，老豆同阿媽關係一直唔好，自細已經同父母分開住，淨係得工人六姐關心佢。由於自細缺乏關愛，令到佢心理留咗一條疤。佢曾經咁樣講：「可以話同老豆住埋一齊得五日，而同阿媽就係半年。」<ref name=":1">{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20180401/2ZV55FNDYAWWO73S3AEHOJMIHM/|title=【由零開始】哥哥的10件軼事 ｜ 蘋果日報|website=Apple Daily 蘋果日報|language=zh-hk|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20210514094653/https://hk.appledaily.com/entertainment/20180401/2ZV55FNDYAWWO73S3AEHOJMIHM/|archive-date=2021-05-14|access-date=2021-05-14}}</ref> 佢小學時期入讀[[聖璐琦書院]]（小學部），期間表現出好高嘅音樂才華：成日參加校內音樂節、朗誦同埋綜藝表演，仲曾經兩次得到英詩朗誦冠軍。後嚟升讀[[銅鑼灣]][[佛教黃鳳翎中學]]，之後1969年轉校到[[玫瑰崗學校]]，期間成績麻麻地，但英文幾好，對西方電影有好大興趣，成日研究《[[殉情記]]》嘅原聲帶。1972年佢畀屋企人送去[[英國]]留學，入讀{{Link-en|諾域治書院|Norwich School}}，響禮拜六日兼職做調酒師，有時又響[[修安]]嘅一間由親戚開嘅餐廳做業餘駐唱。後嚟響[[英國高級程度會考]]嘅英文科攞到A級成績，成功升讀[[英國]][[列斯大學]]（Leeds University）紡織系，成績幾好，仲攞埋獎學金<ref>{{引網|url=http://lj.hkej.com/lj2017/travelsports/article/id/1891094|title=【旅遊】英國利兹 尋張國榮足跡 -|website=LifeStyle Journal 優雅生活|access-date=2022-04-07}}</ref>。一年後，老豆[[中風]]，由於老豆希望仔女可以留響自己身邊，張國榮被迫退學返香港，有一段時間響[[Levi's]]做sales。之後插班入讀[[威靈頓英文中學]]（[[高街]]分校）中五，主修中文，曾經同人夾Band做主唱。 雖然老豆做裁縫，但張國榮對呢個職業冇咩興趣。佢後嚟曾經到加拿大讀過電影課程<ref name=":7">{{Cite book|last=蔣林|title=不一樣的煙火:張國榮音樂傳奇|pages=p.239}}</ref>。 == 電視時代 == 1976年參加[[麗的電視]]（[[亞洲電視]]前身）舉辦嘅亞洲音樂歌唱大賽，以美國歌手[[當麥連|當·麥連]]嘅《American Pie》獲得香港區第二名，從此進入演藝圈，同麗的電視簽咗一份三年嘅二等演員合同。喺早期佢主要係拍劇，例如《鱷魚淚》、《浣花洗劍錄》、《對對糊》、《甜甜廿四味》等等。 佢第一張唱片《DAYDREAMIN’》係英文歌，1978年推出，流住當時最興嘅椰殼頭，睇得出佢嗰陣嘅風格已經好前衛<ref name=":4">{{引網|url=https://thefemin.com/2020/04/fashionicon-leslie-cheung/|title=#FashionIcon：流水會帶走光陰的故事，張國榮卻在我們的記憶裡越發鮮明|date=2020-04-01|website=The Femin|language=en-US|access-date=2022-02-25}}</ref>；1979年又推出咗粵語唱片《情人箭》，但呢個唱片畀人批評把聲「好似隻[[雞]]」。張國榮後嚟亦坦言呢兩套唱片係「完全嘅失敗」<ref name=":13" />。 佢嗰陣時並唔係好紅，尤其係佢嘅形象帶有[[占士甸]]（James Byron Dean）嗰種反叛同埋浪漫，但係當年大眾唔太接受。喺一次戶外表演中佢向現場觀眾掟帽，但帽就被人掟返轉頭，現場觀眾重柴佢臺<ref>{{引網|url=https://mypaper.pchome.com.tw/chinpang/post/1312492642|title=你噓過張國榮嗎？──懷念張國榮|last=Pan|date=2009-04-03|website=PChome|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20210513082524/https://mypaper.pchome.com.tw/chinpang/post/1312492642|archive-date=2021-05-13|access-date=2021-05-13}}</ref>。 1980年，佢以《我家的女人》攞到大英國協電影電視節最佳表演獎。佢亦曾經為亞視電視劇《老夫子水虎傳》唱主題曲。 當時經紀同唱片公司都認為張國榮潛力唔大，於是就畀佢離開。1982年，佢轉投[[無綫電視]]（歌星合約）、而唱片公司就轉去華星唱片。嗰年佢最出名嘅歌，係兒童節目《[[宇宙大帝]]》同名主題曲。佢亦曾經響節目《[[430穿梭機]]》同鄭伊健合唱《活力活力》。 真正令佢走紅嘅，係1984年佢主演無綫劇集《[[儂本多情]]》。劇裡面佢飾演一個花花公子，呢種形象令到觀眾覺得好深刻<ref name=":11">{{引網|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/574508/回憶張國榮-歌曲颳起不羈風與譚詠麟成勁敵-巔峰之際突告別樂壇|title=回憶張國榮｜歌曲颳起不羈風與譚詠麟成勁敵 巔峰之際突告別樂壇|last=非凡出版|date=2021-01-21|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-03-08}}</ref>。無綫有啲劇嘅主題曲係由張國榮主唱，例如1985年《[[楊家將]]》。 == 歌唱事業 == === 出道初期 === 佢第一張唱片《DAYDREAMIN’》係英文歌，1978年推出，流住當時最興嘅椰殼頭，睇得出佢嗰陣嘅風格已經好前衛<ref name=":4">{{引網|url=https://thefemin.com/2020/04/fashionicon-leslie-cheung/|title=#FashionIcon：流水會帶走光陰的故事，張國榮卻在我們的記憶裡越發鮮明|date=2020-04-01|website=The Femin|language=en-US|access-date=2022-02-25}}</ref>；1979年又推出咗粵語唱片《情人箭》，但呢個唱片畀人批評把聲「好似隻[[雞]]」。張國榮後嚟亦坦言呢兩套唱片係「完全嘅失敗」<ref name=":13" />。 1983年，佢推出唱片[[風繼續吹]]，裏面同唱片同名嘅[[廣東話]]主打歌（翻唱自山口百惠嘅[[再會的彼端|さよならの向こう側]]），為張國榮打響頭炮。1984年，佢亦憑《Monica》一曲首奪[[十大中文金曲]]同埋TVB十大[[勁歌金曲]]嘅金曲獎，而唱片《[[Leslie]]》仲打破咗當時香港一直以抒情做主調嘅路線，用充滿青春嘅風格探入民心，瞬間就變成天王級歌手。 === 巔峰時代 === 1985年，張國榮分別有兩隻歌打入十大中文金曲，分別係：不羈的風、為你鍾情，開始響派台方面嶄露頭角。當時香港樂壇原本係由[[譚詠麟]]玩曬，但係張國榮走紅，開始挑戰到譚詠麟嘅地位；而由佢親自作曲嘅《沉默是金》重成為經典歌。喺紅極一時嗰陣，張國榮一直畀譚詠麟歌迷視為敵人<ref name=":11" />，兩位星級歌手嘅歌迷成日有磨擦，曾經喺某個頒獎禮後台發生衝突，好幾個人受傷。譚詠麟因此公開話，唔會再攞任何樂壇獎項。同年喺香港[[紅館]]連開10場[[張國榮百爵夏日演唱會]]，打破香港歌手初次開演唱會嘅場數紀錄。當年張國榮又推出一張國語唱片《英雄本色當年情》，目標係進軍台灣市場，但反應唔大。 1986年，喺十大勁歌金曲一人獨佔七隻歌，係眾歌手之最；有5首歌曲入選香港電台龍虎榜冠軍歌曲，成為入選歌曲數量最多嘅香港歌手。之後更憑一曲《[[有誰共鳴]]》奪得十大勁歌金曲頒獎禮的壓軸大獎金曲金獎。同年更擔任《[[香港小姐競選]]》嘅司儀。同年佢響主演嘅電影《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》入面唱主題曲《[[當年情]]》，成為十大中文金曲。年尾張國榮同華星唱片合約快要到期，經紀人陳淑芬揀咗離開、自立門戶恆星娛樂，所以張國榮跟住陳淑芬離開華星，加入當時新成立嘅新藝寶，陳表示係睇中新公司嘅自由度。 1987年，張國榮憑住《有誰共鳴》壓倒譚詠麟，第一次奪得無綫十大勁歌金曲金獎（1986年度），同年大碟《Summer of Romance 87》銷量超過六白金，成為當年 IFPI 香港唱片銷量冠軍。碟裏面嘅《[[無心睡眠]]》更加係香港樂壇經典快歌之一。 1988年，張國榮成為第一位亞洲區百事巨星代言人，並喺香港紅磡體育館開咗23場百事巨星演唱會<ref>{{引網|url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=336&ID=29372&page=1|title=第一代百事巨星|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20090319011310/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=336&ID=29372&page=1|archive-date=2009年3月19號|access-date=2007年9月2號}}</ref>。 喺1988至1989年度《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》，張國榮連續兩屆奪得「最受歡迎男歌星」獎<ref>{{引網|url=http://www.youtube.com/watch?v=L6cNXX2vNSo|title=最受歡迎男歌星|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20200327164529/https://www.youtube.com/watch?v=L6cNXX2vNSo|archive-date=2020年3月27號|access-date=2007年10月15號}}</ref>；又攞埋叱咤樂壇男歌手金獎；同年重代表香港出席亞洲流行音樂節。同年，佢推出《側面》、《Salute》、《Final Encounter》三張大碟；《側面》銷量超過6白金，仲攞到叱咤樂壇流行榜頒獎典禮「叱咤樂壇大碟IFPI大獎」。但佢喺呢個時候卻突然宣佈退出歌壇，並喺香港紅磡體育館舉行33場告別演唱會，進行封咪儀式。張國榮自己話「封咪」係因為自己偶像[[山口百惠]]退隱，但多數人都認為咁只係導火線，真正原因重惹嚟猜測。 === 捲土重來 === 1995年，張國榮轉投[[滾石唱片]]，推出唱片《寵愛》，正式宣佈復出樂壇，其中入面嘅主打歌〈追〉好出名，做咗電影《金枝玉葉》主題曲，仲攞到香港電影金像獎最佳原創歌曲獎；而《寵愛》響全亞洲嘅銷量有成二百幾萬，其中響南韓有成五十萬張、香港有成三十三萬張，仲攞咗十大中文金曲年度最高銷量歌手大獎。此後陸續推出多張唱片，皆取得銷售量佳績，攞盡業界好評。 [[File:Leslie Cheung.jpg|thumb|張國榮喺《跨越97年演唱會》]] 佢幾受日、韓觀眾喜愛，1996年獲得日本《ASIA POP》雜誌讀者票選為《人氣最旺》、《最佳藝人》大獎。同時佢又推出唱片《紅》。同一年，佢憑住《風月》再次得到康城影展最佳男主角提名。同年12月12號至1997年1月4號，佢響香港紅館舉行跨越97演唱會，總共24場，世界巡迴演唱會60場，當中6場係喺日本搞，打破咗香港歌手響日本開演唱會嘅場數紀錄。 1998年，佢先後推出廣東話EP《這些年來》同埋普通話唱片《春天》。1999年7月，佢改為同[[香港環球唱片|環球唱片]]簽約，之後發行專輯《[[陪你倒數]]》；之後發行嘅《[[左右手]]》又攞到好多獎，橫掃各個樂壇頒獎典禮，包括《十大中文金曲頒獎典禮》攞「香港樂壇最高榮譽大獎——金針獎」。 2000年舉行「熱情演唱會」，全球巡迴43場，受到樂迷嘅熱烈歡迎。其中佢更加請嚟法國高級服裝設計師[[尚ー保羅·高堤耶]]負責設計佢嘅演唱會服裝，前衛嘅設計（就好似紅色高踭鞋配長頭髮嘅張國榮）令人耳目一新，同時惹嚟反對佢嘅人炮轟佢「乸」<ref name=":4" />；不過設計就得到美國《[[時代雜誌]]》讚佢係「Top in Passion and Fashion（中文：頂尖嘅熱情同時尚）」、日本《朝日新聞》就讚佢係「天生表演者」<ref name=":4" />。同年9月響上海搞演唱會，係第一位響上海八萬人體育場連開兩場嘅歌手。 喺2000年到2001年呢兩年內，張國榮幾乎攞曬中國藝壇嘅所有最高獎項，包括「最流行歌手」、「最傑出藝人」等當紅大獎。 2001年8月，佢獲邀出任[[香港作曲家及作詞家協會]]第一代音樂大使。 2002年7月，張國榮最後一次同[[梅豔芳]]同台表演，作品係《[[芳華絕代]]》<ref name=":5">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/534046/梅艷芳57歲冥壽-黃偉文公開-芳華絕代-手稿-職業生涯最大運氣|title=梅艷芳57歲冥壽｜黃偉文公開《芳華絕代》手稿：職業生涯最大運氣|last=洪曉璇|date=2020-10-10|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-07-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20210728090926/https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/534046/%E6%A2%85%E8%89%B7%E8%8A%B357%E6%AD%B2%E5%86%A5%E5%A3%BD-%E9%BB%83%E5%81%89%E6%96%87%E5%85%AC%E9%96%8B-%E8%8A%B3%E8%8F%AF%E7%B5%95%E4%BB%A3-%E6%89%8B%E7%A8%BF-%E8%81%B7%E6%A5%AD%E7%94%9F%E6%B6%AF%E6%9C%80%E5%A4%A7%E9%81%8B%E6%B0%A3|url-status=live}}</ref>。同年獲得第25屆十大中文金曲頒奬典禮金曲銀禧榮譽大獎。 == 電影事業 == === 早年經歷 === 張國榮拍嘅第一套電影係1978年嘅《紅樓春上春》，佢扮男主角賈寶玉，之不過係個三級片（[[軟調色情]]）<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10094/3200345|title=紅樓大混戰 林青霞演寶玉最俊俏 張國榮沾情色最犧牲|last=聯合新聞網|date=2018-06-15|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-14}}</ref>。1980至90年代，張國榮喺影壇取得輝煌成就。響八十年代初期，佢出演《喝采》、《檸檬可樂》等一系列青春偶像派電影，憑住前衛不羈、反叛但又靚仔嘅形象好受觀眾歡迎。1982年憑《[[烈火青春]]》嘅二世祖「Louis」一角第一次攞到金像獎影帝提名。 張國榮早期扮演純情後生仔居多，因此希望改變戲路<ref>{{引網|url=http://www.lesliecheung.cc/library_inside.asp?type=detail&content_id=1392|title=張國榮想改變戲路|date=2021-05-17|website=web.archive.org|url-status=bot: unknown|access-date=2022-04-14|archive-date=2021-05-17|archive-url=https://web.archive.org/web/20210517054049/http://www.lesliecheung.cc/library_inside.asp?type=detail&content_id=1392}}</ref>。1986年佢同[[周潤發]]、[[狄龍]]主演嘅《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》勁收，佢扮演警官宋子傑，響正義同佢犯罪嘅大佬之間俳回，得到[[香港電影金像獎]]最佳男主角提名；張國榮曾經話過《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》係佢電影生涯嘅轉捩點<ref name=":13" />。1987年響《[[倩女幽魂 (1987年電影)|倩女幽魂]]》扮書生寧釆臣，張國榮認為古裝唔靚原本打算拒演，但響得知劇本後，認為寧釆臣嘅遭遇、性格同出道早期嘅自己類似，於是決定拍呢套戲，寧采臣一角成為香港電影史上經典嘅書生形象之一，佢亦第一次獲得臺灣金馬獎最佳男主角提名<ref name=":13" />。同年憑住《[[英雄本色II]]》獲得香港電影金像獎影帝提名。1988年響由[[關錦鵬]]執導嘅電影《[[胭脂扣]]》入面扮「十二少」陳振邦，第三次獲得香港電影金像獎影帝提名<ref name=":13">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/754202/張國榮逝世-認初出道唔識唱歌-拍電影機會更多-希望唔再做毒藥|title=張國榮逝世｜認初出道唔識唱歌 拍電影機會更多：希望唔再做毒藥|last=董欣琪|date=2022-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-14}}</ref>，以一票之差輸畀[[洪金寶]]，理由係「戲份太少」，有觀眾為此表達不滿；張國榮認為十二少係個「鹹濕同膽小鬼」，係佢拍過嘅電影入面最中意嘅角色<ref>{{引網|url=https://www.upmedia.mg/news_info.php?Type=196&SerialNo=141381|title=【巨星逝世19周年】張國榮最愛《胭脂扣》「十二少」 不喜歡《霸王別姬》「程蝶衣」 -- 上報 / 流行|website=www.upmedia.mg|access-date=2022-04-14}}</ref>。 === 揚威影壇 === [[File:Leslie Cheung at Madame Tussaud's Hong Kong - Flickr - skinnylawyer.jpg|thumb|[[香港杜莎夫人蠟像館]]有個以電影《風月》同《霸王別姬》嘅書生造型做藍本嘅張國榮蠟像，響2004年開始展出到依家<ref>{{引網|url=https://news.tvbs.com.tw/life/498307|title=張國榮摯愛唐鶴德 揭幕哥哥蠟像│TVBS新聞網|last=TVBS|website=TVBS|language=zh-tw|access-date=2022-04-04}}</ref>]] 1990年，退出樂壇嘅張國榮專心攻影壇，表示希望拍[[王家衞|王家衛]]嘅戲，所以接拍《[[阿飛正傳]]》<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/newspapers/20180923000600-260112?chdtv|title=《阿飛正傳》回味張國榮戲魂 - 娛樂新聞|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-15}}</ref>。為咗拍好呢套戲，佢仲特登去減肥。佢響《[[阿飛正傳]]》扮演主角「旭仔」，以精湛嘅演技將旭仔嘅浪蕩不羈演繹出嚟<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/周報/493961/阿飛正傳-三十周年祭-再談-冇腳的雀仔-的追尋和失落|title=《阿飛正傳》三十周年祭 再談「冇腳的雀仔」的追尋和失落｜01周報|last=鄒崇銘|date=2020-07-04|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>，雖然票房唔高但依然成為經典<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/564607/阿飛正傳-重溫十大經典對白-旭仔-名言永垂不朽|title=【阿飛正傳】重溫十大經典對白 「旭仔」名言永垂不朽|last=陳穎思|date=2020-12-22|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>，獲得第十屆香港金像獎最佳男主角，為佢之後嘅成名打好基礎<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2038370|title=哥哥逝世15周年 回顧張國榮經典演出背後的秘密 - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114146/https://topick.hket.com/article/2038370|url-status=live}}</ref>。 1993年，張國榮響電影《[[霸王別姬 (電影)|霸王別姬]]》扮主角程蝶衣，佢細膩、全情投入咁演譯咗程蝶衣嘅「不瘋魔不成活」，甚至導演話好依然要求重拍<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/275985/霸王別姬-影評-張國榮成就不朽經典-重拾當年難以忘懷的感動|title=【霸王別姬．影評】張國榮成就不朽經典 重拾當年難以忘懷的感動|last=電影神搜|date=2018-12-29|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>。佢憑攞法國[[康城影展]]嘅[[金棕櫚獎]]、國際影評人聯盟大獎[[費比西獎]]、美國[[金球獎]]嘅最佳外語片獎、[[奧斯卡]]最佳外語片提名等。《霸王別姬》令到佢響國際演藝界打響名堂，響全世界都得到好好嘅評價，從此佢揚威影壇<ref name=":4" />。 1994年，張國榮因主演《東邪西毒》，獲[[香港電影評論學會]]最佳男演員獎<ref>[http://bbs.ent.163.com/board/zhangguorong/859/138859.html 香港電影評論學會最佳男演員獎]</ref>、威尼斯國際電影節最佳男演員提名。同年亦憑住《金枝玉葉》成為當年香港暑假電影票房嘅冠軍。 佢亦曾被邀擔任日本[[東京國際電影節]]青年導演獎（1993年）及德國[[柏林國際影展]]（1998年）嘅評委，係公認最傑出嘅華人影星之一。 張國榮影壇生涯主要演文藝片，但商業片佢都拍唔少。好似《[[家有囍事]]》、《[[金玉滿堂]]》、《[[大三元]]》呢啲張國榮係以搞笑形象演出。其中《家有囍事》收四千九百萬港紙票房，係張國榮從影以嚟最收得嘅。 === 衝出國際 === [[File:Avenue of the Stars 星光大道 (5284211188).jpg|thumb|張國榮響[[星光大道 (香港)|星光大道]]嘅星牌：由於星光大道係響張死後建立，所以係少數冇手印嘅星牌之一<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220401000029-260404?chdtv|title=書摘精選》沒有明星的星光大道 - 娛樂|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>|left]] 1996年，由張國榮主演嘅《大三元》、《金枝玉葉2》、《新上海灘》三部電影齊齊入選香港年度十大賣座電影。12月，佢喺香港紅磡體育館舉行「跨越97演唱會」24場，世界巡迴31場。 1997年，佢響電影《[[春光乍洩 (1997年)|春光乍洩]]》做男主角。響呢奪戲入面，佢扮演男同性戀者何寶榮。呢套電影令佢得到空前成功，獲得戛納國際電影節最佳男演員、第17屆香港電影金像獎最佳男主角、第34屆臺灣金馬獎最佳男主角三個提名。1998年，佢成為第一位做柏林國際影展評委嘅亞洲演員；同年《春光乍洩》又令佢得到咗法國康城影展嘅最佳男主角提名，成為LGBT文化嘅代表之一。之後佢同日本攝影師[[清永安雄]]響澳門影寫真集《ALL ABOUT LESLIE》。 1999年，佢覺得香港電影業處於低迷嘅時間，為咗帶嚟更多嘅活力，佢同二十位香港導演組成「創意聯盟」。其中由[[張之亮]]執導嘅《流星語》就係呢個聯盟其中一個作品。張之亮搵過好多演員，但就得張國榮肯去拍呢套戲，反映出張國榮真係有心帶動香港電影業。 2000年11月響香港電台搞嘅「千禧十大演藝紅人」評選入面，張國榮排名第一。同年，佢主演電影《鎗王》，而佢嘅演技亦得到行內較高嘅評價；又入選咗日本電影雜誌《電影旬報》「20世紀百大外國男演員」之一。9月，佢主演同執導嘅公益電影'''《'''煙飛湮滅'''》'''正式上映<ref name=":7" />'''。''' 2001年，張國榮獲日本擁有最多會員嘅亞洲電影影迷會「飲茶俱樂部」（CINECITY）投票選為2000年度「最佳男演員獎」（電影《流星語》）。呢個獎項共舉辦11年，張國榮連續十年奪冠。 2002年，佢憑住《[[異度空間]]》提名做香港電影金像獎最佳男主角，而《異度空間》亦係佢嘅遺作<ref name=":5" />。 == 死同葬禮 == {{內文|張國榮之死}} 跟據愛人[[唐鶴德]]嘅講法，張國榮早就響2002年11月自殺未遂；之後就已經開始睇精神科醫生<ref name=":2">{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2922752|title=【想你張國榮】抑鬱症不只是心理疾病 哥哥患生理抑鬱影響身體機能 - 香港經濟日報 - TOPick - 健康 - 醫生診症室|website=topick.hket.com|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114249/https://topick.hket.com/article/2922752|url-status=live}}</ref>。 2003年4月1號晚上6點，張國榮喺[[香港文華東方酒店]]（Mandarin Oriental）24樓跳樓自殺；據知係跌落二樓帳蓬再彈返落地<ref name=":3">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/312444/張國榮逝世16周年-前突發記者揭謎底-一個報案電話保哥哥尊嚴|title=【張國榮逝世16周年】前突發記者揭謎底 一個報案電話保哥哥尊嚴|last=吳子生|date=2019-03-31|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122842/https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/312444/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9616%E5%91%A8%E5%B9%B4-%E5%89%8D%E7%AA%81%E7%99%BC%E8%A8%98%E8%80%85%E6%8F%AD%E8%AC%8E%E5%BA%95-%E4%B8%80%E5%80%8B%E5%A0%B1%E6%A1%88%E9%9B%BB%E8%A9%B1%E4%BF%9D%E5%93%A5%E5%93%A5%E5%B0%8A%E5%9A%B4|url-status=live}}</ref>。發現後畀人送到瑪麗醫院，經醫生檢驗後證實已經死咗，終年46歲。屍體之後畀人送去西環域多利亞公眾殮房。由於張國榮死得太突然，加上當日係愚人節，唔少人都唔信、以為係玩笑，所以當知道嚟真之後都好驚訝。消息震撼亞洲樂壇，仲有眾多Fans。 佢喺遺書中寫：<blockquote>Depression，多謝各位朋友，多謝[[麥列菲菲]]教授。呢一年嚟好辛苦，再忍受唔到，多謝[[唐鶴德|唐生]]，多謝屋企人，多謝[[沈殿霞|肥肥]]。我一世冇做壞事，點會噉㗎<!--o架-->？</blockquote>經理人[[陳淑芬]]女士，響張臨死前曾經畀對方約到文華酒店見面，陳等咗好耐都未見人影。突然「嘭」一聲，佢睇到有人由高處跌落，之後有目擊者同保安講「有人暈咗響路邊。」陳聽到後大驚<ref name=":3" />。事後陳證實張患上[[抑鬱症]]，努力治療年幾，但係仍然因為病情失控而自殺<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20170401/bkn-20170401165920926-0401_00822_001.html|title=東網光影：一代巨星張國榮殞落|date=2017-04-01|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122843/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20170401/bkn-20170401165920926-0401_00822_001.html|url-status=live}}</ref>。 張國榮家姐張綠萍響後嚟接受香港電台訪問嗰陣表示，佢有嘅抑鬱症係生理上，冇得醫嘅。有醫生寫咗一張長達四頁嘅報告畀佢，話「抑鬱症響醫學上分為心理同生理兩方面，生理嘅就係因為腦部入面嘅化學物質唔夠平衡而導致，心理嘅大家都知係唔開心嘅嘢導致。張國榮就係生理上面嘅。」<ref name=":2" /><ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2751332|title=【一代巨星】唐鶴德紀念張國榮64歲冥壽 IG貼舊照懷念哥哥：分開也像同渡過 - 香港經濟日報 - TOPick - 娛樂|website=topick.hket.com|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122843/https://topick.hket.com/article/2751332|url-status=live}}</ref> 2003年4月8號，張國榮嘅葬禮喺香港殯儀館舉行，由唐鶴德以未亡人嘅身份同埋佢家人打點一切。大批歌迷喺當日早早聚集喺殯儀館外，喺場嘅唔少明星同埋歌星，如張國榮生前嘅知己[[梅艷芳]]，都喊到收唔到聲。電影界代表導演[[徐克 (香港)|徐克]]，音樂界代表填詞人[[黃霑]]同埋藝人代表[[張學友]]讀悼詞。劉純豪、羅建基、徐克、張學友、[[關錦鵬]]、劉培基、[[梁家輝]]、[[林夕]]等八人爲張國榮扶靈，送佢最後一程。香港無綫電視現場直播整個葬禮，多間海外電視台亦有直播報道。 張國榮嘅靈位響沙田寶福山，白色石碑上面嘅相旁邊刻咗出自林夕嘅「當年情常在心，紅塵夢醒無憾」。 == 死後 == 響[[第22屆香港電影金像獎]]頒獎禮，大會唔鋪紅地，[[四大天王 (歌星)|四大天王]]合唱張國榮嘅《當年情》。響同年4月9號嘅[[香港國際電影節]]入面，大會為張國榮嘅死默哀一分鐘。 2003年，張國榮獲第三屆華語流行樂傳媒大獎追頒「終身成就獎」。 2003年6月，新浪網與國內17家媒體共同推出的大型公眾調查：《中國二十世紀十大文化偶像》，張國榮當選為第七位<ref>{{引網 |url=http://hk.geocities.com/fayefaye521/fayenews20030621.htm |title=中國二十世紀十大文化偶像 |access-date=2008年5月3號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20080417210040/http://hk.geocities.com/fayefaye521/fayenews20030621.htm |archive-date=2008年4月17號 |url-status=dead }}</ref>。 2003年7月，韓國電影頻道OCN於6月1號—7月20號聯同其他電影網頁合辦「百大影星選舉」，近四萬人參與投票，「百大影星」中有四成係外國演員，張國榮獲最高位置名列第十，成為外國影星之首，而其他上榜嘅外國演員有茱莉亞羅拔絲、羅拔迪尼路及湯告魯斯等。 2004年，張國榮獲第二十三屆香港電影金像獎追頒「演藝光輝永恆大獎」。 2005年由[[香港]]影藝界所舉辦嘅「中國電影一百年」活動當中，張國榮俾香港人選為呢一百年嚟最喜愛嘅男演員<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=24700&page=1 |title=張國榮被選為一百年來最喜愛的男演員 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20090319011306/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=24700&page=1 |archive-date=2009年3月19號 |url-status=dead }}</ref>。 2005年11月8號，香港郵政推出「香港流行歌星」郵品系列，張國榮成為其中一位獲致敬推出郵票嘅歌手（面額係3蚊）<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=27333&page=1 |title=香港流行歌星郵票 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20071116022039/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=27333&page=1 |archive-date=2007年11月16號 |url-status=dead }}</ref>。 2006年，日本國營電視台NHK通過網站（www.nhk.or.jp/bscinema/）進行問卷調查，10181名日本觀眾參與呢次投票，張國榮被選為「十佳演員」，同湯告魯斯、羅拔迪尼路、尊尼波達等世界超級明星齊名。《霸王別姬》則被選為「十佳影片」<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=331&ID=30400&page=1 |title=張國榮被選為「十佳演員 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20070829035445/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=331&ID=30400&page=1 |archive-date=2007年8月29號 |url-status=dead }}</ref>。 2007年，韓國首爾《第一屆忠武路國際電影節》，播映嚟自三十二個國家嘅經典作品，以懷念多位影壇巨星。當中包括張國榮嘅《烈火青春》、奇勒基寶及慧雲李嘅《亂世佳人》、差利卓別靈等一系列作品，向他們嘅演藝事業致敬<ref>{{引網 |url=http://ent.sina.com.cn/m/f/2007-10-26/08111764832.shtml |title=韓國首爾電影節向張國榮致敬 |access-date=2007-10-26 |archive-date=2011-05-26 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110526041115/http://ent.sina.com.cn/m/f/2007-10-26/08111764832.shtml |url-status=live }}</ref>。 ==傳聞== 2004年11月，有傳聞指一個[[阿根廷]]華人喺[[布宜諾斯艾利斯]]旁邊嘅一個小鎮見到貌似張國榮嘅中年男人，隨後就有大量傳聞講述張國榮實際喺阿根廷，並隱居喺一個規模唔大嘅農場入面。雖然呢件事被大批嘅媒體所報道，但並冇實際嘅證據證明張國榮隱居喺阿根廷。另外張國榮由自殺身亡直到出殯，遺體一直都冇公開露面，官方嘅講法係由於從高處墮下，所以遺容唔方便瞻仰，但係除咗一啲親人同埋非常好嘅朋友外，大家都唔能夠親眼見到張國榮嘅遺體，噉亦為傳講製造咗便利嘅機會。 == 個人生活 == 張國榮非常注重個人私隱，唔願意向公眾公開太多私生活，但係由於佢個人嘅成就同埋地位，佢嘅私生活一直備受傳媒關注。 === 感情生活 === 跟據傳媒報道，張國榮曾經同[[倪詩蓓]]、[[毛舜筠]]、[[楊諾思]]、[[雪梨 (演員)|雪梨]]、[[鄧慧詩]]五個女藝人拍過拖。有人話佢嘅初戀係藝人倪詩蓓，兩個人響1980年識嘅，曾經一齊合作拍電影《對對糊》、《甜甜廿四味》同埋《凹凸神探》，之後越行越近，係娛樂圈公認嘅「金童玉女」，但係兩個人拍咗兩年拖就玩完<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/realtimenews/20200401002710-260404?chdtv|title=張國榮逝世17週年 初戀女友嫁漫畫教父卻悲劇「苦養自閉兒」 - 娛樂|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20210510142908/https://www.chinatimes.com/realtimenews/20200401002710-260404?chdtv|url-status=live}}</ref>。之後張國榮又有傳曾經同雪梨拍過拖，但唔夠半年就玩完<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/831124|title=還記得「李莫愁」嗎？ 消失34年肉垂皮鬆現況曝光 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-05-09|archive-date=2017-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20170510021941/http://star.ettoday.net/news/831124|url-status=live}}</ref>。冇幾耐，佢又識咗生意人[[楊受成]]個大女楊諾思，之後仲曾經拍拖。1984年，張國榮出嘅唱片《Lesile》，封面嘅游水池就係響楊受成屋企影嘅。但係之後因為楊諾思要去美國留學，而張留響香港，所以慢慢就分開咗<ref name=":0">{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2039264|title=張國榮逝世15周年 唐鶴德沿用哥哥電話號碼至今？ - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-05-09}}</ref>。佢嘅第四任女朋友係鄧慧詩，兩個人響1981年識嘅，之後拍過九個月拖<ref>{{引網|url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2650599/%E3%80%90IQ%E6%88%90%E7%86%9F%E6%99%82%E3%80%9159%E6%AD%B2%E9%84%A7%E6%85%A7%E8%A9%A9%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E8%88%87%E6%B8%AF%E5%8F%B0%E5%85%83%E7%A5%96%E7%B4%9ADJ%E8%81%9A%E6%9C%83%20%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%8A%E6%84%9B%E8%88%87%E6%9E%97%E6%85%95%E5%BE%B7%E8%AD%9C%E9%BB%83%E6%98%8F%E6%88%80|title=【IQ成熟時】59歲鄧慧詩素顏與港台元祖級DJ聚會 張國榮舊愛與林慕德譜黃昏戀 - 晴報 - 娛樂 - 中港台|website=https|language=zh|url-status=live|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114223/https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2650599/%E3%80%90IQ%E6%88%90%E7%86%9F%E6%99%82%E3%80%9159%E6%AD%B2%E9%84%A7%E6%85%A7%E8%A9%A9%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E8%88%87%E6%B8%AF%E5%8F%B0%E5%85%83%E7%A5%96%E7%B4%9ADJ%E8%81%9A%E6%9C%83%20%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%8A%E6%84%9B%E8%88%87%E6%9E%97%E6%85%95%E5%BE%B7%E8%AD%9C%E9%BB%83%E6%98%8F%E6%88%80}}</ref>。 以上四個女朋友都係傅媒報道，但毛舜筠就係張國榮一生人之中唯一一個公開承認嘅女朋友。1976年，張國榮簽約麗的電視，識咗當時同公司嘅毛舜筠。兩個人一齊主持音樂節目，佢對毛一見鍾情，所以兩個人後嚟就拍咗拖。冇幾耐，哥哥就同當時只有17歲嘅毛姐求婚，但係毛當時畀佢嚇親而拒絕<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/606804/張國榮逝世18週年-盤點8位影后拍檔-毛舜筠唯一被公開認愛|title=張國榮逝世18週年｜盤點8位影后拍檔 毛舜筠唯一被公開認愛|last=沈洛嘉|date=2021-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114223/https://www.hk01.com/%E9%9B%BB%E5%BD%B1/606804/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9618%E9%80%B1%E5%B9%B4-%E7%9B%A4%E9%BB%9E8%E4%BD%8D%E5%BD%B1%E5%90%8E%E6%8B%8D%E6%AA%94-%E6%AF%9B%E8%88%9C%E7%AD%A0%E5%94%AF%E4%B8%80%E8%A2%AB%E5%85%AC%E9%96%8B%E8%AA%8D%E6%84%9B|url-status=live}}</ref>。後嚟張國榮響電視節目上講過：「如果當初你（毛舜筠）願意接受我嘅求婚，可能會改變我嘅一生。」<ref>{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20181216/B3ENEMIYXUMMIRZ4NUTJH3YIVA/|title=【蘋聞重溫】拒絕張國榮求婚 ｜ 蘋果日報|website=Apple Daily 蘋果日報|language=zh-hk|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-05-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20210509072905/https://hk.appledaily.com/entertainment/20181216/B3ENEMIYXUMMIRZ4NUTJH3YIVA/|url-status=live}}</ref>1991年，佢哋響拍《[[家有囍事]]》期間再次見面，之後做咗老友<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2159116|title=張國榮62歲生忌 廿歲哥哥向毛舜筠求婚被拒 - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114147/https://topick.hket.com/article/2159116|url-status=live}}</ref>。 90年代初，香港傳媒報道指張國榮係同性戀者，又跟蹤偷拍到同佢親密嘅同性好友[[唐鶴德]]嘅相<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/486386|title=「回頭一牽手就是一輩子」 唐鶴德守身獨愛張國榮20年 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-05-09|archive-date=2017-07-13|archive-url=https://web.archive.org/web/20170713102049/http://star.ettoday.net/news/486386|url-status=live}}</ref>。唐鶴德同張國榮自細就玩埋一齊，比張細三歲，後嚟因為張國榮去英國讀書而冇再聯絡。直至1982年，張國榮響[[香港麗晶酒店]]再次見到唐鶴德，一年後經共同老友正式認識對方，兼且開始拍拖。響戀情啱開始嗰陣哥哥仲未紅，唐身為金融業人士，曾經攞自己嘅人工去支持佢<ref name=":0" />。1984年兩個人曾經分開過，但冇耐又喺返埋一齊。響成個80年代，佢兩個嘅關係一直都好低調<ref>{{Cite book|last=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=89}}</ref>。 經過反覆嘅糾纏甚至衝突，張國榮索性喺1996年底嘅復出歌壇演唱會上公開多謝唐鶴德，話佢同埋自己阿媽係「生命中至愛嘅朋友同埋親人」；1999年喺個人寫真集《Leslie的所有》採訪中，承認自己同埋唐鶴德相識於微時，彼此嘅友好關係已經十幾年；更喺2001年《時代週刊》亞洲版訪問上，表明幫TVB拍music video時太過性感而被禁止，佢都知咁做會俾聽眾同埋觀眾懷疑或相信佢係同性戀，但係佢認為個video所講嘅自己其實係雙性戀較恰當。但係上述嘅報道祇係雜誌編寫，無得到張國榮確認<ref>{{引網|url=http://www.time.com/time/arts/article/0,8599,108021,00.html|title=Forever Leslie - TIME|date=2010-03-30|website=web.archive.org|access-date=2021-09-29|archive-date=2013-05-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20130521082105/http://www.time.com/time/arts/article/0,8599,108021,00.html|url-status=dead}}</ref>。 === 人際 === 張國榮生性坦率又唔鍾意妥協，對人好好，又豪爽，所以佢響娛樂圈入面老友唔少<ref name=":14">{{引網|url=https://www.harpersbazaar.com/tw/celebrity/celebritynews/g25433187/leslie-cheung-anecdotes/|title=張曼玉片場的「定心丸」、梅豔芳差點要嫁給他？身為「榮迷」不可不知道的10件張國榮軼聞趣事|last=Yeh|first=Eachen Lee 與 Lois|date=2020-04-01|website=Harper's BAZAAR|language=zh-TW|access-date=2022-04-14}}</ref>。[[張曼玉]]、[[林青霞]]、[[王祖賢]]、[[毛舜筠]]等都係佢嘅老友<ref name=":14" />。不過最為人稱道嘅，係佢同[[梅豔芳]]之間嘅友情。梅豔芳同張國榮曾經響《[[胭脂扣]]》、《[[緣份]]》合作，亦互相出任演唱會嘅嘉賓，據傳梅豔芳仲問過張國榮：「如果我到咗四十歲仲未嫁出去，你就娶我好唔好？」<ref>{{引網|url=https://tw.appledaily.com/entertainment/20220316/SOA5DTHMQREZBCKV26VTTAKKLI/|title=曾是演藝圈公認的金童玉女 張國榮允諾梅艷芳會娶她 ｜ 蘋果新聞網 ｜ 蘋果日報|date=2022-03-16|website=蘋果新聞網|language=zh-tw|access-date=2022-04-14}}</ref>而梅豔芳亦響《明報周刊》嘅訪問入面提過，張國榮就好似係佢嘅屋企人，有咩野開心同唔開心都會同張國榮講，比佢嘅屋企人仲要了解佢，甚至有男朋友都會帶畀張國榮過目<ref>{{引網|url=http://www.leslietong.com/angelleslie/2003/0819/82.jpg|title=1976期《明報周刊》|date=2013-09-21|website=web.archive.org|url-status=bot: unknown|access-date=2022-04-14|archive-date=2013-09-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20130921060757/http://www.leslietong.com/angelleslie/2003/0819/82.jpg}}</ref>。張國榮最後一任經紀人係[[陳淑芬]]，兩個人響1982年識，感情就好似屋企人一樣，陳形容張國榮「人好好」，有乜不合都好易傾得點<ref>{{引網|url=https://eastweek.my-magazine.me/main/59389|title=風雲再起時 陳淑芬 - 名人薈 - 名人專訪 東周網【東周刊官方網站】|date=2019-12-20|website=web.archive.org|access-date=2022-04-14|archive-date=2019-12-20|archive-url=https://web.archive.org/web/20191220123032/https://eastweek.my-magazine.me/main/59389|url-status=bot: unknown}}</ref>。 張國榮亦多次提攜後輩，包括病緊都仲同[[Twins]]拍MV<ref>{{引網|url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2253876/https%3A%2F%2Fskypost.ulifestyle.com.hk%2Farticle%2F2253876%2F%E6%87%B7%E7%B7%AC%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%87Twins%E6%9C%80%E5%BE%8CMV%C2%A0%20%E7%B6%B2%E6%B0%91%E6%AD%8C%E9%A0%8C%EF%BC%9A%E4%BD%A2%E7%97%85%E7%B7%8A%E9%83%BD%E6%8F%90%E6%94%9C%E5%BE%8C%E8%BC%A9|title=懷緬張國榮與Twins最後MV 網民歌頌：佢病緊都提攜後輩 - 晴報 - 娛樂 - 中港台|website=skypost.ulifestyle.com.hk|language=zh|access-date=2022-04-15}}</ref>、畀[[王力宏]]參演自己嘅執導嘅電影<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10088/5971946|title=噓編娛論／李安、張國榮都曾提攜 王力宏優質招牌還是一夕崩毀？|last=聯合新聞網|date=2021-12-18|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-15}}</ref>，又曾經響頒獎禮上讚[[黎明]]「外形最好，佢如果做歌手肯定非常得女歌迷歡喜」、讚[[古天樂]]「係佢電影方面嘅接班人」、[[古巨基]]「係佢歌唱方面嘅接班人」<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/343395/烈火雄心-張國榮曾睇好-雙古一鄧-古天樂鄧一君各有發展|title=【烈火雄心】張國榮曾睇好「雙古一鄧」 古天樂鄧一君各有發展|last=董欣琪|date=2019-06-21|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>。 === 慈善事業 === === 移居 === 張國榮響1990年退出樂壇之後曾經到過[[加拿大]]生活。當時佢生活低調，唔受任何狗仔隊影響。後嚟佢最終回流香港，無耐仲復出樂壇同埋向影壇發展<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/1681422|title=張國榮離開17年從未忘記！唐鶴德深夜曬照：我知道，你在另一個國度想念我們 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-09-29|archive-date=2021-09-29|archive-url=https://web.archive.org/web/20210929151115/https://star.ettoday.net/news/1681422|url-status=live}}</ref>。 === 軼事 === 呢啲軼事大多由傳媒所寫，佢本人好多都未承認。 * 佢係一個有情有義嘅人，每次開完演唱會都會送禮物畀工作人員，而且全部都有寫上款下款。<ref name=":1" /> * 響張國榮二十歲嗰陣，契媽曾經攞過佢嘅生辰八字去算命，結果話佢46歲就會死。一向唔信呢啲嘢嘅佢去問家姐張綠萍：「我係咪到46歲就會死㗎？」張綠萍唔知點算，只好安慰佢。但最後，算命師父居然算中咗，佢走嗰陣真係得46歲<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20171128/bkn-20171128114259410-1128_00862_001.html|title=張綠萍遺憾錯失與張國榮到澳洲生活|date=2017-11-28|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2021-05-14|archive-date=2021-05-14|archive-url=https://web.archive.org/web/20210514094653/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20171128/bkn-20171128114259410-1128_00862_001.html|url-status=live}}</ref>。 == 影響 == === 兩岸三地 === 好多歌手都推出過、或翻唱過張國榮嘅歌。台灣歌手[[王若琳]]喺2014年推出嘅《[[午夜劇院]]》專輯，亦翻唱咗張國榮名曲《[[當年情]]》嘅國語版，仲成為咗主打歌之一<ref>{{引網|url=http://www.iwant-radio.com/showinformation.php?sisn=33498|title=Joanna王若琳『午夜劇院』專輯介紹|website=銀河網路電台|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114234/http://www.iwant-radio.com/showinformation.php?sisn=33498|archive-date=2021-12-11|access-date=2021-07-27}}</ref>。響香港，[[陳奕迅]]嘅《浮誇》表達出懷念張嘅情感、《黑擇明》嘅正面歌詞（原先係打算畀張國榮唱，但張早死，後嚟畀咗[[林夕]]填詞），[[古巨基]]嘅《Dear Leslie》入面有好多出自張國榮嘅經典歌詞，[[張敬軒]]《靈魂相認》嘅前奏靈感嚟自張國榮嘅《追》等等<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/455214/張國榮逝世17周年-哥哥如何影響後世流行樂壇|title=張國榮逝世17周年 哥哥如何影響後世流行樂壇？|last=彭嘉彬|date=2020-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-05}}</ref>。 2022年，星聚匯搞咗《榮情蜜意張國榮影展》，響4月1號起上映《霸王別姬》、《胭脂扣》同《英雄本色》呢三套作品<ref name=":12">{{引網|url=https://tw.news.yahoo.com/%E9%9F%93%E5%9C%8Bcgv%E8%BF%BD%E6%86%B6%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9619%E9%80%B1%E5%B9%B4-the%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E7%89%B9%E5%B1%95-%E5%8F%B0%E7%81%A3%E5%B0%87%E6%96%BC4%E6%9C%881%E6%97%A5%E4%B8%8A%E6%98%A0%E7%B6%93%E5%85%B8%E4%B8%89%E9%83%A8%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E4%BD%9C%E5%93%81-021200951.html|title=韓國CGV追憶張國榮逝世19週年《THE張國榮特展》，台灣將於4月1日上映經典三部張國榮作品|website=tw.news.yahoo.com|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>。 === 海外 === ==== 韓國 ==== 1986年，佢憑住《英雄本色》主題曲《當年情》響韓國打開名堂。1987年，佢推出嘅國語唱片《愛慕》、專輯《The Greatest Hits of Leslie Cheung》，響韓國分別賣出30萬同20幾萬張，創造咗華語唱片響韓國嘅銷量紀錄。1989年，佢代言嘅品牌Orion To You 朱古力廣告，令到呢個牌子成為當時韓國三大熱門朱古力。佢響韓國影壇到依家都仲有好大影響力，就好似「國民主持」[[劉在錫]]就係佢嘅fans；而響多套韓國電視劇亦曾經出現張國榮，就好似《請回答1988》、《九尾狐傳》等等<ref name=":6">{{引網|url=https://www.harpersbazaar.com.hk/celebrity/how-popular-leslie-cheung-south-korea?utm_source=facebook_share&utm_medium=referral|title=張國榮當年的影響力！就連韓星都要靠邊站|last=HK|first=Harper's BAZAAR|website=www.harpersbazaar.com.hk|language=en|access-date=2022-02-25}}</ref>。 2009年，韓國搞咗一個「張國榮電影節」，用一個月時間上映多套張國榮嘅電影代表作，係韓國第一次為咗懷念一位明星而開嘅電影節<ref name=":6" />。2012年，韓國最大嘅流行音樂頒獎禮「Mnet亞洲音樂大獎」響頒獎開場嗰陣播咗張國榮告別演唱會嘅片，仲請嚟藝人[[宋仲基]]唱張國榮嘅《當年情》，以示致敬<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10089/2081236|title=驚！宋仲基竟與張國榮對唱過！|last=聯合新聞網|date=2016-03-29|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>。2021年，韓國仲特別上映咗兩部佢嘅作品《星月童話》、《縱橫四海》<ref name=":6" />。2022年，[[星聚匯]]搞咗為期兩個禮拜嘅《THE張國榮特展》，上映多場張國榮嘅代表電影<ref name=":12" />。 ==== 日本 ==== 2001年，日本有最多會員嘅亞洲電影影迷會Cine City評選「最佳男演員獎」，呢個獎搞11年，張國榮有成10年攞第一。2006年，[[日本放送協會]]搞「響日本最受歡迎嘅演員評選」，張國榮入選「國際十佳男演員」，係唯一入選嘅華人演員；《霸王別姬》響呢個獎入面被選做「十佳影片」。 == 評價 == === 海外 === * {{Flag|JPN}}導演[[中川陽介]]：佢係國際電影界嘅瑰寶，擁有卓越嘅演技。（略）...佢卓越嘅演技會永遠留響電影入面，令你睇到入哂迷。呢個演員嘅名叫張國榮。<ref>{{引網|url=http://blog.livedoor.jp/yoyogi2222/archives/50151785.html|title=美しいひと : 真昼ノ星空 群青 唐船ドーイ 一九の春|website=真昼ノ星空　群青　唐船ドーイ　一九の春|access-date=2022-04-05}}</ref> == 特色 == == 稱呼 == [[File:Leslie Howard GWTW.jpg|thumb|當時響《亂世佳人》入面扮偉希禮[[萊斯利·侯活]]：張國榮改英文名嘅靈感同來源]] 其實張國榮原本叫張發宗，但根據初中同學嘅講法，佢響中學時期已經改咗名叫「張國榮」；原先英文名係叫做「Bobby」，響英國留學嗰陣改做「Leslie」，原因為佢好鍾意英國男演員[[萊斯利·侯活]]（英文Leslie Howard；代表作係響《[[亂世佳人 (電影)|亂世佳人]]》入面扮偉希禮）。佢曾經響1989年嘅演唱會上面提過：「我點解叫Leslie呢？其實我細個係叫做Bobby，但係我又好驚被人誤會我係一種動物，所以就改咗一個比較sexy一啲嘅名Leslie。」「呢個名既可以男仔用又可以女仔用，幾[[中性]]。」 張國榮有個花名叫「哥哥」，源自於同佢合演《[[倩女幽魂 (1987年電影)|倩女幽魂]]》嘅[[王祖賢]]對佢嘅稱呼。開頭淨係得娛樂圈啲人咁叫，後嚟延伸到啲Fans都跟住咁叫。但係另一種講法係佢響《白髮魔女傳》試裝嘅時候，佢讚林青霞「姐姐你好靚！」青霞答佢一句：「哥哥你都好靚！」從此就多咗「哥哥」呢個花名。第三種講法指「哥哥」原先係張國榮對唐生嘅稱呼，後嚟先演變成佢嘅花名。 == 影視作品 == {{內文|張國榮影視作品一覽}}<!-- images not yet in commons [[Image:張國榮 烈火青春 1982.11.26.jpg|150px|thumb|烈火青春]] [[Image:張國榮 鼓手 1983.3.16.jpg|150px|thumb|鼓手]] [[Image:張國榮 英雄本色 1986.8.2 .jpg|150px|thumb|英雄本色]] [[Image:張國榮 倩女幽魂 1987.7.18.jpg|150px|thumb|倩女幽魂]] [[Image:張國榮 英雄本色II 1987.12.17.jpg|150px|thumb|英雄本色II]] [[Image:張國榮 胭脂扣 1988.1.7.jpg|150px|thumb|胭脂扣]] [[Image:張國榮 阿飛正傳 1990.12.15.jpg|150px|thumb|阿飛正傳]] [[Image:張國榮 縱橫四海 1991.2.2.jpg|150px|thumb|縱橫四海]] [[Image:張國榮 家有囍事 1992.1.25.jpg|150px|thumb|家有囍事]] [[Image:張國榮 藍江傳之反飛組風雲 1992.5.14.jpg|150px|thumb|藍江傳之反飛組風雲]] [[Image:張國榮 霸王別姬 1993.1.1.jpg|150px|thumb|霸王別姬]] [[Image:張國榮 射鵰英雄傳之東成西就 1993.2.5.JPG|150px|thumb|射鵰英雄傳之東成西就]] [[Image:張國榮 白髮魔女傳 1993.8.26.jpg|150px|thumb|白髮魔女傳]] [[Image:張國榮 金枝玉葉 1994.7.23.jpg|150px|thumb|金枝玉葉]] [[Image:張國榮 錦繡前程 1994.8.4.jpg|150px|thumb|錦繡前程]] [[Image:張國榮 東邪西毒 1994.9.7.jpg|150px|thumb|東邪西毒]] [[Image:張國榮 金玉滿堂 1995.1.28.jpg|150px|thumb|金玉滿堂]] [[Image:張國榮 風月 1996.5.9.jpg|150px|thumb|風月]] [[Image:張國榮 色情男女 1996.11.28.jpg|150px|thumb|色情男女]] [[Image:張國榮 春光乍洩 1997.5.30.jpg|150px|thumb|春光乍洩]] [[Image:張國榮 紅色戀人 1998.8.1.jpg|150px|thumb|紅色戀人]] [[Image:張國榮 流星語 1999.10.14.jpg|150px|thumb|流星語]] [[Image:張國榮 鎗王 2000.5.27.jpg|150px|thumb|鎗王]] [[Image:張國榮 戀戰沖繩 2000.7.28.jpg|150px|thumb|戀戰沖繩]] [[Image:張國榮 異度空間 2002.3.28.jpg|150px|thumb|異度空間]] images not yet in commons --> 張國榮拍嘅第一套影視作品係1978年嘅《[[紅樓春上春]]》，自此之後嘅24年期間分別拍過56套電影。代表作有《胭脂扣》、《倩女幽魂》、《霸王別姬》、《[[阿飛正傳]]》、《英雄本色》等，可以話係家傳戶曉<ref>{{引網|url=https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=1069974|title=香港影帝TOP10！梁朝偉只排第二 網：第一實至名歸 {{!}} 娛樂星聞 {{!}} 三立新聞網 SETN.COM|last=三立新聞網|date=2022-02-11|website=www.setn.com|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-02-27}}</ref>。2002年公益電影《煙飛湮滅》正式上映，係唯一一套由佢執導嘅電影<ref name=":8">{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/606788/盤點8部張國榮客串電影-唔止-97家有囍事-用過-張國榮-現身|title=盤點8部張國榮客串電影 唔止《97家有囍事》用過「張國榮」現身|last=王誦賢|date=2021-03-31|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-02-27}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.storm.mg/lifestyle/2471797|title=張國榮逝世18週年》13部經典電影，帶你一同回憶永遠的哥哥—張國榮-風傳媒|last=Storm.mg|date=2021-04-08|website=www.storm.mg|language=zh-TW|access-date=2022-02-27}}</ref>。1990年憑《阿飛正傳》獲得香港電影金像獎最佳男主角，呢次亦係佢唯一一個金像獎獎項<ref name=":8" />。最後一個作品係2002年嘅《異度空間》。佢亦有拍電視劇，一生人拍過19套，第一套係麗的嘅《[[鱷魚淚]]》<ref name=":9">{{Cite book|last=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=第三章}}</ref>，至1986年客串《香港八六》之後就冇再拍過<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/173765/張國榮逝世15周年-哥哥18個電視劇造型-光頭look一樣咁靚仔|title=【張國榮逝世15周年】哥哥18個電視劇造型 光頭look一樣咁靚仔|last=林迅景|date=2018-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-02-27}}</ref>。代表作有《儂本多情》、《福祿壽喜》<ref name=":10">{{引網|url=https://ent.ltn.com.tw/news/breakingnews/1440130|title=《今日壽星》 離世12年 緬懷一代巨星張國榮 - 自由娛樂|last=自由時報電子報|date=2015-09-12|website=自由時報電子報|access-date=2022-02-27}}</ref>，但成績唔似響電影方面咁亮眼<ref name=":9" />。佢都拍過廣播劇<ref name=":10" />。 ==音樂作品== {{main|張國榮音樂作品一覽|}} 張國榮一生出過24個大碟，其中英文一個、粵語十八個、國語六個。佢出嘅第一個音樂作品係《DAYDREAMIN’》，1978年出，而第一個粵語專輯係1979年嘅《情人箭》；但由於呢兩個作品表現唔好，公司認為佢潛力唔大就畀佢走<ref name=":13" />。所以佢直至1983年轉投華星後先出第二個粵語專輯《風繼續吹》，而《風繼續吹》、《張國榮的一片痴…》反應唔錯，咁先令佢打開知名度<ref name=":02">{{引網|url=https://mmis.hkpl.gov.hk/coverpage/-/coverpage/view?_coverpage_WAR_mmisportalportlet_hsf=%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83&p_r_p_-1078056564_c=QF757YsWv58Sngm8Qm6Mn+EY4n9ByiTw&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_o=2&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_actual_q=(%20(%20allTermsMandatory:(true)%20OR+all_dc.title:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.creator:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.contributor:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.subject:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+fulltext:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.description:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20)%20)&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_sort_field=score&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_sort_order=desc|title=張國榮成立歌迷會 望演得成「人間蒸發」|last=華僑日報|website=mmis.hkpl.gov.hk|url-status=live|access-date=2022-04-13}}</ref>。可以肯定係，由第三張專輯《風繼續吹》開始，就會發行錄音帶版本<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/173932/張國榮逝世15周年-收藏家遍尋哥哥錄音帶-風繼續吹-激罕|title=【張國榮逝世15周年】收藏家遍尋哥哥錄音帶 《風繼續吹》激罕|last=林穎嵐|date=2018-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-14}}</ref>。直至1989年，都維持每年至少推出一張專輯嘅次數<ref>{{Cite book|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=244}}</ref>。1995年以專輯《寵愛》復出樂壇<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/1140746|title=哥哥好想你！張國榮逝世15年 「這10首經典」聽了就想念 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2022-04-14}}</ref>。佢最後一張專輯係2003年7月8號、佢走後先發行嘅《一切隨風》<ref>{{引網|url=https://www.mirrormedia.mg/story/20170331ent004/|title=【本週音樂】懷念永遠的巨星—張國榮|date=2017-03-31|website=鏡週刊 Mirror Media|language=zh-Hant|access-date=2022-04-14}}</ref>。 ==派台歌曲成績== {{內文|張國榮派台成績}} 呢個成績表單顯示出從1983年－1989年，1995年到而家張國榮喺香港派台歌曲嘅成績，其中1990年－1994年張國榮因為退出歌壇嘅原因，因此未有歌曲派台。1995年－1998年張國榮喺滾石唱片期間，明確講明唔參與歌曲派台<ref>{{引網 |url=http://www.leslie-cheung.com/article-256-1.html |title=張國榮宣布復出 |access-date=2020年5月31號 |archive-date=2020年5月14號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200514213138/http://www.leslie-cheung.com/article-256-1.html |url-status=live }}</ref>。 ==攞獎同提名== {{main|張國榮攞獎同提名一覽|}} ==廣告同代言== *1985年 **[[大家樂]]快餐之歌舞篇 **大家樂快餐之為你做足一百分 *1986年：[[柯尼卡]]菲林 *1987年 **[[香港紅十字會]] **[[百事可樂]]（首位亞洲區百事巨星代言人） *1989年 **[[To You Chocolate]]（韓國） **[[雅馬哈|山葉兜風]]（台灣） **[[百事可樂]]之百事狂賞曲（美國） *2001年 **香港[[影視及娛樂事務管理處]]宣傳影片（支持香港電影拍攝工作） **[[Discovery Channel]]《[[Animal Planet]]》（捐款保育瀕臨絕種獅鼻猴） == 逝世後紀念 == 張國榮離世後，仍然有唔少人懷念佢，其中有啲人係喺張國榮離世後開始鍾意佢，呢啲人一般被稱爲「後榮迷」，多數係1990年代到2000年代出世嘅一代，甚至除咗香港，就連台灣都有一定數量<ref>{{引網|url=https://opinion.cw.com.tw/blog/profile/52/article/10661|title=【投書】張國榮，不如我們重新來過：「後榮迷」的愚人節悲傷|last=劉苑杉|url-status=live|archive-date=2021-04-01}}</ref><ref name=":0"/><ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/社區專題/753723/張國榮逝世19周年-前區議員製哥哥足跡圖-提供疫下另類文化旅遊|title=張國榮逝世19周年｜前區議員製哥哥足跡圖 提供疫下另類文化旅遊|last=黎倩婷|date=2022-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-02}}</ref>。唔少「後榮迷」喺每年4月1號（即係張國榮嘅死忌）都會聚集一齊，進行一啲紀念活動<ref name=":1"/>。有啲評論認為，「後榮迷」嘅出現，部分原因係文化評論上關於佢的論述嘅論述不斷增加<ref name=":0" />。[[香港中文大學]]文化及宗教研究系助理教授[[陳少紅]]（筆名洛楓）統計，逝世後所造成嘅迴響，遠超香港同期逝世明星（如[[羅文]]、[[梅艷芳]]），規模只有[[李小龍]]可以媲美<ref name=":1" />。 ===周年紀念=== [[File:HK LeslieCheung 60401.jpg|thumb|200px|2006年張國榮逝世周年紀念日喺香港中環]] * 2004年4月1號前後 * 2005年4月1號前後 - 中環[[遮打花園]]。 * 2006年4月1號前後 - 中環[[香港文華東方酒店]]對面，[[康樂大廈]]廣場。 * 2007年4月1號前後 - [[尖沙咀]][[新世界中心]]地下廣場。 * 2008年4月1號前後 - 尖沙咀[[香港文化中心]]露天廣場、行政大樓展覽館。 * 2008年3月31號～4月1號 - [[紅磡體育館]]《Miss You Much Leslie 繼續寵愛音樂會》<ref>{{引網 |url=http://www.ileslie.hk/ |title=Miss You Much Leslie 繼續寵愛音樂會官方網站 |access-date=2019年4月6號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110721092659/http://www.ileslie.hk/ |archive-date=2011年7月21號 |url-status=dead }}</ref> **張國榮逝世五周年紀念音樂會。由經紀人陳淑芬擔任演唱會總監兼出品人，張學友擔任藝術顧問，請咗幾十位張國榮生前歌手同埋演員好友參與演出，重新詮釋佢啲經典歌。音樂會原訂4月1號搞，門票開售之後兩個鐘之內賣曬，由於太多人想去，所以喺3月31號開多一場。音樂會收益喺扣除開支後，撥捐作慈善用途。 * 2008年9月12號 - [[重慶奧體中心]]《繼續寵愛——紀念張國榮音樂會》。<ref>{{引網 |url=http://www.cqwb.com.cn/webnews/htm/2008/9/13/301208.shtml |title=重慶繼續寵愛音樂會 |access-date=2009年1月10號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20081121122702/http://www.cqwb.com.cn/webnews/htm/2008/9/13/301208.shtml |archive-date=2008年11月21號 |url-status=dead }}</ref> * 2009年4月1號 - 尖沙咀香港文化中心「有心。人。共鳴─張國榮作品致敬晚會」。 *2020年，群星發文悼念，周慧敏親自剪片回顧與哥哥點滴。<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/%E7%9C%BE%E6%A8%82%E8%BF%B7/455485/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9617%E5%B9%B4-%E7%BE%A4%E6%98%9F%E7%99%BC%E6%96%87%E6%82%BC%E5%BF%B5-%E5%91%A8%E6%85%A7%E6%95%8F%E8%A6%AA%E8%87%AA%E5%89%AA%E7%89%87%E5%9B%9E%E9%A1%A7%E8%88%87%E5%93%A5%E5%93%A5%E9%BB%9E%E6%BB%B4?utm_medium=Referral&utm_source=wiki_bl&utm_campaign=NshChan|title=【張國榮逝世17年】群星發文悼念 周慧敏親自剪片回顧與哥哥點滴|last=黃浩晉|first=|date=2020-04-01|website=香港01|language=zh-HK|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20200401150610/https://www.hk01.com/%E7%9C%BE%E6%A8%82%E8%BF%B7/455485/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9617%E5%B9%B4-%E7%BE%A4%E6%98%9F%E7%99%BC%E6%96%87%E6%82%BC%E5%BF%B5-%E5%91%A8%E6%85%A7%E6%95%8F%E8%A6%AA%E8%87%AA%E5%89%AA%E7%89%87%E5%9B%9E%E9%A1%A7%E8%88%87%E5%93%A5%E5%93%A5%E9%BB%9E%E6%BB%B4|archive-date=2020-04-01|access-date=2020-04-01}}</ref> *2021年：《[[想你‧張國榮]]》紀念音樂會 ===紀念事物=== ;榮譽 2018年[[楊光宇]]先生以張國榮（Cheungkwokwing）命名55383號小行星<ref>香港天文學會智能手機應用程式《香港天文》2018年7月12號新聞報導</ref>，表彰佢為粵語流行佢做咗好大貢獻。 ;重製唱碟 2020年9月，[[環球唱片]]推出全新唱碟《REVISIT》，請咗同張國榮生前合作過幾次嘅唱片監製[[梁榮駿]]同編曲人[[唐奕聰]]合作。第一隻派台歌《春夏秋冬A Balloon’s Journey》喺張國榮64歲冥壽推出，同時亦透露用上從未曝光嘅另一版本聲帶<ref>{{cite news |title=張國榮64歲生忌之日 《春夏秋冬》遺珠聲帶曝光 |url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20200901/SVQG4I7WGRG3XB7XGNGVIFJXF4/ |accessdate=2020-09-03 |work=蘋果日報 |date=2020-09-01 |archive-date=2021-03-23 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210323041232/https://hk.appledaily.com/entertainment/20200901/SVQG4I7WGRG3XB7XGNGVIFJXF4/ |url-status=live }}</ref>。 ==參考書籍== * 志摩千歲. 張國榮的時光. 上海書店出版社. 原作名: レスリーの時間. 2011-12. ISBN 9787806787007 * 洛楓. 張國榮：禁色的蝴蝶. 廣西師範大學出版社. ISBN 9787563383030 * 張國榮藝術研究會. 張國榮 盛世光陰. 香港電影雙周刊出版社. 2005-09-12. ISBN 9789628114948 *{{Cite book|author=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|location=香港|publisher=香港中和出版有限公司|date=2015-10-13|ISBN=9789888284993|language=中文}} *蔣林（2013-04-15）：不一樣的煙火:張國榮音樂傳奇 香港中和出版有限公司 {{ISBN|978-988-8200-42-9}} == 參考 == {{reflist|4}} == 出面網頁 == {{同享類|Leslie Cheung}} {{維基語錄|:zh:張國榮}} *{{IMDb name|id=0002000}} *{{hkmdb name|4260}} *{{Mtime people|954979}} *{{Douban people|1003494}} * {{引網|url=http://gdottv.com/main/life/hklgbtcelebrity|title=香港出櫃名人|website=Ｇ點電視|language=Zh-hant}} {{張國榮}} {{中國電影金鳳凰獎}} {{勁歌金曲最受歡迎男歌星}} {{十大勁歌金曲頒獎典禮勁歌金曲金獎}} {{叱咤樂壇男歌手金獎}} {{叱咤樂壇至尊歌曲}} {{叱咤樂壇至尊唱片}} {{新城勁爆頒獎禮勁爆年度歌曲大獎}} {{IFPI香港唱片銷量大獎最高銷量廣東唱片}} {{IFPI香港唱片銷量大獎十大銷量本地歌手}} {{四台聯頒音樂大獎大碟大獎}} {{華語音樂傳媒大獎最佳國語、粵語男歌手}} {{歷屆金針獎獲獎音樂人}} {{演藝動力大獎最突出男歌手}} {{演藝動力大獎最突出電影男演員}} {{香港電影評論學會大獎最佳男演員}} {{香港電影金像獎最佳男主角}} {{香港電影金像獎專業精神獎}} {{1905-2004年中國電影百位優秀演員}} {{Authority control}} [[類:張國榮| ]] [[Category:列斯大學舊生]] [[Category:自殺藝人]] 71vi53erfdrokabsp0slquhc29kkay9 1864978 1864977 2022-08-18T13:34:19Z Detective Akai 200717 /* 電視時代 */ wikitext text/x-wiki {{translation|[[:zh:張國榮]]或[[:en:Leslie Cheung]]|55|重係好[[三及第]]}} {{otheruses}} {{藝人 | 姓名 = 張國榮<br>Leslie Cheung | 類型 = 男藝人 | 圖片 = Leslie Chung 1999.jpg | 圖片簡介 = 張國榮喺1999年影嘅相 | 圖片尺寸 = 250px | 英文名 = Leslie Cheung | 羅馬拼音 = Cheung Kwok Wing | 原名 = 張發宗 | 綽號 = 哥哥<br>Leslie | 出生日期 = 1956年9月12號 | 出生地點 = {{HKG-1955}}[[九龍]] | 籍貫 = [[廣東]] | 死因 = [[抑鬱症]]墮樓身亡 | 國籍 = '''國籍'''：<br/>{{BDTC}}（1956-1997）<br/>{{CNHK}}<ref>{{cite web |url=http://datalib.ent.qq.com/star/559/ |language=zh-cn |title=張國榮 |publisher=騰訊娛樂 |access-date=2015年10月30號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160306004916/http://datalib.ent.qq.com/star/559/ |archive-date=2016年3月6號 |url-status=dead }}</ref>（1997-2003）<br/>'''公民權'''：<br/>{{CAN}}非本地居民<ref>{{cite web|url=https://www.douban.com/note/618578881/|title=張國榮：我沒用過契媽一個仙 |author=汪曼玲|work=明報週刊|date=1995-11-05|archive-url=https://web.archive.org/web/20210217093419/https://www.douban.com/note/618578881/|archive-date=2021-02-17|url-status=live}}</ref> | 民族 = | 逝世日期 = {{death_date_and_age|2003|4|1|1956|9|12|mf=y}} | 逝世地點 = {{HKG}}[[中環]][[香港文華東方酒店|文華東方酒店]] | 職業 = {{flat list| * 歌手 * 作曲人 * 演員 * 唱片同電影監製 }} | 語言 = {{flat list| * 粵文 * 英文 * 國語 * 客家話 * 日文 }} | 教育程度 = {{GBR}}[[列斯大學]]紡織系一年級（中退） | 母校 = [[聖璐琦書院]]（小學部）<br>[[佛教黃鳳翎中學]]<br/>[[玫瑰崗學校]]<br/>{{Link-en|諾域治書院|Norwich School}}<br/>[[列斯大學]]<br/>[[威靈頓英文中學]]（高街分校） | 宗教信仰 = 冇 | 父母 = {{unbulleted list|[[張活海]]（1910年－1989年）|[[潘玉瑤]]（1919年－1998年）}} | 伴侶 = [[唐鶴德]] | 音樂類型 = {{flat list| * [[粵語流行曲|粵語流行]] * [[華語流行曲|華語流行]] }} | 演奏樂器 = 聲樂 | 出道地點 = {{BHKG}} | 出道作 = 《[[I like Dreaming|I Like Dreamin']]》（唱片）<br/>《[[紅樓春上春]]》（電影） | 出道日期 = 1977年（21歲） | 代表作 = '''歌'''：{{flat list| * 《[[風繼續吹]]》 * 《Monica》 * 《[[無心睡眠]]》 * 《[[追]]》 * 《[[有心人]]》 * 《[[左右手]]》 }} '''電影'''：{{flat list| * 《阿飛正傳》 * 《春光乍泄》 * 《霸王別姬》 * 《東邪西毒》 * 《倩女幽魂》 }} | 唱片公司 = {{unbulleted list|[[寶麗金唱片]]（1977年－1982年）|[[華星唱片]]（1982年－1987年）|[[新藝寶唱片]]（1987年－1990年）|[[滾石唱片]]（1995年－1999年）|[[環球唱片]]（1999年－2003年）}} | 活躍年代 = 1977年－2003年 | 經紀公司 = [[恆星娛樂有限公司|恆星娛樂]] | 相關團體 = [[張國榮官方歌迷會]] | 網站 = | imdb = 0002000 | hongkongfilmawards = {{awards|award=最佳男主角 |year=1991年 |title=《[[阿飛正傳]]》}} | hkfcsawards = {{awards|award=最佳男主角 |year=1994年 |title=《[[東邪西毒]]》}} | rthktop10goldsongsawards = {{awards|award=金針獎 |year=1999年}} | awards = {{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=最受歡迎男歌星 |year=1988年、1989年}}{{awards|name=[[叱吒樂壇流行榜]] |award=叱吒樂壇男歌手金獎 |year=1988年、1989年}}{{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=榮譽大獎 |year=1999年}}{{awards|name=[[十大勁歌金曲]] |award=致敬大獎 |year=2000年}}{{awards|name=[[日本]][[影評人]][[協會]]大獎 |award=最佳男主角 |year=1993年 |title=《[[霸王別姬]]》}} | signature = Signature of Leslie Cheung.svg | citizenship = }} {{Infobox Chinese |title=Cheung Kwok-wing |name1=Cheung Kwok-wing |t=張國榮 |s=张国荣 |p=Zhāng Guó-róng |j=Zoeng1 Gwok3 wing4 |bpmf=ㄓㄤㄍㄨㄛˊㄖㄨㄥˊ |altname=Cheung Fat-chung |t2=張發宗 |s2=张发宗 |p2=Zhāng Fā-zōng |j2=Zoeng1 Faat3-zung1 |bpmf2=ㄓㄤㄈㄚㄗㄨㄥ |宗教信仰=無 }} '''張國榮'''（{{jpingauto|zoeng1 gwok3 wing4}}，{{lang-en|'''Leslie Cheung'''}} ; {{生死|1956年|9月12號|2003年|4月1號}}），原名'''張發宗'''，係香港男[[歌手]]、[[演員]]同埋詞曲創作者，另外都曾做過電影配樂、排舞、音樂錄像導演同埋藝術總監，係[[香港樂壇]]嘅天皇級代表性人物，響[[中國]]以至[[亞洲]]亦都有住巨大嘅影響力。 [[九龍]]出世，曾經到[[英國]]留學，1976年加入[[麗的電視]]正式出道。1983年憑住《[[風繼續吹]]》同《Monica》打響名堂，喺1984至1989年間推出《有誰共鳴》、《[[無心睡眠]]》、《沉默是金》等作品，成為香港樂壇巨星；亦因此獲獎無數，曾經響《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》連續兩屆攞「最受歡迎男歌星」同埋[[叱咤樂壇流行榜]]男歌手金獎。除咗歌唱，佢響1986年拍嘅電影《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》而令佢響影壇打開知名度。1990年進軍影壇，籍住《[[阿飛正傳]]》攞到第十屆[[香港電影金像獎]]影帝。1993年嘅《[[霸王別姬 (電影)|霸王別姬]]》更係令佢響國際打出知名度，攞到第4屆日本電影影評人大獎嘅最佳外語片男主角、第8屆東京影展電影評論家大獎最佳男主角。1997年主演嘅《[[春光乍洩]]》令佢成為LGBT文化嘅代表人物。2003年因[[抑鬱症]]墮樓身亡，終年46歲。 == 早年 == 張國榮係[[客家]]人，祖籍[[廣東]]，1956年9月12號響香港[[九龍]]出世，喺屋企十個細路之中排最細，所以有「十仔」呢個乳名。佢老豆係出名裁縫[[張活海]]，為荷里活明星縫製洋衫，影星[[馬龍白蘭度|馬龍·白蘭度]]、[[加利格蘭|加利·格蘭]]、導演[[希治閣|亞弗列·希治閣]]都係張活海嘅客人之一；而大家姐係婦女界活躍分子[[張綠萍]]。張國榮成日話自己有個不幸嘅童年，老豆同阿媽關係一直唔好，自細已經同父母分開住，淨係得工人六姐關心佢。由於自細缺乏關愛，令到佢心理留咗一條疤。佢曾經咁樣講：「可以話同老豆住埋一齊得五日，而同阿媽就係半年。」<ref name=":1">{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20180401/2ZV55FNDYAWWO73S3AEHOJMIHM/|title=【由零開始】哥哥的10件軼事 ｜ 蘋果日報|website=Apple Daily 蘋果日報|language=zh-hk|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20210514094653/https://hk.appledaily.com/entertainment/20180401/2ZV55FNDYAWWO73S3AEHOJMIHM/|archive-date=2021-05-14|access-date=2021-05-14}}</ref> 佢小學時期入讀[[聖璐琦書院]]（小學部），期間表現出好高嘅音樂才華：成日參加校內音樂節、朗誦同埋綜藝表演，仲曾經兩次得到英詩朗誦冠軍。後嚟升讀[[銅鑼灣]][[佛教黃鳳翎中學]]，之後1969年轉校到[[玫瑰崗學校]]，期間成績麻麻地，但英文幾好，對西方電影有好大興趣，成日研究《[[殉情記]]》嘅原聲帶。1972年佢畀屋企人送去[[英國]]留學，入讀{{Link-en|諾域治書院|Norwich School}}，響禮拜六日兼職做調酒師，有時又響[[修安]]嘅一間由親戚開嘅餐廳做業餘駐唱。後嚟響[[英國高級程度會考]]嘅英文科攞到A級成績，成功升讀[[英國]][[列斯大學]]（Leeds University）紡織系，成績幾好，仲攞埋獎學金<ref>{{引網|url=http://lj.hkej.com/lj2017/travelsports/article/id/1891094|title=【旅遊】英國利兹 尋張國榮足跡 -|website=LifeStyle Journal 優雅生活|access-date=2022-04-07}}</ref>。一年後，老豆[[中風]]，由於老豆希望仔女可以留響自己身邊，張國榮被迫退學返香港，有一段時間響[[Levi's]]做sales。之後插班入讀[[威靈頓英文中學]]（[[高街]]分校）中五，主修中文，曾經同人夾Band做主唱。 雖然老豆做裁縫，但張國榮對呢個職業冇咩興趣。佢後嚟曾經到加拿大讀過電影課程<ref name=":7">{{Cite book|last=蔣林|title=不一樣的煙火:張國榮音樂傳奇|pages=p.239}}</ref>。 == 電視時代 == 1976年參加[[麗的電視]]（[[亞洲電視]]前身）舉辦嘅亞洲音樂歌唱大賽，以美國歌手[[當麥連|當·麥連]]嘅《American Pie》獲得香港區第二名，從此進入演藝圈，同麗的電視簽咗一份三年嘅二等演員合同。喺早期佢主要係拍劇，例如《鱷魚淚》、《浣花洗劍錄》、《對對糊》、《甜甜廿四味》等等。 佢嗰陣時並唔係好紅，尤其係佢嘅形象帶有[[占士甸]]（James Byron Dean）嗰種反叛同埋浪漫，但係當年大眾唔太接受。喺一次戶外表演中佢向現場觀眾掟帽，但帽就被人掟返轉頭，現場觀眾重柴佢臺<ref>{{引網|url=https://mypaper.pchome.com.tw/chinpang/post/1312492642|title=你噓過張國榮嗎？──懷念張國榮|last=Pan|date=2009-04-03|website=PChome|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20210513082524/https://mypaper.pchome.com.tw/chinpang/post/1312492642|archive-date=2021-05-13|access-date=2021-05-13}}</ref>。 1980年，佢以《我家的女人》攞到大英國協電影電視節最佳表演獎。佢亦曾經為亞視電視劇《老夫子水虎傳》唱主題曲。 當時經紀同唱片公司都認為張國榮潛力唔大，於是就畀佢離開。1982年，佢轉投[[無綫電視]]（歌星合約）、而唱片公司就轉去華星唱片。嗰年佢最出名嘅歌，係兒童節目《[[宇宙大帝]]》同名主題曲。佢亦曾經響節目《[[430穿梭機]]》同鄭伊健合唱《活力活力》。 真正令佢走紅嘅，係1984年佢主演無綫劇集《[[儂本多情]]》。劇裡面佢飾演一個花花公子，呢種形象令到觀眾覺得好深刻<ref name=":11">{{引網|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/574508/回憶張國榮-歌曲颳起不羈風與譚詠麟成勁敵-巔峰之際突告別樂壇|title=回憶張國榮｜歌曲颳起不羈風與譚詠麟成勁敵 巔峰之際突告別樂壇|last=非凡出版|date=2021-01-21|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-03-08}}</ref>。無綫有啲劇嘅主題曲係由張國榮主唱，例如1985年《[[楊家將]]》。 == 歌唱事業 == === 出道初期 === 佢第一張唱片《DAYDREAMIN’》係英文歌，1978年推出，流住當時最興嘅椰殼頭，睇得出佢嗰陣嘅風格已經好前衛<ref name=":4">{{引網|url=https://thefemin.com/2020/04/fashionicon-leslie-cheung/|title=#FashionIcon：流水會帶走光陰的故事，張國榮卻在我們的記憶裡越發鮮明|date=2020-04-01|website=The Femin|language=en-US|access-date=2022-02-25}}</ref>；1979年又推出咗粵語唱片《情人箭》，但呢個唱片畀人批評把聲「好似隻[[雞]]」。張國榮後嚟亦坦言呢兩套唱片係「完全嘅失敗」<ref name=":13" />。 1983年，佢推出唱片[[風繼續吹]]，裏面同唱片同名嘅[[廣東話]]主打歌（翻唱自山口百惠嘅[[再會的彼端|さよならの向こう側]]），為張國榮打響頭炮。1984年，佢亦憑《Monica》一曲首奪[[十大中文金曲]]同埋TVB十大[[勁歌金曲]]嘅金曲獎，而唱片《[[Leslie]]》仲打破咗當時香港一直以抒情做主調嘅路線，用充滿青春嘅風格探入民心，瞬間就變成天王級歌手。 === 巔峰時代 === 1985年，張國榮分別有兩隻歌打入十大中文金曲，分別係：不羈的風、為你鍾情，開始響派台方面嶄露頭角。當時香港樂壇原本係由[[譚詠麟]]玩曬，但係張國榮走紅，開始挑戰到譚詠麟嘅地位；而由佢親自作曲嘅《沉默是金》重成為經典歌。喺紅極一時嗰陣，張國榮一直畀譚詠麟歌迷視為敵人<ref name=":11" />，兩位星級歌手嘅歌迷成日有磨擦，曾經喺某個頒獎禮後台發生衝突，好幾個人受傷。譚詠麟因此公開話，唔會再攞任何樂壇獎項。同年喺香港[[紅館]]連開10場[[張國榮百爵夏日演唱會]]，打破香港歌手初次開演唱會嘅場數紀錄。當年張國榮又推出一張國語唱片《英雄本色當年情》，目標係進軍台灣市場，但反應唔大。 1986年，喺十大勁歌金曲一人獨佔七隻歌，係眾歌手之最；有5首歌曲入選香港電台龍虎榜冠軍歌曲，成為入選歌曲數量最多嘅香港歌手。之後更憑一曲《[[有誰共鳴]]》奪得十大勁歌金曲頒獎禮的壓軸大獎金曲金獎。同年更擔任《[[香港小姐競選]]》嘅司儀。同年佢響主演嘅電影《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》入面唱主題曲《[[當年情]]》，成為十大中文金曲。年尾張國榮同華星唱片合約快要到期，經紀人陳淑芬揀咗離開、自立門戶恆星娛樂，所以張國榮跟住陳淑芬離開華星，加入當時新成立嘅新藝寶，陳表示係睇中新公司嘅自由度。 1987年，張國榮憑住《有誰共鳴》壓倒譚詠麟，第一次奪得無綫十大勁歌金曲金獎（1986年度），同年大碟《Summer of Romance 87》銷量超過六白金，成為當年 IFPI 香港唱片銷量冠軍。碟裏面嘅《[[無心睡眠]]》更加係香港樂壇經典快歌之一。 1988年，張國榮成為第一位亞洲區百事巨星代言人，並喺香港紅磡體育館開咗23場百事巨星演唱會<ref>{{引網|url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=336&ID=29372&page=1|title=第一代百事巨星|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20090319011310/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=336&ID=29372&page=1|archive-date=2009年3月19號|access-date=2007年9月2號}}</ref>。 喺1988至1989年度《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》，張國榮連續兩屆奪得「最受歡迎男歌星」獎<ref>{{引網|url=http://www.youtube.com/watch?v=L6cNXX2vNSo|title=最受歡迎男歌星|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20200327164529/https://www.youtube.com/watch?v=L6cNXX2vNSo|archive-date=2020年3月27號|access-date=2007年10月15號}}</ref>；又攞埋叱咤樂壇男歌手金獎；同年重代表香港出席亞洲流行音樂節。同年，佢推出《側面》、《Salute》、《Final Encounter》三張大碟；《側面》銷量超過6白金，仲攞到叱咤樂壇流行榜頒獎典禮「叱咤樂壇大碟IFPI大獎」。但佢喺呢個時候卻突然宣佈退出歌壇，並喺香港紅磡體育館舉行33場告別演唱會，進行封咪儀式。張國榮自己話「封咪」係因為自己偶像[[山口百惠]]退隱，但多數人都認為咁只係導火線，真正原因重惹嚟猜測。 === 捲土重來 === 1995年，張國榮轉投[[滾石唱片]]，推出唱片《寵愛》，正式宣佈復出樂壇，其中入面嘅主打歌〈追〉好出名，做咗電影《金枝玉葉》主題曲，仲攞到香港電影金像獎最佳原創歌曲獎；而《寵愛》響全亞洲嘅銷量有成二百幾萬，其中響南韓有成五十萬張、香港有成三十三萬張，仲攞咗十大中文金曲年度最高銷量歌手大獎。此後陸續推出多張唱片，皆取得銷售量佳績，攞盡業界好評。 [[File:Leslie Cheung.jpg|thumb|張國榮喺《跨越97年演唱會》]] 佢幾受日、韓觀眾喜愛，1996年獲得日本《ASIA POP》雜誌讀者票選為《人氣最旺》、《最佳藝人》大獎。同時佢又推出唱片《紅》。同一年，佢憑住《風月》再次得到康城影展最佳男主角提名。同年12月12號至1997年1月4號，佢響香港紅館舉行跨越97演唱會，總共24場，世界巡迴演唱會60場，當中6場係喺日本搞，打破咗香港歌手響日本開演唱會嘅場數紀錄。 1998年，佢先後推出廣東話EP《這些年來》同埋普通話唱片《春天》。1999年7月，佢改為同[[香港環球唱片|環球唱片]]簽約，之後發行專輯《[[陪你倒數]]》；之後發行嘅《[[左右手]]》又攞到好多獎，橫掃各個樂壇頒獎典禮，包括《十大中文金曲頒獎典禮》攞「香港樂壇最高榮譽大獎——金針獎」。 2000年舉行「熱情演唱會」，全球巡迴43場，受到樂迷嘅熱烈歡迎。其中佢更加請嚟法國高級服裝設計師[[尚ー保羅·高堤耶]]負責設計佢嘅演唱會服裝，前衛嘅設計（就好似紅色高踭鞋配長頭髮嘅張國榮）令人耳目一新，同時惹嚟反對佢嘅人炮轟佢「乸」<ref name=":4" />；不過設計就得到美國《[[時代雜誌]]》讚佢係「Top in Passion and Fashion（中文：頂尖嘅熱情同時尚）」、日本《朝日新聞》就讚佢係「天生表演者」<ref name=":4" />。同年9月響上海搞演唱會，係第一位響上海八萬人體育場連開兩場嘅歌手。 喺2000年到2001年呢兩年內，張國榮幾乎攞曬中國藝壇嘅所有最高獎項，包括「最流行歌手」、「最傑出藝人」等當紅大獎。 2001年8月，佢獲邀出任[[香港作曲家及作詞家協會]]第一代音樂大使。 2002年7月，張國榮最後一次同[[梅豔芳]]同台表演，作品係《[[芳華絕代]]》<ref name=":5">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/534046/梅艷芳57歲冥壽-黃偉文公開-芳華絕代-手稿-職業生涯最大運氣|title=梅艷芳57歲冥壽｜黃偉文公開《芳華絕代》手稿：職業生涯最大運氣|last=洪曉璇|date=2020-10-10|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-07-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20210728090926/https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/534046/%E6%A2%85%E8%89%B7%E8%8A%B357%E6%AD%B2%E5%86%A5%E5%A3%BD-%E9%BB%83%E5%81%89%E6%96%87%E5%85%AC%E9%96%8B-%E8%8A%B3%E8%8F%AF%E7%B5%95%E4%BB%A3-%E6%89%8B%E7%A8%BF-%E8%81%B7%E6%A5%AD%E7%94%9F%E6%B6%AF%E6%9C%80%E5%A4%A7%E9%81%8B%E6%B0%A3|url-status=live}}</ref>。同年獲得第25屆十大中文金曲頒奬典禮金曲銀禧榮譽大獎。 == 電影事業 == === 早年經歷 === 張國榮拍嘅第一套電影係1978年嘅《紅樓春上春》，佢扮男主角賈寶玉，之不過係個三級片（[[軟調色情]]）<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10094/3200345|title=紅樓大混戰 林青霞演寶玉最俊俏 張國榮沾情色最犧牲|last=聯合新聞網|date=2018-06-15|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-14}}</ref>。1980至90年代，張國榮喺影壇取得輝煌成就。響八十年代初期，佢出演《喝采》、《檸檬可樂》等一系列青春偶像派電影，憑住前衛不羈、反叛但又靚仔嘅形象好受觀眾歡迎。1982年憑《[[烈火青春]]》嘅二世祖「Louis」一角第一次攞到金像獎影帝提名。 張國榮早期扮演純情後生仔居多，因此希望改變戲路<ref>{{引網|url=http://www.lesliecheung.cc/library_inside.asp?type=detail&content_id=1392|title=張國榮想改變戲路|date=2021-05-17|website=web.archive.org|url-status=bot: unknown|access-date=2022-04-14|archive-date=2021-05-17|archive-url=https://web.archive.org/web/20210517054049/http://www.lesliecheung.cc/library_inside.asp?type=detail&content_id=1392}}</ref>。1986年佢同[[周潤發]]、[[狄龍]]主演嘅《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》勁收，佢扮演警官宋子傑，響正義同佢犯罪嘅大佬之間俳回，得到[[香港電影金像獎]]最佳男主角提名；張國榮曾經話過《[[英雄本色 (1986年電影)|英雄本色]]》係佢電影生涯嘅轉捩點<ref name=":13" />。1987年響《[[倩女幽魂 (1987年電影)|倩女幽魂]]》扮書生寧釆臣，張國榮認為古裝唔靚原本打算拒演，但響得知劇本後，認為寧釆臣嘅遭遇、性格同出道早期嘅自己類似，於是決定拍呢套戲，寧采臣一角成為香港電影史上經典嘅書生形象之一，佢亦第一次獲得臺灣金馬獎最佳男主角提名<ref name=":13" />。同年憑住《[[英雄本色II]]》獲得香港電影金像獎影帝提名。1988年響由[[關錦鵬]]執導嘅電影《[[胭脂扣]]》入面扮「十二少」陳振邦，第三次獲得香港電影金像獎影帝提名<ref name=":13">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/754202/張國榮逝世-認初出道唔識唱歌-拍電影機會更多-希望唔再做毒藥|title=張國榮逝世｜認初出道唔識唱歌 拍電影機會更多：希望唔再做毒藥|last=董欣琪|date=2022-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-14}}</ref>，以一票之差輸畀[[洪金寶]]，理由係「戲份太少」，有觀眾為此表達不滿；張國榮認為十二少係個「鹹濕同膽小鬼」，係佢拍過嘅電影入面最中意嘅角色<ref>{{引網|url=https://www.upmedia.mg/news_info.php?Type=196&SerialNo=141381|title=【巨星逝世19周年】張國榮最愛《胭脂扣》「十二少」 不喜歡《霸王別姬》「程蝶衣」 -- 上報 / 流行|website=www.upmedia.mg|access-date=2022-04-14}}</ref>。 === 揚威影壇 === [[File:Leslie Cheung at Madame Tussaud's Hong Kong - Flickr - skinnylawyer.jpg|thumb|[[香港杜莎夫人蠟像館]]有個以電影《風月》同《霸王別姬》嘅書生造型做藍本嘅張國榮蠟像，響2004年開始展出到依家<ref>{{引網|url=https://news.tvbs.com.tw/life/498307|title=張國榮摯愛唐鶴德 揭幕哥哥蠟像│TVBS新聞網|last=TVBS|website=TVBS|language=zh-tw|access-date=2022-04-04}}</ref>]] 1990年，退出樂壇嘅張國榮專心攻影壇，表示希望拍[[王家衞|王家衛]]嘅戲，所以接拍《[[阿飛正傳]]》<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/newspapers/20180923000600-260112?chdtv|title=《阿飛正傳》回味張國榮戲魂 - 娛樂新聞|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-15}}</ref>。為咗拍好呢套戲，佢仲特登去減肥。佢響《[[阿飛正傳]]》扮演主角「旭仔」，以精湛嘅演技將旭仔嘅浪蕩不羈演繹出嚟<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/周報/493961/阿飛正傳-三十周年祭-再談-冇腳的雀仔-的追尋和失落|title=《阿飛正傳》三十周年祭 再談「冇腳的雀仔」的追尋和失落｜01周報|last=鄒崇銘|date=2020-07-04|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>，雖然票房唔高但依然成為經典<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/564607/阿飛正傳-重溫十大經典對白-旭仔-名言永垂不朽|title=【阿飛正傳】重溫十大經典對白 「旭仔」名言永垂不朽|last=陳穎思|date=2020-12-22|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>，獲得第十屆香港金像獎最佳男主角，為佢之後嘅成名打好基礎<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2038370|title=哥哥逝世15周年 回顧張國榮經典演出背後的秘密 - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114146/https://topick.hket.com/article/2038370|url-status=live}}</ref>。 1993年，張國榮響電影《[[霸王別姬 (電影)|霸王別姬]]》扮主角程蝶衣，佢細膩、全情投入咁演譯咗程蝶衣嘅「不瘋魔不成活」，甚至導演話好依然要求重拍<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/275985/霸王別姬-影評-張國榮成就不朽經典-重拾當年難以忘懷的感動|title=【霸王別姬．影評】張國榮成就不朽經典 重拾當年難以忘懷的感動|last=電影神搜|date=2018-12-29|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>。佢憑攞法國[[康城影展]]嘅[[金棕櫚獎]]、國際影評人聯盟大獎[[費比西獎]]、美國[[金球獎]]嘅最佳外語片獎、[[奧斯卡]]最佳外語片提名等。《霸王別姬》令到佢響國際演藝界打響名堂，響全世界都得到好好嘅評價，從此佢揚威影壇<ref name=":4" />。 1994年，張國榮因主演《東邪西毒》，獲[[香港電影評論學會]]最佳男演員獎<ref>[http://bbs.ent.163.com/board/zhangguorong/859/138859.html 香港電影評論學會最佳男演員獎]</ref>、威尼斯國際電影節最佳男演員提名。同年亦憑住《金枝玉葉》成為當年香港暑假電影票房嘅冠軍。 佢亦曾被邀擔任日本[[東京國際電影節]]青年導演獎（1993年）及德國[[柏林國際影展]]（1998年）嘅評委，係公認最傑出嘅華人影星之一。 張國榮影壇生涯主要演文藝片，但商業片佢都拍唔少。好似《[[家有囍事]]》、《[[金玉滿堂]]》、《[[大三元]]》呢啲張國榮係以搞笑形象演出。其中《家有囍事》收四千九百萬港紙票房，係張國榮從影以嚟最收得嘅。 === 衝出國際 === [[File:Avenue of the Stars 星光大道 (5284211188).jpg|thumb|張國榮響[[星光大道 (香港)|星光大道]]嘅星牌：由於星光大道係響張死後建立，所以係少數冇手印嘅星牌之一<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220401000029-260404?chdtv|title=書摘精選》沒有明星的星光大道 - 娛樂|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>|left]] 1996年，由張國榮主演嘅《大三元》、《金枝玉葉2》、《新上海灘》三部電影齊齊入選香港年度十大賣座電影。12月，佢喺香港紅磡體育館舉行「跨越97演唱會」24場，世界巡迴31場。 1997年，佢響電影《[[春光乍洩 (1997年)|春光乍洩]]》做男主角。響呢奪戲入面，佢扮演男同性戀者何寶榮。呢套電影令佢得到空前成功，獲得戛納國際電影節最佳男演員、第17屆香港電影金像獎最佳男主角、第34屆臺灣金馬獎最佳男主角三個提名。1998年，佢成為第一位做柏林國際影展評委嘅亞洲演員；同年《春光乍洩》又令佢得到咗法國康城影展嘅最佳男主角提名，成為LGBT文化嘅代表之一。之後佢同日本攝影師[[清永安雄]]響澳門影寫真集《ALL ABOUT LESLIE》。 1999年，佢覺得香港電影業處於低迷嘅時間，為咗帶嚟更多嘅活力，佢同二十位香港導演組成「創意聯盟」。其中由[[張之亮]]執導嘅《流星語》就係呢個聯盟其中一個作品。張之亮搵過好多演員，但就得張國榮肯去拍呢套戲，反映出張國榮真係有心帶動香港電影業。 2000年11月響香港電台搞嘅「千禧十大演藝紅人」評選入面，張國榮排名第一。同年，佢主演電影《鎗王》，而佢嘅演技亦得到行內較高嘅評價；又入選咗日本電影雜誌《電影旬報》「20世紀百大外國男演員」之一。9月，佢主演同執導嘅公益電影'''《'''煙飛湮滅'''》'''正式上映<ref name=":7" />'''。''' 2001年，張國榮獲日本擁有最多會員嘅亞洲電影影迷會「飲茶俱樂部」（CINECITY）投票選為2000年度「最佳男演員獎」（電影《流星語》）。呢個獎項共舉辦11年，張國榮連續十年奪冠。 2002年，佢憑住《[[異度空間]]》提名做香港電影金像獎最佳男主角，而《異度空間》亦係佢嘅遺作<ref name=":5" />。 == 死同葬禮 == {{內文|張國榮之死}} 跟據愛人[[唐鶴德]]嘅講法，張國榮早就響2002年11月自殺未遂；之後就已經開始睇精神科醫生<ref name=":2">{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2922752|title=【想你張國榮】抑鬱症不只是心理疾病 哥哥患生理抑鬱影響身體機能 - 香港經濟日報 - TOPick - 健康 - 醫生診症室|website=topick.hket.com|access-date=2021-07-28|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114249/https://topick.hket.com/article/2922752|url-status=live}}</ref>。 2003年4月1號晚上6點，張國榮喺[[香港文華東方酒店]]（Mandarin Oriental）24樓跳樓自殺；據知係跌落二樓帳蓬再彈返落地<ref name=":3">{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/312444/張國榮逝世16周年-前突發記者揭謎底-一個報案電話保哥哥尊嚴|title=【張國榮逝世16周年】前突發記者揭謎底 一個報案電話保哥哥尊嚴|last=吳子生|date=2019-03-31|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122842/https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/312444/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9616%E5%91%A8%E5%B9%B4-%E5%89%8D%E7%AA%81%E7%99%BC%E8%A8%98%E8%80%85%E6%8F%AD%E8%AC%8E%E5%BA%95-%E4%B8%80%E5%80%8B%E5%A0%B1%E6%A1%88%E9%9B%BB%E8%A9%B1%E4%BF%9D%E5%93%A5%E5%93%A5%E5%B0%8A%E5%9A%B4|url-status=live}}</ref>。發現後畀人送到瑪麗醫院，經醫生檢驗後證實已經死咗，終年46歲。屍體之後畀人送去西環域多利亞公眾殮房。由於張國榮死得太突然，加上當日係愚人節，唔少人都唔信、以為係玩笑，所以當知道嚟真之後都好驚訝。消息震撼亞洲樂壇，仲有眾多Fans。 佢喺遺書中寫：<blockquote>Depression，多謝各位朋友，多謝[[麥列菲菲]]教授。呢一年嚟好辛苦，再忍受唔到，多謝[[唐鶴德|唐生]]，多謝屋企人，多謝[[沈殿霞|肥肥]]。我一世冇做壞事，點會噉㗎<!--o架-->？</blockquote>經理人[[陳淑芬]]女士，響張臨死前曾經畀對方約到文華酒店見面，陳等咗好耐都未見人影。突然「嘭」一聲，佢睇到有人由高處跌落，之後有目擊者同保安講「有人暈咗響路邊。」陳聽到後大驚<ref name=":3" />。事後陳證實張患上[[抑鬱症]]，努力治療年幾，但係仍然因為病情失控而自殺<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20170401/bkn-20170401165920926-0401_00822_001.html|title=東網光影：一代巨星張國榮殞落|date=2017-04-01|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122843/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20170401/bkn-20170401165920926-0401_00822_001.html|url-status=live}}</ref>。 張國榮家姐張綠萍響後嚟接受香港電台訪問嗰陣表示，佢有嘅抑鬱症係生理上，冇得醫嘅。有醫生寫咗一張長達四頁嘅報告畀佢，話「抑鬱症響醫學上分為心理同生理兩方面，生理嘅就係因為腦部入面嘅化學物質唔夠平衡而導致，心理嘅大家都知係唔開心嘅嘢導致。張國榮就係生理上面嘅。」<ref name=":2" /><ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2751332|title=【一代巨星】唐鶴德紀念張國榮64歲冥壽 IG貼舊照懷念哥哥：分開也像同渡過 - 香港經濟日報 - TOPick - 娛樂|website=topick.hket.com|access-date=2021-09-26|archive-date=2021-09-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20210926122843/https://topick.hket.com/article/2751332|url-status=live}}</ref> 2003年4月8號，張國榮嘅葬禮喺香港殯儀館舉行，由唐鶴德以未亡人嘅身份同埋佢家人打點一切。大批歌迷喺當日早早聚集喺殯儀館外，喺場嘅唔少明星同埋歌星，如張國榮生前嘅知己[[梅艷芳]]，都喊到收唔到聲。電影界代表導演[[徐克 (香港)|徐克]]，音樂界代表填詞人[[黃霑]]同埋藝人代表[[張學友]]讀悼詞。劉純豪、羅建基、徐克、張學友、[[關錦鵬]]、劉培基、[[梁家輝]]、[[林夕]]等八人爲張國榮扶靈，送佢最後一程。香港無綫電視現場直播整個葬禮，多間海外電視台亦有直播報道。 張國榮嘅靈位響沙田寶福山，白色石碑上面嘅相旁邊刻咗出自林夕嘅「當年情常在心，紅塵夢醒無憾」。 == 死後 == 響[[第22屆香港電影金像獎]]頒獎禮，大會唔鋪紅地，[[四大天王 (歌星)|四大天王]]合唱張國榮嘅《當年情》。響同年4月9號嘅[[香港國際電影節]]入面，大會為張國榮嘅死默哀一分鐘。 2003年，張國榮獲第三屆華語流行樂傳媒大獎追頒「終身成就獎」。 2003年6月，新浪網與國內17家媒體共同推出的大型公眾調查：《中國二十世紀十大文化偶像》，張國榮當選為第七位<ref>{{引網 |url=http://hk.geocities.com/fayefaye521/fayenews20030621.htm |title=中國二十世紀十大文化偶像 |access-date=2008年5月3號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20080417210040/http://hk.geocities.com/fayefaye521/fayenews20030621.htm |archive-date=2008年4月17號 |url-status=dead }}</ref>。 2003年7月，韓國電影頻道OCN於6月1號—7月20號聯同其他電影網頁合辦「百大影星選舉」，近四萬人參與投票，「百大影星」中有四成係外國演員，張國榮獲最高位置名列第十，成為外國影星之首，而其他上榜嘅外國演員有茱莉亞羅拔絲、羅拔迪尼路及湯告魯斯等。 2004年，張國榮獲第二十三屆香港電影金像獎追頒「演藝光輝永恆大獎」。 2005年由[[香港]]影藝界所舉辦嘅「中國電影一百年」活動當中，張國榮俾香港人選為呢一百年嚟最喜愛嘅男演員<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=24700&page=1 |title=張國榮被選為一百年來最喜愛的男演員 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20090319011306/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=24700&page=1 |archive-date=2009年3月19號 |url-status=dead }}</ref>。 2005年11月8號，香港郵政推出「香港流行歌星」郵品系列，張國榮成為其中一位獲致敬推出郵票嘅歌手（面額係3蚊）<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=27333&page=1 |title=香港流行歌星郵票 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20071116022039/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=313&ID=27333&page=1 |archive-date=2007年11月16號 |url-status=dead }}</ref>。 2006年，日本國營電視台NHK通過網站（www.nhk.or.jp/bscinema/）進行問卷調查，10181名日本觀眾參與呢次投票，張國榮被選為「十佳演員」，同湯告魯斯、羅拔迪尼路、尊尼波達等世界超級明星齊名。《霸王別姬》則被選為「十佳影片」<ref>{{引網 |url=http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=331&ID=30400&page=1 |title=張國榮被選為「十佳演員 |access-date=2007年9月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20070829035445/http://bbs.leslietong.com/dispbbs.asp?boardID=331&ID=30400&page=1 |archive-date=2007年8月29號 |url-status=dead }}</ref>。 2007年，韓國首爾《第一屆忠武路國際電影節》，播映嚟自三十二個國家嘅經典作品，以懷念多位影壇巨星。當中包括張國榮嘅《烈火青春》、奇勒基寶及慧雲李嘅《亂世佳人》、差利卓別靈等一系列作品，向他們嘅演藝事業致敬<ref>{{引網 |url=http://ent.sina.com.cn/m/f/2007-10-26/08111764832.shtml |title=韓國首爾電影節向張國榮致敬 |access-date=2007-10-26 |archive-date=2011-05-26 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110526041115/http://ent.sina.com.cn/m/f/2007-10-26/08111764832.shtml |url-status=live }}</ref>。 ==傳聞== 2004年11月，有傳聞指一個[[阿根廷]]華人喺[[布宜諾斯艾利斯]]旁邊嘅一個小鎮見到貌似張國榮嘅中年男人，隨後就有大量傳聞講述張國榮實際喺阿根廷，並隱居喺一個規模唔大嘅農場入面。雖然呢件事被大批嘅媒體所報道，但並冇實際嘅證據證明張國榮隱居喺阿根廷。另外張國榮由自殺身亡直到出殯，遺體一直都冇公開露面，官方嘅講法係由於從高處墮下，所以遺容唔方便瞻仰，但係除咗一啲親人同埋非常好嘅朋友外，大家都唔能夠親眼見到張國榮嘅遺體，噉亦為傳講製造咗便利嘅機會。 == 個人生活 == 張國榮非常注重個人私隱，唔願意向公眾公開太多私生活，但係由於佢個人嘅成就同埋地位，佢嘅私生活一直備受傳媒關注。 === 感情生活 === 跟據傳媒報道，張國榮曾經同[[倪詩蓓]]、[[毛舜筠]]、[[楊諾思]]、[[雪梨 (演員)|雪梨]]、[[鄧慧詩]]五個女藝人拍過拖。有人話佢嘅初戀係藝人倪詩蓓，兩個人響1980年識嘅，曾經一齊合作拍電影《對對糊》、《甜甜廿四味》同埋《凹凸神探》，之後越行越近，係娛樂圈公認嘅「金童玉女」，但係兩個人拍咗兩年拖就玩完<ref>{{引網|url=https://www.chinatimes.com/realtimenews/20200401002710-260404?chdtv|title=張國榮逝世17週年 初戀女友嫁漫畫教父卻悲劇「苦養自閉兒」 - 娛樂|last=中時新聞網|website=中時新聞網|language=zh-Hant-TW|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20210510142908/https://www.chinatimes.com/realtimenews/20200401002710-260404?chdtv|url-status=live}}</ref>。之後張國榮又有傳曾經同雪梨拍過拖，但唔夠半年就玩完<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/831124|title=還記得「李莫愁」嗎？ 消失34年肉垂皮鬆現況曝光 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-05-09|archive-date=2017-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20170510021941/http://star.ettoday.net/news/831124|url-status=live}}</ref>。冇幾耐，佢又識咗生意人[[楊受成]]個大女楊諾思，之後仲曾經拍拖。1984年，張國榮出嘅唱片《Lesile》，封面嘅游水池就係響楊受成屋企影嘅。但係之後因為楊諾思要去美國留學，而張留響香港，所以慢慢就分開咗<ref name=":0">{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2039264|title=張國榮逝世15周年 唐鶴德沿用哥哥電話號碼至今？ - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-05-09}}</ref>。佢嘅第四任女朋友係鄧慧詩，兩個人響1981年識嘅，之後拍過九個月拖<ref>{{引網|url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2650599/%E3%80%90IQ%E6%88%90%E7%86%9F%E6%99%82%E3%80%9159%E6%AD%B2%E9%84%A7%E6%85%A7%E8%A9%A9%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E8%88%87%E6%B8%AF%E5%8F%B0%E5%85%83%E7%A5%96%E7%B4%9ADJ%E8%81%9A%E6%9C%83%20%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%8A%E6%84%9B%E8%88%87%E6%9E%97%E6%85%95%E5%BE%B7%E8%AD%9C%E9%BB%83%E6%98%8F%E6%88%80|title=【IQ成熟時】59歲鄧慧詩素顏與港台元祖級DJ聚會 張國榮舊愛與林慕德譜黃昏戀 - 晴報 - 娛樂 - 中港台|website=https|language=zh|url-status=live|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114223/https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2650599/%E3%80%90IQ%E6%88%90%E7%86%9F%E6%99%82%E3%80%9159%E6%AD%B2%E9%84%A7%E6%85%A7%E8%A9%A9%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E8%88%87%E6%B8%AF%E5%8F%B0%E5%85%83%E7%A5%96%E7%B4%9ADJ%E8%81%9A%E6%9C%83%20%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%8A%E6%84%9B%E8%88%87%E6%9E%97%E6%85%95%E5%BE%B7%E8%AD%9C%E9%BB%83%E6%98%8F%E6%88%80}}</ref>。 以上四個女朋友都係傅媒報道，但毛舜筠就係張國榮一生人之中唯一一個公開承認嘅女朋友。1976年，張國榮簽約麗的電視，識咗當時同公司嘅毛舜筠。兩個人一齊主持音樂節目，佢對毛一見鍾情，所以兩個人後嚟就拍咗拖。冇幾耐，哥哥就同當時只有17歲嘅毛姐求婚，但係毛當時畀佢嚇親而拒絕<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/606804/張國榮逝世18週年-盤點8位影后拍檔-毛舜筠唯一被公開認愛|title=張國榮逝世18週年｜盤點8位影后拍檔 毛舜筠唯一被公開認愛|last=沈洛嘉|date=2021-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114223/https://www.hk01.com/%E9%9B%BB%E5%BD%B1/606804/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9618%E9%80%B1%E5%B9%B4-%E7%9B%A4%E9%BB%9E8%E4%BD%8D%E5%BD%B1%E5%90%8E%E6%8B%8D%E6%AA%94-%E6%AF%9B%E8%88%9C%E7%AD%A0%E5%94%AF%E4%B8%80%E8%A2%AB%E5%85%AC%E9%96%8B%E8%AA%8D%E6%84%9B|url-status=live}}</ref>。後嚟張國榮響電視節目上講過：「如果當初你（毛舜筠）願意接受我嘅求婚，可能會改變我嘅一生。」<ref>{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20181216/B3ENEMIYXUMMIRZ4NUTJH3YIVA/|title=【蘋聞重溫】拒絕張國榮求婚 ｜ 蘋果日報|website=Apple Daily 蘋果日報|language=zh-hk|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-05-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20210509072905/https://hk.appledaily.com/entertainment/20181216/B3ENEMIYXUMMIRZ4NUTJH3YIVA/|url-status=live}}</ref>1991年，佢哋響拍《[[家有囍事]]》期間再次見面，之後做咗老友<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/2159116|title=張國榮62歲生忌 廿歲哥哥向毛舜筠求婚被拒 - 香港經濟日報 - TOPick - 休閒消費|website=topick.hket.com|access-date=2021-05-09|archive-date=2021-12-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114147/https://topick.hket.com/article/2159116|url-status=live}}</ref>。 90年代初，香港傳媒報道指張國榮係同性戀者，又跟蹤偷拍到同佢親密嘅同性好友[[唐鶴德]]嘅相<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/486386|title=「回頭一牽手就是一輩子」 唐鶴德守身獨愛張國榮20年 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-05-09|archive-date=2017-07-13|archive-url=https://web.archive.org/web/20170713102049/http://star.ettoday.net/news/486386|url-status=live}}</ref>。唐鶴德同張國榮自細就玩埋一齊，比張細三歲，後嚟因為張國榮去英國讀書而冇再聯絡。直至1982年，張國榮響[[香港麗晶酒店]]再次見到唐鶴德，一年後經共同老友正式認識對方，兼且開始拍拖。響戀情啱開始嗰陣哥哥仲未紅，唐身為金融業人士，曾經攞自己嘅人工去支持佢<ref name=":0" />。1984年兩個人曾經分開過，但冇耐又喺返埋一齊。響成個80年代，佢兩個嘅關係一直都好低調<ref>{{Cite book|last=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=89}}</ref>。 經過反覆嘅糾纏甚至衝突，張國榮索性喺1996年底嘅復出歌壇演唱會上公開多謝唐鶴德，話佢同埋自己阿媽係「生命中至愛嘅朋友同埋親人」；1999年喺個人寫真集《Leslie的所有》採訪中，承認自己同埋唐鶴德相識於微時，彼此嘅友好關係已經十幾年；更喺2001年《時代週刊》亞洲版訪問上，表明幫TVB拍music video時太過性感而被禁止，佢都知咁做會俾聽眾同埋觀眾懷疑或相信佢係同性戀，但係佢認為個video所講嘅自己其實係雙性戀較恰當。但係上述嘅報道祇係雜誌編寫，無得到張國榮確認<ref>{{引網|url=http://www.time.com/time/arts/article/0,8599,108021,00.html|title=Forever Leslie - TIME|date=2010-03-30|website=web.archive.org|access-date=2021-09-29|archive-date=2013-05-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20130521082105/http://www.time.com/time/arts/article/0,8599,108021,00.html|url-status=dead}}</ref>。 === 人際 === 張國榮生性坦率又唔鍾意妥協，對人好好，又豪爽，所以佢響娛樂圈入面老友唔少<ref name=":14">{{引網|url=https://www.harpersbazaar.com/tw/celebrity/celebritynews/g25433187/leslie-cheung-anecdotes/|title=張曼玉片場的「定心丸」、梅豔芳差點要嫁給他？身為「榮迷」不可不知道的10件張國榮軼聞趣事|last=Yeh|first=Eachen Lee 與 Lois|date=2020-04-01|website=Harper's BAZAAR|language=zh-TW|access-date=2022-04-14}}</ref>。[[張曼玉]]、[[林青霞]]、[[王祖賢]]、[[毛舜筠]]等都係佢嘅老友<ref name=":14" />。不過最為人稱道嘅，係佢同[[梅豔芳]]之間嘅友情。梅豔芳同張國榮曾經響《[[胭脂扣]]》、《[[緣份]]》合作，亦互相出任演唱會嘅嘉賓，據傳梅豔芳仲問過張國榮：「如果我到咗四十歲仲未嫁出去，你就娶我好唔好？」<ref>{{引網|url=https://tw.appledaily.com/entertainment/20220316/SOA5DTHMQREZBCKV26VTTAKKLI/|title=曾是演藝圈公認的金童玉女 張國榮允諾梅艷芳會娶她 ｜ 蘋果新聞網 ｜ 蘋果日報|date=2022-03-16|website=蘋果新聞網|language=zh-tw|access-date=2022-04-14}}</ref>而梅豔芳亦響《明報周刊》嘅訪問入面提過，張國榮就好似係佢嘅屋企人，有咩野開心同唔開心都會同張國榮講，比佢嘅屋企人仲要了解佢，甚至有男朋友都會帶畀張國榮過目<ref>{{引網|url=http://www.leslietong.com/angelleslie/2003/0819/82.jpg|title=1976期《明報周刊》|date=2013-09-21|website=web.archive.org|url-status=bot: unknown|access-date=2022-04-14|archive-date=2013-09-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20130921060757/http://www.leslietong.com/angelleslie/2003/0819/82.jpg}}</ref>。張國榮最後一任經紀人係[[陳淑芬]]，兩個人響1982年識，感情就好似屋企人一樣，陳形容張國榮「人好好」，有乜不合都好易傾得點<ref>{{引網|url=https://eastweek.my-magazine.me/main/59389|title=風雲再起時 陳淑芬 - 名人薈 - 名人專訪 東周網【東周刊官方網站】|date=2019-12-20|website=web.archive.org|access-date=2022-04-14|archive-date=2019-12-20|archive-url=https://web.archive.org/web/20191220123032/https://eastweek.my-magazine.me/main/59389|url-status=bot: unknown}}</ref>。 張國榮亦多次提攜後輩，包括病緊都仲同[[Twins]]拍MV<ref>{{引網|url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2253876/https%3A%2F%2Fskypost.ulifestyle.com.hk%2Farticle%2F2253876%2F%E6%87%B7%E7%B7%AC%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E8%88%87Twins%E6%9C%80%E5%BE%8CMV%C2%A0%20%E7%B6%B2%E6%B0%91%E6%AD%8C%E9%A0%8C%EF%BC%9A%E4%BD%A2%E7%97%85%E7%B7%8A%E9%83%BD%E6%8F%90%E6%94%9C%E5%BE%8C%E8%BC%A9|title=懷緬張國榮與Twins最後MV 網民歌頌：佢病緊都提攜後輩 - 晴報 - 娛樂 - 中港台|website=skypost.ulifestyle.com.hk|language=zh|access-date=2022-04-15}}</ref>、畀[[王力宏]]參演自己嘅執導嘅電影<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10088/5971946|title=噓編娛論／李安、張國榮都曾提攜 王力宏優質招牌還是一夕崩毀？|last=聯合新聞網|date=2021-12-18|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-15}}</ref>，又曾經響頒獎禮上讚[[黎明]]「外形最好，佢如果做歌手肯定非常得女歌迷歡喜」、讚[[古天樂]]「係佢電影方面嘅接班人」、[[古巨基]]「係佢歌唱方面嘅接班人」<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/343395/烈火雄心-張國榮曾睇好-雙古一鄧-古天樂鄧一君各有發展|title=【烈火雄心】張國榮曾睇好「雙古一鄧」 古天樂鄧一君各有發展|last=董欣琪|date=2019-06-21|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-15}}</ref>。 === 慈善事業 === === 移居 === 張國榮響1990年退出樂壇之後曾經到過[[加拿大]]生活。當時佢生活低調，唔受任何狗仔隊影響。後嚟佢最終回流香港，無耐仲復出樂壇同埋向影壇發展<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/1681422|title=張國榮離開17年從未忘記！唐鶴德深夜曬照：我知道，你在另一個國度想念我們 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2021-09-29|archive-date=2021-09-29|archive-url=https://web.archive.org/web/20210929151115/https://star.ettoday.net/news/1681422|url-status=live}}</ref>。 === 軼事 === 呢啲軼事大多由傳媒所寫，佢本人好多都未承認。 * 佢係一個有情有義嘅人，每次開完演唱會都會送禮物畀工作人員，而且全部都有寫上款下款。<ref name=":1" /> * 響張國榮二十歲嗰陣，契媽曾經攞過佢嘅生辰八字去算命，結果話佢46歲就會死。一向唔信呢啲嘢嘅佢去問家姐張綠萍：「我係咪到46歲就會死㗎？」張綠萍唔知點算，只好安慰佢。但最後，算命師父居然算中咗，佢走嗰陣真係得46歲<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20171128/bkn-20171128114259410-1128_00862_001.html|title=張綠萍遺憾錯失與張國榮到澳洲生活|date=2017-11-28|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2021-05-14|archive-date=2021-05-14|archive-url=https://web.archive.org/web/20210514094653/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20171128/bkn-20171128114259410-1128_00862_001.html|url-status=live}}</ref>。 == 影響 == === 兩岸三地 === 好多歌手都推出過、或翻唱過張國榮嘅歌。台灣歌手[[王若琳]]喺2014年推出嘅《[[午夜劇院]]》專輯，亦翻唱咗張國榮名曲《[[當年情]]》嘅國語版，仲成為咗主打歌之一<ref>{{引網|url=http://www.iwant-radio.com/showinformation.php?sisn=33498|title=Joanna王若琳『午夜劇院』專輯介紹|website=銀河網路電台|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20211211114234/http://www.iwant-radio.com/showinformation.php?sisn=33498|archive-date=2021-12-11|access-date=2021-07-27}}</ref>。響香港，[[陳奕迅]]嘅《浮誇》表達出懷念張嘅情感、《黑擇明》嘅正面歌詞（原先係打算畀張國榮唱，但張早死，後嚟畀咗[[林夕]]填詞），[[古巨基]]嘅《Dear Leslie》入面有好多出自張國榮嘅經典歌詞，[[張敬軒]]《靈魂相認》嘅前奏靈感嚟自張國榮嘅《追》等等<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/455214/張國榮逝世17周年-哥哥如何影響後世流行樂壇|title=張國榮逝世17周年 哥哥如何影響後世流行樂壇？|last=彭嘉彬|date=2020-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-05}}</ref>。 2022年，星聚匯搞咗《榮情蜜意張國榮影展》，響4月1號起上映《霸王別姬》、《胭脂扣》同《英雄本色》呢三套作品<ref name=":12">{{引網|url=https://tw.news.yahoo.com/%E9%9F%93%E5%9C%8Bcgv%E8%BF%BD%E6%86%B6%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9619%E9%80%B1%E5%B9%B4-the%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E7%89%B9%E5%B1%95-%E5%8F%B0%E7%81%A3%E5%B0%87%E6%96%BC4%E6%9C%881%E6%97%A5%E4%B8%8A%E6%98%A0%E7%B6%93%E5%85%B8%E4%B8%89%E9%83%A8%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E4%BD%9C%E5%93%81-021200951.html|title=韓國CGV追憶張國榮逝世19週年《THE張國榮特展》，台灣將於4月1日上映經典三部張國榮作品|website=tw.news.yahoo.com|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>。 === 海外 === ==== 韓國 ==== 1986年，佢憑住《英雄本色》主題曲《當年情》響韓國打開名堂。1987年，佢推出嘅國語唱片《愛慕》、專輯《The Greatest Hits of Leslie Cheung》，響韓國分別賣出30萬同20幾萬張，創造咗華語唱片響韓國嘅銷量紀錄。1989年，佢代言嘅品牌Orion To You 朱古力廣告，令到呢個牌子成為當時韓國三大熱門朱古力。佢響韓國影壇到依家都仲有好大影響力，就好似「國民主持」[[劉在錫]]就係佢嘅fans；而響多套韓國電視劇亦曾經出現張國榮，就好似《請回答1988》、《九尾狐傳》等等<ref name=":6">{{引網|url=https://www.harpersbazaar.com.hk/celebrity/how-popular-leslie-cheung-south-korea?utm_source=facebook_share&utm_medium=referral|title=張國榮當年的影響力！就連韓星都要靠邊站|last=HK|first=Harper's BAZAAR|website=www.harpersbazaar.com.hk|language=en|access-date=2022-02-25}}</ref>。 2009年，韓國搞咗一個「張國榮電影節」，用一個月時間上映多套張國榮嘅電影代表作，係韓國第一次為咗懷念一位明星而開嘅電影節<ref name=":6" />。2012年，韓國最大嘅流行音樂頒獎禮「Mnet亞洲音樂大獎」響頒獎開場嗰陣播咗張國榮告別演唱會嘅片，仲請嚟藝人[[宋仲基]]唱張國榮嘅《當年情》，以示致敬<ref>{{引網|url=https://stars.udn.com/star/story/10089/2081236|title=驚！宋仲基竟與張國榮對唱過！|last=聯合新聞網|date=2016-03-29|website=噓！星聞|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-04-04}}</ref>。2021年，韓國仲特別上映咗兩部佢嘅作品《星月童話》、《縱橫四海》<ref name=":6" />。2022年，[[星聚匯]]搞咗為期兩個禮拜嘅《THE張國榮特展》，上映多場張國榮嘅代表電影<ref name=":12" />。 ==== 日本 ==== 2001年，日本有最多會員嘅亞洲電影影迷會Cine City評選「最佳男演員獎」，呢個獎搞11年，張國榮有成10年攞第一。2006年，[[日本放送協會]]搞「響日本最受歡迎嘅演員評選」，張國榮入選「國際十佳男演員」，係唯一入選嘅華人演員；《霸王別姬》響呢個獎入面被選做「十佳影片」。 == 評價 == === 海外 === * {{Flag|JPN}}導演[[中川陽介]]：佢係國際電影界嘅瑰寶，擁有卓越嘅演技。（略）...佢卓越嘅演技會永遠留響電影入面，令你睇到入哂迷。呢個演員嘅名叫張國榮。<ref>{{引網|url=http://blog.livedoor.jp/yoyogi2222/archives/50151785.html|title=美しいひと : 真昼ノ星空 群青 唐船ドーイ 一九の春|website=真昼ノ星空　群青　唐船ドーイ　一九の春|access-date=2022-04-05}}</ref> == 特色 == == 稱呼 == [[File:Leslie Howard GWTW.jpg|thumb|當時響《亂世佳人》入面扮偉希禮[[萊斯利·侯活]]：張國榮改英文名嘅靈感同來源]] 其實張國榮原本叫張發宗，但根據初中同學嘅講法，佢響中學時期已經改咗名叫「張國榮」；原先英文名係叫做「Bobby」，響英國留學嗰陣改做「Leslie」，原因為佢好鍾意英國男演員[[萊斯利·侯活]]（英文Leslie Howard；代表作係響《[[亂世佳人 (電影)|亂世佳人]]》入面扮偉希禮）。佢曾經響1989年嘅演唱會上面提過：「我點解叫Leslie呢？其實我細個係叫做Bobby，但係我又好驚被人誤會我係一種動物，所以就改咗一個比較sexy一啲嘅名Leslie。」「呢個名既可以男仔用又可以女仔用，幾[[中性]]。」 張國榮有個花名叫「哥哥」，源自於同佢合演《[[倩女幽魂 (1987年電影)|倩女幽魂]]》嘅[[王祖賢]]對佢嘅稱呼。開頭淨係得娛樂圈啲人咁叫，後嚟延伸到啲Fans都跟住咁叫。但係另一種講法係佢響《白髮魔女傳》試裝嘅時候，佢讚林青霞「姐姐你好靚！」青霞答佢一句：「哥哥你都好靚！」從此就多咗「哥哥」呢個花名。第三種講法指「哥哥」原先係張國榮對唐生嘅稱呼，後嚟先演變成佢嘅花名。 == 影視作品 == {{內文|張國榮影視作品一覽}}<!-- images not yet in commons [[Image:張國榮 烈火青春 1982.11.26.jpg|150px|thumb|烈火青春]] [[Image:張國榮 鼓手 1983.3.16.jpg|150px|thumb|鼓手]] [[Image:張國榮 英雄本色 1986.8.2 .jpg|150px|thumb|英雄本色]] [[Image:張國榮 倩女幽魂 1987.7.18.jpg|150px|thumb|倩女幽魂]] [[Image:張國榮 英雄本色II 1987.12.17.jpg|150px|thumb|英雄本色II]] [[Image:張國榮 胭脂扣 1988.1.7.jpg|150px|thumb|胭脂扣]] [[Image:張國榮 阿飛正傳 1990.12.15.jpg|150px|thumb|阿飛正傳]] [[Image:張國榮 縱橫四海 1991.2.2.jpg|150px|thumb|縱橫四海]] [[Image:張國榮 家有囍事 1992.1.25.jpg|150px|thumb|家有囍事]] [[Image:張國榮 藍江傳之反飛組風雲 1992.5.14.jpg|150px|thumb|藍江傳之反飛組風雲]] [[Image:張國榮 霸王別姬 1993.1.1.jpg|150px|thumb|霸王別姬]] [[Image:張國榮 射鵰英雄傳之東成西就 1993.2.5.JPG|150px|thumb|射鵰英雄傳之東成西就]] [[Image:張國榮 白髮魔女傳 1993.8.26.jpg|150px|thumb|白髮魔女傳]] [[Image:張國榮 金枝玉葉 1994.7.23.jpg|150px|thumb|金枝玉葉]] [[Image:張國榮 錦繡前程 1994.8.4.jpg|150px|thumb|錦繡前程]] [[Image:張國榮 東邪西毒 1994.9.7.jpg|150px|thumb|東邪西毒]] [[Image:張國榮 金玉滿堂 1995.1.28.jpg|150px|thumb|金玉滿堂]] [[Image:張國榮 風月 1996.5.9.jpg|150px|thumb|風月]] [[Image:張國榮 色情男女 1996.11.28.jpg|150px|thumb|色情男女]] [[Image:張國榮 春光乍洩 1997.5.30.jpg|150px|thumb|春光乍洩]] [[Image:張國榮 紅色戀人 1998.8.1.jpg|150px|thumb|紅色戀人]] [[Image:張國榮 流星語 1999.10.14.jpg|150px|thumb|流星語]] [[Image:張國榮 鎗王 2000.5.27.jpg|150px|thumb|鎗王]] [[Image:張國榮 戀戰沖繩 2000.7.28.jpg|150px|thumb|戀戰沖繩]] [[Image:張國榮 異度空間 2002.3.28.jpg|150px|thumb|異度空間]] images not yet in commons --> 張國榮拍嘅第一套影視作品係1978年嘅《[[紅樓春上春]]》，自此之後嘅24年期間分別拍過56套電影。代表作有《胭脂扣》、《倩女幽魂》、《霸王別姬》、《[[阿飛正傳]]》、《英雄本色》等，可以話係家傳戶曉<ref>{{引網|url=https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=1069974|title=香港影帝TOP10！梁朝偉只排第二 網：第一實至名歸 {{!}} 娛樂星聞 {{!}} 三立新聞網 SETN.COM|last=三立新聞網|date=2022-02-11|website=www.setn.com|language=zh-Hant-TW|access-date=2022-02-27}}</ref>。2002年公益電影《煙飛湮滅》正式上映，係唯一一套由佢執導嘅電影<ref name=":8">{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/606788/盤點8部張國榮客串電影-唔止-97家有囍事-用過-張國榮-現身|title=盤點8部張國榮客串電影 唔止《97家有囍事》用過「張國榮」現身|last=王誦賢|date=2021-03-31|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-02-27}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.storm.mg/lifestyle/2471797|title=張國榮逝世18週年》13部經典電影，帶你一同回憶永遠的哥哥—張國榮-風傳媒|last=Storm.mg|date=2021-04-08|website=www.storm.mg|language=zh-TW|access-date=2022-02-27}}</ref>。1990年憑《阿飛正傳》獲得香港電影金像獎最佳男主角，呢次亦係佢唯一一個金像獎獎項<ref name=":8" />。最後一個作品係2002年嘅《異度空間》。佢亦有拍電視劇，一生人拍過19套，第一套係麗的嘅《[[鱷魚淚]]》<ref name=":9">{{Cite book|last=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=第三章}}</ref>，至1986年客串《香港八六》之後就冇再拍過<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/173765/張國榮逝世15周年-哥哥18個電視劇造型-光頭look一樣咁靚仔|title=【張國榮逝世15周年】哥哥18個電視劇造型 光頭look一樣咁靚仔|last=林迅景|date=2018-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-02-27}}</ref>。代表作有《儂本多情》、《福祿壽喜》<ref name=":10">{{引網|url=https://ent.ltn.com.tw/news/breakingnews/1440130|title=《今日壽星》 離世12年 緬懷一代巨星張國榮 - 自由娛樂|last=自由時報電子報|date=2015-09-12|website=自由時報電子報|access-date=2022-02-27}}</ref>，但成績唔似響電影方面咁亮眼<ref name=":9" />。佢都拍過廣播劇<ref name=":10" />。 ==音樂作品== {{main|張國榮音樂作品一覽|}} 張國榮一生出過24個大碟，其中英文一個、粵語十八個、國語六個。佢出嘅第一個音樂作品係《DAYDREAMIN’》，1978年出，而第一個粵語專輯係1979年嘅《情人箭》；但由於呢兩個作品表現唔好，公司認為佢潛力唔大就畀佢走<ref name=":13" />。所以佢直至1983年轉投華星後先出第二個粵語專輯《風繼續吹》，而《風繼續吹》、《張國榮的一片痴…》反應唔錯，咁先令佢打開知名度<ref name=":02">{{引網|url=https://mmis.hkpl.gov.hk/coverpage/-/coverpage/view?_coverpage_WAR_mmisportalportlet_hsf=%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83&p_r_p_-1078056564_c=QF757YsWv58Sngm8Qm6Mn+EY4n9ByiTw&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_o=2&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_actual_q=(%20(%20allTermsMandatory:(true)%20OR+all_dc.title:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.creator:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.contributor:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.subject:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+fulltext:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20OR+all_dc.description:(%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E6%AD%8C%E8%BF%B7%E6%9C%83)%20)%20)&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_sort_field=score&_coverpage_WAR_mmisportalportlet_sort_order=desc|title=張國榮成立歌迷會 望演得成「人間蒸發」|last=華僑日報|website=mmis.hkpl.gov.hk|url-status=live|access-date=2022-04-13}}</ref>。可以肯定係，由第三張專輯《風繼續吹》開始，就會發行錄音帶版本<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/173932/張國榮逝世15周年-收藏家遍尋哥哥錄音帶-風繼續吹-激罕|title=【張國榮逝世15周年】收藏家遍尋哥哥錄音帶 《風繼續吹》激罕|last=林穎嵐|date=2018-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-14}}</ref>。直至1989年，都維持每年至少推出一張專輯嘅次數<ref>{{Cite book|title=張國榮：不如我們從頭來過|pages=244}}</ref>。1995年以專輯《寵愛》復出樂壇<ref>{{引網|url=https://star.ettoday.net/news/1140746|title=哥哥好想你！張國榮逝世15年 「這10首經典」聽了就想念 {{!}} ETtoday星光雲 {{!}} ETtoday新聞雲|last=ETtoday新聞雲|website=star.ettoday.net|language=zh-Hant|access-date=2022-04-14}}</ref>。佢最後一張專輯係2003年7月8號、佢走後先發行嘅《一切隨風》<ref>{{引網|url=https://www.mirrormedia.mg/story/20170331ent004/|title=【本週音樂】懷念永遠的巨星—張國榮|date=2017-03-31|website=鏡週刊 Mirror Media|language=zh-Hant|access-date=2022-04-14}}</ref>。 ==派台歌曲成績== {{內文|張國榮派台成績}} 呢個成績表單顯示出從1983年－1989年，1995年到而家張國榮喺香港派台歌曲嘅成績，其中1990年－1994年張國榮因為退出歌壇嘅原因，因此未有歌曲派台。1995年－1998年張國榮喺滾石唱片期間，明確講明唔參與歌曲派台<ref>{{引網 |url=http://www.leslie-cheung.com/article-256-1.html |title=張國榮宣布復出 |access-date=2020年5月31號 |archive-date=2020年5月14號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200514213138/http://www.leslie-cheung.com/article-256-1.html |url-status=live }}</ref>。 ==攞獎同提名== {{main|張國榮攞獎同提名一覽|}} ==廣告同代言== *1985年 **[[大家樂]]快餐之歌舞篇 **大家樂快餐之為你做足一百分 *1986年：[[柯尼卡]]菲林 *1987年 **[[香港紅十字會]] **[[百事可樂]]（首位亞洲區百事巨星代言人） *1989年 **[[To You Chocolate]]（韓國） **[[雅馬哈|山葉兜風]]（台灣） **[[百事可樂]]之百事狂賞曲（美國） *2001年 **香港[[影視及娛樂事務管理處]]宣傳影片（支持香港電影拍攝工作） **[[Discovery Channel]]《[[Animal Planet]]》（捐款保育瀕臨絕種獅鼻猴） == 逝世後紀念 == 張國榮離世後，仍然有唔少人懷念佢，其中有啲人係喺張國榮離世後開始鍾意佢，呢啲人一般被稱爲「後榮迷」，多數係1990年代到2000年代出世嘅一代，甚至除咗香港，就連台灣都有一定數量<ref>{{引網|url=https://opinion.cw.com.tw/blog/profile/52/article/10661|title=【投書】張國榮，不如我們重新來過：「後榮迷」的愚人節悲傷|last=劉苑杉|url-status=live|archive-date=2021-04-01}}</ref><ref name=":0"/><ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/社區專題/753723/張國榮逝世19周年-前區議員製哥哥足跡圖-提供疫下另類文化旅遊|title=張國榮逝世19周年｜前區議員製哥哥足跡圖 提供疫下另類文化旅遊|last=黎倩婷|date=2022-04-01|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-04-02}}</ref>。唔少「後榮迷」喺每年4月1號（即係張國榮嘅死忌）都會聚集一齊，進行一啲紀念活動<ref name=":1"/>。有啲評論認為，「後榮迷」嘅出現，部分原因係文化評論上關於佢的論述嘅論述不斷增加<ref name=":0" />。[[香港中文大學]]文化及宗教研究系助理教授[[陳少紅]]（筆名洛楓）統計，逝世後所造成嘅迴響，遠超香港同期逝世明星（如[[羅文]]、[[梅艷芳]]），規模只有[[李小龍]]可以媲美<ref name=":1" />。 ===周年紀念=== [[File:HK LeslieCheung 60401.jpg|thumb|200px|2006年張國榮逝世周年紀念日喺香港中環]] * 2004年4月1號前後 * 2005年4月1號前後 - 中環[[遮打花園]]。 * 2006年4月1號前後 - 中環[[香港文華東方酒店]]對面，[[康樂大廈]]廣場。 * 2007年4月1號前後 - [[尖沙咀]][[新世界中心]]地下廣場。 * 2008年4月1號前後 - 尖沙咀[[香港文化中心]]露天廣場、行政大樓展覽館。 * 2008年3月31號～4月1號 - [[紅磡體育館]]《Miss You Much Leslie 繼續寵愛音樂會》<ref>{{引網 |url=http://www.ileslie.hk/ |title=Miss You Much Leslie 繼續寵愛音樂會官方網站 |access-date=2019年4月6號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110721092659/http://www.ileslie.hk/ |archive-date=2011年7月21號 |url-status=dead }}</ref> **張國榮逝世五周年紀念音樂會。由經紀人陳淑芬擔任演唱會總監兼出品人，張學友擔任藝術顧問，請咗幾十位張國榮生前歌手同埋演員好友參與演出，重新詮釋佢啲經典歌。音樂會原訂4月1號搞，門票開售之後兩個鐘之內賣曬，由於太多人想去，所以喺3月31號開多一場。音樂會收益喺扣除開支後，撥捐作慈善用途。 * 2008年9月12號 - [[重慶奧體中心]]《繼續寵愛——紀念張國榮音樂會》。<ref>{{引網 |url=http://www.cqwb.com.cn/webnews/htm/2008/9/13/301208.shtml |title=重慶繼續寵愛音樂會 |access-date=2009年1月10號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20081121122702/http://www.cqwb.com.cn/webnews/htm/2008/9/13/301208.shtml |archive-date=2008年11月21號 |url-status=dead }}</ref> * 2009年4月1號 - 尖沙咀香港文化中心「有心。人。共鳴─張國榮作品致敬晚會」。 *2020年，群星發文悼念，周慧敏親自剪片回顧與哥哥點滴。<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/%E7%9C%BE%E6%A8%82%E8%BF%B7/455485/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9617%E5%B9%B4-%E7%BE%A4%E6%98%9F%E7%99%BC%E6%96%87%E6%82%BC%E5%BF%B5-%E5%91%A8%E6%85%A7%E6%95%8F%E8%A6%AA%E8%87%AA%E5%89%AA%E7%89%87%E5%9B%9E%E9%A1%A7%E8%88%87%E5%93%A5%E5%93%A5%E9%BB%9E%E6%BB%B4?utm_medium=Referral&utm_source=wiki_bl&utm_campaign=NshChan|title=【張國榮逝世17年】群星發文悼念 周慧敏親自剪片回顧與哥哥點滴|last=黃浩晉|first=|date=2020-04-01|website=香港01|language=zh-HK|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20200401150610/https://www.hk01.com/%E7%9C%BE%E6%A8%82%E8%BF%B7/455485/%E5%BC%B5%E5%9C%8B%E6%A6%AE%E9%80%9D%E4%B8%9617%E5%B9%B4-%E7%BE%A4%E6%98%9F%E7%99%BC%E6%96%87%E6%82%BC%E5%BF%B5-%E5%91%A8%E6%85%A7%E6%95%8F%E8%A6%AA%E8%87%AA%E5%89%AA%E7%89%87%E5%9B%9E%E9%A1%A7%E8%88%87%E5%93%A5%E5%93%A5%E9%BB%9E%E6%BB%B4|archive-date=2020-04-01|access-date=2020-04-01}}</ref> *2021年：《[[想你‧張國榮]]》紀念音樂會 ===紀念事物=== ;榮譽 2018年[[楊光宇]]先生以張國榮（Cheungkwokwing）命名55383號小行星<ref>香港天文學會智能手機應用程式《香港天文》2018年7月12號新聞報導</ref>，表彰佢為粵語流行佢做咗好大貢獻。 ;重製唱碟 2020年9月，[[環球唱片]]推出全新唱碟《REVISIT》，請咗同張國榮生前合作過幾次嘅唱片監製[[梁榮駿]]同編曲人[[唐奕聰]]合作。第一隻派台歌《春夏秋冬A Balloon’s Journey》喺張國榮64歲冥壽推出，同時亦透露用上從未曝光嘅另一版本聲帶<ref>{{cite news |title=張國榮64歲生忌之日 《春夏秋冬》遺珠聲帶曝光 |url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20200901/SVQG4I7WGRG3XB7XGNGVIFJXF4/ |accessdate=2020-09-03 |work=蘋果日報 |date=2020-09-01 |archive-date=2021-03-23 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210323041232/https://hk.appledaily.com/entertainment/20200901/SVQG4I7WGRG3XB7XGNGVIFJXF4/ |url-status=live }}</ref>。 ==參考書籍== * 志摩千歲. 張國榮的時光. 上海書店出版社. 原作名: レスリーの時間. 2011-12. ISBN 9787806787007 * 洛楓. 張國榮：禁色的蝴蝶. 廣西師範大學出版社. ISBN 9787563383030 * 張國榮藝術研究會. 張國榮 盛世光陰. 香港電影雙周刊出版社. 2005-09-12. ISBN 9789628114948 *{{Cite book|author=關熙潮|title=張國榮：不如我們從頭來過|location=香港|publisher=香港中和出版有限公司|date=2015-10-13|ISBN=9789888284993|language=中文}} *蔣林（2013-04-15）：不一樣的煙火:張國榮音樂傳奇 香港中和出版有限公司 {{ISBN|978-988-8200-42-9}} == 參考 == {{reflist|4}} == 出面網頁 == {{同享類|Leslie Cheung}} {{維基語錄|:zh:張國榮}} *{{IMDb name|id=0002000}} *{{hkmdb name|4260}} *{{Mtime people|954979}} *{{Douban people|1003494}} * {{引網|url=http://gdottv.com/main/life/hklgbtcelebrity|title=香港出櫃名人|website=Ｇ點電視|language=Zh-hant}} {{張國榮}} {{中國電影金鳳凰獎}} {{勁歌金曲最受歡迎男歌星}} {{十大勁歌金曲頒獎典禮勁歌金曲金獎}} {{叱咤樂壇男歌手金獎}} {{叱咤樂壇至尊歌曲}} {{叱咤樂壇至尊唱片}} {{新城勁爆頒獎禮勁爆年度歌曲大獎}} {{IFPI香港唱片銷量大獎最高銷量廣東唱片}} {{IFPI香港唱片銷量大獎十大銷量本地歌手}} {{四台聯頒音樂大獎大碟大獎}} {{華語音樂傳媒大獎最佳國語、粵語男歌手}} {{歷屆金針獎獲獎音樂人}} {{演藝動力大獎最突出男歌手}} {{演藝動力大獎最突出電影男演員}} {{香港電影評論學會大獎最佳男演員}} {{香港電影金像獎最佳男主角}} {{香港電影金像獎專業精神獎}} {{1905-2004年中國電影百位優秀演員}} {{Authority control}} [[類:張國榮| ]] [[Category:列斯大學舊生]] [[Category:自殺藝人]] snpre2wfbyrwh62zj8u7vygwrfngujy 0 16439 1864949 1691783 2022-08-18T12:11:06Z SC96 259 /* 響呢日出世嘅人 */ wikitext text/x-wiki {{DayInfo|11|22}} == 大件事 == * [[1933年]]：[[中華共和國]]成立。 * [[1963年]]：[[美國總統]][[約翰甘迺迪]]喺[[德薩斯州]]嘅[[達拉斯]]為候選人拉票期間座駕被人[[甘迺迪遇刺案|槍擊]]，甘迺迪中槍身亡。 * [[1967年]]：[[聯合國安全理事會]]通過{{Link-en|聯合國安全理事會第242號決議|United Nations Security Council Resolution 242|第242號決議}}，要求[[以色列]]撤出[[第三次中東戰爭]]後佔領嘅領土。 * [[1990年]]：[[英國首相]][[戴卓爾夫人]]連續執政11年之後辭職，响之前一日，戴卓爾夫人仍然積極尋求喺黨內選舉中勝出，但係都失敗，佢終於決定辭職退出競選。 * [[1995年]]：第一部完全用電腦整出嚟，feature-length 嘅[[電影]]《[[反斗奇兵]]》上映。 * [[2005年]]：[[默克爾]]上任[[德國總理]]，係[[德國]]頭一位女總理，亦係[[德國統一]]後頭一位出身[[東德]]地區嘅人做總理。 * [[2015年]]：[[第5屆香港區議會選舉]]。 == 響呢日出世嘅人 == * [[1693年]]（[[黃曆]][[十月廿五]]）：{{Link-zh|鄭板橋|郑燮}}，大清畫師（1766年死） * [[1858年]]：[[李隆俊]]，大朝鮮國王族（1859年死） * [[1859年]]：{{Link-ja|山內房治郎|山内房治郎}}，日本企業家、工藝家，[[任天堂]]創始人同首任社長（1940年死） * [[1865年]]：{{Link-ja|福田英子}}，婦人解放運動家（1927年死） * [[1868年]]：[[莊加納]]，美國副總統（1967年死） * [[1869年]]：[[紀德]]，法國作家，[[諾貝爾文學獎]]得主（1951年死） * [[1890年]]：[[戴高樂]]，[[法國總統]]（1970年死） * [[1898年]]：[[朱自清]]，中國作家（1948年死） * [[1900年]]：{{Link-zh|林風眠|林风眠}}，中國畫師，原名林鳳鳴（1991年死） * [[1917年]]：[[二宮洋一]]，日本足球員（2000年死） * [[1919年]]：{{Link-zh|王金璐}}，中國[[京劇]]演員（2016年死） * [[1924年]]：[[羅廣斌]]，中國作家（1967年死） * [[1928年]]：{{Link-en|天保民|Tim Beaumont}}，英國[[聖公會]][[牧師]]，[[英國上議院]]議員（2008年死） * [[1932年]]：{{Link-en|羅拔·韋漢|Robert Vaughn}}，美國演員（2016年死） * [[1943年]]：{{Link-en|金夫人|Billie Jean King}}，美國網球員 * [[1944年]]：[[大野毅]]，日本足球員 * [[1947年]]：[[楊森]]，[[香港立法會]]前議員 * [[1951年]]：{{Link-en|長野健|Kent Nagano}}，美國指揮家 * [[1955年]]：[[竹本一彥]]，日本足球員同足球教練 * [[1957年]]：[[陳安瑩]]，香港演員同配音員 * [[1959年]]：[[林大輝]]，香港立法會前議員 * [[1960年]]：[[蘇民峰]]，香港[[風水師]] * [[1961年]]：[[曾偉權]]，香港演員 * [[1962年]]：{{Link-ja|柊青|柊あおい}}，日本漫畫家 * 1962年：{{Link-ko|曹秀美|조수미}}，[[南韓]][[女高音]]歌唱家 * [[1965年]]：[[木岡二葉]]，日本足球員 * [[1966年]]：[[吉田安孝]]，日本足球員 * [[1967年]]：{{Link-de|碧加|Boris Becker}}，[[西德]]／[[德國]]網球員 * [[1969年]]：[[塚本明正]]，日本足球員 * [[1970年]]：[[宮澤浩]]，日本足球員 * 1970年：{{Link-ja|奧貫薫|奥貫薫}}，日本演員 * [[1972年]]：[[佐藤洋平]]，日本足球員 * [[1975年]]：[[aiko]]，日本流行歌手 * 1975年：[[前澤友作]]，日本生意人同有錢人，頭一個環月飛行嘅遊客 * 1975年：[[皆川純子]]，日本[[配音員]] * [[1977年]]：[[服部公太]]，日本足球員 * 1977年：[[曾志豪]]，[[香港電台]]節目主持人 * [[1979年]]：{{Link-zh|寶曉峰}}，中國主播 * [[1981年]]：[[拉斯德·賓·穆罕默德·艾·馬克圖姆]]，[[杜拜]][[酋長]]嘅仔（2015年死） * 1981年：[[宋慧喬]]，南韓藝人 * [[1982年]]：[[蔡卓妍]]（阿Sa），香港組合[[Twins]]成員 * 1982年：{{Link-zh|張懷秋}}，[[臺灣]]前組合{{Link-zh|大嘴巴}}成員 * [[1983年]]：[[鄭詩君]]（C君），香港藝人 * 1983年：[[船津佑也]]，日本足球員 * 1983年：[[劉敬雯]]，香港藝人，外號奶茶 * 1983年：[[小宇]]，臺灣歌手，原名宋庠鋒、宋念宇 * [[1984年]]：[[施嘉莉祖安遜]]，美國電影演員 * 1984年：{{Link-zh|李千娜}}，臺灣歌手同演員 * [[1988年]]：{{Link-zh|任容萱}}，臺灣演員 * 1988年：[[趙原晙]]，南韓歌手，{{Link-ko|少年共和國|소년공화국}}成員 * [[1989年]]：{{Link-zh|曹贇定|曹赟定}}，中國足球員 * [[1990年]]：{{Link-ko|李侑菲|이유비}}，南韓演員 * [[1992年]]：[[田村友]]，日本足球員 * [[1993年]]：[[田中貴大]]，日本足球員 * [[1994年]]：[[前田悠斗]]，日本足球員 * [[1995年]]：[[奧真奈美]]，日本組合[[AKB48]]前成員 * 1995年：[[郭奕芯]]，香港藝人 * [[1997年]]：[[遠藤溪太]]，日本足球員 * 1997年：{{Link-ja|前島亞美|前島亜美}}，日本組合{{Link-ja|SUPER☆GiRLS}}成員 * [[2000年]]：[[陳毅燊]]，香港男藝人 * 2000年：[[谷晃生]]，日本足球員 * [[2004年]]：{{Link-zh|溫玄燁}}，臺灣[[童星]]，外號「小小彬」 == 響呢日死嘅人 == * [[321年]]：[[祖逖]]{{Cn}}，[[東晉]]將領 * [[365年]]：[[斐利二世]]，[[偽教宗]] * [[1419年]]：[[若望廿三世 (對立教宗)]]，[[對立教宗]] * [[1808年]]：{{Link-zh|劉躍雲}}，[[大清]]探花、學政、[[禮部]]侍郎、[[工部]]侍郎 * [[1850年]]：[[林則徐]]，大清政治人物 * [[1875年]]：[[亨利威爾遜]]，美國副總統 * [[1902年]]：{{Link-de|克虜伯|Friedrich Alfred Krupp}}，德國[[鋼鐵]]巨人，最大鋼鐵製造商[[克虜伯集團]][[主席]] * [[1913年]]：[[德川慶喜]]，日本[[江戶幕府]]末代將軍 * [[1963年]]：[[約翰甘迺迪]]，美國總統 * 1963年：[[魯益師]]，英國作家 * [[1980年]]：[[雷捷]]，[[加拿大]]總督 * 1980年：[[梅蕙絲]]，美國演員 * [[2003年]]：[[林月琴]]，[[中國人民解放軍]]將領 * [[2009年]]：{{Link-zh|丁善璽}}，臺灣導演 * [[2010年]]：{{Link-en|林思齊|David Lam (real estate entrepreneur)}}，加拿大[[生意人]]、慈善家，[[卑詩省]]{{Link-en|省督|Lieutenant governor (Canada)}} * [[2011年]]：[[朱健]]，[[澳門]]法官 * [[2012年]]：{{Link-zh|丁光訓|丁光训}}，[[中華聖公會]]主教 * [[2013年]]：{{Link-zh|湛保庶}}，[[港英政府]]官員 * [[2015年]]：[[金泳三]]，[[大韓民國總統]] * [[2016年]]：[[陳映真]]，臺灣作家，創辦《{{Link-zh|人間雜誌|人間雜誌|人間}}》雜誌 * 2016年：[[馬長禮]]，中國京劇演員 * [[2017年]]：[[邵方逸華]]，香港傳媒人，原名李夢蘭 == 節慶、風俗習慣 == * {{LBN}} [[獨立日]] * {{JPN}} {{Link-ja|好夫妻日|いい夫婦の日}} * {{CHN}} 成雙節 == 出面網頁 == {{commonscat|22 November}} * {{cite web|url=http://news.bbc.co.uk/onthisday/hi/dates/stories/november/22|title=BBC: On This Day}} * {{cite web|url=http://www.nytimes.com/learning/general/onthisday/20061122.html|title=New York Times: On This Day}} * {{cite web|url=http://www1.sympatico.ca/cgi-bin/on_this_day?mth=Nov&day=22|title=On This Day in Canada}} 5bh7sg7b9jz5c0yxd24zb0qhrokxnws 0 25725 1865204 1428871 2022-08-19T06:42:22Z Z423x5c6 42683 // Edit via Wikiplus wikitext text/x-wiki {{uncantonese}} {{or}} {{cleanup rewrite}} {{廣東話拼音方案}} '''廣東話拼音'''（Pênkyämp，Pênkyämpjì，Guõngdônkwà Pênkyämp）係一套[[粵語]][[羅馬拼音]]嘅方案。 == 簡介 == 呢套拼音係由[[陳獨秀]]喺1930年代喺廣州推廣嘅拉丁化粵字；同埋[[中國大陸]]粵語[[字典]]喺1949年之後用嘅拉丁方案發展出嚟{{Citation needed}}。目標係將[[廣州]]、[[香港]]、[[吉隆坡]]、[[悉尼]]、[[奧克蘭]]、[[溫哥華]]好多人用嘅廣東話拉丁拼音標準化。<!-- incorrect reference <ref>[http://cantonese.wikia.com/wiki/%E5%A4%A7%E9%99%86%E5%9C%A8%E4%B9%9D%E5%8D%81%E5%B9%B4%E4%BB%A3%E5%88%9D%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%9A%84%E5%B9%BF%E4%B8%9C%E8%AF%9D%E6%8B%BC%E9%9F%B3%E6%96%B9%E6%A1%88]</ref> --> == 基本 == 用 A、O、E 三個[[母音]]表達長短兩組，夾埋有六個母音；母音上唔加號，而用跟住嘅輔音嚟注長音。六聲同劉式同埋耶魯式，順序係『周口店，河姆渡』，再用 "[[umlaut]]"，"tilde / acute"，"circumflex / grave" 加上母音嚟表達陰陽各一嘅「平」、「上」、「去 / 入」、三組聲調。對「出」、「曰」、「闊」、「月」四韻母區別嘅認識，同 KISA、耶魯式有啲唔同。用喺 O、U 前加 E 嚟表達前圓唇母音。 [[香港語言學學會]]（Linguistic Society of Hong Kong）有套叫[[粵拼]]嘅方案。廣東省教育部喺 1960年代編咗套[[廣州話拼音方案]]。呢啲拼音方案都定位畀漢字注音用，而呢個方案除咗可以用喺注音外，主要重係用喺標準粵語嘅拉丁化撰寫，即用作粵語嘅拼音文字。呢兩套系統係先前羅馬拼法系統嘅改進。呢套拼音字包括以下特點： * 分辨所有長短母音，更精確更系統咁表現標准粵語嘅母音； * 通過變換結尾嘅輔音或聲母嚟唯一反映不同嘅長短母音； * 用相同嘅唔發音母音字母“e” 放喺主體母音前嚟描述兩個（唔係三個）前圓唇母音； * 將另一個前圓唇母音（唔完全前圓唇）歸類為短“o”； * 唔區別輔音字母“j” 同輔音字母“z”。 根據實用性同視覺美學，呢套拼音字唔算笨拙或核突。喺拼寫上，對比粵語同[[日文]]，拼音字（Penkyampji）類似日文嘅訓令式羅馬字（[[:en:Kunrei]]）拼寫系統，而粵拼（Jyutping）就類似平文式羅馬字（[[:en:Hepburn romanization]]）系統。 == 字母表 == A B C D E F G H I J K L M N O P （q） S T U W Y Z == [[輔音]] == {{用音標}} * B [p] 唔送氣 * C [tsʰ] 送氣 * D [t] 唔送氣 * F [f] * G [k] 唔送氣 * H [h] * J [ts] 唔送氣 * K [kʰ] 送氣 * L [l] * M [m] * N [n] * Ng [ŋ] 唔送氣 * P [pʰ] 送氣 * S [s] * T [tʰ] 送氣 * W [w] * Y [j] * Z [ts] 唔送氣 ;特別注意 * ''C'' 發 [tsʰ]，如“tz” 喺單詞 ''Politzer'' 嘅發音一樣； * ''Z'' 同 ''J'' [ts] 係 ''C'' 唔送氣痂形式； * ''Q'' 係一個喉塞停頓，如阿拉伯文嘅 “hamsa”。係粵語感歎詞 ''lâq'' 中可以俾 ''lâg'' 代替。 * ''J'' 同 ''Z'' 通用。一般拼寫多用 ''J''。 * ''M'' 同 ''Ng'' 喺某啲情況下係鼻音獨立韻，唔同母音相拼。 == [[母音]] == * 長母音：a e i o u eo eu ea （''ea 獨音同 "e" 相同，但只喺 eau 呢個複合韵母中使用''） * 短母音：ah eh oh * 雙母音：ai oi ui au eau iu ay ey oy aw ow * 複合元音：半母音 “u” 出現在單母音和雙母音之前，例如 “uay” 係 ''guây'' （貴）中。 ;用國際音標表示嘅母音 * 長母音： ** a [aː] 開前非圓唇音（"a" 單獨成音或後跟 "g"， "b"， "d"， "ng"， "m"， "n"， "i"， "u"） ** e [ɛː] 半開前非圓唇音 ** i [iː] 閉前非圓唇音 ** o [ɔː] 半開後圓唇音 ** u [uː] 閉後圓唇音 ** eo [œː] 半開前圓唇音 ** eu [yː] 閉前圓唇音 * 短母音： ** ah [ɐ] 次開央母音 （"a" 後跟 "h"， "k"， "p"， "t"， "nk"， "mp"， "nt"， "y"， "w"） ** eh [ɪ] 次閉次前非圓唇母音 （"e" 後跟 "h"， "k"， "p"， "t"， "nk"， "mp"， "nt"， "y"， "w"） ** oh [ʊ] 次閉次後圓唇母音 （"o" 後跟 "h"， "k"， "p"， "t"， "nk"， "mp"， "nt"， "y"， "w"） * 雙母音： ** ai [aːi] ** oi [ɔːy] ** ui [uːy] ** au [aːu] ** eau [ɛːu] ** iu [iːu] ** ay [ɐi] ** ey [ei] ** oy [ɵy] （[ɵ]係半閉央圓唇音，但係睇成係半閉後圓唇音 oh 後加半元音 y 而出現嘅[[阿勞風音變]]，因此[ɵ]同[ʊ]係同一音位） ** aw [ɐu] ** ow [ou] 所有短母音發音時嘴唇都比與之相對應嘅長母音繃緊縮細。 == 拼寫 == 長母音後跟輔音字母： * 入聲： ** ab ad ag * 平、上、去聲： ** am an ang ** eg eng ** ib id im in ** od og on ong ** ud un 短母音後跟輔音字母： * 入聲： ** ap at ak * 平、上、去聲： ** amp ant ank ** ek enk ** ot ok ont onk == 聲調 == 粵語聲調有「九聲六調」，即九個聲調（[[陰平]]、[[陽平]]、[[陰上]]、[[陽上]]、[[陰去]]、[[陽去]]、[[陰入]]、[[中入]]、[[陽入]]），六種調值（陰平同陰入調值相等，陰去同中入調值相等，陽去同陽入調值相等。調值相等嘅兩個對應嘅不同聲調，主要唔同嘅地方就係入聲帶韻尾而平上去聲唔帶韻尾，其抑揚性相同而頓挫性唔同）。 # 陰平／陰入： a¹， ä （umlaut） # 陰上： a²， ã （tilde） # 陰去／中入： a³， â （circumflex） # 陽平： a⁴， a （plain） # 陽上： a⁵， á （acute） # 陽去／陽入： a⁶， à （grave） 調值用阿拉伯數字音階描述，「1」音調最低，「6」音調最高。 * 第一調： “Jäw”（周），調值 55/53<ref>[[:en:Jyutping]]</ref>； * 第二調： “Hãw”（口），調值 35； * 第三調： “Dîm”（店），調值 33； * 第四調： “Ho”（河），調值 21/11； * 第五調： “Mów”（姆），調值 13； * 第六調： “Dòw”（渡），調值 22。 阿拉伯數字 1-6 或調類標記都可以用嚟標示調類。 * 注：記住下面兩句可以幫手好快咁記住六調： : 「'''周口店，河姆渡'''」 : 「'''Jaw¹ Haw² Dim³，Ho⁴ Mow⁵ Dow⁶'''」 <!-- ：''Zhou¹ Kou³ Dian⁴，He² Mu³ Du⁴'' （普通話） --> 用拼音字寫文章而冇唔清楚嘅嘅情況之下，可以唔標示聲調。作爲拼音文字用嘅時候，唔會用阿拉伯數字標示聲調。淨係注音漢字嘅時候先用阿拉伯數字，可以方便輸入電腦。 == 字元 == 以下係拼音字帶聲調嘅字元，由左到右順序係 1、2、3、4、5、6（陰平／陰入、陰上、陰去／中入、陽平、陽上、陽去／陽入）排： <big>Ä Ã Â A Á À ， Ë Ẽ Ê E É È ， Ï Ĩ Î I Í Ì ， Ö Õ Ô O Ó Ò ， Ü Ũ Û U Ú Ù </big>； <big>ä ã â a á à ， ë ẽ ê e é è ， ï ĩ î i í ì ， ö õ ô o ó ò ， ü ũ û u ú ù </big>。 如果你睇唔到呢啲符號，注意一般歐州字元無咗：E 嘅大細寫顎化字元 Ẽ ẽ；I 嘅 Ĩ 同 ĩ；U 嘅 Ũ 同 ũ。不過，E、I、U 嘅顎化字元可以喺[[越南文]]嘅 Ẽ、ẽ；Ĩ、ĩ；Ũ、ũ 度搵到，用一般有支援泛歐洲語言同越南文字體都可以顯示粵語拼音字。 == 漢字-粵語拼音字對照示例 == {| class="wikitable" !bgcolor=#F49948|漢字 !bgcolor=#F49948|漢語拼音 （普通話） !bgcolor=#F49948|拼音字拼法 （粵語） ! || bgcolor=#F49948|漢字 !bgcolor=#F49948|漢語拼音 （普通話） !bgcolor=#F49948|拼音字拼法 （粵語） ! || bgcolor=#F49948|漢字 !bgcolor=#F49948|漢語拼音 （普通話） !bgcolor=#F49948|拼音字拼法 （粵語） |- | 北京 || Běi jīng || Bäkgënk || || 花 || Huā || Fä || || 寫 || Xiě || Sẽ |- | 字 || Zì || Jì || || 我 || Wǒ || Ngó || || 湖 || Hú || Wu |- | 靴 || Xuē || Heö || || 柱 || Zhù || Ceú || || 壞 || Huài || Wài |- | 外 || Wài || Ngòi || || 背 || Bèi || Bûi || || 教 || Jiào || Gâu |- | 腰 || Yāo || Yïu || || 肺 || Fèi || Fây || || 地 || Dì || Dèy |- | 追 || Zhuī || Jöy || || 狗 || Gǒu || Gãw || || 路 || Lù || Lòw |- | 鴨 || Yā || Ngâb || || 殺 || Shā || Sâd || || 百 || Bǎi || Bâg |- | 三 || Sān || Säm || || 慢 || Màn || Màn || || 行 || Xíng || Hang |- | 劇 || Jù || Kèg || || 鏡 || Jìng || Gêng || || 頁 || Yè || Yìb |- | 熱 || Rè || Yìd || || 劍 || Jiàn || Gîm || || 線 || Xiàn || Sîn |- | 渴 || Kě || Hôd || || 國 || Guó || Guôg || || 岸 || Àn || Ngòn |- | 幫 || Bāng || Böng || || 活 || Huó || Wùd || || 換 || Huàn || Wùn |- | 急 || Jí || Gäp || || 失 || Shī || Sät || || 得 || Dé || Däk |- | 心 || Xīn || Sämp || || 新 || Xīn || Sänt || || 生 || Shēng || Sänk |- | 食 || Shí || Sèk || || 精 || Jīng || Jënk || || 出 || Chū || Cöt |- | 哭 || Kū || Hök || || 信 || Xìn || Sônt || || 中 || Zhōng || Jönk |} ::（''廣東話韻母全表''） ::爸 a 大 ai 跑 au 男 am 眼 an 硬 ang 集 ab 辣 ad 白 ag ::睇 ay 口 aw 飲 amp 新 ant 等 ank 十 ap 一 at 黑 ak 啦(窄口讀) ah ::車 e 掉(白讀) eau 舔(白讀) em 餅 eng 夾(白讀) eb 咶(白讀) ed 石 eg ::食 ek 明 enk 肥 ey ::知 i 少 iu 點 im 面 in 葉 ib 熱 id ::佢 oy 做 ow 蠢 ont 出 ot 用 onk 六 ok ::坐 o 開 oi 乾 on 講 ong 渴 od 學 og ::苦 u 杯 ui 門 un 活 ud ::書 eu 短 eun 月 eud ::靴 eo 想 eong 藥 eog 曰 eod ::唔 m 五 ng == 拼音字拼寫示例 == <div style="text-align: center; font-size: 110%;">'''Nam Hõi Ciu''' Honkha mún sã Yeùd tïn dönk pôhiũ Jënkjënkyàtseóng jòy wajeöng Honkmin jĩgënk yàw tïm cïnbâg dõ Yäntyänt mànsây jeòng Ngó gîn göngciu yïyin töy hẽy ná sänbãn Keôgsì ceün guô yôkyeúkenklaw sänt lêng gẽnk Ngó gîu hõiciu bötow bätyîu jé hönkyõnk Gâg jeù yät pîn mànléy dàiyeong guäysämpcîd '''[[南海潮 (歌)|南海潮]]''' 紅霞滿灑粵天東破曉 蒸蒸日上序華章 紅棉紫荊又添千百朶 欣欣萬世象 我見江潮依然推起那舢舨 卻是穿過玉宇瓊樓新靚景 我叫海潮波濤不要這洶湧 隔住一片萬里大洋歸心切</div> == 參考 == {{reflist}} == 出面網頁 == * [http://www.pkucn.com/viewthread.php?tid=233050 淺釋Penkyampji的韻尾拼寫形式 by Xiss] * [http://cantonese.wikicities.com/wiki/Romanised_main_page 粵語維基社區] * [http://penkyamp.pbwiki.com/Penkyamp 新版廣東話拼音學習網頁] * [http://cantonese.wikia.com/wiki/User:Penkyamp 拼音大使館1] * [http://www.cnic.org/wiki/User:Penkyamp 拼音大使館2] * [http://wiki.keyin.cn/index.php/User:Penkyamp 拼音大使館3] * [http://evchk.wikia.com/wiki/User:%E5%B9%BF%E4%B8%9C%E8%AF%9D%E6%8B%BC%E9%9F%B3 拼音大使館4] * [http://bbs.cantonese.asia/viewthread.php?tid=9970&extra=&page=1 Xiss's Penkyampji Lesson for Beginners] [[Category:廣東話拼音| ]] [[Category:粵拼試驗]] jk0gr60tq16vvd8n9k4eumhtkhrj1n0 0 28900 1865162 1862180 2022-08-19T04:00:11Z Dr. Greywolf 143999 /* 詞源 */ wikitext text/x-wiki [[File:Poseidon Bubble Australia.gif|thumb|300px|[[澳洲鎳泡沫]]嘅圖解；[[X 軸]]係時間，[[Y 軸]]係[[鎳]]嘅[[價格|價]]－鎳價喺 1969 年中突然暴跌。]] '''經濟泡沫'''（{{jpingauto|ging1 zai3 pou5 mut6}}；{{lang-en|'''economic bubble'''}}），又叫'''資產泡沫'''（{{lang|en|'''asset bubble'''}}），係種[[經濟現象]]，指一件[[資產]]嘅[[價格|價]]持續膨脹，搞到個價脫離咗[[實際價值]]<ref>《辭海》 第二冊 2445 頁 上海辭書出版社。</ref>：是但搵件[[市場]]上嘅資產，件嘢都會有個價－指啲人用幾多[[錢]]買賣件嘢；同時件嘢又會有個實際價值－反映件嘢實際上有幾能夠提高個[[經濟體]]嘅[[生產]]能力；人有陣時會以高過件物品嘅實際價值嘅價嚟買賣件嘢－'''形成泡沫'''，造成[[經濟]]繁榮嘅假象；而件物品個價一升到咁上下，啲人就會發覺件嘢根本唔值咁多錢，於是個價就會喺短時間內勁跌－個泡'''爆'''<ref name="ogawa2014">Ogawa, A., Onozaki, T., Mizuno, T., Asamizuya, T., Ueno, K., Cheng, K., & Iriki, A. (2014). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0306452214000426?token=204FDE2AC39271B1D714C1E05E0DC0643F0436E08286465DA79D8F413079D2CCB000393ED26CBFBABD66521A5417A183&originRegion=us-east-1&originCreation=20210503042509 Neural basis of economic bubble behavior]. ''Neuroscience'', 265, 37-47.</ref><ref>Fernando, Vincent (11 October 2010). "[https://www.businessinsider.com/most-ridiculous-bubbles-ever-2010?r=AU&IR=T The 10 Most Ridiculous Price Bubbles In History]". ''Business Insider''. Retrieved 14 May 2019.</ref>。 經濟泡沫呢家嘢喺[[歷史]]上一路都有發生。好似係[[澳洲鎳泡沫]]（Poseidon bubble）噉：單嘢發生喺 1960 年代嘅[[澳洲]]；當時澳洲因為[[越戰]]等嘅原因而搞到[[鎳]]（{{jpingauto|nip1}}）呢種[[金屬]]出現[[短缺]]，於是鎳嘅價就自然開始升；打後因為[[投資者]]响度炒鎳金屬等嘅原因，個價愈升愈勁，喺 1969 年上半橛升到去成每[[噸]] 7,000 [[英鎊]]嘅價咁高，一般投資者買唔起；但到咗同年嘅下半橛，啲人開始發覺鎳根本唔值咁多錢，於是鎳金屬嘅價就喺幾個月內跌咗超過 50% 咁多<ref>[https://www.rba.gov.au/publications/confs/2003/pdf/simon.pdf Three Australian Asset-price Bubbles] (PDF).</ref>。 每逢有經濟泡沫爆，就會有好多投資者損手爛腳，造成經濟震盪甚至崩潰。因為噉，好多[[政府]]都有嘗試諗辦法阻止泡沫出現，而[[經濟學]]上亦有深入研究經濟泡沫－有好多[[經濟學家]]主張，經濟泡沫源於[[有限理性]]（bounded rationality）－簡化講，現實嘅投資者喺[[資訊]]同[[認知]]上會有失誤，搞到佢哋對資產嘅價值有錯誤判斷，令泡沫有可能產生<ref name="ogawa2014"/><ref>Lee, I. H. (2013). [http://es.re.kr/eng/upload/jetem24-1-3.pdf Speculation under bounded rationality] (PDF). ''Journal of Economic Theory and Econometrics'', 24(1), 37-53.</ref>；不過呢種諗法唔係個個經濟學家都贊同<ref>Girdzijauskas, S., Štreimikiene, D., Čepinskis, J., Moskaliova, V., Jurkonyte, E., & Mackevičius, R. (2009). Formation of economic bubbles: causes and possible preventions. ''Technological and Economic Development of Economy'', 15(2), 267-280.</ref>，而截至廿一世紀初，人類仲未有方法完全消除經濟泡沫<ref>Beechy, T. (2006). Devil Take the Hindmost: Chaucer, John Gay, and the Pecuniary Anus. ''The Chaucer Review'', 41(1), 71-85.</ref>。 == 基礎 == [[File:Saint-Lizier - Intermarché Super - Le Pont du Baup - 20171029 (1).jpg|thumb|300px|一間[[超市]]有一拃[[貨]]；每件貨都有個[[價錢]]，反映買家同賣家用幾多錢買賣件貨。]] {{see also|市場|經濟價值|實際同名目價值}} ===定義=== {{see also|市場價值}} 想像家陣有個[[經濟體]]。响個經濟體裏面是但攞件[[資產]]嚟睇，件嘢都會有個「價值」。响[[經濟學]]上有好多指標可以攞嚟衡量一件資產嘅價值，當中最顯而易見嗰種價值係[[市場價值]]（market value）－件資產嘅市場價值係指買家同賣家喺「雙方都有充足[[資訊]]，而且大家都心甘情願」嘅情況下，會用幾多[[錢]]買賣件資產<ref>Gale, D. (1955). The law of supply and demand. ''Mathematica scandinavica'', 155-169.</ref>。有咗市場價值嘅概念，就可以[[定義]]「經濟泡沫」－定義上，經濟泡沫係種[[經濟現象]]，指<ref name="ogawa2014"/>： *一件資產嘅市場價值喺相對短嘅時間之內係噉升，啲人以愈嚟愈貴嘅價買賣件資產－呢個階段係所謂嘅'''泡沫形成'''； *個價升到咁上下，就突然間以極快嘅速度跌－呢個階段就算係個泡'''爆'''（crash / burst）咗； 經濟泡沫會對一個經濟體造成深遠嘅影響，而且零舍受[[投資者]]關注：當一樣資產－例如係某間[[企業]]嘅[[股票]]－嘅價勁升嗰陣，通常就會吸引好多投資者爭住去買入嗰樣資產，因為佢哋諗住買咗就可以等樣資產嘅價遲吓再繼續升，到時自己就有得賣走件嘢圖[[利潤|利]]；噉表示當個泡爆嗰陣，手上揸住件資產嘅人就會面臨「當初使咗好多錢買件嘢，但件嘢家陣完全唔值錢」噉嘅情況－呢啲人就會損失慘重<ref name="ogawa2014"/>。 ===詞源=== {{main|南海公司}} 「經濟泡沫」呢隻詞據講係源自[[南海公司泡沫]]（South Sea Bubble）嘅。 單嘢發生喺 1710 年代嗰陣嘅[[英國]]：喺 1711 年嗰時，英國嘅[[南海公司]]（South Sea Company）向投資者賣自己啲[[股票]]，而且佢哋及後仲話攞到權可以[[壟斷]]對[[南美洲]]幾笪地方嘅[[奴隸]][[供應]]；於是好多人都睇好間公司，[[需求|想買]]間公司嘅股票圖利，噉就自然令間公司嘅[[股價]]喺短期內升得好勁，而個價响 1720 年嗰陣達到頂峰；不過因為[[西班牙王位繼承戰爭]]同埋「南美洲多地都係由[[西班牙]]控制住」等嘅問題，南海公司啲生意最後完全搞唔成；最後英國人發覺南海公司根本唔掂，噉間公司啲股票就自然變到完全唔值錢，個價插水式噉跌，搞到數以千計嘅投資者血本無歸<ref>Brown, V.L. (1926), "The South Sea Company and Contraband Trade", ''The American Historical Review'', 31 (4): 662-678.</ref>。 打後有評論者分析成件事，就打咗個[[暗喻]]，話南海公司單嘢「好似個[[番梘泡]]噉」－ {{Cquote |原版[[英文]]："You see, of course, if you're not a dunce,<br> How it went to pieces all at once, —<br> All at once, and nothing first, —<br> Just as bubbles do when they burst."<br> [[粵文]]翻譯：當然，如果你唔係個蠢材，你會睇得出，<br> 佢（件事）係點樣一嘢崩潰嘅，—<br> 一嘢冇嗮、本來就乜都冇，—<br> 就好似泡沫爆嗰陣噉。<br> }} －呢單嘢據講就係「經濟泡沫」呢隻詞彙嘅起源<ref>Quote from ''[https://en.wikisource.org/wiki/The_Deacon%27s_Masterpiece The Deacon's Masterpiece or The One-Hoss Shay]'', by Oliver Wendell Holmes, Sr.</ref>。 {{clear}} [[File:Harga Saham South Sea.png|center|thumb|800px|上圖顯示南海公司嘅股價喺 1719 年至 1720 年之間嘅上落，當中 [[Y 軸]]係個股價而 [[X 軸]]係[[時間]]（每對相鄰日期之間隔咗 5 日）。由幅圖度睇得出，南海公司啲股票嘅價喺 1720 年 2 月頭至同年 6 月尾之間升咗成差唔多 9 倍咁多，但個價喺跟住嗰三個月內急跌，跌到返落原來數值咁滯－如果有位投資者喺啲股價勁升嗰段期間買入咗啲股票，佢就損失慘重。]] == 分類 == == 形成原理 == {{see also|投機}} == 點樣察覺 == [[File:Philippine-stock-market-board.jpg|thumb|300px|「咦？嗰隻股嘅價係噉升緊喎。我唔知間[[上市公司|公司]]做咩[[生意]]，不過等我即刻買隻股然後快手賣咗佢賺錢先。」－好似噉嘅係典型嘅[[投機]]諗嘢方式。]] <!-- 有好多玩[[投資]]嘅人同[[經濟學家]]都想知「點樣先可以察覺有經濟泡沫開始形成」。最基本上，投資者同經濟學工作者會做大量嘅[[個案研究]]：佢哋會去搵一大拃 Economic or asset price bubbles are often characterized by one or more of the following: Unusual changes in single measures, or relationships among measures (e.g., ratios) relative to their historical levels. For example, in the housing bubble of the 2000s, the housing prices were unusually high relative to income.[32] For stocks, the price to earnings ratio provides a measure of stock prices relative to corporate earnings; higher readings indicate investors are paying more for each dollar of earnings.[33] Elevated usage of debt (leverage) to purchase assets, such as purchasing stocks on margin or homes with a lower down payment. Higher risk lending and borrowing behavior, such as originating loans to borrowers with lower credit quality scores (e.g., subprime borrowers), combined with adjustable rate mortgages and "interest only" loans. Rationalizing borrowing, lending and purchase decisions based on expected future price increases rather than the ability of the borrower to repay.[34] Rationalizing asset prices by increasingly weaker arguments, such as "this time it's different" or "housing prices only go up." A high presence of marketing or media coverage related to the asset.[10] Incentives that place the consequences of bad behavior by one economic actor upon another, such as the origination of mortgages to those with limited ability to repay because the mortgage could be sold or securitized, moving the consequences from the originator to the investor. International trade (current account) imbalances, resulting in an excess of savings over investments, increasing the volatility of capital flow among countries. For example, the flow of savings from Asia to the U.S. was one of the drivers of the 2000s housing bubble.[35] A lower interest rate environment, which encourages lending and borrowing.[36] --> == 出名泡沫 == == 睇埋 == *[[展望理論]] {{clear}} == 文獻 == *Reinhart, Carmen M.; Rogoff, Kenneth S. (2009). ''This Time is Different: Eight Centuries of Financial Folly''. Princeton, NJ: Princeton University Press. ISBN 978-0-691-14216-6. {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[https://www.investopedia.com/terms/b/bubble.asp#:~:text=What%20Is%20a%20Bubble%3F,or%20a%20%22bubble%20burst.%22 What Is a Bubble?]. ''Investopedia''. {{金融學}} {{經濟學}} [[Category:經濟泡沫| ]] dy50o9kwb8aigt3g7s5uwtm42rkc5mt 1865163 1865162 2022-08-19T04:00:37Z Dr. Greywolf 143999 /* 詞源 */ wikitext text/x-wiki [[File:Poseidon Bubble Australia.gif|thumb|300px|[[澳洲鎳泡沫]]嘅圖解；[[X 軸]]係時間，[[Y 軸]]係[[鎳]]嘅[[價格|價]]－鎳價喺 1969 年中突然暴跌。]] '''經濟泡沫'''（{{jpingauto|ging1 zai3 pou5 mut6}}；{{lang-en|'''economic bubble'''}}），又叫'''資產泡沫'''（{{lang|en|'''asset bubble'''}}），係種[[經濟現象]]，指一件[[資產]]嘅[[價格|價]]持續膨脹，搞到個價脫離咗[[實際價值]]<ref>《辭海》 第二冊 2445 頁 上海辭書出版社。</ref>：是但搵件[[市場]]上嘅資產，件嘢都會有個價－指啲人用幾多[[錢]]買賣件嘢；同時件嘢又會有個實際價值－反映件嘢實際上有幾能夠提高個[[經濟體]]嘅[[生產]]能力；人有陣時會以高過件物品嘅實際價值嘅價嚟買賣件嘢－'''形成泡沫'''，造成[[經濟]]繁榮嘅假象；而件物品個價一升到咁上下，啲人就會發覺件嘢根本唔值咁多錢，於是個價就會喺短時間內勁跌－個泡'''爆'''<ref name="ogawa2014">Ogawa, A., Onozaki, T., Mizuno, T., Asamizuya, T., Ueno, K., Cheng, K., & Iriki, A. (2014). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0306452214000426?token=204FDE2AC39271B1D714C1E05E0DC0643F0436E08286465DA79D8F413079D2CCB000393ED26CBFBABD66521A5417A183&originRegion=us-east-1&originCreation=20210503042509 Neural basis of economic bubble behavior]. ''Neuroscience'', 265, 37-47.</ref><ref>Fernando, Vincent (11 October 2010). "[https://www.businessinsider.com/most-ridiculous-bubbles-ever-2010?r=AU&IR=T The 10 Most Ridiculous Price Bubbles In History]". ''Business Insider''. Retrieved 14 May 2019.</ref>。 經濟泡沫呢家嘢喺[[歷史]]上一路都有發生。好似係[[澳洲鎳泡沫]]（Poseidon bubble）噉：單嘢發生喺 1960 年代嘅[[澳洲]]；當時澳洲因為[[越戰]]等嘅原因而搞到[[鎳]]（{{jpingauto|nip1}}）呢種[[金屬]]出現[[短缺]]，於是鎳嘅價就自然開始升；打後因為[[投資者]]响度炒鎳金屬等嘅原因，個價愈升愈勁，喺 1969 年上半橛升到去成每[[噸]] 7,000 [[英鎊]]嘅價咁高，一般投資者買唔起；但到咗同年嘅下半橛，啲人開始發覺鎳根本唔值咁多錢，於是鎳金屬嘅價就喺幾個月內跌咗超過 50% 咁多<ref>[https://www.rba.gov.au/publications/confs/2003/pdf/simon.pdf Three Australian Asset-price Bubbles] (PDF).</ref>。 每逢有經濟泡沫爆，就會有好多投資者損手爛腳，造成經濟震盪甚至崩潰。因為噉，好多[[政府]]都有嘗試諗辦法阻止泡沫出現，而[[經濟學]]上亦有深入研究經濟泡沫－有好多[[經濟學家]]主張，經濟泡沫源於[[有限理性]]（bounded rationality）－簡化講，現實嘅投資者喺[[資訊]]同[[認知]]上會有失誤，搞到佢哋對資產嘅價值有錯誤判斷，令泡沫有可能產生<ref name="ogawa2014"/><ref>Lee, I. H. (2013). [http://es.re.kr/eng/upload/jetem24-1-3.pdf Speculation under bounded rationality] (PDF). ''Journal of Economic Theory and Econometrics'', 24(1), 37-53.</ref>；不過呢種諗法唔係個個經濟學家都贊同<ref>Girdzijauskas, S., Štreimikiene, D., Čepinskis, J., Moskaliova, V., Jurkonyte, E., & Mackevičius, R. (2009). Formation of economic bubbles: causes and possible preventions. ''Technological and Economic Development of Economy'', 15(2), 267-280.</ref>，而截至廿一世紀初，人類仲未有方法完全消除經濟泡沫<ref>Beechy, T. (2006). Devil Take the Hindmost: Chaucer, John Gay, and the Pecuniary Anus. ''The Chaucer Review'', 41(1), 71-85.</ref>。 == 基礎 == [[File:Saint-Lizier - Intermarché Super - Le Pont du Baup - 20171029 (1).jpg|thumb|300px|一間[[超市]]有一拃[[貨]]；每件貨都有個[[價錢]]，反映買家同賣家用幾多錢買賣件貨。]] {{see also|市場|經濟價值|實際同名目價值}} ===定義=== {{see also|市場價值}} 想像家陣有個[[經濟體]]。响個經濟體裏面是但攞件[[資產]]嚟睇，件嘢都會有個「價值」。响[[經濟學]]上有好多指標可以攞嚟衡量一件資產嘅價值，當中最顯而易見嗰種價值係[[市場價值]]（market value）－件資產嘅市場價值係指買家同賣家喺「雙方都有充足[[資訊]]，而且大家都心甘情願」嘅情況下，會用幾多[[錢]]買賣件資產<ref>Gale, D. (1955). The law of supply and demand. ''Mathematica scandinavica'', 155-169.</ref>。有咗市場價值嘅概念，就可以[[定義]]「經濟泡沫」－定義上，經濟泡沫係種[[經濟現象]]，指<ref name="ogawa2014"/>： *一件資產嘅市場價值喺相對短嘅時間之內係噉升，啲人以愈嚟愈貴嘅價買賣件資產－呢個階段係所謂嘅'''泡沫形成'''； *個價升到咁上下，就突然間以極快嘅速度跌－呢個階段就算係個泡'''爆'''（crash / burst）咗； 經濟泡沫會對一個經濟體造成深遠嘅影響，而且零舍受[[投資者]]關注：當一樣資產－例如係某間[[企業]]嘅[[股票]]－嘅價勁升嗰陣，通常就會吸引好多投資者爭住去買入嗰樣資產，因為佢哋諗住買咗就可以等樣資產嘅價遲吓再繼續升，到時自己就有得賣走件嘢圖[[利潤|利]]；噉表示當個泡爆嗰陣，手上揸住件資產嘅人就會面臨「當初使咗好多錢買件嘢，但件嘢家陣完全唔值錢」噉嘅情況－呢啲人就會損失慘重<ref name="ogawa2014"/>。 ===詞源=== {{main|南海公司}} 「經濟泡沫」呢隻詞據講係源自[[南海公司泡沫]]（South Sea Bubble）嘅。 單嘢發生喺 1710 年代嗰陣嘅[[英國]]：喺 1711 年嗰時，英國嘅[[南海公司]]（South Sea Company）向投資者賣自己啲[[股票]]，而且佢哋及後仲話攞到權可以[[壟斷]]對[[南美洲]]幾笪地方嘅[[奴隸]][[供應]]；於是好多人都睇好間公司，[[需求|想買]]間公司嘅股票圖利，噉就自然令間公司嘅[[股價]]喺短期內升得好勁，而個價响 1720 年嗰陣達到頂峰；不過因為[[西班牙王位繼承戰爭]]同埋「南美洲多地都係由[[西班牙]]控制住」等嘅問題，南海公司啲生意最後完全搞唔成；最後英國人發覺南海公司根本唔掂，噉間公司啲股票就自然變到完全唔值錢，個價插水式噉跌，搞到數以千計嘅投資者血本無歸<ref>Brown, V.L. (1926), "The South Sea Company and Contraband Trade", ''The American Historical Review'', 31 (4): 662-678.</ref>。 打後有評論者分析成件事，就打咗個[[暗喻]]，話南海公司單嘢「好似個[[番梘泡]]噉」－ {{Cquote |原版[[英文]]：<br> "You see, of course, if you're not a dunce,<br> How it went to pieces all at once, —<br> All at once, and nothing first, —<br> Just as bubbles do when they burst."<br> [[粵文]]翻譯：<br> 當然，如果你唔係個蠢材，你會睇得出，<br> 佢（件事）係點樣一嘢崩潰嘅，—<br> 一嘢冇嗮、本來就乜都冇，—<br> 就好似泡沫爆嗰陣噉。<br> }} －呢單嘢據講就係「經濟泡沫」呢隻詞彙嘅起源<ref>Quote from ''[https://en.wikisource.org/wiki/The_Deacon%27s_Masterpiece The Deacon's Masterpiece or The One-Hoss Shay]'', by Oliver Wendell Holmes, Sr.</ref>。 {{clear}} [[File:Harga Saham South Sea.png|center|thumb|800px|上圖顯示南海公司嘅股價喺 1719 年至 1720 年之間嘅上落，當中 [[Y 軸]]係個股價而 [[X 軸]]係[[時間]]（每對相鄰日期之間隔咗 5 日）。由幅圖度睇得出，南海公司啲股票嘅價喺 1720 年 2 月頭至同年 6 月尾之間升咗成差唔多 9 倍咁多，但個價喺跟住嗰三個月內急跌，跌到返落原來數值咁滯－如果有位投資者喺啲股價勁升嗰段期間買入咗啲股票，佢就損失慘重。]] == 分類 == == 形成原理 == {{see also|投機}} == 點樣察覺 == [[File:Philippine-stock-market-board.jpg|thumb|300px|「咦？嗰隻股嘅價係噉升緊喎。我唔知間[[上市公司|公司]]做咩[[生意]]，不過等我即刻買隻股然後快手賣咗佢賺錢先。」－好似噉嘅係典型嘅[[投機]]諗嘢方式。]] <!-- 有好多玩[[投資]]嘅人同[[經濟學家]]都想知「點樣先可以察覺有經濟泡沫開始形成」。最基本上，投資者同經濟學工作者會做大量嘅[[個案研究]]：佢哋會去搵一大拃 Economic or asset price bubbles are often characterized by one or more of the following: Unusual changes in single measures, or relationships among measures (e.g., ratios) relative to their historical levels. For example, in the housing bubble of the 2000s, the housing prices were unusually high relative to income.[32] For stocks, the price to earnings ratio provides a measure of stock prices relative to corporate earnings; higher readings indicate investors are paying more for each dollar of earnings.[33] Elevated usage of debt (leverage) to purchase assets, such as purchasing stocks on margin or homes with a lower down payment. Higher risk lending and borrowing behavior, such as originating loans to borrowers with lower credit quality scores (e.g., subprime borrowers), combined with adjustable rate mortgages and "interest only" loans. Rationalizing borrowing, lending and purchase decisions based on expected future price increases rather than the ability of the borrower to repay.[34] Rationalizing asset prices by increasingly weaker arguments, such as "this time it's different" or "housing prices only go up." A high presence of marketing or media coverage related to the asset.[10] Incentives that place the consequences of bad behavior by one economic actor upon another, such as the origination of mortgages to those with limited ability to repay because the mortgage could be sold or securitized, moving the consequences from the originator to the investor. International trade (current account) imbalances, resulting in an excess of savings over investments, increasing the volatility of capital flow among countries. For example, the flow of savings from Asia to the U.S. was one of the drivers of the 2000s housing bubble.[35] A lower interest rate environment, which encourages lending and borrowing.[36] --> == 出名泡沫 == == 睇埋 == *[[展望理論]] {{clear}} == 文獻 == *Reinhart, Carmen M.; Rogoff, Kenneth S. (2009). ''This Time is Different: Eight Centuries of Financial Folly''. Princeton, NJ: Princeton University Press. ISBN 978-0-691-14216-6. {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[https://www.investopedia.com/terms/b/bubble.asp#:~:text=What%20Is%20a%20Bubble%3F,or%20a%20%22bubble%20burst.%22 What Is a Bubble?]. ''Investopedia''. {{金融學}} {{經濟學}} [[Category:經濟泡沫| ]] dsnevjznm5hhxbcsmq3atlbqztgecmv 1865164 1865163 2022-08-19T04:02:11Z Dr. Greywolf 143999 /* 詞源 */ wikitext text/x-wiki [[File:Poseidon Bubble Australia.gif|thumb|300px|[[澳洲鎳泡沫]]嘅圖解；[[X 軸]]係時間，[[Y 軸]]係[[鎳]]嘅[[價格|價]]－鎳價喺 1969 年中突然暴跌。]] '''經濟泡沫'''（{{jpingauto|ging1 zai3 pou5 mut6}}；{{lang-en|'''economic bubble'''}}），又叫'''資產泡沫'''（{{lang|en|'''asset bubble'''}}），係種[[經濟現象]]，指一件[[資產]]嘅[[價格|價]]持續膨脹，搞到個價脫離咗[[實際價值]]<ref>《辭海》 第二冊 2445 頁 上海辭書出版社。</ref>：是但搵件[[市場]]上嘅資產，件嘢都會有個價－指啲人用幾多[[錢]]買賣件嘢；同時件嘢又會有個實際價值－反映件嘢實際上有幾能夠提高個[[經濟體]]嘅[[生產]]能力；人有陣時會以高過件物品嘅實際價值嘅價嚟買賣件嘢－'''形成泡沫'''，造成[[經濟]]繁榮嘅假象；而件物品個價一升到咁上下，啲人就會發覺件嘢根本唔值咁多錢，於是個價就會喺短時間內勁跌－個泡'''爆'''<ref name="ogawa2014">Ogawa, A., Onozaki, T., Mizuno, T., Asamizuya, T., Ueno, K., Cheng, K., & Iriki, A. (2014). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0306452214000426?token=204FDE2AC39271B1D714C1E05E0DC0643F0436E08286465DA79D8F413079D2CCB000393ED26CBFBABD66521A5417A183&originRegion=us-east-1&originCreation=20210503042509 Neural basis of economic bubble behavior]. ''Neuroscience'', 265, 37-47.</ref><ref>Fernando, Vincent (11 October 2010). "[https://www.businessinsider.com/most-ridiculous-bubbles-ever-2010?r=AU&IR=T The 10 Most Ridiculous Price Bubbles In History]". ''Business Insider''. Retrieved 14 May 2019.</ref>。 經濟泡沫呢家嘢喺[[歷史]]上一路都有發生。好似係[[澳洲鎳泡沫]]（Poseidon bubble）噉：單嘢發生喺 1960 年代嘅[[澳洲]]；當時澳洲因為[[越戰]]等嘅原因而搞到[[鎳]]（{{jpingauto|nip1}}）呢種[[金屬]]出現[[短缺]]，於是鎳嘅價就自然開始升；打後因為[[投資者]]响度炒鎳金屬等嘅原因，個價愈升愈勁，喺 1969 年上半橛升到去成每[[噸]] 7,000 [[英鎊]]嘅價咁高，一般投資者買唔起；但到咗同年嘅下半橛，啲人開始發覺鎳根本唔值咁多錢，於是鎳金屬嘅價就喺幾個月內跌咗超過 50% 咁多<ref>[https://www.rba.gov.au/publications/confs/2003/pdf/simon.pdf Three Australian Asset-price Bubbles] (PDF).</ref>。 每逢有經濟泡沫爆，就會有好多投資者損手爛腳，造成經濟震盪甚至崩潰。因為噉，好多[[政府]]都有嘗試諗辦法阻止泡沫出現，而[[經濟學]]上亦有深入研究經濟泡沫－有好多[[經濟學家]]主張，經濟泡沫源於[[有限理性]]（bounded rationality）－簡化講，現實嘅投資者喺[[資訊]]同[[認知]]上會有失誤，搞到佢哋對資產嘅價值有錯誤判斷，令泡沫有可能產生<ref name="ogawa2014"/><ref>Lee, I. H. (2013). [http://es.re.kr/eng/upload/jetem24-1-3.pdf Speculation under bounded rationality] (PDF). ''Journal of Economic Theory and Econometrics'', 24(1), 37-53.</ref>；不過呢種諗法唔係個個經濟學家都贊同<ref>Girdzijauskas, S., Štreimikiene, D., Čepinskis, J., Moskaliova, V., Jurkonyte, E., & Mackevičius, R. (2009). Formation of economic bubbles: causes and possible preventions. ''Technological and Economic Development of Economy'', 15(2), 267-280.</ref>，而截至廿一世紀初，人類仲未有方法完全消除經濟泡沫<ref>Beechy, T. (2006). Devil Take the Hindmost: Chaucer, John Gay, and the Pecuniary Anus. ''The Chaucer Review'', 41(1), 71-85.</ref>。 == 基礎 == [[File:Saint-Lizier - Intermarché Super - Le Pont du Baup - 20171029 (1).jpg|thumb|300px|一間[[超市]]有一拃[[貨]]；每件貨都有個[[價錢]]，反映買家同賣家用幾多錢買賣件貨。]] {{see also|市場|經濟價值|實際同名目價值}} ===定義=== {{see also|市場價值}} 想像家陣有個[[經濟體]]。响個經濟體裏面是但攞件[[資產]]嚟睇，件嘢都會有個「價值」。响[[經濟學]]上有好多指標可以攞嚟衡量一件資產嘅價值，當中最顯而易見嗰種價值係[[市場價值]]（market value）－件資產嘅市場價值係指買家同賣家喺「雙方都有充足[[資訊]]，而且大家都心甘情願」嘅情況下，會用幾多[[錢]]買賣件資產<ref>Gale, D. (1955). The law of supply and demand. ''Mathematica scandinavica'', 155-169.</ref>。有咗市場價值嘅概念，就可以[[定義]]「經濟泡沫」－定義上，經濟泡沫係種[[經濟現象]]，指<ref name="ogawa2014"/>： *一件資產嘅市場價值喺相對短嘅時間之內係噉升，啲人以愈嚟愈貴嘅價買賣件資產－呢個階段係所謂嘅'''泡沫形成'''； *個價升到咁上下，就突然間以極快嘅速度跌－呢個階段就算係個泡'''爆'''（crash / burst）咗； 經濟泡沫會對一個經濟體造成深遠嘅影響，而且零舍受[[投資者]]關注：當一樣資產－例如係某間[[企業]]嘅[[股票]]－嘅價勁升嗰陣，通常就會吸引好多投資者爭住去買入嗰樣資產，因為佢哋諗住買咗就可以等樣資產嘅價遲吓再繼續升，到時自己就有得賣走件嘢圖[[利潤|利]]；噉表示當個泡爆嗰陣，手上揸住件資產嘅人就會面臨「當初使咗好多錢買件嘢，但件嘢家陣完全唔值錢」噉嘅情況－呢啲人就會損失慘重<ref name="ogawa2014"/>。 ===詞源=== {{main|南海公司}} 「經濟泡沫」呢隻詞據講係源自[[南海公司泡沫]]（South Sea Bubble）嘅。 單嘢發生喺 1710 年代嗰陣嘅[[英國]]：喺 1711 年嗰時，英國嘅[[南海公司]]（South Sea Company）向投資者賣自己啲[[股票]]，而且佢哋及後仲話攞到權可以[[壟斷]]對[[南美洲]]幾笪地方嘅[[奴隸]][[供應]]；於是好多人都睇好間公司，[[需求|想買]]間公司嘅股票圖利，噉就自然令間公司嘅[[股價]]喺短期內升得好勁，而個價响 1720 年嗰陣達到頂峰；不過因為[[西班牙王位繼承戰爭]]同埋「南美洲多地都係由[[西班牙]]控制住」等嘅問題，南海公司啲生意最後完全搞唔成；最後英國人發覺南海公司根本唔掂，噉間公司啲股票就自然變到完全唔值錢，個價插水式噉跌，搞到數以千計嘅投資者血本無歸<ref>Brown, V.L. (1926), "The South Sea Company and Contraband Trade", ''The American Historical Review'', 31 (4): 662-678.</ref>。 打後有評論者分析成件事，就打咗個[[暗喻]]，話南海公司單嘢「好似個[[番梘泡]]噉」－ {{Cquote |節錄： "You see, of course, if you're not a dunce,<br> How it went to pieces all at once, —<br> All at once, and nothing first, —<br> Just as bubbles do when they burst."<br> [[粵文]]翻譯：當然，如果你唔係個蠢材，你會睇得出，<br> 佢（件事）係點樣一嘢崩潰嘅，—<br> 一嘢冇嗮、本來就乜都冇，—<br> 就好似泡沫爆嗰陣噉。<br> }} －呢單嘢據講就係「經濟泡沫」呢隻詞彙嘅起源<ref>Quote from ''[https://en.wikisource.org/wiki/The_Deacon%27s_Masterpiece The Deacon's Masterpiece or The One-Hoss Shay]'', by Oliver Wendell Holmes, Sr.</ref>。 {{clear}} [[File:Harga Saham South Sea.png|center|thumb|800px|上圖顯示南海公司嘅股價喺 1719 年至 1720 年之間嘅上落，當中 [[Y 軸]]係個股價而 [[X 軸]]係[[時間]]（每對相鄰日期之間隔咗 5 日）。由幅圖度睇得出，南海公司啲股票嘅價喺 1720 年 2 月頭至同年 6 月尾之間升咗成差唔多 9 倍咁多，但個價喺跟住嗰三個月內急跌，跌到返落原來數值咁滯－如果有位投資者喺啲股價勁升嗰段期間買入咗啲股票，佢就損失慘重。]] == 分類 == == 形成原理 == {{see also|投機}} == 點樣察覺 == [[File:Philippine-stock-market-board.jpg|thumb|300px|「咦？嗰隻股嘅價係噉升緊喎。我唔知間[[上市公司|公司]]做咩[[生意]]，不過等我即刻買隻股然後快手賣咗佢賺錢先。」－好似噉嘅係典型嘅[[投機]]諗嘢方式。]] <!-- 有好多玩[[投資]]嘅人同[[經濟學家]]都想知「點樣先可以察覺有經濟泡沫開始形成」。最基本上，投資者同經濟學工作者會做大量嘅[[個案研究]]：佢哋會去搵一大拃 Economic or asset price bubbles are often characterized by one or more of the following: Unusual changes in single measures, or relationships among measures (e.g., ratios) relative to their historical levels. For example, in the housing bubble of the 2000s, the housing prices were unusually high relative to income.[32] For stocks, the price to earnings ratio provides a measure of stock prices relative to corporate earnings; higher readings indicate investors are paying more for each dollar of earnings.[33] Elevated usage of debt (leverage) to purchase assets, such as purchasing stocks on margin or homes with a lower down payment. Higher risk lending and borrowing behavior, such as originating loans to borrowers with lower credit quality scores (e.g., subprime borrowers), combined with adjustable rate mortgages and "interest only" loans. Rationalizing borrowing, lending and purchase decisions based on expected future price increases rather than the ability of the borrower to repay.[34] Rationalizing asset prices by increasingly weaker arguments, such as "this time it's different" or "housing prices only go up." A high presence of marketing or media coverage related to the asset.[10] Incentives that place the consequences of bad behavior by one economic actor upon another, such as the origination of mortgages to those with limited ability to repay because the mortgage could be sold or securitized, moving the consequences from the originator to the investor. International trade (current account) imbalances, resulting in an excess of savings over investments, increasing the volatility of capital flow among countries. For example, the flow of savings from Asia to the U.S. was one of the drivers of the 2000s housing bubble.[35] A lower interest rate environment, which encourages lending and borrowing.[36] --> == 出名泡沫 == == 睇埋 == *[[展望理論]] {{clear}} == 文獻 == *Reinhart, Carmen M.; Rogoff, Kenneth S. (2009). ''This Time is Different: Eight Centuries of Financial Folly''. Princeton, NJ: Princeton University Press. ISBN 978-0-691-14216-6. {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[https://www.investopedia.com/terms/b/bubble.asp#:~:text=What%20Is%20a%20Bubble%3F,or%20a%20%22bubble%20burst.%22 What Is a Bubble?]. ''Investopedia''. {{金融學}} {{經濟學}} [[Category:經濟泡沫| ]] pku67l7ei0950l24ypn6fi3xeov3cyr 1865167 1865164 2022-08-19T04:05:31Z Dr. Greywolf 143999 /* 基礎 */ wikitext text/x-wiki [[File:Poseidon Bubble Australia.gif|thumb|300px|[[澳洲鎳泡沫]]嘅圖解；[[X 軸]]係時間，[[Y 軸]]係[[鎳]]嘅[[價格|價]]－鎳價喺 1969 年中突然暴跌。]] '''經濟泡沫'''（{{jpingauto|ging1 zai3 pou5 mut6}}；{{lang-en|'''economic bubble'''}}），又叫'''資產泡沫'''（{{lang|en|'''asset bubble'''}}），係種[[經濟現象]]，指一件[[資產]]嘅[[價格|價]]持續膨脹，搞到個價脫離咗[[實際價值]]<ref>《辭海》 第二冊 2445 頁 上海辭書出版社。</ref>：是但搵件[[市場]]上嘅資產，件嘢都會有個價－指啲人用幾多[[錢]]買賣件嘢；同時件嘢又會有個實際價值－反映件嘢實際上有幾能夠提高個[[經濟體]]嘅[[生產]]能力；人有陣時會以高過件物品嘅實際價值嘅價嚟買賣件嘢－'''形成泡沫'''，造成[[經濟]]繁榮嘅假象；而件物品個價一升到咁上下，啲人就會發覺件嘢根本唔值咁多錢，於是個價就會喺短時間內勁跌－個泡'''爆'''<ref name="ogawa2014">Ogawa, A., Onozaki, T., Mizuno, T., Asamizuya, T., Ueno, K., Cheng, K., & Iriki, A. (2014). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0306452214000426?token=204FDE2AC39271B1D714C1E05E0DC0643F0436E08286465DA79D8F413079D2CCB000393ED26CBFBABD66521A5417A183&originRegion=us-east-1&originCreation=20210503042509 Neural basis of economic bubble behavior]. ''Neuroscience'', 265, 37-47.</ref><ref>Fernando, Vincent (11 October 2010). "[https://www.businessinsider.com/most-ridiculous-bubbles-ever-2010?r=AU&IR=T The 10 Most Ridiculous Price Bubbles In History]". ''Business Insider''. Retrieved 14 May 2019.</ref>。 經濟泡沫呢家嘢喺[[歷史]]上一路都有發生。好似係[[澳洲鎳泡沫]]（Poseidon bubble）噉：單嘢發生喺 1960 年代嘅[[澳洲]]；當時澳洲因為[[越戰]]等嘅原因而搞到[[鎳]]（{{jpingauto|nip1}}）呢種[[金屬]]出現[[短缺]]，於是鎳嘅價就自然開始升；打後因為[[投資者]]响度炒鎳金屬等嘅原因，個價愈升愈勁，喺 1969 年上半橛升到去成每[[噸]] 7,000 [[英鎊]]嘅價咁高，一般投資者買唔起；但到咗同年嘅下半橛，啲人開始發覺鎳根本唔值咁多錢，於是鎳金屬嘅價就喺幾個月內跌咗超過 50% 咁多<ref>[https://www.rba.gov.au/publications/confs/2003/pdf/simon.pdf Three Australian Asset-price Bubbles] (PDF).</ref>。 每逢有經濟泡沫爆，就會有好多投資者損手爛腳，造成經濟震盪甚至崩潰。因為噉，好多[[政府]]都有嘗試諗辦法阻止泡沫出現，而[[經濟學]]上亦有深入研究經濟泡沫－有好多[[經濟學家]]主張，經濟泡沫源於[[有限理性]]（bounded rationality）－簡化講，現實嘅投資者喺[[資訊]]同[[認知]]上會有失誤，搞到佢哋對資產嘅價值有錯誤判斷，令泡沫有可能產生<ref name="ogawa2014"/><ref>Lee, I. H. (2013). [http://es.re.kr/eng/upload/jetem24-1-3.pdf Speculation under bounded rationality] (PDF). ''Journal of Economic Theory and Econometrics'', 24(1), 37-53.</ref>；不過呢種諗法唔係個個經濟學家都贊同<ref>Girdzijauskas, S., Štreimikiene, D., Čepinskis, J., Moskaliova, V., Jurkonyte, E., & Mackevičius, R. (2009). Formation of economic bubbles: causes and possible preventions. ''Technological and Economic Development of Economy'', 15(2), 267-280.</ref>，而截至廿一世紀初，人類仲未有方法完全消除經濟泡沫<ref>Beechy, T. (2006). Devil Take the Hindmost: Chaucer, John Gay, and the Pecuniary Anus. ''The Chaucer Review'', 41(1), 71-85.</ref>。 == 基礎 == [[File:Saint-Lizier - Intermarché Super - Le Pont du Baup - 20171029 (1).jpg|thumb|300px|一間[[超市]]有一拃[[貨]]；每件貨都有個[[價錢]]，反映買家同賣家用幾多錢買賣件貨。]] {{see also|市場|經濟價值|實際同名目價值}} ===定義=== {{see also|市場價值}} 想像家陣有個[[經濟體]]。响個經濟體裏面是但攞件[[資產]]嚟睇，件嘢都會有個「價值」。响[[經濟學]]上有好多指標可以攞嚟衡量一件資產嘅價值，當中最顯而易見嗰種價值係[[市場價值]]（market value）－件資產嘅市場價值係指買家同賣家喺「雙方都有充足[[資訊]]，而且大家都心甘情願」嘅情況下，會用幾多[[錢]]買賣件資產<ref>Gale, D. (1955). The law of supply and demand. ''Mathematica scandinavica'', 155-169.</ref>。有咗市場價值嘅概念，就可以[[定義]]「經濟泡沫」－定義上，經濟泡沫係種[[經濟現象]]，指<ref name="ogawa2014"/>： *一件資產嘅市場價值喺相對短嘅時間之內係噉升，啲人以愈嚟愈貴嘅價買賣件資產－呢個階段係所謂嘅'''泡沫形成'''； *個價升到咁上下，就突然間以極快嘅速度跌－呢個階段就算係個泡'''爆'''（crash / burst）咗； 經濟泡沫會對一個經濟體造成深遠嘅影響，而且零舍受[[投資者]]關注：當一樣資產－例如係某間[[企業]]嘅[[股票]]－嘅價勁升嗰陣，通常就會吸引好多投資者爭住去買入嗰樣資產，因為佢哋諗住買咗就可以等樣資產嘅價遲吓再繼續升，到時自己就有得賣走件嘢圖[[利潤|利]]；噉表示當個泡爆嗰陣，手上揸住件資產嘅人就會面臨「當初使咗好多錢買件嘢，但件嘢家陣完全唔值錢」噉嘅情況－呢啲人就會損失慘重<ref name="ogawa2014"/>。 ===詞源=== {{main|南海公司}} 「經濟泡沫」呢隻詞據講係源自[[南海公司泡沫]]（South Sea Bubble）嘅<ref>[https://www.gsb.stanford.edu/insights/brief-history-financial-bubbles A Brief History of Financial Bubbles]. ''Stanford Business''.</ref>。 單嘢發生喺 1710 年代嗰陣嘅[[英國]]：喺 1711 年嗰時，英國嘅[[南海公司]]（South Sea Company）向投資者賣自己啲[[股票]]，而且佢哋及後仲話攞到權可以[[壟斷]]對[[南美洲]]幾笪地方嘅[[奴隸]][[供應]]；於是好多人都睇好間公司，[[需求|想買]]間公司嘅股票圖利，噉就自然令間公司嘅[[股價]]喺短期內升得好勁，而個價响 1720 年嗰陣達到頂峰；不過因為[[西班牙王位繼承戰爭]]同埋「南美洲多地都係由[[西班牙]]控制住」等嘅問題，南海公司啲生意最後完全搞唔成；最後英國人發覺南海公司根本唔掂，噉間公司啲股票就自然變到完全唔值錢，個價插水式噉跌，搞到數以千計嘅投資者血本無歸<ref>Brown, V.L. (1926), "The South Sea Company and Contraband Trade", ''The American Historical Review'', 31 (4): 662-678.</ref>。 打後有評論者分析成件事，就打咗個[[暗喻]]，話南海公司單嘢「好似個[[番梘泡]]噉」－「本來係乜都冇，齋靠[[空氣]]膨漲，膨到咁上下就會爆，爆咗就乜都冇」－呢單嘢據講就係「經濟泡沫」呢隻詞彙嘅起源<ref>Quote from ''[https://en.wikisource.org/wiki/The_Deacon%27s_Masterpiece The Deacon's Masterpiece or The One-Hoss Shay]'', by Oliver Wendell Holmes, Sr.</ref>。 {{clear}} [[File:Harga Saham South Sea.png|center|thumb|800px|上圖顯示南海公司嘅股價喺 1719 年至 1720 年之間嘅上落，當中 [[Y 軸]]係個股價而 [[X 軸]]係[[時間]]（每對相鄰日期之間隔咗 5 日）。由幅圖度睇得出，南海公司啲股票嘅價喺 1720 年 2 月頭至同年 6 月尾之間升咗成差唔多 9 倍咁多，但個價喺跟住嗰三個月內急跌，跌到返落原來數值咁滯－如果有位投資者喺啲股價勁升嗰段期間買入咗啲股票，佢就損失慘重。]] == 分類 == == 形成原理 == {{see also|投機}} == 點樣察覺 == [[File:Philippine-stock-market-board.jpg|thumb|300px|「咦？嗰隻股嘅價係噉升緊喎。我唔知間[[上市公司|公司]]做咩[[生意]]，不過等我即刻買隻股然後快手賣咗佢賺錢先。」－好似噉嘅係典型嘅[[投機]]諗嘢方式。]] <!-- 有好多玩[[投資]]嘅人同[[經濟學家]]都想知「點樣先可以察覺有經濟泡沫開始形成」。最基本上，投資者同經濟學工作者會做大量嘅[[個案研究]]：佢哋會去搵一大拃 Economic or asset price bubbles are often characterized by one or more of the following: Unusual changes in single measures, or relationships among measures (e.g., ratios) relative to their historical levels. For example, in the housing bubble of the 2000s, the housing prices were unusually high relative to income.[32] For stocks, the price to earnings ratio provides a measure of stock prices relative to corporate earnings; higher readings indicate investors are paying more for each dollar of earnings.[33] Elevated usage of debt (leverage) to purchase assets, such as purchasing stocks on margin or homes with a lower down payment. Higher risk lending and borrowing behavior, such as originating loans to borrowers with lower credit quality scores (e.g., subprime borrowers), combined with adjustable rate mortgages and "interest only" loans. Rationalizing borrowing, lending and purchase decisions based on expected future price increases rather than the ability of the borrower to repay.[34] Rationalizing asset prices by increasingly weaker arguments, such as "this time it's different" or "housing prices only go up." A high presence of marketing or media coverage related to the asset.[10] Incentives that place the consequences of bad behavior by one economic actor upon another, such as the origination of mortgages to those with limited ability to repay because the mortgage could be sold or securitized, moving the consequences from the originator to the investor. International trade (current account) imbalances, resulting in an excess of savings over investments, increasing the volatility of capital flow among countries. For example, the flow of savings from Asia to the U.S. was one of the drivers of the 2000s housing bubble.[35] A lower interest rate environment, which encourages lending and borrowing.[36] --> == 出名泡沫 == == 睇埋 == *[[展望理論]] {{clear}} == 文獻 == *Reinhart, Carmen M.; Rogoff, Kenneth S. (2009). ''This Time is Different: Eight Centuries of Financial Folly''. Princeton, NJ: Princeton University Press. ISBN 978-0-691-14216-6. {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[https://www.investopedia.com/terms/b/bubble.asp#:~:text=What%20Is%20a%20Bubble%3F,or%20a%20%22bubble%20burst.%22 What Is a Bubble?]. ''Investopedia''. {{金融學}} {{經濟學}} [[Category:經濟泡沫| ]] pbd1mczzn8to13604gdb2zbgd68l3fi 1865168 1865167 2022-08-19T04:05:50Z Dr. Greywolf 143999 /* 詞源 */ wikitext text/x-wiki [[File:Poseidon Bubble Australia.gif|thumb|300px|[[澳洲鎳泡沫]]嘅圖解；[[X 軸]]係時間，[[Y 軸]]係[[鎳]]嘅[[價格|價]]－鎳價喺 1969 年中突然暴跌。]] '''經濟泡沫'''（{{jpingauto|ging1 zai3 pou5 mut6}}；{{lang-en|'''economic bubble'''}}），又叫'''資產泡沫'''（{{lang|en|'''asset bubble'''}}），係種[[經濟現象]]，指一件[[資產]]嘅[[價格|價]]持續膨脹，搞到個價脫離咗[[實際價值]]<ref>《辭海》 第二冊 2445 頁 上海辭書出版社。</ref>：是但搵件[[市場]]上嘅資產，件嘢都會有個價－指啲人用幾多[[錢]]買賣件嘢；同時件嘢又會有個實際價值－反映件嘢實際上有幾能夠提高個[[經濟體]]嘅[[生產]]能力；人有陣時會以高過件物品嘅實際價值嘅價嚟買賣件嘢－'''形成泡沫'''，造成[[經濟]]繁榮嘅假象；而件物品個價一升到咁上下，啲人就會發覺件嘢根本唔值咁多錢，於是個價就會喺短時間內勁跌－個泡'''爆'''<ref name="ogawa2014">Ogawa, A., Onozaki, T., Mizuno, T., Asamizuya, T., Ueno, K., Cheng, K., & Iriki, A. (2014). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0306452214000426?token=204FDE2AC39271B1D714C1E05E0DC0643F0436E08286465DA79D8F413079D2CCB000393ED26CBFBABD66521A5417A183&originRegion=us-east-1&originCreation=20210503042509 Neural basis of economic bubble behavior]. ''Neuroscience'', 265, 37-47.</ref><ref>Fernando, Vincent (11 October 2010). "[https://www.businessinsider.com/most-ridiculous-bubbles-ever-2010?r=AU&IR=T The 10 Most Ridiculous Price Bubbles In History]". ''Business Insider''. Retrieved 14 May 2019.</ref>。 經濟泡沫呢家嘢喺[[歷史]]上一路都有發生。好似係[[澳洲鎳泡沫]]（Poseidon bubble）噉：單嘢發生喺 1960 年代嘅[[澳洲]]；當時澳洲因為[[越戰]]等嘅原因而搞到[[鎳]]（{{jpingauto|nip1}}）呢種[[金屬]]出現[[短缺]]，於是鎳嘅價就自然開始升；打後因為[[投資者]]响度炒鎳金屬等嘅原因，個價愈升愈勁，喺 1969 年上半橛升到去成每[[噸]] 7,000 [[英鎊]]嘅價咁高，一般投資者買唔起；但到咗同年嘅下半橛，啲人開始發覺鎳根本唔值咁多錢，於是鎳金屬嘅價就喺幾個月內跌咗超過 50% 咁多<ref>[https://www.rba.gov.au/publications/confs/2003/pdf/simon.pdf Three Australian Asset-price Bubbles] (PDF).</ref>。 每逢有經濟泡沫爆，就會有好多投資者損手爛腳，造成經濟震盪甚至崩潰。因為噉，好多[[政府]]都有嘗試諗辦法阻止泡沫出現，而[[經濟學]]上亦有深入研究經濟泡沫－有好多[[經濟學家]]主張，經濟泡沫源於[[有限理性]]（bounded rationality）－簡化講，現實嘅投資者喺[[資訊]]同[[認知]]上會有失誤，搞到佢哋對資產嘅價值有錯誤判斷，令泡沫有可能產生<ref name="ogawa2014"/><ref>Lee, I. H. (2013). [http://es.re.kr/eng/upload/jetem24-1-3.pdf Speculation under bounded rationality] (PDF). ''Journal of Economic Theory and Econometrics'', 24(1), 37-53.</ref>；不過呢種諗法唔係個個經濟學家都贊同<ref>Girdzijauskas, S., Štreimikiene, D., Čepinskis, J., Moskaliova, V., Jurkonyte, E., & Mackevičius, R. (2009). Formation of economic bubbles: causes and possible preventions. ''Technological and Economic Development of Economy'', 15(2), 267-280.</ref>，而截至廿一世紀初，人類仲未有方法完全消除經濟泡沫<ref>Beechy, T. (2006). Devil Take the Hindmost: Chaucer, John Gay, and the Pecuniary Anus. ''The Chaucer Review'', 41(1), 71-85.</ref>。 == 基礎 == [[File:Saint-Lizier - Intermarché Super - Le Pont du Baup - 20171029 (1).jpg|thumb|300px|一間[[超市]]有一拃[[貨]]；每件貨都有個[[價錢]]，反映買家同賣家用幾多錢買賣件貨。]] {{see also|市場|經濟價值|實際同名目價值}} ===定義=== {{see also|市場價值}} 想像家陣有個[[經濟體]]。响個經濟體裏面是但攞件[[資產]]嚟睇，件嘢都會有個「價值」。响[[經濟學]]上有好多指標可以攞嚟衡量一件資產嘅價值，當中最顯而易見嗰種價值係[[市場價值]]（market value）－件資產嘅市場價值係指買家同賣家喺「雙方都有充足[[資訊]]，而且大家都心甘情願」嘅情況下，會用幾多[[錢]]買賣件資產<ref>Gale, D. (1955). The law of supply and demand. ''Mathematica scandinavica'', 155-169.</ref>。有咗市場價值嘅概念，就可以[[定義]]「經濟泡沫」－定義上，經濟泡沫係種[[經濟現象]]，指<ref name="ogawa2014"/>： *一件資產嘅市場價值喺相對短嘅時間之內係噉升，啲人以愈嚟愈貴嘅價買賣件資產－呢個階段係所謂嘅'''泡沫形成'''； *個價升到咁上下，就突然間以極快嘅速度跌－呢個階段就算係個泡'''爆'''（crash / burst）咗； 經濟泡沫會對一個經濟體造成深遠嘅影響，而且零舍受[[投資者]]關注：當一樣資產－例如係某間[[企業]]嘅[[股票]]－嘅價勁升嗰陣，通常就會吸引好多投資者爭住去買入嗰樣資產，因為佢哋諗住買咗就可以等樣資產嘅價遲吓再繼續升，到時自己就有得賣走件嘢圖[[利潤|利]]；噉表示當個泡爆嗰陣，手上揸住件資產嘅人就會面臨「當初使咗好多錢買件嘢，但件嘢家陣完全唔值錢」噉嘅情況－呢啲人就會損失慘重<ref name="ogawa2014"/>。 ===詞源=== {{main|南海公司}} 「經濟泡沫」呢隻詞據講係源自[[南海公司泡沫]]（South Sea Bubble）嘅<ref>[https://www.gsb.stanford.edu/insights/brief-history-financial-bubbles A Brief History of Financial Bubbles]. ''Stanford Business''.</ref>。 單嘢發生喺 1710 年代嗰陣嘅[[英國]]：喺 1711 年嗰時，英國嘅[[南海公司]]（South Sea Company）向投資者賣自己啲[[股票]]，而且佢哋及後仲話攞到權可以[[壟斷]]對[[南美洲]]幾笪地方嘅[[奴隸]][[供應]]；於是好多人都睇好間公司，[[需求|想買]]間公司嘅股票圖利，噉就自然令間公司嘅[[股價]]喺短期內升得好勁，而個價响 1720 年嗰陣達到頂峰；不過因為[[西班牙王位繼承戰爭]]同埋「南美洲多地都係由[[西班牙]]控制住」等嘅問題，南海公司啲生意最後完全搞唔成；最後英國人發覺南海公司根本唔掂，噉間公司啲股票就自然變到完全唔值錢，個價插水式噉跌，搞到數以千計嘅投資者血本無歸<ref>Brown, V.L. (1926), "The South Sea Company and Contraband Trade", ''The American Historical Review'', 31 (4): 662-678.</ref>。 打後有評論者分析成件事，就打咗個[[暗喻]]，話南海公司單嘢「好似個[[番梘泡]]噉」－「本來係乜都冇，齋靠[[空氣]]膨漲，漲到咁上下就會爆，爆咗就變返乜都冇」－呢單嘢據講就係「經濟泡沫」呢隻詞彙嘅起源<ref>Quote from ''[https://en.wikisource.org/wiki/The_Deacon%27s_Masterpiece The Deacon's Masterpiece or The One-Hoss Shay]'', by Oliver Wendell Holmes, Sr.</ref>。 {{clear}} [[File:Harga Saham South Sea.png|center|thumb|800px|上圖顯示南海公司嘅股價喺 1719 年至 1720 年之間嘅上落，當中 [[Y 軸]]係個股價而 [[X 軸]]係[[時間]]（每對相鄰日期之間隔咗 5 日）。由幅圖度睇得出，南海公司啲股票嘅價喺 1720 年 2 月頭至同年 6 月尾之間升咗成差唔多 9 倍咁多，但個價喺跟住嗰三個月內急跌，跌到返落原來數值咁滯－如果有位投資者喺啲股價勁升嗰段期間買入咗啲股票，佢就損失慘重。]] == 分類 == == 形成原理 == {{see also|投機}} == 點樣察覺 == [[File:Philippine-stock-market-board.jpg|thumb|300px|「咦？嗰隻股嘅價係噉升緊喎。我唔知間[[上市公司|公司]]做咩[[生意]]，不過等我即刻買隻股然後快手賣咗佢賺錢先。」－好似噉嘅係典型嘅[[投機]]諗嘢方式。]] <!-- 有好多玩[[投資]]嘅人同[[經濟學家]]都想知「點樣先可以察覺有經濟泡沫開始形成」。最基本上，投資者同經濟學工作者會做大量嘅[[個案研究]]：佢哋會去搵一大拃 Economic or asset price bubbles are often characterized by one or more of the following: Unusual changes in single measures, or relationships among measures (e.g., ratios) relative to their historical levels. For example, in the housing bubble of the 2000s, the housing prices were unusually high relative to income.[32] For stocks, the price to earnings ratio provides a measure of stock prices relative to corporate earnings; higher readings indicate investors are paying more for each dollar of earnings.[33] Elevated usage of debt (leverage) to purchase assets, such as purchasing stocks on margin or homes with a lower down payment. Higher risk lending and borrowing behavior, such as originating loans to borrowers with lower credit quality scores (e.g., subprime borrowers), combined with adjustable rate mortgages and "interest only" loans. Rationalizing borrowing, lending and purchase decisions based on expected future price increases rather than the ability of the borrower to repay.[34] Rationalizing asset prices by increasingly weaker arguments, such as "this time it's different" or "housing prices only go up." A high presence of marketing or media coverage related to the asset.[10] Incentives that place the consequences of bad behavior by one economic actor upon another, such as the origination of mortgages to those with limited ability to repay because the mortgage could be sold or securitized, moving the consequences from the originator to the investor. International trade (current account) imbalances, resulting in an excess of savings over investments, increasing the volatility of capital flow among countries. For example, the flow of savings from Asia to the U.S. was one of the drivers of the 2000s housing bubble.[35] A lower interest rate environment, which encourages lending and borrowing.[36] --> == 出名泡沫 == == 睇埋 == *[[展望理論]] {{clear}} == 文獻 == *Reinhart, Carmen M.; Rogoff, Kenneth S. (2009). ''This Time is Different: Eight Centuries of Financial Folly''. Princeton, NJ: Princeton University Press. ISBN 978-0-691-14216-6. {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[https://www.investopedia.com/terms/b/bubble.asp#:~:text=What%20Is%20a%20Bubble%3F,or%20a%20%22bubble%20burst.%22 What Is a Bubble?]. ''Investopedia''. {{金融學}} {{經濟學}} [[Category:經濟泡沫| ]] 6ileljudkj5gaycqtsydmae4dz7t48w 1865201 1865168 2022-08-19T06:35:45Z Dr. Greywolf 143999 /* 基礎 */ wikitext text/x-wiki [[File:Poseidon Bubble Australia.gif|thumb|300px|[[澳洲鎳泡沫]]嘅圖解；[[X 軸]]係時間，[[Y 軸]]係[[鎳]]嘅[[價格|價]]－鎳價喺 1969 年中突然暴跌。]] '''經濟泡沫'''（{{jpingauto|ging1 zai3 pou5 mut6}}；{{lang-en|'''economic bubble'''}}），又叫'''資產泡沫'''（{{lang|en|'''asset bubble'''}}），係種[[經濟現象]]，指一件[[資產]]嘅[[價格|價]]持續膨脹，搞到個價脫離咗[[實際價值]]<ref>《辭海》 第二冊 2445 頁 上海辭書出版社。</ref>：是但搵件[[市場]]上嘅資產，件嘢都會有個價－指啲人用幾多[[錢]]買賣件嘢；同時件嘢又會有個實際價值－反映件嘢實際上有幾能夠提高個[[經濟體]]嘅[[生產]]能力；人有陣時會以高過件物品嘅實際價值嘅價嚟買賣件嘢－'''形成泡沫'''，造成[[經濟]]繁榮嘅假象；而件物品個價一升到咁上下，啲人就會發覺件嘢根本唔值咁多錢，於是個價就會喺短時間內勁跌－個泡'''爆'''<ref name="ogawa2014">Ogawa, A., Onozaki, T., Mizuno, T., Asamizuya, T., Ueno, K., Cheng, K., & Iriki, A. (2014). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0306452214000426?token=204FDE2AC39271B1D714C1E05E0DC0643F0436E08286465DA79D8F413079D2CCB000393ED26CBFBABD66521A5417A183&originRegion=us-east-1&originCreation=20210503042509 Neural basis of economic bubble behavior]. ''Neuroscience'', 265, 37-47.</ref><ref>Fernando, Vincent (11 October 2010). "[https://www.businessinsider.com/most-ridiculous-bubbles-ever-2010?r=AU&IR=T The 10 Most Ridiculous Price Bubbles In History]". ''Business Insider''. Retrieved 14 May 2019.</ref>。 經濟泡沫呢家嘢喺[[歷史]]上一路都有發生。好似係[[澳洲鎳泡沫]]（Poseidon bubble）噉：單嘢發生喺 1960 年代嘅[[澳洲]]；當時澳洲因為[[越戰]]等嘅原因而搞到[[鎳]]（{{jpingauto|nip1}}）呢種[[金屬]]出現[[短缺]]，於是鎳嘅價就自然開始升；打後因為[[投資者]]响度炒鎳金屬等嘅原因，個價愈升愈勁，喺 1969 年上半橛升到去成每[[噸]] 7,000 [[英鎊]]嘅價咁高，一般投資者買唔起；但到咗同年嘅下半橛，啲人開始發覺鎳根本唔值咁多錢，於是鎳金屬嘅價就喺幾個月內跌咗超過 50% 咁多<ref>[https://www.rba.gov.au/publications/confs/2003/pdf/simon.pdf Three Australian Asset-price Bubbles] (PDF).</ref>。 每逢有經濟泡沫爆，就會有好多投資者損手爛腳，造成經濟震盪甚至崩潰。因為噉，好多[[政府]]都有嘗試諗辦法阻止泡沫出現，而[[經濟學]]上亦有深入研究經濟泡沫－有好多[[經濟學家]]主張，經濟泡沫源於[[有限理性]]（bounded rationality）－簡化講，現實嘅投資者喺[[資訊]]同[[認知]]上會有失誤，搞到佢哋對資產嘅價值有錯誤判斷，令泡沫有可能產生<ref name="ogawa2014"/><ref>Lee, I. H. (2013). [http://es.re.kr/eng/upload/jetem24-1-3.pdf Speculation under bounded rationality] (PDF). ''Journal of Economic Theory and Econometrics'', 24(1), 37-53.</ref>；不過呢種諗法唔係個個經濟學家都贊同<ref>Girdzijauskas, S., Štreimikiene, D., Čepinskis, J., Moskaliova, V., Jurkonyte, E., & Mackevičius, R. (2009). Formation of economic bubbles: causes and possible preventions. ''Technological and Economic Development of Economy'', 15(2), 267-280.</ref>，而截至廿一世紀初，人類仲未有方法完全消除經濟泡沫<ref>Beechy, T. (2006). Devil Take the Hindmost: Chaucer, John Gay, and the Pecuniary Anus. ''The Chaucer Review'', 41(1), 71-85.</ref>。 == 基礎 == [[File:Saint-Lizier - Intermarché Super - Le Pont du Baup - 20171029 (1).jpg|thumb|300px|一間[[超市]]有一拃[[貨]]；每件貨都有個[[價錢]]，反映買家同賣家用幾多錢買賣件貨。]] {{see also|市場|經濟價值|實際同名目價值}} ===定義=== {{see also|市場價值}} 想像家陣有個[[經濟體]]。响個經濟體裏面是但攞件[[資產]]嚟睇，件嘢都會有個「價值」。响[[經濟學]]上有好多指標可以攞嚟衡量一件資產嘅價值，當中最顯而易見嗰種價值係[[市場價值]]（market value）－件資產嘅市場價值係指買家同賣家喺「雙方都有充足[[資訊]]，而且大家都心甘情願」嘅情況下，會用幾多[[錢]]買賣件資產<ref>Gale, D. (1955). The law of supply and demand. ''Mathematica scandinavica'', 155-169.</ref>。有咗市場價值嘅概念，就可以[[定義]]「經濟泡沫」－定義上，經濟泡沫係種[[經濟現象]]，指<ref name="ogawa2014"/>： *一件資產嘅市場價值喺相對短嘅時間之內係噉升，啲人以愈嚟愈貴嘅價買賣件資產－呢個階段係所謂嘅'''泡沫形成'''； *個價升到咁上下，就突然間以極快嘅速度跌－呢個階段就算係個泡'''爆'''（crash / burst）咗； 經濟泡沫會對一個經濟體造成深遠嘅影響，而且零舍受[[投資者]]關注：當一樣資產－例如係某間[[企業]]嘅[[股票]]－嘅價勁升嗰陣，通常就會吸引好多投資者爭住去買入嗰樣資產，因為佢哋諗住買咗就可以等樣資產嘅價遲吓再繼續升，到時自己就有得賣走件嘢圖[[利潤|利]]；噉表示當個泡爆嗰陣，手上揸住件資產嘅人就會面臨「當初使咗好多錢買件嘢，但件嘢家陣完全唔值錢」噉嘅情況－呢啲人就會損失慘重<ref name="ogawa2014"/>。 ===詞源=== {{main|南海公司}} 「經濟泡沫」呢隻詞據講係源自[[南海公司泡沫]]嘅<ref>[https://www.gsb.stanford.edu/insights/brief-history-financial-bubbles A Brief History of Financial Bubbles]. ''Stanford Business''.</ref>。 單嘢發生喺 1710 年代嗰陣嘅[[英國]]：喺 1711 年嗰時，英國嘅[[南海公司]]（South Sea Company）向投資者賣自己啲[[股票]]，而且佢哋及後仲話攞到權可以[[壟斷]]對[[南美洲]]幾笪地方嘅[[奴隸]][[供應]]；於是好多人都睇好間公司，[[需求|想買]]間公司嘅股票圖利，噉就自然令間公司嘅[[股價]]喺短期內升得好勁，而個價响 1720 年嗰陣達到頂峰；不過因為[[西班牙王位繼承戰爭]]同埋「南美洲多地都係由[[西班牙]]控制住」等嘅問題，南海公司啲生意最後完全搞唔成；最後英國人發覺南海公司根本唔掂，噉間公司啲股票就自然變到完全唔值錢，個價插水式噉跌，搞到數以千計嘅投資者血本無歸<ref>Brown, V.L. (1926), "The South Sea Company and Contraband Trade", ''The American Historical Review'', 31 (4): 662-678.</ref>。 打後有評論者分析成件事，就打咗個[[暗喻]]，話南海公司單嘢「好似個[[番梘泡]]噉」－「本來係乜都冇，齋靠[[空氣]]膨漲，漲到咁上下就會爆，爆咗就變返乜都冇」－呢單嘢據講就係「經濟泡沫」呢隻詞彙嘅起源<ref>Quote from ''[https://en.wikisource.org/wiki/The_Deacon%27s_Masterpiece The Deacon's Masterpiece or The One-Hoss Shay]'', by Oliver Wendell Holmes, Sr.</ref>。 {{clear}} [[File:Harga Saham South Sea.png|center|thumb|800px|上圖顯示南海公司嘅股價喺 1719 年至 1720 年之間嘅上落，當中 [[Y 軸]]係個股價而 [[X 軸]]係[[時間]]（每對相鄰日期之間隔咗 5 日）。由幅圖度睇得出，南海公司啲股票嘅價喺 1720 年 2 月頭至同年 6 月尾之間升咗成差唔多 9 倍咁多，但個價喺跟住嗰三個月內急跌，跌到返落原來數值咁滯－如果有位投資者喺啲股價勁升嗰段期間買入咗啲股票，佢就損失慘重。]] == 分類 == == 形成原理 == {{see also|投機}} == 點樣察覺 == [[File:Philippine-stock-market-board.jpg|thumb|300px|「咦？嗰隻股嘅價係噉升緊喎。我唔知間[[上市公司|公司]]做咩[[生意]]，不過等我即刻買隻股然後快手賣咗佢賺錢先。」－好似噉嘅係典型嘅[[投機]]諗嘢方式。]] <!-- 有好多玩[[投資]]嘅人同[[經濟學家]]都想知「點樣先可以察覺有經濟泡沫開始形成」。最基本上，投資者同經濟學工作者會做大量嘅[[個案研究]]：佢哋會去搵一大拃 Economic or asset price bubbles are often characterized by one or more of the following: Unusual changes in single measures, or relationships among measures (e.g., ratios) relative to their historical levels. For example, in the housing bubble of the 2000s, the housing prices were unusually high relative to income.[32] For stocks, the price to earnings ratio provides a measure of stock prices relative to corporate earnings; higher readings indicate investors are paying more for each dollar of earnings.[33] Elevated usage of debt (leverage) to purchase assets, such as purchasing stocks on margin or homes with a lower down payment. Higher risk lending and borrowing behavior, such as originating loans to borrowers with lower credit quality scores (e.g., subprime borrowers), combined with adjustable rate mortgages and "interest only" loans. Rationalizing borrowing, lending and purchase decisions based on expected future price increases rather than the ability of the borrower to repay.[34] Rationalizing asset prices by increasingly weaker arguments, such as "this time it's different" or "housing prices only go up." A high presence of marketing or media coverage related to the asset.[10] Incentives that place the consequences of bad behavior by one economic actor upon another, such as the origination of mortgages to those with limited ability to repay because the mortgage could be sold or securitized, moving the consequences from the originator to the investor. International trade (current account) imbalances, resulting in an excess of savings over investments, increasing the volatility of capital flow among countries. For example, the flow of savings from Asia to the U.S. was one of the drivers of the 2000s housing bubble.[35] A lower interest rate environment, which encourages lending and borrowing.[36] --> == 出名泡沫 == == 睇埋 == *[[展望理論]] {{clear}} == 文獻 == *Reinhart, Carmen M.; Rogoff, Kenneth S. (2009). ''This Time is Different: Eight Centuries of Financial Folly''. Princeton, NJ: Princeton University Press. ISBN 978-0-691-14216-6. {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[https://www.investopedia.com/terms/b/bubble.asp#:~:text=What%20Is%20a%20Bubble%3F,or%20a%20%22bubble%20burst.%22 What Is a Bubble?]. ''Investopedia''. {{金融學}} {{經濟學}} [[Category:經濟泡沫| ]] owijerelq5dnpr67k5rzfovezkniu14 0 35815 1864961 1864847 2022-08-18T13:04:35Z Detective Akai 200717 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 名 = 謝霆鋒 | 類 = 男歌手 | 圖 = 2017.2.13 决战食神合肥路演 谢霆锋 (8).jpg | 圖大細 = 200px | 圖替代 = | 圖說明 = | 原名 = 謝霆鋒 | 羅馬拼音 = Tse Ting Fung | 英文名 = Nicholas Tse | 花名 = 謝檸檬、霆鋒 | 別名 = | 國籍 = {{PRC}}<br>{{CAN}}{{small|（1989–2021）}} | 永久居留權 = {{CHN-HKG}} | 民族 = | 籍貫 = [[廣東]][[番禺]] | 出生 = {{出世日同歲數|1980|8|29}} | 出生地 = {{HKG-1959}} | 死 = | 死地 = | 死因 = | 墓地 = | 墓地座標 = | 屋企 = | 身高 = 175cm | 職業 = [[演員]]、[[唱作人]]、[[生意人]] | 語言 = [[粵語]]、[[英語]]、[[普通話]]、[[日語]] | 教育程度 = | 母校 = | 宗教信仰 = 佛教 | 配偶 = {{Marriage|[[張栢芝]]|2006|2011|end=d}} | 仔女 = 大仔：謝振軒（Lucas）<br />{{出世日同歲數|2007|8|2}}<br />二仔：謝振南（Quintus）<br />{{出世日同歲數|2010|5|12}} | 父母 = [[謝賢]]、[[狄波拉]] | 屋企人 = [[謝婷婷]]（細妹） | 音樂類 = 粵語流行音樂、華語流行音樂 | 演奏樂器 = [[結他]]、手碟、架子鼓、鋼琴 | 出道地點 = {{HKG-1959}} | 出道日期 = 1996年 | 出道作 = My Attitude | 代表作 = '''歌曲'''：<br/>《壞習慣》<br/>《活着Viva》<br/>《玉蝴蝶》<br/>《無聲仿有聲》<br/>《謝謝你的愛1999》<br/>'''電影'''：<br/>《[[十月圍城 (電影)|十月圍城]]》<br/>《綫人》 | 出名角色 = | 活躍年代 = 1996年至今 | 唱片公司 = [[英皇娛樂]] | 經紀公司 = [[英皇娛樂]] | 簽名 = | 簽名大小 = | 網站 = {{官網|http://www.nicholastse.hk/}} | 相關團體 = | imdb = 0874866 | 而家成員 = | 以前成員 = | 著名樂器 = | hongkongfilmawards = {{awards|award=[[香港電影金像獎最佳新演員|最佳新演員]]|year=[[第18屆香港電影金像獎|1999年]]|title=《[[新古惑仔之少年激斗篇]]》|role=陳浩南}}{{awards|award=[[香港電影金像獎最佳男配角|最佳男配角]]|year=[[第29屆香港電影金像獎|2010年]]|title=《[[十月圍城 (電影)|十月圍城]]》|role=鄧四弟}}{{awards|award=[[香港電影金像獎最佳男主角|最佳男主角]]|year=[[第30屆香港電影金像獎|2011年]]|title=《[[綫人 (2010年電影)|綫人]]》|role=何細魁}} | asianfilmawards = {{awards|award=[[亞洲電影大獎最佳男配角|最佳男配角]]|year=[[第4屆亞洲電影大獎|2010年]]|title=《[[十月圍城 (電影)|十月圍城]]》|role=鄧四弟}} | hundredflowersawards = {{awards|award=[[大眾電影百花獎最佳男配角|最佳男配角]]|year=[[2006年]]|title=《[[新警察故事]]》|role=鄭小鋒}} | rthktop10goldsongsawards = {{awards|award=最有前途新人獎金獎|year=[[第二十屆十大中文金曲得獎名單|1997年]]}} | awards = {{Awards|name= [[叱咤樂壇流行榜]]|award= [[叱咤樂壇男歌手]]銅獎|year=1999年、2000年、2001年}} }} '''謝霆鋒'''（{{jpingauto|ze6 ting4 fung1}}，'''Nicholas Tse'''，{{生死|1980年|8月29號}}），係[[香港]]男[[唱作人]]同[[電影]][[演員]]。 1996年，謝霆鋒正式出道，憑住《壞習慣》成為四台冠軍歌，係年紀最細嘅香港四大電子傳媒冠軍歌得主。1999年，佢憑《新古惑仔之少年激鬥篇》獲得金像獎最佳新演員。2002年，佢憑住《玉蝴蝶》獲得[[世界音樂獎]]亞洲最高銷量歌手獎。不過響2002年3月發生嘅[[謝霆鋒頂包案|頂包案]]令佢形象插水，被迫退出娛樂圈。2003年復出後，將事業重心轉去中國。2004年開始轉型做電影演員，2010年憑住《十月圍城》獲金像獎最佳男配角，一年後以《綫人》獲金像獎最佳男主角。目前主要做飲食節目。 謝霆鋒嘅粉絲名叫「蜂蜜」<ref>{{引網|url=https://es-la.facebook.com/eegmusichk/posts/627298540702423|title=英皇娛樂 EEG|website=facebook.com|language=|url-status=live|access-date=2022-08-18}}</ref>。 == 早年 == 謝霆鋒籍貫[[廣東]][[番禺]]，1980年8月29號響[[英屬香港|香港]]出世。由於老豆[[謝賢]]同阿媽[[狄波拉]]係非常出名嘅演員，作為星二代嘅謝霆鋒自細就活響閃光燈之下，身邊亦有好多出名嘅演員前輩。有次細個嘅謝霆鋒畀[[梅艷芳]]抱佢去廁所，大個仔後遇到梅艷芳都會唔好意思。不過佢唔中意呢種生活，試過由三樓跳落嚟試圖輕生。後嚟老豆阿媽因為想避開媒體，加上響香港熟人太多驚謝霆鋒畀人縱壞，所以舉家移民[[加拿大]]<ref>{{引網|url=https://www.am730.com.hk/娛樂/限籍令-網民瘋找移民原因-謝賢-怕他們被寵壞/286349|title=限籍令｜網民瘋找移民原因 謝賢︰怕他們被寵壞|last=am730|website=am730|language=zh-Hant-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。謝霆鋒隨後入讀加拿大一間寄宿學校<ref name=":1">{{引網|url=https://online.stereosound.co.jp/_ct/17505244|title=“やんちゃな悪ガキ”ニコラス・ツェーも不惑に。ドニー・イェンと久々の共演作は王道香港映画の壮絶アクション！【映画スターに恋して：第20回】 - Stereo Sound ONLINE|website=online.stereosound.co.jp|language=ja|access-date=2022-08-17}}</ref>。 謝霆鋒響12歲嗰陣拍咗寫真集《男城市驚喜》。15歲到[[日本]][[東京]]學習音樂<ref name=":1" />。雖然佢本身並唔想加入娛樂圈，但係16歲嗰年老豆謝賢生意失敗，佢為咗幫老豆還債，於是簽約英皇娛樂出道，花十年時間還債<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/654668/殺出個黃昏-謝賢謝霆鋒曾見面就鬧交-奪影帝時公開向爸爸道歉|title=《殺出個黃昏》謝賢謝霆鋒曾見面就鬧交 奪影帝時公開向爸爸道歉|last=沈洛嘉|date=2021-07-25|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。 == 演藝生涯 == === 1996-1999：成名初期 === 1996年，為咗幫老豆還債嘅謝霆鋒簽約英皇娛樂正式出道，出道作《My Attitude》嘅主打歌《壞習慣》成為四台冠軍歌，更加攞到[[十大中文金曲頒獎典禮|十大中文金曲]]最有前途新人獎金獎，係年紀最細嘅香港四大電子傳媒冠軍歌得主。謝霆鋒以叛逆嘅姿態好快就獲得中港台後生仔嘅支持，畀人封為「[[MK文化|MK]]男神」，但同時亦因為星二代嘅光環令啲人認為佢不學無術<ref name=":0">{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/663373/怒火-一文看清謝霆鋒出道25年轉變-由mk始祖掟結他變chef-nic|title=【怒火】一文看清謝霆鋒出道25年轉變 由MK始祖掟結他變Chef Nic|last=東方手藝人|date=2021-08-23|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。 響謝霆鋒第一次現場表演個陣，因為樂隊出現意外，中途有兩次要停止表演，謝霆鋒因而直接罷唱，畀人認為佢扮大牌<ref name=":0" />。所以至此之後個三、四年，只要現場表演有謝霆鋒，台下觀眾就會向佢掟螢光棒同水樽，佢一開口就噓聲不斷，以至於謝霆鋒響台上要不斷搖嚟搖去以躲避螢光棒同水樽<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/187438/謝霆鋒爆出道被噓至今上台仲驚緊-打拍子其實避緊水樽|title=謝霆鋒爆出道被噓至今上台仲驚緊 打拍子其實避緊水樽|last=冼燕珊|date=2018-05-11|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。 當時公司英皇娛樂希望將謝霆鋒包裝成唱跳歌手出道，好似[[四大天王 (歌星)|四大天王]]咁嘅樣。謝霆鋒因為中意[[搖滾樂|搖滾]]而唔肯做唱跳，結果同公司談判破裂，佢亦因而響1998年短暫返到[[加拿大]]。後嚟謝霆鋒要求英皇畀佢響唔唱跳之下出歌，公司最終同意，但條件係一旦新專輯成績唔理想就冇得留底<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/516452/謝霆鋒自爆出道時被公司迫做唱跳歌手-我就跟我公司吵架吵翻了|title=謝霆鋒自爆出道時被公司迫做唱跳歌手：我就跟我公司吵架吵翻了|last=邱愛霖|date=2020-08-28|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。 === 1999-2002：巔峰時代 === 1999年係謝霆鋒人氣突破嘅一年。1999年4月，佢推出大碟《Believe》，攞到[[四台聯頒音樂大獎]]大碟獎，其中收錄嘅《非走不可》成為家傳戶曉嘅歌曲<ref name=":2">{{引網|url=http://ent.sina.com.cn/y/2009-03-13/ba2417404.shtml|title=谁杀死了谢霆锋？(2)倔强的摇滚乐迷_影音娱乐_新浪网|website=ent.sina.com.cn|access-date=2022-08-17}}</ref>。9月，佢推出第一張國語大碟《謝謝你的愛1999》，銷量突破一百萬，仲紅到去台灣，獲得臺灣唱片銷量榜冠軍。12月，佢響[[紅館]]搞咗佢個人第一場演唱會《紅人館903狂熱份子演唱會》，成為香港史上響紅館開演唱會最後生嘅歌手。同年佢憑《[[新古惑仔之少年激鬥篇]]》嘅陳浩南一角獲得金像獎最佳新演員。啲人對謝霆鋒嘅印象亦有所改變，唔再認為佢係個「靠父幹」嘅星二代<ref name=":0" />。 謝霆鋒好中意搖滾，不過英皇一直畀K歌佢唱，直至2000年5月推出嘅大碟《零距離》先至收錄佢自己創作嘅搖滾歌曲。7月，佢推出嘅國語大碟《了解》成功令佢打入中國大陸市場。11月推出嘅大碟《VIVA》，邀請到偶像[[Beyond]]成員[[黃貫中]]合作<ref name=":2" />。同年佢憑住電影《半支煙》入圍第36屆台灣金馬獎最佳男主角。 2001年5月，佢推出大碟《玉蝴蝶》，請嚟[[Dir en grey]]鼓手Shinya、[[Luna Sea|LunaSea]]成員[[SUGIZO|Sugizo]]合作<ref>{{引網|url=http://www.peopledaily.com.cn/electric/210525/d03.html|title=谢霆锋全新大碟《玉蝴蝶》面世|website=www.peopledaily.com.cn|access-date=2022-08-17}}</ref>。呢隻大碟成為佢嘅經典之作，令佢第三次攞到[[叱咤樂壇我最喜愛的男歌手|叱咤樂壇男歌手]]銅獎。2002年，佢憑住《玉蝴蝶》獲得[[世界音樂獎]]亞洲最高銷量歌手獎，亦係有史以嚟最後生嘅華人得獎者。2001年10月，佢推出第三張國語大碟《世紀預言》，其中收錄嘅歌曲《香水》攞到多個獎項，有[[勁歌金曲頒獎典禮|勁歌金曲]]第四季季選網上金曲、[[新城勁爆頒獎禮|新城勁爆]]國語歌曲等。2002年1月，佢推出廣東大碟《Me》，加入更多英式搖滾嘅元素<ref name=":2" />。 當時有媒體咁樣評價佢：「謝霆鋒結束咗壟斷華語樂壇差唔多十年嘅四大天王時代。」由此可見謝霆鋒當時嘅人氣<ref name=":0" />。 === 2002-2003：暫退 === {{內文|謝霆鋒頂包案}} 2002年3月23號凌晨，一架[[法拉利]]跑車響[[香港島|港島]][[紅棉路 (香港)|紅棉路]]撞到路邊花壇，成架車幾乎變形。英皇娛樂公司司機成國定響無耐到警署自首<ref name=":02">{{Cite book|last=徐天成|title=我們香港這些年: since 1977}}</ref>。但經[[廉政公署 (香港)|廉政公署]]調查後，查出當晚揸跑車嘅人係謝霆鋒<ref name=":03">{{Cite book|last=徐天成|title=我們香港這些年: since 1977}}</ref>。當時謝霆鋒因為要到外國做節目<ref name=":12">{{引網|url=https://www.tagsis.com/article/16712/%E8%AC%9D%E9%9C%86%E9%8B%92%E4%B8%BB%E5%8A%9B%E5%9C%A8%E4%B8%AD%E5%9C%8B%E7%99%BC%E5%B1%95%E6%9B%BE%E5%9B%A0%E9%A0%82%E5%8C%85%E6%A1%88%E8%80%8C%E5%BD%A2%E8%B1%A1%E5%A4%A7%E6%90%8D%7E%E4%BD%86%E6%9C%AA%E5%85%A5%E5%8A%A3%E8%B7%A1%E8%97%9D%E4%BA%BA%E6%A6%9C|title=謝霆鋒主力在中國發展！曾因「頂包案」而形象大損~但未入劣跡藝人榜！|website=www.tagsis.com|language=en|url-status=live|access-date=2022-08-17}}</ref>，於是就交畀經理人處理，而經理人就搵咗成國定做替死鬼<ref name=":04">{{Cite book|last=徐天成|title=我們香港這些年: since 1977}}</ref>。謝霆鋒涉嫌妨礙司法公正而畀人拉咗<ref name=":22">{{引網|url=http://the-sun.on.cc/channels/news/20020606/20020606024216_0001.html|title=撞車頂包案涉串謀妨礙司法公正 廉署今起訴謝霆鋒|website=the-sun.on.cc|url-status=live|access-date=2022-08-17}}</ref>。10月2號，[[西區裁判法院]]認為謝霆鋒響事發後未有執好手尾就走人，裁定謝霆鋒罪名成立，謝霆鋒要還押到[[壁屋監獄]]14日後再作決<ref name=":4">{{引網|url=https://web.archive.org/web/20191022142332/https://hk.news.appledaily.com/local/daily/article/20021231/3034249|title=謝霆鋒--撞車「頂包」罪成卻輕判 {{!}} 蘋果日報 {{!}} 要聞港聞 {{!}} 20021231|date=2019-10-22|website=web.archive.org|access-date=2022-08-17}}</ref>。最終謝霆鋒被判240個鐘社會服務令<ref name=":4" />。謝霆鋒上訴，但畀終審法院響2003年11月28號駁回<ref>{{Cite news|url=https://std.stheadline.com/realtime/article/575529/%E5%8D%B3%E6%99%82-%E6%B8%AF%E8%81%9E-Old-News-is-So-%E8%AC%9D%E9%9C%86%E9%8B%9202%E5%B9%B4%E9%A0%82%E5%8C%85%E6%A1%88%E4%B8%8A%E8%A8%B4%E9%A7%81%E5%9B%9E|title=【Old News is So】謝霆鋒02年頂包案上訴駁回|date=2017-11-28|work=星島日報|url-status=live}}</ref>。 另外，謝霆鋒響2002年5月27號響[[青葵公路]]同[[西九龍公路]]超速駕駛，罰款七千蚊兼且抄牌<ref name=":3">{{引網|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/news/20110331/00176_029.html|title=謝霆鋒頂包案轟動一時 - 東方日報|website=orientaldaily.on.cc|access-date=2022-08-18}}</ref>。同年6月30號，本身要到[[馬來西亞]]拍廣告嘅佢響[[北大嶼山公路]]發生交通意外，個頭同條頸受傷，要到[[深切治療部]]留醫<ref name=":3" /><ref>{{引網|url=http://paper.wenweipo.com/2002/07/01/EN0207010025.htm|title=謝霆鋒自稱腦積水 - 香港文匯報|website=paper.wenweipo.com|access-date=2022-08-18}}</ref>。 由於身為頂包案當事人嘅謝霆鋒判得最輕，所以判決引起市民嘩然<ref name=":4" />。連績多個負面事件亦令謝霆鋒畀香港學生選做2002年「最負面人物」同「風雲人物之首」<ref name=":12" />。謝霆鋒形象插水，最終響7月宣佈迫出退娛樂圈<ref name=":12" /><ref>{{引網|url=http://the-sun.on.cc/channels/news/20020919/s_news.html|title=頂包案今開審 廉署貼身保護證人 霆鋒上庭𡟻芝作證|website=the-sun.on.cc|url-status=live|access-date=2022-08-18}}</ref>。 === 2003-2008：平穩發展 === 2003年3月12號，神隱八個月左右嘅謝霆鋒響香港君悅酒店搞記者會，宣佈復出。佢話自己唔會再好似以前咁反叛，變得平和、成熟咗<ref>{{引網|url=https://www.scmp.com/article/409637/introducing-brand-new-nicholas-tse|title=Introducing ... the Brand New Nicholas Tse|date=Invalid Date|website=South China Morning Post|language=en|access-date=2022-08-18}}</ref>。受頂包案影響，謝霆鋒慢慢開始將事業重心轉往中國。 6月，佢推出大碟《Reborn》，其中台灣版第一主打歌《邊走邊愛》橫掃多個獎項，有《2003年度十大勁歌金曲頒獎典禮》最受歡迎唱作歌星（金獎）、《新城勁爆頒獎禮2003》新城勁爆創作大碟等。 === 2008-2014：轉型 === === 2014-：中國大陸發展 === == 軼事 == === 掟結他 === === Chok味濃 === == 屋企 == 謝霆鋒阿爸阿媽[[謝賢]]同[[狄波拉]]係香港出名演員，目前已經離婚。謝霆鋒重有個妹[[謝婷婷]]由溫哥華返咗香港發展。 謝霆鋒曾經同藝人[[王菲]]拍拖。佢喺2006年同藝人[[張栢芝]]結婚，2007年8月2號大仔謝振軒（Lucas）出世，2010年5月12號二仔謝振南（Quintus）出世，佢同張栢芝喺2011年8月宣佈因性格不合離婚，兩個仔由張柏芝獨力撫養。離婚後，謝霆鋒畀傳媒多次傳出同王菲復合嘅消息。 2019年網上盛傳謝霆鋒同個仔關係惡劣，不過經理人公司否認<ref>{{引網|url=https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20191022-171724|title=經理人回應傳聞 「霆鋒與孩子關係良好」|date=2019-10-22|website=明周娛樂|language=en-US|access-date=2019-11-08}}</ref>。 == 音樂作品 == === 個人專輯 === * 05/1997：My Attitude（大碟） * 12/1997：無聲仿有聲（EP） * 07/1998：Horizons（大碟） * 12/1998：末世紀的呼聲（EP） * 04/1999：Believe（大碟） * 09/1999：謝謝你的愛1999（國語大碟，香港版） * 11/1999：謝謝你的愛1999（國語大碟，台灣版） * 12/1999：紅人館903狂人熱份子音樂會（LD, VCD & DVD） * 12/1999：Most Wanted（新曲 + 精選） * 01/2000：Most Wanted Karaoke（VCD） * 02/2000：Most Wanted Karaoke（DVD & LD） * 05/2000：零距離（大碟） * 07/2000：了解（國語大碟，台灣版） * 08/2000：20 Twenty - Best Selection by Nicholas Tse（大碟，日本版） * 09/2000：了解（國語大碟，香港版） * 11/2000：VIVA（大碟） * 11/2000：20 Twenty - Best Selection by Nicholas Tse（大碟） * 12/2000：Viva Live謝霆鋒演唱會（CD） * 01/2001：Viva Live謝霆鋒演唱會Karaoke（VCD & DVD） * 03/2001：謝霆鋒創作紀念大碟Senses（大碟） * 05/2001：玉蝴蝶（廣東大碟） * 06/2001：音樂世界（MD） * 10/2001：世紀預言（國語大碟，香港版 & 台灣版） * 01/2002：ME（廣東大碟） * 07/2002：新城主力唱好霆鋒弦燒音樂Live（CD） * 08/2002：無形的他Invisible（新曲 + 精選，台灣版） * 09/2002：唱好霆鋒弦燒音樂會（VCD & DVD） * 06/2003：Reborn（大碟） * 06/2003：Most Wanted霆鋒精選（DSD） * 01/2004：Reborn Live演唱會 北京站（CD） * 05/2004：Reborn Live演唱會 北京站（VCD & DVD） * 05/2004：Listen Up（國語大碟） * 06/2004：英皇鋼琴熱戀系列 * 01/2005：黃（新曲 + 精選） * 07/2005：One Inch Closer * 10/2005：新城唱好 謝霆鋒x達明一派 同場異夢音樂會 Live（2CD） * 11/2005：新城唱好 謝霆鋒x達明一派 同場異夢音樂會 Live（VCD） * 11/2005：釋放（國語大碟） * 09/2006：毋忘我（創作精選集） * 03/2009：最後（國粵語大碟） === 演唱會 === * 1997：香港亞洲天馬行空音樂之旅 * 29/08/1998：叱吒903 id club霆鋒生日好薯嘜成人節 * 20/12/1998：Nic Friends & Fans Party before Christmas * 28/09/1999：謝霆鋒「加洲紅紅人館903狂熱份子演唱會」（香港會議展覽中心開2場） * 1999：劉德華1999巡迴演唱會台北站神秘嘉賓 * 31/03/2000：獨樂樂mot club 903發源地音樂會（香港會議展覽中心） * 31/07/2000：新城唱好音樂會（香港會議展覽中心） * 11/2000：POKKA四洲咖啡謝霆鋒演唱會 VIVA LIVE（香港紅磡體育館連開6場） * 01/03/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（日本大阪） * 02/03/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（日本東京） * 24/03/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（新加坡） * 04/04/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（馬來西亞） * 12/04/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（澳洲悉尼） * 14/04/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（澳洲墨爾本） * 19/05/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（中國長春） * 16/06/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（中國杭州） * 21/07/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（中國廣州） * 28/07/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（中國上海） * 11/08/2001：Glay Expo '01（11萬人演唱會特別嘉賓，日本福岡） * 24/11/2001：謝霆鋒"世紀預言之風起雲湧"演唱會（台北） * 14/03/2002：Motclub 903 發源地獨樂樂音樂會（九龍灣國際展貿中心） * 25/05/2002：新城主力唱好霆鋒弦燒音樂（香港會議展覽中心） * 25/08/2002：台灣21霆鋒Live樂迷會（台北） * 31/08/2002：Channel V面對面音樂會（北京） * 15/06/2003：Neway與你鋒狂千人Jam（九龍灣國際展貿中心） * 30/07/2003：星Mobile「相」事偶像Show（香港會議展覽中心） * 16/08/2003：謝霆鋒佛山演唱會（佛山） * 30/08/2003：謝霆鋒廣州演唱會（廣州） * 30/09/2003：謝霆鋒深圳演唱會（深圳） * 25/10/2003：謝霆鋒北京演唱會（北京首都體育館） * 05/12/2003：謝霆鋒上海演唱會（上海市虹口體育場） * 09/12/2003：謝霆鋒韶關演唱會（韶關市韶關體育場） * 26/12/2003：Pop Asia 2003（日本大阪） * 02/10/2004：謝霆鋒雲頂演唱會（馬來西亞雲頂） * 05/01/2005：叱吒樂壇Juno & Friends Mini Live嘉賓（九龍灣國際展貿） * 03/07/2005：SUMMER HITZ SHOW * 21/08/2005：謝霆鋒×達明一派同場異夢音樂會 * 04/01/2006：TWINS一時無兩演唱會神秘嘉賓 * 24/03/2010：陳奕迅@香港DUO演唱會神秘嘉賓 　　 * 27/03/2010：李宇春WhyMe南京演唱會神秘嘉賓 * 18/12/2011：周杰倫高雄巨蛋演唱會神秘嘉賓 * 29/01/2012：梁漢文紅館演唱會神秘嘉賓 == 演出作品 == === 電影 === {|class="wikitable" width="100%" |- style="background:snow; color:black" align=center |style="width:9%"|'''上映年份'''||style="width:13%"|'''劇名'''||style="width:8%"|'''角色'''||style="width:30%"|'''合作演員''' ||style="width:20%"|'''備註''' |- |[[1998年]]中||《[[古惑仔|新古惑仔之少年激鬥篇]]》||陳浩南||[[吳彥祖]]、[[李燦森]]、[[袁偉豪]]、[[余家豪]]|| |- |1998年[[聖誕節]]||《[[蟲蟲特工隊]]》||配音|||| |- |[[1999年]][[3月]][[新加坡]]||《[[少女黨]]》||客串||[[葉佩雯]]|| |- |1999年[[6月]]中||《[[特警新人類]]》|| ||[[馮德倫]]、李燦森、[[曾志偉]]、吳彥祖、[[尹子維]]、[[吳鎮宇]]、[[陳豪]]、[[盧惠光]]、[[龍比意]]、[[林家棟]]、[[麥兆輝]]、[[黎耀祥]]、[[布萊德利.詹姆斯.艾倫]]、[[成龍]]|| |- |1999年[[暑假]]檔期||《[[中華英雄]]》||華劍雄||[[鄭伊健]]、[[舒淇]]、[[楊恭如]]、[[元彪]]、[[林曉峰]]、葉佩雯|| |- |1999年[[9月]]中||《[[古鏡怪談]]》|| ||[[徐帆]]、[[林心如]]|| |- |1999年[[11月]]初||《[[半支煙]]》||煙仔 Smokey||曾志偉、舒淇、尹子維、[[谷德昭]]、[[董瑋]]、[[張達明]]、[[何華超]]、[[陳慧琳]]、[[吳君如]]、[[黃秋生]]、馮德倫、李燦森、[[金燕玲]]、[[谷祖琳]]、[[陳惠敏 (香港)|陳惠敏]]、[[尹揚明]]|| |- |[[2000年]][[2月]]||《[[大贏家]]》|||||| |- |2000年[[10月]]中||《[[順流逆流]]》|||||| |- |[[2001年]][[1月]]||《[[漫畫風雲]]》||||林心如、[[蘇有朋]]|| |- |2001年[[4月]]||《[[戀愛起義]]》|| ||馮德倫||同馮德倫一齊為其中一篇《[[愛得槍狂]]》作導演 |- |2001年4月||《[[老夫子2001]]》||CID鋒||[[張栢芝]]、[[王家禧]]、陳惠敏、黎耀祥、[[羅冠蘭]]、[[關寶慧]]、[[張堅庭]]、[[劉以達]]、[[許紹雄]]、[[羅蘭 (香港)|羅蘭]]、[[林雪]]、[[小祖]]|| |- |2001年[[8月]]||《[[我的野蠻同學]]》|| ||馮德倫|| |- |2001年[[聖誕]]檔期||《[[2002 (電影)|2002]]》||||李燦森、馮德倫、[[方力申]]、[[羅家英]]|| |- |[[2002年]]3月||《[[戀愛行星]]》|||||| |- |2002年10月||《[[魂魄唔齊]]》||蔣浩風（二少爺）客串||[[容祖兒]]、[[鄭希怡]]、[[陳奕迅]]、[[伍詠薇]]、黃秋生、[[楊淇]]、[[劉浩龍]]、[[文千歲]]|| |- |[[2004年]]1月||《[[玉觀音]]》||毛杰||[[趙薇]]|| |- |2004年4月||《[[大佬愛美麗]]》||客串||陳奕迅、吳彥祖、[[莫文蔚]]、羅家英、[[杜汶澤]]、馮德倫|| |- |2004年4月||《[[新紮師兄 (電影)|新紮師兄]]》|| ||[[鍾欣桐]]、[[陳冠希]]|| |- |2004年9月||《[[新警察故事]]》||鄭小鋒||成龍、[[楊采妮]]、[[蔡卓妍]]、[[王杰]]、[[吳浩康]]、[[廖啓智]]、吳彥祖、[[蔣怡]]、[[葉山豪]]、尹子維、[[安志傑]]|| |- |[[2005年]][[12月]]||《[[無極]]》|| ||張栢芝、[[陳紅]]、[[劉燁 (演員)|劉燁]]、[[張東健]]、[[真田廣之]]|| |- |2005年12月||《[[情癲大聖]]》||唐三藏||蔡卓妍、[[范冰冰]]、[[張致恒]]、[[陳柏霖]]、[[梁洛施]]|| |- |[[2006年]]1月||《[[春田花花同學會]]》||||吳君如、[[周筆暢]]、[[張靚穎]]、曾志偉、[[郭富城]]、陳慧琳、[[梁詠琪]]、[[鄭中基]]、方力申|| |- |2006年4月||《[[四大天王 (電影)|四大天王]]》|| 客串|||| |- |2006年[[7月]]||《[[龍虎門]]》||王小虎||[[甄子丹]]、[[余文樂]]、[[董潔]]、[[李小冉]]、[[元華]]|| |- |2006年[[中秋]]檔期||《[[寶貝計劃]]》|| 客串||成龍、[[許冠文]]、[[古天樂]]、蔡卓妍|| |- |[[2007年]]7月||《[[男兒本色]]》|| ||[[江若琳]]、余文樂、[[房祖名]]、[[吳京]]、安志傑、[[林嘉華]]、[[鄭浩南]]、李燦森|| |- |[[2008年]]11月||《[[證人]]》||唐飛||[[張靜初]]、[[張家輝]]|| |- |[[2009年]]12月||《[[風雲Ⅱ]]》||絕心||鄭伊健、郭富城、[[唐嫣]]、蔡卓妍、[[任達華]]、[[譚耀文]]|| |- |2009年12月||《[[十月圍城]]》||鄧四弟||[[梁家輝]]、任達華、[[黎明]]、[[王學圻]]|| |- |[[2010年]]2月||《[[全城熱戀]]》||阿威||[[劉若英]]、[[張學友]]、吳彥祖|| |- |2010年8月||《[[線人]]》||細鬼||[[桂綸鎂]]、張家輝、[[陸毅]]|| |- |[[2011年]]1月||《[[新少林寺]]》||曹蠻||成龍、[[劉德華]]、范冰冰|| |- |2011年6月||《[[財神客棧]]》||龔少爺||蔡卓妍、張家輝、[[何家勁]]|| |- |[[2012年]]1月||《[[逆戰]]》||萬陽||金燕玲、[[周杰倫]]、廖啟智|| |- |2012年[[8月]]||《[[消失的子彈]]》||郭追||[[楊冪]]、[[劉青雲]]、[[井柏然]]|| |} === 電視 === ==== 劇集 ==== *1998年：[[無綫電視]]《[[撻出愛火花]]》（飾演：趙嘉俊） *香港電台電視部《[[不倒的傳說]]》 *香港電台電視部《[[完全學生手冊]]》 *2002年：中港臺電視《[[齊天大聖孫悟空]]》（客串） *2002年：台劇《[[偷偷愛上你]]》（客串） *2003年：無綫電視《[[當四葉草碰上劍尖時]]》（客串） *2004年：中港臺電視《[[小魚兒與花無缺]]》（2005年8月於[[亞洲電視]]播放，飾演：花無缺） *2006年：[[寰宇國際]]《[[詠春 (電視劇)|詠春]]》（2007年10月於亞洲電視播放） *2007年：[[中國中央電視台]]《[[大人物]]》 *2007年：中臺電視《[[浣花洗劍錄]]》（台灣播咗，飾演：呼延大藏） *2011年：內地電視《[[劍俠情緣]]》（飾演：網路三劍客之一葉凡） *2012年：內地電視《[[下一個奇蹟 (電視劇)|下一個奇蹟]]》（飾演：超級演說家梁海恩） ==== 其他 ==== *1997年：無綫電視《[[真情]]》（客串特備節目短劇，唔係電視劇，飾演：唐浩然） *香港電台電視部《[[唱談普通話]]》 *2012年：以電影工作者身份入選《[[香港星光大道]]》撳手印簽名 *2012年：受邀《全美超級模特兒新秀大賽》第十八季（客席評判） *2020年：《中國好聲音》導師 <ref>{{cite web|url=http://sh.people.com.cn/BIG5/n2/2020/0729/c350122-34192495.html |title=謝霆鋒回歸2020《中國好聲音》 替節目組提前官宣導師李健 |publisher=人民網 |date=2020-07-29 | accessdate=2020-09-06}}</ref> === 代言 === *97 Puma街霸足球挑戰盃 *大快活 *康泰旅遊特輯（廣告歌）《大世界》 *康泰旅遊特輯 - 泰國、日本、韓國、海南島 *四洲百佳咖啡 *可口可樂 *Bossini Y2K時裝 *Panasonic TAU *台灣和信電訊 *日清合味道杯麵 *Rado手表 *FM365聯想集團網站 *台灣小林眼鏡 *MIN男裝便服袋系列 *AVLIGHT愛浪音響 *天梭手表T-Touch *32°C護膚品 *SonyVaio C1MT *星Mobile新世界流動多媒體服務 *松日MP3及I-MAT掌上電腦 *森馬休閑服 *柏麗絲洗頭水及啫喱水 *蘋果牌服飾 *特步運動鞋及運動服 *新世界傳動網星Mobile *Biolyn洗髮用品 *OKWAP手機 *米蘭春天男裝 *BS'O小魔怪牛仔 *百事可樂「極」 *ZeroXCLUB皇家樂園眼鏡 *太子奶 *潮流前綫服飾 *ProxZ眼鏡 *神兵傳奇（網上遊戲） *丁家宜植物純萃 *ORIS手表 *鳳凰電動車 === 其他 === *2003年：受邀[[清華大學]]講座同高校生同台交流 *2012年：受邀香港科技大學開個人講座 == 獎項 == === 音樂 === ;1997年 *[[無綫電視]]《[[勁歌金曲]]季選》新人獎金獎 *[[商業電台]] 十大少年偶像 *FM Select 金心新貴鑽石大獎 *商業電台《1997年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》生力軍男歌手銀獎 *[[香港電台]]《第二十屆十大中文金曲頒獎典禮》最有前途新人獎金獎 *新城997《[[新城勁爆頒獎禮]]1997》新登場男歌手金獎 *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [壞習慣] *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》入選歌曲 [無聲仿有聲] *無綫電視《1997年度十大勁歌金曲頒獎禮》最受歡迎新人金獎 *東周刊 最有前途新人獎 ;1998年： *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》入選歌曲 [末世紀的呼聲] *香港電台 1998十大愛心之星 *馬來西亞《動感321頒獎典禮》最佳海外新人獎 *馬來西亞《動感321頒獎典禮》金曲 [開放日] *無綫電視《1998年度十大勁歌金曲頒獎禮》傑出表現獎銅獎 *香港電台《第二十一屆十大中文金曲頒獎典禮》飛躍男歌手銅獎 *廣州電台《1998新音樂大獎頒獎禮》新音樂最受歡迎男歌手大獎 *無綫電視《1998年度第二屆唱片封套設計大賞》得獎大碟 [Horizons] ;1999年： *第十八屆[[香港電影金像獎]] 最佳新演員 *廣州《第二屆樂壇我最愛頒獎典禮》我最愛人氣歌手 *廣州《第二屆樂壇我最愛頒獎典禮》我最愛粵語男歌手 *《新城精選104廿一世紀之音頒獎典禮》新引力中心獎 *十大名人魅力眼睛獎 *快週刊 十大千禧快上位藝人 *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [非走不可] *無綫電視《勁歌金曲第三季季選》入選歌曲 [估計錯誤] *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》入選歌曲 [愛後餘生] *新城勁爆頒獎禮1999 - 四台聯頒卓越表現大獎金獎 *新城勁爆頒獎禮1999 - JVC新城勁爆人氣男歌手 *新城勁爆頒獎禮1999 - 十大新城勁爆歌曲 [非走不可] *商業電台《1999年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]》叱吒樂壇男歌手銅獎 *商業電台《1999年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》叱吒樂壇專業推介十大歌曲 [非走不可] *香港電台《第22屆[[十大中文金曲頒獎典禮]]》十大優秀流行歌手大獎 *香港電台《第22屆十大中文金曲頒獎典禮》飛躍大獎男歌手金獎 *香港電台《第22屆十大中文金曲頒獎典禮》十大中文金曲獎 [非走不可] *無綫電視《1999年[[十大勁歌金曲頒獎禮]]》十大勁歌金曲獎 [非走不可] *無綫電視《1999年十大勁歌金曲頒獎禮》1999年度傑出表現獎金獎 *無綫電視《1999年十大勁歌金曲頒獎禮》四台聯頒音樂大碟獎 [Believe] *Channel V華語榜中榜1999 - 最受歡迎新人男歌手大獎 *Channel V華語榜中榜1999 - 歌曲獎 [謝謝您的愛1999] *[[有線電視|有線]]YMC台《有線YMC至尊榜總選99》十大至尊最愛華語歌 [非走不可] *有線YMC台《有線YMC至尊榜總選99》至尊最愛電影歌曲獎 [You can't stop me] *有線YMC台《有線YMC至尊榜總選99》誓不低頭，愈戰愈強獎 *美國華語廣播 全年十大金曲獎 [非走不可] *廣州《中國原創歌曲總評榜99年度頒獎禮》最受歡迎男歌手 ;2000年 *無綫電視《勁歌金曲第一季季選》入選歌曲 [不要說謊] *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》入選歌曲 [活著VIVA] *Channel V《全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 最受歡迎歌曲獎 [因為愛所以愛] *Channel V《全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 新生代創作歌手獎（香港） *商業電台《2000年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》男歌手銅獎 *商業電台《2000年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》唱作人大獎（金獎） *新城997《新城勁爆頒獎禮2000》新城勁爆歌曲 [活著VIVA] *新城997《新城勁爆頒獎禮2000》新城勁爆男歌手獎 *香港電台《第23屆十大中文金曲頒獎禮》十大優秀流行歌手大獎 *香港電台《第23屆十大中文金曲頒獎禮》全年最高銷量男歌手大獎 *香港電台《第23屆十大中文金曲頒獎禮》飛躍大獎（金獎） *香港電台《第23屆十大中文金曲頒獎禮》十大金曲 [活著VIVA] *無綫電視《2000年十大勁歌金曲頒獎禮》十大勁歌金曲 [活著VIVA] *無綫電視《2000年十大勁歌金曲頒獎禮》金曲獎 [活著VIVA] *無綫電視《2000年十大勁歌金曲頒獎禮》幕後大獎最佳作曲 [活著VIVA] *Neway勁爆卡拉OK歌曲獎 [活著VIVA] ;2001年 *無綫電視《勁歌金曲第一季季選》入選歌曲 [遊樂場] *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [潛龍勿用] *無綫電視《勁歌金曲第三季季選》入選歌曲 [玉蝴蝶] *台灣《MTV台頒獎典禮》MTV封神榜十大人氣歌手 *香港作曲家及作詞家協會 - 最佳流行音樂作品 [玉蝴蝶] *香港作曲家及作詞家協會 - 最佳男歌手演繹獎（流行音樂）[玉蝴蝶] *第一屆全球華語歌曲排行榜20大金曲 [玉蝴蝶] *2001「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜頒獎典禮 - 十大金曲（港臺區）[玉蝴蝶] *2001「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜頒獎典禮 - 最佳唱作人（港臺區） *中國中央電視台《第六屆中國音樂電視大賽1999-2000》電視大獎（香港地區最受歡迎歌手） *中國中央電視台《第六屆中國音樂電視大賽1999-2000》最佳MTV金曲 [只要為你活一天] *[[TVB8金曲榜]] - 人氣飆升男歌手獎 *TVB8金曲榜 - 金曲獎 [因為愛所以愛] *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》網上金曲 [香水] *新城997《新城勁爆頒獎禮2001》新城勁爆歌曲 [玉蝴蝶] *新城997《新城勁爆頒獎禮2001》新城勁爆國語歌曲 [香水] *新城997《新城勁爆頒獎禮2001》新城勁爆大碟 [玉蝴蝶] ;2002年 *《The 2002 World Music Awards》Best-selling Chinese Artist *商業電台《2001年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》叱吒樂壇十大中文歌曲 [潛龍勿用] *商業電台《2001年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》叱吒樂壇唱作人銅獎 *商業電台《2001年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》叱吒樂壇男歌手銅獎 *無綫電視《2001年十大勁歌金曲頒獎禮》十大勁歌金曲 [玉蝴蝶] *無綫電視《2001年十大勁歌金曲頒獎禮》最受歡迎唱作歌手銅獎 *無綫電視《2001年十大勁歌金曲頒獎禮》最受歡迎合唱歌曲獎銅獎 [拾荒蛋糕] *無綫電視《2001年十大勁歌金曲頒獎禮》最佳歌曲監製 [玉蝴蝶] *香港電台《第24屆十大中文金曲頒獎禮》十大優秀流行歌手大獎 *香港電台《第24屆十大中文金曲頒獎禮》十大金曲 [玉蝴蝶] *香港電台《第24屆十大中文金曲頒獎禮》全國最受歡迎男歌手獎銀獎(孫楠並列) *Channel V《第八屆全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 最受歡迎歌曲獎 [夠了沒有] *Channel V《第八屆全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 新生代創作歌手獎（香港） *Channel V《第八屆全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 新浪潮歌手 *三周刊《第一屆3周刊最受歡迎藝人選舉》最受歡迎男藝人 *新Monday 第一季至尊人氣男Idol第3位 *無綫電視《勁歌金曲第一季季選》入選歌曲 [啟示錄] *2001「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜總選頒獎典禮 - 2001年度我的選擇最受歡迎男歌手（港臺區） *2001「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜總選頒獎典禮 - 2001年度我的選擇十二首金典（港臺區）[香水] *新城電台《[[新城國語力頒獎禮]]2002》國語力歌曲 [香水] *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [冥想] *香港電台《2002[[全球華語歌曲排行榜]]》全球華語歌曲排行榜金曲 [香水] *香港電台《2002全球華語歌曲排行榜》全球華語歌曲排行榜最佳創作歌手 *第一屆Yahoo!品牌感情大獎選舉 Yahoo!男名人品牌大獎 *IFPI [[香港唱片銷量大獎]]2002 - 十大銷量國語唱片 ;2003年 *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [邊走邊愛] *廣州電視台《勁歌王-- 2003季選頒獎典禮》- 十首金曲 [第二世] *新城電台《新城國語力頒獎禮2003》國語力歌曲 [邊走邊愛] *香港電台《2003全球華語歌曲排行榜頒獎禮》最受歡迎創作歌手 *香港電台《2003全球華語歌曲排行榜頒獎禮》年度金曲 [邊走邊愛] *「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜2002-2003年總選典禮 - 港台金曲 [邊走邊愛] *「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜2002-2003年總選典禮 - 最優秀創作歌手大獎（香港地區） *「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜2002-2003年總選典禮 - 最優秀演繹獎（香港地區） *TVB8金曲榜 - 最佳作曲獎 [邊走邊愛] *TVB8金曲榜 - 金曲獎 [邊走邊愛] *香港電台《第26屆十大中文金曲頒獎禮》十大優秀流行歌手 *新城《新城勁爆頒獎禮2003》新城勁爆歌曲 [邊走邊愛] *新城《新城勁爆頒獎禮2003》新城勁爆創作大碟 [Reborn] ;2004年 *無綫電視《2003年度十大勁歌金曲頒獎典禮》最受歡迎唱作歌星（金獎） *順德《激情飛揚2003中國原創總評榜頒獎禮》年度港台地區男歌手獎 *2003年度勁歌王頒獎典禮 - 金曲獎（國語）[邊走邊愛] *新城國語力頒獎禮2004 - 新城國語力歌曲 [快] *新城國語力頒獎禮2004 - 新城國語力歌王 *第四屆全球華語歌曲排行榜 - 最受歡迎創作歌手 *第四屆全球華語歌曲排行榜 - 年度最受歡迎20大金曲 [我沒有] *MTV超級炫風盛典 - 最具風格跨界藝人獎 (港台) *廣州電台《金曲金榜》金曲年度最佳國語大碟 [Listen Up] *廣州電台《金曲金榜》年度金曲獎 [黃種人] *2004年TVB8金曲榜頒獎典禮 - 金曲獎 [快] *新城勁爆頒獎禮2004 - 勁爆創作歌手 *新城勁爆頒獎禮2004 - 勁爆國語歌曲 [快] ;2005年 *無綫電視2004年度十大勁歌金曲頒獎典禮 ~ 最受歡迎Phone投歌手大獎 [黃] *第11屆全球華語音樂榜中榜 ~ 傳媒推薦獎 *Marie Claire 2 Launch Celebration Party ~ Accessories Inspiring Idol獎 *廣東電視台《音樂先鋒榜》~ 十大金曲 [黃種人] *第二屆勁歌王總選頒獎典禮 ~ 金曲獎（國語）[黃種人] *第二屆中國唱片金碟獎 ~ 最佳舞曲（港澳台）[戰] *第二屆中國唱片金碟獎 ~ 特別歌曲（港澳台）[黃種人] *新城國語力頒獎禮2005 ~ 新城國語力歌曲 [黃種人] *新城國語力頒獎禮2005 ~ 新城國語力香港男歌手 *無綫電視《2005年勁歌金曲優秀選第二回》入選歌曲 [塞車] *第五屆全球華語歌曲排行榜 ~ 最受歡迎創作歌手 *第三屆東南勁爆音樂榜頒獎典禮 ~ 香港地區勁爆最佳男歌手 *2005年香港時裝設計師協會時裝匯演之金色之旅暨第十九屆十大傑出衣着人士頒獎典禮 ~ 十大傑出衣着人士 ;2006年 *新浪2005網絡中國頒獎典禮 ~ 2005年度最佳專輯 [釋放] *《[[9+2音樂先鋒榜]]》港台十大音樂先鋒榜金曲 [給天使看的戲] *《9+2音樂先鋒榜》音樂先鋒年度演繹歌手 *《9+2音樂先鋒榜》音樂先鋒（港台）創作歌手 *《9+2音樂先鋒榜》11家主辦電臺聯頒最佳專輯獎 [釋放] *第三屆《[[勁歌王]]》總選頒獎禮典禮 ~ 十大國語金曲 [勇者之歌] *第三屆《勁歌王》總選頒獎禮典禮 ~ 最佳專輯 [釋放] *第三屆《勁歌王》總選頒獎禮典禮 ~ 勁歌唱作人氣王 *第四屆東南勁爆音樂榜頒獎禮 ~ 全球華語樂壇最受歡迎男歌手獎 *2006 MTV 超級盛典 ~ 最有型格男歌手 *《9+2音樂先鋒榜2006頒獎禮》先鋒金曲 [鞦韆]、香港地區創作歌手、港台最佳男歌手 ;2007年 *《2007中國流行音樂總評榜》港台最受歡迎男歌手 *第四屆勁歌王年度總選頒獎典禮 ~ 最受歡迎男歌手 *第四屆勁歌王年度總選頒獎典禮 ~ 勁歌王傳媒大獎 *第四屆勁歌王年度總選頒獎典禮 ~ 勁歌王年度最佳專輯《毋忘我》 === 電影 === ;1998年 *第18屆香港金像獎－最佳新演員（古惑仔之少年激鬥篇） ;1999年 *第36屆台灣金馬獎－入圍最佳男主角（半支煙） *美國百事達娛樂大獎－入圍最受歡迎香港演員 *第19屆香港金像獎－入圍最佳原創電影歌曲（愛後餘生） ;2000年 *第6屆美國百事達娛樂大獎－最受歡迎香港演員（半支煙） ;2006年 *第28屆百花獎－最佳男配角（新警察故事） ;2007年 *MTV超級盛典－港台最具風格男演員 ;2010年 *第4屆亞洲電影大獎－最佳男配角（十月圍城）<ref>{{cite web|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20110410/00282_004.html |title=霆鋒奪獎之路 |publisher=on.cc |date=2011-04-10 |accessdate=2020-09-06}}</ref> *第29屆香港金像獎－最佳男配角（十月圍城） *第10屆華語電影傳媒大獎－新世紀十年十佳明星之最佳全能男演員獎 *第五屆騰訊網星光大典－入圍港台年度電影男演員（線人） *導演協會獎－入圍年度男演員（線人） *入圍長春電影節－最佳男配角（十月圍城） ;2011年 *香港演藝人十七周年晚會－年度傑出男演員 *PASSAT-華鼎電影盛典－華語電影最佳男配角 *PASSAT-華鼎電影盛典－老百姓最喜愛的十佳電影明星 *首屆粵港澳青年電影盛典－入圍最高人氣男演員 *首屆粵港澳青年電影盛典－入圍最高人氣銀幕情侶：謝霆鋒-桂綸鎂（線人） *東方影視盛典－年度最具價值港台男演員 *第30屆香港金像獎－最佳男主角<ref>{{cite web|url=http://www.hkfaa.com/winnerlist30.html |title=第30屆香港電影金像獎提名及得獎名單 |publisher=香港電影金像獎 |accessdate=2020-09-06}}</ref> *第18屆北京大學生電影節－入圍最佳男主角（線人） ;2012年 *華鼎獎電影最佳年度中國演員 *特步十年特別貢獻獎<ref>{{cite web|url=http://fashion.ifeng.com/trends/tide/detail_2012_04/13/13870568_0.shtml |title=特步走过“非一般十年” 领跑运动时尚新趋势 |publisher=凤凰网 |date=2012-04-13 |accessdate=2020-09-06}}</ref> *第49屆台灣金馬獎-入圍最佳男主角（逆戰）<ref>{{cite web|url=https://www.goldenhorse.org.tw/awards/nw/?serach_type=award&sc=10&search_regist_year=2012&ins=46 |title=第49屆台灣金馬獎 |publisher=台灣金馬獎 |accessdate=2020-09-06}}</ref> ==參考== {{Reflist}} == 出面網頁 == {{同享類|Nicholas Tse}} * {{Hkmdb name|12550}} * {{Imdb name|0874866}} * {{Allmovie name|277025}} * {{Dianying name|XieTingfeng}} * {{Douban people|1050053}} * {{Mtime people|903079}} * {{新浪微博|6280362341}} {{英皇娛樂藝人}} {{種子音樂藝人}} {{香港電影金像獎最佳男主角‎}} {{福布斯中國名人榜}} {{叱咤樂壇男歌手銅獎}} {{叱咤樂壇唱作人金獎}} {{叱咤樂壇唱作人銅獎}} {{Authority control}} [[Category:香港男演員]] [[Category:香港男歌手]] [[Category:香港唱作人]] [[Category:香港電影人]] [[Category:香港演藝人協會]] [[Category:香港作曲家]] [[Category:香港生意人]] [[類:香港監犯]] [[Category:祖籍番禺]] [[Category:加拿大唐人]] [[Category:謝氏|霆鋒]] ozwo0rx8f1jd8imu6wvisice7xxs5wv 1864964 1864961 2022-08-18T13:11:13Z Detective Akai 200717 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 名 = 謝霆鋒 | 類 = 男歌手 | 圖 = 2017.2.13 决战食神合肥路演 谢霆锋 (8).jpg | 圖大細 = 200px | 圖替代 = | 圖說明 = | 原名 = 謝霆鋒 | 羅馬拼音 = Tse Ting Fung | 英文名 = Nicholas Tse | 花名 = 謝檸檬、霆鋒 | 別名 = | 國籍 = {{PRC}}<br>{{CAN}}{{small|（1989–2021）}} | 永久居留權 = {{CHN-HKG}} | 民族 = | 籍貫 = [[廣東]][[番禺]] | 出生 = {{出世日同歲數|1980|8|29}} | 出生地 = {{HKG-1959}} | 死 = | 死地 = | 死因 = | 墓地 = | 墓地座標 = | 屋企 = | 身高 = 175cm | 職業 = [[演員]]、[[唱作人]]、[[生意人]] | 語言 = [[粵語]]、[[英語]]、[[普通話]]、[[日語]] | 教育程度 = | 母校 = | 宗教信仰 = 佛教 | 配偶 = {{Marriage|[[張栢芝]]|2006|2011|end=d}} | 仔女 = 大仔：謝振軒（Lucas）<br />{{出世日同歲數|2007|8|2}}<br />二仔：謝振南（Quintus）<br />{{出世日同歲數|2010|5|12}} | 父母 = [[謝賢]]、[[狄波拉]] | 屋企人 = [[謝婷婷]]（細妹） | 音樂類 = 粵語流行音樂、華語流行音樂 | 演奏樂器 = [[結他]]、手碟、架子鼓、鋼琴 | 出道地點 = {{HKG-1959}} | 出道日期 = 1996年 | 出道作 = My Attitude | 代表作 = '''歌曲'''：<br/>《壞習慣》<br/>《活着Viva》<br/>《玉蝴蝶》<br/>《無聲仿有聲》<br/>《謝謝你的愛1999》<br/>'''電影'''：<br/>《[[十月圍城 (電影)|十月圍城]]》<br/>《綫人》 | 出名角色 = | 活躍年代 = 1996年至今 | 唱片公司 = [[英皇娛樂]] | 經紀公司 = [[英皇娛樂]] | 簽名 = | 簽名大小 = | 網站 = {{官網|http://www.nicholastse.hk/}} | 相關團體 = | imdb = 0874866 | 而家成員 = | 以前成員 = | 著名樂器 = | hongkongfilmawards = {{awards|award=[[香港電影金像獎最佳新演員|最佳新演員]]|year=[[第18屆香港電影金像獎|1999年]]|title=《[[新古惑仔之少年激斗篇]]》|role=陳浩南}}{{awards|award=[[香港電影金像獎最佳男配角|最佳男配角]]|year=[[第29屆香港電影金像獎|2010年]]|title=《[[十月圍城 (電影)|十月圍城]]》|role=鄧四弟}}{{awards|award=[[香港電影金像獎最佳男主角|最佳男主角]]|year=[[第30屆香港電影金像獎|2011年]]|title=《[[綫人 (2010年電影)|綫人]]》|role=何細魁}} | asianfilmawards = {{awards|award=[[亞洲電影大獎最佳男配角|最佳男配角]]|year=[[第4屆亞洲電影大獎|2010年]]|title=《[[十月圍城 (電影)|十月圍城]]》|role=鄧四弟}} | hundredflowersawards = {{awards|award=[[大眾電影百花獎最佳男配角|最佳男配角]]|year=[[2006年]]|title=《[[新警察故事]]》|role=鄭小鋒}} | rthktop10goldsongsawards = {{awards|award=最有前途新人獎金獎|year=[[第二十屆十大中文金曲得獎名單|1997年]]}} | awards = {{Awards|name= [[叱咤樂壇流行榜]]|award= [[叱咤樂壇男歌手]]銅獎|year=1999年、2000年、2001年}} }} '''謝霆鋒'''（{{jpingauto|ze6 ting4 fung1}}，'''Nicholas Tse'''，{{生死|1980年|8月29號}}），係[[香港]]男[[唱作人]]同[[電影]][[演員]]。 香港出世，細個跟隨屋企人移民[[加拿大]]，曾經響[[日本]]留學。1996年，謝霆鋒正式出道，憑住《壞習慣》成為四台冠軍歌，係年紀最細嘅香港四大電子傳媒冠軍歌得主。1999年，佢憑《新古惑仔之少年激鬥篇》獲得金像獎最佳新演員。2002年，佢憑住《玉蝴蝶》獲得[[世界音樂獎]]亞洲最高銷量歌手獎。不過響2002年3月發生嘅[[謝霆鋒頂包案|頂包案]]令佢形象插水，被迫退出娛樂圈。2003年復出後，將事業重心轉去中國，同年成立公司[[Po朝霆]]。2004年開始主力發展電影事業，2010年憑住《十月圍城》獲金像獎最佳男配角，一年後以《綫人》獲金像獎最佳男主角。目前主要做飲食節目。 謝霆鋒嘅粉絲名叫「蜂蜜」<ref>{{引網|url=https://es-la.facebook.com/eegmusichk/posts/627298540702423|title=英皇娛樂 EEG|website=facebook.com|language=|url-status=live|access-date=2022-08-18}}</ref>。 == 早年 == 謝霆鋒籍貫[[廣東]][[番禺]]，1980年8月29號響[[英屬香港|香港]]出世。由於老豆[[謝賢]]同阿媽[[狄波拉]]係非常出名嘅演員，作為星二代嘅謝霆鋒自細就活響閃光燈之下，身邊亦有好多出名嘅演員前輩。有次細個嘅謝霆鋒畀[[梅艷芳]]抱佢去廁所，大個仔後遇到梅艷芳都會唔好意思。不過佢唔中意呢種生活，試過由三樓跳落嚟試圖輕生。後嚟老豆阿媽因為想避開媒體，加上響香港熟人太多驚謝霆鋒畀人縱壞，所以舉家移民[[加拿大]]<ref>{{引網|url=https://www.am730.com.hk/娛樂/限籍令-網民瘋找移民原因-謝賢-怕他們被寵壞/286349|title=限籍令｜網民瘋找移民原因 謝賢︰怕他們被寵壞|last=am730|website=am730|language=zh-Hant-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。謝霆鋒隨後入讀加拿大一間寄宿學校<ref name=":1">{{引網|url=https://online.stereosound.co.jp/_ct/17505244|title=“やんちゃな悪ガキ”ニコラス・ツェーも不惑に。ドニー・イェンと久々の共演作は王道香港映画の壮絶アクション！【映画スターに恋して：第20回】 - Stereo Sound ONLINE|website=online.stereosound.co.jp|language=ja|access-date=2022-08-17}}</ref>。 謝霆鋒響12歲嗰陣拍咗寫真集《男城市驚喜》。15歲到[[日本]][[東京]]學習音樂<ref name=":1" />。雖然佢本身並唔想加入娛樂圈，但係16歲嗰年老豆謝賢生意失敗，佢為咗幫老豆還債，於是簽約英皇娛樂出道，花十年時間還債<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/654668/殺出個黃昏-謝賢謝霆鋒曾見面就鬧交-奪影帝時公開向爸爸道歉|title=《殺出個黃昏》謝賢謝霆鋒曾見面就鬧交 奪影帝時公開向爸爸道歉|last=沈洛嘉|date=2021-07-25|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。 == 演藝生涯 == === 1996-1999：成名初期 === 1996年，為咗幫老豆還債嘅謝霆鋒簽約英皇娛樂正式出道，出道作《My Attitude》嘅主打歌《壞習慣》成為四台冠軍歌，更加攞到[[十大中文金曲頒獎典禮|十大中文金曲]]最有前途新人獎金獎，係年紀最細嘅香港四大電子傳媒冠軍歌得主。謝霆鋒以叛逆嘅姿態好快就獲得中港台後生仔嘅支持，畀人封為「[[MK文化|MK]]男神」，但同時亦因為星二代嘅光環令啲人認為佢不學無術<ref name=":0">{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/663373/怒火-一文看清謝霆鋒出道25年轉變-由mk始祖掟結他變chef-nic|title=【怒火】一文看清謝霆鋒出道25年轉變 由MK始祖掟結他變Chef Nic|last=東方手藝人|date=2021-08-23|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。 響謝霆鋒第一次現場表演個陣，因為樂隊出現意外，中途有兩次要停止表演，謝霆鋒因而直接罷唱，畀人認為佢扮大牌<ref name=":0" />。所以至此之後個三、四年，只要現場表演有謝霆鋒，台下觀眾就會向佢掟螢光棒同水樽，佢一開口就噓聲不斷，以至於謝霆鋒響台上要不斷搖嚟搖去以躲避螢光棒同水樽<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/187438/謝霆鋒爆出道被噓至今上台仲驚緊-打拍子其實避緊水樽|title=謝霆鋒爆出道被噓至今上台仲驚緊 打拍子其實避緊水樽|last=冼燕珊|date=2018-05-11|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。 當時公司英皇娛樂希望將謝霆鋒包裝成唱跳歌手出道，好似[[四大天王 (歌星)|四大天王]]咁嘅樣。謝霆鋒因為中意[[搖滾樂|搖滾]]而唔肯做唱跳，結果同公司談判破裂，佢亦因而響1998年短暫返到[[加拿大]]。後嚟謝霆鋒要求英皇畀佢響唔唱跳之下出歌，公司最終同意，但條件係一旦新專輯成績唔理想就冇得留底<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/516452/謝霆鋒自爆出道時被公司迫做唱跳歌手-我就跟我公司吵架吵翻了|title=謝霆鋒自爆出道時被公司迫做唱跳歌手：我就跟我公司吵架吵翻了|last=邱愛霖|date=2020-08-28|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。 === 1999-2002：巔峰時代 === 1999年係謝霆鋒人氣突破嘅一年。1999年4月，佢推出大碟《Believe》，攞到[[四台聯頒音樂大獎]]大碟獎，其中收錄嘅《非走不可》成為家傳戶曉嘅歌曲<ref name=":2">{{引網|url=http://ent.sina.com.cn/y/2009-03-13/ba2417404.shtml|title=谁杀死了谢霆锋？(2)倔强的摇滚乐迷_影音娱乐_新浪网|website=ent.sina.com.cn|access-date=2022-08-17}}</ref>。9月，佢推出第一張國語大碟《謝謝你的愛1999》，銷量突破一百萬，仲紅到去台灣，獲得臺灣唱片銷量榜冠軍。12月，佢響[[紅館]]搞咗佢個人第一場演唱會《紅人館903狂熱份子演唱會》，成為香港史上響紅館開演唱會最後生嘅歌手。同年佢憑《[[新古惑仔之少年激鬥篇]]》嘅陳浩南一角獲得金像獎最佳新演員。啲人對謝霆鋒嘅印象亦有所改變，唔再認為佢係個「靠父幹」嘅星二代<ref name=":0" />。 謝霆鋒好中意搖滾，不過英皇一直畀K歌佢唱，直至2000年5月推出嘅大碟《零距離》先至收錄佢自己創作嘅搖滾歌曲。7月，佢推出嘅國語大碟《了解》成功令佢打入中國大陸市場。11月推出嘅大碟《VIVA》，邀請到偶像[[Beyond]]成員[[黃貫中]]合作<ref name=":2" />。同年佢憑住電影《半支煙》入圍第36屆台灣金馬獎最佳男主角。 2001年5月，佢推出大碟《玉蝴蝶》，請嚟[[Dir en grey]]鼓手Shinya、[[Luna Sea|LunaSea]]成員[[SUGIZO|Sugizo]]合作<ref>{{引網|url=http://www.peopledaily.com.cn/electric/210525/d03.html|title=谢霆锋全新大碟《玉蝴蝶》面世|website=www.peopledaily.com.cn|access-date=2022-08-17}}</ref>。呢隻大碟成為佢嘅經典之作，令佢第三次攞到[[叱咤樂壇我最喜愛的男歌手|叱咤樂壇男歌手]]銅獎。2002年，佢憑住《玉蝴蝶》獲得[[世界音樂獎]]亞洲最高銷量歌手獎，亦係有史以嚟最後生嘅華人得獎者。2001年10月，佢推出第三張國語大碟《世紀預言》，其中收錄嘅歌曲《香水》攞到多個獎項，有[[勁歌金曲頒獎典禮|勁歌金曲]]第四季季選網上金曲、[[新城勁爆頒獎禮|新城勁爆]]國語歌曲等。2002年1月，佢推出廣東大碟《Me》，加入更多英式搖滾嘅元素<ref name=":2" />。 當時有媒體咁樣評價佢：「謝霆鋒結束咗壟斷華語樂壇差唔多十年嘅四大天王時代。」由此可見謝霆鋒當時嘅人氣<ref name=":0" />。 === 2002-2003：暫退 === {{內文|謝霆鋒頂包案}} 2002年3月23號凌晨，一架[[法拉利]]跑車響[[香港島|港島]][[紅棉路 (香港)|紅棉路]]撞到路邊花壇，成架車幾乎變形。英皇娛樂公司司機成國定響無耐到警署自首<ref name=":02">{{Cite book|last=徐天成|title=我們香港這些年: since 1977}}</ref>。但經[[廉政公署 (香港)|廉政公署]]調查後，查出當晚揸跑車嘅人係謝霆鋒<ref name=":03">{{Cite book|last=徐天成|title=我們香港這些年: since 1977}}</ref>。當時謝霆鋒因為要到外國做節目<ref name=":12">{{引網|url=https://www.tagsis.com/article/16712/%E8%AC%9D%E9%9C%86%E9%8B%92%E4%B8%BB%E5%8A%9B%E5%9C%A8%E4%B8%AD%E5%9C%8B%E7%99%BC%E5%B1%95%E6%9B%BE%E5%9B%A0%E9%A0%82%E5%8C%85%E6%A1%88%E8%80%8C%E5%BD%A2%E8%B1%A1%E5%A4%A7%E6%90%8D%7E%E4%BD%86%E6%9C%AA%E5%85%A5%E5%8A%A3%E8%B7%A1%E8%97%9D%E4%BA%BA%E6%A6%9C|title=謝霆鋒主力在中國發展！曾因「頂包案」而形象大損~但未入劣跡藝人榜！|website=www.tagsis.com|language=en|url-status=live|access-date=2022-08-17}}</ref>，於是就交畀經理人處理，而經理人就搵咗成國定做替死鬼<ref name=":04">{{Cite book|last=徐天成|title=我們香港這些年: since 1977}}</ref>。謝霆鋒涉嫌妨礙司法公正而畀人拉咗<ref name=":22">{{引網|url=http://the-sun.on.cc/channels/news/20020606/20020606024216_0001.html|title=撞車頂包案涉串謀妨礙司法公正 廉署今起訴謝霆鋒|website=the-sun.on.cc|url-status=live|access-date=2022-08-17}}</ref>。10月2號，[[西區裁判法院]]認為謝霆鋒響事發後未有執好手尾就走人，裁定謝霆鋒罪名成立，謝霆鋒要還押到[[壁屋監獄]]14日後再作決<ref name=":4">{{引網|url=https://web.archive.org/web/20191022142332/https://hk.news.appledaily.com/local/daily/article/20021231/3034249|title=謝霆鋒--撞車「頂包」罪成卻輕判 {{!}} 蘋果日報 {{!}} 要聞港聞 {{!}} 20021231|date=2019-10-22|website=web.archive.org|access-date=2022-08-17}}</ref>。最終謝霆鋒被判240個鐘社會服務令<ref name=":4" />。謝霆鋒上訴，但畀終審法院響2003年11月28號駁回<ref>{{Cite news|url=https://std.stheadline.com/realtime/article/575529/%E5%8D%B3%E6%99%82-%E6%B8%AF%E8%81%9E-Old-News-is-So-%E8%AC%9D%E9%9C%86%E9%8B%9202%E5%B9%B4%E9%A0%82%E5%8C%85%E6%A1%88%E4%B8%8A%E8%A8%B4%E9%A7%81%E5%9B%9E|title=【Old News is So】謝霆鋒02年頂包案上訴駁回|date=2017-11-28|work=星島日報|url-status=live}}</ref>。 另外，謝霆鋒響2002年5月27號響[[青葵公路]]同[[西九龍公路]]超速駕駛，罰款七千蚊兼且抄牌<ref name=":3">{{引網|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/news/20110331/00176_029.html|title=謝霆鋒頂包案轟動一時 - 東方日報|website=orientaldaily.on.cc|access-date=2022-08-18}}</ref>。同年6月30號，本身要到[[馬來西亞]]拍廣告嘅佢響[[北大嶼山公路]]發生交通意外，個頭同條頸受傷，要到[[深切治療部]]留醫<ref name=":3" /><ref>{{引網|url=http://paper.wenweipo.com/2002/07/01/EN0207010025.htm|title=謝霆鋒自稱腦積水 - 香港文匯報|website=paper.wenweipo.com|access-date=2022-08-18}}</ref>。 由於身為頂包案當事人嘅謝霆鋒判得最輕，所以判決引起市民嘩然<ref name=":4" />。連績多個負面事件亦令謝霆鋒畀香港學生選做2002年「最負面人物」同「風雲人物之首」<ref name=":12" />。謝霆鋒形象插水，最終響7月宣佈迫出退娛樂圈<ref name=":12" /><ref>{{引網|url=http://the-sun.on.cc/channels/news/20020919/s_news.html|title=頂包案今開審 廉署貼身保護證人 霆鋒上庭𡟻芝作證|website=the-sun.on.cc|url-status=live|access-date=2022-08-18}}</ref>。 === 2003-2008：平穩發展 === 2003年3月12號，神隱八個月左右嘅謝霆鋒響香港君悅酒店搞記者會，宣佈復出。佢話自己唔會再好似以前咁反叛，變得平和、成熟咗<ref>{{引網|url=https://www.scmp.com/article/409637/introducing-brand-new-nicholas-tse|title=Introducing ... the Brand New Nicholas Tse|date=Invalid Date|website=South China Morning Post|language=en|access-date=2022-08-18}}</ref>。受頂包案影響，謝霆鋒慢慢開始將事業重心轉往中國。 6月，佢推出大碟《Reborn》，其中台灣版第一主打歌《邊走邊愛》橫掃多個獎項，有《2003年度十大勁歌金曲頒獎典禮》最受歡迎唱作歌星（金獎）、《新城勁爆頒獎禮2003》新城勁爆創作大碟等。 === 2008-2014：轉型 === === 2014-：中國大陸發展 === == 軼事 == === 掟結他 === === Chok味濃 === == 屋企 == 謝霆鋒阿爸阿媽[[謝賢]]同[[狄波拉]]係香港出名演員，目前已經離婚。謝霆鋒重有個妹[[謝婷婷]]由溫哥華返咗香港發展。 謝霆鋒曾經同藝人[[王菲]]拍拖。佢喺2006年同藝人[[張栢芝]]結婚，2007年8月2號大仔謝振軒（Lucas）出世，2010年5月12號二仔謝振南（Quintus）出世，佢同張栢芝喺2011年8月宣佈因性格不合離婚，兩個仔由張柏芝獨力撫養。離婚後，謝霆鋒畀傳媒多次傳出同王菲復合嘅消息。 2019年網上盛傳謝霆鋒同個仔關係惡劣，不過經理人公司否認<ref>{{引網|url=https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20191022-171724|title=經理人回應傳聞 「霆鋒與孩子關係良好」|date=2019-10-22|website=明周娛樂|language=en-US|access-date=2019-11-08}}</ref>。 == 音樂作品 == === 個人專輯 === * 05/1997：My Attitude（大碟） * 12/1997：無聲仿有聲（EP） * 07/1998：Horizons（大碟） * 12/1998：末世紀的呼聲（EP） * 04/1999：Believe（大碟） * 09/1999：謝謝你的愛1999（國語大碟，香港版） * 11/1999：謝謝你的愛1999（國語大碟，台灣版） * 12/1999：紅人館903狂人熱份子音樂會（LD, VCD & DVD） * 12/1999：Most Wanted（新曲 + 精選） * 01/2000：Most Wanted Karaoke（VCD） * 02/2000：Most Wanted Karaoke（DVD & LD） * 05/2000：零距離（大碟） * 07/2000：了解（國語大碟，台灣版） * 08/2000：20 Twenty - Best Selection by Nicholas Tse（大碟，日本版） * 09/2000：了解（國語大碟，香港版） * 11/2000：VIVA（大碟） * 11/2000：20 Twenty - Best Selection by Nicholas Tse（大碟） * 12/2000：Viva Live謝霆鋒演唱會（CD） * 01/2001：Viva Live謝霆鋒演唱會Karaoke（VCD & DVD） * 03/2001：謝霆鋒創作紀念大碟Senses（大碟） * 05/2001：玉蝴蝶（廣東大碟） * 06/2001：音樂世界（MD） * 10/2001：世紀預言（國語大碟，香港版 & 台灣版） * 01/2002：ME（廣東大碟） * 07/2002：新城主力唱好霆鋒弦燒音樂Live（CD） * 08/2002：無形的他Invisible（新曲 + 精選，台灣版） * 09/2002：唱好霆鋒弦燒音樂會（VCD & DVD） * 06/2003：Reborn（大碟） * 06/2003：Most Wanted霆鋒精選（DSD） * 01/2004：Reborn Live演唱會 北京站（CD） * 05/2004：Reborn Live演唱會 北京站（VCD & DVD） * 05/2004：Listen Up（國語大碟） * 06/2004：英皇鋼琴熱戀系列 * 01/2005：黃（新曲 + 精選） * 07/2005：One Inch Closer * 10/2005：新城唱好 謝霆鋒x達明一派 同場異夢音樂會 Live（2CD） * 11/2005：新城唱好 謝霆鋒x達明一派 同場異夢音樂會 Live（VCD） * 11/2005：釋放（國語大碟） * 09/2006：毋忘我（創作精選集） * 03/2009：最後（國粵語大碟） === 演唱會 === * 1997：香港亞洲天馬行空音樂之旅 * 29/08/1998：叱吒903 id club霆鋒生日好薯嘜成人節 * 20/12/1998：Nic Friends & Fans Party before Christmas * 28/09/1999：謝霆鋒「加洲紅紅人館903狂熱份子演唱會」（香港會議展覽中心開2場） * 1999：劉德華1999巡迴演唱會台北站神秘嘉賓 * 31/03/2000：獨樂樂mot club 903發源地音樂會（香港會議展覽中心） * 31/07/2000：新城唱好音樂會（香港會議展覽中心） * 11/2000：POKKA四洲咖啡謝霆鋒演唱會 VIVA LIVE（香港紅磡體育館連開6場） * 01/03/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（日本大阪） * 02/03/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（日本東京） * 24/03/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（新加坡） * 04/04/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（馬來西亞） * 12/04/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（澳洲悉尼） * 14/04/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（澳洲墨爾本） * 19/05/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（中國長春） * 16/06/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（中國杭州） * 21/07/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（中國廣州） * 28/07/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（中國上海） * 11/08/2001：Glay Expo '01（11萬人演唱會特別嘉賓，日本福岡） * 24/11/2001：謝霆鋒"世紀預言之風起雲湧"演唱會（台北） * 14/03/2002：Motclub 903 發源地獨樂樂音樂會（九龍灣國際展貿中心） * 25/05/2002：新城主力唱好霆鋒弦燒音樂（香港會議展覽中心） * 25/08/2002：台灣21霆鋒Live樂迷會（台北） * 31/08/2002：Channel V面對面音樂會（北京） * 15/06/2003：Neway與你鋒狂千人Jam（九龍灣國際展貿中心） * 30/07/2003：星Mobile「相」事偶像Show（香港會議展覽中心） * 16/08/2003：謝霆鋒佛山演唱會（佛山） * 30/08/2003：謝霆鋒廣州演唱會（廣州） * 30/09/2003：謝霆鋒深圳演唱會（深圳） * 25/10/2003：謝霆鋒北京演唱會（北京首都體育館） * 05/12/2003：謝霆鋒上海演唱會（上海市虹口體育場） * 09/12/2003：謝霆鋒韶關演唱會（韶關市韶關體育場） * 26/12/2003：Pop Asia 2003（日本大阪） * 02/10/2004：謝霆鋒雲頂演唱會（馬來西亞雲頂） * 05/01/2005：叱吒樂壇Juno & Friends Mini Live嘉賓（九龍灣國際展貿） * 03/07/2005：SUMMER HITZ SHOW * 21/08/2005：謝霆鋒×達明一派同場異夢音樂會 * 04/01/2006：TWINS一時無兩演唱會神秘嘉賓 * 24/03/2010：陳奕迅@香港DUO演唱會神秘嘉賓 　　 * 27/03/2010：李宇春WhyMe南京演唱會神秘嘉賓 * 18/12/2011：周杰倫高雄巨蛋演唱會神秘嘉賓 * 29/01/2012：梁漢文紅館演唱會神秘嘉賓 == 演出作品 == === 電影 === {|class="wikitable" width="100%" |- style="background:snow; color:black" align=center |style="width:9%"|'''上映年份'''||style="width:13%"|'''劇名'''||style="width:8%"|'''角色'''||style="width:30%"|'''合作演員''' ||style="width:20%"|'''備註''' |- |[[1998年]]中||《[[古惑仔|新古惑仔之少年激鬥篇]]》||陳浩南||[[吳彥祖]]、[[李燦森]]、[[袁偉豪]]、[[余家豪]]|| |- |1998年[[聖誕節]]||《[[蟲蟲特工隊]]》||配音|||| |- |[[1999年]][[3月]][[新加坡]]||《[[少女黨]]》||客串||[[葉佩雯]]|| |- |1999年[[6月]]中||《[[特警新人類]]》|| ||[[馮德倫]]、李燦森、[[曾志偉]]、吳彥祖、[[尹子維]]、[[吳鎮宇]]、[[陳豪]]、[[盧惠光]]、[[龍比意]]、[[林家棟]]、[[麥兆輝]]、[[黎耀祥]]、[[布萊德利.詹姆斯.艾倫]]、[[成龍]]|| |- |1999年[[暑假]]檔期||《[[中華英雄]]》||華劍雄||[[鄭伊健]]、[[舒淇]]、[[楊恭如]]、[[元彪]]、[[林曉峰]]、葉佩雯|| |- |1999年[[9月]]中||《[[古鏡怪談]]》|| ||[[徐帆]]、[[林心如]]|| |- |1999年[[11月]]初||《[[半支煙]]》||煙仔 Smokey||曾志偉、舒淇、尹子維、[[谷德昭]]、[[董瑋]]、[[張達明]]、[[何華超]]、[[陳慧琳]]、[[吳君如]]、[[黃秋生]]、馮德倫、李燦森、[[金燕玲]]、[[谷祖琳]]、[[陳惠敏 (香港)|陳惠敏]]、[[尹揚明]]|| |- |[[2000年]][[2月]]||《[[大贏家]]》|||||| |- |2000年[[10月]]中||《[[順流逆流]]》|||||| |- |[[2001年]][[1月]]||《[[漫畫風雲]]》||||林心如、[[蘇有朋]]|| |- |2001年[[4月]]||《[[戀愛起義]]》|| ||馮德倫||同馮德倫一齊為其中一篇《[[愛得槍狂]]》作導演 |- |2001年4月||《[[老夫子2001]]》||CID鋒||[[張栢芝]]、[[王家禧]]、陳惠敏、黎耀祥、[[羅冠蘭]]、[[關寶慧]]、[[張堅庭]]、[[劉以達]]、[[許紹雄]]、[[羅蘭 (香港)|羅蘭]]、[[林雪]]、[[小祖]]|| |- |2001年[[8月]]||《[[我的野蠻同學]]》|| ||馮德倫|| |- |2001年[[聖誕]]檔期||《[[2002 (電影)|2002]]》||||李燦森、馮德倫、[[方力申]]、[[羅家英]]|| |- |[[2002年]]3月||《[[戀愛行星]]》|||||| |- |2002年10月||《[[魂魄唔齊]]》||蔣浩風（二少爺）客串||[[容祖兒]]、[[鄭希怡]]、[[陳奕迅]]、[[伍詠薇]]、黃秋生、[[楊淇]]、[[劉浩龍]]、[[文千歲]]|| |- |[[2004年]]1月||《[[玉觀音]]》||毛杰||[[趙薇]]|| |- |2004年4月||《[[大佬愛美麗]]》||客串||陳奕迅、吳彥祖、[[莫文蔚]]、羅家英、[[杜汶澤]]、馮德倫|| |- |2004年4月||《[[新紮師兄 (電影)|新紮師兄]]》|| ||[[鍾欣桐]]、[[陳冠希]]|| |- |2004年9月||《[[新警察故事]]》||鄭小鋒||成龍、[[楊采妮]]、[[蔡卓妍]]、[[王杰]]、[[吳浩康]]、[[廖啓智]]、吳彥祖、[[蔣怡]]、[[葉山豪]]、尹子維、[[安志傑]]|| |- |[[2005年]][[12月]]||《[[無極]]》|| ||張栢芝、[[陳紅]]、[[劉燁 (演員)|劉燁]]、[[張東健]]、[[真田廣之]]|| |- |2005年12月||《[[情癲大聖]]》||唐三藏||蔡卓妍、[[范冰冰]]、[[張致恒]]、[[陳柏霖]]、[[梁洛施]]|| |- |[[2006年]]1月||《[[春田花花同學會]]》||||吳君如、[[周筆暢]]、[[張靚穎]]、曾志偉、[[郭富城]]、陳慧琳、[[梁詠琪]]、[[鄭中基]]、方力申|| |- |2006年4月||《[[四大天王 (電影)|四大天王]]》|| 客串|||| |- |2006年[[7月]]||《[[龍虎門]]》||王小虎||[[甄子丹]]、[[余文樂]]、[[董潔]]、[[李小冉]]、[[元華]]|| |- |2006年[[中秋]]檔期||《[[寶貝計劃]]》|| 客串||成龍、[[許冠文]]、[[古天樂]]、蔡卓妍|| |- |[[2007年]]7月||《[[男兒本色]]》|| ||[[江若琳]]、余文樂、[[房祖名]]、[[吳京]]、安志傑、[[林嘉華]]、[[鄭浩南]]、李燦森|| |- |[[2008年]]11月||《[[證人]]》||唐飛||[[張靜初]]、[[張家輝]]|| |- |[[2009年]]12月||《[[風雲Ⅱ]]》||絕心||鄭伊健、郭富城、[[唐嫣]]、蔡卓妍、[[任達華]]、[[譚耀文]]|| |- |2009年12月||《[[十月圍城]]》||鄧四弟||[[梁家輝]]、任達華、[[黎明]]、[[王學圻]]|| |- |[[2010年]]2月||《[[全城熱戀]]》||阿威||[[劉若英]]、[[張學友]]、吳彥祖|| |- |2010年8月||《[[線人]]》||細鬼||[[桂綸鎂]]、張家輝、[[陸毅]]|| |- |[[2011年]]1月||《[[新少林寺]]》||曹蠻||成龍、[[劉德華]]、范冰冰|| |- |2011年6月||《[[財神客棧]]》||龔少爺||蔡卓妍、張家輝、[[何家勁]]|| |- |[[2012年]]1月||《[[逆戰]]》||萬陽||金燕玲、[[周杰倫]]、廖啟智|| |- |2012年[[8月]]||《[[消失的子彈]]》||郭追||[[楊冪]]、[[劉青雲]]、[[井柏然]]|| |} === 電視 === ==== 劇集 ==== *1998年：[[無綫電視]]《[[撻出愛火花]]》（飾演：趙嘉俊） *香港電台電視部《[[不倒的傳說]]》 *香港電台電視部《[[完全學生手冊]]》 *2002年：中港臺電視《[[齊天大聖孫悟空]]》（客串） *2002年：台劇《[[偷偷愛上你]]》（客串） *2003年：無綫電視《[[當四葉草碰上劍尖時]]》（客串） *2004年：中港臺電視《[[小魚兒與花無缺]]》（2005年8月於[[亞洲電視]]播放，飾演：花無缺） *2006年：[[寰宇國際]]《[[詠春 (電視劇)|詠春]]》（2007年10月於亞洲電視播放） *2007年：[[中國中央電視台]]《[[大人物]]》 *2007年：中臺電視《[[浣花洗劍錄]]》（台灣播咗，飾演：呼延大藏） *2011年：內地電視《[[劍俠情緣]]》（飾演：網路三劍客之一葉凡） *2012年：內地電視《[[下一個奇蹟 (電視劇)|下一個奇蹟]]》（飾演：超級演說家梁海恩） ==== 其他 ==== *1997年：無綫電視《[[真情]]》（客串特備節目短劇，唔係電視劇，飾演：唐浩然） *香港電台電視部《[[唱談普通話]]》 *2012年：以電影工作者身份入選《[[香港星光大道]]》撳手印簽名 *2012年：受邀《全美超級模特兒新秀大賽》第十八季（客席評判） *2020年：《中國好聲音》導師 <ref>{{cite web|url=http://sh.people.com.cn/BIG5/n2/2020/0729/c350122-34192495.html |title=謝霆鋒回歸2020《中國好聲音》 替節目組提前官宣導師李健 |publisher=人民網 |date=2020-07-29 | accessdate=2020-09-06}}</ref> === 代言 === *97 Puma街霸足球挑戰盃 *大快活 *康泰旅遊特輯（廣告歌）《大世界》 *康泰旅遊特輯 - 泰國、日本、韓國、海南島 *四洲百佳咖啡 *可口可樂 *Bossini Y2K時裝 *Panasonic TAU *台灣和信電訊 *日清合味道杯麵 *Rado手表 *FM365聯想集團網站 *台灣小林眼鏡 *MIN男裝便服袋系列 *AVLIGHT愛浪音響 *天梭手表T-Touch *32°C護膚品 *SonyVaio C1MT *星Mobile新世界流動多媒體服務 *松日MP3及I-MAT掌上電腦 *森馬休閑服 *柏麗絲洗頭水及啫喱水 *蘋果牌服飾 *特步運動鞋及運動服 *新世界傳動網星Mobile *Biolyn洗髮用品 *OKWAP手機 *米蘭春天男裝 *BS'O小魔怪牛仔 *百事可樂「極」 *ZeroXCLUB皇家樂園眼鏡 *太子奶 *潮流前綫服飾 *ProxZ眼鏡 *神兵傳奇（網上遊戲） *丁家宜植物純萃 *ORIS手表 *鳳凰電動車 === 其他 === *2003年：受邀[[清華大學]]講座同高校生同台交流 *2012年：受邀香港科技大學開個人講座 == 獎項 == === 音樂 === ;1997年 *[[無綫電視]]《[[勁歌金曲]]季選》新人獎金獎 *[[商業電台]] 十大少年偶像 *FM Select 金心新貴鑽石大獎 *商業電台《1997年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》生力軍男歌手銀獎 *[[香港電台]]《第二十屆十大中文金曲頒獎典禮》最有前途新人獎金獎 *新城997《[[新城勁爆頒獎禮]]1997》新登場男歌手金獎 *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [壞習慣] *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》入選歌曲 [無聲仿有聲] *無綫電視《1997年度十大勁歌金曲頒獎禮》最受歡迎新人金獎 *東周刊 最有前途新人獎 ;1998年： *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》入選歌曲 [末世紀的呼聲] *香港電台 1998十大愛心之星 *馬來西亞《動感321頒獎典禮》最佳海外新人獎 *馬來西亞《動感321頒獎典禮》金曲 [開放日] *無綫電視《1998年度十大勁歌金曲頒獎禮》傑出表現獎銅獎 *香港電台《第二十一屆十大中文金曲頒獎典禮》飛躍男歌手銅獎 *廣州電台《1998新音樂大獎頒獎禮》新音樂最受歡迎男歌手大獎 *無綫電視《1998年度第二屆唱片封套設計大賞》得獎大碟 [Horizons] ;1999年： *第十八屆[[香港電影金像獎]] 最佳新演員 *廣州《第二屆樂壇我最愛頒獎典禮》我最愛人氣歌手 *廣州《第二屆樂壇我最愛頒獎典禮》我最愛粵語男歌手 *《新城精選104廿一世紀之音頒獎典禮》新引力中心獎 *十大名人魅力眼睛獎 *快週刊 十大千禧快上位藝人 *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [非走不可] *無綫電視《勁歌金曲第三季季選》入選歌曲 [估計錯誤] *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》入選歌曲 [愛後餘生] *新城勁爆頒獎禮1999 - 四台聯頒卓越表現大獎金獎 *新城勁爆頒獎禮1999 - JVC新城勁爆人氣男歌手 *新城勁爆頒獎禮1999 - 十大新城勁爆歌曲 [非走不可] *商業電台《1999年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]》叱吒樂壇男歌手銅獎 *商業電台《1999年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》叱吒樂壇專業推介十大歌曲 [非走不可] *香港電台《第22屆[[十大中文金曲頒獎典禮]]》十大優秀流行歌手大獎 *香港電台《第22屆十大中文金曲頒獎典禮》飛躍大獎男歌手金獎 *香港電台《第22屆十大中文金曲頒獎典禮》十大中文金曲獎 [非走不可] *無綫電視《1999年[[十大勁歌金曲頒獎禮]]》十大勁歌金曲獎 [非走不可] *無綫電視《1999年十大勁歌金曲頒獎禮》1999年度傑出表現獎金獎 *無綫電視《1999年十大勁歌金曲頒獎禮》四台聯頒音樂大碟獎 [Believe] *Channel V華語榜中榜1999 - 最受歡迎新人男歌手大獎 *Channel V華語榜中榜1999 - 歌曲獎 [謝謝您的愛1999] *[[有線電視|有線]]YMC台《有線YMC至尊榜總選99》十大至尊最愛華語歌 [非走不可] *有線YMC台《有線YMC至尊榜總選99》至尊最愛電影歌曲獎 [You can't stop me] *有線YMC台《有線YMC至尊榜總選99》誓不低頭，愈戰愈強獎 *美國華語廣播 全年十大金曲獎 [非走不可] *廣州《中國原創歌曲總評榜99年度頒獎禮》最受歡迎男歌手 ;2000年 *無綫電視《勁歌金曲第一季季選》入選歌曲 [不要說謊] *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》入選歌曲 [活著VIVA] *Channel V《全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 最受歡迎歌曲獎 [因為愛所以愛] *Channel V《全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 新生代創作歌手獎（香港） *商業電台《2000年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》男歌手銅獎 *商業電台《2000年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》唱作人大獎（金獎） *新城997《新城勁爆頒獎禮2000》新城勁爆歌曲 [活著VIVA] *新城997《新城勁爆頒獎禮2000》新城勁爆男歌手獎 *香港電台《第23屆十大中文金曲頒獎禮》十大優秀流行歌手大獎 *香港電台《第23屆十大中文金曲頒獎禮》全年最高銷量男歌手大獎 *香港電台《第23屆十大中文金曲頒獎禮》飛躍大獎（金獎） *香港電台《第23屆十大中文金曲頒獎禮》十大金曲 [活著VIVA] *無綫電視《2000年十大勁歌金曲頒獎禮》十大勁歌金曲 [活著VIVA] *無綫電視《2000年十大勁歌金曲頒獎禮》金曲獎 [活著VIVA] *無綫電視《2000年十大勁歌金曲頒獎禮》幕後大獎最佳作曲 [活著VIVA] *Neway勁爆卡拉OK歌曲獎 [活著VIVA] ;2001年 *無綫電視《勁歌金曲第一季季選》入選歌曲 [遊樂場] *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [潛龍勿用] *無綫電視《勁歌金曲第三季季選》入選歌曲 [玉蝴蝶] *台灣《MTV台頒獎典禮》MTV封神榜十大人氣歌手 *香港作曲家及作詞家協會 - 最佳流行音樂作品 [玉蝴蝶] *香港作曲家及作詞家協會 - 最佳男歌手演繹獎（流行音樂）[玉蝴蝶] *第一屆全球華語歌曲排行榜20大金曲 [玉蝴蝶] *2001「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜頒獎典禮 - 十大金曲（港臺區）[玉蝴蝶] *2001「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜頒獎典禮 - 最佳唱作人（港臺區） *中國中央電視台《第六屆中國音樂電視大賽1999-2000》電視大獎（香港地區最受歡迎歌手） *中國中央電視台《第六屆中國音樂電視大賽1999-2000》最佳MTV金曲 [只要為你活一天] *[[TVB8金曲榜]] - 人氣飆升男歌手獎 *TVB8金曲榜 - 金曲獎 [因為愛所以愛] *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》網上金曲 [香水] *新城997《新城勁爆頒獎禮2001》新城勁爆歌曲 [玉蝴蝶] *新城997《新城勁爆頒獎禮2001》新城勁爆國語歌曲 [香水] *新城997《新城勁爆頒獎禮2001》新城勁爆大碟 [玉蝴蝶] ;2002年 *《The 2002 World Music Awards》Best-selling Chinese Artist *商業電台《2001年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》叱吒樂壇十大中文歌曲 [潛龍勿用] *商業電台《2001年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》叱吒樂壇唱作人銅獎 *商業電台《2001年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》叱吒樂壇男歌手銅獎 *無綫電視《2001年十大勁歌金曲頒獎禮》十大勁歌金曲 [玉蝴蝶] *無綫電視《2001年十大勁歌金曲頒獎禮》最受歡迎唱作歌手銅獎 *無綫電視《2001年十大勁歌金曲頒獎禮》最受歡迎合唱歌曲獎銅獎 [拾荒蛋糕] *無綫電視《2001年十大勁歌金曲頒獎禮》最佳歌曲監製 [玉蝴蝶] *香港電台《第24屆十大中文金曲頒獎禮》十大優秀流行歌手大獎 *香港電台《第24屆十大中文金曲頒獎禮》十大金曲 [玉蝴蝶] *香港電台《第24屆十大中文金曲頒獎禮》全國最受歡迎男歌手獎銀獎(孫楠並列) *Channel V《第八屆全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 最受歡迎歌曲獎 [夠了沒有] *Channel V《第八屆全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 新生代創作歌手獎（香港） *Channel V《第八屆全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 新浪潮歌手 *三周刊《第一屆3周刊最受歡迎藝人選舉》最受歡迎男藝人 *新Monday 第一季至尊人氣男Idol第3位 *無綫電視《勁歌金曲第一季季選》入選歌曲 [啟示錄] *2001「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜總選頒獎典禮 - 2001年度我的選擇最受歡迎男歌手（港臺區） *2001「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜總選頒獎典禮 - 2001年度我的選擇十二首金典（港臺區）[香水] *新城電台《[[新城國語力頒獎禮]]2002》國語力歌曲 [香水] *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [冥想] *香港電台《2002[[全球華語歌曲排行榜]]》全球華語歌曲排行榜金曲 [香水] *香港電台《2002全球華語歌曲排行榜》全球華語歌曲排行榜最佳創作歌手 *第一屆Yahoo!品牌感情大獎選舉 Yahoo!男名人品牌大獎 *IFPI [[香港唱片銷量大獎]]2002 - 十大銷量國語唱片 ;2003年 *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [邊走邊愛] *廣州電視台《勁歌王-- 2003季選頒獎典禮》- 十首金曲 [第二世] *新城電台《新城國語力頒獎禮2003》國語力歌曲 [邊走邊愛] *香港電台《2003全球華語歌曲排行榜頒獎禮》最受歡迎創作歌手 *香港電台《2003全球華語歌曲排行榜頒獎禮》年度金曲 [邊走邊愛] *「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜2002-2003年總選典禮 - 港台金曲 [邊走邊愛] *「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜2002-2003年總選典禮 - 最優秀創作歌手大獎（香港地區） *「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜2002-2003年總選典禮 - 最優秀演繹獎（香港地區） *TVB8金曲榜 - 最佳作曲獎 [邊走邊愛] *TVB8金曲榜 - 金曲獎 [邊走邊愛] *香港電台《第26屆十大中文金曲頒獎禮》十大優秀流行歌手 *新城《新城勁爆頒獎禮2003》新城勁爆歌曲 [邊走邊愛] *新城《新城勁爆頒獎禮2003》新城勁爆創作大碟 [Reborn] ;2004年 *無綫電視《2003年度十大勁歌金曲頒獎典禮》最受歡迎唱作歌星（金獎） *順德《激情飛揚2003中國原創總評榜頒獎禮》年度港台地區男歌手獎 *2003年度勁歌王頒獎典禮 - 金曲獎（國語）[邊走邊愛] *新城國語力頒獎禮2004 - 新城國語力歌曲 [快] *新城國語力頒獎禮2004 - 新城國語力歌王 *第四屆全球華語歌曲排行榜 - 最受歡迎創作歌手 *第四屆全球華語歌曲排行榜 - 年度最受歡迎20大金曲 [我沒有] *MTV超級炫風盛典 - 最具風格跨界藝人獎 (港台) *廣州電台《金曲金榜》金曲年度最佳國語大碟 [Listen Up] *廣州電台《金曲金榜》年度金曲獎 [黃種人] *2004年TVB8金曲榜頒獎典禮 - 金曲獎 [快] *新城勁爆頒獎禮2004 - 勁爆創作歌手 *新城勁爆頒獎禮2004 - 勁爆國語歌曲 [快] ;2005年 *無綫電視2004年度十大勁歌金曲頒獎典禮 ~ 最受歡迎Phone投歌手大獎 [黃] *第11屆全球華語音樂榜中榜 ~ 傳媒推薦獎 *Marie Claire 2 Launch Celebration Party ~ Accessories Inspiring Idol獎 *廣東電視台《音樂先鋒榜》~ 十大金曲 [黃種人] *第二屆勁歌王總選頒獎典禮 ~ 金曲獎（國語）[黃種人] *第二屆中國唱片金碟獎 ~ 最佳舞曲（港澳台）[戰] *第二屆中國唱片金碟獎 ~ 特別歌曲（港澳台）[黃種人] *新城國語力頒獎禮2005 ~ 新城國語力歌曲 [黃種人] *新城國語力頒獎禮2005 ~ 新城國語力香港男歌手 *無綫電視《2005年勁歌金曲優秀選第二回》入選歌曲 [塞車] *第五屆全球華語歌曲排行榜 ~ 最受歡迎創作歌手 *第三屆東南勁爆音樂榜頒獎典禮 ~ 香港地區勁爆最佳男歌手 *2005年香港時裝設計師協會時裝匯演之金色之旅暨第十九屆十大傑出衣着人士頒獎典禮 ~ 十大傑出衣着人士 ;2006年 *新浪2005網絡中國頒獎典禮 ~ 2005年度最佳專輯 [釋放] *《[[9+2音樂先鋒榜]]》港台十大音樂先鋒榜金曲 [給天使看的戲] *《9+2音樂先鋒榜》音樂先鋒年度演繹歌手 *《9+2音樂先鋒榜》音樂先鋒（港台）創作歌手 *《9+2音樂先鋒榜》11家主辦電臺聯頒最佳專輯獎 [釋放] *第三屆《[[勁歌王]]》總選頒獎禮典禮 ~ 十大國語金曲 [勇者之歌] *第三屆《勁歌王》總選頒獎禮典禮 ~ 最佳專輯 [釋放] *第三屆《勁歌王》總選頒獎禮典禮 ~ 勁歌唱作人氣王 *第四屆東南勁爆音樂榜頒獎禮 ~ 全球華語樂壇最受歡迎男歌手獎 *2006 MTV 超級盛典 ~ 最有型格男歌手 *《9+2音樂先鋒榜2006頒獎禮》先鋒金曲 [鞦韆]、香港地區創作歌手、港台最佳男歌手 ;2007年 *《2007中國流行音樂總評榜》港台最受歡迎男歌手 *第四屆勁歌王年度總選頒獎典禮 ~ 最受歡迎男歌手 *第四屆勁歌王年度總選頒獎典禮 ~ 勁歌王傳媒大獎 *第四屆勁歌王年度總選頒獎典禮 ~ 勁歌王年度最佳專輯《毋忘我》 === 電影 === ;1998年 *第18屆香港金像獎－最佳新演員（古惑仔之少年激鬥篇） ;1999年 *第36屆台灣金馬獎－入圍最佳男主角（半支煙） *美國百事達娛樂大獎－入圍最受歡迎香港演員 *第19屆香港金像獎－入圍最佳原創電影歌曲（愛後餘生） ;2000年 *第6屆美國百事達娛樂大獎－最受歡迎香港演員（半支煙） ;2006年 *第28屆百花獎－最佳男配角（新警察故事） ;2007年 *MTV超級盛典－港台最具風格男演員 ;2010年 *第4屆亞洲電影大獎－最佳男配角（十月圍城）<ref>{{cite web|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20110410/00282_004.html |title=霆鋒奪獎之路 |publisher=on.cc |date=2011-04-10 |accessdate=2020-09-06}}</ref> *第29屆香港金像獎－最佳男配角（十月圍城） *第10屆華語電影傳媒大獎－新世紀十年十佳明星之最佳全能男演員獎 *第五屆騰訊網星光大典－入圍港台年度電影男演員（線人） *導演協會獎－入圍年度男演員（線人） *入圍長春電影節－最佳男配角（十月圍城） ;2011年 *香港演藝人十七周年晚會－年度傑出男演員 *PASSAT-華鼎電影盛典－華語電影最佳男配角 *PASSAT-華鼎電影盛典－老百姓最喜愛的十佳電影明星 *首屆粵港澳青年電影盛典－入圍最高人氣男演員 *首屆粵港澳青年電影盛典－入圍最高人氣銀幕情侶：謝霆鋒-桂綸鎂（線人） *東方影視盛典－年度最具價值港台男演員 *第30屆香港金像獎－最佳男主角<ref>{{cite web|url=http://www.hkfaa.com/winnerlist30.html |title=第30屆香港電影金像獎提名及得獎名單 |publisher=香港電影金像獎 |accessdate=2020-09-06}}</ref> *第18屆北京大學生電影節－入圍最佳男主角（線人） ;2012年 *華鼎獎電影最佳年度中國演員 *特步十年特別貢獻獎<ref>{{cite web|url=http://fashion.ifeng.com/trends/tide/detail_2012_04/13/13870568_0.shtml |title=特步走过“非一般十年” 领跑运动时尚新趋势 |publisher=凤凰网 |date=2012-04-13 |accessdate=2020-09-06}}</ref> *第49屆台灣金馬獎-入圍最佳男主角（逆戰）<ref>{{cite web|url=https://www.goldenhorse.org.tw/awards/nw/?serach_type=award&sc=10&search_regist_year=2012&ins=46 |title=第49屆台灣金馬獎 |publisher=台灣金馬獎 |accessdate=2020-09-06}}</ref> ==參考== {{Reflist}} == 出面網頁 == {{同享類|Nicholas Tse}} * {{Hkmdb name|12550}} * {{Imdb name|0874866}} * {{Allmovie name|277025}} * {{Dianying name|XieTingfeng}} * {{Douban people|1050053}} * {{Mtime people|903079}} * {{新浪微博|6280362341}} {{英皇娛樂藝人}} {{種子音樂藝人}} {{香港電影金像獎最佳男主角‎}} {{福布斯中國名人榜}} {{叱咤樂壇男歌手銅獎}} {{叱咤樂壇唱作人金獎}} {{叱咤樂壇唱作人銅獎}} {{Authority control}} [[Category:香港男演員]] [[Category:香港男歌手]] [[Category:香港唱作人]] [[Category:香港電影人]] [[Category:香港演藝人協會]] [[Category:香港作曲家]] [[Category:香港生意人]] [[類:香港監犯]] [[Category:祖籍番禺]] [[Category:加拿大唐人]] [[Category:謝氏|霆鋒]] 8zq5z5tamomyi3u655u38d51wyc29p6 1864966 1864964 2022-08-18T13:15:20Z Detective Akai 200717 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 名 = 謝霆鋒 | 類 = 男歌手 | 圖 = 2017.2.13 决战食神合肥路演 谢霆锋 (8).jpg | 圖大細 = 200px | 圖替代 = | 圖說明 = | 原名 = 謝霆鋒 | 羅馬拼音 = Tse Ting Fung | 英文名 = Nicholas Tse | 花名 = 謝檸檬、霆鋒 | 別名 = | 國籍 = {{PRC}}<br>{{CAN}}{{small|（1989–2021）}} | 永久居留權 = {{CHN-HKG}} | 民族 = | 籍貫 = [[廣東]][[番禺]] | 出生 = {{出世日同歲數|1980|8|29}} | 出生地 = {{HKG-1959}} | 死 = | 死地 = | 死因 = | 墓地 = | 墓地座標 = | 屋企 = | 身高 = 175cm | 職業 = [[演員]]、[[唱作人]]、[[生意人]] | 語言 = [[粵語]]、[[英語]]、[[普通話]]、[[日語]] | 教育程度 = | 母校 = | 宗教信仰 = 佛教 | 配偶 = {{Marriage|[[張栢芝]]|2006|2011|end=d}} | 仔女 = 大仔：謝振軒（Lucas）<br />{{出世日同歲數|2007|8|2}}<br />二仔：謝振南（Quintus）<br />{{出世日同歲數|2010|5|12}} | 父母 = [[謝賢]]、[[狄波拉]] | 屋企人 = [[謝婷婷]]（細妹） | 音樂類 = 粵語流行音樂、華語流行音樂 | 演奏樂器 = [[結他]]、手碟、架子鼓、鋼琴 | 出道地點 = {{HKG-1959}} | 出道日期 = 1996年 | 出道作 = My Attitude | 代表作 = '''歌曲'''：<br/>《壞習慣》<br/>《活着Viva》<br/>《玉蝴蝶》<br/>《無聲仿有聲》<br/>《謝謝你的愛1999》<br/>'''電影'''：<br/>《[[十月圍城 (電影)|十月圍城]]》<br/>《綫人》 | 出名角色 = | 活躍年代 = 1996年至今 | 唱片公司 = [[英皇娛樂]] | 經紀公司 = [[英皇娛樂]] | 簽名 = | 簽名大小 = | 網站 = {{官網|http://www.nicholastse.hk/}} | 相關團體 = | imdb = 0874866 | 而家成員 = | 以前成員 = | 著名樂器 = | hongkongfilmawards = {{awards|award=[[香港電影金像獎最佳新演員|最佳新演員]]|year=[[第18屆香港電影金像獎|1999年]]|title=《[[新古惑仔之少年激斗篇]]》|role=陳浩南}}{{awards|award=[[香港電影金像獎最佳男配角|最佳男配角]]|year=[[第29屆香港電影金像獎|2010年]]|title=《[[十月圍城 (電影)|十月圍城]]》|role=鄧四弟}}{{awards|award=[[香港電影金像獎最佳男主角|最佳男主角]]|year=[[第30屆香港電影金像獎|2011年]]|title=《[[綫人 (2010年電影)|綫人]]》|role=何細魁}} | asianfilmawards = {{awards|award=[[亞洲電影大獎最佳男配角|最佳男配角]]|year=[[第4屆亞洲電影大獎|2010年]]|title=《[[十月圍城 (電影)|十月圍城]]》|role=鄧四弟}} | hundredflowersawards = {{awards|award=[[大眾電影百花獎最佳男配角|最佳男配角]]|year=[[2006年]]|title=《[[新警察故事]]》|role=鄭小鋒}} | rthktop10goldsongsawards = {{awards|award=最有前途新人獎金獎|year=[[第二十屆十大中文金曲得獎名單|1997年]]}} | awards = {{Awards|name= [[叱咤樂壇流行榜]]|award= [[叱咤樂壇男歌手]]銅獎|year=1999年、2000年、2001年}} }} '''謝霆鋒'''（{{jpingauto|ze6 ting4 fung1}}，'''Nicholas Tse'''，{{生死|1980年|8月29號}}），係[[香港]]男[[唱作人]]同[[電影]][[演員]]。 香港出世，細個跟隨屋企人移民[[加拿大]]，曾經響[[日本]]留學。1996年，謝霆鋒正式出道，憑住《壞習慣》成為四台冠軍歌，係年紀最細嘅香港四大電子傳媒冠軍歌得主。1999年，佢憑《新古惑仔之少年激鬥篇》獲得金像獎最佳新演員。2002年，佢憑住《玉蝴蝶》獲得[[世界音樂獎]]亞洲最高銷量歌手獎。不過響2002年3月發生嘅[[謝霆鋒頂包案|頂包案]]令佢形象插水，被迫退出娛樂圈。2003年復出後，將事業重心轉去中國，同年成立公司[[Po朝霆]]。2004年開始主力發展電影事業，2010年憑住《十月圍城》獲金像獎最佳男配角，一年後以《綫人》獲金像獎最佳男主角。目前主要做飲食節目。 謝霆鋒嘅粉絲名叫「蜂蜜」<ref>{{引網|url=https://es-la.facebook.com/eegmusichk/posts/627298540702423|title=英皇娛樂 EEG|website=facebook.com|language=|url-status=live|access-date=2022-08-18}}</ref>。 == 早年 == 謝霆鋒籍貫[[廣東]][[番禺]]，1980年8月29號響[[英屬香港|香港]]出世。由於老豆[[謝賢]]同阿媽[[狄波拉]]係非常出名嘅演員，作為星二代嘅謝霆鋒自細就活響閃光燈之下，身邊亦有好多出名嘅演員前輩。有次細個嘅謝霆鋒畀[[梅艷芳]]抱佢去廁所，大個仔後遇到梅艷芳都會唔好意思。不過佢唔中意呢種生活，試過由三樓跳落嚟試圖輕生。後嚟老豆阿媽因為想避開媒體，加上響香港熟人太多驚謝霆鋒畀人縱壞，所以舉家移民[[加拿大]]<ref>{{引網|url=https://www.am730.com.hk/娛樂/限籍令-網民瘋找移民原因-謝賢-怕他們被寵壞/286349|title=限籍令｜網民瘋找移民原因 謝賢︰怕他們被寵壞|last=am730|website=am730|language=zh-Hant-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。謝霆鋒隨後入讀加拿大一間寄宿學校<ref name=":1">{{引網|url=https://online.stereosound.co.jp/_ct/17505244|title=“やんちゃな悪ガキ”ニコラス・ツェーも不惑に。ドニー・イェンと久々の共演作は王道香港映画の壮絶アクション！【映画スターに恋して：第20回】 - Stereo Sound ONLINE|website=online.stereosound.co.jp|language=ja|access-date=2022-08-17}}</ref>。 謝霆鋒響12歲嗰陣拍咗寫真集《男城市驚喜》。15歲到[[日本]][[東京]]學習音樂<ref name=":1" />。雖然佢本身並唔想加入娛樂圈，但係16歲嗰年老豆謝賢生意失敗，佢為咗幫老豆還債，於是簽約英皇娛樂出道，花十年時間還債<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/654668/殺出個黃昏-謝賢謝霆鋒曾見面就鬧交-奪影帝時公開向爸爸道歉|title=《殺出個黃昏》謝賢謝霆鋒曾見面就鬧交 奪影帝時公開向爸爸道歉|last=沈洛嘉|date=2021-07-25|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。 == 演藝生涯 == === 1996-1999：成名初期 === 1996年，為咗幫老豆還債嘅謝霆鋒簽約英皇娛樂正式出道，出道作《My Attitude》嘅主打歌《壞習慣》成為四台冠軍歌，更加攞到[[十大中文金曲頒獎典禮|十大中文金曲]]最有前途新人獎金獎，係年紀最細嘅香港四大電子傳媒冠軍歌得主。謝霆鋒以叛逆嘅姿態好快就獲得中港台後生仔嘅支持，畀人封為「[[MK文化|MK]]男神」，但同時亦因為星二代嘅光環令啲人認為佢不學無術<ref name=":0">{{引網|url=https://www.hk01.com/電影/663373/怒火-一文看清謝霆鋒出道25年轉變-由mk始祖掟結他變chef-nic|title=【怒火】一文看清謝霆鋒出道25年轉變 由MK始祖掟結他變Chef Nic|last=東方手藝人|date=2021-08-23|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。 響謝霆鋒第一次現場表演個陣，因為樂隊出現意外，中途有兩次要停止表演，謝霆鋒因而直接罷唱，畀人認為佢扮大牌<ref name=":0" />。所以至此之後個三、四年，只要現場表演有謝霆鋒，台下觀眾就會向佢掟螢光棒同水樽，佢一開口就噓聲不斷，以至於謝霆鋒響台上要不斷搖嚟搖去以躲避螢光棒同水樽<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/187438/謝霆鋒爆出道被噓至今上台仲驚緊-打拍子其實避緊水樽|title=謝霆鋒爆出道被噓至今上台仲驚緊 打拍子其實避緊水樽|last=冼燕珊|date=2018-05-11|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。 當時公司英皇娛樂希望將謝霆鋒包裝成唱跳歌手出道，好似[[四大天王 (歌星)|四大天王]]咁嘅樣。謝霆鋒因為中意[[搖滾樂|搖滾]]而唔肯做唱跳，結果同公司談判破裂，佢亦因而響1998年短暫返到[[加拿大]]。後嚟謝霆鋒要求英皇畀佢響唔唱跳之下出歌，公司最終同意，但條件係一旦新專輯成績唔理想就冇得留底<ref>{{引網|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/516452/謝霆鋒自爆出道時被公司迫做唱跳歌手-我就跟我公司吵架吵翻了|title=謝霆鋒自爆出道時被公司迫做唱跳歌手：我就跟我公司吵架吵翻了|last=邱愛霖|date=2020-08-28|website=香港01|language=zh-HK|access-date=2022-08-17}}</ref>。 === 1999-2002：巔峰時代 === 1999年係謝霆鋒人氣突破嘅一年。1999年4月，佢推出大碟《Believe》，攞到[[四台聯頒音樂大獎]]大碟獎，其中收錄嘅《非走不可》成為家傳戶曉嘅歌曲<ref name=":2">{{引網|url=http://ent.sina.com.cn/y/2009-03-13/ba2417404.shtml|title=谁杀死了谢霆锋？(2)倔强的摇滚乐迷_影音娱乐_新浪网|website=ent.sina.com.cn|access-date=2022-08-17}}</ref>。9月，佢推出第一張國語大碟《謝謝你的愛1999》，銷量突破一百萬，仲紅到去台灣，獲得臺灣唱片銷量榜冠軍。12月，佢響[[紅館]]搞咗佢個人第一場演唱會《紅人館903狂熱份子演唱會》，成為香港史上響紅館開演唱會最後生嘅歌手。同年佢憑《[[新古惑仔之少年激鬥篇]]》嘅陳浩南一角獲得金像獎最佳新演員。啲人對謝霆鋒嘅印象亦有所改變，唔再認為佢係個「靠父幹」嘅星二代<ref name=":0" />。 謝霆鋒好中意搖滾，不過英皇一直畀K歌佢唱，直至2000年5月推出嘅大碟《零距離》先至收錄佢自己創作嘅搖滾歌曲。7月，佢推出嘅國語大碟《了解》成功令佢打入中國大陸市場。11月推出嘅大碟《VIVA》，邀請到偶像[[Beyond]]成員[[黃貫中]]合作<ref name=":2" />。同年佢憑住電影《半支煙》入圍第36屆台灣金馬獎最佳男主角。 2001年5月，佢推出大碟《玉蝴蝶》，請嚟[[Dir en grey]]鼓手Shinya、[[Luna Sea|LunaSea]]成員[[SUGIZO|Sugizo]]合作<ref>{{引網|url=http://www.peopledaily.com.cn/electric/210525/d03.html|title=谢霆锋全新大碟《玉蝴蝶》面世|website=www.peopledaily.com.cn|access-date=2022-08-17}}</ref>。呢隻大碟成為佢嘅經典之作，令佢第三次攞到[[叱咤樂壇我最喜愛的男歌手|叱咤樂壇男歌手]]銅獎。2002年，佢憑住《玉蝴蝶》獲得[[世界音樂獎]]亞洲最高銷量歌手獎，亦係有史以嚟最後生嘅華人得獎者。2001年10月，佢推出第三張國語大碟《世紀預言》，其中收錄嘅歌曲《香水》攞到多個獎項，有[[勁歌金曲頒獎典禮|勁歌金曲]]第四季季選網上金曲、[[新城勁爆頒獎禮|新城勁爆]]國語歌曲等。2002年1月，佢推出廣東大碟《Me》，加入更多英式搖滾嘅元素<ref name=":2" />。 當時有媒體咁樣評價佢：「謝霆鋒結束咗壟斷華語樂壇差唔多十年嘅四大天王時代。」由此可見謝霆鋒當時嘅人氣<ref name=":0" />。 === 2002-2003：暫退 === {{內文|謝霆鋒頂包案}} 2002年3月23號凌晨，一架[[法拉利]]跑車響[[香港島|港島]][[紅棉路 (香港)|紅棉路]]撞到路邊花壇，成架車幾乎變形。英皇娛樂公司司機成國定響無耐到警署自首<ref name=":02">{{Cite book|last=徐天成|title=我們香港這些年: since 1977}}</ref>。但經[[廉政公署 (香港)|廉政公署]]調查後，查出當晚揸跑車嘅人係謝霆鋒<ref name=":03">{{Cite book|last=徐天成|title=我們香港這些年: since 1977}}</ref>。當時謝霆鋒因為要到外國做節目<ref name=":12">{{引網|url=https://www.tagsis.com/article/16712/%E8%AC%9D%E9%9C%86%E9%8B%92%E4%B8%BB%E5%8A%9B%E5%9C%A8%E4%B8%AD%E5%9C%8B%E7%99%BC%E5%B1%95%E6%9B%BE%E5%9B%A0%E9%A0%82%E5%8C%85%E6%A1%88%E8%80%8C%E5%BD%A2%E8%B1%A1%E5%A4%A7%E6%90%8D%7E%E4%BD%86%E6%9C%AA%E5%85%A5%E5%8A%A3%E8%B7%A1%E8%97%9D%E4%BA%BA%E6%A6%9C|title=謝霆鋒主力在中國發展！曾因「頂包案」而形象大損~但未入劣跡藝人榜！|website=www.tagsis.com|language=en|url-status=live|access-date=2022-08-17}}</ref>，於是就交畀經理人處理，而經理人就搵咗成國定做替死鬼<ref name=":04">{{Cite book|last=徐天成|title=我們香港這些年: since 1977}}</ref>。謝霆鋒涉嫌妨礙司法公正而畀人拉咗<ref name=":22">{{引網|url=http://the-sun.on.cc/channels/news/20020606/20020606024216_0001.html|title=撞車頂包案涉串謀妨礙司法公正 廉署今起訴謝霆鋒|website=the-sun.on.cc|url-status=live|access-date=2022-08-17}}</ref>。10月2號，[[西區裁判法院]]認為謝霆鋒響事發後未有執好手尾就走人，裁定謝霆鋒罪名成立，謝霆鋒要還押到[[壁屋監獄]]14日後再作決<ref name=":4">{{引網|url=https://web.archive.org/web/20191022142332/https://hk.news.appledaily.com/local/daily/article/20021231/3034249|title=謝霆鋒--撞車「頂包」罪成卻輕判 {{!}} 蘋果日報 {{!}} 要聞港聞 {{!}} 20021231|date=2019-10-22|website=web.archive.org|access-date=2022-08-17}}</ref>。最終謝霆鋒被判240個鐘社會服務令<ref name=":4" />。謝霆鋒上訴，但畀終審法院響2003年11月28號駁回<ref>{{Cite news|url=https://std.stheadline.com/realtime/article/575529/%E5%8D%B3%E6%99%82-%E6%B8%AF%E8%81%9E-Old-News-is-So-%E8%AC%9D%E9%9C%86%E9%8B%9202%E5%B9%B4%E9%A0%82%E5%8C%85%E6%A1%88%E4%B8%8A%E8%A8%B4%E9%A7%81%E5%9B%9E|title=【Old News is So】謝霆鋒02年頂包案上訴駁回|date=2017-11-28|work=星島日報|url-status=live}}</ref>。 另外，謝霆鋒響2002年5月27號響[[青葵公路]]同[[西九龍公路]]超速駕駛，罰款七千蚊兼且抄牌<ref name=":3">{{引網|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/news/20110331/00176_029.html|title=謝霆鋒頂包案轟動一時 - 東方日報|website=orientaldaily.on.cc|access-date=2022-08-18}}</ref>。同年6月30號，本身要到[[馬來西亞]]拍廣告嘅佢響[[北大嶼山公路]]發生交通意外，個頭同條頸受傷，要到[[深切治療部]]留醫<ref name=":3" /><ref>{{引網|url=http://paper.wenweipo.com/2002/07/01/EN0207010025.htm|title=謝霆鋒自稱腦積水 - 香港文匯報|website=paper.wenweipo.com|access-date=2022-08-18}}</ref>。 由於身為頂包案當事人嘅謝霆鋒判得最輕，所以判決引起市民嘩然<ref name=":4" />。連績多個負面事件亦令謝霆鋒畀香港學生選做2002年「最負面人物」同「風雲人物之首」<ref name=":12" />。謝霆鋒形象插水，最終響7月宣佈退出娛樂圈<ref name=":12" /><ref>{{引網|url=http://the-sun.on.cc/channels/news/20020919/s_news.html|title=頂包案今開審 廉署貼身保護證人 霆鋒上庭𡟻芝作證|website=the-sun.on.cc|url-status=live|access-date=2022-08-18}}</ref>。 === 2003-2008：平穩發展 === 2003年3月12號，神隱八個月左右嘅謝霆鋒響香港君悅酒店搞記者會，宣佈復出。佢話自己唔會再好似以前咁反叛，變得平和、成熟咗<ref>{{引網|url=https://www.scmp.com/article/409637/introducing-brand-new-nicholas-tse|title=Introducing ... the Brand New Nicholas Tse|date=Invalid Date|website=South China Morning Post|language=en|access-date=2022-08-18}}</ref>。受頂包案影響，謝霆鋒慢慢開始將事業重心轉往中國。 6月，佢推出大碟《Reborn》，其中台灣版第一主打歌《邊走邊愛》橫掃多個獎項，有《2003年度十大勁歌金曲頒獎典禮》最受歡迎唱作歌星（金獎）、《新城勁爆頒獎禮2003》新城勁爆創作大碟等。 === 2008-2014：轉型 === === 2014-：中國大陸發展 === == 軼事 == === 掟結他 === === Chok味濃 === == 屋企 == 謝霆鋒阿爸阿媽[[謝賢]]同[[狄波拉]]係香港出名演員，目前已經離婚。謝霆鋒重有個妹[[謝婷婷]]由溫哥華返咗香港發展。 謝霆鋒曾經同藝人[[王菲]]拍拖。佢喺2006年同藝人[[張栢芝]]結婚，2007年8月2號大仔謝振軒（Lucas）出世，2010年5月12號二仔謝振南（Quintus）出世，佢同張栢芝喺2011年8月宣佈因性格不合離婚，兩個仔由張柏芝獨力撫養。離婚後，謝霆鋒畀傳媒多次傳出同王菲復合嘅消息。 2019年網上盛傳謝霆鋒同個仔關係惡劣，不過經理人公司否認<ref>{{引網|url=https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20191022-171724|title=經理人回應傳聞 「霆鋒與孩子關係良好」|date=2019-10-22|website=明周娛樂|language=en-US|access-date=2019-11-08}}</ref>。 == 音樂作品 == === 個人專輯 === * 05/1997：My Attitude（大碟） * 12/1997：無聲仿有聲（EP） * 07/1998：Horizons（大碟） * 12/1998：末世紀的呼聲（EP） * 04/1999：Believe（大碟） * 09/1999：謝謝你的愛1999（國語大碟，香港版） * 11/1999：謝謝你的愛1999（國語大碟，台灣版） * 12/1999：紅人館903狂人熱份子音樂會（LD, VCD & DVD） * 12/1999：Most Wanted（新曲 + 精選） * 01/2000：Most Wanted Karaoke（VCD） * 02/2000：Most Wanted Karaoke（DVD & LD） * 05/2000：零距離（大碟） * 07/2000：了解（國語大碟，台灣版） * 08/2000：20 Twenty - Best Selection by Nicholas Tse（大碟，日本版） * 09/2000：了解（國語大碟，香港版） * 11/2000：VIVA（大碟） * 11/2000：20 Twenty - Best Selection by Nicholas Tse（大碟） * 12/2000：Viva Live謝霆鋒演唱會（CD） * 01/2001：Viva Live謝霆鋒演唱會Karaoke（VCD & DVD） * 03/2001：謝霆鋒創作紀念大碟Senses（大碟） * 05/2001：玉蝴蝶（廣東大碟） * 06/2001：音樂世界（MD） * 10/2001：世紀預言（國語大碟，香港版 & 台灣版） * 01/2002：ME（廣東大碟） * 07/2002：新城主力唱好霆鋒弦燒音樂Live（CD） * 08/2002：無形的他Invisible（新曲 + 精選，台灣版） * 09/2002：唱好霆鋒弦燒音樂會（VCD & DVD） * 06/2003：Reborn（大碟） * 06/2003：Most Wanted霆鋒精選（DSD） * 01/2004：Reborn Live演唱會 北京站（CD） * 05/2004：Reborn Live演唱會 北京站（VCD & DVD） * 05/2004：Listen Up（國語大碟） * 06/2004：英皇鋼琴熱戀系列 * 01/2005：黃（新曲 + 精選） * 07/2005：One Inch Closer * 10/2005：新城唱好 謝霆鋒x達明一派 同場異夢音樂會 Live（2CD） * 11/2005：新城唱好 謝霆鋒x達明一派 同場異夢音樂會 Live（VCD） * 11/2005：釋放（國語大碟） * 09/2006：毋忘我（創作精選集） * 03/2009：最後（國粵語大碟） === 演唱會 === * 1997：香港亞洲天馬行空音樂之旅 * 29/08/1998：叱吒903 id club霆鋒生日好薯嘜成人節 * 20/12/1998：Nic Friends & Fans Party before Christmas * 28/09/1999：謝霆鋒「加洲紅紅人館903狂熱份子演唱會」（香港會議展覽中心開2場） * 1999：劉德華1999巡迴演唱會台北站神秘嘉賓 * 31/03/2000：獨樂樂mot club 903發源地音樂會（香港會議展覽中心） * 31/07/2000：新城唱好音樂會（香港會議展覽中心） * 11/2000：POKKA四洲咖啡謝霆鋒演唱會 VIVA LIVE（香港紅磡體育館連開6場） * 01/03/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（日本大阪） * 02/03/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（日本東京） * 24/03/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（新加坡） * 04/04/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（馬來西亞） * 12/04/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（澳洲悉尼） * 14/04/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（澳洲墨爾本） * 19/05/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（中國長春） * 16/06/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（中國杭州） * 21/07/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（中國廣州） * 28/07/2001：2001謝霆鋒VIVA LIVE世界巡迴演唱會（中國上海） * 11/08/2001：Glay Expo '01（11萬人演唱會特別嘉賓，日本福岡） * 24/11/2001：謝霆鋒"世紀預言之風起雲湧"演唱會（台北） * 14/03/2002：Motclub 903 發源地獨樂樂音樂會（九龍灣國際展貿中心） * 25/05/2002：新城主力唱好霆鋒弦燒音樂（香港會議展覽中心） * 25/08/2002：台灣21霆鋒Live樂迷會（台北） * 31/08/2002：Channel V面對面音樂會（北京） * 15/06/2003：Neway與你鋒狂千人Jam（九龍灣國際展貿中心） * 30/07/2003：星Mobile「相」事偶像Show（香港會議展覽中心） * 16/08/2003：謝霆鋒佛山演唱會（佛山） * 30/08/2003：謝霆鋒廣州演唱會（廣州） * 30/09/2003：謝霆鋒深圳演唱會（深圳） * 25/10/2003：謝霆鋒北京演唱會（北京首都體育館） * 05/12/2003：謝霆鋒上海演唱會（上海市虹口體育場） * 09/12/2003：謝霆鋒韶關演唱會（韶關市韶關體育場） * 26/12/2003：Pop Asia 2003（日本大阪） * 02/10/2004：謝霆鋒雲頂演唱會（馬來西亞雲頂） * 05/01/2005：叱吒樂壇Juno & Friends Mini Live嘉賓（九龍灣國際展貿） * 03/07/2005：SUMMER HITZ SHOW * 21/08/2005：謝霆鋒×達明一派同場異夢音樂會 * 04/01/2006：TWINS一時無兩演唱會神秘嘉賓 * 24/03/2010：陳奕迅@香港DUO演唱會神秘嘉賓 　　 * 27/03/2010：李宇春WhyMe南京演唱會神秘嘉賓 * 18/12/2011：周杰倫高雄巨蛋演唱會神秘嘉賓 * 29/01/2012：梁漢文紅館演唱會神秘嘉賓 == 演出作品 == === 電影 === {|class="wikitable" width="100%" |- style="background:snow; color:black" align=center |style="width:9%"|'''上映年份'''||style="width:13%"|'''劇名'''||style="width:8%"|'''角色'''||style="width:30%"|'''合作演員''' ||style="width:20%"|'''備註''' |- |[[1998年]]中||《[[古惑仔|新古惑仔之少年激鬥篇]]》||陳浩南||[[吳彥祖]]、[[李燦森]]、[[袁偉豪]]、[[余家豪]]|| |- |1998年[[聖誕節]]||《[[蟲蟲特工隊]]》||配音|||| |- |[[1999年]][[3月]][[新加坡]]||《[[少女黨]]》||客串||[[葉佩雯]]|| |- |1999年[[6月]]中||《[[特警新人類]]》|| ||[[馮德倫]]、李燦森、[[曾志偉]]、吳彥祖、[[尹子維]]、[[吳鎮宇]]、[[陳豪]]、[[盧惠光]]、[[龍比意]]、[[林家棟]]、[[麥兆輝]]、[[黎耀祥]]、[[布萊德利.詹姆斯.艾倫]]、[[成龍]]|| |- |1999年[[暑假]]檔期||《[[中華英雄]]》||華劍雄||[[鄭伊健]]、[[舒淇]]、[[楊恭如]]、[[元彪]]、[[林曉峰]]、葉佩雯|| |- |1999年[[9月]]中||《[[古鏡怪談]]》|| ||[[徐帆]]、[[林心如]]|| |- |1999年[[11月]]初||《[[半支煙]]》||煙仔 Smokey||曾志偉、舒淇、尹子維、[[谷德昭]]、[[董瑋]]、[[張達明]]、[[何華超]]、[[陳慧琳]]、[[吳君如]]、[[黃秋生]]、馮德倫、李燦森、[[金燕玲]]、[[谷祖琳]]、[[陳惠敏 (香港)|陳惠敏]]、[[尹揚明]]|| |- |[[2000年]][[2月]]||《[[大贏家]]》|||||| |- |2000年[[10月]]中||《[[順流逆流]]》|||||| |- |[[2001年]][[1月]]||《[[漫畫風雲]]》||||林心如、[[蘇有朋]]|| |- |2001年[[4月]]||《[[戀愛起義]]》|| ||馮德倫||同馮德倫一齊為其中一篇《[[愛得槍狂]]》作導演 |- |2001年4月||《[[老夫子2001]]》||CID鋒||[[張栢芝]]、[[王家禧]]、陳惠敏、黎耀祥、[[羅冠蘭]]、[[關寶慧]]、[[張堅庭]]、[[劉以達]]、[[許紹雄]]、[[羅蘭 (香港)|羅蘭]]、[[林雪]]、[[小祖]]|| |- |2001年[[8月]]||《[[我的野蠻同學]]》|| ||馮德倫|| |- |2001年[[聖誕]]檔期||《[[2002 (電影)|2002]]》||||李燦森、馮德倫、[[方力申]]、[[羅家英]]|| |- |[[2002年]]3月||《[[戀愛行星]]》|||||| |- |2002年10月||《[[魂魄唔齊]]》||蔣浩風（二少爺）客串||[[容祖兒]]、[[鄭希怡]]、[[陳奕迅]]、[[伍詠薇]]、黃秋生、[[楊淇]]、[[劉浩龍]]、[[文千歲]]|| |- |[[2004年]]1月||《[[玉觀音]]》||毛杰||[[趙薇]]|| |- |2004年4月||《[[大佬愛美麗]]》||客串||陳奕迅、吳彥祖、[[莫文蔚]]、羅家英、[[杜汶澤]]、馮德倫|| |- |2004年4月||《[[新紮師兄 (電影)|新紮師兄]]》|| ||[[鍾欣桐]]、[[陳冠希]]|| |- |2004年9月||《[[新警察故事]]》||鄭小鋒||成龍、[[楊采妮]]、[[蔡卓妍]]、[[王杰]]、[[吳浩康]]、[[廖啓智]]、吳彥祖、[[蔣怡]]、[[葉山豪]]、尹子維、[[安志傑]]|| |- |[[2005年]][[12月]]||《[[無極]]》|| ||張栢芝、[[陳紅]]、[[劉燁 (演員)|劉燁]]、[[張東健]]、[[真田廣之]]|| |- |2005年12月||《[[情癲大聖]]》||唐三藏||蔡卓妍、[[范冰冰]]、[[張致恒]]、[[陳柏霖]]、[[梁洛施]]|| |- |[[2006年]]1月||《[[春田花花同學會]]》||||吳君如、[[周筆暢]]、[[張靚穎]]、曾志偉、[[郭富城]]、陳慧琳、[[梁詠琪]]、[[鄭中基]]、方力申|| |- |2006年4月||《[[四大天王 (電影)|四大天王]]》|| 客串|||| |- |2006年[[7月]]||《[[龍虎門]]》||王小虎||[[甄子丹]]、[[余文樂]]、[[董潔]]、[[李小冉]]、[[元華]]|| |- |2006年[[中秋]]檔期||《[[寶貝計劃]]》|| 客串||成龍、[[許冠文]]、[[古天樂]]、蔡卓妍|| |- |[[2007年]]7月||《[[男兒本色]]》|| ||[[江若琳]]、余文樂、[[房祖名]]、[[吳京]]、安志傑、[[林嘉華]]、[[鄭浩南]]、李燦森|| |- |[[2008年]]11月||《[[證人]]》||唐飛||[[張靜初]]、[[張家輝]]|| |- |[[2009年]]12月||《[[風雲Ⅱ]]》||絕心||鄭伊健、郭富城、[[唐嫣]]、蔡卓妍、[[任達華]]、[[譚耀文]]|| |- |2009年12月||《[[十月圍城]]》||鄧四弟||[[梁家輝]]、任達華、[[黎明]]、[[王學圻]]|| |- |[[2010年]]2月||《[[全城熱戀]]》||阿威||[[劉若英]]、[[張學友]]、吳彥祖|| |- |2010年8月||《[[線人]]》||細鬼||[[桂綸鎂]]、張家輝、[[陸毅]]|| |- |[[2011年]]1月||《[[新少林寺]]》||曹蠻||成龍、[[劉德華]]、范冰冰|| |- |2011年6月||《[[財神客棧]]》||龔少爺||蔡卓妍、張家輝、[[何家勁]]|| |- |[[2012年]]1月||《[[逆戰]]》||萬陽||金燕玲、[[周杰倫]]、廖啟智|| |- |2012年[[8月]]||《[[消失的子彈]]》||郭追||[[楊冪]]、[[劉青雲]]、[[井柏然]]|| |} === 電視 === ==== 劇集 ==== *1998年：[[無綫電視]]《[[撻出愛火花]]》（飾演：趙嘉俊） *香港電台電視部《[[不倒的傳說]]》 *香港電台電視部《[[完全學生手冊]]》 *2002年：中港臺電視《[[齊天大聖孫悟空]]》（客串） *2002年：台劇《[[偷偷愛上你]]》（客串） *2003年：無綫電視《[[當四葉草碰上劍尖時]]》（客串） *2004年：中港臺電視《[[小魚兒與花無缺]]》（2005年8月於[[亞洲電視]]播放，飾演：花無缺） *2006年：[[寰宇國際]]《[[詠春 (電視劇)|詠春]]》（2007年10月於亞洲電視播放） *2007年：[[中國中央電視台]]《[[大人物]]》 *2007年：中臺電視《[[浣花洗劍錄]]》（台灣播咗，飾演：呼延大藏） *2011年：內地電視《[[劍俠情緣]]》（飾演：網路三劍客之一葉凡） *2012年：內地電視《[[下一個奇蹟 (電視劇)|下一個奇蹟]]》（飾演：超級演說家梁海恩） ==== 其他 ==== *1997年：無綫電視《[[真情]]》（客串特備節目短劇，唔係電視劇，飾演：唐浩然） *香港電台電視部《[[唱談普通話]]》 *2012年：以電影工作者身份入選《[[香港星光大道]]》撳手印簽名 *2012年：受邀《全美超級模特兒新秀大賽》第十八季（客席評判） *2020年：《中國好聲音》導師 <ref>{{cite web|url=http://sh.people.com.cn/BIG5/n2/2020/0729/c350122-34192495.html |title=謝霆鋒回歸2020《中國好聲音》 替節目組提前官宣導師李健 |publisher=人民網 |date=2020-07-29 | accessdate=2020-09-06}}</ref> === 代言 === *97 Puma街霸足球挑戰盃 *大快活 *康泰旅遊特輯（廣告歌）《大世界》 *康泰旅遊特輯 - 泰國、日本、韓國、海南島 *四洲百佳咖啡 *可口可樂 *Bossini Y2K時裝 *Panasonic TAU *台灣和信電訊 *日清合味道杯麵 *Rado手表 *FM365聯想集團網站 *台灣小林眼鏡 *MIN男裝便服袋系列 *AVLIGHT愛浪音響 *天梭手表T-Touch *32°C護膚品 *SonyVaio C1MT *星Mobile新世界流動多媒體服務 *松日MP3及I-MAT掌上電腦 *森馬休閑服 *柏麗絲洗頭水及啫喱水 *蘋果牌服飾 *特步運動鞋及運動服 *新世界傳動網星Mobile *Biolyn洗髮用品 *OKWAP手機 *米蘭春天男裝 *BS'O小魔怪牛仔 *百事可樂「極」 *ZeroXCLUB皇家樂園眼鏡 *太子奶 *潮流前綫服飾 *ProxZ眼鏡 *神兵傳奇（網上遊戲） *丁家宜植物純萃 *ORIS手表 *鳳凰電動車 === 其他 === *2003年：受邀[[清華大學]]講座同高校生同台交流 *2012年：受邀香港科技大學開個人講座 == 獎項 == === 音樂 === ;1997年 *[[無綫電視]]《[[勁歌金曲]]季選》新人獎金獎 *[[商業電台]] 十大少年偶像 *FM Select 金心新貴鑽石大獎 *商業電台《1997年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》生力軍男歌手銀獎 *[[香港電台]]《第二十屆十大中文金曲頒獎典禮》最有前途新人獎金獎 *新城997《[[新城勁爆頒獎禮]]1997》新登場男歌手金獎 *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [壞習慣] *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》入選歌曲 [無聲仿有聲] *無綫電視《1997年度十大勁歌金曲頒獎禮》最受歡迎新人金獎 *東周刊 最有前途新人獎 ;1998年： *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》入選歌曲 [末世紀的呼聲] *香港電台 1998十大愛心之星 *馬來西亞《動感321頒獎典禮》最佳海外新人獎 *馬來西亞《動感321頒獎典禮》金曲 [開放日] *無綫電視《1998年度十大勁歌金曲頒獎禮》傑出表現獎銅獎 *香港電台《第二十一屆十大中文金曲頒獎典禮》飛躍男歌手銅獎 *廣州電台《1998新音樂大獎頒獎禮》新音樂最受歡迎男歌手大獎 *無綫電視《1998年度第二屆唱片封套設計大賞》得獎大碟 [Horizons] ;1999年： *第十八屆[[香港電影金像獎]] 最佳新演員 *廣州《第二屆樂壇我最愛頒獎典禮》我最愛人氣歌手 *廣州《第二屆樂壇我最愛頒獎典禮》我最愛粵語男歌手 *《新城精選104廿一世紀之音頒獎典禮》新引力中心獎 *十大名人魅力眼睛獎 *快週刊 十大千禧快上位藝人 *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [非走不可] *無綫電視《勁歌金曲第三季季選》入選歌曲 [估計錯誤] *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》入選歌曲 [愛後餘生] *新城勁爆頒獎禮1999 - 四台聯頒卓越表現大獎金獎 *新城勁爆頒獎禮1999 - JVC新城勁爆人氣男歌手 *新城勁爆頒獎禮1999 - 十大新城勁爆歌曲 [非走不可] *商業電台《1999年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]》叱吒樂壇男歌手銅獎 *商業電台《1999年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》叱吒樂壇專業推介十大歌曲 [非走不可] *香港電台《第22屆[[十大中文金曲頒獎典禮]]》十大優秀流行歌手大獎 *香港電台《第22屆十大中文金曲頒獎典禮》飛躍大獎男歌手金獎 *香港電台《第22屆十大中文金曲頒獎典禮》十大中文金曲獎 [非走不可] *無綫電視《1999年[[十大勁歌金曲頒獎禮]]》十大勁歌金曲獎 [非走不可] *無綫電視《1999年十大勁歌金曲頒獎禮》1999年度傑出表現獎金獎 *無綫電視《1999年十大勁歌金曲頒獎禮》四台聯頒音樂大碟獎 [Believe] *Channel V華語榜中榜1999 - 最受歡迎新人男歌手大獎 *Channel V華語榜中榜1999 - 歌曲獎 [謝謝您的愛1999] *[[有線電視|有線]]YMC台《有線YMC至尊榜總選99》十大至尊最愛華語歌 [非走不可] *有線YMC台《有線YMC至尊榜總選99》至尊最愛電影歌曲獎 [You can't stop me] *有線YMC台《有線YMC至尊榜總選99》誓不低頭，愈戰愈強獎 *美國華語廣播 全年十大金曲獎 [非走不可] *廣州《中國原創歌曲總評榜99年度頒獎禮》最受歡迎男歌手 ;2000年 *無綫電視《勁歌金曲第一季季選》入選歌曲 [不要說謊] *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》入選歌曲 [活著VIVA] *Channel V《全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 最受歡迎歌曲獎 [因為愛所以愛] *Channel V《全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 新生代創作歌手獎（香港） *商業電台《2000年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》男歌手銅獎 *商業電台《2000年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》唱作人大獎（金獎） *新城997《新城勁爆頒獎禮2000》新城勁爆歌曲 [活著VIVA] *新城997《新城勁爆頒獎禮2000》新城勁爆男歌手獎 *香港電台《第23屆十大中文金曲頒獎禮》十大優秀流行歌手大獎 *香港電台《第23屆十大中文金曲頒獎禮》全年最高銷量男歌手大獎 *香港電台《第23屆十大中文金曲頒獎禮》飛躍大獎（金獎） *香港電台《第23屆十大中文金曲頒獎禮》十大金曲 [活著VIVA] *無綫電視《2000年十大勁歌金曲頒獎禮》十大勁歌金曲 [活著VIVA] *無綫電視《2000年十大勁歌金曲頒獎禮》金曲獎 [活著VIVA] *無綫電視《2000年十大勁歌金曲頒獎禮》幕後大獎最佳作曲 [活著VIVA] *Neway勁爆卡拉OK歌曲獎 [活著VIVA] ;2001年 *無綫電視《勁歌金曲第一季季選》入選歌曲 [遊樂場] *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [潛龍勿用] *無綫電視《勁歌金曲第三季季選》入選歌曲 [玉蝴蝶] *台灣《MTV台頒獎典禮》MTV封神榜十大人氣歌手 *香港作曲家及作詞家協會 - 最佳流行音樂作品 [玉蝴蝶] *香港作曲家及作詞家協會 - 最佳男歌手演繹獎（流行音樂）[玉蝴蝶] *第一屆全球華語歌曲排行榜20大金曲 [玉蝴蝶] *2001「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜頒獎典禮 - 十大金曲（港臺區）[玉蝴蝶] *2001「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜頒獎典禮 - 最佳唱作人（港臺區） *中國中央電視台《第六屆中國音樂電視大賽1999-2000》電視大獎（香港地區最受歡迎歌手） *中國中央電視台《第六屆中國音樂電視大賽1999-2000》最佳MTV金曲 [只要為你活一天] *[[TVB8金曲榜]] - 人氣飆升男歌手獎 *TVB8金曲榜 - 金曲獎 [因為愛所以愛] *無綫電視《勁歌金曲第四季季選》網上金曲 [香水] *新城997《新城勁爆頒獎禮2001》新城勁爆歌曲 [玉蝴蝶] *新城997《新城勁爆頒獎禮2001》新城勁爆國語歌曲 [香水] *新城997《新城勁爆頒獎禮2001》新城勁爆大碟 [玉蝴蝶] ;2002年 *《The 2002 World Music Awards》Best-selling Chinese Artist *商業電台《2001年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》叱吒樂壇十大中文歌曲 [潛龍勿用] *商業電台《2001年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》叱吒樂壇唱作人銅獎 *商業電台《2001年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮》叱吒樂壇男歌手銅獎 *無綫電視《2001年十大勁歌金曲頒獎禮》十大勁歌金曲 [玉蝴蝶] *無綫電視《2001年十大勁歌金曲頒獎禮》最受歡迎唱作歌手銅獎 *無綫電視《2001年十大勁歌金曲頒獎禮》最受歡迎合唱歌曲獎銅獎 [拾荒蛋糕] *無綫電視《2001年十大勁歌金曲頒獎禮》最佳歌曲監製 [玉蝴蝶] *香港電台《第24屆十大中文金曲頒獎禮》十大優秀流行歌手大獎 *香港電台《第24屆十大中文金曲頒獎禮》十大金曲 [玉蝴蝶] *香港電台《第24屆十大中文金曲頒獎禮》全國最受歡迎男歌手獎銀獎(孫楠並列) *Channel V《第八屆全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 最受歡迎歌曲獎 [夠了沒有] *Channel V《第八屆全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 新生代創作歌手獎（香港） *Channel V《第八屆全球華語音樂榜中榜頒獎大典》華語音樂榜中榜 - 新浪潮歌手 *三周刊《第一屆3周刊最受歡迎藝人選舉》最受歡迎男藝人 *新Monday 第一季至尊人氣男Idol第3位 *無綫電視《勁歌金曲第一季季選》入選歌曲 [啟示錄] *2001「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜總選頒獎典禮 - 2001年度我的選擇最受歡迎男歌手（港臺區） *2001「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜總選頒獎典禮 - 2001年度我的選擇十二首金典（港臺區）[香水] *新城電台《[[新城國語力頒獎禮]]2002》國語力歌曲 [香水] *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [冥想] *香港電台《2002[[全球華語歌曲排行榜]]》全球華語歌曲排行榜金曲 [香水] *香港電台《2002全球華語歌曲排行榜》全球華語歌曲排行榜最佳創作歌手 *第一屆Yahoo!品牌感情大獎選舉 Yahoo!男名人品牌大獎 *IFPI [[香港唱片銷量大獎]]2002 - 十大銷量國語唱片 ;2003年 *無綫電視《勁歌金曲第二季季選》入選歌曲 [邊走邊愛] *廣州電視台《勁歌王-- 2003季選頒獎典禮》- 十首金曲 [第二世] *新城電台《新城國語力頒獎禮2003》國語力歌曲 [邊走邊愛] *香港電台《2003全球華語歌曲排行榜頒獎禮》最受歡迎創作歌手 *香港電台《2003全球華語歌曲排行榜頒獎禮》年度金曲 [邊走邊愛] *「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜2002-2003年總選典禮 - 港台金曲 [邊走邊愛] *「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜2002-2003年總選典禮 - 最優秀創作歌手大獎（香港地區） *「雪碧」我的選擇中國原創音樂流行榜2002-2003年總選典禮 - 最優秀演繹獎（香港地區） *TVB8金曲榜 - 最佳作曲獎 [邊走邊愛] *TVB8金曲榜 - 金曲獎 [邊走邊愛] *香港電台《第26屆十大中文金曲頒獎禮》十大優秀流行歌手 *新城《新城勁爆頒獎禮2003》新城勁爆歌曲 [邊走邊愛] *新城《新城勁爆頒獎禮2003》新城勁爆創作大碟 [Reborn] ;2004年 *無綫電視《2003年度十大勁歌金曲頒獎典禮》最受歡迎唱作歌星（金獎） *順德《激情飛揚2003中國原創總評榜頒獎禮》年度港台地區男歌手獎 *2003年度勁歌王頒獎典禮 - 金曲獎（國語）[邊走邊愛] *新城國語力頒獎禮2004 - 新城國語力歌曲 [快] *新城國語力頒獎禮2004 - 新城國語力歌王 *第四屆全球華語歌曲排行榜 - 最受歡迎創作歌手 *第四屆全球華語歌曲排行榜 - 年度最受歡迎20大金曲 [我沒有] *MTV超級炫風盛典 - 最具風格跨界藝人獎 (港台) *廣州電台《金曲金榜》金曲年度最佳國語大碟 [Listen Up] *廣州電台《金曲金榜》年度金曲獎 [黃種人] *2004年TVB8金曲榜頒獎典禮 - 金曲獎 [快] *新城勁爆頒獎禮2004 - 勁爆創作歌手 *新城勁爆頒獎禮2004 - 勁爆國語歌曲 [快] ;2005年 *無綫電視2004年度十大勁歌金曲頒獎典禮 ~ 最受歡迎Phone投歌手大獎 [黃] *第11屆全球華語音樂榜中榜 ~ 傳媒推薦獎 *Marie Claire 2 Launch Celebration Party ~ Accessories Inspiring Idol獎 *廣東電視台《音樂先鋒榜》~ 十大金曲 [黃種人] *第二屆勁歌王總選頒獎典禮 ~ 金曲獎（國語）[黃種人] *第二屆中國唱片金碟獎 ~ 最佳舞曲（港澳台）[戰] *第二屆中國唱片金碟獎 ~ 特別歌曲（港澳台）[黃種人] *新城國語力頒獎禮2005 ~ 新城國語力歌曲 [黃種人] *新城國語力頒獎禮2005 ~ 新城國語力香港男歌手 *無綫電視《2005年勁歌金曲優秀選第二回》入選歌曲 [塞車] *第五屆全球華語歌曲排行榜 ~ 最受歡迎創作歌手 *第三屆東南勁爆音樂榜頒獎典禮 ~ 香港地區勁爆最佳男歌手 *2005年香港時裝設計師協會時裝匯演之金色之旅暨第十九屆十大傑出衣着人士頒獎典禮 ~ 十大傑出衣着人士 ;2006年 *新浪2005網絡中國頒獎典禮 ~ 2005年度最佳專輯 [釋放] *《[[9+2音樂先鋒榜]]》港台十大音樂先鋒榜金曲 [給天使看的戲] *《9+2音樂先鋒榜》音樂先鋒年度演繹歌手 *《9+2音樂先鋒榜》音樂先鋒（港台）創作歌手 *《9+2音樂先鋒榜》11家主辦電臺聯頒最佳專輯獎 [釋放] *第三屆《[[勁歌王]]》總選頒獎禮典禮 ~ 十大國語金曲 [勇者之歌] *第三屆《勁歌王》總選頒獎禮典禮 ~ 最佳專輯 [釋放] *第三屆《勁歌王》總選頒獎禮典禮 ~ 勁歌唱作人氣王 *第四屆東南勁爆音樂榜頒獎禮 ~ 全球華語樂壇最受歡迎男歌手獎 *2006 MTV 超級盛典 ~ 最有型格男歌手 *《9+2音樂先鋒榜2006頒獎禮》先鋒金曲 [鞦韆]、香港地區創作歌手、港台最佳男歌手 ;2007年 *《2007中國流行音樂總評榜》港台最受歡迎男歌手 *第四屆勁歌王年度總選頒獎典禮 ~ 最受歡迎男歌手 *第四屆勁歌王年度總選頒獎典禮 ~ 勁歌王傳媒大獎 *第四屆勁歌王年度總選頒獎典禮 ~ 勁歌王年度最佳專輯《毋忘我》 === 電影 === ;1998年 *第18屆香港金像獎－最佳新演員（古惑仔之少年激鬥篇） ;1999年 *第36屆台灣金馬獎－入圍最佳男主角（半支煙） *美國百事達娛樂大獎－入圍最受歡迎香港演員 *第19屆香港金像獎－入圍最佳原創電影歌曲（愛後餘生） ;2000年 *第6屆美國百事達娛樂大獎－最受歡迎香港演員（半支煙） ;2006年 *第28屆百花獎－最佳男配角（新警察故事） ;2007年 *MTV超級盛典－港台最具風格男演員 ;2010年 *第4屆亞洲電影大獎－最佳男配角（十月圍城）<ref>{{cite web|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20110410/00282_004.html |title=霆鋒奪獎之路 |publisher=on.cc |date=2011-04-10 |accessdate=2020-09-06}}</ref> *第29屆香港金像獎－最佳男配角（十月圍城） *第10屆華語電影傳媒大獎－新世紀十年十佳明星之最佳全能男演員獎 *第五屆騰訊網星光大典－入圍港台年度電影男演員（線人） *導演協會獎－入圍年度男演員（線人） *入圍長春電影節－最佳男配角（十月圍城） ;2011年 *香港演藝人十七周年晚會－年度傑出男演員 *PASSAT-華鼎電影盛典－華語電影最佳男配角 *PASSAT-華鼎電影盛典－老百姓最喜愛的十佳電影明星 *首屆粵港澳青年電影盛典－入圍最高人氣男演員 *首屆粵港澳青年電影盛典－入圍最高人氣銀幕情侶：謝霆鋒-桂綸鎂（線人） *東方影視盛典－年度最具價值港台男演員 *第30屆香港金像獎－最佳男主角<ref>{{cite web|url=http://www.hkfaa.com/winnerlist30.html |title=第30屆香港電影金像獎提名及得獎名單 |publisher=香港電影金像獎 |accessdate=2020-09-06}}</ref> *第18屆北京大學生電影節－入圍最佳男主角（線人） ;2012年 *華鼎獎電影最佳年度中國演員 *特步十年特別貢獻獎<ref>{{cite web|url=http://fashion.ifeng.com/trends/tide/detail_2012_04/13/13870568_0.shtml |title=特步走过“非一般十年” 领跑运动时尚新趋势 |publisher=凤凰网 |date=2012-04-13 |accessdate=2020-09-06}}</ref> *第49屆台灣金馬獎-入圍最佳男主角（逆戰）<ref>{{cite web|url=https://www.goldenhorse.org.tw/awards/nw/?serach_type=award&sc=10&search_regist_year=2012&ins=46 |title=第49屆台灣金馬獎 |publisher=台灣金馬獎 |accessdate=2020-09-06}}</ref> ==參考== {{Reflist}} == 出面網頁 == {{同享類|Nicholas Tse}} * {{Hkmdb name|12550}} * {{Imdb name|0874866}} * {{Allmovie name|277025}} * {{Dianying name|XieTingfeng}} * {{Douban people|1050053}} * {{Mtime people|903079}} * {{新浪微博|6280362341}} {{英皇娛樂藝人}} {{種子音樂藝人}} {{香港電影金像獎最佳男主角‎}} {{福布斯中國名人榜}} {{叱咤樂壇男歌手銅獎}} {{叱咤樂壇唱作人金獎}} {{叱咤樂壇唱作人銅獎}} {{Authority control}} [[Category:香港男演員]] [[Category:香港男歌手]] [[Category:香港唱作人]] [[Category:香港電影人]] [[Category:香港演藝人協會]] [[Category:香港作曲家]] [[Category:香港生意人]] [[類:香港監犯]] [[Category:祖籍番禺]] [[Category:加拿大唐人]] [[Category:謝氏|霆鋒]] ojjww6sab1e465jpylejz82yz5tldxx 0 37665 1865219 1859112 2022-08-19T07:50:57Z Dr. Greywolf 143999 /* 設計 */ wikitext text/x-wiki [[File:LampFlowchartCantonese.svg|thumb|270px|一個用嚟解決「盞[[燈]]唔着」呢個問題嘅演算法；演算法可以用[[流程圖]]表示。]] '''演算法'''（{{jpingauto|jin2 syun3 faat3}}；{{lang-en|'''algorithm'''}}），[[粵文]]入面又有叫'''算法'''，係[[數學]]同[[電腦科學]]上嘅一個概念，指一串能夠冇[[歧義]]或者[[含糊]]噉教一個人或者一部[[電腦]]點樣解決某啲特定問題嘅[[命令 (電腦)|命令]]。演算法有分好多唔同種，唔同種嘅演算法可以用嚟解決唔同嘅問題，由簡單嘅[[算術]]以至[[人工智能|自動化嘅]][[認知]]等等都有演算法可以做得到<ref name="rogers87a">"Any classical mathematical algorithm, for example, can be described in a finite number of English words." (Rogers, 1987:2).</ref><ref name="rogers87b">Well defined with respect to the agent that executes the algorithm: "There is a computing agent, usually human, which can react to the instructions and carry out the computations." (Rogers, 1987:2).</ref>。 演算法可以喺有限嘅時間同[[記憶體|記憶空間]]之內，透過[[形式語言]]（formal language；簡單講就係個個字都有精確[[定義]]嘅[[語言]]，相對於日常講嘢用嘅[[自然語言]]）嚟表達<ref name="rogers87a"/>，用嚟計某一啲[[函數]]：噉講嘅意思係話，一串演算法會要求某啲特定嘅 [[input]]，跟住啲命令會描述一柞[[運算]]；當呢柞運算由人或者電腦執行嗰陣，會經過一連串數量有限嘅中介狀態<ref>"A procedure which has all the characteristics of an algorithm except that it possibly lacks finiteness may be called a 'computational method'." (Knuth, 1973:5).</ref>，最後產生一個 [[output]] <ref>"An algorithm has one or more outputs, i.e. quantities which have a specified relation to the inputs." (Knuth, 1973:5).</ref>，並且喺呢個最終狀態嗰度終止執行。順帶一提，由一個中介狀態去到下一個嘅過程唔一定係[[決定論|決定性]]嘅，有好多演算法都涉及一啲帶有[[隨機性]]喺入面嘅運算<ref>"an algorithm is a procedure for computing a function (with respect to some chosen notation for integers) ... this limitation (to numerical functions) results in no loss of generality", (Rogers 1987:1).</ref><ref>Spall, J. C. (2003). ''Introduction to Stochastic Search and Optimization''. Wiley.</ref>。 演算法嘅概念歷史悠久，有得一路追溯到去[[公元前]]嘅[[古希臘]]：由古希臘[[數學家]]諗出嚟嘅[[愛氏篩]]同埋係[[輾轉相除法]]等都可以算係早期演算法嘅例子；而演算法嘅英文名係由 9 世紀嘅[[波斯人]]數學家[[花剌子密]]（[[波斯文]]：محمد بن موسى خوارزمی）個姓嗰度嚟嘅－佢個[[姓]]用[[羅馬字]]寫係 '''algoritmi'''，花剌子密佢做咗啲相關研究，局部噉確立咗演算法嘅概念；現代嘅演算法概念係喺 1928 年由[[德國]]數學家[[打域囂拔]]（David Hibert）喺佢嘗試解決[[可判定性]]嘅問題嗰陣奠定嘅。自從嗰陣開始，演算法同相關嘅研究就喺數學同電腦科學呢兩個領域嗰度俾人廣泛噉採用<ref name="cooke">Cooke, Roger L. (2005). ''The History of Mathematics: A Brief Course''. John Wiley & Sons.</ref>。 == 定義 == [[File:Alan Turing Aged 16.jpg|thumb|240px|[[亞倫圖靈]]（Alan Turing）嘅相；佢係[[英國]]嘅一個數學家，做咗好多有關演算法嘅研究。]] {{see also|運算理論}} 籠統噉講，「演算法」呢個詞嘅[[定義]]可以指「一串能夠精確噉定義一系列作業嘅規則」。呢個定義包含嗮所有嘅[[電腦程式]]－就連啲唔曉做數字上嘅[[運算]]嘅程式都包含喺呢個定義之內，而[[輾轉相除法]]同埋文頭嗰個流程圖所描述嘅都係符合呢個定義嘅演算法。演算法對於[[電腦]]處理[[數據]]嚟講係不可或缺嘅：電腦程式會包含一大柞嘅演算法，仔細噉教部電腦要做啲乜嘢運算同埋「以乜嘢次序做呢啲運算」，令部電腦曉解決用家想用嗰個程式解決嘅問題－呢啲問題可以包括咗計啲簡單嘅[[算術]]以至複雜嘅[[統計學]]作業等等都得<ref>Stone, 1971.</ref><ref>Boolos and Jeffrey, 1974,1999:19.</ref>。 精確啲噉講，一段演算法包含一串作業，而串嘢要有以下呢啲特質<ref>Minsky, 1967, p. 105.</ref><ref>Gurevich, 2000:1, 3.</ref>： #有某啲特定嘅次序； #唔具有[[歧義]]（ambiguity）嘅問題； #有得攞部理想嘅[[運算機械]]－即係有[[圖靈完整性]]（Turing completeness）嘅機械－嚟行； #曉自己結束運行－即係話可以係有限嘅時間之內行完，並且俾一個[[output|輸出]]出嚟睇，唔會有[[無限迴圈]]（infinite loop）嘅問題<ref>Stone simply requires that "it must terminate in a finite number of steps" (Stone, 1972:7–8).</ref>。 === 集合論觀點 === 演算法可以用[[集]]（set；睇埋[[集合論]]）嘅概念嚟想像。例如[[美國]][[邏輯學家]][[:en:George Boolos|佐治·布勞斯]]（George Boolos）同佢嘅同事係噉樣描述「演算法」呢個概念嘅<ref>Boolos and Jeffrey, 1974,1999:19.</ref>： {{Cquote |原版[[英文]]："No human being can write fast enough, or long enough, or small enough† ( †"smaller and smaller without limit ...you'd be trying to write on molecules, on atoms, on electrons") to list all members of an enumerably infinite set by writing out their names, one after another, in some notation. But humans can do something equally useful, in the case of certain enumerably infinite sets: They can give explicit instructions for determining the nth member of the set, for arbitrary finite n. Such instructions are to be given quite explicitly, in a form in which they could be followed by a computing machine, or by a human who is capable of carrying out only very elementary operations on symbols."<br> [[粵文]]翻譯：由於受到速度、長度同大細嘅限制，冇人類能夠將一個「列舉到嘅[[無限]][[集]]」（enumerably infinite set）包含嘅物件用某啲符號寫嗮出嚟。但對住某啲列舉到嘅無限集，人能夠做一啲同等有用嘅嘢（指演算法）：佢哋識得俾一啲指示出嚟，去搵出個集所包含嘅第 n 件物件，當中 n 可以係是但一個細過[[無限大]]嘅[[整數]]。呢啲指示都要幾明確至得，要有一個形式，令到曉計數嘅機器（電腦）或者一個淨係曉用符號嘅人能夠跟從佢哋。 }} 上面呢段嘢當中所講嘅「列舉到嘅無限集」係數學上嘅一個概念，指一個包含咗多樣嘢嘅集，而呢個集包含嘅物件有無限咁多件，但啲件數可以用由 [[1]] 開始嘅[[整數]]嚟數。所以貝勞斯同佢啲同事講緊就係話：一串演算法係一連串指令，例如係一柞好似「<math>y = m + n</math>；<math>y</math> 代表[[output|輸出]]（output），<math>m</math> 同 <math>n</math> 代表[[input|輸入]]（input）」噉嘅算式；而呢柞指令能夠由是但一啲輸入嗰度計同整一啲輸出出嚟俾人睇，而且呢啲輸入－至少喺理論上－係幾大都得嘅（但實際上因為人有嘅電腦嘅運算能力有限，所以對於輸入嘅大細梗會有個上限）<ref>Knuth, 1973:7 states: "In practice we not only want algorithms, we want good algorithms ... one criterion of goodness is the length of time taken to perform the algorithm ... other criteria are the adaptability of the algorithm to computers, its simplicity and elegance, etc."</ref><ref>Stone, 1971:7-8 states that there must be, "...a procedure that a robot [i.e., computer] can follow in order to determine precisely how to obey the instruction." Stone adds finiteness of the process, and definiteness (having no ambiguity in the instructions) to this definition.</ref>。 {{clear}} == 表達 == [[File:Call by value and call by reference.png|thumb|300px|一幅表達咗串演算法嘅流程圖：首先睇個原初值（original value），睇吓嗰個值係咪俾人改過（modified?），如果係（yes），就做一樣嘢，如果唔係（no），就做另外一樣嘢。]] {{see also|程式語言}} 想像家陣有一部曉跟事先指定咗嘅規則嚟由輸入計輸出嘅[[運算機械|機械]]，呢部機械嘅[[記憶體]]係無限咁多嘅－即係一部[[理想化]]嘅[[圖靈機]]（Turing machine）<ref name="hodges2012">Hodges, Andrew (2012). ''Alan Turing: The Enigma (The Centenary Edition)''. Princeton University Press.</ref><ref>Petzold, C. (2008). ''The annotated Turing: a guided tour through Alan Turing's historic paper on computability and the Turing machine''. Wiley Publishing.</ref>。呢部機械計緊嘅運算嘅內容可以用多種唔同嘅圖表同語言表達，包括係[[自然語言]]、[[虛擬碼]]（pseudocode）、[[流程圖]]、[[狀態轉移表]]同埋係多種嘅[[程式語言]]呀噉。用自然語言－即係好似[[廣東話]]等日常講嘢用嘅[[語言]]－寫嘅符號（虛擬碼）對一般人嚟講易明，但就好多時都會有[[歧義]]嘅問題，而且電腦唔會識睇。[[程式語言]]（programming language）係專門為咗俾人用嚟同電腦溝通而設嘅特殊語言，電腦會睇得明，所以演算法好多時都會用程式語言嚟定義<ref name="bg">[http://fiftyexamples.readthedocs.io/en/latest/algorithms.html Background: Algorithms]. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180703023816/http://fiftyexamples.readthedocs.io/en/latest/algorithms.html |date=2018年7月3號 }}</ref>。 舉個簡單例子說明，好似係以下呢段用[[粵文]]寫嘅演算法噉，就做咗一連串嘅運算<ref name="bg"/>： ;要解決嘅問題：家吓俾一列[[正數]]（輸入）你，假設呢個列唔係一個空列，同我搵嗰列數入面最大嗰個出嚟。 :用粵文寫嘅演算法嘅步驟： #設一個變數，叫佢做「max」，並且將佢個數值設做「[[0]]」； #將收到嗰列正數逐個逐個攞嚟同 max 比較吓； #如果撞到一個大過 max 嘅數（叫呢個數做「x」）嘅話，將 max 嘅數值設做 x，並且繼續將 max 同下個正數比較吓；（邏輯代數） #將最後得出嗰個 max 嘅數值俾出嚟（輸出）。max 嘅數值會係成列數入面最大嗰個。 呢串演算法用 [[Python]]（1991 年出嘅一種[[程式語言]]）寫出嚟嘅話會係<ref name="bg"/>： <source lang="python"> # Input：一列冧巴，叫列冧巴做「L」。 # Output：L 入面最大嘅冧巴。 def find_max (L): max = 0 # 設最大值做 0。 for x in L: # 同 L 入面每個元件做以下嘅嘢... if x > max: # 如果 x 大過最大值... max = x # ... 設最大值做 x。 return max # 做完嗮上述嘅嘢後，俾返個最大值出嚟。 </source> 諗演算法嘅過程係將一個作業揼散做組成佢嘅細部份，而每個細部份都要係一啲電腦普遍都會識做嘅簡單工作（例如係「比較兩個[[數]]，睇吓邊個大啲」）－呢啲細部份可以話係組成演算法嘅元素，有咗佢哋就能夠將任何「人類會想用電腦做嘅工作」砌出嚟<ref name="bg"/>。 === 三大層次 === {{see also|電子工程}} 演算法嘅表達方法大致上可以分做三大圖靈機描述層次<ref name="sipser2006157">Sipser, 2006:157.</ref>： #'''高層描述'''（high-level description）：會描述一串演算法要做乜嘢運算，但就忽略點樣將串演算法實行落去部運算機械嗰度。一般人會睇得明，但運算機械唔會<ref group="註">即係話[[抽象化]]嘅程度「高」。</ref>。可以睇埋[[高階程式語言]]同[[虛擬碼]]。 #'''實行性描述'''（implementation description）：會話俾一部圖靈機知要點樣郁同要點樣將啲數據儲喺啲[[數據庫]]嗰度。喺呢個層次仲未會話到運算過程嗰啲中介狀態同埋[[函數]]嘅詳情俾人知。 #'''形式描述'''（formal description）：最仔細，會講明埋運算過程嗰啲中介狀態同函數。 上面嗰段 Python 碼屬於高層嘅描述－就算睇咗佢，一個人仲係唔會知道部電腦嗰啲[[邏輯門]]（logic gate）做咗乜嘢運算。舉個簡單嘅例子說明，一部廿一世紀初嘅電子電腦喺計[[加數]]嗰陣係用類似以下噉嘅機制做嘅：想像家吓個工程師手上有一柞邏輯門，邏輯門係一種[[電子元件]]，唔同種類嘅邏輯門有唔同嘅輸入輸出關係，喺收到某啲特定嘅「0」（冇電）同「1」（有電）[[訊號]]嗰陣會俾出「0」（冇電）或者「1」（有電）訊號做輸出；例如： *一個簡單嘅[[異或門]]（XOR gate）會收兩個輸入，如果兩個輸入值一樣，個門會俾「0」，如果兩個輸入值唔同，個門會俾「1」（A XOR B）； *一個簡單嘅[[與門]]（AND gate）會收兩個輸入，只有當兩個輸入都係「1」嗰陣，個門先會俾「1」（A AND B）； 然後有咗呢啲元件，一個工程師可以整出以下嘅半加法器[[集成電路]]<ref>Lai, Hung Chi; Muroga, Saburo (September 1979). "Minimum Binary Parallel Adders with NOR (NAND) Gates". ''IEEE Transactions on Computers''. IEEE. C-28 (9): 648–659.</ref>： [[File:Halfadder.gif|360px|center|]] 呢個電路嘅[[真值表]]如下： :{| class="wikitable" style="text-align:center" |- ! colspan="2"| '''輸入''' || colspan="2"| '''輸出''' |- style="background:#def; text-align:center;" | '''A''' || '''B''' || '''C''' || '''S''' |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 0 || 0 || 0 || 0 |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 1 || 0 || 0 || 1 |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 0 || 1 || 0 || 1 |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 1 || 1 || 1 || 0 |- |} 用日常講，當 A 同 B 呢兩個輸入都係「0」嗰陣，輸出會係「00」（兩個輸出都冇電）；當 A 同 B 是但一個係「1」另一個係「0」嗰陣，輸出會係「01」（得 S 有電）；最後，如果兩個輸入都係「1」，噉個輸出會係「10」（得 C 有電）。如果用[[二進制]]睇嘅話，上述呢個電路做得到 <math>1 + 1 = 2</math> 嘅簡單運算：當兩個輸入都係「0」，<math>0 + 0 = 0</math>，當得其中一個輸入係「1」，<math>1 + 0 = 1</math>，而當兩個輸入都係「1」嗰陣時，<math>1 + 1 = 10</math>，當中「10」喺二進制入面相當於[[十進制]]嘅「[[2]]」<ref>Anthony J. Pansini, ''Electrical Distribution Engineering'', p. xiv, The Fairmont Press Inc., 2006.</ref>。上述嘅過程如果用 Python 同 [[C++]] 等嘅[[高階程式語言]]寫嘅話，會類似噉： a = 1 + 1; 就算睇咗呢段碼，用家都完全唔會知道邏輯門做咗嘅嘢<ref name="sipser2006157"/>。 {{clear}} == 出名演算法 == {{see also|演算法一覽}} === 搜尋演算法 === [[File:Breadth-First-Search-Algorithm.gif|thumb|300px|將手上嘅數據逐個逐個耖，一路耖到搵到想要嗰個為止。]] {{main|搜尋演算法}} [[搜尋演算法]]（search algorithm）泛指用嚟由[[數據結構]]當中搵出想要嗰件[[數據]]嘅演算法－輸入係「數據結構」同「想要嗰件數據嘅樣」，而輸出係「想要嗰件數據喺數據結構當中嘅邊個位」。廿一世紀嘅電腦科學界有多種搜尋演算法可以用，而每種都有優缺點<ref name="knuth1998art">Knuth, Donald (1998). Sorting and Searching. ''The Art of Computer Programming''. 3 (2nd ed.). Reading, MA: Addison-Wesley Professional.</ref>。 ==== 窮舉搜尋 ==== {{main|窮舉搜尋}} [[窮舉搜尋]]（brute-force search）係最原始嗰種搜尋演算法，指將手上嘅數據（事先以某啲方式排好咗）逐個逐個耖，一路耖到搵到想要嗰個為止。例如手上有一[[陣列|列]]以[[隨機]]次序排嘅數字，用家想要由呢個數列當中最大嗰個出嚟，用窮舉搜尋嘅話，睇嗰個人就要睇嗮個數列當中嘅每個數字，再俾出最大嗰個出嚟；呢段簡單嘅演算法用粵文寫出嚟嘅話會係<ref>[https://gist.github.com/NusZzz/8116808 Instantly share code, notes, and snippets]. ''GitHubGist''.</ref>： #如果個列入面冇數字，噉就唔會有「最大嗰個數」。 #先假定個列入面第一個數字係最大嗰個。 #逐個逐個噉去睇個列入面啲數字，如果撞到個數字大過而家手上嗰個「最大數字」嘅話，將新撞到呢個數字設做「最大數字」。 #如果睇勻嗮個列入面啲數字嘅話，將手上嗰個「最大數字」交出嚟做答案。 上述呢串演算法用比較形式些少嘅[[虛擬碼]]寫出嚟嘅話會係噉： <source lang="C++"> // Input: A list of numbers L. // Output: The largest number in the list L. if L.size = 0 return null; largest ← L[0]; for each item in L, do if item > largest, then largest ← item; return largest; // 當中 "←" 代表指定敘述－「A ← B」即係將 A 嘅數值設做 B； // 而 "return X" 會終止串演算法，並且將 X 嘅數值攞嚟做輸出。 </source> 廿一世紀嘅研究者一般都會嫌呢串演算法唔夠好，原因係呢串演算法喺[[最壞情況複雜度|最壞情況]]（worst-case）嗰陣要睇嗮成個列先至搞得掂，所以又有人諗咗第啲演算法出嚟做呢樣工作－而呢啲新演算法好多時都曉淨係睇個數字列嘅一小部份就經已搵得出想要嗰個數字<ref name="knuth1998art"/>。 ==== 對分檢索 ==== {{main|對分檢索}} [[對分檢索]]（binary search）係用嚟由一個預先排好咗次序（睇下面[[排序演算法]]）嘅數列嗰度搵某一個特定數字出嚟嘅演算法。對分檢索嘅做法係首先將行資料拆做兩橛，再睇吓中間嗰個數係咪等如要搵嗰個數（目標），假如個數列係預先由細到大排好咗嘅話，噉就意味一樣嘢：如果數列中間嗰個數大過個目標，噉個目標實係喺中間個數前面，而如果數列中間嗰個數細過個目標，噉個目標實係喺中間個數後面，跟手段演算法就可以再重複呢個程序，將個搜索範圍縮細，最後搵到個目標嘅數字（假如個目標真係存在喺嗰行數列入面嘅話）。好似係以下呢段虛擬碼噉<ref name="flores">Flores, Ivan; Madpis, George (1 September 1971). "Average binary search length for dense ordered lists". ''Communications of the ACM''. 14 (9): 602–603.</ref><ref>Willams, Jr., Louis F. (22 April 1976). A modification to the half-interval search (binary search) method. ''Proceedings of the 14th ACM Southeast Conference''. ACM.</ref>： <source lang="C++"> function binary_search(A, n, T): L := 0 // 設個數做「左邊界」 R := n &minus; 1 // 設個數做「右邊界」 while L <= R: m := floor((L + R) / 2) // 將由 L 至 R 嗰段嘢砍兩橛，m 設做中間位 if A[m] < T: // 如果第 m 個數細過目標（T）嘅話，即係話個目標應該喺第 m 個數後面。 L := m + 1 else if A[m] > T: // 如果第 m 個數細過目標（T）嘅話，即係話個目標應該喺第 m 個數前面。 R := m - 1 else: return m // 如果第 m 個數等如目標嘅話，就將嗰個數做輸出。 return unsuccessful </source> {{clear}} [[File:Binary Search Depiction.svg|thumb|540px|center|<center>用對分檢索喺個數列當中搵「7」出嚟嘅圖解；每個箭咀表示一吓耖嘅動作。</center>]] 對分檢索平均會快過「吓吓都將數列入面嘅數逐個逐個睇一次」嘅窮舉搜尋：喺最壞情況下，想搵嗰個數會係個數列嘅第一個或者最尾嗰個，而喺呢個情況下，用對分檢索嚟做搜尋要做 <math>O(\log_2n)</math> 咁多次比較（當中 <math>n</math> 係「個數列入面有幾多個數字」），而「吓吓將數列入面逐個逐個睇一次」喺最壞情況之下就要做 <math>n</math> 次比較，<math>O(\log_2n)</math> 數值永遠細過 <math>n</math> <ref group="註"><math>\log</math> 係指[[對數]]。</ref>。「由一個數列當中搵一個特定數字出嚟」係電腦好常要做嘅基本作業，如果（例如）喺一個程式當中部電腦要做呢個作業 100 次嘅話，噉一個用對分檢索嘅程式基本上實會快一截，所以[[編程員]]多數會比較鍾意用對分檢索<ref name="flores"/>。 === 排序演算法 === [[File:Sorting quicksort anim.gif|thumb|300px|用快速排序將一列亂糟糟嘅數字由細到大排好嘅圖解]] {{main|排序演算法}} [[排序演算法]]（sorting algorithm）泛指用嚟將一柞物件以某啲特定次序（例如由數值細到大）排好嘅演算法。呢種演算法嘅價值在於支援第啲演算法－有唔少演算法都係要啲數據事先排好咗先至會啱用，例子有頭先提到嘅[[對分檢索]]<ref name="knuth1998art"/><ref>Sedgewick, Robert (1980), "Efficient Sorting by Computer: An Introduction", ''Computational Probability'', New York: Academic Press, pp. 101–130.</ref>。 ==== 快速排序 ==== {{main|快速排序}} [[快速排序]]（quicksort）係指用嚟將一個數列入面啲數字由細至大排好嘅演算法－輸入係一個（亂糟糟嘅）數列，而輸出係執好咗嘅數列<ref>Sedgewick, R. (1978). "Implementing Quicksort programs". ''Comm. ACM''. 21 (10): 847–857.</ref><ref>Dean, B. C. (2006). "A simple expected running time analysis for randomized "divide and conquer" algorithms". ''Discrete Applied Mathematics''. 154: 1–5. </ref>。步驟如下： #喺個數列入面是但揀個數字，設佢做'''基準'''（pivot）。 #重新排序數列：將個數字重新排過，數值上細過個基準嘅數字冚唪唥搬去個基準前面，而數值上大過個基準嘅數字就冚唪唥搬嗮去個基準後面；做咗呢個步驟之後，個基準會喺正佢嘅最終位置。 #將個數列斬做兩橛－「細過個基準嗰柞數字」同埋「大過個基準嗰柞數字」，並且分別噉對嗰兩橛做上述嗰兩個步驟。 呢串演算法俾人好廣泛噉攞嚟將啲數列嘅次序排好。上述呢串演算法用 [[Python 程式語言|Python]] 寫出嚟嘅話會係噉嘅<ref>[https://stackoverflow.com/questions/18262306/quicksort-with-python Quicksort with Python].</ref>： <source lang="python"> def sort(array=[12,4,5,6,7,3,1,15]): # 定義一個子程序，array 係要處理嗰個數列。 less = [] equal = [] greater = [] # 設三個陣列。 if len(array) > 1: pivot = array[0] # 揀最頭個數做 pivot。 for x in array: # 將 array 當中每一個數 x... if x < pivot: # 如果 x < pivot... 將 x 加落去 less 呢個陣列嗰度。 less.append(x) if x == pivot: # 如果 x = pivot... 將 x 加落去 equal 呢個陣列嗰度。 equal.append(x) if x > pivot: # 如果 x > pivot... 將 x 加落去 greater 呢個陣列嗰度。 greater.append(x) return sort(less)+equal+sort(greater) # 喺 Python 入面，「+」可以代表「將兩個陣列拼埋一齊」；將 less、equal 同 greater 砌埋一齊做輸出。 else: return array # 個子程序會以 less 同 greater 做輸入再行過，行若干次，行到輸入嘅長度係 0 為止。 </source> {{clear}} ==== 冒泡排序 ==== [[File:Bubble-sort-example-300px.gif|thumb|300px|用冒泡排序將一個有 8 個數字嘅數列排好]] {{main|冒泡排序}} [[冒泡排序]]（bubble sort / sinking sort）係一種用嚟將一個數列入面啲數字由細至大排好嘅演算法，做法係喺每一步攞相鄰嘅兩個數比較，將兩個數由細到大排好，再將個過程做若干次，做到成個數列都排好嗮為止。原則上，冒泡排序並唔好用－喺最壞情況下要行成 <math>O(n^2)</math> 咁多步先行得完，所以喺現實，冒泡排序多數都淨係俾人用嚟做教育用途<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', Second Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. ISBN 0-262-03293-7. Problem 2-2, pg.40.</ref><ref>Astrachan, Owen (2003). "[https://users.cs.duke.edu/~ola/papers/bubble.pdf Bubble sort: an archaeological algorithmic analysis]" (PDF). ''ACM SIGCSE Bulletin''. 35 (1): 1–5.</ref>。 例如如果用冒泡排序同 <code>5, 1, 4, 2, 8</code> 呢個數列排序嘅話： ;第一回合 :( '''5''' '''1''' 4 2 8 ) &rarr; ( '''1''' '''5''' 4 2 8 )，5 > 1，所以將 5 同 1 位置互換， :( 1 '''5''' '''4''' 2 8 ) &rarr; ( 1 '''4''' '''5''' 2 8 )，5 > 4，所以將 5 同 4 位置互換， :( 1 4 '''5''' '''2''' 8 ) &rarr; ( 1 4 '''2''' '''5''' 8 )，5 > 2，所以將 5 同 2 位置互換， :( 1 4 2 '''5''' '''8''' ) &rarr; ( 1 4 2 '''5''' '''8''' )，5 < 8，所以 5 同 8 唔使郁。 ;第二回合 :( '''1''' '''4''' 2 5 8 ) &rarr; ( '''1''' '''4''' 2 5 8 ) :( 1 '''4''' '''2''' 5 8 ) &rarr; ( 1 '''2''' '''4''' 5 8 ) :( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) &rarr; ( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) :( 1 2 4 '''5''' '''8''' ) &rarr; ( 1 2 4 '''5''' '''8''' )，查實到咗呢一步，個數列經已排好咗，但段演算法要再重新睇多次個數列先至知呢一點。 ;第三回合 :( '''1''' '''2''' 4 5 8 ) &rarr; ( '''1''' '''2''' 4 5 8 ) :( 1 '''2''' '''4''' 5 8 ) &rarr; ( 1 '''2''' '''4''' 5 8 ) :( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) &rarr; ( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) :( 1 2 4 '''5''' '''8''' ) &rarr; ( 1 2 4 '''5''' '''8''' ) === 輾轉相除法 === [[File:Euclids-algorithm-example-1599-650.gif|thumb|300px|用輾轉相除法搵 1599 同 650 嘅最大公因數嘅圖解； <source lang="text" highlight="1,5"> 1599 = 650 × 2 + 299 650 = 299 × 2 + 52 299 = 52 × 5 + 39 52 = 39 × 1 + 13 39 = 13 × 3 + 0</source>]] {{main|輾轉相除法}} [[輾轉相除法]]，西人興嗌[[歐幾里得嘅演算法]]（Euclid's algorithm），係用嚟求[[最大公因數]]嘅一串演算法，首次記載係喺大約公元前 300 年嘅[[古希臘]][[數學家]][[歐幾里得]]嗰本《[[幾何原本]]》（英文：Elements）入面<ref>"[https://mathcs.clarku.edu/~djoyce/java/elements/bookVII/propVII2.html Euclid's Elements, Book VII, Proposition 2]". ''Aleph0.clarku.edu''.</ref><ref>Heath, 1908:300; Hawking's Dover 2005 edition derives from Heath.</ref>。歐幾里得佢係噉樣講嘅：（粵文翻譯）「家吓有兩個彼此唔係對方[[因數]]嘅[[數]]，個問題係要搵出佢哋嘅最大公因數」，佢首先諗到一點－要計佢哋最大公因數嗰兩個數相減嘅話，得出嗰個數一定係個最大公因數嘅倍數。佢諗出嗰串演算法步驟簡單講如下<ref>[http://mathworld.wolfram.com/EuclideanAlgorithm.html Euclidean Algorithm]. ''Wolfram MathWorld''.</ref>： #要搵佢哋最大公因數當中，大啲嗰個設做 <math>a</math>，細啲嗰個設做 <math>b</math>； #將 <math>b</math> 乘大佢，睇吓要乘幾先會變到大過 <math>a</math>，即係話 <math>a = qb + r</math>－喺呢條算式入面，<math>q</math> 會係一個正整數，而 <math>r</math> 係一個餘數； #睇吓 <math>r</math> 係唔係等如零； #如果係嘅話，<math>b</math> 就係要搵嗰個最大公因數； #如果唔係嘅話，將 <math>b</math> 同 <math>r</math> 當中大啲嗰個設做 <math>a</math>，細啲嗰個設做 <math>b</math>； #跳返去步驟 2。 要將呢串演算法用電腦嚟執行嘅話好簡單，淨係需要幾個種類嘅指令已經夠：條件性嘅 [[GOTO]]、無條件性嘅 GOTO、設變數同埋基本嘅[[算術]]<ref>For modern treatments using division in the algorithm, see Hardy and Wright, 1979:180, Knuth, 1973:2 (Volume 1), plus more discussion of Euclid's algorithm in Knuth 1969:293–297 (Volume 2).</ref>。 ;實現例子 1 [[File:Euclid's algorithm Inelegant program 1.png|thumb|240px|呢段演算法嘅流程圖]] 以下呢段碼係輾轉相除法嘅一個可能實現形式（雖然實際上係一個唔多靚嘅演算法）。佢個做法嘅基本原理係將要搵佢哋最大公因數嗰兩個數設做 <math>l</math>（大啲嗰個）同 <math>s</math>（細啲嗰個）兩個變數，再將 <math>s</math> 由 <math>l</math> 嗰度減出嚟，減到得出個數細過 <math>s</math> 為止<ref>Knuth, 1973: 2-4.</ref>。 '''輸入：''' 1 [設兩個變數－L 同 S，並且將佢哋嘅數值設做 <math>l</math> 同埋 <math>s</math> 嘅] INPUT L, S 2 [將 <math>R</math> 初始化：將個餘數嘅值設做等如 <math>l</math> 嘅] R ← L '''E0：確保 <math>r \ge s</math>。''' 3 [確保 <math>S</math> 真係細過 <math>R</math>] IF R > S THEN <math>S</math> 真係細過 <math>R</math>，所以唔使做 #4、#5、同 #6 呢幾個交換步驟： GOTO step #6 ELSE <math>S</math> 唔係細過 <math>R</math>，所以要做交換步驟嚟將兩個數掉轉： 4 L ← R 5 R ← S 6 S ← L '''E1：搵個餘數出嚟－將 <math>S</math> 由 <math>R</math> 減出嚟，減到得出嘅餘數 <math>r</math> 細過 <math>S</math> 為止。''' 7 IF S > R THEN GOTO 10 ELSE 8 R ← R − S 9 GOTO 7 '''E2：個餘數係咪零？如果係嘅話，個程式終止得，如果唔係嘅話，串演算法要再行落去，直至得出一個係零嘅餘數。''' 10 IF R = 0 THEN GOTO 15 ELSE CONTINUE TO 11 '''E3：將 <math>S</math> 同 <math>r</math> 對調，用 <math>L</math> 嚟做啲數字嘅中轉站。''' 11 L ← R 12 R ← S 13 S ← L 14 [重複上面嘅程序] GOTO 7 '''輸出：''' 15 [將個答案顯示出嚟俾解緊難嗰個人睇] PRINT S '''搞掂：''' 16 HALT, END, STOP. {{clear}} ;實現例子 2 [[File:Euclid flowchart.svg|thumb|240px|呢段演算法嘅流程圖]] 以下呢個係輾轉相除法嘅第個實現例子。佢淨係使用咗 6 個核心指令，相對於第一個例子嘅 13 個，俾好多人覺得係一個「靚」啲嘅演算法－因為學界一般都認為，所謂嘅「elegant」係指「用最少嘅指令類做最多嘅嘢」。佢用嗰種程式語言係以「LET [] = []」嚟設變數嘅數值嘅。 <source lang="cbmbas"> 5 REM Euclid's algorithm for greatest common divisor 6 PRINT "唔該打兩個大過 0 嘅整數" 10 INPUT A,B 20 IF B = 0 THEN GOTO 80 30 IF A > B THEN GOTO 60 40 LET B = B - A 50 GOTO 20 60 LET A = A - B 70 GOTO 20 80 PRINT A 90 END </source> 如果用緊嘅程式語言係比較[[物件導向程式設計|物件導向]]嘅話，可以用 [[Java 程式語言]] 噉做： <source lang="java"> // Euclid's algorithm for greatest common divisor integer euclidAlgorithm (int A, int B){ A = Math.abs(A); B = Math.abs(B); while (B != 0){ if (A > B) A = A - B; else B = B - A; } return A; } </source> {{clear}} 以上嘅呢啲演算法由相關領域嘅研究者用好多唔同嘅數字輸入試過，證實咗係掂嘅，亦都有[[數學家]]用[[數學歸納法]]（mathematical induction）嘅方法[[數學證明|證明]]咗佢真係行得通嘅<ref>Knuth, 1973:13–18. He credits "the formulation of algorithm-proving in terms of assertions and induction" to R. W. Floyd, Peter Naur, C. A. R. Hoare, H. H. Goldstine and J. von Neumann. Tausworth 1977 borrows Knuth's Euclid example and extends Knuth's method in section 9.1 Formal Proofs (pages 288–298).</ref><ref>Tausworthe, 1997:294.</ref>。 === 搵路演算法 === [[File:6n-graf.svg|thumb|240px|一幅圖論當中嘅圖；通常一個搵路演算法會用呢啲圖做輸入。]] {{main|搵路演算法}} [[搵路演算法]]（pathfinding algorithm）係[[人工智能]]（AI）上嘅一個大課題，指教一個 AI 喺空間入面指定兩個點，並且搵出一條連接兩點嘅線。做搵路嘅演算法有好多用途，例如喺[[機械人學]]上教[[機械人]]探索自己周圍嘅空間，以及喺[[遊戲製作]]上教[[遊戲 AI]] 喺遊戲空間入面搵出要行嘅路線<ref name="cui2011">Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based pathfinding in modern computer games. ''International Journal of Computer Science and Network Security'', 11(1), 125-130.</ref><ref name="bovarski2015">Boyarski, E., Felner, A., Stern, R., Sharon, G., Tolpin, D., Betzalel, O., & Shimony, E. (2015, June). ICBS: improved conflict-based search algorithm for multi-agent pathfinding. In ''Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence''.</ref>。 一般嚟講，搵路演算法－無論係咪[[電子遊戲]]用嘅都好－都會<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref><ref>Hagelback, Johan, and Stefan J. Johansson. "Dealing with fog of war in a real-time strategy game environment." In ''Computational Intelligence and Games'', 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, pp. 55-62. IEEE, 2008.</ref> *攞一幅圖做輸入 <code>input</code>：呢類演算法通常唔能夠直接處理一個環境，而係要靠第串演算法，<code>simplify</code>，將個環境變成一幅'''圖'''（graph）；[[圖論]]（graph theory）當中嘅一幅圖會有若干個'''節點'''（node），並且指明邊啲節點之間有連結，喺應用上，一個可能嘅做法係個輸入最先嗰個數字代表節點嘅數量，跟住嘅數字表示邊啲節點之間有連結（睇埋[[陣列]]），例如 <code>[6, 1-2, 1-5, 2-5, 2-3, 5-4, 3-4, 4-6]</code> 表示幅圖有 6 個節點，節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推；<code>simplify</code> 要做嘅嘢係攞要探索嗰個環境做輸入，輸出一個表示個環境當中有邊啲重要位置（節點）同邊啲位置之間有路能夠互通（連結）嘅圖，等搵路演算法做嘅嘢容易啲<ref name="millington2019ch4"/>。 *喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用'''權重表'''（weighted graph），意思即係話個表每條連結都會有個數值<ref group="註">喺實際應用上，呢啲數值通常一定係 0 或者[[正數]]，因為好多常用嘅搵路演算法一撞到[[負數]]嘅權重值就會出錯。</ref>，表示嗰條路線嘅'''成本'''（cost）<ref>Fletcher, Peter; Hoyle, Hughes; Patty, C. Wayne (1991). ''Foundations of Discrete Mathematics'' (International student ed.). Boston: PWS-KENT Pub. Co. p. 463. ISBN 978-0-53492-373-0. "A weighted graph is a graph in which a number w(e), called its weight, is assigned to each edge e."</ref>：例如有一個 <code>simplify</code> 演算法會每條路都俾個權重值佢，個數值愈大表示條路愈難行（成本高）；想像其中兩個節點之間有兩條可能路線 <code>a</code> 同 <code>b</code>，<code>a</code> 係一條完全冇機關嘅平路，而 <code>b</code> 長過 <code>a</code> 之餘仲有十個陷阱設咗喺度，噉正路嚟講，假設 <code>a</code> 同 <code>b</code> 喺其他因素上完全相等，<code>b</code> 嘅權重值理應會大過 <code>a</code> 嘅<ref>Antsfeld, L., Harabor, D. D., Kilby, P., & Walsh, T. (2012, October). Transit routing on video game maps. In ''Eighth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref>。 *最後串演算法會俾一條路線嚟做輸出 <code>output</code> <ref>Goodwin, S. D., Menon, S., & Price, R. G. (2006). Pathfinding in open terrain. In ''Proceedings of International Academic Conference on the Future of Game Design and Technology''.</ref>。 {{clear}} [[File:Weighted network.png|thumb|450px|center|<center>一個權重表；一條路掕住嘅數字表達嗰條路有幾易行<ref group="註">有啲演算法仲會精細到考慮埋連結之間嘅方向性：即係有啲路可能淨係可以向其中一個方向通行，又或者由一個方向行嘅成本同由第個方向行嘅唔同。</ref>。</center>]] ;例子碼 [[迪卡斯特拉演算法]]（Dijkstra's algorithm）係由[[荷蘭]]電腦科學家[[:en:Edsger W. Dijkstra|艾斯加·迪卡斯特拉]]（Edsger W. Dijkstra）諗出嚟嘅一串演算法。呢串演算法會攞三樣嘢做輸入 <code>input</code>：一個圖、一個起點節點同一個終點節點；目的係俾出「成本最低嗰條路線」嚟做輸出 <code>output</code>，而如果有多過一條「成本最低路線」嘅話，是但俾其中一條做輸出。虛擬碼如下<ref>Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2001). "Section 24.3: Dijkstra's algorithm". ''Introduction to Algorithms'' (Second ed.). MIT Press and McGraw–Hill. pp. 595–601.</ref><ref>Knuth, D.E. (1977). "A Generalization of Dijkstra's Algorithm". ''Information Processing Letters''. 6 (1): 1–5.</ref>： <source lang="csharp"> def pathfindDijkstra(graph, start, end): // 串演算法有三個 input，個圖（graph）、起點（start）同終點（end） struct NodeRecord: // 串演算法需要三件資訊： node // 節點 connection // 連結 costSoFar // 「目前嘅成本」 // 初始化 startRecord = new NodeRecord() startRecord.node = start startRecord.connection = None startRecord.costSoFar = 0 open = PathfindingList() // 「開放表」（open list） open += startRecord // 將起點加入開放表。 closed = PathfindingList() // 「封閉表」（closed list） // while 開放表入面仲有嘢，做... while length(open) > 0: current = open.smallestElement() // 攞開放表入面最細嗰件做現時點。 if current.node == goal: break // 如果現時點係終點，break。 // 如果冇 break 到，個程式會繼續行落去... connections = graph.getConnections(current) // 將同現時點有連結嘅節點冚唪唥搵嗮出嚟。 for connection in connections: // 同搵到嘅連結每個做以下嘅嘢... endNode = connection.getToNode() // 設嗰條連結去嘅點做終點。 endNodeCost = current.costSoFar + connection.getCost() // 計個成本。 if closed.contains(endNode): continue // 如果嗰點係冇路走嘅，skip 去計下一條連結。 else if open.contains(endNode): endNodeRecord = open.find(endNode) if endNodeRecord.cost <= endNodeCost: continue // 如果呢個點嘅成本並唔細過已知嘅點嘅話，skip 去計下一條連結。 else: endNodeRecord = new NodeRecord() // else，將呢個點加入紀錄嗰度。 endNodeRecord.node = endNode // Update 成本同連結 endNodeRecord.cost = endNodeCost endNodeRecord.connection = connection // 再將呢點加入開放表嗰度。 if not open.contains(endNode): open += endNodeRecord // 將現時點移出開放表，並且加佢入封閉表。 open -= current closed += current // 做完個 while 之後... if current.node != goal: // 如果冇去到終點嘅話，表示搵路失敗。 return None else: // 否則，compile 一個列嗮搵到嗰條路涉及嘅連結嘅表，表示條路線。 path = [] while current.node != start: path += current.connection current = current.connection.getFromNode() return reverse(path) // 將條路線俾出嚟做 output。 </source> === 模擬牛頓定律 === [[File:PhysicsEngine.ogv|thumb|300px|四個遊戲物理嘅例子：<br> 1 冇任何物理法則。<br> 2 有[[重力]]，但冇[[碰撞探測]]。<br> 3 有重力同碰撞探測，但冇[[剛體動力學]]。<br> 4 有齊所有基本嘢。]] {{see also|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）係指喺設計一個[[電子遊戲]]嗰陣將[[物理定律]]用[[電腦程式]]嘅形式表達出嚟，等部電腦識得真實噉模擬現實世界嘅物理俾啲玩家睇，令到啲玩家能夠覺得個遊戲有返咁上下真實度，並且投入去隻遊戲裏面－喺廿一世紀，大部份嘅電子遊戲都要做呢樣嘢，得少數嘅例外（例如一隻模擬[[捉象棋]]嘅電子遊戲）可以唔使模擬物理定律。一般嚟講，遊戲嘅物理都唔會完全跟足現實嘅[[物理]]嘅－好多時淨係會求有足夠嘅真實度<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion]. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref><ref>Van der Burg, John (23 June 2000). "[http://www.gamasutra.com/view/feature/3157/building_an_advanced_particle_.php Building an Advanced Particle System]". ''Gamasutra''.</ref>。 以下呢段用 [[C 程式語言]]寫嘅源碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，個程式列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 分類準則 == 要將演算法分類，可以用好多唔同嘅準則： === 有冇遞歸 === {{main|遞歸}} [[遞歸]]（recursion）係好多演算法有嘅特性，指串演算法當中有個[[子程式]]會用到佢自己，例如以下呢段簡單嘅碼噉<ref name="recursionandbacktrack">[https://www.hackerearth.com/practice/basic-programming/recursion/recursion-and-backtracking/tutorial/ Recursion and Backtracking].</ref><ref>[https://www.cs.odu.edu/~cs381/cs381content/recursive_alg/rec_alg.html Recursive Algorithm].</ref>： <source lang="c"> function dream() print "Dreaming" dream() // dream 呢個子程式當中用到自己。 </source> 喺編程上，遞歸可以用嚟解決一啲可以揼散做一大柞細問題嘅問題，而且當中每一個細問題都屬同一個類型，例如[[歐幾里得嘅演算法]]可以用 [[C 程式語言]]寫成以下嘅遞歸程式<ref name="recursionandbacktrack"/>： <source lang="c"> int gcd(int A, int B) { /* gcd 係一個子程式，攞 A 同 B 兩個數做 input */ if (B == 0) /* 如果 B = 0... */ return A; /* ... 俾 A 做輸出 */ else if (A > B) return gcd(A-B,B); /* 用 (A-B) 同 B 做輸入，行多次 gcd */ else return gcd(A,B-A); /* ... */ </source> 好出名嘅[[河內塔]]（Tower of Hanoi）問題可以用遞歸演算法輕鬆解決<ref>Petković, Miodrag (2009). ''Famous Puzzles of Great Mathematicians''. AMS Bookstore. p. 197.</ref>。 === 係咪決定性 === [[File:Histogramme loi normale.svg|thumb|300px|一個[[常態分佈]]；想像每條棒代表一個可能嘅輸出，而條棒嘅高度（[[Y 軸]]）代表嗰個輸出出現嘅[[機會率]]。]] {{main|決定性演算法|非決定性演算法}} [[決定性演算法]]（deterministic algorithm）係指本質上[[決定性]]嘅演算法，而[[非決定性演算法]]（non-deterministic algorithm）係指冇呢種特徵嘅演算法：決定性演算法喺每個步驟由輸入去輸出都好精確，冇任何[[隨機性]]喺入面，俾同一個輸入串演算法實會出同一個輸出<ref group="註">不過喺現實應用上，因為[[電腦硬件]]唔係完美 100% 可靠，所以演算法行起上嚟點都會有好微細機會率（例如 0.00001%）會出錯。</ref><ref> Bocchino Jr., Robert L.; Adve, Vikram S.; Adve, Sarita V.; Snir, Marc (2009). Parallel Programming Must Be Deterministic by Default. ''USENIX Workshop on Hot Topics in Parallelism''.</ref>；而非決定性演算法就相反，會有隨機性喺入面，所以就算吓吓俾同一樣嘅輸入佢，出嗰個輸出都可能會唔同咗，可以睇吓[[擬亂數產生]]<ref>Robert W. Floyd (October 1967). "Nondeterministic Algorithms". ''Journal of the ACM''. pp. 636–644.</ref>。 例：[[電子角色扮演遊戲|RPG 遊戲]]當中成日會有一大柞招式俾[[角色]]用，一個招式有若干個屬性，包括咗嗰招嘅殺傷力同命中率等等，當一個角色用一個命中率係 80% 嘅招式嗰陣，一個常見做法係[[遊戲程式]]內部會用 [[RNG]] 產生一個 0 至 1 之間嘅數字，而如果個數字大過或者等如 0.8，噉嗰吓攻擊就會打中，否則就會唔中，實際例子有[[寵物小精靈]]系列<ref>[https://www.howtogeek.com/446695/what-is-rng-in-video-games-and-why-do-people-criticize-it/ What Is RNG in Video Games, and Why Do People Criticize It?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20191209130438/https://www.howtogeek.com/446695/what-is-rng-in-video-games-and-why-do-people-criticize-it/ |date=2019年12月9號 }}. ''How-To Geek''.</ref>。 決定性同非決定性演算法各有優劣－非決定性演算法嘅輸出難以預測，喺睇個輸出之前，一個非決定性演算法嘅輸出會以一個[[概率分佈]]（probability distribution）嘅形式存在，而非決定性演算法「輸出缺乏精確性」呢一點表示好多要求高度精確嘅[[科學]]同[[工程學]]應用唔能夠用呢啲演算法，但非決定性演算法「難以預測」呢一個特性又有第啲用途，例如，例如係一個模擬[[啤牌]]嘅遊戲程式喺洗牌嗰陣，就需要用到非決定性演算法，因為啤牌遊戲一般都預咗[[玩家]]冇能力預測抽到嘅牌係乜樣嘅<ref>Gary McGraw and John Viega. [https://www.ibm.com/developerworks/library/s-playing/#h4 Make your software behave: Playing the numbers: How to cheat in online gambling].</ref>，而[[統計學]]同[[機械學習]]嘅應用上都會用到非決定性演算法<ref name="learning">[https://towardsdatascience.com/how-do-artificial-neural-networks-learn-773e46399fc7 Learning process of a neural network] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210211033924/https://towardsdatascience.com/how-do-artificial-neural-networks-learn-773e46399fc7?gi=204bdbcd6850 |date=2021年2月11號 }}. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 係咪近似性 === {{main|近似演算法|精準演算法}} [[近似演算法]]（approximation algorithm）係指嘗試搵出近似想要嘅答案嘅數值嘅演算法，而[[精準演算法]]（exact algorithm）係指要求搵到嘅答案同目標完全一樣：演算法一般都會俾出（通常係以數字形式存在嘅）答案，精準演算法要求個輸出同目標答案完全一樣，而近似演算法淨係要求個輸出同目標答案相近；例如喺 [[電子角色扮演遊戲|RPG 遊戲]]當中計一吓攻擊中唔中－1 代表「中」、0 代表「唔中」－就係一個精準演算法，要求個答案同目標數值完全一樣，但喺好多[[統計學]]同[[機械學習]]上嘅應用當中，可能輸出嘅數量極大－原則上如果答案嘅數值係[[連續性變數|連續性]]（continuous；可以[[小數點]]後有幾多個位都得），答案嘅可能數值會有[[無限]]咁多個，所以喺呢種情況下，串演算法只會務求俾出一個「理應會接近真實答案」嘅數值做輸出。即係話一個近似演算法會答嘅唔係「答案係幾多」而係「答案相信係喺幾多同幾多之間」或者「真正答案應該會接近呢個數值」<ref>Bernard., Shmoys, David (2011). ''The design of approximation algorithms''. Cambridge University Press.</ref><ref>For instance, the volume of a convex polytope (described using a membership oracle) can be approximated to high accuracy by a randomized polynomial time algorithm, but not by a deterministic one: see Dyer, Martin; Frieze, Alan; Kannan, Ravi (January 1991), "''A Random Polynomial-time Algorithm for Approximating the Volume of Convex Bodies''", J. ACM, New York, NY, USA: ACM, 38 (1): 1–17.</ref>。 {{clear}} [[File:Hill climb.png|thumb|center|450px|爬山演算法嘅圖解；[[X 軸]]同 [[Y 軸]]係個模型嗰兩個參數，Z 軸（上下）表示一個量度模型表現嘅指標；演算法嘅目標係要將 <math>z</math> 最小化。]] [[爬山演算法]]（hill climbing algorithm）係[[機械學習]]上一種常用嚟做[[最佳化]]（optimization；指研究點樣喺特定情況下將一個[[函數]]或者[[變數 (科研)|變數]]最大化或者最小化）嘅近似演算法；想像一個[[數學模型]]，有兩個[[參數]]，<math>x</math> 同 <math>y</math>，而家用指標 <math>z</math> 嚟衡量個模型有幾「好」，而 <math>z</math> 係數值愈細代表個模型愈理想嘅<ref group="註">例如係「個模型嘅犯錯率」。</ref>。家陣 <math>x</math> 同 <math>y</math> 經已有咗數值，所以個模型喺上圖入面有個座標位置，而個爬山演算法可以喺每一步噉做： #加減 <math>x</math> 同 <math>y</math> 嘅數值嚟改變個模型，即係個模型有 4（<math>+x, -x, +y, -y</math>）個前進方向； #計四個數值 <math>z_1, z_2, z_3, z_4</math>，當中 <math>z_i</math> 係移去第 <math>i</math> 個方向會得到嘅 <math>z</math> 值； #按「揀 <math>z</math> 值最小化嘅方向」呢條法則嚟改變 <math>x</math> 同 <math>y</math> 嘅數值； #重複，直至結束條件達到為止。 如果順利，個模型嘅 <math>z</math> 值會慢慢變到愈嚟愈細（接近理想數值），不過原則上，呢個最後嘅答案值唔保證會係理想數值－可能喺睇到嘅空間外有更低嘅可能 <math>z</math> 值，但呢串演算法唔會能夠保證將個模型帶到去嗰個數值－所以係一個近似演算法<ref>Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), ''Artificial Intelligence: A Modern Approach'' (2nd ed.), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, pp. 111–114.</ref>。 === 按點樣處理複雜性 === {{see also|歸約}} ==== 窮舉演算法 ==== {{main|窮舉演算法}} [[窮舉演算法]]（brute-force algorithm）指嘅係一啲「試嗮所有可能答案，再揀最好嗰個出嚟」嘅演算法<ref>Carroll, Sue; Daughtrey, Taz (July 4, 2007). ''Fundamental Concepts for the Software Quality Engineer''. American Society for Quality. pp. 282.</ref>，例如如果要[[搜尋演算法|由一個數列當中搵某一個特定嘅數字出嚟]]，可以用一個窮舉嘅方法：將個數列入面嗰啲數字逐個逐個攞嚟睇，睇吓嗰個數字係咪想要嗰個，最後俾個輸出。呢種做法喺個數列（例如）得三個數字嗰陣唔會有乜問題，但喺現實應用上，要耖嘅數列好多時都閒閒地有成幾千個數字，而喺（例如）教[[人工智能]]捉象棋嘅情況下，一盤象棋會有成上萬個可能情況，用窮舉演算法會嘥好多時間精神，實證嘅研究亦都表明咗窮舉演算法根本行唔通<ref>[http://www.lkessler.com/brutefor.shtml Computer Chess - A Memorial to BRUTE FORCE].</ref>。 相比之下，好似正話提到嘅[[對分檢索]]方法就唔係一個窮舉演算法，因為呢串演算法唔會將所有可能嘅答案冚唪唥都睇一次；而廿一世紀嘅電腦科學界同相關領域喺解起問題上嚟都唔會用窮舉演算法，而係好多時會集中思考點樣由成千上萬個可能性當中揀一部份出嚟處理<ref>Allis, L. V. ''Searching for Solutions in Games and Artificial Intelligence''. PhD thesis, Univ. Limburg, Maastricht, The Netherlands (1994).</ref><ref>van den Herik, H., Uiterwijk, J. W. & van Rijswijck, J. Games solved: now and in the future. ''Artif. Intell''. 134, 277–311 (2002).</ref>。可以睇吓[[近似演算法]]同[[蒙地卡羅樹搜索]]。 {{clear}} [[File:MCTS-steps.svg|thumb|center|750px|[[蒙地卡羅樹搜索]]嘅圖解；每一個橫排嘅圓圈表示一柞可能性（例：一盤棋局喺某一刻有邊啲步可以行），而一個圓圈下嘅分枝表示嗰個可能性之後會有邊啲可能性（例：行咗某一步之後，個盤棋會有邊啲步可以行）。如果樖[[樹狀圖]]每吓都係得三四條分枝，窮舉演算法或者仲搞得掂，但現實世界嘅棋局每一刻都閒閒地有廿零三廿條分枝。]] ==== 分治演算法 ==== [[File:Algoritmo divisao e conquista.jpg|thumb|300px|將一個有四個數嘅陣列斬開嘅圖解；斬開咗之後，每一件都簡單過原先嗰個陣列。]] {{main|分治演算法}} [[分治演算法]]（divide-and-conquer algorithm）係指重複係噉將手上要解嗰個問題砍件做一柞細啲（而且一個板）嘅問題，直至每一份細問題都有返咁上下簡單為止，即係話<ref name="thomas">Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, and Ronald L. Rivest, ''Introduction to Algorithms'' (MIT Press, 2000). </ref><ref>Blahut, Richard. ''Fast Algorithms for Signal Processing''. Cambridge University Press. pp. 139–143.</ref>： #將個問題斬開若干件； #睇吓每件有幾[[複雜]]（複雜度可以用多種指標量度，例如數字多嘅[[陣列]]可以當係比較複雜）； #如果一件嘅複雜度仲未低到去到目標水平嘅話，重複。 例如[[合併排序]]（merge sort）就係分治演算法嘅一種－合併排序係一種（喺某啲情況下好用嘅）[[排序演算法]]，會將要排好嘅數據列砍件做細細橛，將每一橛排好咗之後就可以將呢啲細數據列砌返埋一齊，形成一個排好咗嘅大數據列；而頭先提到嘅對分檢索都係合併排序嘅一種－對分檢索涉及到將要排嘅數列分拆做幾橛，將嗰幾橛逐個逐個排好咗之後再併返埋一齊做個輸出<ref name="thomas"/>。 ==== 回溯法 ==== {{main|回溯法}} [[回溯法]]（backtracking）係指用[[遞歸]]噉一步一步建立一個答案，而喺發現個答案唔掂（唔符合由用家指定嘅條件）嗰陣，就放棄嗰個答案（「回溯」－返轉頭做過），郁手建立下一個答案，一路重複做，做到搵到個掂嘅答案為止。大致上可以噉樣想像<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/backtracking-algorithms/ Backtracking Algorithms]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： #檢查吓搵到答案未，如果搵到（true）嘅話，終止程式； #建立答案嘅一步（例：如果解嘅係[[數獨]]，是但填一個可能數字）， #如果目前狀態冇可能達到目的，噉就重新做過； #重複。 例如下圖係用回溯法解數獨嘅動畫： {{clear}} [[File:Sudoku solved by bactracking.gif|center|300px]] === 按運算複雜度 === [[File:Binary logarithm plot.png|thumb|300px|一條基本嘅 <math>f(x)=\log x</math> 嘅線]] {{see also|運算複雜性理論}} [[運算複雜性理論]]（computational complexity theory）係[[運算理論]]嘅一個子領域，研究用演算法解決問題「有幾撈絞」－舉個例子說明，想像有個問題，[[可運算性理論|先前嘅分析]]顯示咗，個問題係有可能用電腦解決嘅，但打後進一步嘅分析發現，解決呢個問題要用嗰串演算法複雜到就算用最先進嘅電腦行，都要用成 100 年先行得完，噉嘅話個問題喺實際應用上根本冇得有效率噉解決。對「可以解到嘅問題要嘥幾多時間空間先解到」嘅思考就係運算複雜性理論嘅重心<ref name="sanjeev2009">Arora, Sanjeev; Barak, Boaz (2009), ''Computational Complexity: A Modern Approach'', Cambridge University Press.</ref><ref>Braatz, R. P., Young, P. M., Doyle, J. C., & Morari, M. (1994). Computational complexity of/spl mu/calculation. ''IEEE Transactions on Automatic Control'', 39(5), 1000-1002.</ref>。 運算複雜性理論嘅分析興用[[大 O 符號]]（big O notation）嘅方法嚟表示演算法嘅[[運算複雜度]]，一個大 O 符號會將一段演算法嘅[[時間複雜度]]（time complexity；簡單講就係指段演算法嘥幾多[[時間]]）同[[空間複雜度]]（space complexity；簡單講就係指段演算法嘥幾多[[記憶體]]）表達成輸入大細嘅[[函數]]，例如一個用[[窮舉演算法]]搜尋一個[[陣列|數列]]嘅演算法喺[[最壞情況複雜度|最壞情況]]下要耖嗮成個數列先會搵到想要嗰個數，即係話設數列嘅長度係 <math>n</math>，噉呢個窮舉演算法嘅最壞情況時間複雜度用大 O 符號寫嘅話，就會係 <code>O(n)</code>，意思即係話數值同 <math>n</math> 成[[正比]]<ref>Black, Paul E. (11 March 2005). Black, Paul E. (ed.). "big-O notation". ''Dictionary of Algorithms and Data Structures''. U.S. National Institute of Standards and Technology.</ref>。 ;分類 而演算法可以按行嗮要幾耐嚟分類<ref>Sipser, Michael (2006). ''Introduction to the Theory of Computation''. Course Technology Inc.</ref>： *'''恆定時間'''（constant time）：無論輸入幾大都會嘥同樣咁多時間嘅，<code>O(c)</code>，當中 <math>c</math> 係一個[[常數]]。 *'''線性時間'''（linear time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細（以[[位元]]計）成簡單嘅[[正比]]或者[[反比]]，<code>O(n)</code>。 *'''對數時間'''（logarithmic time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細嘅[[對數]]成正比或者反比，<code>O(log n)</code>。 *'''多項式時間'''（polynomial time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細嘅若干[[次方]]成正比或者反比，<code>O(n^a)</code>，當中 <math>a</math> 係一個常數。 *'''指數時間'''（exponential time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細嘅[[指數函數]]成正比或者反比，<code>O(bⁿ)</code>，當中 <math>b</math> 係一個常數。 ... 等等。 某啲難題可能會有幾個（唔同複雜度嘅）演算法解決到，又有啲難題係冇已知能夠有效率解決佢哋嘅演算法嘅。因為噉，科學家好多時都要喺解難嗰陣諗用乜嘢演算法最好，而複雜性就係量度「一串演算法有幾好」嘅重要指標之一：假設其他因素不變，科學家會鍾意用最簡單最唔嘥時間嘅演算法<ref name="sanjeev2009"/><ref>Kolen, J. F., & Hutcheson, T. (2002). Reducing the time complexity of the fuzzy c-means algorithm. ''IEEE Transactions on Fuzzy Systems'', 10(2), 263-267.</ref>。 == 設計 == [[File:NIST Testing standard interfaces.jpg|thumb|300px|一位軟件工程師喺度[[軟件測試|試軟件]]。]] {{main|演算法設計}} [[演算法設計]]（algorithm design）係數學同各門[[工程學]]上一個受關注嘅課題。[[數學家]]同[[工程師]]會係噉嘗試諗一啲新嘅演算法出嚟，目標係要做起嘢上嚟更加有效率，例如有好多呢啲領域嘅科學家都致力於諗一啲步驟少過現有演算法嘅新演算法出嚟－假設其他因素唔變，步驟少啲嘅演算法做起嘢上嚟會快啲<ref>Mohr, Austin. "''Quantum Computing in Complexity Theory and Theory of Computation''". p. 2. Retrieved 7 June 2014.</ref>。演算法設計主要有以下呢啲步驟<ref>Goodrich, Michael T.; Tamassia, Roberto (2002), ''Algorithm Design: Foundations, Analysis, and Internet Examples'', John Wiley & Sons, Inc.</ref>： #[[定義]]好串演算法要解決嘅問題； #整返個模型嚟去描述嗰個問題； #諗一串演算法出嚟； #檢查吓串演算法有冇問題； #分析吓串演算法嘅[[運算複雜度]]等嘅表現指標（[[演算法分析]]）； #實行串演算法； #[[程式測試]]； #做好啲文件上嘅紀錄。 === 演算法分析 === {{main|演算法分析}} {{see also|演算法效率}} [[演算法分析]]（analysis of algorithm）係電腦科學嘅一門子領域，專門對演算法嘅各種特性作出分析，尤其係對[[運算複雜度]]嘅分析：好多時，同一個問題可以用好多個唔同嘅演算法嚟去解決；因為噉，[[軟件工程師]]同[[編程員]]等嘅人員好多時都會想知唔同嘅演算法當中邊啲好用啲，而要搵出個答案，佢哋就要知道每串演算法「[[時間複雜度|所嘥嘅時間]]」同埋「用咗幾多行指令」等嘅資訊；某啲演算法可能（例如）用咗幾十行指令就解到第啲演算法要用成幾百行指令先解到嘅問題，前者行起上嚟會快啲，而且要儲落部電腦度嗰陣又會冇咁掗碇－自然啲人會更加鍾意用呢串演算法，例如頭先提到嘅[[對分檢索]]就俾人評定為好用過「將數列入面嘅數逐個逐個睇一次」嘅[[窮舉搜尋]]<ref>Goldreich, Oded (2010). ''Computational Complexity: A Conceptual Perspective''. Cambridge University Press.</ref><ref>Sedgewick, Robert; Flajolet, Philippe (2013). ''An Introduction to the Analysis of Algorithms'' (2nd ed.). Addison-Wesley. </ref>。 原則上，最[[抽象化]]嘅演算法分析係純[[數學性]]嘅：喺演算法分析當中，研究者可以齋靠抽象嘅[[數學符號]]嚟表達啲演算法，好多時根本唔使用真嘅[[程式語言]]寫低串演算法先；雖然係噉，絕大部份嘅演算法去到最尾都係要用某啲硬件或者軟件平台嚟執行嘅，而啲演算法執行嗰陣嘅效率就會俾人攞嚟評估串演算法<ref>Greene, Daniel A.; Knuth, Donald E. (1982). ''Mathematics for the Analysis of Algorithms'' (Second ed.). Birkhäuser.</ref>。 [[演算法效率]]（algorithmic efficiency）係演算法分析上至關重要嘅一個概念，指緊一串演算法要用幾多資源－用咗幾多行指令、幾多款指令呀噉－嚟解決一個特定嘅問題；假設第啲因素唔變，一串演算法愈係可以用少嘅資源－用嘅指令短、唔使用啲複雜同進階嘅指令－嚟解決一個問題，串演算法就愈會俾人覺得佢有效率，而工程師同科學家一般都鍾意高效率嘅演算法<ref>Kriegel, Hans-Peter; Schubert, Erich; Zimek, Arthur (2016). "The (black) art of runtime evaluation: Are we comparing algorithms or implementations?". ''Knowledge and Information Systems''. 52 (2): 341–378.</ref>。高效率嘅演算法可以有用得好交關：例如係處理圖像用嘅[[快速傅立葉變換]]（Fast Fourier Transform）噉，有研究試過發現，快速傅立葉變換演算法方面嘅改進令到醫療上嘅圖像處理快咗成 1,000 倍咁多<ref>Gillian Conahan (January 2013). "[http://discovermagazine.com/2013/jan-feb/34-better-math-makes-faster-data-networks#.URAnVieX98F Better Math Makes Faster Data Networks]". ''discovermagazine.com''.</ref>。 {{clear}} == 法律問題 == {{see also|軟件專利}} 一串演算法嘅[[專利]]誰屬喺[[法律]]上係一個問題。[[專利]]（patent）係指由一個國家或者地區嘅[[政府]]俾[[發明]]一樣嘢嘅人，宣佈喺一段時間內（例如廿年內）嗰樣發明專屬於嗰位發明者，而想用嗰樣發明嚟賺錢嘅人通常都要俾錢個發明者先，然後個發明者先至俾佢哋有權運用嗰樣發明嚟賺錢，[[軟件專利]]（software patent）就係泛指為咗[[電腦軟件]]－電腦程式、[[函式庫]]、[[用家介面]]同演算法等－而設嘅專利<ref group="註">每個國家地區嘅政府喺呢方面都係獨立嘅，所以如果想要喺每個國家地區都享有專利，發明者就要逐個逐個國家地區申請。</ref><ref>Bessen, James; Meurer, Michael (2008). ''Patent Failure''. Princeton University Press.</ref>。 喺廿一世紀初，「齋靠一串演算法有冇得攞去申請專利」係一個受爭議嘅課題：喺 2006 年嘅[[美國]]，一個人係唔可以齋靠玩弄[[抽象]]概念、數字或者[[訊號]]嚟攞專利嘅，所以發明一串演算法冇得攞專利；之但係演算法嘅實現成品就可能有得申請專利－例如如果有個人諗咗個新演算法出嚟，並且用某隻程式語言寫咗段[[源碼]]嚟執行呢段演算法，噉嗰個人就有可能有得為嗰段源碼申請專利，而噉做實際上就係為個演算去申請咗專利<ref>[https://www.ipaustralia.gov.au/patents/understanding-patents/types-patents/what-can-be-patented/patents-computer-related Patents for computer-related inventions]. ''IP Australia''.</ref>；不過另一方面，又有唔少人都批評容許人為軟件伸請專利嘅做法<ref>Nichols, Kenneth (1998). ''Inventing Software: The Rise of "computer-related" Patents''. Greenwood Publishing Group. p. 15.</ref>，例如喺 2019 年嘅[[印度]]，專利呢家嘢淨係可以為「能夠喺工業上實際使用」嘅物件申請，而電腦程式同演算法唔俾印度官方定性為噉樣嘅物件，所以冇得申請專利－即係話喺有個人喺印度發明咗串演算法，第啲人可以隨意攞嚟用<ref>[https://www.lawyered.in/legal-disrupt/articles/can-you-patent-software-software-patenting-india/ Can you Patent a Software?].</ref>。 {{clear}} == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[電腦科學]] *[[電腦程式編寫]] *[[人工智能]] *[[機械學習]] *[[最佳化]] *[[數學證明]] *[[演算法熵]] *[[認知]] *[[啟發法]] *[[策略]] *[[程序生成]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Boolos, George; Jeffrey, Richard (1999) [1974]. ''Computability and Logic'' (4th ed.). Cambridge University Press, London. ISBN 978-0-521-20402-6.: cf. Chapter 3 Turing machines where they discuss "certain enumerable sets not effectively (mechanically) enumerable". *Gurevich, Y. (2000). Sequential Abstract State Machines Capture Sequential Algorithms, ''ACM Transactions on Computational Logic'', Vol. 1, no. 1, pp. 77–111. *Knuth, Donald E. (2000). ''[http://www-cs-faculty.stanford.edu/~uno/aa.html Selected Papers on Analysis of Algorithms]''. Stanford, California: Center for the Study of Language and Information. *Knuth, Donald E. (2010). ''[http://www-cs-faculty.stanford.edu/~uno/da.html Selected Papers on Design of Algorithms]''. Stanford, California: Center for the Study of Language and Information. *Minsky, Marvin (1967). ''Computation: Finite and Infinite Machines'' (1st ed.). Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ. ISBN 978-0-13-165449-5. Minsky expands his "...idea of an algorithm – an effective procedure..." in chapter 5.1 Computability, Effective Procedures and Algorithms. Infinite machines. *Sipser, Michael (2006). ''Introduction to the Theory of Computation''. PWS Publishing Company. ISBN 978-0-534-94728-6. *Stone, Harold S. (1971). ''Introduction to Computer Organization and Data Structures''. McGraw-Hill, New York. ISBN 978-0-07-061726-1. Cf. in particular the first chapter titled: Algorithms, Turing Machines, and Programs. His succinct informal definition: "...any sequence of instructions that can be obeyed by a robot, is called an algorithm" (p. 4). *Tausworthe, Robert C (1977). ''Standardized Development of Computer Software, Part 1 Methods''. Englewood Cliffs NJ: Prentice–Hall, Inc. ISBN 978-0-13-842195-3. *Turing, Alan M. (1936–37). "On Computable Numbers, With An Application to the Entscheidungsproblem". ''Proceedings of the London Mathematical Society''. Series 2. 42: 230–265. doi:10.1112/plms/s2-42.1.230.. Corrections, ibid, vol. 43(1937) pp. 544–546. *Turing, Alan M. (1939). "Systems of Logic Based on Ordinals". ''Proceedings of the London Mathematical Society''. 45: 161–228. {{div col end}} {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Algorithms}} *[http://www.cs.sunysb.edu/~algorith/ The Stony Brook Algorithm Repository] – State University of New York at Stony Brook. *[http://calgo.acm.org/ Collected Algorithms of the ACM] – Association for Computing Machinery. *[http://www-cs-staff.stanford.edu/~knuth/sgb.html The Stanford GraphBase] – Stanford University. *[https://www.nist.gov/dads/ Dictionary of Algorithms and Data Structures] – National Institute of Standards and Technology {{電腦科學}} {{程式執行}} {{應用數學}} [[Category:演算法| ]] 1e6tl99te1sud4iy2nee3ofeivs3h0n 1865220 1865219 2022-08-19T07:52:08Z Dr. Greywolf 143999 /* 搵路演算法 */ wikitext text/x-wiki [[File:LampFlowchartCantonese.svg|thumb|270px|一個用嚟解決「盞[[燈]]唔着」呢個問題嘅演算法；演算法可以用[[流程圖]]表示。]] '''演算法'''（{{jpingauto|jin2 syun3 faat3}}；{{lang-en|'''algorithm'''}}），[[粵文]]入面又有叫'''算法'''，係[[數學]]同[[電腦科學]]上嘅一個概念，指一串能夠冇[[歧義]]或者[[含糊]]噉教一個人或者一部[[電腦]]點樣解決某啲特定問題嘅[[命令 (電腦)|命令]]。演算法有分好多唔同種，唔同種嘅演算法可以用嚟解決唔同嘅問題，由簡單嘅[[算術]]以至[[人工智能|自動化嘅]][[認知]]等等都有演算法可以做得到<ref name="rogers87a">"Any classical mathematical algorithm, for example, can be described in a finite number of English words." (Rogers, 1987:2).</ref><ref name="rogers87b">Well defined with respect to the agent that executes the algorithm: "There is a computing agent, usually human, which can react to the instructions and carry out the computations." (Rogers, 1987:2).</ref>。 演算法可以喺有限嘅時間同[[記憶體|記憶空間]]之內，透過[[形式語言]]（formal language；簡單講就係個個字都有精確[[定義]]嘅[[語言]]，相對於日常講嘢用嘅[[自然語言]]）嚟表達<ref name="rogers87a"/>，用嚟計某一啲[[函數]]：噉講嘅意思係話，一串演算法會要求某啲特定嘅 [[input]]，跟住啲命令會描述一柞[[運算]]；當呢柞運算由人或者電腦執行嗰陣，會經過一連串數量有限嘅中介狀態<ref>"A procedure which has all the characteristics of an algorithm except that it possibly lacks finiteness may be called a 'computational method'." (Knuth, 1973:5).</ref>，最後產生一個 [[output]] <ref>"An algorithm has one or more outputs, i.e. quantities which have a specified relation to the inputs." (Knuth, 1973:5).</ref>，並且喺呢個最終狀態嗰度終止執行。順帶一提，由一個中介狀態去到下一個嘅過程唔一定係[[決定論|決定性]]嘅，有好多演算法都涉及一啲帶有[[隨機性]]喺入面嘅運算<ref>"an algorithm is a procedure for computing a function (with respect to some chosen notation for integers) ... this limitation (to numerical functions) results in no loss of generality", (Rogers 1987:1).</ref><ref>Spall, J. C. (2003). ''Introduction to Stochastic Search and Optimization''. Wiley.</ref>。 演算法嘅概念歷史悠久，有得一路追溯到去[[公元前]]嘅[[古希臘]]：由古希臘[[數學家]]諗出嚟嘅[[愛氏篩]]同埋係[[輾轉相除法]]等都可以算係早期演算法嘅例子；而演算法嘅英文名係由 9 世紀嘅[[波斯人]]數學家[[花剌子密]]（[[波斯文]]：محمد بن موسى خوارزمی）個姓嗰度嚟嘅－佢個[[姓]]用[[羅馬字]]寫係 '''algoritmi'''，花剌子密佢做咗啲相關研究，局部噉確立咗演算法嘅概念；現代嘅演算法概念係喺 1928 年由[[德國]]數學家[[打域囂拔]]（David Hibert）喺佢嘗試解決[[可判定性]]嘅問題嗰陣奠定嘅。自從嗰陣開始，演算法同相關嘅研究就喺數學同電腦科學呢兩個領域嗰度俾人廣泛噉採用<ref name="cooke">Cooke, Roger L. (2005). ''The History of Mathematics: A Brief Course''. John Wiley & Sons.</ref>。 == 定義 == [[File:Alan Turing Aged 16.jpg|thumb|240px|[[亞倫圖靈]]（Alan Turing）嘅相；佢係[[英國]]嘅一個數學家，做咗好多有關演算法嘅研究。]] {{see also|運算理論}} 籠統噉講，「演算法」呢個詞嘅[[定義]]可以指「一串能夠精確噉定義一系列作業嘅規則」。呢個定義包含嗮所有嘅[[電腦程式]]－就連啲唔曉做數字上嘅[[運算]]嘅程式都包含喺呢個定義之內，而[[輾轉相除法]]同埋文頭嗰個流程圖所描述嘅都係符合呢個定義嘅演算法。演算法對於[[電腦]]處理[[數據]]嚟講係不可或缺嘅：電腦程式會包含一大柞嘅演算法，仔細噉教部電腦要做啲乜嘢運算同埋「以乜嘢次序做呢啲運算」，令部電腦曉解決用家想用嗰個程式解決嘅問題－呢啲問題可以包括咗計啲簡單嘅[[算術]]以至複雜嘅[[統計學]]作業等等都得<ref>Stone, 1971.</ref><ref>Boolos and Jeffrey, 1974,1999:19.</ref>。 精確啲噉講，一段演算法包含一串作業，而串嘢要有以下呢啲特質<ref>Minsky, 1967, p. 105.</ref><ref>Gurevich, 2000:1, 3.</ref>： #有某啲特定嘅次序； #唔具有[[歧義]]（ambiguity）嘅問題； #有得攞部理想嘅[[運算機械]]－即係有[[圖靈完整性]]（Turing completeness）嘅機械－嚟行； #曉自己結束運行－即係話可以係有限嘅時間之內行完，並且俾一個[[output|輸出]]出嚟睇，唔會有[[無限迴圈]]（infinite loop）嘅問題<ref>Stone simply requires that "it must terminate in a finite number of steps" (Stone, 1972:7–8).</ref>。 === 集合論觀點 === 演算法可以用[[集]]（set；睇埋[[集合論]]）嘅概念嚟想像。例如[[美國]][[邏輯學家]][[:en:George Boolos|佐治·布勞斯]]（George Boolos）同佢嘅同事係噉樣描述「演算法」呢個概念嘅<ref>Boolos and Jeffrey, 1974,1999:19.</ref>： {{Cquote |原版[[英文]]："No human being can write fast enough, or long enough, or small enough† ( †"smaller and smaller without limit ...you'd be trying to write on molecules, on atoms, on electrons") to list all members of an enumerably infinite set by writing out their names, one after another, in some notation. But humans can do something equally useful, in the case of certain enumerably infinite sets: They can give explicit instructions for determining the nth member of the set, for arbitrary finite n. Such instructions are to be given quite explicitly, in a form in which they could be followed by a computing machine, or by a human who is capable of carrying out only very elementary operations on symbols."<br> [[粵文]]翻譯：由於受到速度、長度同大細嘅限制，冇人類能夠將一個「列舉到嘅[[無限]][[集]]」（enumerably infinite set）包含嘅物件用某啲符號寫嗮出嚟。但對住某啲列舉到嘅無限集，人能夠做一啲同等有用嘅嘢（指演算法）：佢哋識得俾一啲指示出嚟，去搵出個集所包含嘅第 n 件物件，當中 n 可以係是但一個細過[[無限大]]嘅[[整數]]。呢啲指示都要幾明確至得，要有一個形式，令到曉計數嘅機器（電腦）或者一個淨係曉用符號嘅人能夠跟從佢哋。 }} 上面呢段嘢當中所講嘅「列舉到嘅無限集」係數學上嘅一個概念，指一個包含咗多樣嘢嘅集，而呢個集包含嘅物件有無限咁多件，但啲件數可以用由 [[1]] 開始嘅[[整數]]嚟數。所以貝勞斯同佢啲同事講緊就係話：一串演算法係一連串指令，例如係一柞好似「<math>y = m + n</math>；<math>y</math> 代表[[output|輸出]]（output），<math>m</math> 同 <math>n</math> 代表[[input|輸入]]（input）」噉嘅算式；而呢柞指令能夠由是但一啲輸入嗰度計同整一啲輸出出嚟俾人睇，而且呢啲輸入－至少喺理論上－係幾大都得嘅（但實際上因為人有嘅電腦嘅運算能力有限，所以對於輸入嘅大細梗會有個上限）<ref>Knuth, 1973:7 states: "In practice we not only want algorithms, we want good algorithms ... one criterion of goodness is the length of time taken to perform the algorithm ... other criteria are the adaptability of the algorithm to computers, its simplicity and elegance, etc."</ref><ref>Stone, 1971:7-8 states that there must be, "...a procedure that a robot [i.e., computer] can follow in order to determine precisely how to obey the instruction." Stone adds finiteness of the process, and definiteness (having no ambiguity in the instructions) to this definition.</ref>。 {{clear}} == 表達 == [[File:Call by value and call by reference.png|thumb|300px|一幅表達咗串演算法嘅流程圖：首先睇個原初值（original value），睇吓嗰個值係咪俾人改過（modified?），如果係（yes），就做一樣嘢，如果唔係（no），就做另外一樣嘢。]] {{see also|程式語言}} 想像家陣有一部曉跟事先指定咗嘅規則嚟由輸入計輸出嘅[[運算機械|機械]]，呢部機械嘅[[記憶體]]係無限咁多嘅－即係一部[[理想化]]嘅[[圖靈機]]（Turing machine）<ref name="hodges2012">Hodges, Andrew (2012). ''Alan Turing: The Enigma (The Centenary Edition)''. Princeton University Press.</ref><ref>Petzold, C. (2008). ''The annotated Turing: a guided tour through Alan Turing's historic paper on computability and the Turing machine''. Wiley Publishing.</ref>。呢部機械計緊嘅運算嘅內容可以用多種唔同嘅圖表同語言表達，包括係[[自然語言]]、[[虛擬碼]]（pseudocode）、[[流程圖]]、[[狀態轉移表]]同埋係多種嘅[[程式語言]]呀噉。用自然語言－即係好似[[廣東話]]等日常講嘢用嘅[[語言]]－寫嘅符號（虛擬碼）對一般人嚟講易明，但就好多時都會有[[歧義]]嘅問題，而且電腦唔會識睇。[[程式語言]]（programming language）係專門為咗俾人用嚟同電腦溝通而設嘅特殊語言，電腦會睇得明，所以演算法好多時都會用程式語言嚟定義<ref name="bg">[http://fiftyexamples.readthedocs.io/en/latest/algorithms.html Background: Algorithms]. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180703023816/http://fiftyexamples.readthedocs.io/en/latest/algorithms.html |date=2018年7月3號 }}</ref>。 舉個簡單例子說明，好似係以下呢段用[[粵文]]寫嘅演算法噉，就做咗一連串嘅運算<ref name="bg"/>： ;要解決嘅問題：家吓俾一列[[正數]]（輸入）你，假設呢個列唔係一個空列，同我搵嗰列數入面最大嗰個出嚟。 :用粵文寫嘅演算法嘅步驟： #設一個變數，叫佢做「max」，並且將佢個數值設做「[[0]]」； #將收到嗰列正數逐個逐個攞嚟同 max 比較吓； #如果撞到一個大過 max 嘅數（叫呢個數做「x」）嘅話，將 max 嘅數值設做 x，並且繼續將 max 同下個正數比較吓；（邏輯代數） #將最後得出嗰個 max 嘅數值俾出嚟（輸出）。max 嘅數值會係成列數入面最大嗰個。 呢串演算法用 [[Python]]（1991 年出嘅一種[[程式語言]]）寫出嚟嘅話會係<ref name="bg"/>： <source lang="python"> # Input：一列冧巴，叫列冧巴做「L」。 # Output：L 入面最大嘅冧巴。 def find_max (L): max = 0 # 設最大值做 0。 for x in L: # 同 L 入面每個元件做以下嘅嘢... if x > max: # 如果 x 大過最大值... max = x # ... 設最大值做 x。 return max # 做完嗮上述嘅嘢後，俾返個最大值出嚟。 </source> 諗演算法嘅過程係將一個作業揼散做組成佢嘅細部份，而每個細部份都要係一啲電腦普遍都會識做嘅簡單工作（例如係「比較兩個[[數]]，睇吓邊個大啲」）－呢啲細部份可以話係組成演算法嘅元素，有咗佢哋就能夠將任何「人類會想用電腦做嘅工作」砌出嚟<ref name="bg"/>。 === 三大層次 === {{see also|電子工程}} 演算法嘅表達方法大致上可以分做三大圖靈機描述層次<ref name="sipser2006157">Sipser, 2006:157.</ref>： #'''高層描述'''（high-level description）：會描述一串演算法要做乜嘢運算，但就忽略點樣將串演算法實行落去部運算機械嗰度。一般人會睇得明，但運算機械唔會<ref group="註">即係話[[抽象化]]嘅程度「高」。</ref>。可以睇埋[[高階程式語言]]同[[虛擬碼]]。 #'''實行性描述'''（implementation description）：會話俾一部圖靈機知要點樣郁同要點樣將啲數據儲喺啲[[數據庫]]嗰度。喺呢個層次仲未會話到運算過程嗰啲中介狀態同埋[[函數]]嘅詳情俾人知。 #'''形式描述'''（formal description）：最仔細，會講明埋運算過程嗰啲中介狀態同函數。 上面嗰段 Python 碼屬於高層嘅描述－就算睇咗佢，一個人仲係唔會知道部電腦嗰啲[[邏輯門]]（logic gate）做咗乜嘢運算。舉個簡單嘅例子說明，一部廿一世紀初嘅電子電腦喺計[[加數]]嗰陣係用類似以下噉嘅機制做嘅：想像家吓個工程師手上有一柞邏輯門，邏輯門係一種[[電子元件]]，唔同種類嘅邏輯門有唔同嘅輸入輸出關係，喺收到某啲特定嘅「0」（冇電）同「1」（有電）[[訊號]]嗰陣會俾出「0」（冇電）或者「1」（有電）訊號做輸出；例如： *一個簡單嘅[[異或門]]（XOR gate）會收兩個輸入，如果兩個輸入值一樣，個門會俾「0」，如果兩個輸入值唔同，個門會俾「1」（A XOR B）； *一個簡單嘅[[與門]]（AND gate）會收兩個輸入，只有當兩個輸入都係「1」嗰陣，個門先會俾「1」（A AND B）； 然後有咗呢啲元件，一個工程師可以整出以下嘅半加法器[[集成電路]]<ref>Lai, Hung Chi; Muroga, Saburo (September 1979). "Minimum Binary Parallel Adders with NOR (NAND) Gates". ''IEEE Transactions on Computers''. IEEE. C-28 (9): 648–659.</ref>： [[File:Halfadder.gif|360px|center|]] 呢個電路嘅[[真值表]]如下： :{| class="wikitable" style="text-align:center" |- ! colspan="2"| '''輸入''' || colspan="2"| '''輸出''' |- style="background:#def; text-align:center;" | '''A''' || '''B''' || '''C''' || '''S''' |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 0 || 0 || 0 || 0 |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 1 || 0 || 0 || 1 |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 0 || 1 || 0 || 1 |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 1 || 1 || 1 || 0 |- |} 用日常講，當 A 同 B 呢兩個輸入都係「0」嗰陣，輸出會係「00」（兩個輸出都冇電）；當 A 同 B 是但一個係「1」另一個係「0」嗰陣，輸出會係「01」（得 S 有電）；最後，如果兩個輸入都係「1」，噉個輸出會係「10」（得 C 有電）。如果用[[二進制]]睇嘅話，上述呢個電路做得到 <math>1 + 1 = 2</math> 嘅簡單運算：當兩個輸入都係「0」，<math>0 + 0 = 0</math>，當得其中一個輸入係「1」，<math>1 + 0 = 1</math>，而當兩個輸入都係「1」嗰陣時，<math>1 + 1 = 10</math>，當中「10」喺二進制入面相當於[[十進制]]嘅「[[2]]」<ref>Anthony J. Pansini, ''Electrical Distribution Engineering'', p. xiv, The Fairmont Press Inc., 2006.</ref>。上述嘅過程如果用 Python 同 [[C++]] 等嘅[[高階程式語言]]寫嘅話，會類似噉： a = 1 + 1; 就算睇咗呢段碼，用家都完全唔會知道邏輯門做咗嘅嘢<ref name="sipser2006157"/>。 {{clear}} == 出名演算法 == {{see also|演算法一覽}} === 搜尋演算法 === [[File:Breadth-First-Search-Algorithm.gif|thumb|300px|將手上嘅數據逐個逐個耖，一路耖到搵到想要嗰個為止。]] {{main|搜尋演算法}} [[搜尋演算法]]（search algorithm）泛指用嚟由[[數據結構]]當中搵出想要嗰件[[數據]]嘅演算法－輸入係「數據結構」同「想要嗰件數據嘅樣」，而輸出係「想要嗰件數據喺數據結構當中嘅邊個位」。廿一世紀嘅電腦科學界有多種搜尋演算法可以用，而每種都有優缺點<ref name="knuth1998art">Knuth, Donald (1998). Sorting and Searching. ''The Art of Computer Programming''. 3 (2nd ed.). Reading, MA: Addison-Wesley Professional.</ref>。 ==== 窮舉搜尋 ==== {{main|窮舉搜尋}} [[窮舉搜尋]]（brute-force search）係最原始嗰種搜尋演算法，指將手上嘅數據（事先以某啲方式排好咗）逐個逐個耖，一路耖到搵到想要嗰個為止。例如手上有一[[陣列|列]]以[[隨機]]次序排嘅數字，用家想要由呢個數列當中最大嗰個出嚟，用窮舉搜尋嘅話，睇嗰個人就要睇嗮個數列當中嘅每個數字，再俾出最大嗰個出嚟；呢段簡單嘅演算法用粵文寫出嚟嘅話會係<ref>[https://gist.github.com/NusZzz/8116808 Instantly share code, notes, and snippets]. ''GitHubGist''.</ref>： #如果個列入面冇數字，噉就唔會有「最大嗰個數」。 #先假定個列入面第一個數字係最大嗰個。 #逐個逐個噉去睇個列入面啲數字，如果撞到個數字大過而家手上嗰個「最大數字」嘅話，將新撞到呢個數字設做「最大數字」。 #如果睇勻嗮個列入面啲數字嘅話，將手上嗰個「最大數字」交出嚟做答案。 上述呢串演算法用比較形式些少嘅[[虛擬碼]]寫出嚟嘅話會係噉： <source lang="C++"> // Input: A list of numbers L. // Output: The largest number in the list L. if L.size = 0 return null; largest ← L[0]; for each item in L, do if item > largest, then largest ← item; return largest; // 當中 "←" 代表指定敘述－「A ← B」即係將 A 嘅數值設做 B； // 而 "return X" 會終止串演算法，並且將 X 嘅數值攞嚟做輸出。 </source> 廿一世紀嘅研究者一般都會嫌呢串演算法唔夠好，原因係呢串演算法喺[[最壞情況複雜度|最壞情況]]（worst-case）嗰陣要睇嗮成個列先至搞得掂，所以又有人諗咗第啲演算法出嚟做呢樣工作－而呢啲新演算法好多時都曉淨係睇個數字列嘅一小部份就經已搵得出想要嗰個數字<ref name="knuth1998art"/>。 ==== 對分檢索 ==== {{main|對分檢索}} [[對分檢索]]（binary search）係用嚟由一個預先排好咗次序（睇下面[[排序演算法]]）嘅數列嗰度搵某一個特定數字出嚟嘅演算法。對分檢索嘅做法係首先將行資料拆做兩橛，再睇吓中間嗰個數係咪等如要搵嗰個數（目標），假如個數列係預先由細到大排好咗嘅話，噉就意味一樣嘢：如果數列中間嗰個數大過個目標，噉個目標實係喺中間個數前面，而如果數列中間嗰個數細過個目標，噉個目標實係喺中間個數後面，跟手段演算法就可以再重複呢個程序，將個搜索範圍縮細，最後搵到個目標嘅數字（假如個目標真係存在喺嗰行數列入面嘅話）。好似係以下呢段虛擬碼噉<ref name="flores">Flores, Ivan; Madpis, George (1 September 1971). "Average binary search length for dense ordered lists". ''Communications of the ACM''. 14 (9): 602–603.</ref><ref>Willams, Jr., Louis F. (22 April 1976). A modification to the half-interval search (binary search) method. ''Proceedings of the 14th ACM Southeast Conference''. ACM.</ref>： <source lang="C++"> function binary_search(A, n, T): L := 0 // 設個數做「左邊界」 R := n &minus; 1 // 設個數做「右邊界」 while L <= R: m := floor((L + R) / 2) // 將由 L 至 R 嗰段嘢砍兩橛，m 設做中間位 if A[m] < T: // 如果第 m 個數細過目標（T）嘅話，即係話個目標應該喺第 m 個數後面。 L := m + 1 else if A[m] > T: // 如果第 m 個數細過目標（T）嘅話，即係話個目標應該喺第 m 個數前面。 R := m - 1 else: return m // 如果第 m 個數等如目標嘅話，就將嗰個數做輸出。 return unsuccessful </source> {{clear}} [[File:Binary Search Depiction.svg|thumb|540px|center|<center>用對分檢索喺個數列當中搵「7」出嚟嘅圖解；每個箭咀表示一吓耖嘅動作。</center>]] 對分檢索平均會快過「吓吓都將數列入面嘅數逐個逐個睇一次」嘅窮舉搜尋：喺最壞情況下，想搵嗰個數會係個數列嘅第一個或者最尾嗰個，而喺呢個情況下，用對分檢索嚟做搜尋要做 <math>O(\log_2n)</math> 咁多次比較（當中 <math>n</math> 係「個數列入面有幾多個數字」），而「吓吓將數列入面逐個逐個睇一次」喺最壞情況之下就要做 <math>n</math> 次比較，<math>O(\log_2n)</math> 數值永遠細過 <math>n</math> <ref group="註"><math>\log</math> 係指[[對數]]。</ref>。「由一個數列當中搵一個特定數字出嚟」係電腦好常要做嘅基本作業，如果（例如）喺一個程式當中部電腦要做呢個作業 100 次嘅話，噉一個用對分檢索嘅程式基本上實會快一截，所以[[編程員]]多數會比較鍾意用對分檢索<ref name="flores"/>。 === 排序演算法 === [[File:Sorting quicksort anim.gif|thumb|300px|用快速排序將一列亂糟糟嘅數字由細到大排好嘅圖解]] {{main|排序演算法}} [[排序演算法]]（sorting algorithm）泛指用嚟將一柞物件以某啲特定次序（例如由數值細到大）排好嘅演算法。呢種演算法嘅價值在於支援第啲演算法－有唔少演算法都係要啲數據事先排好咗先至會啱用，例子有頭先提到嘅[[對分檢索]]<ref name="knuth1998art"/><ref>Sedgewick, Robert (1980), "Efficient Sorting by Computer: An Introduction", ''Computational Probability'', New York: Academic Press, pp. 101–130.</ref>。 ==== 快速排序 ==== {{main|快速排序}} [[快速排序]]（quicksort）係指用嚟將一個數列入面啲數字由細至大排好嘅演算法－輸入係一個（亂糟糟嘅）數列，而輸出係執好咗嘅數列<ref>Sedgewick, R. (1978). "Implementing Quicksort programs". ''Comm. ACM''. 21 (10): 847–857.</ref><ref>Dean, B. C. (2006). "A simple expected running time analysis for randomized "divide and conquer" algorithms". ''Discrete Applied Mathematics''. 154: 1–5. </ref>。步驟如下： #喺個數列入面是但揀個數字，設佢做'''基準'''（pivot）。 #重新排序數列：將個數字重新排過，數值上細過個基準嘅數字冚唪唥搬去個基準前面，而數值上大過個基準嘅數字就冚唪唥搬嗮去個基準後面；做咗呢個步驟之後，個基準會喺正佢嘅最終位置。 #將個數列斬做兩橛－「細過個基準嗰柞數字」同埋「大過個基準嗰柞數字」，並且分別噉對嗰兩橛做上述嗰兩個步驟。 呢串演算法俾人好廣泛噉攞嚟將啲數列嘅次序排好。上述呢串演算法用 [[Python 程式語言|Python]] 寫出嚟嘅話會係噉嘅<ref>[https://stackoverflow.com/questions/18262306/quicksort-with-python Quicksort with Python].</ref>： <source lang="python"> def sort(array=[12,4,5,6,7,3,1,15]): # 定義一個子程序，array 係要處理嗰個數列。 less = [] equal = [] greater = [] # 設三個陣列。 if len(array) > 1: pivot = array[0] # 揀最頭個數做 pivot。 for x in array: # 將 array 當中每一個數 x... if x < pivot: # 如果 x < pivot... 將 x 加落去 less 呢個陣列嗰度。 less.append(x) if x == pivot: # 如果 x = pivot... 將 x 加落去 equal 呢個陣列嗰度。 equal.append(x) if x > pivot: # 如果 x > pivot... 將 x 加落去 greater 呢個陣列嗰度。 greater.append(x) return sort(less)+equal+sort(greater) # 喺 Python 入面，「+」可以代表「將兩個陣列拼埋一齊」；將 less、equal 同 greater 砌埋一齊做輸出。 else: return array # 個子程序會以 less 同 greater 做輸入再行過，行若干次，行到輸入嘅長度係 0 為止。 </source> {{clear}} ==== 冒泡排序 ==== [[File:Bubble-sort-example-300px.gif|thumb|300px|用冒泡排序將一個有 8 個數字嘅數列排好]] {{main|冒泡排序}} [[冒泡排序]]（bubble sort / sinking sort）係一種用嚟將一個數列入面啲數字由細至大排好嘅演算法，做法係喺每一步攞相鄰嘅兩個數比較，將兩個數由細到大排好，再將個過程做若干次，做到成個數列都排好嗮為止。原則上，冒泡排序並唔好用－喺最壞情況下要行成 <math>O(n^2)</math> 咁多步先行得完，所以喺現實，冒泡排序多數都淨係俾人用嚟做教育用途<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', Second Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. ISBN 0-262-03293-7. Problem 2-2, pg.40.</ref><ref>Astrachan, Owen (2003). "[https://users.cs.duke.edu/~ola/papers/bubble.pdf Bubble sort: an archaeological algorithmic analysis]" (PDF). ''ACM SIGCSE Bulletin''. 35 (1): 1–5.</ref>。 例如如果用冒泡排序同 <code>5, 1, 4, 2, 8</code> 呢個數列排序嘅話： ;第一回合 :( '''5''' '''1''' 4 2 8 ) &rarr; ( '''1''' '''5''' 4 2 8 )，5 > 1，所以將 5 同 1 位置互換， :( 1 '''5''' '''4''' 2 8 ) &rarr; ( 1 '''4''' '''5''' 2 8 )，5 > 4，所以將 5 同 4 位置互換， :( 1 4 '''5''' '''2''' 8 ) &rarr; ( 1 4 '''2''' '''5''' 8 )，5 > 2，所以將 5 同 2 位置互換， :( 1 4 2 '''5''' '''8''' ) &rarr; ( 1 4 2 '''5''' '''8''' )，5 < 8，所以 5 同 8 唔使郁。 ;第二回合 :( '''1''' '''4''' 2 5 8 ) &rarr; ( '''1''' '''4''' 2 5 8 ) :( 1 '''4''' '''2''' 5 8 ) &rarr; ( 1 '''2''' '''4''' 5 8 ) :( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) &rarr; ( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) :( 1 2 4 '''5''' '''8''' ) &rarr; ( 1 2 4 '''5''' '''8''' )，查實到咗呢一步，個數列經已排好咗，但段演算法要再重新睇多次個數列先至知呢一點。 ;第三回合 :( '''1''' '''2''' 4 5 8 ) &rarr; ( '''1''' '''2''' 4 5 8 ) :( 1 '''2''' '''4''' 5 8 ) &rarr; ( 1 '''2''' '''4''' 5 8 ) :( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) &rarr; ( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) :( 1 2 4 '''5''' '''8''' ) &rarr; ( 1 2 4 '''5''' '''8''' ) === 輾轉相除法 === [[File:Euclids-algorithm-example-1599-650.gif|thumb|300px|用輾轉相除法搵 1599 同 650 嘅最大公因數嘅圖解； <source lang="text" highlight="1,5"> 1599 = 650 × 2 + 299 650 = 299 × 2 + 52 299 = 52 × 5 + 39 52 = 39 × 1 + 13 39 = 13 × 3 + 0</source>]] {{main|輾轉相除法}} [[輾轉相除法]]，西人興嗌[[歐幾里得嘅演算法]]（Euclid's algorithm），係用嚟求[[最大公因數]]嘅一串演算法，首次記載係喺大約公元前 300 年嘅[[古希臘]][[數學家]][[歐幾里得]]嗰本《[[幾何原本]]》（英文：Elements）入面<ref>"[https://mathcs.clarku.edu/~djoyce/java/elements/bookVII/propVII2.html Euclid's Elements, Book VII, Proposition 2]". ''Aleph0.clarku.edu''.</ref><ref>Heath, 1908:300; Hawking's Dover 2005 edition derives from Heath.</ref>。歐幾里得佢係噉樣講嘅：（粵文翻譯）「家吓有兩個彼此唔係對方[[因數]]嘅[[數]]，個問題係要搵出佢哋嘅最大公因數」，佢首先諗到一點－要計佢哋最大公因數嗰兩個數相減嘅話，得出嗰個數一定係個最大公因數嘅倍數。佢諗出嗰串演算法步驟簡單講如下<ref>[http://mathworld.wolfram.com/EuclideanAlgorithm.html Euclidean Algorithm]. ''Wolfram MathWorld''.</ref>： #要搵佢哋最大公因數當中，大啲嗰個設做 <math>a</math>，細啲嗰個設做 <math>b</math>； #將 <math>b</math> 乘大佢，睇吓要乘幾先會變到大過 <math>a</math>，即係話 <math>a = qb + r</math>－喺呢條算式入面，<math>q</math> 會係一個正整數，而 <math>r</math> 係一個餘數； #睇吓 <math>r</math> 係唔係等如零； #如果係嘅話，<math>b</math> 就係要搵嗰個最大公因數； #如果唔係嘅話，將 <math>b</math> 同 <math>r</math> 當中大啲嗰個設做 <math>a</math>，細啲嗰個設做 <math>b</math>； #跳返去步驟 2。 要將呢串演算法用電腦嚟執行嘅話好簡單，淨係需要幾個種類嘅指令已經夠：條件性嘅 [[GOTO]]、無條件性嘅 GOTO、設變數同埋基本嘅[[算術]]<ref>For modern treatments using division in the algorithm, see Hardy and Wright, 1979:180, Knuth, 1973:2 (Volume 1), plus more discussion of Euclid's algorithm in Knuth 1969:293–297 (Volume 2).</ref>。 ;實現例子 1 [[File:Euclid's algorithm Inelegant program 1.png|thumb|240px|呢段演算法嘅流程圖]] 以下呢段碼係輾轉相除法嘅一個可能實現形式（雖然實際上係一個唔多靚嘅演算法）。佢個做法嘅基本原理係將要搵佢哋最大公因數嗰兩個數設做 <math>l</math>（大啲嗰個）同 <math>s</math>（細啲嗰個）兩個變數，再將 <math>s</math> 由 <math>l</math> 嗰度減出嚟，減到得出個數細過 <math>s</math> 為止<ref>Knuth, 1973: 2-4.</ref>。 '''輸入：''' 1 [設兩個變數－L 同 S，並且將佢哋嘅數值設做 <math>l</math> 同埋 <math>s</math> 嘅] INPUT L, S 2 [將 <math>R</math> 初始化：將個餘數嘅值設做等如 <math>l</math> 嘅] R ← L '''E0：確保 <math>r \ge s</math>。''' 3 [確保 <math>S</math> 真係細過 <math>R</math>] IF R > S THEN <math>S</math> 真係細過 <math>R</math>，所以唔使做 #4、#5、同 #6 呢幾個交換步驟： GOTO step #6 ELSE <math>S</math> 唔係細過 <math>R</math>，所以要做交換步驟嚟將兩個數掉轉： 4 L ← R 5 R ← S 6 S ← L '''E1：搵個餘數出嚟－將 <math>S</math> 由 <math>R</math> 減出嚟，減到得出嘅餘數 <math>r</math> 細過 <math>S</math> 為止。''' 7 IF S > R THEN GOTO 10 ELSE 8 R ← R − S 9 GOTO 7 '''E2：個餘數係咪零？如果係嘅話，個程式終止得，如果唔係嘅話，串演算法要再行落去，直至得出一個係零嘅餘數。''' 10 IF R = 0 THEN GOTO 15 ELSE CONTINUE TO 11 '''E3：將 <math>S</math> 同 <math>r</math> 對調，用 <math>L</math> 嚟做啲數字嘅中轉站。''' 11 L ← R 12 R ← S 13 S ← L 14 [重複上面嘅程序] GOTO 7 '''輸出：''' 15 [將個答案顯示出嚟俾解緊難嗰個人睇] PRINT S '''搞掂：''' 16 HALT, END, STOP. {{clear}} ;實現例子 2 [[File:Euclid flowchart.svg|thumb|240px|呢段演算法嘅流程圖]] 以下呢個係輾轉相除法嘅第個實現例子。佢淨係使用咗 6 個核心指令，相對於第一個例子嘅 13 個，俾好多人覺得係一個「靚」啲嘅演算法－因為學界一般都認為，所謂嘅「elegant」係指「用最少嘅指令類做最多嘅嘢」。佢用嗰種程式語言係以「LET [] = []」嚟設變數嘅數值嘅。 <source lang="cbmbas"> 5 REM Euclid's algorithm for greatest common divisor 6 PRINT "唔該打兩個大過 0 嘅整數" 10 INPUT A,B 20 IF B = 0 THEN GOTO 80 30 IF A > B THEN GOTO 60 40 LET B = B - A 50 GOTO 20 60 LET A = A - B 70 GOTO 20 80 PRINT A 90 END </source> 如果用緊嘅程式語言係比較[[物件導向程式設計|物件導向]]嘅話，可以用 [[Java 程式語言]] 噉做： <source lang="java"> // Euclid's algorithm for greatest common divisor integer euclidAlgorithm (int A, int B){ A = Math.abs(A); B = Math.abs(B); while (B != 0){ if (A > B) A = A - B; else B = B - A; } return A; } </source> {{clear}} 以上嘅呢啲演算法由相關領域嘅研究者用好多唔同嘅數字輸入試過，證實咗係掂嘅，亦都有[[數學家]]用[[數學歸納法]]（mathematical induction）嘅方法[[數學證明|證明]]咗佢真係行得通嘅<ref>Knuth, 1973:13–18. He credits "the formulation of algorithm-proving in terms of assertions and induction" to R. W. Floyd, Peter Naur, C. A. R. Hoare, H. H. Goldstine and J. von Neumann. Tausworth 1977 borrows Knuth's Euclid example and extends Knuth's method in section 9.1 Formal Proofs (pages 288–298).</ref><ref>Tausworthe, 1997:294.</ref>。 === 搵路演算法 === [[File:6n-graf.svg|thumb|240px|一幅圖論當中嘅圖；通常一個搵路演算法會用呢啲圖做輸入。]] {{main|搵路演算法}} [[搵路演算法]]（pathfinding algorithm）係[[人工智能]]（AI）上嘅一個大課題，指教一個 AI 喺空間入面指定兩個點，並且搵出一條連接兩點嘅線。做搵路嘅演算法有好多用途，例如喺[[機械人學]]上教[[機械人]]探索自己周圍嘅空間，以及喺[[遊戲製作]]上教[[遊戲 AI]] 喺遊戲空間入面搵出要行嘅路線<ref name="cui2011">Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based pathfinding in modern computer games. ''International Journal of Computer Science and Network Security'', 11(1), 125-130.</ref><ref name="bovarski2015">Boyarski, E., Felner, A., Stern, R., Sharon, G., Tolpin, D., Betzalel, O., & Shimony, E. (2015, June). ICBS: improved conflict-based search algorithm for multi-agent pathfinding. In ''Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence''.</ref>。 一般嚟講，搵路演算法－無論係咪[[電子遊戲]]用嘅都好－都會<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref><ref>Hagelback, Johan, and Stefan J. Johansson. "Dealing with fog of war in a real-time strategy game environment." In ''Computational Intelligence and Games'', 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, pp. 55-62. IEEE, 2008.</ref> *攞一幅圖做輸入 <code>input</code>：呢類演算法通常唔能夠直接處理一個環境，而係要靠第串演算法，<code>simplify</code>，將個環境變成一幅'''圖'''（graph）；[[圖論]]（graph theory）當中嘅一幅圖會有若干個'''節點'''（node），並且指明邊啲節點之間有連結，喺應用上，一個可能嘅做法係個輸入最先嗰個數字代表節點嘅數量，跟住嘅數字表示邊啲節點之間有連結（睇埋[[陣列]]），例如 <code>[6, 1-2, 1-5, 2-5, 2-3, 5-4, 3-4, 4-6]</code> 表示幅圖有 6 個節點，節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推；<code>simplify</code> 要做嘅嘢係攞要探索嗰個環境做輸入，輸出一個表示個環境當中有邊啲重要位置（節點）同邊啲位置之間有路能夠互通（連結）嘅圖，等搵路演算法做嘅嘢容易啲<ref name="millington2019ch4"/>。 *喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用'''權重表'''（weighted graph），意思即係話個表每條連結都會有個數值<ref group="註">喺實際應用上，呢啲數值通常一定係 0 或者[[正數]]，因為好多常用嘅搵路演算法一撞到[[負數]]嘅權重值就會出錯。</ref>，表示嗰條路線嘅'''成本'''（cost）<ref>Fletcher, Peter; Hoyle, Hughes; Patty, C. Wayne (1991). ''Foundations of Discrete Mathematics'' (International student ed.). Boston: PWS-KENT Pub. Co. p. 463. ISBN 978-0-53492-373-0. "A weighted graph is a graph in which a number w(e), called its weight, is assigned to each edge e."</ref>：例如有一個 <code>simplify</code> 演算法會每條路都俾個權重值佢，個數值愈大表示條路愈難行（成本高）；想像其中兩個節點之間有兩條可能路線 <code>a</code> 同 <code>b</code>，<code>a</code> 係一條完全冇機關嘅平路，而 <code>b</code> 長過 <code>a</code> 之餘仲有十個陷阱設咗喺度，噉正路嚟講，假設 <code>a</code> 同 <code>b</code> 喺其他因素上完全相等，<code>b</code> 嘅權重值理應會大過 <code>a</code> 嘅<ref>Antsfeld, L., Harabor, D. D., Kilby, P., & Walsh, T. (2012, October). Transit routing on video game maps. In ''Eighth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref>。 *最後串演算法會俾一條路線嚟做輸出 <code>output</code> <ref>Goodwin, S. D., Menon, S., & Price, R. G. (2006). Pathfinding in open terrain. In ''Proceedings of International Academic Conference on the Future of Game Design and Technology''.</ref>。 {{clear}} [[File:Weighted network.png|thumb|450px|center|<center>一個權重表；一條路掕住嘅數字表達嗰條路有幾易行<ref group="註">有啲演算法仲會精細到考慮埋連結之間嘅方向性：即係有啲路可能淨係可以向其中一個方向通行，又或者由一個方向行嘅成本同由第個方向行嘅唔同。</ref>。</center>]] === 模擬牛頓定律 === [[File:PhysicsEngine.ogv|thumb|300px|四個遊戲物理嘅例子：<br> 1 冇任何物理法則。<br> 2 有[[重力]]，但冇[[碰撞探測]]。<br> 3 有重力同碰撞探測，但冇[[剛體動力學]]。<br> 4 有齊所有基本嘢。]] {{see also|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）係指喺設計一個[[電子遊戲]]嗰陣將[[物理定律]]用[[電腦程式]]嘅形式表達出嚟，等部電腦識得真實噉模擬現實世界嘅物理俾啲玩家睇，令到啲玩家能夠覺得個遊戲有返咁上下真實度，並且投入去隻遊戲裏面－喺廿一世紀，大部份嘅電子遊戲都要做呢樣嘢，得少數嘅例外（例如一隻模擬[[捉象棋]]嘅電子遊戲）可以唔使模擬物理定律。一般嚟講，遊戲嘅物理都唔會完全跟足現實嘅[[物理]]嘅－好多時淨係會求有足夠嘅真實度<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion]. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref><ref>Van der Burg, John (23 June 2000). "[http://www.gamasutra.com/view/feature/3157/building_an_advanced_particle_.php Building an Advanced Particle System]". ''Gamasutra''.</ref>。 以下呢段用 [[C 程式語言]]寫嘅源碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，個程式列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 分類準則 == 要將演算法分類，可以用好多唔同嘅準則： === 有冇遞歸 === {{main|遞歸}} [[遞歸]]（recursion）係好多演算法有嘅特性，指串演算法當中有個[[子程式]]會用到佢自己，例如以下呢段簡單嘅碼噉<ref name="recursionandbacktrack">[https://www.hackerearth.com/practice/basic-programming/recursion/recursion-and-backtracking/tutorial/ Recursion and Backtracking].</ref><ref>[https://www.cs.odu.edu/~cs381/cs381content/recursive_alg/rec_alg.html Recursive Algorithm].</ref>： <source lang="c"> function dream() print "Dreaming" dream() // dream 呢個子程式當中用到自己。 </source> 喺編程上，遞歸可以用嚟解決一啲可以揼散做一大柞細問題嘅問題，而且當中每一個細問題都屬同一個類型，例如[[歐幾里得嘅演算法]]可以用 [[C 程式語言]]寫成以下嘅遞歸程式<ref name="recursionandbacktrack"/>： <source lang="c"> int gcd(int A, int B) { /* gcd 係一個子程式，攞 A 同 B 兩個數做 input */ if (B == 0) /* 如果 B = 0... */ return A; /* ... 俾 A 做輸出 */ else if (A > B) return gcd(A-B,B); /* 用 (A-B) 同 B 做輸入，行多次 gcd */ else return gcd(A,B-A); /* ... */ </source> 好出名嘅[[河內塔]]（Tower of Hanoi）問題可以用遞歸演算法輕鬆解決<ref>Petković, Miodrag (2009). ''Famous Puzzles of Great Mathematicians''. AMS Bookstore. p. 197.</ref>。 === 係咪決定性 === [[File:Histogramme loi normale.svg|thumb|300px|一個[[常態分佈]]；想像每條棒代表一個可能嘅輸出，而條棒嘅高度（[[Y 軸]]）代表嗰個輸出出現嘅[[機會率]]。]] {{main|決定性演算法|非決定性演算法}} [[決定性演算法]]（deterministic algorithm）係指本質上[[決定性]]嘅演算法，而[[非決定性演算法]]（non-deterministic algorithm）係指冇呢種特徵嘅演算法：決定性演算法喺每個步驟由輸入去輸出都好精確，冇任何[[隨機性]]喺入面，俾同一個輸入串演算法實會出同一個輸出<ref group="註">不過喺現實應用上，因為[[電腦硬件]]唔係完美 100% 可靠，所以演算法行起上嚟點都會有好微細機會率（例如 0.00001%）會出錯。</ref><ref> Bocchino Jr., Robert L.; Adve, Vikram S.; Adve, Sarita V.; Snir, Marc (2009). Parallel Programming Must Be Deterministic by Default. ''USENIX Workshop on Hot Topics in Parallelism''.</ref>；而非決定性演算法就相反，會有隨機性喺入面，所以就算吓吓俾同一樣嘅輸入佢，出嗰個輸出都可能會唔同咗，可以睇吓[[擬亂數產生]]<ref>Robert W. Floyd (October 1967). "Nondeterministic Algorithms". ''Journal of the ACM''. pp. 636–644.</ref>。 例：[[電子角色扮演遊戲|RPG 遊戲]]當中成日會有一大柞招式俾[[角色]]用，一個招式有若干個屬性，包括咗嗰招嘅殺傷力同命中率等等，當一個角色用一個命中率係 80% 嘅招式嗰陣，一個常見做法係[[遊戲程式]]內部會用 [[RNG]] 產生一個 0 至 1 之間嘅數字，而如果個數字大過或者等如 0.8，噉嗰吓攻擊就會打中，否則就會唔中，實際例子有[[寵物小精靈]]系列<ref>[https://www.howtogeek.com/446695/what-is-rng-in-video-games-and-why-do-people-criticize-it/ What Is RNG in Video Games, and Why Do People Criticize It?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20191209130438/https://www.howtogeek.com/446695/what-is-rng-in-video-games-and-why-do-people-criticize-it/ |date=2019年12月9號 }}. ''How-To Geek''.</ref>。 決定性同非決定性演算法各有優劣－非決定性演算法嘅輸出難以預測，喺睇個輸出之前，一個非決定性演算法嘅輸出會以一個[[概率分佈]]（probability distribution）嘅形式存在，而非決定性演算法「輸出缺乏精確性」呢一點表示好多要求高度精確嘅[[科學]]同[[工程學]]應用唔能夠用呢啲演算法，但非決定性演算法「難以預測」呢一個特性又有第啲用途，例如，例如係一個模擬[[啤牌]]嘅遊戲程式喺洗牌嗰陣，就需要用到非決定性演算法，因為啤牌遊戲一般都預咗[[玩家]]冇能力預測抽到嘅牌係乜樣嘅<ref>Gary McGraw and John Viega. [https://www.ibm.com/developerworks/library/s-playing/#h4 Make your software behave: Playing the numbers: How to cheat in online gambling].</ref>，而[[統計學]]同[[機械學習]]嘅應用上都會用到非決定性演算法<ref name="learning">[https://towardsdatascience.com/how-do-artificial-neural-networks-learn-773e46399fc7 Learning process of a neural network] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210211033924/https://towardsdatascience.com/how-do-artificial-neural-networks-learn-773e46399fc7?gi=204bdbcd6850 |date=2021年2月11號 }}. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 係咪近似性 === {{main|近似演算法|精準演算法}} [[近似演算法]]（approximation algorithm）係指嘗試搵出近似想要嘅答案嘅數值嘅演算法，而[[精準演算法]]（exact algorithm）係指要求搵到嘅答案同目標完全一樣：演算法一般都會俾出（通常係以數字形式存在嘅）答案，精準演算法要求個輸出同目標答案完全一樣，而近似演算法淨係要求個輸出同目標答案相近；例如喺 [[電子角色扮演遊戲|RPG 遊戲]]當中計一吓攻擊中唔中－1 代表「中」、0 代表「唔中」－就係一個精準演算法，要求個答案同目標數值完全一樣，但喺好多[[統計學]]同[[機械學習]]上嘅應用當中，可能輸出嘅數量極大－原則上如果答案嘅數值係[[連續性變數|連續性]]（continuous；可以[[小數點]]後有幾多個位都得），答案嘅可能數值會有[[無限]]咁多個，所以喺呢種情況下，串演算法只會務求俾出一個「理應會接近真實答案」嘅數值做輸出。即係話一個近似演算法會答嘅唔係「答案係幾多」而係「答案相信係喺幾多同幾多之間」或者「真正答案應該會接近呢個數值」<ref>Bernard., Shmoys, David (2011). ''The design of approximation algorithms''. Cambridge University Press.</ref><ref>For instance, the volume of a convex polytope (described using a membership oracle) can be approximated to high accuracy by a randomized polynomial time algorithm, but not by a deterministic one: see Dyer, Martin; Frieze, Alan; Kannan, Ravi (January 1991), "''A Random Polynomial-time Algorithm for Approximating the Volume of Convex Bodies''", J. ACM, New York, NY, USA: ACM, 38 (1): 1–17.</ref>。 {{clear}} [[File:Hill climb.png|thumb|center|450px|爬山演算法嘅圖解；[[X 軸]]同 [[Y 軸]]係個模型嗰兩個參數，Z 軸（上下）表示一個量度模型表現嘅指標；演算法嘅目標係要將 <math>z</math> 最小化。]] [[爬山演算法]]（hill climbing algorithm）係[[機械學習]]上一種常用嚟做[[最佳化]]（optimization；指研究點樣喺特定情況下將一個[[函數]]或者[[變數 (科研)|變數]]最大化或者最小化）嘅近似演算法；想像一個[[數學模型]]，有兩個[[參數]]，<math>x</math> 同 <math>y</math>，而家用指標 <math>z</math> 嚟衡量個模型有幾「好」，而 <math>z</math> 係數值愈細代表個模型愈理想嘅<ref group="註">例如係「個模型嘅犯錯率」。</ref>。家陣 <math>x</math> 同 <math>y</math> 經已有咗數值，所以個模型喺上圖入面有個座標位置，而個爬山演算法可以喺每一步噉做： #加減 <math>x</math> 同 <math>y</math> 嘅數值嚟改變個模型，即係個模型有 4（<math>+x, -x, +y, -y</math>）個前進方向； #計四個數值 <math>z_1, z_2, z_3, z_4</math>，當中 <math>z_i</math> 係移去第 <math>i</math> 個方向會得到嘅 <math>z</math> 值； #按「揀 <math>z</math> 值最小化嘅方向」呢條法則嚟改變 <math>x</math> 同 <math>y</math> 嘅數值； #重複，直至結束條件達到為止。 如果順利，個模型嘅 <math>z</math> 值會慢慢變到愈嚟愈細（接近理想數值），不過原則上，呢個最後嘅答案值唔保證會係理想數值－可能喺睇到嘅空間外有更低嘅可能 <math>z</math> 值，但呢串演算法唔會能夠保證將個模型帶到去嗰個數值－所以係一個近似演算法<ref>Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), ''Artificial Intelligence: A Modern Approach'' (2nd ed.), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, pp. 111–114.</ref>。 === 按點樣處理複雜性 === {{see also|歸約}} ==== 窮舉演算法 ==== {{main|窮舉演算法}} [[窮舉演算法]]（brute-force algorithm）指嘅係一啲「試嗮所有可能答案，再揀最好嗰個出嚟」嘅演算法<ref>Carroll, Sue; Daughtrey, Taz (July 4, 2007). ''Fundamental Concepts for the Software Quality Engineer''. American Society for Quality. pp. 282.</ref>，例如如果要[[搜尋演算法|由一個數列當中搵某一個特定嘅數字出嚟]]，可以用一個窮舉嘅方法：將個數列入面嗰啲數字逐個逐個攞嚟睇，睇吓嗰個數字係咪想要嗰個，最後俾個輸出。呢種做法喺個數列（例如）得三個數字嗰陣唔會有乜問題，但喺現實應用上，要耖嘅數列好多時都閒閒地有成幾千個數字，而喺（例如）教[[人工智能]]捉象棋嘅情況下，一盤象棋會有成上萬個可能情況，用窮舉演算法會嘥好多時間精神，實證嘅研究亦都表明咗窮舉演算法根本行唔通<ref>[http://www.lkessler.com/brutefor.shtml Computer Chess - A Memorial to BRUTE FORCE].</ref>。 相比之下，好似正話提到嘅[[對分檢索]]方法就唔係一個窮舉演算法，因為呢串演算法唔會將所有可能嘅答案冚唪唥都睇一次；而廿一世紀嘅電腦科學界同相關領域喺解起問題上嚟都唔會用窮舉演算法，而係好多時會集中思考點樣由成千上萬個可能性當中揀一部份出嚟處理<ref>Allis, L. V. ''Searching for Solutions in Games and Artificial Intelligence''. PhD thesis, Univ. Limburg, Maastricht, The Netherlands (1994).</ref><ref>van den Herik, H., Uiterwijk, J. W. & van Rijswijck, J. Games solved: now and in the future. ''Artif. Intell''. 134, 277–311 (2002).</ref>。可以睇吓[[近似演算法]]同[[蒙地卡羅樹搜索]]。 {{clear}} [[File:MCTS-steps.svg|thumb|center|750px|[[蒙地卡羅樹搜索]]嘅圖解；每一個橫排嘅圓圈表示一柞可能性（例：一盤棋局喺某一刻有邊啲步可以行），而一個圓圈下嘅分枝表示嗰個可能性之後會有邊啲可能性（例：行咗某一步之後，個盤棋會有邊啲步可以行）。如果樖[[樹狀圖]]每吓都係得三四條分枝，窮舉演算法或者仲搞得掂，但現實世界嘅棋局每一刻都閒閒地有廿零三廿條分枝。]] ==== 分治演算法 ==== [[File:Algoritmo divisao e conquista.jpg|thumb|300px|將一個有四個數嘅陣列斬開嘅圖解；斬開咗之後，每一件都簡單過原先嗰個陣列。]] {{main|分治演算法}} [[分治演算法]]（divide-and-conquer algorithm）係指重複係噉將手上要解嗰個問題砍件做一柞細啲（而且一個板）嘅問題，直至每一份細問題都有返咁上下簡單為止，即係話<ref name="thomas">Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, and Ronald L. Rivest, ''Introduction to Algorithms'' (MIT Press, 2000). </ref><ref>Blahut, Richard. ''Fast Algorithms for Signal Processing''. Cambridge University Press. pp. 139–143.</ref>： #將個問題斬開若干件； #睇吓每件有幾[[複雜]]（複雜度可以用多種指標量度，例如數字多嘅[[陣列]]可以當係比較複雜）； #如果一件嘅複雜度仲未低到去到目標水平嘅話，重複。 例如[[合併排序]]（merge sort）就係分治演算法嘅一種－合併排序係一種（喺某啲情況下好用嘅）[[排序演算法]]，會將要排好嘅數據列砍件做細細橛，將每一橛排好咗之後就可以將呢啲細數據列砌返埋一齊，形成一個排好咗嘅大數據列；而頭先提到嘅對分檢索都係合併排序嘅一種－對分檢索涉及到將要排嘅數列分拆做幾橛，將嗰幾橛逐個逐個排好咗之後再併返埋一齊做個輸出<ref name="thomas"/>。 ==== 回溯法 ==== {{main|回溯法}} [[回溯法]]（backtracking）係指用[[遞歸]]噉一步一步建立一個答案，而喺發現個答案唔掂（唔符合由用家指定嘅條件）嗰陣，就放棄嗰個答案（「回溯」－返轉頭做過），郁手建立下一個答案，一路重複做，做到搵到個掂嘅答案為止。大致上可以噉樣想像<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/backtracking-algorithms/ Backtracking Algorithms]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： #檢查吓搵到答案未，如果搵到（true）嘅話，終止程式； #建立答案嘅一步（例：如果解嘅係[[數獨]]，是但填一個可能數字）， #如果目前狀態冇可能達到目的，噉就重新做過； #重複。 例如下圖係用回溯法解數獨嘅動畫： {{clear}} [[File:Sudoku solved by bactracking.gif|center|300px]] === 按運算複雜度 === [[File:Binary logarithm plot.png|thumb|300px|一條基本嘅 <math>f(x)=\log x</math> 嘅線]] {{see also|運算複雜性理論}} [[運算複雜性理論]]（computational complexity theory）係[[運算理論]]嘅一個子領域，研究用演算法解決問題「有幾撈絞」－舉個例子說明，想像有個問題，[[可運算性理論|先前嘅分析]]顯示咗，個問題係有可能用電腦解決嘅，但打後進一步嘅分析發現，解決呢個問題要用嗰串演算法複雜到就算用最先進嘅電腦行，都要用成 100 年先行得完，噉嘅話個問題喺實際應用上根本冇得有效率噉解決。對「可以解到嘅問題要嘥幾多時間空間先解到」嘅思考就係運算複雜性理論嘅重心<ref name="sanjeev2009">Arora, Sanjeev; Barak, Boaz (2009), ''Computational Complexity: A Modern Approach'', Cambridge University Press.</ref><ref>Braatz, R. P., Young, P. M., Doyle, J. C., & Morari, M. (1994). Computational complexity of/spl mu/calculation. ''IEEE Transactions on Automatic Control'', 39(5), 1000-1002.</ref>。 運算複雜性理論嘅分析興用[[大 O 符號]]（big O notation）嘅方法嚟表示演算法嘅[[運算複雜度]]，一個大 O 符號會將一段演算法嘅[[時間複雜度]]（time complexity；簡單講就係指段演算法嘥幾多[[時間]]）同[[空間複雜度]]（space complexity；簡單講就係指段演算法嘥幾多[[記憶體]]）表達成輸入大細嘅[[函數]]，例如一個用[[窮舉演算法]]搜尋一個[[陣列|數列]]嘅演算法喺[[最壞情況複雜度|最壞情況]]下要耖嗮成個數列先會搵到想要嗰個數，即係話設數列嘅長度係 <math>n</math>，噉呢個窮舉演算法嘅最壞情況時間複雜度用大 O 符號寫嘅話，就會係 <code>O(n)</code>，意思即係話數值同 <math>n</math> 成[[正比]]<ref>Black, Paul E. (11 March 2005). Black, Paul E. (ed.). "big-O notation". ''Dictionary of Algorithms and Data Structures''. U.S. National Institute of Standards and Technology.</ref>。 ;分類 而演算法可以按行嗮要幾耐嚟分類<ref>Sipser, Michael (2006). ''Introduction to the Theory of Computation''. Course Technology Inc.</ref>： *'''恆定時間'''（constant time）：無論輸入幾大都會嘥同樣咁多時間嘅，<code>O(c)</code>，當中 <math>c</math> 係一個[[常數]]。 *'''線性時間'''（linear time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細（以[[位元]]計）成簡單嘅[[正比]]或者[[反比]]，<code>O(n)</code>。 *'''對數時間'''（logarithmic time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細嘅[[對數]]成正比或者反比，<code>O(log n)</code>。 *'''多項式時間'''（polynomial time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細嘅若干[[次方]]成正比或者反比，<code>O(n^a)</code>，當中 <math>a</math> 係一個常數。 *'''指數時間'''（exponential time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細嘅[[指數函數]]成正比或者反比，<code>O(bⁿ)</code>，當中 <math>b</math> 係一個常數。 ... 等等。 某啲難題可能會有幾個（唔同複雜度嘅）演算法解決到，又有啲難題係冇已知能夠有效率解決佢哋嘅演算法嘅。因為噉，科學家好多時都要喺解難嗰陣諗用乜嘢演算法最好，而複雜性就係量度「一串演算法有幾好」嘅重要指標之一：假設其他因素不變，科學家會鍾意用最簡單最唔嘥時間嘅演算法<ref name="sanjeev2009"/><ref>Kolen, J. F., & Hutcheson, T. (2002). Reducing the time complexity of the fuzzy c-means algorithm. ''IEEE Transactions on Fuzzy Systems'', 10(2), 263-267.</ref>。 == 設計 == [[File:NIST Testing standard interfaces.jpg|thumb|300px|一位軟件工程師喺度[[軟件測試|試軟件]]。]] {{main|演算法設計}} [[演算法設計]]（algorithm design）係數學同各門[[工程學]]上一個受關注嘅課題。[[數學家]]同[[工程師]]會係噉嘗試諗一啲新嘅演算法出嚟，目標係要做起嘢上嚟更加有效率，例如有好多呢啲領域嘅科學家都致力於諗一啲步驟少過現有演算法嘅新演算法出嚟－假設其他因素唔變，步驟少啲嘅演算法做起嘢上嚟會快啲<ref>Mohr, Austin. "''Quantum Computing in Complexity Theory and Theory of Computation''". p. 2. Retrieved 7 June 2014.</ref>。演算法設計主要有以下呢啲步驟<ref>Goodrich, Michael T.; Tamassia, Roberto (2002), ''Algorithm Design: Foundations, Analysis, and Internet Examples'', John Wiley & Sons, Inc.</ref>： #[[定義]]好串演算法要解決嘅問題； #整返個模型嚟去描述嗰個問題； #諗一串演算法出嚟； #檢查吓串演算法有冇問題； #分析吓串演算法嘅[[運算複雜度]]等嘅表現指標（[[演算法分析]]）； #實行串演算法； #[[程式測試]]； #做好啲文件上嘅紀錄。 === 演算法分析 === {{main|演算法分析}} {{see also|演算法效率}} [[演算法分析]]（analysis of algorithm）係電腦科學嘅一門子領域，專門對演算法嘅各種特性作出分析，尤其係對[[運算複雜度]]嘅分析：好多時，同一個問題可以用好多個唔同嘅演算法嚟去解決；因為噉，[[軟件工程師]]同[[編程員]]等嘅人員好多時都會想知唔同嘅演算法當中邊啲好用啲，而要搵出個答案，佢哋就要知道每串演算法「[[時間複雜度|所嘥嘅時間]]」同埋「用咗幾多行指令」等嘅資訊；某啲演算法可能（例如）用咗幾十行指令就解到第啲演算法要用成幾百行指令先解到嘅問題，前者行起上嚟會快啲，而且要儲落部電腦度嗰陣又會冇咁掗碇－自然啲人會更加鍾意用呢串演算法，例如頭先提到嘅[[對分檢索]]就俾人評定為好用過「將數列入面嘅數逐個逐個睇一次」嘅[[窮舉搜尋]]<ref>Goldreich, Oded (2010). ''Computational Complexity: A Conceptual Perspective''. Cambridge University Press.</ref><ref>Sedgewick, Robert; Flajolet, Philippe (2013). ''An Introduction to the Analysis of Algorithms'' (2nd ed.). Addison-Wesley. </ref>。 原則上，最[[抽象化]]嘅演算法分析係純[[數學性]]嘅：喺演算法分析當中，研究者可以齋靠抽象嘅[[數學符號]]嚟表達啲演算法，好多時根本唔使用真嘅[[程式語言]]寫低串演算法先；雖然係噉，絕大部份嘅演算法去到最尾都係要用某啲硬件或者軟件平台嚟執行嘅，而啲演算法執行嗰陣嘅效率就會俾人攞嚟評估串演算法<ref>Greene, Daniel A.; Knuth, Donald E. (1982). ''Mathematics for the Analysis of Algorithms'' (Second ed.). Birkhäuser.</ref>。 [[演算法效率]]（algorithmic efficiency）係演算法分析上至關重要嘅一個概念，指緊一串演算法要用幾多資源－用咗幾多行指令、幾多款指令呀噉－嚟解決一個特定嘅問題；假設第啲因素唔變，一串演算法愈係可以用少嘅資源－用嘅指令短、唔使用啲複雜同進階嘅指令－嚟解決一個問題，串演算法就愈會俾人覺得佢有效率，而工程師同科學家一般都鍾意高效率嘅演算法<ref>Kriegel, Hans-Peter; Schubert, Erich; Zimek, Arthur (2016). "The (black) art of runtime evaluation: Are we comparing algorithms or implementations?". ''Knowledge and Information Systems''. 52 (2): 341–378.</ref>。高效率嘅演算法可以有用得好交關：例如係處理圖像用嘅[[快速傅立葉變換]]（Fast Fourier Transform）噉，有研究試過發現，快速傅立葉變換演算法方面嘅改進令到醫療上嘅圖像處理快咗成 1,000 倍咁多<ref>Gillian Conahan (January 2013). "[http://discovermagazine.com/2013/jan-feb/34-better-math-makes-faster-data-networks#.URAnVieX98F Better Math Makes Faster Data Networks]". ''discovermagazine.com''.</ref>。 {{clear}} == 法律問題 == {{see also|軟件專利}} 一串演算法嘅[[專利]]誰屬喺[[法律]]上係一個問題。[[專利]]（patent）係指由一個國家或者地區嘅[[政府]]俾[[發明]]一樣嘢嘅人，宣佈喺一段時間內（例如廿年內）嗰樣發明專屬於嗰位發明者，而想用嗰樣發明嚟賺錢嘅人通常都要俾錢個發明者先，然後個發明者先至俾佢哋有權運用嗰樣發明嚟賺錢，[[軟件專利]]（software patent）就係泛指為咗[[電腦軟件]]－電腦程式、[[函式庫]]、[[用家介面]]同演算法等－而設嘅專利<ref group="註">每個國家地區嘅政府喺呢方面都係獨立嘅，所以如果想要喺每個國家地區都享有專利，發明者就要逐個逐個國家地區申請。</ref><ref>Bessen, James; Meurer, Michael (2008). ''Patent Failure''. Princeton University Press.</ref>。 喺廿一世紀初，「齋靠一串演算法有冇得攞去申請專利」係一個受爭議嘅課題：喺 2006 年嘅[[美國]]，一個人係唔可以齋靠玩弄[[抽象]]概念、數字或者[[訊號]]嚟攞專利嘅，所以發明一串演算法冇得攞專利；之但係演算法嘅實現成品就可能有得申請專利－例如如果有個人諗咗個新演算法出嚟，並且用某隻程式語言寫咗段[[源碼]]嚟執行呢段演算法，噉嗰個人就有可能有得為嗰段源碼申請專利，而噉做實際上就係為個演算去申請咗專利<ref>[https://www.ipaustralia.gov.au/patents/understanding-patents/types-patents/what-can-be-patented/patents-computer-related Patents for computer-related inventions]. ''IP Australia''.</ref>；不過另一方面，又有唔少人都批評容許人為軟件伸請專利嘅做法<ref>Nichols, Kenneth (1998). ''Inventing Software: The Rise of "computer-related" Patents''. Greenwood Publishing Group. p. 15.</ref>，例如喺 2019 年嘅[[印度]]，專利呢家嘢淨係可以為「能夠喺工業上實際使用」嘅物件申請，而電腦程式同演算法唔俾印度官方定性為噉樣嘅物件，所以冇得申請專利－即係話喺有個人喺印度發明咗串演算法，第啲人可以隨意攞嚟用<ref>[https://www.lawyered.in/legal-disrupt/articles/can-you-patent-software-software-patenting-india/ Can you Patent a Software?].</ref>。 {{clear}} == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[電腦科學]] *[[電腦程式編寫]] *[[人工智能]] *[[機械學習]] *[[最佳化]] *[[數學證明]] *[[演算法熵]] *[[認知]] *[[啟發法]] *[[策略]] *[[程序生成]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Boolos, George; Jeffrey, Richard (1999) [1974]. ''Computability and Logic'' (4th ed.). Cambridge University Press, London. ISBN 978-0-521-20402-6.: cf. Chapter 3 Turing machines where they discuss "certain enumerable sets not effectively (mechanically) enumerable". *Gurevich, Y. (2000). Sequential Abstract State Machines Capture Sequential Algorithms, ''ACM Transactions on Computational Logic'', Vol. 1, no. 1, pp. 77–111. *Knuth, Donald E. (2000). ''[http://www-cs-faculty.stanford.edu/~uno/aa.html Selected Papers on Analysis of Algorithms]''. Stanford, California: Center for the Study of Language and Information. *Knuth, Donald E. (2010). ''[http://www-cs-faculty.stanford.edu/~uno/da.html Selected Papers on Design of Algorithms]''. Stanford, California: Center for the Study of Language and Information. *Minsky, Marvin (1967). ''Computation: Finite and Infinite Machines'' (1st ed.). Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ. ISBN 978-0-13-165449-5. Minsky expands his "...idea of an algorithm – an effective procedure..." in chapter 5.1 Computability, Effective Procedures and Algorithms. Infinite machines. *Sipser, Michael (2006). ''Introduction to the Theory of Computation''. PWS Publishing Company. ISBN 978-0-534-94728-6. *Stone, Harold S. (1971). ''Introduction to Computer Organization and Data Structures''. McGraw-Hill, New York. ISBN 978-0-07-061726-1. Cf. in particular the first chapter titled: Algorithms, Turing Machines, and Programs. His succinct informal definition: "...any sequence of instructions that can be obeyed by a robot, is called an algorithm" (p. 4). *Tausworthe, Robert C (1977). ''Standardized Development of Computer Software, Part 1 Methods''. Englewood Cliffs NJ: Prentice–Hall, Inc. ISBN 978-0-13-842195-3. *Turing, Alan M. (1936–37). "On Computable Numbers, With An Application to the Entscheidungsproblem". ''Proceedings of the London Mathematical Society''. Series 2. 42: 230–265. doi:10.1112/plms/s2-42.1.230.. Corrections, ibid, vol. 43(1937) pp. 544–546. *Turing, Alan M. (1939). "Systems of Logic Based on Ordinals". ''Proceedings of the London Mathematical Society''. 45: 161–228. {{div col end}} {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Algorithms}} *[http://www.cs.sunysb.edu/~algorith/ The Stony Brook Algorithm Repository] – State University of New York at Stony Brook. *[http://calgo.acm.org/ Collected Algorithms of the ACM] – Association for Computing Machinery. *[http://www-cs-staff.stanford.edu/~knuth/sgb.html The Stanford GraphBase] – Stanford University. *[https://www.nist.gov/dads/ Dictionary of Algorithms and Data Structures] – National Institute of Standards and Technology {{電腦科學}} {{程式執行}} {{應用數學}} [[Category:演算法| ]] mn1lwbxcolfs6zffryv2xymmgy3yf8w 1865221 1865220 2022-08-19T07:52:45Z Dr. Greywolf 143999 /* 設計 */ wikitext text/x-wiki [[File:LampFlowchartCantonese.svg|thumb|270px|一個用嚟解決「盞[[燈]]唔着」呢個問題嘅演算法；演算法可以用[[流程圖]]表示。]] '''演算法'''（{{jpingauto|jin2 syun3 faat3}}；{{lang-en|'''algorithm'''}}），[[粵文]]入面又有叫'''算法'''，係[[數學]]同[[電腦科學]]上嘅一個概念，指一串能夠冇[[歧義]]或者[[含糊]]噉教一個人或者一部[[電腦]]點樣解決某啲特定問題嘅[[命令 (電腦)|命令]]。演算法有分好多唔同種，唔同種嘅演算法可以用嚟解決唔同嘅問題，由簡單嘅[[算術]]以至[[人工智能|自動化嘅]][[認知]]等等都有演算法可以做得到<ref name="rogers87a">"Any classical mathematical algorithm, for example, can be described in a finite number of English words." (Rogers, 1987:2).</ref><ref name="rogers87b">Well defined with respect to the agent that executes the algorithm: "There is a computing agent, usually human, which can react to the instructions and carry out the computations." (Rogers, 1987:2).</ref>。 演算法可以喺有限嘅時間同[[記憶體|記憶空間]]之內，透過[[形式語言]]（formal language；簡單講就係個個字都有精確[[定義]]嘅[[語言]]，相對於日常講嘢用嘅[[自然語言]]）嚟表達<ref name="rogers87a"/>，用嚟計某一啲[[函數]]：噉講嘅意思係話，一串演算法會要求某啲特定嘅 [[input]]，跟住啲命令會描述一柞[[運算]]；當呢柞運算由人或者電腦執行嗰陣，會經過一連串數量有限嘅中介狀態<ref>"A procedure which has all the characteristics of an algorithm except that it possibly lacks finiteness may be called a 'computational method'." (Knuth, 1973:5).</ref>，最後產生一個 [[output]] <ref>"An algorithm has one or more outputs, i.e. quantities which have a specified relation to the inputs." (Knuth, 1973:5).</ref>，並且喺呢個最終狀態嗰度終止執行。順帶一提，由一個中介狀態去到下一個嘅過程唔一定係[[決定論|決定性]]嘅，有好多演算法都涉及一啲帶有[[隨機性]]喺入面嘅運算<ref>"an algorithm is a procedure for computing a function (with respect to some chosen notation for integers) ... this limitation (to numerical functions) results in no loss of generality", (Rogers 1987:1).</ref><ref>Spall, J. C. (2003). ''Introduction to Stochastic Search and Optimization''. Wiley.</ref>。 演算法嘅概念歷史悠久，有得一路追溯到去[[公元前]]嘅[[古希臘]]：由古希臘[[數學家]]諗出嚟嘅[[愛氏篩]]同埋係[[輾轉相除法]]等都可以算係早期演算法嘅例子；而演算法嘅英文名係由 9 世紀嘅[[波斯人]]數學家[[花剌子密]]（[[波斯文]]：محمد بن موسى خوارزمی）個姓嗰度嚟嘅－佢個[[姓]]用[[羅馬字]]寫係 '''algoritmi'''，花剌子密佢做咗啲相關研究，局部噉確立咗演算法嘅概念；現代嘅演算法概念係喺 1928 年由[[德國]]數學家[[打域囂拔]]（David Hibert）喺佢嘗試解決[[可判定性]]嘅問題嗰陣奠定嘅。自從嗰陣開始，演算法同相關嘅研究就喺數學同電腦科學呢兩個領域嗰度俾人廣泛噉採用<ref name="cooke">Cooke, Roger L. (2005). ''The History of Mathematics: A Brief Course''. John Wiley & Sons.</ref>。 == 定義 == [[File:Alan Turing Aged 16.jpg|thumb|240px|[[亞倫圖靈]]（Alan Turing）嘅相；佢係[[英國]]嘅一個數學家，做咗好多有關演算法嘅研究。]] {{see also|運算理論}} 籠統噉講，「演算法」呢個詞嘅[[定義]]可以指「一串能夠精確噉定義一系列作業嘅規則」。呢個定義包含嗮所有嘅[[電腦程式]]－就連啲唔曉做數字上嘅[[運算]]嘅程式都包含喺呢個定義之內，而[[輾轉相除法]]同埋文頭嗰個流程圖所描述嘅都係符合呢個定義嘅演算法。演算法對於[[電腦]]處理[[數據]]嚟講係不可或缺嘅：電腦程式會包含一大柞嘅演算法，仔細噉教部電腦要做啲乜嘢運算同埋「以乜嘢次序做呢啲運算」，令部電腦曉解決用家想用嗰個程式解決嘅問題－呢啲問題可以包括咗計啲簡單嘅[[算術]]以至複雜嘅[[統計學]]作業等等都得<ref>Stone, 1971.</ref><ref>Boolos and Jeffrey, 1974,1999:19.</ref>。 精確啲噉講，一段演算法包含一串作業，而串嘢要有以下呢啲特質<ref>Minsky, 1967, p. 105.</ref><ref>Gurevich, 2000:1, 3.</ref>： #有某啲特定嘅次序； #唔具有[[歧義]]（ambiguity）嘅問題； #有得攞部理想嘅[[運算機械]]－即係有[[圖靈完整性]]（Turing completeness）嘅機械－嚟行； #曉自己結束運行－即係話可以係有限嘅時間之內行完，並且俾一個[[output|輸出]]出嚟睇，唔會有[[無限迴圈]]（infinite loop）嘅問題<ref>Stone simply requires that "it must terminate in a finite number of steps" (Stone, 1972:7–8).</ref>。 === 集合論觀點 === 演算法可以用[[集]]（set；睇埋[[集合論]]）嘅概念嚟想像。例如[[美國]][[邏輯學家]][[:en:George Boolos|佐治·布勞斯]]（George Boolos）同佢嘅同事係噉樣描述「演算法」呢個概念嘅<ref>Boolos and Jeffrey, 1974,1999:19.</ref>： {{Cquote |原版[[英文]]："No human being can write fast enough, or long enough, or small enough† ( †"smaller and smaller without limit ...you'd be trying to write on molecules, on atoms, on electrons") to list all members of an enumerably infinite set by writing out their names, one after another, in some notation. But humans can do something equally useful, in the case of certain enumerably infinite sets: They can give explicit instructions for determining the nth member of the set, for arbitrary finite n. Such instructions are to be given quite explicitly, in a form in which they could be followed by a computing machine, or by a human who is capable of carrying out only very elementary operations on symbols."<br> [[粵文]]翻譯：由於受到速度、長度同大細嘅限制，冇人類能夠將一個「列舉到嘅[[無限]][[集]]」（enumerably infinite set）包含嘅物件用某啲符號寫嗮出嚟。但對住某啲列舉到嘅無限集，人能夠做一啲同等有用嘅嘢（指演算法）：佢哋識得俾一啲指示出嚟，去搵出個集所包含嘅第 n 件物件，當中 n 可以係是但一個細過[[無限大]]嘅[[整數]]。呢啲指示都要幾明確至得，要有一個形式，令到曉計數嘅機器（電腦）或者一個淨係曉用符號嘅人能夠跟從佢哋。 }} 上面呢段嘢當中所講嘅「列舉到嘅無限集」係數學上嘅一個概念，指一個包含咗多樣嘢嘅集，而呢個集包含嘅物件有無限咁多件，但啲件數可以用由 [[1]] 開始嘅[[整數]]嚟數。所以貝勞斯同佢啲同事講緊就係話：一串演算法係一連串指令，例如係一柞好似「<math>y = m + n</math>；<math>y</math> 代表[[output|輸出]]（output），<math>m</math> 同 <math>n</math> 代表[[input|輸入]]（input）」噉嘅算式；而呢柞指令能夠由是但一啲輸入嗰度計同整一啲輸出出嚟俾人睇，而且呢啲輸入－至少喺理論上－係幾大都得嘅（但實際上因為人有嘅電腦嘅運算能力有限，所以對於輸入嘅大細梗會有個上限）<ref>Knuth, 1973:7 states: "In practice we not only want algorithms, we want good algorithms ... one criterion of goodness is the length of time taken to perform the algorithm ... other criteria are the adaptability of the algorithm to computers, its simplicity and elegance, etc."</ref><ref>Stone, 1971:7-8 states that there must be, "...a procedure that a robot [i.e., computer] can follow in order to determine precisely how to obey the instruction." Stone adds finiteness of the process, and definiteness (having no ambiguity in the instructions) to this definition.</ref>。 {{clear}} == 表達 == [[File:Call by value and call by reference.png|thumb|300px|一幅表達咗串演算法嘅流程圖：首先睇個原初值（original value），睇吓嗰個值係咪俾人改過（modified?），如果係（yes），就做一樣嘢，如果唔係（no），就做另外一樣嘢。]] {{see also|程式語言}} 想像家陣有一部曉跟事先指定咗嘅規則嚟由輸入計輸出嘅[[運算機械|機械]]，呢部機械嘅[[記憶體]]係無限咁多嘅－即係一部[[理想化]]嘅[[圖靈機]]（Turing machine）<ref name="hodges2012">Hodges, Andrew (2012). ''Alan Turing: The Enigma (The Centenary Edition)''. Princeton University Press.</ref><ref>Petzold, C. (2008). ''The annotated Turing: a guided tour through Alan Turing's historic paper on computability and the Turing machine''. Wiley Publishing.</ref>。呢部機械計緊嘅運算嘅內容可以用多種唔同嘅圖表同語言表達，包括係[[自然語言]]、[[虛擬碼]]（pseudocode）、[[流程圖]]、[[狀態轉移表]]同埋係多種嘅[[程式語言]]呀噉。用自然語言－即係好似[[廣東話]]等日常講嘢用嘅[[語言]]－寫嘅符號（虛擬碼）對一般人嚟講易明，但就好多時都會有[[歧義]]嘅問題，而且電腦唔會識睇。[[程式語言]]（programming language）係專門為咗俾人用嚟同電腦溝通而設嘅特殊語言，電腦會睇得明，所以演算法好多時都會用程式語言嚟定義<ref name="bg">[http://fiftyexamples.readthedocs.io/en/latest/algorithms.html Background: Algorithms]. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180703023816/http://fiftyexamples.readthedocs.io/en/latest/algorithms.html |date=2018年7月3號 }}</ref>。 舉個簡單例子說明，好似係以下呢段用[[粵文]]寫嘅演算法噉，就做咗一連串嘅運算<ref name="bg"/>： ;要解決嘅問題：家吓俾一列[[正數]]（輸入）你，假設呢個列唔係一個空列，同我搵嗰列數入面最大嗰個出嚟。 :用粵文寫嘅演算法嘅步驟： #設一個變數，叫佢做「max」，並且將佢個數值設做「[[0]]」； #將收到嗰列正數逐個逐個攞嚟同 max 比較吓； #如果撞到一個大過 max 嘅數（叫呢個數做「x」）嘅話，將 max 嘅數值設做 x，並且繼續將 max 同下個正數比較吓；（邏輯代數） #將最後得出嗰個 max 嘅數值俾出嚟（輸出）。max 嘅數值會係成列數入面最大嗰個。 呢串演算法用 [[Python]]（1991 年出嘅一種[[程式語言]]）寫出嚟嘅話會係<ref name="bg"/>： <source lang="python"> # Input：一列冧巴，叫列冧巴做「L」。 # Output：L 入面最大嘅冧巴。 def find_max (L): max = 0 # 設最大值做 0。 for x in L: # 同 L 入面每個元件做以下嘅嘢... if x > max: # 如果 x 大過最大值... max = x # ... 設最大值做 x。 return max # 做完嗮上述嘅嘢後，俾返個最大值出嚟。 </source> 諗演算法嘅過程係將一個作業揼散做組成佢嘅細部份，而每個細部份都要係一啲電腦普遍都會識做嘅簡單工作（例如係「比較兩個[[數]]，睇吓邊個大啲」）－呢啲細部份可以話係組成演算法嘅元素，有咗佢哋就能夠將任何「人類會想用電腦做嘅工作」砌出嚟<ref name="bg"/>。 === 三大層次 === {{see also|電子工程}} 演算法嘅表達方法大致上可以分做三大圖靈機描述層次<ref name="sipser2006157">Sipser, 2006:157.</ref>： #'''高層描述'''（high-level description）：會描述一串演算法要做乜嘢運算，但就忽略點樣將串演算法實行落去部運算機械嗰度。一般人會睇得明，但運算機械唔會<ref group="註">即係話[[抽象化]]嘅程度「高」。</ref>。可以睇埋[[高階程式語言]]同[[虛擬碼]]。 #'''實行性描述'''（implementation description）：會話俾一部圖靈機知要點樣郁同要點樣將啲數據儲喺啲[[數據庫]]嗰度。喺呢個層次仲未會話到運算過程嗰啲中介狀態同埋[[函數]]嘅詳情俾人知。 #'''形式描述'''（formal description）：最仔細，會講明埋運算過程嗰啲中介狀態同函數。 上面嗰段 Python 碼屬於高層嘅描述－就算睇咗佢，一個人仲係唔會知道部電腦嗰啲[[邏輯門]]（logic gate）做咗乜嘢運算。舉個簡單嘅例子說明，一部廿一世紀初嘅電子電腦喺計[[加數]]嗰陣係用類似以下噉嘅機制做嘅：想像家吓個工程師手上有一柞邏輯門，邏輯門係一種[[電子元件]]，唔同種類嘅邏輯門有唔同嘅輸入輸出關係，喺收到某啲特定嘅「0」（冇電）同「1」（有電）[[訊號]]嗰陣會俾出「0」（冇電）或者「1」（有電）訊號做輸出；例如： *一個簡單嘅[[異或門]]（XOR gate）會收兩個輸入，如果兩個輸入值一樣，個門會俾「0」，如果兩個輸入值唔同，個門會俾「1」（A XOR B）； *一個簡單嘅[[與門]]（AND gate）會收兩個輸入，只有當兩個輸入都係「1」嗰陣，個門先會俾「1」（A AND B）； 然後有咗呢啲元件，一個工程師可以整出以下嘅半加法器[[集成電路]]<ref>Lai, Hung Chi; Muroga, Saburo (September 1979). "Minimum Binary Parallel Adders with NOR (NAND) Gates". ''IEEE Transactions on Computers''. IEEE. C-28 (9): 648–659.</ref>： [[File:Halfadder.gif|360px|center|]] 呢個電路嘅[[真值表]]如下： :{| class="wikitable" style="text-align:center" |- ! colspan="2"| '''輸入''' || colspan="2"| '''輸出''' |- style="background:#def; text-align:center;" | '''A''' || '''B''' || '''C''' || '''S''' |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 0 || 0 || 0 || 0 |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 1 || 0 || 0 || 1 |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 0 || 1 || 0 || 1 |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 1 || 1 || 1 || 0 |- |} 用日常講，當 A 同 B 呢兩個輸入都係「0」嗰陣，輸出會係「00」（兩個輸出都冇電）；當 A 同 B 是但一個係「1」另一個係「0」嗰陣，輸出會係「01」（得 S 有電）；最後，如果兩個輸入都係「1」，噉個輸出會係「10」（得 C 有電）。如果用[[二進制]]睇嘅話，上述呢個電路做得到 <math>1 + 1 = 2</math> 嘅簡單運算：當兩個輸入都係「0」，<math>0 + 0 = 0</math>，當得其中一個輸入係「1」，<math>1 + 0 = 1</math>，而當兩個輸入都係「1」嗰陣時，<math>1 + 1 = 10</math>，當中「10」喺二進制入面相當於[[十進制]]嘅「[[2]]」<ref>Anthony J. Pansini, ''Electrical Distribution Engineering'', p. xiv, The Fairmont Press Inc., 2006.</ref>。上述嘅過程如果用 Python 同 [[C++]] 等嘅[[高階程式語言]]寫嘅話，會類似噉： a = 1 + 1; 就算睇咗呢段碼，用家都完全唔會知道邏輯門做咗嘅嘢<ref name="sipser2006157"/>。 {{clear}} == 出名演算法 == {{see also|演算法一覽}} === 搜尋演算法 === [[File:Breadth-First-Search-Algorithm.gif|thumb|300px|將手上嘅數據逐個逐個耖，一路耖到搵到想要嗰個為止。]] {{main|搜尋演算法}} [[搜尋演算法]]（search algorithm）泛指用嚟由[[數據結構]]當中搵出想要嗰件[[數據]]嘅演算法－輸入係「數據結構」同「想要嗰件數據嘅樣」，而輸出係「想要嗰件數據喺數據結構當中嘅邊個位」。廿一世紀嘅電腦科學界有多種搜尋演算法可以用，而每種都有優缺點<ref name="knuth1998art">Knuth, Donald (1998). Sorting and Searching. ''The Art of Computer Programming''. 3 (2nd ed.). Reading, MA: Addison-Wesley Professional.</ref>。 ==== 窮舉搜尋 ==== {{main|窮舉搜尋}} [[窮舉搜尋]]（brute-force search）係最原始嗰種搜尋演算法，指將手上嘅數據（事先以某啲方式排好咗）逐個逐個耖，一路耖到搵到想要嗰個為止。例如手上有一[[陣列|列]]以[[隨機]]次序排嘅數字，用家想要由呢個數列當中最大嗰個出嚟，用窮舉搜尋嘅話，睇嗰個人就要睇嗮個數列當中嘅每個數字，再俾出最大嗰個出嚟；呢段簡單嘅演算法用粵文寫出嚟嘅話會係<ref>[https://gist.github.com/NusZzz/8116808 Instantly share code, notes, and snippets]. ''GitHubGist''.</ref>： #如果個列入面冇數字，噉就唔會有「最大嗰個數」。 #先假定個列入面第一個數字係最大嗰個。 #逐個逐個噉去睇個列入面啲數字，如果撞到個數字大過而家手上嗰個「最大數字」嘅話，將新撞到呢個數字設做「最大數字」。 #如果睇勻嗮個列入面啲數字嘅話，將手上嗰個「最大數字」交出嚟做答案。 上述呢串演算法用比較形式些少嘅[[虛擬碼]]寫出嚟嘅話會係噉： <source lang="C++"> // Input: A list of numbers L. // Output: The largest number in the list L. if L.size = 0 return null; largest ← L[0]; for each item in L, do if item > largest, then largest ← item; return largest; // 當中 "←" 代表指定敘述－「A ← B」即係將 A 嘅數值設做 B； // 而 "return X" 會終止串演算法，並且將 X 嘅數值攞嚟做輸出。 </source> 廿一世紀嘅研究者一般都會嫌呢串演算法唔夠好，原因係呢串演算法喺[[最壞情況複雜度|最壞情況]]（worst-case）嗰陣要睇嗮成個列先至搞得掂，所以又有人諗咗第啲演算法出嚟做呢樣工作－而呢啲新演算法好多時都曉淨係睇個數字列嘅一小部份就經已搵得出想要嗰個數字<ref name="knuth1998art"/>。 ==== 對分檢索 ==== {{main|對分檢索}} [[對分檢索]]（binary search）係用嚟由一個預先排好咗次序（睇下面[[排序演算法]]）嘅數列嗰度搵某一個特定數字出嚟嘅演算法。對分檢索嘅做法係首先將行資料拆做兩橛，再睇吓中間嗰個數係咪等如要搵嗰個數（目標），假如個數列係預先由細到大排好咗嘅話，噉就意味一樣嘢：如果數列中間嗰個數大過個目標，噉個目標實係喺中間個數前面，而如果數列中間嗰個數細過個目標，噉個目標實係喺中間個數後面，跟手段演算法就可以再重複呢個程序，將個搜索範圍縮細，最後搵到個目標嘅數字（假如個目標真係存在喺嗰行數列入面嘅話）。好似係以下呢段虛擬碼噉<ref name="flores">Flores, Ivan; Madpis, George (1 September 1971). "Average binary search length for dense ordered lists". ''Communications of the ACM''. 14 (9): 602–603.</ref><ref>Willams, Jr., Louis F. (22 April 1976). A modification to the half-interval search (binary search) method. ''Proceedings of the 14th ACM Southeast Conference''. ACM.</ref>： <source lang="C++"> function binary_search(A, n, T): L := 0 // 設個數做「左邊界」 R := n &minus; 1 // 設個數做「右邊界」 while L <= R: m := floor((L + R) / 2) // 將由 L 至 R 嗰段嘢砍兩橛，m 設做中間位 if A[m] < T: // 如果第 m 個數細過目標（T）嘅話，即係話個目標應該喺第 m 個數後面。 L := m + 1 else if A[m] > T: // 如果第 m 個數細過目標（T）嘅話，即係話個目標應該喺第 m 個數前面。 R := m - 1 else: return m // 如果第 m 個數等如目標嘅話，就將嗰個數做輸出。 return unsuccessful </source> {{clear}} [[File:Binary Search Depiction.svg|thumb|540px|center|<center>用對分檢索喺個數列當中搵「7」出嚟嘅圖解；每個箭咀表示一吓耖嘅動作。</center>]] 對分檢索平均會快過「吓吓都將數列入面嘅數逐個逐個睇一次」嘅窮舉搜尋：喺最壞情況下，想搵嗰個數會係個數列嘅第一個或者最尾嗰個，而喺呢個情況下，用對分檢索嚟做搜尋要做 <math>O(\log_2n)</math> 咁多次比較（當中 <math>n</math> 係「個數列入面有幾多個數字」），而「吓吓將數列入面逐個逐個睇一次」喺最壞情況之下就要做 <math>n</math> 次比較，<math>O(\log_2n)</math> 數值永遠細過 <math>n</math> <ref group="註"><math>\log</math> 係指[[對數]]。</ref>。「由一個數列當中搵一個特定數字出嚟」係電腦好常要做嘅基本作業，如果（例如）喺一個程式當中部電腦要做呢個作業 100 次嘅話，噉一個用對分檢索嘅程式基本上實會快一截，所以[[編程員]]多數會比較鍾意用對分檢索<ref name="flores"/>。 === 排序演算法 === [[File:Sorting quicksort anim.gif|thumb|300px|用快速排序將一列亂糟糟嘅數字由細到大排好嘅圖解]] {{main|排序演算法}} [[排序演算法]]（sorting algorithm）泛指用嚟將一柞物件以某啲特定次序（例如由數值細到大）排好嘅演算法。呢種演算法嘅價值在於支援第啲演算法－有唔少演算法都係要啲數據事先排好咗先至會啱用，例子有頭先提到嘅[[對分檢索]]<ref name="knuth1998art"/><ref>Sedgewick, Robert (1980), "Efficient Sorting by Computer: An Introduction", ''Computational Probability'', New York: Academic Press, pp. 101–130.</ref>。 ==== 快速排序 ==== {{main|快速排序}} [[快速排序]]（quicksort）係指用嚟將一個數列入面啲數字由細至大排好嘅演算法－輸入係一個（亂糟糟嘅）數列，而輸出係執好咗嘅數列<ref>Sedgewick, R. (1978). "Implementing Quicksort programs". ''Comm. ACM''. 21 (10): 847–857.</ref><ref>Dean, B. C. (2006). "A simple expected running time analysis for randomized "divide and conquer" algorithms". ''Discrete Applied Mathematics''. 154: 1–5. </ref>。步驟如下： #喺個數列入面是但揀個數字，設佢做'''基準'''（pivot）。 #重新排序數列：將個數字重新排過，數值上細過個基準嘅數字冚唪唥搬去個基準前面，而數值上大過個基準嘅數字就冚唪唥搬嗮去個基準後面；做咗呢個步驟之後，個基準會喺正佢嘅最終位置。 #將個數列斬做兩橛－「細過個基準嗰柞數字」同埋「大過個基準嗰柞數字」，並且分別噉對嗰兩橛做上述嗰兩個步驟。 呢串演算法俾人好廣泛噉攞嚟將啲數列嘅次序排好。上述呢串演算法用 [[Python 程式語言|Python]] 寫出嚟嘅話會係噉嘅<ref>[https://stackoverflow.com/questions/18262306/quicksort-with-python Quicksort with Python].</ref>： <source lang="python"> def sort(array=[12,4,5,6,7,3,1,15]): # 定義一個子程序，array 係要處理嗰個數列。 less = [] equal = [] greater = [] # 設三個陣列。 if len(array) > 1: pivot = array[0] # 揀最頭個數做 pivot。 for x in array: # 將 array 當中每一個數 x... if x < pivot: # 如果 x < pivot... 將 x 加落去 less 呢個陣列嗰度。 less.append(x) if x == pivot: # 如果 x = pivot... 將 x 加落去 equal 呢個陣列嗰度。 equal.append(x) if x > pivot: # 如果 x > pivot... 將 x 加落去 greater 呢個陣列嗰度。 greater.append(x) return sort(less)+equal+sort(greater) # 喺 Python 入面，「+」可以代表「將兩個陣列拼埋一齊」；將 less、equal 同 greater 砌埋一齊做輸出。 else: return array # 個子程序會以 less 同 greater 做輸入再行過，行若干次，行到輸入嘅長度係 0 為止。 </source> {{clear}} ==== 冒泡排序 ==== [[File:Bubble-sort-example-300px.gif|thumb|300px|用冒泡排序將一個有 8 個數字嘅數列排好]] {{main|冒泡排序}} [[冒泡排序]]（bubble sort / sinking sort）係一種用嚟將一個數列入面啲數字由細至大排好嘅演算法，做法係喺每一步攞相鄰嘅兩個數比較，將兩個數由細到大排好，再將個過程做若干次，做到成個數列都排好嗮為止。原則上，冒泡排序並唔好用－喺最壞情況下要行成 <math>O(n^2)</math> 咁多步先行得完，所以喺現實，冒泡排序多數都淨係俾人用嚟做教育用途<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', Second Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. ISBN 0-262-03293-7. Problem 2-2, pg.40.</ref><ref>Astrachan, Owen (2003). "[https://users.cs.duke.edu/~ola/papers/bubble.pdf Bubble sort: an archaeological algorithmic analysis]" (PDF). ''ACM SIGCSE Bulletin''. 35 (1): 1–5.</ref>。 例如如果用冒泡排序同 <code>5, 1, 4, 2, 8</code> 呢個數列排序嘅話： ;第一回合 :( '''5''' '''1''' 4 2 8 ) &rarr; ( '''1''' '''5''' 4 2 8 )，5 > 1，所以將 5 同 1 位置互換， :( 1 '''5''' '''4''' 2 8 ) &rarr; ( 1 '''4''' '''5''' 2 8 )，5 > 4，所以將 5 同 4 位置互換， :( 1 4 '''5''' '''2''' 8 ) &rarr; ( 1 4 '''2''' '''5''' 8 )，5 > 2，所以將 5 同 2 位置互換， :( 1 4 2 '''5''' '''8''' ) &rarr; ( 1 4 2 '''5''' '''8''' )，5 < 8，所以 5 同 8 唔使郁。 ;第二回合 :( '''1''' '''4''' 2 5 8 ) &rarr; ( '''1''' '''4''' 2 5 8 ) :( 1 '''4''' '''2''' 5 8 ) &rarr; ( 1 '''2''' '''4''' 5 8 ) :( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) &rarr; ( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) :( 1 2 4 '''5''' '''8''' ) &rarr; ( 1 2 4 '''5''' '''8''' )，查實到咗呢一步，個數列經已排好咗，但段演算法要再重新睇多次個數列先至知呢一點。 ;第三回合 :( '''1''' '''2''' 4 5 8 ) &rarr; ( '''1''' '''2''' 4 5 8 ) :( 1 '''2''' '''4''' 5 8 ) &rarr; ( 1 '''2''' '''4''' 5 8 ) :( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) &rarr; ( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) :( 1 2 4 '''5''' '''8''' ) &rarr; ( 1 2 4 '''5''' '''8''' ) === 輾轉相除法 === [[File:Euclids-algorithm-example-1599-650.gif|thumb|300px|用輾轉相除法搵 1599 同 650 嘅最大公因數嘅圖解； <source lang="text" highlight="1,5"> 1599 = 650 × 2 + 299 650 = 299 × 2 + 52 299 = 52 × 5 + 39 52 = 39 × 1 + 13 39 = 13 × 3 + 0</source>]] {{main|輾轉相除法}} [[輾轉相除法]]，西人興嗌[[歐幾里得嘅演算法]]（Euclid's algorithm），係用嚟求[[最大公因數]]嘅一串演算法，首次記載係喺大約公元前 300 年嘅[[古希臘]][[數學家]][[歐幾里得]]嗰本《[[幾何原本]]》（英文：Elements）入面<ref>"[https://mathcs.clarku.edu/~djoyce/java/elements/bookVII/propVII2.html Euclid's Elements, Book VII, Proposition 2]". ''Aleph0.clarku.edu''.</ref><ref>Heath, 1908:300; Hawking's Dover 2005 edition derives from Heath.</ref>。歐幾里得佢係噉樣講嘅：（粵文翻譯）「家吓有兩個彼此唔係對方[[因數]]嘅[[數]]，個問題係要搵出佢哋嘅最大公因數」，佢首先諗到一點－要計佢哋最大公因數嗰兩個數相減嘅話，得出嗰個數一定係個最大公因數嘅倍數。佢諗出嗰串演算法步驟簡單講如下<ref>[http://mathworld.wolfram.com/EuclideanAlgorithm.html Euclidean Algorithm]. ''Wolfram MathWorld''.</ref>： #要搵佢哋最大公因數當中，大啲嗰個設做 <math>a</math>，細啲嗰個設做 <math>b</math>； #將 <math>b</math> 乘大佢，睇吓要乘幾先會變到大過 <math>a</math>，即係話 <math>a = qb + r</math>－喺呢條算式入面，<math>q</math> 會係一個正整數，而 <math>r</math> 係一個餘數； #睇吓 <math>r</math> 係唔係等如零； #如果係嘅話，<math>b</math> 就係要搵嗰個最大公因數； #如果唔係嘅話，將 <math>b</math> 同 <math>r</math> 當中大啲嗰個設做 <math>a</math>，細啲嗰個設做 <math>b</math>； #跳返去步驟 2。 要將呢串演算法用電腦嚟執行嘅話好簡單，淨係需要幾個種類嘅指令已經夠：條件性嘅 [[GOTO]]、無條件性嘅 GOTO、設變數同埋基本嘅[[算術]]<ref>For modern treatments using division in the algorithm, see Hardy and Wright, 1979:180, Knuth, 1973:2 (Volume 1), plus more discussion of Euclid's algorithm in Knuth 1969:293–297 (Volume 2).</ref>。 ;實現例子 1 [[File:Euclid's algorithm Inelegant program 1.png|thumb|240px|呢段演算法嘅流程圖]] 以下呢段碼係輾轉相除法嘅一個可能實現形式（雖然實際上係一個唔多靚嘅演算法）。佢個做法嘅基本原理係將要搵佢哋最大公因數嗰兩個數設做 <math>l</math>（大啲嗰個）同 <math>s</math>（細啲嗰個）兩個變數，再將 <math>s</math> 由 <math>l</math> 嗰度減出嚟，減到得出個數細過 <math>s</math> 為止<ref>Knuth, 1973: 2-4.</ref>。 '''輸入：''' 1 [設兩個變數－L 同 S，並且將佢哋嘅數值設做 <math>l</math> 同埋 <math>s</math> 嘅] INPUT L, S 2 [將 <math>R</math> 初始化：將個餘數嘅值設做等如 <math>l</math> 嘅] R ← L '''E0：確保 <math>r \ge s</math>。''' 3 [確保 <math>S</math> 真係細過 <math>R</math>] IF R > S THEN <math>S</math> 真係細過 <math>R</math>，所以唔使做 #4、#5、同 #6 呢幾個交換步驟： GOTO step #6 ELSE <math>S</math> 唔係細過 <math>R</math>，所以要做交換步驟嚟將兩個數掉轉： 4 L ← R 5 R ← S 6 S ← L '''E1：搵個餘數出嚟－將 <math>S</math> 由 <math>R</math> 減出嚟，減到得出嘅餘數 <math>r</math> 細過 <math>S</math> 為止。''' 7 IF S > R THEN GOTO 10 ELSE 8 R ← R − S 9 GOTO 7 '''E2：個餘數係咪零？如果係嘅話，個程式終止得，如果唔係嘅話，串演算法要再行落去，直至得出一個係零嘅餘數。''' 10 IF R = 0 THEN GOTO 15 ELSE CONTINUE TO 11 '''E3：將 <math>S</math> 同 <math>r</math> 對調，用 <math>L</math> 嚟做啲數字嘅中轉站。''' 11 L ← R 12 R ← S 13 S ← L 14 [重複上面嘅程序] GOTO 7 '''輸出：''' 15 [將個答案顯示出嚟俾解緊難嗰個人睇] PRINT S '''搞掂：''' 16 HALT, END, STOP. {{clear}} ;實現例子 2 [[File:Euclid flowchart.svg|thumb|240px|呢段演算法嘅流程圖]] 以下呢個係輾轉相除法嘅第個實現例子。佢淨係使用咗 6 個核心指令，相對於第一個例子嘅 13 個，俾好多人覺得係一個「靚」啲嘅演算法－因為學界一般都認為，所謂嘅「elegant」係指「用最少嘅指令類做最多嘅嘢」。佢用嗰種程式語言係以「LET [] = []」嚟設變數嘅數值嘅。 <source lang="cbmbas"> 5 REM Euclid's algorithm for greatest common divisor 6 PRINT "唔該打兩個大過 0 嘅整數" 10 INPUT A,B 20 IF B = 0 THEN GOTO 80 30 IF A > B THEN GOTO 60 40 LET B = B - A 50 GOTO 20 60 LET A = A - B 70 GOTO 20 80 PRINT A 90 END </source> 如果用緊嘅程式語言係比較[[物件導向程式設計|物件導向]]嘅話，可以用 [[Java 程式語言]] 噉做： <source lang="java"> // Euclid's algorithm for greatest common divisor integer euclidAlgorithm (int A, int B){ A = Math.abs(A); B = Math.abs(B); while (B != 0){ if (A > B) A = A - B; else B = B - A; } return A; } </source> {{clear}} 以上嘅呢啲演算法由相關領域嘅研究者用好多唔同嘅數字輸入試過，證實咗係掂嘅，亦都有[[數學家]]用[[數學歸納法]]（mathematical induction）嘅方法[[數學證明|證明]]咗佢真係行得通嘅<ref>Knuth, 1973:13–18. He credits "the formulation of algorithm-proving in terms of assertions and induction" to R. W. Floyd, Peter Naur, C. A. R. Hoare, H. H. Goldstine and J. von Neumann. Tausworth 1977 borrows Knuth's Euclid example and extends Knuth's method in section 9.1 Formal Proofs (pages 288–298).</ref><ref>Tausworthe, 1997:294.</ref>。 === 搵路演算法 === [[File:6n-graf.svg|thumb|240px|一幅圖論當中嘅圖；通常一個搵路演算法會用呢啲圖做輸入。]] {{main|搵路演算法}} [[搵路演算法]]（pathfinding algorithm）係[[人工智能]]（AI）上嘅一個大課題，指教一個 AI 喺空間入面指定兩個點，並且搵出一條連接兩點嘅線。做搵路嘅演算法有好多用途，例如喺[[機械人學]]上教[[機械人]]探索自己周圍嘅空間，以及喺[[遊戲製作]]上教[[遊戲 AI]] 喺遊戲空間入面搵出要行嘅路線<ref name="cui2011">Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based pathfinding in modern computer games. ''International Journal of Computer Science and Network Security'', 11(1), 125-130.</ref><ref name="bovarski2015">Boyarski, E., Felner, A., Stern, R., Sharon, G., Tolpin, D., Betzalel, O., & Shimony, E. (2015, June). ICBS: improved conflict-based search algorithm for multi-agent pathfinding. In ''Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence''.</ref>。 一般嚟講，搵路演算法－無論係咪[[電子遊戲]]用嘅都好－都會<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref><ref>Hagelback, Johan, and Stefan J. Johansson. "Dealing with fog of war in a real-time strategy game environment." In ''Computational Intelligence and Games'', 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, pp. 55-62. IEEE, 2008.</ref> *攞一幅圖做輸入 <code>input</code>：呢類演算法通常唔能夠直接處理一個環境，而係要靠第串演算法，<code>simplify</code>，將個環境變成一幅'''圖'''（graph）；[[圖論]]（graph theory）當中嘅一幅圖會有若干個'''節點'''（node），並且指明邊啲節點之間有連結，喺應用上，一個可能嘅做法係個輸入最先嗰個數字代表節點嘅數量，跟住嘅數字表示邊啲節點之間有連結（睇埋[[陣列]]），例如 <code>[6, 1-2, 1-5, 2-5, 2-3, 5-4, 3-4, 4-6]</code> 表示幅圖有 6 個節點，節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推；<code>simplify</code> 要做嘅嘢係攞要探索嗰個環境做輸入，輸出一個表示個環境當中有邊啲重要位置（節點）同邊啲位置之間有路能夠互通（連結）嘅圖，等搵路演算法做嘅嘢容易啲<ref name="millington2019ch4"/>。 *喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用'''權重表'''（weighted graph），意思即係話個表每條連結都會有個數值<ref group="註">喺實際應用上，呢啲數值通常一定係 0 或者[[正數]]，因為好多常用嘅搵路演算法一撞到[[負數]]嘅權重值就會出錯。</ref>，表示嗰條路線嘅'''成本'''（cost）<ref>Fletcher, Peter; Hoyle, Hughes; Patty, C. Wayne (1991). ''Foundations of Discrete Mathematics'' (International student ed.). Boston: PWS-KENT Pub. Co. p. 463. ISBN 978-0-53492-373-0. "A weighted graph is a graph in which a number w(e), called its weight, is assigned to each edge e."</ref>：例如有一個 <code>simplify</code> 演算法會每條路都俾個權重值佢，個數值愈大表示條路愈難行（成本高）；想像其中兩個節點之間有兩條可能路線 <code>a</code> 同 <code>b</code>，<code>a</code> 係一條完全冇機關嘅平路，而 <code>b</code> 長過 <code>a</code> 之餘仲有十個陷阱設咗喺度，噉正路嚟講，假設 <code>a</code> 同 <code>b</code> 喺其他因素上完全相等，<code>b</code> 嘅權重值理應會大過 <code>a</code> 嘅<ref>Antsfeld, L., Harabor, D. D., Kilby, P., & Walsh, T. (2012, October). Transit routing on video game maps. In ''Eighth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref>。 *最後串演算法會俾一條路線嚟做輸出 <code>output</code> <ref>Goodwin, S. D., Menon, S., & Price, R. G. (2006). Pathfinding in open terrain. In ''Proceedings of International Academic Conference on the Future of Game Design and Technology''.</ref>。 {{clear}} [[File:Weighted network.png|thumb|450px|center|<center>一個權重表；一條路掕住嘅數字表達嗰條路有幾易行<ref group="註">有啲演算法仲會精細到考慮埋連結之間嘅方向性：即係有啲路可能淨係可以向其中一個方向通行，又或者由一個方向行嘅成本同由第個方向行嘅唔同。</ref>。</center>]] === 模擬牛頓定律 === [[File:PhysicsEngine.ogv|thumb|300px|四個遊戲物理嘅例子：<br> 1 冇任何物理法則。<br> 2 有[[重力]]，但冇[[碰撞探測]]。<br> 3 有重力同碰撞探測，但冇[[剛體動力學]]。<br> 4 有齊所有基本嘢。]] {{see also|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）係指喺設計一個[[電子遊戲]]嗰陣將[[物理定律]]用[[電腦程式]]嘅形式表達出嚟，等部電腦識得真實噉模擬現實世界嘅物理俾啲玩家睇，令到啲玩家能夠覺得個遊戲有返咁上下真實度，並且投入去隻遊戲裏面－喺廿一世紀，大部份嘅電子遊戲都要做呢樣嘢，得少數嘅例外（例如一隻模擬[[捉象棋]]嘅電子遊戲）可以唔使模擬物理定律。一般嚟講，遊戲嘅物理都唔會完全跟足現實嘅[[物理]]嘅－好多時淨係會求有足夠嘅真實度<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion]. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref><ref>Van der Burg, John (23 June 2000). "[http://www.gamasutra.com/view/feature/3157/building_an_advanced_particle_.php Building an Advanced Particle System]". ''Gamasutra''.</ref>。 以下呢段用 [[C 程式語言]]寫嘅源碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，個程式列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 分類準則 == 要將演算法分類，可以用好多唔同嘅準則： === 有冇遞歸 === {{main|遞歸}} [[遞歸]]（recursion）係好多演算法有嘅特性，指串演算法當中有個[[子程式]]會用到佢自己，例如以下呢段簡單嘅碼噉<ref name="recursionandbacktrack">[https://www.hackerearth.com/practice/basic-programming/recursion/recursion-and-backtracking/tutorial/ Recursion and Backtracking].</ref><ref>[https://www.cs.odu.edu/~cs381/cs381content/recursive_alg/rec_alg.html Recursive Algorithm].</ref>： <source lang="c"> function dream() print "Dreaming" dream() // dream 呢個子程式當中用到自己。 </source> 喺編程上，遞歸可以用嚟解決一啲可以揼散做一大柞細問題嘅問題，而且當中每一個細問題都屬同一個類型，例如[[歐幾里得嘅演算法]]可以用 [[C 程式語言]]寫成以下嘅遞歸程式<ref name="recursionandbacktrack"/>： <source lang="c"> int gcd(int A, int B) { /* gcd 係一個子程式，攞 A 同 B 兩個數做 input */ if (B == 0) /* 如果 B = 0... */ return A; /* ... 俾 A 做輸出 */ else if (A > B) return gcd(A-B,B); /* 用 (A-B) 同 B 做輸入，行多次 gcd */ else return gcd(A,B-A); /* ... */ </source> 好出名嘅[[河內塔]]（Tower of Hanoi）問題可以用遞歸演算法輕鬆解決<ref>Petković, Miodrag (2009). ''Famous Puzzles of Great Mathematicians''. AMS Bookstore. p. 197.</ref>。 === 係咪決定性 === [[File:Histogramme loi normale.svg|thumb|300px|一個[[常態分佈]]；想像每條棒代表一個可能嘅輸出，而條棒嘅高度（[[Y 軸]]）代表嗰個輸出出現嘅[[機會率]]。]] {{main|決定性演算法|非決定性演算法}} [[決定性演算法]]（deterministic algorithm）係指本質上[[決定性]]嘅演算法，而[[非決定性演算法]]（non-deterministic algorithm）係指冇呢種特徵嘅演算法：決定性演算法喺每個步驟由輸入去輸出都好精確，冇任何[[隨機性]]喺入面，俾同一個輸入串演算法實會出同一個輸出<ref group="註">不過喺現實應用上，因為[[電腦硬件]]唔係完美 100% 可靠，所以演算法行起上嚟點都會有好微細機會率（例如 0.00001%）會出錯。</ref><ref> Bocchino Jr., Robert L.; Adve, Vikram S.; Adve, Sarita V.; Snir, Marc (2009). Parallel Programming Must Be Deterministic by Default. ''USENIX Workshop on Hot Topics in Parallelism''.</ref>；而非決定性演算法就相反，會有隨機性喺入面，所以就算吓吓俾同一樣嘅輸入佢，出嗰個輸出都可能會唔同咗，可以睇吓[[擬亂數產生]]<ref>Robert W. Floyd (October 1967). "Nondeterministic Algorithms". ''Journal of the ACM''. pp. 636–644.</ref>。 例：[[電子角色扮演遊戲|RPG 遊戲]]當中成日會有一大柞招式俾[[角色]]用，一個招式有若干個屬性，包括咗嗰招嘅殺傷力同命中率等等，當一個角色用一個命中率係 80% 嘅招式嗰陣，一個常見做法係[[遊戲程式]]內部會用 [[RNG]] 產生一個 0 至 1 之間嘅數字，而如果個數字大過或者等如 0.8，噉嗰吓攻擊就會打中，否則就會唔中，實際例子有[[寵物小精靈]]系列<ref>[https://www.howtogeek.com/446695/what-is-rng-in-video-games-and-why-do-people-criticize-it/ What Is RNG in Video Games, and Why Do People Criticize It?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20191209130438/https://www.howtogeek.com/446695/what-is-rng-in-video-games-and-why-do-people-criticize-it/ |date=2019年12月9號 }}. ''How-To Geek''.</ref>。 決定性同非決定性演算法各有優劣－非決定性演算法嘅輸出難以預測，喺睇個輸出之前，一個非決定性演算法嘅輸出會以一個[[概率分佈]]（probability distribution）嘅形式存在，而非決定性演算法「輸出缺乏精確性」呢一點表示好多要求高度精確嘅[[科學]]同[[工程學]]應用唔能夠用呢啲演算法，但非決定性演算法「難以預測」呢一個特性又有第啲用途，例如，例如係一個模擬[[啤牌]]嘅遊戲程式喺洗牌嗰陣，就需要用到非決定性演算法，因為啤牌遊戲一般都預咗[[玩家]]冇能力預測抽到嘅牌係乜樣嘅<ref>Gary McGraw and John Viega. [https://www.ibm.com/developerworks/library/s-playing/#h4 Make your software behave: Playing the numbers: How to cheat in online gambling].</ref>，而[[統計學]]同[[機械學習]]嘅應用上都會用到非決定性演算法<ref name="learning">[https://towardsdatascience.com/how-do-artificial-neural-networks-learn-773e46399fc7 Learning process of a neural network] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210211033924/https://towardsdatascience.com/how-do-artificial-neural-networks-learn-773e46399fc7?gi=204bdbcd6850 |date=2021年2月11號 }}. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 係咪近似性 === {{main|近似演算法|精準演算法}} [[近似演算法]]（approximation algorithm）係指嘗試搵出近似想要嘅答案嘅數值嘅演算法，而[[精準演算法]]（exact algorithm）係指要求搵到嘅答案同目標完全一樣：演算法一般都會俾出（通常係以數字形式存在嘅）答案，精準演算法要求個輸出同目標答案完全一樣，而近似演算法淨係要求個輸出同目標答案相近；例如喺 [[電子角色扮演遊戲|RPG 遊戲]]當中計一吓攻擊中唔中－1 代表「中」、0 代表「唔中」－就係一個精準演算法，要求個答案同目標數值完全一樣，但喺好多[[統計學]]同[[機械學習]]上嘅應用當中，可能輸出嘅數量極大－原則上如果答案嘅數值係[[連續性變數|連續性]]（continuous；可以[[小數點]]後有幾多個位都得），答案嘅可能數值會有[[無限]]咁多個，所以喺呢種情況下，串演算法只會務求俾出一個「理應會接近真實答案」嘅數值做輸出。即係話一個近似演算法會答嘅唔係「答案係幾多」而係「答案相信係喺幾多同幾多之間」或者「真正答案應該會接近呢個數值」<ref>Bernard., Shmoys, David (2011). ''The design of approximation algorithms''. Cambridge University Press.</ref><ref>For instance, the volume of a convex polytope (described using a membership oracle) can be approximated to high accuracy by a randomized polynomial time algorithm, but not by a deterministic one: see Dyer, Martin; Frieze, Alan; Kannan, Ravi (January 1991), "''A Random Polynomial-time Algorithm for Approximating the Volume of Convex Bodies''", J. ACM, New York, NY, USA: ACM, 38 (1): 1–17.</ref>。 {{clear}} [[File:Hill climb.png|thumb|center|450px|爬山演算法嘅圖解；[[X 軸]]同 [[Y 軸]]係個模型嗰兩個參數，Z 軸（上下）表示一個量度模型表現嘅指標；演算法嘅目標係要將 <math>z</math> 最小化。]] [[爬山演算法]]（hill climbing algorithm）係[[機械學習]]上一種常用嚟做[[最佳化]]（optimization；指研究點樣喺特定情況下將一個[[函數]]或者[[變數 (科研)|變數]]最大化或者最小化）嘅近似演算法；想像一個[[數學模型]]，有兩個[[參數]]，<math>x</math> 同 <math>y</math>，而家用指標 <math>z</math> 嚟衡量個模型有幾「好」，而 <math>z</math> 係數值愈細代表個模型愈理想嘅<ref group="註">例如係「個模型嘅犯錯率」。</ref>。家陣 <math>x</math> 同 <math>y</math> 經已有咗數值，所以個模型喺上圖入面有個座標位置，而個爬山演算法可以喺每一步噉做： #加減 <math>x</math> 同 <math>y</math> 嘅數值嚟改變個模型，即係個模型有 4（<math>+x, -x, +y, -y</math>）個前進方向； #計四個數值 <math>z_1, z_2, z_3, z_4</math>，當中 <math>z_i</math> 係移去第 <math>i</math> 個方向會得到嘅 <math>z</math> 值； #按「揀 <math>z</math> 值最小化嘅方向」呢條法則嚟改變 <math>x</math> 同 <math>y</math> 嘅數值； #重複，直至結束條件達到為止。 如果順利，個模型嘅 <math>z</math> 值會慢慢變到愈嚟愈細（接近理想數值），不過原則上，呢個最後嘅答案值唔保證會係理想數值－可能喺睇到嘅空間外有更低嘅可能 <math>z</math> 值，但呢串演算法唔會能夠保證將個模型帶到去嗰個數值－所以係一個近似演算法<ref>Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), ''Artificial Intelligence: A Modern Approach'' (2nd ed.), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, pp. 111–114.</ref>。 === 按點樣處理複雜性 === {{see also|歸約}} ==== 窮舉演算法 ==== {{main|窮舉演算法}} [[窮舉演算法]]（brute-force algorithm）指嘅係一啲「試嗮所有可能答案，再揀最好嗰個出嚟」嘅演算法<ref>Carroll, Sue; Daughtrey, Taz (July 4, 2007). ''Fundamental Concepts for the Software Quality Engineer''. American Society for Quality. pp. 282.</ref>，例如如果要[[搜尋演算法|由一個數列當中搵某一個特定嘅數字出嚟]]，可以用一個窮舉嘅方法：將個數列入面嗰啲數字逐個逐個攞嚟睇，睇吓嗰個數字係咪想要嗰個，最後俾個輸出。呢種做法喺個數列（例如）得三個數字嗰陣唔會有乜問題，但喺現實應用上，要耖嘅數列好多時都閒閒地有成幾千個數字，而喺（例如）教[[人工智能]]捉象棋嘅情況下，一盤象棋會有成上萬個可能情況，用窮舉演算法會嘥好多時間精神，實證嘅研究亦都表明咗窮舉演算法根本行唔通<ref>[http://www.lkessler.com/brutefor.shtml Computer Chess - A Memorial to BRUTE FORCE].</ref>。 相比之下，好似正話提到嘅[[對分檢索]]方法就唔係一個窮舉演算法，因為呢串演算法唔會將所有可能嘅答案冚唪唥都睇一次；而廿一世紀嘅電腦科學界同相關領域喺解起問題上嚟都唔會用窮舉演算法，而係好多時會集中思考點樣由成千上萬個可能性當中揀一部份出嚟處理<ref>Allis, L. V. ''Searching for Solutions in Games and Artificial Intelligence''. PhD thesis, Univ. Limburg, Maastricht, The Netherlands (1994).</ref><ref>van den Herik, H., Uiterwijk, J. W. & van Rijswijck, J. Games solved: now and in the future. ''Artif. Intell''. 134, 277–311 (2002).</ref>。可以睇吓[[近似演算法]]同[[蒙地卡羅樹搜索]]。 {{clear}} [[File:MCTS-steps.svg|thumb|center|750px|[[蒙地卡羅樹搜索]]嘅圖解；每一個橫排嘅圓圈表示一柞可能性（例：一盤棋局喺某一刻有邊啲步可以行），而一個圓圈下嘅分枝表示嗰個可能性之後會有邊啲可能性（例：行咗某一步之後，個盤棋會有邊啲步可以行）。如果樖[[樹狀圖]]每吓都係得三四條分枝，窮舉演算法或者仲搞得掂，但現實世界嘅棋局每一刻都閒閒地有廿零三廿條分枝。]] ==== 分治演算法 ==== [[File:Algoritmo divisao e conquista.jpg|thumb|300px|將一個有四個數嘅陣列斬開嘅圖解；斬開咗之後，每一件都簡單過原先嗰個陣列。]] {{main|分治演算法}} [[分治演算法]]（divide-and-conquer algorithm）係指重複係噉將手上要解嗰個問題砍件做一柞細啲（而且一個板）嘅問題，直至每一份細問題都有返咁上下簡單為止，即係話<ref name="thomas">Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, and Ronald L. Rivest, ''Introduction to Algorithms'' (MIT Press, 2000). </ref><ref>Blahut, Richard. ''Fast Algorithms for Signal Processing''. Cambridge University Press. pp. 139–143.</ref>： #將個問題斬開若干件； #睇吓每件有幾[[複雜]]（複雜度可以用多種指標量度，例如數字多嘅[[陣列]]可以當係比較複雜）； #如果一件嘅複雜度仲未低到去到目標水平嘅話，重複。 例如[[合併排序]]（merge sort）就係分治演算法嘅一種－合併排序係一種（喺某啲情況下好用嘅）[[排序演算法]]，會將要排好嘅數據列砍件做細細橛，將每一橛排好咗之後就可以將呢啲細數據列砌返埋一齊，形成一個排好咗嘅大數據列；而頭先提到嘅對分檢索都係合併排序嘅一種－對分檢索涉及到將要排嘅數列分拆做幾橛，將嗰幾橛逐個逐個排好咗之後再併返埋一齊做個輸出<ref name="thomas"/>。 ==== 回溯法 ==== {{main|回溯法}} [[回溯法]]（backtracking）係指用[[遞歸]]噉一步一步建立一個答案，而喺發現個答案唔掂（唔符合由用家指定嘅條件）嗰陣，就放棄嗰個答案（「回溯」－返轉頭做過），郁手建立下一個答案，一路重複做，做到搵到個掂嘅答案為止。大致上可以噉樣想像<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/backtracking-algorithms/ Backtracking Algorithms]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： #檢查吓搵到答案未，如果搵到（true）嘅話，終止程式； #建立答案嘅一步（例：如果解嘅係[[數獨]]，是但填一個可能數字）， #如果目前狀態冇可能達到目的，噉就重新做過； #重複。 例如下圖係用回溯法解數獨嘅動畫： {{clear}} [[File:Sudoku solved by bactracking.gif|center|300px]] === 按運算複雜度 === [[File:Binary logarithm plot.png|thumb|300px|一條基本嘅 <math>f(x)=\log x</math> 嘅線]] {{see also|運算複雜性理論}} [[運算複雜性理論]]（computational complexity theory）係[[運算理論]]嘅一個子領域，研究用演算法解決問題「有幾撈絞」－舉個例子說明，想像有個問題，[[可運算性理論|先前嘅分析]]顯示咗，個問題係有可能用電腦解決嘅，但打後進一步嘅分析發現，解決呢個問題要用嗰串演算法複雜到就算用最先進嘅電腦行，都要用成 100 年先行得完，噉嘅話個問題喺實際應用上根本冇得有效率噉解決。對「可以解到嘅問題要嘥幾多時間空間先解到」嘅思考就係運算複雜性理論嘅重心<ref name="sanjeev2009">Arora, Sanjeev; Barak, Boaz (2009), ''Computational Complexity: A Modern Approach'', Cambridge University Press.</ref><ref>Braatz, R. P., Young, P. M., Doyle, J. C., & Morari, M. (1994). Computational complexity of/spl mu/calculation. ''IEEE Transactions on Automatic Control'', 39(5), 1000-1002.</ref>。 運算複雜性理論嘅分析興用[[大 O 符號]]（big O notation）嘅方法嚟表示演算法嘅[[運算複雜度]]，一個大 O 符號會將一段演算法嘅[[時間複雜度]]（time complexity；簡單講就係指段演算法嘥幾多[[時間]]）同[[空間複雜度]]（space complexity；簡單講就係指段演算法嘥幾多[[記憶體]]）表達成輸入大細嘅[[函數]]，例如一個用[[窮舉演算法]]搜尋一個[[陣列|數列]]嘅演算法喺[[最壞情況複雜度|最壞情況]]下要耖嗮成個數列先會搵到想要嗰個數，即係話設數列嘅長度係 <math>n</math>，噉呢個窮舉演算法嘅最壞情況時間複雜度用大 O 符號寫嘅話，就會係 <code>O(n)</code>，意思即係話數值同 <math>n</math> 成[[正比]]<ref>Black, Paul E. (11 March 2005). Black, Paul E. (ed.). "big-O notation". ''Dictionary of Algorithms and Data Structures''. U.S. National Institute of Standards and Technology.</ref>。 ;分類 而演算法可以按行嗮要幾耐嚟分類<ref>Sipser, Michael (2006). ''Introduction to the Theory of Computation''. Course Technology Inc.</ref>： *'''恆定時間'''（constant time）：無論輸入幾大都會嘥同樣咁多時間嘅，<code>O(c)</code>，當中 <math>c</math> 係一個[[常數]]。 *'''線性時間'''（linear time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細（以[[位元]]計）成簡單嘅[[正比]]或者[[反比]]，<code>O(n)</code>。 *'''對數時間'''（logarithmic time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細嘅[[對數]]成正比或者反比，<code>O(log n)</code>。 *'''多項式時間'''（polynomial time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細嘅若干[[次方]]成正比或者反比，<code>O(n^a)</code>，當中 <math>a</math> 係一個常數。 *'''指數時間'''（exponential time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細嘅[[指數函數]]成正比或者反比，<code>O(bⁿ)</code>，當中 <math>b</math> 係一個常數。 ... 等等。 某啲難題可能會有幾個（唔同複雜度嘅）演算法解決到，又有啲難題係冇已知能夠有效率解決佢哋嘅演算法嘅。因為噉，科學家好多時都要喺解難嗰陣諗用乜嘢演算法最好，而複雜性就係量度「一串演算法有幾好」嘅重要指標之一：假設其他因素不變，科學家會鍾意用最簡單最唔嘥時間嘅演算法<ref name="sanjeev2009"/><ref>Kolen, J. F., & Hutcheson, T. (2002). Reducing the time complexity of the fuzzy c-means algorithm. ''IEEE Transactions on Fuzzy Systems'', 10(2), 263-267.</ref>。 == 演算法設計 == [[File:NIST Testing standard interfaces.jpg|thumb|300px|一位軟件工程師喺度[[軟件測試|試軟件]]。]] {{main|演算法設計}} [[演算法設計]]（algorithm design）係數學同各門[[工程學]]上一個受關注嘅課題。[[數學家]]同[[工程師]]會係噉嘗試諗一啲新嘅演算法出嚟，目標係要做起嘢上嚟更加有效率，例如有好多呢啲領域嘅科學家都致力於諗一啲步驟少過現有演算法嘅新演算法出嚟－假設其他因素唔變，步驟少啲嘅演算法做起嘢上嚟會快啲<ref>Mohr, Austin. "''Quantum Computing in Complexity Theory and Theory of Computation''". p. 2. Retrieved 7 June 2014.</ref>。演算法設計主要有以下呢啲步驟<ref>Goodrich, Michael T.; Tamassia, Roberto (2002), ''Algorithm Design: Foundations, Analysis, and Internet Examples'', John Wiley & Sons, Inc.</ref>： #[[定義]]好串演算法要解決嘅問題； #整返個模型嚟去描述嗰個問題； #諗一串演算法出嚟； #檢查吓串演算法有冇問題； #分析吓串演算法嘅[[運算複雜度]]等嘅表現指標（[[演算法分析]]）； #實行串演算法； #[[程式測試]]； #做好啲文件上嘅紀錄。 === 演算法分析 === {{main|演算法分析}} {{see also|演算法效率}} [[演算法分析]]（analysis of algorithm）係電腦科學嘅一門子領域，專門對演算法嘅各種特性作出分析，尤其係對[[運算複雜度]]嘅分析：好多時，同一個問題可以用好多個唔同嘅演算法嚟去解決；因為噉，[[軟件工程師]]同[[編程員]]等嘅人員好多時都會想知唔同嘅演算法當中邊啲好用啲，而要搵出個答案，佢哋就要知道每串演算法「[[時間複雜度|所嘥嘅時間]]」同埋「用咗幾多行指令」等嘅資訊；某啲演算法可能（例如）用咗幾十行指令就解到第啲演算法要用成幾百行指令先解到嘅問題，前者行起上嚟會快啲，而且要儲落部電腦度嗰陣又會冇咁掗碇－自然啲人會更加鍾意用呢串演算法，例如頭先提到嘅[[對分檢索]]就俾人評定為好用過「將數列入面嘅數逐個逐個睇一次」嘅[[窮舉搜尋]]<ref>Goldreich, Oded (2010). ''Computational Complexity: A Conceptual Perspective''. Cambridge University Press.</ref><ref>Sedgewick, Robert; Flajolet, Philippe (2013). ''An Introduction to the Analysis of Algorithms'' (2nd ed.). Addison-Wesley. </ref>。 原則上，最[[抽象化]]嘅演算法分析係純[[數學性]]嘅：喺演算法分析當中，研究者可以齋靠抽象嘅[[數學符號]]嚟表達啲演算法，好多時根本唔使用真嘅[[程式語言]]寫低串演算法先；雖然係噉，絕大部份嘅演算法去到最尾都係要用某啲硬件或者軟件平台嚟執行嘅，而啲演算法執行嗰陣嘅效率就會俾人攞嚟評估串演算法<ref>Greene, Daniel A.; Knuth, Donald E. (1982). ''Mathematics for the Analysis of Algorithms'' (Second ed.). Birkhäuser.</ref>。 [[演算法效率]]（algorithmic efficiency）係演算法分析上至關重要嘅一個概念，指緊一串演算法要用幾多資源－用咗幾多行指令、幾多款指令呀噉－嚟解決一個特定嘅問題；假設第啲因素唔變，一串演算法愈係可以用少嘅資源－用嘅指令短、唔使用啲複雜同進階嘅指令－嚟解決一個問題，串演算法就愈會俾人覺得佢有效率，而工程師同科學家一般都鍾意高效率嘅演算法<ref>Kriegel, Hans-Peter; Schubert, Erich; Zimek, Arthur (2016). "The (black) art of runtime evaluation: Are we comparing algorithms or implementations?". ''Knowledge and Information Systems''. 52 (2): 341–378.</ref>。高效率嘅演算法可以有用得好交關：例如係處理圖像用嘅[[快速傅立葉變換]]（Fast Fourier Transform）噉，有研究試過發現，快速傅立葉變換演算法方面嘅改進令到醫療上嘅圖像處理快咗成 1,000 倍咁多<ref>Gillian Conahan (January 2013). "[http://discovermagazine.com/2013/jan-feb/34-better-math-makes-faster-data-networks#.URAnVieX98F Better Math Makes Faster Data Networks]". ''discovermagazine.com''.</ref>。 {{clear}} == 法律問題 == {{see also|軟件專利}} 一串演算法嘅[[專利]]誰屬喺[[法律]]上係一個問題。[[專利]]（patent）係指由一個國家或者地區嘅[[政府]]俾[[發明]]一樣嘢嘅人，宣佈喺一段時間內（例如廿年內）嗰樣發明專屬於嗰位發明者，而想用嗰樣發明嚟賺錢嘅人通常都要俾錢個發明者先，然後個發明者先至俾佢哋有權運用嗰樣發明嚟賺錢，[[軟件專利]]（software patent）就係泛指為咗[[電腦軟件]]－電腦程式、[[函式庫]]、[[用家介面]]同演算法等－而設嘅專利<ref group="註">每個國家地區嘅政府喺呢方面都係獨立嘅，所以如果想要喺每個國家地區都享有專利，發明者就要逐個逐個國家地區申請。</ref><ref>Bessen, James; Meurer, Michael (2008). ''Patent Failure''. Princeton University Press.</ref>。 喺廿一世紀初，「齋靠一串演算法有冇得攞去申請專利」係一個受爭議嘅課題：喺 2006 年嘅[[美國]]，一個人係唔可以齋靠玩弄[[抽象]]概念、數字或者[[訊號]]嚟攞專利嘅，所以發明一串演算法冇得攞專利；之但係演算法嘅實現成品就可能有得申請專利－例如如果有個人諗咗個新演算法出嚟，並且用某隻程式語言寫咗段[[源碼]]嚟執行呢段演算法，噉嗰個人就有可能有得為嗰段源碼申請專利，而噉做實際上就係為個演算去申請咗專利<ref>[https://www.ipaustralia.gov.au/patents/understanding-patents/types-patents/what-can-be-patented/patents-computer-related Patents for computer-related inventions]. ''IP Australia''.</ref>；不過另一方面，又有唔少人都批評容許人為軟件伸請專利嘅做法<ref>Nichols, Kenneth (1998). ''Inventing Software: The Rise of "computer-related" Patents''. Greenwood Publishing Group. p. 15.</ref>，例如喺 2019 年嘅[[印度]]，專利呢家嘢淨係可以為「能夠喺工業上實際使用」嘅物件申請，而電腦程式同演算法唔俾印度官方定性為噉樣嘅物件，所以冇得申請專利－即係話喺有個人喺印度發明咗串演算法，第啲人可以隨意攞嚟用<ref>[https://www.lawyered.in/legal-disrupt/articles/can-you-patent-software-software-patenting-india/ Can you Patent a Software?].</ref>。 {{clear}} == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[電腦科學]] *[[電腦程式編寫]] *[[人工智能]] *[[機械學習]] *[[最佳化]] *[[數學證明]] *[[演算法熵]] *[[認知]] *[[啟發法]] *[[策略]] *[[程序生成]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Boolos, George; Jeffrey, Richard (1999) [1974]. ''Computability and Logic'' (4th ed.). Cambridge University Press, London. ISBN 978-0-521-20402-6.: cf. Chapter 3 Turing machines where they discuss "certain enumerable sets not effectively (mechanically) enumerable". *Gurevich, Y. (2000). Sequential Abstract State Machines Capture Sequential Algorithms, ''ACM Transactions on Computational Logic'', Vol. 1, no. 1, pp. 77–111. *Knuth, Donald E. (2000). ''[http://www-cs-faculty.stanford.edu/~uno/aa.html Selected Papers on Analysis of Algorithms]''. Stanford, California: Center for the Study of Language and Information. *Knuth, Donald E. (2010). ''[http://www-cs-faculty.stanford.edu/~uno/da.html Selected Papers on Design of Algorithms]''. Stanford, California: Center for the Study of Language and Information. *Minsky, Marvin (1967). ''Computation: Finite and Infinite Machines'' (1st ed.). Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ. ISBN 978-0-13-165449-5. Minsky expands his "...idea of an algorithm – an effective procedure..." in chapter 5.1 Computability, Effective Procedures and Algorithms. Infinite machines. *Sipser, Michael (2006). ''Introduction to the Theory of Computation''. PWS Publishing Company. ISBN 978-0-534-94728-6. *Stone, Harold S. (1971). ''Introduction to Computer Organization and Data Structures''. McGraw-Hill, New York. ISBN 978-0-07-061726-1. Cf. in particular the first chapter titled: Algorithms, Turing Machines, and Programs. His succinct informal definition: "...any sequence of instructions that can be obeyed by a robot, is called an algorithm" (p. 4). *Tausworthe, Robert C (1977). ''Standardized Development of Computer Software, Part 1 Methods''. Englewood Cliffs NJ: Prentice–Hall, Inc. ISBN 978-0-13-842195-3. *Turing, Alan M. (1936–37). "On Computable Numbers, With An Application to the Entscheidungsproblem". ''Proceedings of the London Mathematical Society''. Series 2. 42: 230–265. doi:10.1112/plms/s2-42.1.230.. Corrections, ibid, vol. 43(1937) pp. 544–546. *Turing, Alan M. (1939). "Systems of Logic Based on Ordinals". ''Proceedings of the London Mathematical Society''. 45: 161–228. {{div col end}} {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Algorithms}} *[http://www.cs.sunysb.edu/~algorith/ The Stony Brook Algorithm Repository] – State University of New York at Stony Brook. *[http://calgo.acm.org/ Collected Algorithms of the ACM] – Association for Computing Machinery. *[http://www-cs-staff.stanford.edu/~knuth/sgb.html The Stanford GraphBase] – Stanford University. *[https://www.nist.gov/dads/ Dictionary of Algorithms and Data Structures] – National Institute of Standards and Technology {{電腦科學}} {{程式執行}} {{應用數學}} [[Category:演算法| ]] l5gemf2e3qifghobxs5ef9puv35adrh 1865222 1865221 2022-08-19T07:53:50Z Dr. Greywolf 143999 /* 搵路演算法 */ wikitext text/x-wiki [[File:LampFlowchartCantonese.svg|thumb|270px|一個用嚟解決「盞[[燈]]唔着」呢個問題嘅演算法；演算法可以用[[流程圖]]表示。]] '''演算法'''（{{jpingauto|jin2 syun3 faat3}}；{{lang-en|'''algorithm'''}}），[[粵文]]入面又有叫'''算法'''，係[[數學]]同[[電腦科學]]上嘅一個概念，指一串能夠冇[[歧義]]或者[[含糊]]噉教一個人或者一部[[電腦]]點樣解決某啲特定問題嘅[[命令 (電腦)|命令]]。演算法有分好多唔同種，唔同種嘅演算法可以用嚟解決唔同嘅問題，由簡單嘅[[算術]]以至[[人工智能|自動化嘅]][[認知]]等等都有演算法可以做得到<ref name="rogers87a">"Any classical mathematical algorithm, for example, can be described in a finite number of English words." (Rogers, 1987:2).</ref><ref name="rogers87b">Well defined with respect to the agent that executes the algorithm: "There is a computing agent, usually human, which can react to the instructions and carry out the computations." (Rogers, 1987:2).</ref>。 演算法可以喺有限嘅時間同[[記憶體|記憶空間]]之內，透過[[形式語言]]（formal language；簡單講就係個個字都有精確[[定義]]嘅[[語言]]，相對於日常講嘢用嘅[[自然語言]]）嚟表達<ref name="rogers87a"/>，用嚟計某一啲[[函數]]：噉講嘅意思係話，一串演算法會要求某啲特定嘅 [[input]]，跟住啲命令會描述一柞[[運算]]；當呢柞運算由人或者電腦執行嗰陣，會經過一連串數量有限嘅中介狀態<ref>"A procedure which has all the characteristics of an algorithm except that it possibly lacks finiteness may be called a 'computational method'." (Knuth, 1973:5).</ref>，最後產生一個 [[output]] <ref>"An algorithm has one or more outputs, i.e. quantities which have a specified relation to the inputs." (Knuth, 1973:5).</ref>，並且喺呢個最終狀態嗰度終止執行。順帶一提，由一個中介狀態去到下一個嘅過程唔一定係[[決定論|決定性]]嘅，有好多演算法都涉及一啲帶有[[隨機性]]喺入面嘅運算<ref>"an algorithm is a procedure for computing a function (with respect to some chosen notation for integers) ... this limitation (to numerical functions) results in no loss of generality", (Rogers 1987:1).</ref><ref>Spall, J. C. (2003). ''Introduction to Stochastic Search and Optimization''. Wiley.</ref>。 演算法嘅概念歷史悠久，有得一路追溯到去[[公元前]]嘅[[古希臘]]：由古希臘[[數學家]]諗出嚟嘅[[愛氏篩]]同埋係[[輾轉相除法]]等都可以算係早期演算法嘅例子；而演算法嘅英文名係由 9 世紀嘅[[波斯人]]數學家[[花剌子密]]（[[波斯文]]：محمد بن موسى خوارزمی）個姓嗰度嚟嘅－佢個[[姓]]用[[羅馬字]]寫係 '''algoritmi'''，花剌子密佢做咗啲相關研究，局部噉確立咗演算法嘅概念；現代嘅演算法概念係喺 1928 年由[[德國]]數學家[[打域囂拔]]（David Hibert）喺佢嘗試解決[[可判定性]]嘅問題嗰陣奠定嘅。自從嗰陣開始，演算法同相關嘅研究就喺數學同電腦科學呢兩個領域嗰度俾人廣泛噉採用<ref name="cooke">Cooke, Roger L. (2005). ''The History of Mathematics: A Brief Course''. John Wiley & Sons.</ref>。 == 定義 == [[File:Alan Turing Aged 16.jpg|thumb|240px|[[亞倫圖靈]]（Alan Turing）嘅相；佢係[[英國]]嘅一個數學家，做咗好多有關演算法嘅研究。]] {{see also|運算理論}} 籠統噉講，「演算法」呢個詞嘅[[定義]]可以指「一串能夠精確噉定義一系列作業嘅規則」。呢個定義包含嗮所有嘅[[電腦程式]]－就連啲唔曉做數字上嘅[[運算]]嘅程式都包含喺呢個定義之內，而[[輾轉相除法]]同埋文頭嗰個流程圖所描述嘅都係符合呢個定義嘅演算法。演算法對於[[電腦]]處理[[數據]]嚟講係不可或缺嘅：電腦程式會包含一大柞嘅演算法，仔細噉教部電腦要做啲乜嘢運算同埋「以乜嘢次序做呢啲運算」，令部電腦曉解決用家想用嗰個程式解決嘅問題－呢啲問題可以包括咗計啲簡單嘅[[算術]]以至複雜嘅[[統計學]]作業等等都得<ref>Stone, 1971.</ref><ref>Boolos and Jeffrey, 1974,1999:19.</ref>。 精確啲噉講，一段演算法包含一串作業，而串嘢要有以下呢啲特質<ref>Minsky, 1967, p. 105.</ref><ref>Gurevich, 2000:1, 3.</ref>： #有某啲特定嘅次序； #唔具有[[歧義]]（ambiguity）嘅問題； #有得攞部理想嘅[[運算機械]]－即係有[[圖靈完整性]]（Turing completeness）嘅機械－嚟行； #曉自己結束運行－即係話可以係有限嘅時間之內行完，並且俾一個[[output|輸出]]出嚟睇，唔會有[[無限迴圈]]（infinite loop）嘅問題<ref>Stone simply requires that "it must terminate in a finite number of steps" (Stone, 1972:7–8).</ref>。 === 集合論觀點 === 演算法可以用[[集]]（set；睇埋[[集合論]]）嘅概念嚟想像。例如[[美國]][[邏輯學家]][[:en:George Boolos|佐治·布勞斯]]（George Boolos）同佢嘅同事係噉樣描述「演算法」呢個概念嘅<ref>Boolos and Jeffrey, 1974,1999:19.</ref>： {{Cquote |原版[[英文]]："No human being can write fast enough, or long enough, or small enough† ( †"smaller and smaller without limit ...you'd be trying to write on molecules, on atoms, on electrons") to list all members of an enumerably infinite set by writing out their names, one after another, in some notation. But humans can do something equally useful, in the case of certain enumerably infinite sets: They can give explicit instructions for determining the nth member of the set, for arbitrary finite n. Such instructions are to be given quite explicitly, in a form in which they could be followed by a computing machine, or by a human who is capable of carrying out only very elementary operations on symbols."<br> [[粵文]]翻譯：由於受到速度、長度同大細嘅限制，冇人類能夠將一個「列舉到嘅[[無限]][[集]]」（enumerably infinite set）包含嘅物件用某啲符號寫嗮出嚟。但對住某啲列舉到嘅無限集，人能夠做一啲同等有用嘅嘢（指演算法）：佢哋識得俾一啲指示出嚟，去搵出個集所包含嘅第 n 件物件，當中 n 可以係是但一個細過[[無限大]]嘅[[整數]]。呢啲指示都要幾明確至得，要有一個形式，令到曉計數嘅機器（電腦）或者一個淨係曉用符號嘅人能夠跟從佢哋。 }} 上面呢段嘢當中所講嘅「列舉到嘅無限集」係數學上嘅一個概念，指一個包含咗多樣嘢嘅集，而呢個集包含嘅物件有無限咁多件，但啲件數可以用由 [[1]] 開始嘅[[整數]]嚟數。所以貝勞斯同佢啲同事講緊就係話：一串演算法係一連串指令，例如係一柞好似「<math>y = m + n</math>；<math>y</math> 代表[[output|輸出]]（output），<math>m</math> 同 <math>n</math> 代表[[input|輸入]]（input）」噉嘅算式；而呢柞指令能夠由是但一啲輸入嗰度計同整一啲輸出出嚟俾人睇，而且呢啲輸入－至少喺理論上－係幾大都得嘅（但實際上因為人有嘅電腦嘅運算能力有限，所以對於輸入嘅大細梗會有個上限）<ref>Knuth, 1973:7 states: "In practice we not only want algorithms, we want good algorithms ... one criterion of goodness is the length of time taken to perform the algorithm ... other criteria are the adaptability of the algorithm to computers, its simplicity and elegance, etc."</ref><ref>Stone, 1971:7-8 states that there must be, "...a procedure that a robot [i.e., computer] can follow in order to determine precisely how to obey the instruction." Stone adds finiteness of the process, and definiteness (having no ambiguity in the instructions) to this definition.</ref>。 {{clear}} == 表達 == [[File:Call by value and call by reference.png|thumb|300px|一幅表達咗串演算法嘅流程圖：首先睇個原初值（original value），睇吓嗰個值係咪俾人改過（modified?），如果係（yes），就做一樣嘢，如果唔係（no），就做另外一樣嘢。]] {{see also|程式語言}} 想像家陣有一部曉跟事先指定咗嘅規則嚟由輸入計輸出嘅[[運算機械|機械]]，呢部機械嘅[[記憶體]]係無限咁多嘅－即係一部[[理想化]]嘅[[圖靈機]]（Turing machine）<ref name="hodges2012">Hodges, Andrew (2012). ''Alan Turing: The Enigma (The Centenary Edition)''. Princeton University Press.</ref><ref>Petzold, C. (2008). ''The annotated Turing: a guided tour through Alan Turing's historic paper on computability and the Turing machine''. Wiley Publishing.</ref>。呢部機械計緊嘅運算嘅內容可以用多種唔同嘅圖表同語言表達，包括係[[自然語言]]、[[虛擬碼]]（pseudocode）、[[流程圖]]、[[狀態轉移表]]同埋係多種嘅[[程式語言]]呀噉。用自然語言－即係好似[[廣東話]]等日常講嘢用嘅[[語言]]－寫嘅符號（虛擬碼）對一般人嚟講易明，但就好多時都會有[[歧義]]嘅問題，而且電腦唔會識睇。[[程式語言]]（programming language）係專門為咗俾人用嚟同電腦溝通而設嘅特殊語言，電腦會睇得明，所以演算法好多時都會用程式語言嚟定義<ref name="bg">[http://fiftyexamples.readthedocs.io/en/latest/algorithms.html Background: Algorithms]. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180703023816/http://fiftyexamples.readthedocs.io/en/latest/algorithms.html |date=2018年7月3號 }}</ref>。 舉個簡單例子說明，好似係以下呢段用[[粵文]]寫嘅演算法噉，就做咗一連串嘅運算<ref name="bg"/>： ;要解決嘅問題：家吓俾一列[[正數]]（輸入）你，假設呢個列唔係一個空列，同我搵嗰列數入面最大嗰個出嚟。 :用粵文寫嘅演算法嘅步驟： #設一個變數，叫佢做「max」，並且將佢個數值設做「[[0]]」； #將收到嗰列正數逐個逐個攞嚟同 max 比較吓； #如果撞到一個大過 max 嘅數（叫呢個數做「x」）嘅話，將 max 嘅數值設做 x，並且繼續將 max 同下個正數比較吓；（邏輯代數） #將最後得出嗰個 max 嘅數值俾出嚟（輸出）。max 嘅數值會係成列數入面最大嗰個。 呢串演算法用 [[Python]]（1991 年出嘅一種[[程式語言]]）寫出嚟嘅話會係<ref name="bg"/>： <source lang="python"> # Input：一列冧巴，叫列冧巴做「L」。 # Output：L 入面最大嘅冧巴。 def find_max (L): max = 0 # 設最大值做 0。 for x in L: # 同 L 入面每個元件做以下嘅嘢... if x > max: # 如果 x 大過最大值... max = x # ... 設最大值做 x。 return max # 做完嗮上述嘅嘢後，俾返個最大值出嚟。 </source> 諗演算法嘅過程係將一個作業揼散做組成佢嘅細部份，而每個細部份都要係一啲電腦普遍都會識做嘅簡單工作（例如係「比較兩個[[數]]，睇吓邊個大啲」）－呢啲細部份可以話係組成演算法嘅元素，有咗佢哋就能夠將任何「人類會想用電腦做嘅工作」砌出嚟<ref name="bg"/>。 === 三大層次 === {{see also|電子工程}} 演算法嘅表達方法大致上可以分做三大圖靈機描述層次<ref name="sipser2006157">Sipser, 2006:157.</ref>： #'''高層描述'''（high-level description）：會描述一串演算法要做乜嘢運算，但就忽略點樣將串演算法實行落去部運算機械嗰度。一般人會睇得明，但運算機械唔會<ref group="註">即係話[[抽象化]]嘅程度「高」。</ref>。可以睇埋[[高階程式語言]]同[[虛擬碼]]。 #'''實行性描述'''（implementation description）：會話俾一部圖靈機知要點樣郁同要點樣將啲數據儲喺啲[[數據庫]]嗰度。喺呢個層次仲未會話到運算過程嗰啲中介狀態同埋[[函數]]嘅詳情俾人知。 #'''形式描述'''（formal description）：最仔細，會講明埋運算過程嗰啲中介狀態同函數。 上面嗰段 Python 碼屬於高層嘅描述－就算睇咗佢，一個人仲係唔會知道部電腦嗰啲[[邏輯門]]（logic gate）做咗乜嘢運算。舉個簡單嘅例子說明，一部廿一世紀初嘅電子電腦喺計[[加數]]嗰陣係用類似以下噉嘅機制做嘅：想像家吓個工程師手上有一柞邏輯門，邏輯門係一種[[電子元件]]，唔同種類嘅邏輯門有唔同嘅輸入輸出關係，喺收到某啲特定嘅「0」（冇電）同「1」（有電）[[訊號]]嗰陣會俾出「0」（冇電）或者「1」（有電）訊號做輸出；例如： *一個簡單嘅[[異或門]]（XOR gate）會收兩個輸入，如果兩個輸入值一樣，個門會俾「0」，如果兩個輸入值唔同，個門會俾「1」（A XOR B）； *一個簡單嘅[[與門]]（AND gate）會收兩個輸入，只有當兩個輸入都係「1」嗰陣，個門先會俾「1」（A AND B）； 然後有咗呢啲元件，一個工程師可以整出以下嘅半加法器[[集成電路]]<ref>Lai, Hung Chi; Muroga, Saburo (September 1979). "Minimum Binary Parallel Adders with NOR (NAND) Gates". ''IEEE Transactions on Computers''. IEEE. C-28 (9): 648–659.</ref>： [[File:Halfadder.gif|360px|center|]] 呢個電路嘅[[真值表]]如下： :{| class="wikitable" style="text-align:center" |- ! colspan="2"| '''輸入''' || colspan="2"| '''輸出''' |- style="background:#def; text-align:center;" | '''A''' || '''B''' || '''C''' || '''S''' |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 0 || 0 || 0 || 0 |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 1 || 0 || 0 || 1 |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 0 || 1 || 0 || 1 |- style="background:#dfd; text-align:center;" | 1 || 1 || 1 || 0 |- |} 用日常講，當 A 同 B 呢兩個輸入都係「0」嗰陣，輸出會係「00」（兩個輸出都冇電）；當 A 同 B 是但一個係「1」另一個係「0」嗰陣，輸出會係「01」（得 S 有電）；最後，如果兩個輸入都係「1」，噉個輸出會係「10」（得 C 有電）。如果用[[二進制]]睇嘅話，上述呢個電路做得到 <math>1 + 1 = 2</math> 嘅簡單運算：當兩個輸入都係「0」，<math>0 + 0 = 0</math>，當得其中一個輸入係「1」，<math>1 + 0 = 1</math>，而當兩個輸入都係「1」嗰陣時，<math>1 + 1 = 10</math>，當中「10」喺二進制入面相當於[[十進制]]嘅「[[2]]」<ref>Anthony J. Pansini, ''Electrical Distribution Engineering'', p. xiv, The Fairmont Press Inc., 2006.</ref>。上述嘅過程如果用 Python 同 [[C++]] 等嘅[[高階程式語言]]寫嘅話，會類似噉： a = 1 + 1; 就算睇咗呢段碼，用家都完全唔會知道邏輯門做咗嘅嘢<ref name="sipser2006157"/>。 {{clear}} == 出名演算法 == {{see also|演算法一覽}} === 搜尋演算法 === [[File:Breadth-First-Search-Algorithm.gif|thumb|300px|將手上嘅數據逐個逐個耖，一路耖到搵到想要嗰個為止。]] {{main|搜尋演算法}} [[搜尋演算法]]（search algorithm）泛指用嚟由[[數據結構]]當中搵出想要嗰件[[數據]]嘅演算法－輸入係「數據結構」同「想要嗰件數據嘅樣」，而輸出係「想要嗰件數據喺數據結構當中嘅邊個位」。廿一世紀嘅電腦科學界有多種搜尋演算法可以用，而每種都有優缺點<ref name="knuth1998art">Knuth, Donald (1998). Sorting and Searching. ''The Art of Computer Programming''. 3 (2nd ed.). Reading, MA: Addison-Wesley Professional.</ref>。 ==== 窮舉搜尋 ==== {{main|窮舉搜尋}} [[窮舉搜尋]]（brute-force search）係最原始嗰種搜尋演算法，指將手上嘅數據（事先以某啲方式排好咗）逐個逐個耖，一路耖到搵到想要嗰個為止。例如手上有一[[陣列|列]]以[[隨機]]次序排嘅數字，用家想要由呢個數列當中最大嗰個出嚟，用窮舉搜尋嘅話，睇嗰個人就要睇嗮個數列當中嘅每個數字，再俾出最大嗰個出嚟；呢段簡單嘅演算法用粵文寫出嚟嘅話會係<ref>[https://gist.github.com/NusZzz/8116808 Instantly share code, notes, and snippets]. ''GitHubGist''.</ref>： #如果個列入面冇數字，噉就唔會有「最大嗰個數」。 #先假定個列入面第一個數字係最大嗰個。 #逐個逐個噉去睇個列入面啲數字，如果撞到個數字大過而家手上嗰個「最大數字」嘅話，將新撞到呢個數字設做「最大數字」。 #如果睇勻嗮個列入面啲數字嘅話，將手上嗰個「最大數字」交出嚟做答案。 上述呢串演算法用比較形式些少嘅[[虛擬碼]]寫出嚟嘅話會係噉： <source lang="C++"> // Input: A list of numbers L. // Output: The largest number in the list L. if L.size = 0 return null; largest ← L[0]; for each item in L, do if item > largest, then largest ← item; return largest; // 當中 "←" 代表指定敘述－「A ← B」即係將 A 嘅數值設做 B； // 而 "return X" 會終止串演算法，並且將 X 嘅數值攞嚟做輸出。 </source> 廿一世紀嘅研究者一般都會嫌呢串演算法唔夠好，原因係呢串演算法喺[[最壞情況複雜度|最壞情況]]（worst-case）嗰陣要睇嗮成個列先至搞得掂，所以又有人諗咗第啲演算法出嚟做呢樣工作－而呢啲新演算法好多時都曉淨係睇個數字列嘅一小部份就經已搵得出想要嗰個數字<ref name="knuth1998art"/>。 ==== 對分檢索 ==== {{main|對分檢索}} [[對分檢索]]（binary search）係用嚟由一個預先排好咗次序（睇下面[[排序演算法]]）嘅數列嗰度搵某一個特定數字出嚟嘅演算法。對分檢索嘅做法係首先將行資料拆做兩橛，再睇吓中間嗰個數係咪等如要搵嗰個數（目標），假如個數列係預先由細到大排好咗嘅話，噉就意味一樣嘢：如果數列中間嗰個數大過個目標，噉個目標實係喺中間個數前面，而如果數列中間嗰個數細過個目標，噉個目標實係喺中間個數後面，跟手段演算法就可以再重複呢個程序，將個搜索範圍縮細，最後搵到個目標嘅數字（假如個目標真係存在喺嗰行數列入面嘅話）。好似係以下呢段虛擬碼噉<ref name="flores">Flores, Ivan; Madpis, George (1 September 1971). "Average binary search length for dense ordered lists". ''Communications of the ACM''. 14 (9): 602–603.</ref><ref>Willams, Jr., Louis F. (22 April 1976). A modification to the half-interval search (binary search) method. ''Proceedings of the 14th ACM Southeast Conference''. ACM.</ref>： <source lang="C++"> function binary_search(A, n, T): L := 0 // 設個數做「左邊界」 R := n &minus; 1 // 設個數做「右邊界」 while L <= R: m := floor((L + R) / 2) // 將由 L 至 R 嗰段嘢砍兩橛，m 設做中間位 if A[m] < T: // 如果第 m 個數細過目標（T）嘅話，即係話個目標應該喺第 m 個數後面。 L := m + 1 else if A[m] > T: // 如果第 m 個數細過目標（T）嘅話，即係話個目標應該喺第 m 個數前面。 R := m - 1 else: return m // 如果第 m 個數等如目標嘅話，就將嗰個數做輸出。 return unsuccessful </source> {{clear}} [[File:Binary Search Depiction.svg|thumb|540px|center|<center>用對分檢索喺個數列當中搵「7」出嚟嘅圖解；每個箭咀表示一吓耖嘅動作。</center>]] 對分檢索平均會快過「吓吓都將數列入面嘅數逐個逐個睇一次」嘅窮舉搜尋：喺最壞情況下，想搵嗰個數會係個數列嘅第一個或者最尾嗰個，而喺呢個情況下，用對分檢索嚟做搜尋要做 <math>O(\log_2n)</math> 咁多次比較（當中 <math>n</math> 係「個數列入面有幾多個數字」），而「吓吓將數列入面逐個逐個睇一次」喺最壞情況之下就要做 <math>n</math> 次比較，<math>O(\log_2n)</math> 數值永遠細過 <math>n</math> <ref group="註"><math>\log</math> 係指[[對數]]。</ref>。「由一個數列當中搵一個特定數字出嚟」係電腦好常要做嘅基本作業，如果（例如）喺一個程式當中部電腦要做呢個作業 100 次嘅話，噉一個用對分檢索嘅程式基本上實會快一截，所以[[編程員]]多數會比較鍾意用對分檢索<ref name="flores"/>。 === 排序演算法 === [[File:Sorting quicksort anim.gif|thumb|300px|用快速排序將一列亂糟糟嘅數字由細到大排好嘅圖解]] {{main|排序演算法}} [[排序演算法]]（sorting algorithm）泛指用嚟將一柞物件以某啲特定次序（例如由數值細到大）排好嘅演算法。呢種演算法嘅價值在於支援第啲演算法－有唔少演算法都係要啲數據事先排好咗先至會啱用，例子有頭先提到嘅[[對分檢索]]<ref name="knuth1998art"/><ref>Sedgewick, Robert (1980), "Efficient Sorting by Computer: An Introduction", ''Computational Probability'', New York: Academic Press, pp. 101–130.</ref>。 ==== 快速排序 ==== {{main|快速排序}} [[快速排序]]（quicksort）係指用嚟將一個數列入面啲數字由細至大排好嘅演算法－輸入係一個（亂糟糟嘅）數列，而輸出係執好咗嘅數列<ref>Sedgewick, R. (1978). "Implementing Quicksort programs". ''Comm. ACM''. 21 (10): 847–857.</ref><ref>Dean, B. C. (2006). "A simple expected running time analysis for randomized "divide and conquer" algorithms". ''Discrete Applied Mathematics''. 154: 1–5. </ref>。步驟如下： #喺個數列入面是但揀個數字，設佢做'''基準'''（pivot）。 #重新排序數列：將個數字重新排過，數值上細過個基準嘅數字冚唪唥搬去個基準前面，而數值上大過個基準嘅數字就冚唪唥搬嗮去個基準後面；做咗呢個步驟之後，個基準會喺正佢嘅最終位置。 #將個數列斬做兩橛－「細過個基準嗰柞數字」同埋「大過個基準嗰柞數字」，並且分別噉對嗰兩橛做上述嗰兩個步驟。 呢串演算法俾人好廣泛噉攞嚟將啲數列嘅次序排好。上述呢串演算法用 [[Python 程式語言|Python]] 寫出嚟嘅話會係噉嘅<ref>[https://stackoverflow.com/questions/18262306/quicksort-with-python Quicksort with Python].</ref>： <source lang="python"> def sort(array=[12,4,5,6,7,3,1,15]): # 定義一個子程序，array 係要處理嗰個數列。 less = [] equal = [] greater = [] # 設三個陣列。 if len(array) > 1: pivot = array[0] # 揀最頭個數做 pivot。 for x in array: # 將 array 當中每一個數 x... if x < pivot: # 如果 x < pivot... 將 x 加落去 less 呢個陣列嗰度。 less.append(x) if x == pivot: # 如果 x = pivot... 將 x 加落去 equal 呢個陣列嗰度。 equal.append(x) if x > pivot: # 如果 x > pivot... 將 x 加落去 greater 呢個陣列嗰度。 greater.append(x) return sort(less)+equal+sort(greater) # 喺 Python 入面，「+」可以代表「將兩個陣列拼埋一齊」；將 less、equal 同 greater 砌埋一齊做輸出。 else: return array # 個子程序會以 less 同 greater 做輸入再行過，行若干次，行到輸入嘅長度係 0 為止。 </source> {{clear}} ==== 冒泡排序 ==== [[File:Bubble-sort-example-300px.gif|thumb|300px|用冒泡排序將一個有 8 個數字嘅數列排好]] {{main|冒泡排序}} [[冒泡排序]]（bubble sort / sinking sort）係一種用嚟將一個數列入面啲數字由細至大排好嘅演算法，做法係喺每一步攞相鄰嘅兩個數比較，將兩個數由細到大排好，再將個過程做若干次，做到成個數列都排好嗮為止。原則上，冒泡排序並唔好用－喺最壞情況下要行成 <math>O(n^2)</math> 咁多步先行得完，所以喺現實，冒泡排序多數都淨係俾人用嚟做教育用途<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', Second Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. ISBN 0-262-03293-7. Problem 2-2, pg.40.</ref><ref>Astrachan, Owen (2003). "[https://users.cs.duke.edu/~ola/papers/bubble.pdf Bubble sort: an archaeological algorithmic analysis]" (PDF). ''ACM SIGCSE Bulletin''. 35 (1): 1–5.</ref>。 例如如果用冒泡排序同 <code>5, 1, 4, 2, 8</code> 呢個數列排序嘅話： ;第一回合 :( '''5''' '''1''' 4 2 8 ) &rarr; ( '''1''' '''5''' 4 2 8 )，5 > 1，所以將 5 同 1 位置互換， :( 1 '''5''' '''4''' 2 8 ) &rarr; ( 1 '''4''' '''5''' 2 8 )，5 > 4，所以將 5 同 4 位置互換， :( 1 4 '''5''' '''2''' 8 ) &rarr; ( 1 4 '''2''' '''5''' 8 )，5 > 2，所以將 5 同 2 位置互換， :( 1 4 2 '''5''' '''8''' ) &rarr; ( 1 4 2 '''5''' '''8''' )，5 < 8，所以 5 同 8 唔使郁。 ;第二回合 :( '''1''' '''4''' 2 5 8 ) &rarr; ( '''1''' '''4''' 2 5 8 ) :( 1 '''4''' '''2''' 5 8 ) &rarr; ( 1 '''2''' '''4''' 5 8 ) :( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) &rarr; ( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) :( 1 2 4 '''5''' '''8''' ) &rarr; ( 1 2 4 '''5''' '''8''' )，查實到咗呢一步，個數列經已排好咗，但段演算法要再重新睇多次個數列先至知呢一點。 ;第三回合 :( '''1''' '''2''' 4 5 8 ) &rarr; ( '''1''' '''2''' 4 5 8 ) :( 1 '''2''' '''4''' 5 8 ) &rarr; ( 1 '''2''' '''4''' 5 8 ) :( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) &rarr; ( 1 2 '''4''' '''5''' 8 ) :( 1 2 4 '''5''' '''8''' ) &rarr; ( 1 2 4 '''5''' '''8''' ) === 輾轉相除法 === [[File:Euclids-algorithm-example-1599-650.gif|thumb|300px|用輾轉相除法搵 1599 同 650 嘅最大公因數嘅圖解； <source lang="text" highlight="1,5"> 1599 = 650 × 2 + 299 650 = 299 × 2 + 52 299 = 52 × 5 + 39 52 = 39 × 1 + 13 39 = 13 × 3 + 0</source>]] {{main|輾轉相除法}} [[輾轉相除法]]，西人興嗌[[歐幾里得嘅演算法]]（Euclid's algorithm），係用嚟求[[最大公因數]]嘅一串演算法，首次記載係喺大約公元前 300 年嘅[[古希臘]][[數學家]][[歐幾里得]]嗰本《[[幾何原本]]》（英文：Elements）入面<ref>"[https://mathcs.clarku.edu/~djoyce/java/elements/bookVII/propVII2.html Euclid's Elements, Book VII, Proposition 2]". ''Aleph0.clarku.edu''.</ref><ref>Heath, 1908:300; Hawking's Dover 2005 edition derives from Heath.</ref>。歐幾里得佢係噉樣講嘅：（粵文翻譯）「家吓有兩個彼此唔係對方[[因數]]嘅[[數]]，個問題係要搵出佢哋嘅最大公因數」，佢首先諗到一點－要計佢哋最大公因數嗰兩個數相減嘅話，得出嗰個數一定係個最大公因數嘅倍數。佢諗出嗰串演算法步驟簡單講如下<ref>[http://mathworld.wolfram.com/EuclideanAlgorithm.html Euclidean Algorithm]. ''Wolfram MathWorld''.</ref>： #要搵佢哋最大公因數當中，大啲嗰個設做 <math>a</math>，細啲嗰個設做 <math>b</math>； #將 <math>b</math> 乘大佢，睇吓要乘幾先會變到大過 <math>a</math>，即係話 <math>a = qb + r</math>－喺呢條算式入面，<math>q</math> 會係一個正整數，而 <math>r</math> 係一個餘數； #睇吓 <math>r</math> 係唔係等如零； #如果係嘅話，<math>b</math> 就係要搵嗰個最大公因數； #如果唔係嘅話，將 <math>b</math> 同 <math>r</math> 當中大啲嗰個設做 <math>a</math>，細啲嗰個設做 <math>b</math>； #跳返去步驟 2。 要將呢串演算法用電腦嚟執行嘅話好簡單，淨係需要幾個種類嘅指令已經夠：條件性嘅 [[GOTO]]、無條件性嘅 GOTO、設變數同埋基本嘅[[算術]]<ref>For modern treatments using division in the algorithm, see Hardy and Wright, 1979:180, Knuth, 1973:2 (Volume 1), plus more discussion of Euclid's algorithm in Knuth 1969:293–297 (Volume 2).</ref>。 ;實現例子 1 [[File:Euclid's algorithm Inelegant program 1.png|thumb|240px|呢段演算法嘅流程圖]] 以下呢段碼係輾轉相除法嘅一個可能實現形式（雖然實際上係一個唔多靚嘅演算法）。佢個做法嘅基本原理係將要搵佢哋最大公因數嗰兩個數設做 <math>l</math>（大啲嗰個）同 <math>s</math>（細啲嗰個）兩個變數，再將 <math>s</math> 由 <math>l</math> 嗰度減出嚟，減到得出個數細過 <math>s</math> 為止<ref>Knuth, 1973: 2-4.</ref>。 '''輸入：''' 1 [設兩個變數－L 同 S，並且將佢哋嘅數值設做 <math>l</math> 同埋 <math>s</math> 嘅] INPUT L, S 2 [將 <math>R</math> 初始化：將個餘數嘅值設做等如 <math>l</math> 嘅] R ← L '''E0：確保 <math>r \ge s</math>。''' 3 [確保 <math>S</math> 真係細過 <math>R</math>] IF R > S THEN <math>S</math> 真係細過 <math>R</math>，所以唔使做 #4、#5、同 #6 呢幾個交換步驟： GOTO step #6 ELSE <math>S</math> 唔係細過 <math>R</math>，所以要做交換步驟嚟將兩個數掉轉： 4 L ← R 5 R ← S 6 S ← L '''E1：搵個餘數出嚟－將 <math>S</math> 由 <math>R</math> 減出嚟，減到得出嘅餘數 <math>r</math> 細過 <math>S</math> 為止。''' 7 IF S > R THEN GOTO 10 ELSE 8 R ← R − S 9 GOTO 7 '''E2：個餘數係咪零？如果係嘅話，個程式終止得，如果唔係嘅話，串演算法要再行落去，直至得出一個係零嘅餘數。''' 10 IF R = 0 THEN GOTO 15 ELSE CONTINUE TO 11 '''E3：將 <math>S</math> 同 <math>r</math> 對調，用 <math>L</math> 嚟做啲數字嘅中轉站。''' 11 L ← R 12 R ← S 13 S ← L 14 [重複上面嘅程序] GOTO 7 '''輸出：''' 15 [將個答案顯示出嚟俾解緊難嗰個人睇] PRINT S '''搞掂：''' 16 HALT, END, STOP. {{clear}} ;實現例子 2 [[File:Euclid flowchart.svg|thumb|240px|呢段演算法嘅流程圖]] 以下呢個係輾轉相除法嘅第個實現例子。佢淨係使用咗 6 個核心指令，相對於第一個例子嘅 13 個，俾好多人覺得係一個「靚」啲嘅演算法－因為學界一般都認為，所謂嘅「elegant」係指「用最少嘅指令類做最多嘅嘢」。佢用嗰種程式語言係以「LET [] = []」嚟設變數嘅數值嘅。 <source lang="cbmbas"> 5 REM Euclid's algorithm for greatest common divisor 6 PRINT "唔該打兩個大過 0 嘅整數" 10 INPUT A,B 20 IF B = 0 THEN GOTO 80 30 IF A > B THEN GOTO 60 40 LET B = B - A 50 GOTO 20 60 LET A = A - B 70 GOTO 20 80 PRINT A 90 END </source> 如果用緊嘅程式語言係比較[[物件導向程式設計|物件導向]]嘅話，可以用 [[Java 程式語言]] 噉做： <source lang="java"> // Euclid's algorithm for greatest common divisor integer euclidAlgorithm (int A, int B){ A = Math.abs(A); B = Math.abs(B); while (B != 0){ if (A > B) A = A - B; else B = B - A; } return A; } </source> {{clear}} 以上嘅呢啲演算法由相關領域嘅研究者用好多唔同嘅數字輸入試過，證實咗係掂嘅，亦都有[[數學家]]用[[數學歸納法]]（mathematical induction）嘅方法[[數學證明|證明]]咗佢真係行得通嘅<ref>Knuth, 1973:13–18. He credits "the formulation of algorithm-proving in terms of assertions and induction" to R. W. Floyd, Peter Naur, C. A. R. Hoare, H. H. Goldstine and J. von Neumann. Tausworth 1977 borrows Knuth's Euclid example and extends Knuth's method in section 9.1 Formal Proofs (pages 288–298).</ref><ref>Tausworthe, 1997:294.</ref>。 === 搵路演算法 === [[File:6n-graf.svg|thumb|240px|一幅圖論當中嘅圖；通常一個搵路演算法會用呢啲圖做輸入。]] {{main|搵路演算法}} [[搵路演算法]]（pathfinding algorithm）係[[人工智能]]（AI）上嘅一個大課題，指教一個 AI 喺空間入面指定兩個點，並且搵出一條連接兩點嘅線。做搵路嘅演算法有好多用途，例如喺[[機械人學]]上教[[機械人]]探索自己周圍嘅空間，以及喺[[遊戲製作]]上教[[遊戲 AI]] 喺遊戲空間入面搵出要行嘅路線<ref name="cui2011">Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based pathfinding in modern computer games. ''International Journal of Computer Science and Network Security'', 11(1), 125-130.</ref><ref name="bovarski2015">Boyarski, E., Felner, A., Stern, R., Sharon, G., Tolpin, D., Betzalel, O., & Shimony, E. (2015, June). ICBS: improved conflict-based search algorithm for multi-agent pathfinding. In ''Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence''.</ref>。 一般嚟講，搵路演算法－無論係咪[[電子遊戲]]用嘅都好－都會<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref><ref>Hagelback, Johan, and Stefan J. Johansson. "Dealing with fog of war in a real-time strategy game environment." In ''Computational Intelligence and Games'', 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, pp. 55-62. IEEE, 2008.</ref> *攞一幅圖做輸入 <code>input</code>：呢類演算法通常唔能夠直接處理一個環境，而係要靠第串演算法，<code>simplify</code>，將個環境變成一幅'''圖'''（graph）；[[圖論]]（graph theory）當中嘅一幅圖會有若干個'''節點'''（node），並且指明邊啲節點之間有連結，喺應用上，一個可能嘅做法係個輸入最先嗰個數字代表節點嘅數量，跟住嘅數字表示邊啲節點之間有連結（睇埋[[陣列]]），例如 <code>[6, 1-2, 1-5, 2-5, 2-3, 5-4, 3-4, 4-6]</code> 表示幅圖有 6 個節點，節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推；<code>simplify</code> 要做嘅嘢係攞要探索嗰個環境做輸入，輸出一個表示個環境當中有邊啲重要位置（節點）同邊啲位置之間有路能夠互通（連結）嘅圖，等搵路演算法做嘅嘢容易啲<ref name="millington2019ch4"/>。 *喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用'''權重表'''（weighted graph），意思即係話個表每條連結都會有個數值<ref group="註">喺實際應用上，呢啲數值通常一定係 0 或者[[正數]]，因為好多常用嘅搵路演算法一撞到[[負數]]嘅權重值就會出錯。</ref>，表示嗰條路線嘅'''成本'''（cost）<ref>Fletcher, Peter; Hoyle, Hughes; Patty, C. Wayne (1991). ''Foundations of Discrete Mathematics'' (International student ed.). Boston: PWS-KENT Pub. Co. p. 463. ISBN 978-0-53492-373-0. "A weighted graph is a graph in which a number w(e), called its weight, is assigned to each edge e."</ref>：例如有一個 <code>simplify</code> 演算法會每條路都俾個權重值佢，個數值愈大表示條路愈難行（成本高）；想像其中兩個節點之間有兩條可能路線 <code>a</code> 同 <code>b</code>，<code>a</code> 係一條完全冇機關嘅平路，而 <code>b</code> 長過 <code>a</code> 之餘仲有十個陷阱設咗喺度，噉正路嚟講，假設 <code>a</code> 同 <code>b</code> 喺其他因素上完全相等，<code>b</code> 嘅權重值理應會大過 <code>a</code> 嘅<ref>Antsfeld, L., Harabor, D. D., Kilby, P., & Walsh, T. (2012, October). Transit routing on video game maps. In ''Eighth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref>。 *最後串演算法會俾一條路線嚟做輸出 <code>output</code> <ref>Goodwin, S. D., Menon, S., & Price, R. G. (2006). Pathfinding in open terrain. In ''Proceedings of International Academic Conference on the Future of Game Design and Technology''.</ref>。 有關搵路演算法嘅具體實現，可以睇吓[[迪卡斯特拉演算法]]同埋 [[A* 搜尋演算法]]。 {{clear}} [[File:Weighted network.png|thumb|450px|center|<center>一個權重表；一條路掕住嘅數字表達嗰條路有幾易行<ref group="註">有啲演算法仲會精細到考慮埋連結之間嘅方向性：即係有啲路可能淨係可以向其中一個方向通行，又或者由一個方向行嘅成本同由第個方向行嘅唔同。</ref>。</center>]] === 模擬牛頓定律 === [[File:PhysicsEngine.ogv|thumb|300px|四個遊戲物理嘅例子：<br> 1 冇任何物理法則。<br> 2 有[[重力]]，但冇[[碰撞探測]]。<br> 3 有重力同碰撞探測，但冇[[剛體動力學]]。<br> 4 有齊所有基本嘢。]] {{see also|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）係指喺設計一個[[電子遊戲]]嗰陣將[[物理定律]]用[[電腦程式]]嘅形式表達出嚟，等部電腦識得真實噉模擬現實世界嘅物理俾啲玩家睇，令到啲玩家能夠覺得個遊戲有返咁上下真實度，並且投入去隻遊戲裏面－喺廿一世紀，大部份嘅電子遊戲都要做呢樣嘢，得少數嘅例外（例如一隻模擬[[捉象棋]]嘅電子遊戲）可以唔使模擬物理定律。一般嚟講，遊戲嘅物理都唔會完全跟足現實嘅[[物理]]嘅－好多時淨係會求有足夠嘅真實度<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion]. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref><ref>Van der Burg, John (23 June 2000). "[http://www.gamasutra.com/view/feature/3157/building_an_advanced_particle_.php Building an Advanced Particle System]". ''Gamasutra''.</ref>。 以下呢段用 [[C 程式語言]]寫嘅源碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，個程式列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 分類準則 == 要將演算法分類，可以用好多唔同嘅準則： === 有冇遞歸 === {{main|遞歸}} [[遞歸]]（recursion）係好多演算法有嘅特性，指串演算法當中有個[[子程式]]會用到佢自己，例如以下呢段簡單嘅碼噉<ref name="recursionandbacktrack">[https://www.hackerearth.com/practice/basic-programming/recursion/recursion-and-backtracking/tutorial/ Recursion and Backtracking].</ref><ref>[https://www.cs.odu.edu/~cs381/cs381content/recursive_alg/rec_alg.html Recursive Algorithm].</ref>： <source lang="c"> function dream() print "Dreaming" dream() // dream 呢個子程式當中用到自己。 </source> 喺編程上，遞歸可以用嚟解決一啲可以揼散做一大柞細問題嘅問題，而且當中每一個細問題都屬同一個類型，例如[[歐幾里得嘅演算法]]可以用 [[C 程式語言]]寫成以下嘅遞歸程式<ref name="recursionandbacktrack"/>： <source lang="c"> int gcd(int A, int B) { /* gcd 係一個子程式，攞 A 同 B 兩個數做 input */ if (B == 0) /* 如果 B = 0... */ return A; /* ... 俾 A 做輸出 */ else if (A > B) return gcd(A-B,B); /* 用 (A-B) 同 B 做輸入，行多次 gcd */ else return gcd(A,B-A); /* ... */ </source> 好出名嘅[[河內塔]]（Tower of Hanoi）問題可以用遞歸演算法輕鬆解決<ref>Petković, Miodrag (2009). ''Famous Puzzles of Great Mathematicians''. AMS Bookstore. p. 197.</ref>。 === 係咪決定性 === [[File:Histogramme loi normale.svg|thumb|300px|一個[[常態分佈]]；想像每條棒代表一個可能嘅輸出，而條棒嘅高度（[[Y 軸]]）代表嗰個輸出出現嘅[[機會率]]。]] {{main|決定性演算法|非決定性演算法}} [[決定性演算法]]（deterministic algorithm）係指本質上[[決定性]]嘅演算法，而[[非決定性演算法]]（non-deterministic algorithm）係指冇呢種特徵嘅演算法：決定性演算法喺每個步驟由輸入去輸出都好精確，冇任何[[隨機性]]喺入面，俾同一個輸入串演算法實會出同一個輸出<ref group="註">不過喺現實應用上，因為[[電腦硬件]]唔係完美 100% 可靠，所以演算法行起上嚟點都會有好微細機會率（例如 0.00001%）會出錯。</ref><ref> Bocchino Jr., Robert L.; Adve, Vikram S.; Adve, Sarita V.; Snir, Marc (2009). Parallel Programming Must Be Deterministic by Default. ''USENIX Workshop on Hot Topics in Parallelism''.</ref>；而非決定性演算法就相反，會有隨機性喺入面，所以就算吓吓俾同一樣嘅輸入佢，出嗰個輸出都可能會唔同咗，可以睇吓[[擬亂數產生]]<ref>Robert W. Floyd (October 1967). "Nondeterministic Algorithms". ''Journal of the ACM''. pp. 636–644.</ref>。 例：[[電子角色扮演遊戲|RPG 遊戲]]當中成日會有一大柞招式俾[[角色]]用，一個招式有若干個屬性，包括咗嗰招嘅殺傷力同命中率等等，當一個角色用一個命中率係 80% 嘅招式嗰陣，一個常見做法係[[遊戲程式]]內部會用 [[RNG]] 產生一個 0 至 1 之間嘅數字，而如果個數字大過或者等如 0.8，噉嗰吓攻擊就會打中，否則就會唔中，實際例子有[[寵物小精靈]]系列<ref>[https://www.howtogeek.com/446695/what-is-rng-in-video-games-and-why-do-people-criticize-it/ What Is RNG in Video Games, and Why Do People Criticize It?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20191209130438/https://www.howtogeek.com/446695/what-is-rng-in-video-games-and-why-do-people-criticize-it/ |date=2019年12月9號 }}. ''How-To Geek''.</ref>。 決定性同非決定性演算法各有優劣－非決定性演算法嘅輸出難以預測，喺睇個輸出之前，一個非決定性演算法嘅輸出會以一個[[概率分佈]]（probability distribution）嘅形式存在，而非決定性演算法「輸出缺乏精確性」呢一點表示好多要求高度精確嘅[[科學]]同[[工程學]]應用唔能夠用呢啲演算法，但非決定性演算法「難以預測」呢一個特性又有第啲用途，例如，例如係一個模擬[[啤牌]]嘅遊戲程式喺洗牌嗰陣，就需要用到非決定性演算法，因為啤牌遊戲一般都預咗[[玩家]]冇能力預測抽到嘅牌係乜樣嘅<ref>Gary McGraw and John Viega. [https://www.ibm.com/developerworks/library/s-playing/#h4 Make your software behave: Playing the numbers: How to cheat in online gambling].</ref>，而[[統計學]]同[[機械學習]]嘅應用上都會用到非決定性演算法<ref name="learning">[https://towardsdatascience.com/how-do-artificial-neural-networks-learn-773e46399fc7 Learning process of a neural network] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210211033924/https://towardsdatascience.com/how-do-artificial-neural-networks-learn-773e46399fc7?gi=204bdbcd6850 |date=2021年2月11號 }}. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 係咪近似性 === {{main|近似演算法|精準演算法}} [[近似演算法]]（approximation algorithm）係指嘗試搵出近似想要嘅答案嘅數值嘅演算法，而[[精準演算法]]（exact algorithm）係指要求搵到嘅答案同目標完全一樣：演算法一般都會俾出（通常係以數字形式存在嘅）答案，精準演算法要求個輸出同目標答案完全一樣，而近似演算法淨係要求個輸出同目標答案相近；例如喺 [[電子角色扮演遊戲|RPG 遊戲]]當中計一吓攻擊中唔中－1 代表「中」、0 代表「唔中」－就係一個精準演算法，要求個答案同目標數值完全一樣，但喺好多[[統計學]]同[[機械學習]]上嘅應用當中，可能輸出嘅數量極大－原則上如果答案嘅數值係[[連續性變數|連續性]]（continuous；可以[[小數點]]後有幾多個位都得），答案嘅可能數值會有[[無限]]咁多個，所以喺呢種情況下，串演算法只會務求俾出一個「理應會接近真實答案」嘅數值做輸出。即係話一個近似演算法會答嘅唔係「答案係幾多」而係「答案相信係喺幾多同幾多之間」或者「真正答案應該會接近呢個數值」<ref>Bernard., Shmoys, David (2011). ''The design of approximation algorithms''. Cambridge University Press.</ref><ref>For instance, the volume of a convex polytope (described using a membership oracle) can be approximated to high accuracy by a randomized polynomial time algorithm, but not by a deterministic one: see Dyer, Martin; Frieze, Alan; Kannan, Ravi (January 1991), "''A Random Polynomial-time Algorithm for Approximating the Volume of Convex Bodies''", J. ACM, New York, NY, USA: ACM, 38 (1): 1–17.</ref>。 {{clear}} [[File:Hill climb.png|thumb|center|450px|爬山演算法嘅圖解；[[X 軸]]同 [[Y 軸]]係個模型嗰兩個參數，Z 軸（上下）表示一個量度模型表現嘅指標；演算法嘅目標係要將 <math>z</math> 最小化。]] [[爬山演算法]]（hill climbing algorithm）係[[機械學習]]上一種常用嚟做[[最佳化]]（optimization；指研究點樣喺特定情況下將一個[[函數]]或者[[變數 (科研)|變數]]最大化或者最小化）嘅近似演算法；想像一個[[數學模型]]，有兩個[[參數]]，<math>x</math> 同 <math>y</math>，而家用指標 <math>z</math> 嚟衡量個模型有幾「好」，而 <math>z</math> 係數值愈細代表個模型愈理想嘅<ref group="註">例如係「個模型嘅犯錯率」。</ref>。家陣 <math>x</math> 同 <math>y</math> 經已有咗數值，所以個模型喺上圖入面有個座標位置，而個爬山演算法可以喺每一步噉做： #加減 <math>x</math> 同 <math>y</math> 嘅數值嚟改變個模型，即係個模型有 4（<math>+x, -x, +y, -y</math>）個前進方向； #計四個數值 <math>z_1, z_2, z_3, z_4</math>，當中 <math>z_i</math> 係移去第 <math>i</math> 個方向會得到嘅 <math>z</math> 值； #按「揀 <math>z</math> 值最小化嘅方向」呢條法則嚟改變 <math>x</math> 同 <math>y</math> 嘅數值； #重複，直至結束條件達到為止。 如果順利，個模型嘅 <math>z</math> 值會慢慢變到愈嚟愈細（接近理想數值），不過原則上，呢個最後嘅答案值唔保證會係理想數值－可能喺睇到嘅空間外有更低嘅可能 <math>z</math> 值，但呢串演算法唔會能夠保證將個模型帶到去嗰個數值－所以係一個近似演算法<ref>Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), ''Artificial Intelligence: A Modern Approach'' (2nd ed.), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, pp. 111–114.</ref>。 === 按點樣處理複雜性 === {{see also|歸約}} ==== 窮舉演算法 ==== {{main|窮舉演算法}} [[窮舉演算法]]（brute-force algorithm）指嘅係一啲「試嗮所有可能答案，再揀最好嗰個出嚟」嘅演算法<ref>Carroll, Sue; Daughtrey, Taz (July 4, 2007). ''Fundamental Concepts for the Software Quality Engineer''. American Society for Quality. pp. 282.</ref>，例如如果要[[搜尋演算法|由一個數列當中搵某一個特定嘅數字出嚟]]，可以用一個窮舉嘅方法：將個數列入面嗰啲數字逐個逐個攞嚟睇，睇吓嗰個數字係咪想要嗰個，最後俾個輸出。呢種做法喺個數列（例如）得三個數字嗰陣唔會有乜問題，但喺現實應用上，要耖嘅數列好多時都閒閒地有成幾千個數字，而喺（例如）教[[人工智能]]捉象棋嘅情況下，一盤象棋會有成上萬個可能情況，用窮舉演算法會嘥好多時間精神，實證嘅研究亦都表明咗窮舉演算法根本行唔通<ref>[http://www.lkessler.com/brutefor.shtml Computer Chess - A Memorial to BRUTE FORCE].</ref>。 相比之下，好似正話提到嘅[[對分檢索]]方法就唔係一個窮舉演算法，因為呢串演算法唔會將所有可能嘅答案冚唪唥都睇一次；而廿一世紀嘅電腦科學界同相關領域喺解起問題上嚟都唔會用窮舉演算法，而係好多時會集中思考點樣由成千上萬個可能性當中揀一部份出嚟處理<ref>Allis, L. V. ''Searching for Solutions in Games and Artificial Intelligence''. PhD thesis, Univ. Limburg, Maastricht, The Netherlands (1994).</ref><ref>van den Herik, H., Uiterwijk, J. W. & van Rijswijck, J. Games solved: now and in the future. ''Artif. Intell''. 134, 277–311 (2002).</ref>。可以睇吓[[近似演算法]]同[[蒙地卡羅樹搜索]]。 {{clear}} [[File:MCTS-steps.svg|thumb|center|750px|[[蒙地卡羅樹搜索]]嘅圖解；每一個橫排嘅圓圈表示一柞可能性（例：一盤棋局喺某一刻有邊啲步可以行），而一個圓圈下嘅分枝表示嗰個可能性之後會有邊啲可能性（例：行咗某一步之後，個盤棋會有邊啲步可以行）。如果樖[[樹狀圖]]每吓都係得三四條分枝，窮舉演算法或者仲搞得掂，但現實世界嘅棋局每一刻都閒閒地有廿零三廿條分枝。]] ==== 分治演算法 ==== [[File:Algoritmo divisao e conquista.jpg|thumb|300px|將一個有四個數嘅陣列斬開嘅圖解；斬開咗之後，每一件都簡單過原先嗰個陣列。]] {{main|分治演算法}} [[分治演算法]]（divide-and-conquer algorithm）係指重複係噉將手上要解嗰個問題砍件做一柞細啲（而且一個板）嘅問題，直至每一份細問題都有返咁上下簡單為止，即係話<ref name="thomas">Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, and Ronald L. Rivest, ''Introduction to Algorithms'' (MIT Press, 2000). </ref><ref>Blahut, Richard. ''Fast Algorithms for Signal Processing''. Cambridge University Press. pp. 139–143.</ref>： #將個問題斬開若干件； #睇吓每件有幾[[複雜]]（複雜度可以用多種指標量度，例如數字多嘅[[陣列]]可以當係比較複雜）； #如果一件嘅複雜度仲未低到去到目標水平嘅話，重複。 例如[[合併排序]]（merge sort）就係分治演算法嘅一種－合併排序係一種（喺某啲情況下好用嘅）[[排序演算法]]，會將要排好嘅數據列砍件做細細橛，將每一橛排好咗之後就可以將呢啲細數據列砌返埋一齊，形成一個排好咗嘅大數據列；而頭先提到嘅對分檢索都係合併排序嘅一種－對分檢索涉及到將要排嘅數列分拆做幾橛，將嗰幾橛逐個逐個排好咗之後再併返埋一齊做個輸出<ref name="thomas"/>。 ==== 回溯法 ==== {{main|回溯法}} [[回溯法]]（backtracking）係指用[[遞歸]]噉一步一步建立一個答案，而喺發現個答案唔掂（唔符合由用家指定嘅條件）嗰陣，就放棄嗰個答案（「回溯」－返轉頭做過），郁手建立下一個答案，一路重複做，做到搵到個掂嘅答案為止。大致上可以噉樣想像<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/backtracking-algorithms/ Backtracking Algorithms]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： #檢查吓搵到答案未，如果搵到（true）嘅話，終止程式； #建立答案嘅一步（例：如果解嘅係[[數獨]]，是但填一個可能數字）， #如果目前狀態冇可能達到目的，噉就重新做過； #重複。 例如下圖係用回溯法解數獨嘅動畫： {{clear}} [[File:Sudoku solved by bactracking.gif|center|300px]] === 按運算複雜度 === [[File:Binary logarithm plot.png|thumb|300px|一條基本嘅 <math>f(x)=\log x</math> 嘅線]] {{see also|運算複雜性理論}} [[運算複雜性理論]]（computational complexity theory）係[[運算理論]]嘅一個子領域，研究用演算法解決問題「有幾撈絞」－舉個例子說明，想像有個問題，[[可運算性理論|先前嘅分析]]顯示咗，個問題係有可能用電腦解決嘅，但打後進一步嘅分析發現，解決呢個問題要用嗰串演算法複雜到就算用最先進嘅電腦行，都要用成 100 年先行得完，噉嘅話個問題喺實際應用上根本冇得有效率噉解決。對「可以解到嘅問題要嘥幾多時間空間先解到」嘅思考就係運算複雜性理論嘅重心<ref name="sanjeev2009">Arora, Sanjeev; Barak, Boaz (2009), ''Computational Complexity: A Modern Approach'', Cambridge University Press.</ref><ref>Braatz, R. P., Young, P. M., Doyle, J. C., & Morari, M. (1994). Computational complexity of/spl mu/calculation. ''IEEE Transactions on Automatic Control'', 39(5), 1000-1002.</ref>。 運算複雜性理論嘅分析興用[[大 O 符號]]（big O notation）嘅方法嚟表示演算法嘅[[運算複雜度]]，一個大 O 符號會將一段演算法嘅[[時間複雜度]]（time complexity；簡單講就係指段演算法嘥幾多[[時間]]）同[[空間複雜度]]（space complexity；簡單講就係指段演算法嘥幾多[[記憶體]]）表達成輸入大細嘅[[函數]]，例如一個用[[窮舉演算法]]搜尋一個[[陣列|數列]]嘅演算法喺[[最壞情況複雜度|最壞情況]]下要耖嗮成個數列先會搵到想要嗰個數，即係話設數列嘅長度係 <math>n</math>，噉呢個窮舉演算法嘅最壞情況時間複雜度用大 O 符號寫嘅話，就會係 <code>O(n)</code>，意思即係話數值同 <math>n</math> 成[[正比]]<ref>Black, Paul E. (11 March 2005). Black, Paul E. (ed.). "big-O notation". ''Dictionary of Algorithms and Data Structures''. U.S. National Institute of Standards and Technology.</ref>。 ;分類 而演算法可以按行嗮要幾耐嚟分類<ref>Sipser, Michael (2006). ''Introduction to the Theory of Computation''. Course Technology Inc.</ref>： *'''恆定時間'''（constant time）：無論輸入幾大都會嘥同樣咁多時間嘅，<code>O(c)</code>，當中 <math>c</math> 係一個[[常數]]。 *'''線性時間'''（linear time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細（以[[位元]]計）成簡單嘅[[正比]]或者[[反比]]，<code>O(n)</code>。 *'''對數時間'''（logarithmic time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細嘅[[對數]]成正比或者反比，<code>O(log n)</code>。 *'''多項式時間'''（polynomial time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細嘅若干[[次方]]成正比或者反比，<code>O(n^a)</code>，當中 <math>a</math> 係一個常數。 *'''指數時間'''（exponential time）：所嘥嘅時間同輸入嘅大細嘅[[指數函數]]成正比或者反比，<code>O(bⁿ)</code>，當中 <math>b</math> 係一個常數。 ... 等等。 某啲難題可能會有幾個（唔同複雜度嘅）演算法解決到，又有啲難題係冇已知能夠有效率解決佢哋嘅演算法嘅。因為噉，科學家好多時都要喺解難嗰陣諗用乜嘢演算法最好，而複雜性就係量度「一串演算法有幾好」嘅重要指標之一：假設其他因素不變，科學家會鍾意用最簡單最唔嘥時間嘅演算法<ref name="sanjeev2009"/><ref>Kolen, J. F., & Hutcheson, T. (2002). Reducing the time complexity of the fuzzy c-means algorithm. ''IEEE Transactions on Fuzzy Systems'', 10(2), 263-267.</ref>。 == 演算法設計 == [[File:NIST Testing standard interfaces.jpg|thumb|300px|一位軟件工程師喺度[[軟件測試|試軟件]]。]] {{main|演算法設計}} [[演算法設計]]（algorithm design）係數學同各門[[工程學]]上一個受關注嘅課題。[[數學家]]同[[工程師]]會係噉嘗試諗一啲新嘅演算法出嚟，目標係要做起嘢上嚟更加有效率，例如有好多呢啲領域嘅科學家都致力於諗一啲步驟少過現有演算法嘅新演算法出嚟－假設其他因素唔變，步驟少啲嘅演算法做起嘢上嚟會快啲<ref>Mohr, Austin. "''Quantum Computing in Complexity Theory and Theory of Computation''". p. 2. Retrieved 7 June 2014.</ref>。演算法設計主要有以下呢啲步驟<ref>Goodrich, Michael T.; Tamassia, Roberto (2002), ''Algorithm Design: Foundations, Analysis, and Internet Examples'', John Wiley & Sons, Inc.</ref>： #[[定義]]好串演算法要解決嘅問題； #整返個模型嚟去描述嗰個問題； #諗一串演算法出嚟； #檢查吓串演算法有冇問題； #分析吓串演算法嘅[[運算複雜度]]等嘅表現指標（[[演算法分析]]）； #實行串演算法； #[[程式測試]]； #做好啲文件上嘅紀錄。 === 演算法分析 === {{main|演算法分析}} {{see also|演算法效率}} [[演算法分析]]（analysis of algorithm）係電腦科學嘅一門子領域，專門對演算法嘅各種特性作出分析，尤其係對[[運算複雜度]]嘅分析：好多時，同一個問題可以用好多個唔同嘅演算法嚟去解決；因為噉，[[軟件工程師]]同[[編程員]]等嘅人員好多時都會想知唔同嘅演算法當中邊啲好用啲，而要搵出個答案，佢哋就要知道每串演算法「[[時間複雜度|所嘥嘅時間]]」同埋「用咗幾多行指令」等嘅資訊；某啲演算法可能（例如）用咗幾十行指令就解到第啲演算法要用成幾百行指令先解到嘅問題，前者行起上嚟會快啲，而且要儲落部電腦度嗰陣又會冇咁掗碇－自然啲人會更加鍾意用呢串演算法，例如頭先提到嘅[[對分檢索]]就俾人評定為好用過「將數列入面嘅數逐個逐個睇一次」嘅[[窮舉搜尋]]<ref>Goldreich, Oded (2010). ''Computational Complexity: A Conceptual Perspective''. Cambridge University Press.</ref><ref>Sedgewick, Robert; Flajolet, Philippe (2013). ''An Introduction to the Analysis of Algorithms'' (2nd ed.). Addison-Wesley. </ref>。 原則上，最[[抽象化]]嘅演算法分析係純[[數學性]]嘅：喺演算法分析當中，研究者可以齋靠抽象嘅[[數學符號]]嚟表達啲演算法，好多時根本唔使用真嘅[[程式語言]]寫低串演算法先；雖然係噉，絕大部份嘅演算法去到最尾都係要用某啲硬件或者軟件平台嚟執行嘅，而啲演算法執行嗰陣嘅效率就會俾人攞嚟評估串演算法<ref>Greene, Daniel A.; Knuth, Donald E. (1982). ''Mathematics for the Analysis of Algorithms'' (Second ed.). Birkhäuser.</ref>。 [[演算法效率]]（algorithmic efficiency）係演算法分析上至關重要嘅一個概念，指緊一串演算法要用幾多資源－用咗幾多行指令、幾多款指令呀噉－嚟解決一個特定嘅問題；假設第啲因素唔變，一串演算法愈係可以用少嘅資源－用嘅指令短、唔使用啲複雜同進階嘅指令－嚟解決一個問題，串演算法就愈會俾人覺得佢有效率，而工程師同科學家一般都鍾意高效率嘅演算法<ref>Kriegel, Hans-Peter; Schubert, Erich; Zimek, Arthur (2016). "The (black) art of runtime evaluation: Are we comparing algorithms or implementations?". ''Knowledge and Information Systems''. 52 (2): 341–378.</ref>。高效率嘅演算法可以有用得好交關：例如係處理圖像用嘅[[快速傅立葉變換]]（Fast Fourier Transform）噉，有研究試過發現，快速傅立葉變換演算法方面嘅改進令到醫療上嘅圖像處理快咗成 1,000 倍咁多<ref>Gillian Conahan (January 2013). "[http://discovermagazine.com/2013/jan-feb/34-better-math-makes-faster-data-networks#.URAnVieX98F Better Math Makes Faster Data Networks]". ''discovermagazine.com''.</ref>。 {{clear}} == 法律問題 == {{see also|軟件專利}} 一串演算法嘅[[專利]]誰屬喺[[法律]]上係一個問題。[[專利]]（patent）係指由一個國家或者地區嘅[[政府]]俾[[發明]]一樣嘢嘅人，宣佈喺一段時間內（例如廿年內）嗰樣發明專屬於嗰位發明者，而想用嗰樣發明嚟賺錢嘅人通常都要俾錢個發明者先，然後個發明者先至俾佢哋有權運用嗰樣發明嚟賺錢，[[軟件專利]]（software patent）就係泛指為咗[[電腦軟件]]－電腦程式、[[函式庫]]、[[用家介面]]同演算法等－而設嘅專利<ref group="註">每個國家地區嘅政府喺呢方面都係獨立嘅，所以如果想要喺每個國家地區都享有專利，發明者就要逐個逐個國家地區申請。</ref><ref>Bessen, James; Meurer, Michael (2008). ''Patent Failure''. Princeton University Press.</ref>。 喺廿一世紀初，「齋靠一串演算法有冇得攞去申請專利」係一個受爭議嘅課題：喺 2006 年嘅[[美國]]，一個人係唔可以齋靠玩弄[[抽象]]概念、數字或者[[訊號]]嚟攞專利嘅，所以發明一串演算法冇得攞專利；之但係演算法嘅實現成品就可能有得申請專利－例如如果有個人諗咗個新演算法出嚟，並且用某隻程式語言寫咗段[[源碼]]嚟執行呢段演算法，噉嗰個人就有可能有得為嗰段源碼申請專利，而噉做實際上就係為個演算去申請咗專利<ref>[https://www.ipaustralia.gov.au/patents/understanding-patents/types-patents/what-can-be-patented/patents-computer-related Patents for computer-related inventions]. ''IP Australia''.</ref>；不過另一方面，又有唔少人都批評容許人為軟件伸請專利嘅做法<ref>Nichols, Kenneth (1998). ''Inventing Software: The Rise of "computer-related" Patents''. Greenwood Publishing Group. p. 15.</ref>，例如喺 2019 年嘅[[印度]]，專利呢家嘢淨係可以為「能夠喺工業上實際使用」嘅物件申請，而電腦程式同演算法唔俾印度官方定性為噉樣嘅物件，所以冇得申請專利－即係話喺有個人喺印度發明咗串演算法，第啲人可以隨意攞嚟用<ref>[https://www.lawyered.in/legal-disrupt/articles/can-you-patent-software-software-patenting-india/ Can you Patent a Software?].</ref>。 {{clear}} == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[電腦科學]] *[[電腦程式編寫]] *[[人工智能]] *[[機械學習]] *[[最佳化]] *[[數學證明]] *[[演算法熵]] *[[認知]] *[[啟發法]] *[[策略]] *[[程序生成]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Boolos, George; Jeffrey, Richard (1999) [1974]. ''Computability and Logic'' (4th ed.). Cambridge University Press, London. ISBN 978-0-521-20402-6.: cf. Chapter 3 Turing machines where they discuss "certain enumerable sets not effectively (mechanically) enumerable". *Gurevich, Y. (2000). Sequential Abstract State Machines Capture Sequential Algorithms, ''ACM Transactions on Computational Logic'', Vol. 1, no. 1, pp. 77–111. *Knuth, Donald E. (2000). ''[http://www-cs-faculty.stanford.edu/~uno/aa.html Selected Papers on Analysis of Algorithms]''. Stanford, California: Center for the Study of Language and Information. *Knuth, Donald E. (2010). ''[http://www-cs-faculty.stanford.edu/~uno/da.html Selected Papers on Design of Algorithms]''. Stanford, California: Center for the Study of Language and Information. *Minsky, Marvin (1967). ''Computation: Finite and Infinite Machines'' (1st ed.). Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ. ISBN 978-0-13-165449-5. Minsky expands his "...idea of an algorithm – an effective procedure..." in chapter 5.1 Computability, Effective Procedures and Algorithms. Infinite machines. *Sipser, Michael (2006). ''Introduction to the Theory of Computation''. PWS Publishing Company. ISBN 978-0-534-94728-6. *Stone, Harold S. (1971). ''Introduction to Computer Organization and Data Structures''. McGraw-Hill, New York. ISBN 978-0-07-061726-1. Cf. in particular the first chapter titled: Algorithms, Turing Machines, and Programs. His succinct informal definition: "...any sequence of instructions that can be obeyed by a robot, is called an algorithm" (p. 4). *Tausworthe, Robert C (1977). ''Standardized Development of Computer Software, Part 1 Methods''. Englewood Cliffs NJ: Prentice–Hall, Inc. ISBN 978-0-13-842195-3. *Turing, Alan M. (1936–37). "On Computable Numbers, With An Application to the Entscheidungsproblem". ''Proceedings of the London Mathematical Society''. Series 2. 42: 230–265. doi:10.1112/plms/s2-42.1.230.. Corrections, ibid, vol. 43(1937) pp. 544–546. *Turing, Alan M. (1939). "Systems of Logic Based on Ordinals". ''Proceedings of the London Mathematical Society''. 45: 161–228. {{div col end}} {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Algorithms}} *[http://www.cs.sunysb.edu/~algorith/ The Stony Brook Algorithm Repository] – State University of New York at Stony Brook. *[http://calgo.acm.org/ Collected Algorithms of the ACM] – Association for Computing Machinery. *[http://www-cs-staff.stanford.edu/~knuth/sgb.html The Stanford GraphBase] – Stanford University. *[https://www.nist.gov/dads/ Dictionary of Algorithms and Data Structures] – National Institute of Standards and Technology {{電腦科學}} {{程式執行}} {{應用數學}} [[Category:演算法| ]] 6n0urbdotl5qehib8ebh8vuisc5mvnl 0 40849 1865336 1864896 2022-08-19T11:55:33Z 182.239.92.237 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 古巨基 | 類型 = 男藝人 | 圖片 = LeoKu2007.jpg | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 粵拼 = gu2 geoi6 gei1 | 羅馬拼音 = Ku Kui Kei | 英文名 = Leo | 暱稱 = 基仔、古Sir、情歌王子<ref>{{cite web|url=https://ol.mingpao.com/php/showbiz3.php?nodeid=1523969852920&subcate=latest&issue=20180417|title=【專訪】由「古怪基」到「古Sir」 基仔放慢腳步 享受人生 - 20180417 - SHOWBIZ - 明報OL網|website=明報OL網|access-date=2018-04-19|archive-date=2018-06-19|archive-url=https://web.archive.org/web/20180619140324/https://ol.mingpao.com/php/showbiz3.php?nodeid=1523969852920&subcate=latest&issue=20180417|url-status=live}}</ref> | 國籍 = {{CNHK}}<br/>{{BNO}} | 籍貫 = [[廣東]][[高州 (廣東)|高州]]石鼓鄉南盛（依家嘅廣東[[茂名]][[化州市]][[南盛街道]]） | 出生日期 = {{birth_date_and _age|1972|8|18}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 職業 = [[歌手]]、[[演員]]、[[導演]]、[[主持人]]、[[企業家]]、[[設計師]]、[[漫畫家]]、唱片監製、演唱會監製 | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[現代標準漢語|國語]] | 教育程度 = [[法國聖彼爾大學]]榮譽商管博士<br />[[沙田官立中學]]（[[預科|中六]]）<br />[[聖公會林裘謀中學|沙田聖公會林裘謀中學]]（中一至中五）<br /> [[保良局蕭漢森小學]] | 配偶 = {{marriage|陳韻晴|2014}} | 兒女 = 1仔：古晉匡（Kuson） | 音樂類型 = [[粵語流行曲]]、[[華語流行曲]] | 出道日期 = 1991年 | 代表作 = 《歡樂今宵》(1997年)<br/>《友共情》(1997年)<br/>《必殺技》(2003年)<br/>《愛與誠》(2004年)<br/>《勁歌金曲》(2005年)<br/>《愛得太遲》(2006年)<br/>《戀無可戀》(2012年)<br/>《亂世情侶》(2018年) | 活躍年代 = 1991年至依家 | 唱片公司 = [[藝能動音]]（1994－1998年）<br/>[[千禧年代 (唱片公司)|千禧年代]]（1998－2001年）<br/>[[金牌大風]]（2003－2009年）<br/>[[英皇娛樂]][[音樂家唱片|Music Plus]]（2009年—） | 出身地 = {{HKG-1959}} | 宗教信仰 = [[佛教]] | imdb = 0473324 | module = {{Infobox YouTube personality|embed=yes | channel_url = UCKGRyWaeRl-TrJKSG4OkEhA | channel_display_name = 古巨基 Leo Ku | years_active = 2017年8月18號- | genre = [[娛樂]] | subscribers = 約5.37萬人 | views = 約1491萬次 | stats_update = 2021年08月26號 | network = | silver_button = | silver_year = | gold_button = | gold_year = }} | mtvasiaawards = {{awards|award=最受歡迎香港藝人 |year=2008年}} | 獎項 = {{Awards|name= [[叱咤樂壇流行榜]]|award= [[叱咤樂壇男歌手]]金獎|year= 2004年}}{{Awards|name= [[叱咤樂壇流行榜]]|award= [[叱咤樂壇男歌手]]銀獎|year= 1997年、2005年－2008年}}{{Awards|name= [[叱咤樂壇流行榜]]|award= [[叱咤樂壇男歌手]]銅獎|year= 2010年}} | hongkongfilmawards = '''最佳原創電影歌曲'''<br>1998年 《[[求戀期]]》 }} {{唔係|古巨龜}} '''古巨基'''（{{jpingauto|gu2 geoi6 gei1}}；{{lang-en|'''Leo Ku'''}}；{{bd|1972年|8月18號}}）係[[香港]]男[[歌手]]、[[演員]]同[[主持人]]。 == 簡介 == 佢自1994年入咗樂壇後，推出過超過35張大碟，估計佢到依家已經攞咗近300個男歌手同音樂上嘅獎項。 喺2004年度《[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]》攞咗「叱吒樂壇男歌手金獎」、「叱吒樂壇我最喜愛的男歌手」同「叱吒樂壇我最喜愛的歌曲大獎」，係繼黎明之後第2位喺同年度攞到呢3個大獎嘅歌手。喺2008年至2011年度《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》連續4屆攞咗「最受歡迎男歌星」獎，又喺《[[新城勁爆頒獎禮]]》7屆攞咗「新城勁爆男歌手」。另外佢喺2006年奪得「[[四台聯頒音樂大獎]]—傳媒大獎」，成為2006年香港4大電子傳媒音樂頒獎典禮大贏家，同埋分別喺2005年、2006年、2009年攞咗「[[四台聯頒音樂大獎]]—歌曲大獎」3次創下香港樂壇最高紀錄數。同埋由2006年至2013年連續8屆攞咗《[[「勁歌王」全球華人樂壇音樂盛典]]》「勁歌王」，同埋《[[YAHOO!搜尋人氣大獎]]》7屆攞咗「本地男歌手」大獎。 喺香港之外，佢嘅音樂成就都得到華語樂壇嘅地區認同，例如攞咗《[[Channel V]]全球華語音樂榜中榜暨亞洲影響力大典》、「最受歡迎男歌手」獎、《[[CCTV-MTV音樂盛典]]》、「香港最受歡迎男歌手」、《[[音樂先鋒榜頒獎典禮]]》同「全國最受歡迎先鋒男歌手」等等，證明咗佢喺華語樂壇上嘅地位。佢都曾經攞咗[[MTV]]全球頻道頒發《[[MTV亞洲大獎]]：香港最受歡迎歌手獎》，係首位攞到呢個獎項嘅香港男歌手。 佢嘅音樂成就除咗得到華語樂壇嘅地區認同外，都得到其他地區樂壇嘅認同，例如攞咗第8屆亞洲音樂節—亞洲最佳歌手獎、「亞洲模特兒大獎」（7th Asia Model Festival Awards）—「亞洲明星獎」，重係首位獲得呢個獎嘅香港藝人。之後重成為首位獲邀出席美國《[[Billboard Music Awards]]》嘅香港歌手。 佢喺2015年獲頒第14屆「世界傑出華人獎」<ref name="傑">{{引網|url=http://www.wcbfund.org/phone/woca-list.html|title=歷屆得獎名單|language=Zh-hant|publisher=世界傑出華人獎|access-date=2020年6月3號|archive-date=2020年2月17號|archive-url=https://web.archive.org/web/20200217193719/http://wcbfund.org/phone/woca-list.html|url-status=dead}}</ref> 同時獲頒授加拿大紐賓士域藍仕橋大學榮譽博士學位。 佢嘅演藝事業除建基喺香港之外，佢喺2000年至2003年期間喺中國2套好受歡迎嘅電視劇中擔演男主角，分別係「[[情深深雨濛濛]]」同「[[還珠格格]]三‧天上人間」。佢喺「情深深雨濛濛」劇中飾演第一男主角「何書桓」，喺全中國各地、香港、台灣、星馬等亞太區地方，受全球華人歡迎，收視率喺各地創出輝煌成績。呢個劇集令佢成為[[中國中央電視台]]最受歡迎電視劇男主角。「情深深雨濛濛」係2001年中央電視台全年收視率總冠軍嘅劇集、2001年至2004年全中國重播率最高嘅電視劇，都係香港無綫電視台2001年5大收視率最高劇集之一。 佢最出名嘅華語歌曲係《情深深雨濛濛》嘅插曲《好想好想》，呢首歌喺全中國都好出名。佢最出名嘅粵語歌係[[愛得太遲]]，呢首歌喺2006年攞咗好多各大頒獎禮嘅大獎，令佢喺2006年香港流行樂壇頒獎典禮中拎到唔少獎座。另外呢首歌重喺全港嘅卡拉OK上點播次數達700萬次<ref>http://ol.mingpao.com/cfm/Archive1.cfm?File=20070101/saa01/mcd1.txt</ref>。 == 早年 == 香港出世，原籍廣東省高州市石鼓鎮，讀過[[保良局蕭漢森小學]]、[[沙田官立夜中學]]同[[聖公會林裘謀中學|沙田聖公會林裘謀中學]]。 == 演藝生涯 == === 1990年－1993年：無綫藝員時期 === 1990年佢參加[[無綫電視藝員訓練班]]第4期藝員進修班（同[[袁文傑]]同一期）。佢喺1991年畢業之後同[[無綫電視]]正式簽約，正式投身香港演藝界，成為無綫電視娛樂新聞節目《[[娛樂新聞眼]]》同音樂節目《[[勁歌金曲]]》嘅主持。 === 1993年－2001年：出道樂壇 === 1994年，簽約藝能動音，重喺同年7月推出咗佢嘅首張專輯《[[愛的解釋]]》，正式進入樂壇。佢係香港歷史上首位攞咗4台（包括TVB、商台、新城同港台）新人獎金獎嘅歌手。佢早期嘅歌曲入面，最令人熟悉嘅係喺1997年推出嘅《[[歡樂今宵]]》，呢首歌令佢喺1997年度帶嚟唔少嘅獎項同1998年[[香港電影金像獎]]「最佳原創電影歌曲 」等。佢喺1997年[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]中贏咗[[四大天王 (歌星)|四大天王]]入面嘅3位（張學友、劉德華、郭富城）拎到「叱吒樂壇男歌手銀獎」。另外，佢喺1996年推出[[第二最愛]]唱片銷量有15萬張，1997年推出歡樂今宵唱片銷量係5萬張，1998年推出[[愛與夢飛行]]唱片銷量為8萬張，同年推出嘅[[Be My Valentine]]唱片銷量都達5萬張，之後喺1999年推出嘅[[許願]]單碟喺台灣千幾間便利店開賣，唔到半個鐘一萬張碟全部賣嗮，同年推出嘅古巨基同名國語大碟，2個星期喺台灣銷量達20萬張。佢從1994年出道以嚟到1997年入面出咗7張唱片，呢啲唱片重喺亞洲總銷量超越100萬張<ref>[http://ww4.sinaimg.cn/large/6d6b9d95gw1dkiorhzcwkj.jpg] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160811160357/http://ww4.sinaimg.cn/large/6d6b9d95gw1dkiorhzcwkj.jpg |date=2016年8月11號 }}古巨基亞洲總銷量超越100萬張</ref>，而佢重係1997年全年最高銷量歌手第2位<ref>[http://ww1.sinaimg.cn/large/6d6b9d95gw1dkiovr319tj.jpg] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160811161016/http://ww1.sinaimg.cn/large/6d6b9d95gw1dkiovr319tj.jpg |date=2016年8月11號 }}古巨基全年最高銷量歌手第二位</ref>。上面嘅成績都令佢被傳媒叫做[[歌神]]接班人<ref>{{cite news | language = zh | url = http://totorostore.tripod.com/news2.html | title = 九九年賺$1,900萬古巨基$700萬買康樂園與歌神做鄰居 | date = 2010-09-05 | accessdate = 2011-01-01 }}</ref>。佢喺1997年—2001年期間曾推出多張粵語同華語歌曲嘅大牒，收錄咗唔少有特色嘅[[假音]]技巧演唱作品，都係眾多頒獎禮上成日攞獎嘅熱門歌手。佢期間都進入電影界，主演同客串咗幾套電影，如《求戀期》、《熱血最強》同《天旋地戀》等等。 === 2001年－2003年：暫別香港樂壇 === 自2000年之後嘅幾年入面，佢專注喺[[中國內地|中國國內]]發展，接拍咗2部國內同[[台灣]]嘅大型[[電視劇]]，分別係改編自[[瓊瑤]]小說嘅《[[情深深雨濛濛]]》同《[[還珠格格|還珠格格3之天上人間]]》，增加咗自己喺大中華地區嘅知名度；佢喺中國[[中央電視台]]瓊瑤電視劇《情深深雨濛濛》飾演第一男主角「何書桓」，喺[[中國]]各地、[[香港]]、台灣、星馬等地方，好受全球華人歡迎，收視率喺各地有好好嘅成績，呢個劇集重係2001年中央電視台全年收視率總冠軍嘅劇集、香港無綫電視2001年全年5大收視率最高劇集，重係2001年至2004年全中國重播率最高嘅[[電視劇]]。佢主唱嘅《情深深雨濛濛》插曲《好想好想》都喺國內好出名。 === 2004年－2007年：強勢回歸同巔峰時期 === 2003年，佢同前任經理人[[黃柏高]]簽約，入咗[[金牌唱片公司]]，復出[[香港]]樂壇，大熱嘅歌曲唔少，一復出就憑住《必殺技》攞咗「叱吒樂壇我最喜愛的歌曲大獎」，之後推出咗2張專輯概念大碟《遊戲—基》同《大雄》，都好受歡迎。黃柏高喺早期都講過：「基仔好，金牌好；金牌好，基仔更好」，顯示咗佢對樂壇同唱片公司嘅重要地位。 2004年年底，佢憑住歌曲《[[愛與誠]]》上咗歌唱事業嘅高峰，喺2004年度香港4大電子傳媒[[音樂]]頒獎典禮攞咗幾個大獎，係佢出道11年嚟首次喺《[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]》攞咗「叱吒樂壇男歌手金獎」、「叱吒樂壇我最喜愛的男歌手」同埋連續2年攞咗「叱吒樂壇我最喜愛的歌曲大獎」，證明咗佢巨星嘅地位。 2005年2月，佢出嘅「新歌+精選」唱片《[[勁歌金曲]]》喺2個禮拜就喺香港一片淡市中賣過7萬張，係呢幾年嚟香港唱片銷售嘅一個奇跡；3月喺紅館舉行《[[勁歌金曲]]》世界巡迴演唱會—香港 Part I 嘅7場個唱，因反應熱烈門票由開始賣飛嘅1個鐘內賣嗮，比上年「歌神」[[許冠傑]]復出演唱會嘅2個鐘賣嗮嘅成績重要快1個鐘，打破香港演唱會嘅售票記錄，喺4月再度加開《[[勁歌金曲]]》世界巡迴演唱會— 香港 Part II 4場，門票都喺開始售票嘅1個鐘內賣嗮，共11場，呢種情況都係呢幾年嚟香港演唱會市場首次喺首輪演出後再度加場。之後都喺[[馬來西亞]]、[[新加坡]]、[[澳洲]]、[[加拿大]]、[[澳門]]同[[中國]]舉行世界巡迴演唱會。喺呢次嘅演唱會入面，佢特別邀請當時係佢嘅作曲[[音樂人]][[側田]]表演，之後喺清唱部份有好多讚賞，都因為咁而做咗[[歌手]]。佢重喺同年攞咗《CCTV-MTV音樂盛典頒獎禮：[[香港]]最受歡迎[[男歌手]]》同[[SINA Music樂壇民意指數頒獎禮]]《我最喜愛男歌手》獎項。4月9號，佢舉行咗一個慶祝派對，慶祝佢《勁歌金曲演唱會》嘅順利完成同佢嘅新曲加精選專輯《勁歌金曲》獲得雙白金（100,000張）嘅銷量。《勁歌·金曲》嘅銷量重喺之後衝破130,000張；佢隨後都拎到嗰個年度[[IFPI]]頒發嘅最高銷量歌手獎同埋[[HMV]]唱片銷量成績— 全年最高銷量男歌手獎，同時都係首位有3張大碟（《古巨基05勁歌·金曲演唱會》、《勁歌·金曲新曲+精選》、《[[星戰]]》）打入十大廣東碟銷量榜嘅歌手。<ref>{{引網 |url=http://hk.apple.nextmedia.com/entertainment/art/20060326/5771543 |title=存档副本 |access-date=2017年2月27號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160304204455/http://hk.apple.nextmedia.com/entertainment/art/20060326/5771543 |archive-date=2016年3月4號 |url-status=dead }}</ref> 10月，佢攞咗2005年度「[[香港十大傑出青年]]」，重成立「[[古巨基兒童醫療基金]]」，協助有需要嘅病童。同年，佢同佢嘅仔仔「Kubi」獲[[香港杜莎夫人蠟像館]]嘅邀請幫佢哋鑄造[[蠟像]]，係史上首位由[[名人]][[巨星]]同佢自創嘅漫畫角色組成嘅蠟像組合。 2006年，佢推出咗專輯《[[Human我生]]》，受好多人讚賞，銷量有4萬，重憑住歌曲《[[愛得太遲]]》上咗歌唱事業嘅另一個高峰，喺2006年度攞到多個獎項，包括《[[新城勁爆歌曲頒獎禮]]》嘅「新城勁爆年度歌曲大獎」、《[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]》嘅「叱吒樂壇至尊金曲大獎」同「叱吒樂壇我最喜愛的歌曲大獎」、《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》嘅「金曲金獎」、《[[十大中文金曲頒獎典禮]]》嘅「全球華人至尊金曲獎」等獎項，重首次攞到「[[四台聯頒音樂大獎]]—傳媒大獎」，成為[[香港]]4大電子傳媒音樂頒獎典禮嘅終極大贏家。佢都喺嗰年攞到「雅虎香港Yahoo！搜尋人氣大獎頒獎禮《本地男歌手》」獎項。佢喺2006年度攞到4台聯頒音樂大獎歌曲大獎係繼[[陳慧琳]]之後連續攞最多次歌曲獎嘅歌手。 2007年，佢出咗專輯《[[Moments (專輯)|Moments]]》。佢喺製作呢個專輯期間去過多處世界各地包括[[日本]]、[[蘇格蘭]]、[[倫敦]]、[[法國]]、[[威尼斯]]、[[維也納]]、[[北京]]等自己出手影相做專輯入面每首歌主題嘅用處，捕捉各地嘅Magic Moments。佢深信這世界係有緣份，所以喺呢一次旅程，佢事先係冇長期策劃，所有都係隨緣。佢重喺8月將嗰批相片展出，舉行咗首個個人攝影展。佢喺9月喺香港舉行咗6場嘅《[[The Magic Moments 2007 古巨基世界巡迴演唱會- 香港]]》因反應熱烈門券開售首日就賣嗮，喺演唱會入面創造咗2個香港體育館紀錄，首個紀錄係本地歌手一場演唱會入座率最高，有13000人入坐，第2個紀錄係首位彩排時間最耐嘅歌手。<ref>{{引網 |url=http://tv.people.com.cn/BIG5/79889/79895/88706/6251313.html |title=古巨基香港個唱創造紀錄 |access-date=2017年5月7號 |archive-date=2016年3月4號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160304083617/http://tv.people.com.cn/BIG5/79889/79895/88706/6251313.html |url-status=dead }}</ref> 之後喺12月喺馬來西亞舉行咗1場嘅《[[The Magic Moments 2007 古巨基世界巡迴演唱會—馬來西亞]]》。喺同年佢再次拎到[[SINA Music樂壇民意指數頒獎禮]]《我最喜愛男歌手》，成為呢個獎嘅3連霸（2005年至2007年）。 佢喺2005年至2007年係香港唯一一個能夠同歌手陳奕迅比嘅歌手，2位歌手喺呢2段時間都係每一個頒獎典禮男歌手獎金、銀歌手獎嘅常客。 === 2008年－2012年：平穩時期 === 2008年，佢推出《勁歌金曲2情歌王》同《我還是你的情歌王》專輯，都好受歡迎。5月2號，[[2008年夏季奧林匹克運動會香港區火炬接力]]入面，佢擔任第8棒嘅火炬手。8月，佢獲[[MTV]]全球頻道頒發《[[MTV]]亞洲大獎 - 香港最受歡迎歌手獎》，係首位得到嗰個獎項嘅香港男歌手。下半年，推出《Guitar Fever 24k金牒版》，推出嘅熱烈反應，重幾次斷市，佢銷量達到白金數字。佢首次攞咗勁歌最受歡迎男歌手。佢都再次喺嗰年度獲「雅虎香港Yahoo！搜尋人氣大獎頒獎禮」頒發《本地男歌手》獎項。佢都積極參與主持節目，分別擔任[[奧林匹克運動會]]—[[北京奧運]]同[[係咪小兒科]]嘅主持。 2009年，佢喺《2008年度十大勁歌金曲頒獎典禮》上攞咗「最受歡迎男歌星」獎項。之後喺4月都推出《Strings Fever 24K金碟版》。同月，佢喺香港[[紅磡體育館]]舉行咗6場《古巨基Eye Fever紅館演唱會09》因反應熱烈門券開賣首日即刻賣嗮。同時係香港首位歌手同[[3D]]視覺立體感特效舉行演唱會，之後重主持[[係咪小兒科]]第2輯。5月，由於[[金牌大風]]出現人事變動，佢親密夥伴[[黃柏高]]唔可以再掌管經理人同音樂事務，佢就宣佈唔續約金牌大風。佢簽咗[[英皇娛樂]]，喺呢個簽約過程入面表明古巨基過往演藝事業嘅成就。隨後行政總裁[[吳雨]]特別送畀古巨基特製玉璽，寓意佢係香港樂壇天王，預示佢未來能喺英皇嘅事業登峰造極。<ref>[http://dailynews.sina.com/bg/ent/hktwstar/phoenixtv/20090531/1820311875.html] 古巨基正式簽約英皇 過檔猶如登基大典</ref> <br/>5月30號，佢喺北京進行簽約儀式，正式加盟英皇娛樂。喺6月至7月期間，佢分別喺第6屆《勁歌王頒獎典禮》同第9屆《華語音樂傳媒大獎》獲頒發「勁歌王」同「百家傳媒年度最受矚目男歌手」大獎；呢個係佢歌手生涯入面第3次攞「勁歌王」獎項。年底，佢喺新城勁爆頒獎禮2009攞到新城勁爆歌曲—《地球很危險》，新城勁爆男歌手，新城勁爆亞洲歌手大獎，新城全球勁爆歌手大獎呢4個大獎。 2010年1月，佢攞到「青協uChannel網上電台」—「千禧十年最受年青人歡迎男歌手」。之後佢獲頒發2009年度《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》上攞咗十大勁歌金曲《地球很危險》同2009四台聯頒音樂大獎—歌曲獎—《地球很危險》，成為4台聯頒音樂大獎得最多次歌曲獎嘅歌手（3次）。都因版權嘅風波開始令到佢再蟬聯攞到「最受歡迎男歌星」獎項，重幫英皇娛樂攞咗史上首個「最受歡迎男歌星」獎。3月，佢喺《音樂先鋒榜》2009年度頒獎典禮上攞咗港臺十大先鋒金曲《地球很危險》，最受歡迎先鋒歌手5強，21間電臺聯頒最佳專輯《You Talkin' To Me?》，21間電臺聯頒港臺最佳先鋒歌手，以4獎成為大贏家。3月27號，佢喺上海出席第17屆東方風雲榜仲拎到華語5強獎。3月28號，佢參加全球頻道[[Channel V]]主辦嘅第14屆《全球華語音樂榜中榜暨亞洲影響力大典》重以香港歌手身份拎到「最受歡迎男歌手」獎項。3月30號，佢去上海幫「世博會倒計時 30天國際音樂盛典」音樂會擔任表演嘉賓重首個唱《情歌王》。4月18號，佢喺洛陽舉行嘅環球紅歌盛典入面攞咗「媒體推薦年度全能藝人」獎項。4月20號，佢喺中央電視台舉辦嘅青海賑災晚會入面，係嗰晚唯一出席嘅香港歌手，重捐咗20萬元人民幣幫災民。4月22號，佢同美國護膚品牌Kiehl's合作，設計舊瓶回收箱，重喺箱上畫上有綠色翅膀嘅北極熊，寓意改善地球暖化問題，為拯救北極熊出一分力。5月1號，佢喺拉斯維加斯舉行首次個人喺拉斯維加嘅演唱會，呢個都係拉斯維加斯首個[[3D]]演唱會，而舉行地點將係[[Mandalay Bay]]，[[Mandalay Bay]]係拉斯維加斯數一數二嘅度假酒店，之前都有唔少做紅歌星，如[[Justin Timberlake]]、II Divo、[[Taylor Swift]]、[[Britney Spears]]、[[Black Eye Peas]]等，香港方面就有[[梅艷芳]]同[[譚詠麟]]。7月9號，佢最新大碟《[[時代 (專輯)|時代]]》發行。8月21號，佢喺[[佛山]]舉行嘅第7屆《勁歌王金曲金榜全球華人樂壇總選音樂盛典》上獲頒發「勁歌王」大獎，呢個都係佢連續第4年蟬聯奪得，另外佢都蟬聯攞咗「傳媒大獎」呢個係佢歌手生涯入面第3次攞咗「傳媒大獎」獎項。之後佢憑住《地球很危險》攞咗「金曲獎」。9月4號，佢錄像節目《觀塘活力展新姿》，現場佢演繹經典曲目，而唱片成績大好嘅佢現場重獲歌迷叫下一站歌神<ref>{{引網 |url=http://sncj.com.cn/a/yulezhongxin/yinlexinwen/2010/0905/34.html# |title=存档副本 |access-date=2017年2月27號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20100908070255/http://www.sncj.com.cn/a/yulezhongxin/yinlexinwen/2010/0905/34.html# |archive-date=2010年9月8號 |url-status=dead }}</ref>。證明咗佢喺香港樂壇重要嘅地位。10月6號，佢喺上海舉行嘅《大中華十大傑出衣著頒獎典禮》攞咗「傑出衣著人士」獎，繼2003年嘅《香港十大傑出衣著獎》後第2次攞咗傑出衣著獎。10月31號，佢以壓軸嘉賓身份出席[[上海世博]]閉幕式晚會。11月2號，佢係[[廣州亞運會]]倒計時10日主題歌會做表演嘉賓。12月8號，由佢成立嘅古巨基兒童慈善基金捐資建設的西聯小學落成，嗰個校名係古巨基兒童慈善基金樂城西聯小學，喺落成典禮上，基金會重捐咗一批價值10萬蚊嘅學生文娛活動用品，同時鼓勵同學勤奮學習，努力做國家有用嘅人才。西聯小學嘅師生對基金會捐資助學嘅善舉表示衷心嘅感謝，同表示將認真學習，勤奮工作，以優異嘅成績回報社會，幫「古巨基兒童慈善基金樂城西聯小學」攞風光。12月17號，佢喺第8屆「Yahoo! 搜尋人氣大獎2010」入面攞咗 「搜尋人氣電視劇主題曲-義海豪情」，「搜尋人氣歌曲-時代」同「本地男歌手大獎」，呢3個獎項。呢個都係佢蟬聯5屆「本地男歌手大獎」。 2011年1月15號，版權嘅風波重未平息，林峰都難贏對手嘅古巨基，再次喺2010年度《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》上攞咗十大勁歌金曲《義海豪情》同「最受歡迎男歌星」，呢個係佢第3屆蟬聯攞咗呢個獎項。1月27號，佢應[[海洋公園]]邀請做新主題館設計咗一套5款「海洋保衛隊」卡通公仔，以就嚟絕種嘅海洋生物做藍本，推出一系列嘅T-Shirt。2月2號，佢喺內地中央電視台演出央視嘅大型綜合性賀歲節目「春節聯歡晚會」，係「雙料春晚」嘉賓。4月8號，佢全新國語專輯「[[大時代 (古巨基專輯)|大時代]]」正式推出。唱片喺亞洲銷量超過30萬張，之後喺舉行簽唱會同祝捷會上獲香港唱片商會頒發十白金唱片（300,000張）牌匾。8月28號，佢喺《香港傳藝節2011開幕頒獎禮》獲頒「大中華設計獎」，呢個都係佢首次獲設計獎。10月7號至9號佢喺香港紅館舉行3場Amazing World世界巡迴演唱會2011。喺演唱歌曲《爆了》同埋《勁歌金曲3-party king》嘅時候更係邊唱邊跳足15分鐘。11月18號，佢喺第8屆《勁歌王金曲金榜頒獎禮》入面，憑住《爆了》獲得粵語金曲獎，憑住「大時代」獲得年度最佳專輯，同埋奪得「勁歌王」大獎共3個獎項，而「勁歌王」大獎都係佢連續第5年蟬聯奪得。11月24號，無綫電視喺尖沙嘴某酒店舉行「長期服務暨傑出員工榮譽大獎頒獎晚宴」，讚一班長期服務嘅員工同藝員，而服務20年嘅古巨基都有呢個獎。12月20號，佢喺[[2011年度YAHOO!搜尋人氣大獎得獎名單|2011年度YAHOO!搜尋人氣大獎]]入面，係搜尋人氣本地男歌手、搜尋十大人氣歌曲—《勁歌金曲3 Party King》、同埋網上熱爆歌曲—《爆了》，3個大獎，呢個都係佢蟬聯7屆「本地男歌手大獎」。 2012年1月8號，佢喺[[2011年度十大勁歌金曲得獎名單|2011年度十大勁歌金曲頒獎典禮]]入面，攞咗「十大勁歌金曲—爆了」同「最受歡迎男歌星」共2獎，呢個因為版權風波下其他歌手唔可以出席而間接影響結果，頒獎過後3個月版權風波先平息。1月19號，佢喺韓國首爾舉行嘅「亞洲模特兒大獎」（7th Asia Model Festival Awards）入面攞咗「亞洲明星獎」（Asia Star Award），都攞咗「亞洲明星獎」嘅有韓國人氣女星崔智友同女子組合 KARA。呢個獎係幫亞洲文化宣傳做出貢獻嘅明星而頒發嘅特別獎，佢都係首位獲呢個獎嘅香港藝人。3月24號，佢代表香港出席《香港亞洲流行音樂節》。5月，佢係首位獲邀出席美國《Billboard Music Awards》嘅中國歌手，因佢喺華語樂壇成績特別好，加上熱心參加公益善事，所以獲Billboard優待邀請做嘉賓，嗰晚表演嘉賓包括有美國好緊嘅歌手Usher、Kelly Clarkson、Linkin Park、Nelly Furtado等，獲提名嘅就有英國天后Adele、美國天后Rihanna、百變天后Lady GaGa等。12月，佢喺YAHOO!搜尋人氣大獎2012入面攞咗「2012年度YAHOO!搜尋人氣大獎」—人氣歌曲《戀無可戀》、十年人氣大獎、本地男歌手3個大獎，呢個都係佢連續第8屆獲得「本地男歌手大獎」。12月24號，佢因私人理由，決定缺席香港四大頒獎禮。12月30號，佢喺「全港民意流行音樂頒獎禮2012」入面攞咗最受歡迎至尊唱片獎《告別我的戀人們》、最受歡迎至尊歌曲獎《戀無可戀》、十大最受歡迎歌曲第2位《告別我的戀人們》、十大最受歡迎歌曲第5位《初初》、最受歡迎男歌手金獎，共5個獎，係大贏家。值得一提嘅係嗰個頒獎禮係全由網民投票，絕對係公平、公正、公開嘅頒獎禮。 2012年5月初，佢去咗[[珠江頻道]]出席過《[[咪王爭霸]]》節目嘅推廣嘉賓業務<ref>{{cite news|url=http://ent.qq.com/a/20120510/000170.htm|title=古巨基助阵《麦王争霸》 支招选手耐心"存积分"|work=廣州日報|publisher=腾讯|date=2012-05-10}}</ref>。 === 2013年－2017年：內地發展 === 2013年，佢無出任何唱片，但作出咗多方面嘅嘗試。4月佢同首飾品牌金至尊合作，負責設計一系列嘅鑽飾，佢嘅新系列嘅鑽飾名為「寵愛・愛麗斯」。呢個都係佢首次作珠寶設計。喺上半年，佢參加咗內地公益音樂比賽節目《夢想星搭檔》唔止係第1單元賽冠軍，最後重成功贏咗一班參賽歌手係第一季總冠軍。重同搭檔李泉合叫做「泉基組合」<ref>[http://www.singpao.com/yl/mx/201401/t20140108_482902.html] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20140116194441/http://www.singpao.com/yl/mx/201401/t20140108_482902.html# |date=2014年1月16號 }}古巨基李泉之「泉基組合」強勢奪冠《夢想星搭檔》總決賽搶收視</ref>。11月13號，佢喺廣州獲首屆世界廣府人懇親大會頒發十大傑出青年殊榮，呢個都係佢繼2005年攞香港十大傑出青年之後再獲頒十大傑出青年獎項<ref>[http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20131113/bkn-20131113175709811-1113_00862_001.html] 古巨基廣州獲頒十大傑出青年殊榮</ref>。年尾佢重冇去香港四大頒獎禮。 2014年，佢喺年頭先推岀同容祖兒合唱嘅全新國語歌曲——《愛情也有生命》。喺7月15號派出全新廣東歌「致少年時代」，獲各方嘅讚賞。重參加8月29號嘅903拉闊音樂會。 2014年12月，加盟[[湖南衛視]][[我是歌手 (第三季)|《我是歌手》第三季]]、為首發歌手，喺第二輪踢館賽遭到淘汰，之後喺突圍賽演唱《愛是永恆》以第六名突圍失敗。4月電影《[[衝鋒車 (2015年香港電影)|衝鋒車]]》上映，重憑住「徐安良」呢個角色喺第3屆倫敦國際華語電影節奪得最佳男配角<ref>{{引網 |url=http://www.singpao.com/yl/mx/201505/t20150520_558978.html# |title=存档副本 |access-date=2017年2月27號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20150626201658/http://www.singpao.com/yl/mx/201505/t20150520_558978.html# |archive-date=2015年6月26號 |url-status=dead }}</ref>。6月出咗國語專輯《我們》。9月佢出席「第14屆世界傑出華人獎」頒獎禮榮獲世界傑出華人獎<ref name="傑"/> 同法國北歐大學頒授「榮譽商管博士」以讚賞佢嘅演藝事業嘅傑出表現。10月開始《古巨基我們世界巡迴演唱會》。 2016年，係《星動亞洲》同《音樂大師課》嘅常駐導師。 2017年，古巨基復出並出專輯《[[Salute to Dear Leslie]]》，翻唱前輩歌手[[張國榮]]嘅歌。 === 2017年－依家：再次回歸香港樂壇 === [[File:GW3980 Sai Wan to Tsuen Wan 15-01-2019.jpg|thumb|200px|古巨基喺2019年1月15號代乘客支付部分時段西環至荃灣紅色小巴車費]] 2017年尾，古巨基宣布將再次回歸香港樂壇，並會出廣東大碟。同時，佢推出新歌《初心》；首歌出咗後好受歡迎，第二年仲憑呢隻歌再拎好耐未攞嘅四台冠軍歌位置。同年10月，佢咁啱喺[[2017年拉斯維加斯槍擊案|拉斯維加斯槍擊]]區相隔兩間酒店，佢當時先去完[[演唱會]]<ref>李仕奇 孫紹豪 [http://www.orangenews.hk/news/system/2017/10/03/010071923.shtml 【賭城槍擊案】古巨基身處槍擊區附近　事發時攬太太躲賭桌下] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20200717215005/http://www.orangenews.hk/news/system/2017/10/03/010071923.shtml |date=2020年7月17號 }}. 2017-10-03</ref>。 2018年，佢重返[[無綫電視]]，先後加入《[[流行經典50年]]》、《[[東張西望]]》同《[[勁歌金曲]]》做嘉賓主持，亦以前輩身份突擊出現藝員訓練班，畀後輩一個驚喜同做一啲分享<ref>{{cite web|url=https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/171103/%E5%8F%A4%E5%B7%A8%E5%9F%BA%E9%87%8D%E5%81%9A%E4%B8%BB%E6%8C%81%E8%A8%AA%E5%95%8F%E6%B0%91%E9%96%93%E7%89%B9%E9%A6%96-%E5%8A%89%E5%BE%B7%E8%8F%AF%E7%AC%91%E8%A9%95-%E4%BD%A0%E9%83%BD%E4%BF%82%E5%81%9A%E8%BF%94%E6%AD%8C%E6%89%8B%E5%95%A6|title=古巨基重做主持訪問民間特首　劉德華笑評：你都係做返歌手啦|date=2018-03-23|website=HK01.com}}</ref>。同年，佢同[[黃子華]]合作，出新歌《子華說》。 5月10號至14號搞咗一連五場紅磡體育館演唱會，其中一場喺5月11號，啱啱開場冇耐，因演唱會「時光機」道具未返返後台，佢唔小心跌入舞台中央一個高2米嘅窿入面，突然消失喺觀眾眼前，台下好震驚，好彩無大礙，15分鐘後返返舞台，但冇即時到醫院驗傷，而喺演唱會完咗先去醫院<ref>{{Cite web |url=http://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20180512/00282_009.html |title=古巨基墮2米台底傷頸強撐開騷 |date=2018-05-12 |publisher=東方日報}}</ref><ref>{{Cite web |url=https://news.mingpao.com/pns/dailynews/web_tc/article/20180512/s00016/1526062597499 |title=意外墮舞台大窿 古巨基﹕上天保佑 我無事 |date=2018-05-12 |publisher=明報}}</ref>。經醫院檢查後，證實只係肌肉拉傷，稍作休息就可以好返<ref>{{引網 |url=https://bka.mpweekly.com/focus/20180511-113553 |title=【突發】意外墮台 基仔：我想繼續唱落去！ |access-date=2020年3月25號 |archive-date=2018年8月27號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180827122715/https://bka.mpweekly.com/focus/20180511-113553 |url-status=dead }}</ref>。喺今次演唱會入面，大部分衣服都係自己設計。之後，有時尚專欄話佢嘅靈感來源可能嚟自Maison Margiela<ref>{{Cite web |url=https://mings.mpweekly.com/mings-fashion/20180511-79998 |title=古巨基演唱會開鑼！〡自家設計的歌衫從Maison Margiela吸取靈感？ |access-date=2018-05-19 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180519121617/https://mings.mpweekly.com/mings-fashion/20180511-79998 |archive-date=2018-05-19 |url-status=dead }}</ref>。 12月11號，佢出全新廣東專輯《[[維多利亞 Victoria One]]》，主題關於香港故事。 2019年1月14號，古巨基表示將原本用嚟記者招待會交代演唱會嘅錢改做喺1月15號幫乘客畀嗰日部分時段西環至荃灣同旺角至大埔紅色小巴車費<ref>{{cite news |url=https://hk.entertainment.appledaily.com/entertainment/daily/article/20190115/20590971 |title=古巨基20萬請搭小巴 |newspaper=蘋果日報 |date=2019-01-15 |access-date=2020-03-25 |archive-date=2020-04-25 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200425110210/https://hk.entertainment.appledaily.com/entertainment/daily/article/20190115/20590971 |url-status=dead }}</ref>。 佢隻新歌《亂世情侶》出咗好受歡迎，MV兩個禮拜超過百萬點擊率，佢特登揾MV女主角[[胡定欣]]整《亂世情侶》合唱版，喺2月14號情人節發佈<ref>{{cite news |url=http://hd.stheadline.com/life/ent/realtime/1433235/ |title=基仔情人節送禮　搵定欣合唱《亂世情侶》 |date=2019-02-14 |newspaper=頭條日報}}</ref>。 2019年4月11號至14號，因2018年搞嘅古巨基我們世界巡迴演唱會香港站反應熱烈，所以加開古巨基我們世界巡迴演唱會香港站Part 2一連4場紅磡體育館演唱會，令該演唱會Part1加Part2夾埋搞咗9場演唱會，因反應熱烈所以連一啲舞台側邊視線受阻位置亦因應推出發售<ref>{{cite news |url=https://hk.entertainment.appledaily.com/entertainment/daily/article/20190412/20654180 |title=古巨基紅館騷唔怕再跌落大窿 |newspaper=蘋果日報 |date=2019-04-12 |access-date=2020-03-25 |archive-date=2020-04-25 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200425110219/https://hk.entertainment.appledaily.com/entertainment/daily/article/20190412/20654180 |url-status=dead }}</ref>。 == 成就 == 古巨基8大成就有： * 十大勁歌金曲頒獎典禮最受歡迎男歌星 * 北京中央電視台最受歡迎電視劇男主角 * 曾推出大碟35張 總銷量超過900萬張 * 勇奪全球多個地區最受歡迎男歌手 * 2次推出漫畫繪本 * 卡拉OK歷來選播總次數最高男歌手 * 香港十大傑出青年 * 成立古巨基兒童醫療基金 === 創作過嘅漫畫 === 除咗任職[[歌手]]同[[演員]]外，佢喺近年自創視為阿仔嘅[[漫畫]]角色「Kubi」都好受歡迎。佢亦係首位本地[[藝人]]推出個人漫畫繪本，同推出咗2集個人創作嘅《The Story of KUBI》。個2集漫畫繪本都喺書展首度開賣時一度斷市。重喺[[香港]]、[[台灣]]同星馬等地賣出超過10萬本。 === 設計過嘅產品 === 承接《The Story of KUBI》推出嘅熱烈反應，Kubi由2004年起同獲唔同機構邀請合作。 除Kubi外，佢都經常以設計師身分同唔同機構合作。2009年，佢成立咗自己嘅設計公司，重喺尖沙咀美麗華商場入面以營業一季嘅限定店形式開設店鋪《A Big Company》(abc>)，為期3個月（2009年12月25號至2010年4月4號），賣親自設計嘅服飾。abc>依家有2間分店，分別喺尖沙咀新港中心同中環擺花街。近年，abc>重心放喺售賣親自設計嘅品牌 SOLO CELEB. 同 HTDG <ref>[http://abigcompany.asia/product_brand.php?type=1] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20140116220853/http://abigcompany.asia/product_brand.php?type=1 |date=2014年1月16號 }}A Big Company</ref>。 以下係曾經同佢合作設計嘅品牌： *[[電訊盈科]] *[[Motorola]] *[[Chocolate]] *[[路訊通]] *[[新力公司]] *[[香港鐵路有限公司]] *[[香港賽馬會]] *[[香港海洋公園]] *[[Giordano]] *[[Nokia]] *[[美心月餅]] *[[金至尊]] 佢除咗3次幫自己嘅演唱會設計紀念品外，2010年都開始同其他演藝單位合作，多次幫唔同藝人推出由自己設計演唱會紀念品。 ===有關設計所得獎項=== *香港傳藝節2011開幕頒獎禮—「大中華設計獎」 === 曾編導嘅電影=== 佢曾經分別喺2006年同2008年幫自己嘅2首歌曲《愛得太遲》同《情歌王》嘅音樂電影編導。2012年重參與「HK Style」MV嘅編導同友情演岀。 ===曾獲得之殊榮同嘉許名譽=== 佢喺演藝界嘅成就係公眾都認同。佢喺2005年入選「[[香港十大傑出青年]]」。跟住喺2013年獲「首屆世界廣府人懇親大會」頒發「十大傑出青年」。 佢近年嚟都身體力行咁支持社會公益事務，重成立《[[古巨基兒童醫療基金]]》，嗰個基金之受惠對象係本港同國內有醫療需要嘅兒童；另外，佢重助養小孩，之後喺2010年獲香港服務大獎頒獎禮獲頒發慈善之星大獎。喺2012年4月20號，佢出席聯合國推動世界和平活動，獲大會頒發「聯合國親善大使」，係首位獲封「聯合國親善大使」嘅香港歌手。同埋同年4月27號，佢喺北京水立方獲頒「中國慈善排行榜」嘅「中國十大慈善明星」殊榮，係唯一獲獎嘅香港藝人。 佢同「Kubi」都喺2005年獲[[香港杜莎夫人蠟像館]]嘅邀請幫佢地鑄造蠟像，係史上首位由名人巨星同佢自創嘅漫畫角色組成嘅蠟像組合。佢都係[[2008年夏季奧林匹克運動會香港區火炬接力]]第8棒[[火炬手]]。 == 感情生活 == 佢喺樂壇成日有緋聞，剩係曾經同舊東家嘅鄧麗欣傳過緋聞，不過戀聞剩係屬花邊新聞。而入行後一直以嚟剩係得一位女友——陳英雪（Lorraine，1968年1月19號—）。佢90年代初簽唱片公司時，就認識負責宣傳嘅Lorraine，2人因而日久生情。Lorraine家景好好，同埋都有一定歌唱實力，但甘願幫古巨基而做佢嘅助手。期間雖然傳岀婚訊，但佢剩形容Lorraine係佢嘅「得力助手」。到咗2014年7月15號，佢喺微博宣佈婚訊，結束20年愛情長跑，喺美國拉斯維加斯注冊結婚。圈中好友同藝人包括經理人霍汶希、趙薇、容祖兒、周慧敏、蔡卓妍（阿Sa）、楊千嬅、蔡一智、鄭伊健等，都有送上恭賀。2人喺2015年11月11號喺香港中環四季酒店補辦婚禮。周慧敏都喺佢嘅臉書透露：Lorraine同周慧敏合作2次。佢依家係佢嘅經紀人，Lorraine係同周慧敏首次中止合作後先識古巨基<ref>[https://www.facebook.com/VivianChowWaiMan2013/?fref=ts 周慧敏臉書]</ref>。 == 生意投資 == *2009年，佢成立咗自己嘅設計公司《A Big Company》(abc>)，售賣親自設計嘅服飾，重代理佢嘅心水品牌mjm、 Daniel Palillo、 starstyling等共10潮牌。<ref>[http://hk.ulifestyle.com.hk/spot/detail.html?id=ABdGDVowBwNZEwNt abc >> a big company] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20141229063942/http://hk.ulifestyle.com.hk/spot/detail.html?id=ABdGDVowBwNZEwNt# |date=2014年12月29號 }} HK.Ulifestyle.com</ref> abc>喺尖沙咀新港中心。 *2014年4月，佢成立咗餅店Alice Wild-Luscious，供應一系列糕餅，持股量大約三分之一，好朋友周慧敏後來都成為合股人。<ref>[http://hk.ulifestyle.com.hk/spot/detail.html?id=ABdGDVowBwNZHgNp Alice Wild Luscious] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20141219045432/http://hk.ulifestyle.com.hk/spot/detail.html?id=ABdGDVowBwNZHgNp# |date=2014年12月19號 }}HK.Ulifestyle.com</ref> *古巨基自1997年已開始投資，依家已經有至少一億三千萬喺手。 == 音樂作品 == {{Infobox artist discography |Artist = 古巨基 |Logo = |Image = |Caption = |Studio = 22 |Compilation = 6 |Comp link = Compilation albums |EP = 3 |EP link = Extended plays |Remix = |Live = 4 |Option = |Option name = |Option link = |Option color = silver |References = |Ref link = References }} === 派台歌4台成績 === {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''派台歌曲成績''' |- | width="160"| 大碟 || width="160"| 歌曲 || width="50"| 903 || width="50"| RTHK || width="50"| 997 || width="50"| TVB || width="180"| 備註 |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''1994年''' |- | [[愛的解釋]] || 愛的解釋 || 4 || / || '''1''' || 3 || |- | 愛的解釋 || 藍天與白雲 || 4 || 9 || / || 4 || |- | 愛的解釋 || 有所不知 || 18 || - || / || / || |- | [[笑說想]] || 笑說想 || '''1''' || 5 || / || / || |- | 笑說想 || 妳是陽光空氣 || 4 || / || / || 5 || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''1995年''' |- | 笑說想 || 晨曦 || 2 || 3 || / || / || |- | 笑說想 || 愛是憑直覺 || 8 || - || / || / || |- | [[親親我好嗎]] || 親親我好嗎 || 6 || / || / || / || |- | [[其實我…我…我]] || 想說笑 || 7 || - || / || / || |- | 其實我…我…我 || 每個日出 || 10 || 19 || / || / || |- | 其實我…我…我 || 其實我…我…我 || '''1''' || / || / || / || |- | 其實我…我…我 || 順風車 || / || 15 || / || / || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''1996年''' |- | [[第二最愛]] || '''第二最愛''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''首支四台冠軍歌''' |- | 第二最愛 || 有心 || / || 4 || / || / || |- | [[心願 (古巨基專輯)|心願]] || Santa Claus || / || / || / || / || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''1997年''' |- | 心願 || 完美的一天 || '''1''' || 3 || '''1''' || '''1''' || '''三台冠軍歌''' |- | 心願 || 我對門匙說 || '''1''' || 4 || 4 || 5 || |- | [[歡樂今宵 (專輯)|歡樂今宵]] || 好人 || 8 || 7 || 2 || 5 || |- | 歡樂今宵 || '''歡樂今宵''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌'''<br>電影《[[求戀期]]》主題曲 |- | 歡樂今宵 || 友共情 || 2 || 3 || '''1''' || 2 || |- | 歡樂今宵 || 最後勝利 || 2 || - || - || - || 電影"[[熱血最強]]"主題曲 |- | 歡樂今宵 || Can We Try || 3 || 19 || 10 || - || |- | [[忘了時間的鐘]] || 忘了時間的鐘 || '''1''' || 4 || 2 || 5 || |- | 忘了時間的鐘 || 小指 || 5 || 6 || - || 6 || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''1998年''' |- | 忘了時間的鐘 || 讓我們在一起 || 13 || 15 || - || - || |- | [[愛與夢飛行]] || 所謂愛情 || '''1''' || 8 || '''1''' || 6 || |- | 愛與夢飛行 || 不敢說我愛你 || - || '''1''' || - || - || |- | 愛與夢飛行 || 來年來日 || '''1''' || 3 || '''1''' || 2 || |- | 愛與夢飛行 || 愛與夢飛行 || 6 || 7 || - || 7 || |- | 愛與夢飛行 || 十秒之後 || 13 || - || - || - || |- | [[路邊攤 (專輯)|路邊攤]] || 幸福號列車 || 4 || - || - || - || |- | [[Be My Valentine]] || 有你一天 || '''1''' || 2 || '''1''' || 3 || |- | Be My Valentine || Be My Valentine || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌'''<br>同曲曲目：[[杜德偉]] ~ 走火 |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''1999年''' |- | Be My Valentine || 「倒影」先生 || 4 || - || 16 || - || |- | [[古巨基同名專輯|古巨基]] || 許願 || 15 || 5 || 10 || 5 || 同[[梁詠琪]]合唱 |- | 古巨基 || 喜歡 || 6 || 8 || 7 || 6 || |- | 古巨基 || 第七感 || 9 || 6 || 14 || 4 || |- | [[天氣會變]] || 預感 || '''1''' || - || - || - || 99[[宣明會]][[饑饉三十|饑饉30]]主題曲 |- | 天氣會變 || 天氣會變 || 5 || 3 || '''1''' || 3 || U-point信用咭99廣告主題曲 |- | 天氣會變 || '''羅馬假期''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌''' |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2000年''' |- | [[尋寶 (古巨基專輯)|尋寶]] || Someday || 5 || 9 || 5 || 7 || |- | 尋寶（香港版） || 抱雪 || 5 || - || 10 || - || |- | [[跳飛機 (EP)|跳飛機]] || 一光年 || 19 || 14 || 15 || - || |- | [[New Pattern]] || Love Don't Hurt || 4 || 8 || 3 || 3 || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2001年''' |- | New Pattern || 神蹟 || '''1''' || 9 || 5 || 5 || |- | [[All The Best (古巨基專輯)|All The Best]] || 幸運鈴聲 || 9 || - || 4 || - || |- | All The Best || Happy Birthday 2U || 10 || - || - || - || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2003年''' |- | [[遊戲 基]] || 任天堂流淚 || 3 || 3 || 2 || '''1''' || |- | 遊戲 基 || 必殺技 || '''1''' || 3 || '''1''' || '''1''' ||'''三台冠軍歌'''<br>另派'''The KKK X'mas Party Band'''版本 |- | 遊戲 基 || '''悟空''' || '''(1)''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌''' |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2004年''' |- | 遊戲 基 || 愛神 || - || 13 || 4 || 3 || |- | [[大雄 (專輯)|大雄]] || '''大雄''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌''' |- | 大雄 || 傷追人 || '''1''' || '''1''' || 2 || - || |- | 大雄 || '''愛與誠''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌''' |- | 大雄 || 史上最強漫畫王大亂鬥 || 16 || - || - || - || |- | 大雄 || 美雪 美雪 || - || 16 || - || - || |- | [[勁歌‧金曲]] || Monica || '''(1)''' || '''1''' || '''1''' || 3 || '''三台冠軍歌''' |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2005年''' |- | 勁歌‧金曲 || 勁歌‧金曲 || 2 || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''三台冠軍歌''' |- | || 大雄的夢中人 || - || - || - || - || |- | [[星戰 (古巨基)|星戰]] || '''夢中人''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌''' |- | 星戰 || '''天才與白癡''' || '''1''' || '''1''' || '''(1)''' || '''1''' || '''四台冠軍歌''' |- | 星戰 || 明星 || '''1''' || 3 || '''1''' || - || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2006年''' |- | 星戰 || 一生何求 || 5 || 6 || 3 || 2 || |- | [[Human我生]] || 花灑 || '''1''' || '''1''' || '''1''' || 2 || '''三台冠軍歌''' |- | Human我生 || 愛得太遲 || '''1''' || '''(1)''' || '''(1)''' || 2 || '''三台冠軍歌''' |- | Human我生 || 我生 || '''1''' || - || - || - || |- | || 和諧創希望 || - || 16 || - || - || 同[[楊千嬅]]合唱 |- | Human我生 || 重複犯錯 || - || 6 || 4 || '''1''' || |- | Human我生 || 愛美麗 || 18 || - || - || - || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2007年''' |- | || 流金頌 || - || 2 || - || - || 同[[林子祥]]、[[劉德華]]、[[李克勤]]、[[陳奕迅]]合唱 |- | [[金牌醇音樂]] || 愛變了這世界襯衣 || 2 || '''1''' || 3 || - || 原唱者為杜德偉 |- | [[Moments]] || 錢錢錢錢 || '''1''' || 3 || '''1''' || 2 || |- | Moments || '''愛回家''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌''' |- | Moments || 我自問 || - || 15 || 10 || - || |- | Moments || 十蚊雞流浪記 || 2 || - || - || - || |- | Moments || 一刻永恆 || - || 13 || - || - || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2008年''' |- | || 此時此歌 || - || '''1''' || - || - || 同[[許冠傑]]、[[容祖兒]]、[[陳奕迅]]、[[李克勤]]、[[劉德華]]合唱 |- | [[勁歌金曲2情歌王]] || 勁歌·金曲2 情歌王 || 17 || 7 || - || - || |- | 勁歌金曲2情歌王 || 年年有今日 || '''1''' || 10 || - || '''1''' || |- | 我還是你的情歌王 || 我們的彩虹 || 12 || 3 || - || - || |- | [[Guitar Fever]] || '''下次再見''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌''' |- | Guitar Fever || 眼睛不能沒眼淚 || 2 || '''1''' || - || '''1''' || |- | Guitar Fever || 花不痛 || 6 || - || - || - || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2009年''' |- | [[Strings Fever]] || '''以你為榮''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌''' |- | Strings Fever || 大師作品 || 2 || - || - || - || |- | Strings Fever || 男左女右 || - || 7 || 3 || - || 同[[關淑怡]]合唱 |- | [[You Talkin' To Me?]] || '''地球很危險''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌''' |- | You Talkin' To Me? || 沒有腳的小鳥 || - || '''1''' || '''1''' || '''1''' ||'''三台冠軍歌''' |- | You Talkin' To Me? || 人生有幾個十年 || '''1''' || - || 5 || - || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2010年''' |- | You Talkin' To Me? || 空肚食早餐 || 19 || 16 || - || - || |- | You Talkin' To Me? || 周星呢 || - || - || 10 || 2 || |- | [[時代 (專輯)|時代]] || '''獨男''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌''' |- | 時代 || '''時代''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌'''<br>另派Blackbox Acoustic Remix版 |- | 時代 || 公主病了 || - || - || 4 || - || |- | 時代 || 鑽石敗犬 || 6 || 6 || - || - || |- | [[2010 英皇MEGA HITS]] || 義海豪情 || - || - || - || 5||《[[巾幗梟雄之義海豪情]]》主題曲 |- | [[Amazing World]] || 戀後感 || '''1''' || - || - || - || 903廣播劇「戀LoveLove殘酷愛情劇場」主題曲 |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2011年''' |- | [[大時代 (專輯)|大時代]] || 窮我一生 || '''1''' || 10 || 2 || '''1''' ||[[TVB8]]：'''1'''<br>新城國語力：'''1'''<br>中國原創音樂流行榜：'''1''' |- | 大時代 || 夠朋友 || - || - || - || - || 同[[孫楠]]合唱<br>[[TVB8]]：'''1'''<br>新城國語力：'''1''' |- | Amazing World || 爆了 || 2 || 3 || '''1''' || '''1''' || Amazing World世界巡迴演唱會2011主題曲 |- | Amazing World || Once Upon A Time || 7 || '''1''' || 3 || '''1''' || |- | Amazing World || 明天 || 3 || - || - || - || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2012年''' |- | [[讓時間說愛]] || 有實無名 || - || 10 || 3 || - || 《[[歡樂元帥]]》片尾曲 |- | [[告別我的戀人們]] || '''戀無可戀'''|| '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌''' |- | 告別我的戀人們 || '''告別我的戀人們''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''1''' || '''四台冠軍歌'''<br>903廣播劇「告別我的戀人們」主題曲 |- | 告別我的戀人們 || 初初 || 5 || 13 || - || - || |- | 告別我的戀人們 || 幸福方舟 || - || - || - || - || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2013年''' |- | 告別我的戀人們 || Shirley || - || - || - || - || |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2014年''' |- | [[我們 (專輯)|我們]] || 愛情也有生命 || '''1''' || 3 || '''1''' || 2 || 同[[容祖兒]]合唱<br>《[[北京愛情故事 (電影)|北京愛情故事]]》電影主題曲 |- | || 致少年時代 || '''1''' || '''1''' || '''1''' || 2 || '''三台冠軍歌''' |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2015年''' |- | [[英皇15周年 和華麗有約]] || 和華麗有約 || - || - || - || 5 || [[英皇娛樂|英皇]]群星合唱 |- | 英皇15周年 和華麗有約 || 和華麗有約（國） || - || - || - || - || 英皇群星合唱 |- | 我們 || 找到你是我最偉大的成功 || '''1''' || - || - || - || 台劇《[[好想談戀愛]]》片頭曲 |- | 我們 || 怪物 || - || - || - || - || 台劇《[[好想談戀愛]]》插曲 |- | 我們 || 何必打擾 || - || - || - || - || 台劇《好想談戀愛》插曲<br>新城國語力：3 |- | 讓時間說愛 || 不聚不散 || - || - || - || - || 電影《[[消失的兇手]]》主題曲 |- | || 我與你 || '''1''' || 5 || - || - || |- | 讓時間說愛 || 讓時間說愛 || 2 || - || - || - || [[鐵達時]]廣告主題曲<br>DBC華語歌曲流行指數：13 |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2016年''' |- | || 沒什麼不可以 || - || - || - || - || 電影《[[那件瘋狂的小事叫愛情]]》夢想主題曲 |- | [[Salute To Dear Leslie]] || 當年情 || - || - || - || - || 同[[古天樂]]合唱<br>翻唱[[張國榮]]作品 |- | Salute To Dear Leslie || Dear Leslie || - || - || - || - || |- | || 完美這一天 || - || 15 || - || - || 同[[謝霆鋒]]、[[容祖兒]]、[[李克勤]]、[[陳偉霆]]、[[林峯]]、[[Twins]]合唱<br>電影《[[決戰食神]]》主題曲 |- | || 團圓飯 || - || - || - || - || 《完美這一天》國語版<br>同[[謝霆鋒]]、[[容祖兒]]、[[李克勤]]、[[陳偉霆]]、[[林峯]]、[[Twins]]合唱<br>電影《[[決戰食神]]》主題曲 |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="7" | '''2017年''' |- | Salute To Dear Leslie || 最愛 || 17* || - || - || - || 翻唱[[張國榮]]作品 |} {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:#E0FFFF; color:black" colspan="5" | '''各台冠軍歌總數''' |- | width="50"| 903 || width="50"| RTHK || width="50"| 997 || width="50"| TVB || 備註 |- | '''43''' || '''29''' || '''35''' || '''28''' || '''四台冠軍歌總數：16'''<br>'''四台及三台冠軍歌總數：24''' |} （*）代表重上榜，粗體代表冠軍歌，'''歌名粗體'''代表'''4台冠軍歌'''，'''(1)'''代表'''2星期冠軍'''，（/）代表冇相關資料 === 唱片 === {| class="wikitable sortable mw-collapsible" width="100%" style="text-align:center" |- align="center" style="background:#E0FFFF" | style="width:1%" |'''依序'''|| style="width:1%" |'''發行日期'''|| style="width:1%" |'''專輯名'''|| style="width:1%" |'''曲目''' |- | 1 || 1994年 || 《[[愛的解釋]]》|| {{HideH|曲目}} # 愛的解釋 # 浪漫烈火 # 藍天與白雲 # 知不知 # 因為一朵花而放棄一個花園 # 愛到最底 # 誰都知我想著誰 # 心裡仍得她一個 # 有所不知 # 願愛的得到不是愛 # 愛的解釋（結婚進行曲） {{HideF}} |- | rowspan=3| 2 || rowspan=3|1995年 || 《[[笑說想]]》|| {{HideH|曲目}} # 妳是陽光空氣 # 笑說想 # 晨曦 # 對你始終癡心一往（電視劇《刑事偵輯檔案》插曲） # 親親你多好 # Oh!Baby # 感情真相（電視劇《刑事偵輯檔案》主題曲） # 愛是憑直覺 # 沒法愛別人 # Oh!Baby (Piano Version) # 笑說想（電視劇《笑看風雲》插曲） {{HideF}} |- |《[[親親我好嗎]]》|| {{HideH|曲目}} # 親親我好嗎 # Mother's Day Medley # 親親我好嗎（媽媽親親我大合唱） {{HideF}} |- |《[[其實我…我…我]]》|| {{HideH|曲目}} # 想說笑 # 每個日出 # 愛情馬戲班 # 其實我...我...我 # 我和你的未來 # 愛情馬戲班 # 我的天空是你的天空 # 不是偶然 # 新鮮感發作（商業一台《醒晨》主題曲） # 每個日出（遠方想念版） # 驕陽 {{HideF}} |- | 3 || 1996年8月31號 || 《[[第二最愛]]》|| {{HideH|曲目}} # 第二最愛 # 有心 # 其實我...我...我 # 笑說想（電視劇《笑看風雲》插曲） # 妳是陽光空氣 # 愛的解釋 # 順風車 # 藍天與白雲 # 每個日出 # 感情真相（電視劇《刑事偵輯檔案》主題曲） # 親親我好嗎 # 愛是憑直覺 # 晨曦 # 想說笑 # 對你始終癡心一往（電視劇《刑事偵輯檔案》插曲） # Oh!Baby（Piano Version） {{HideF}} |- | 4 || 1997年1月31號 || 《[[心願 (古巨基專輯)|心願]]》|| {{HideH|曲目}} # 日出 # 完美的一天 # 其實我...我...我 # Santa Claus # 我對門匙說… # 阿當．夏娃 # 失常（Vol. Max） # 第二最愛（Acoustic Version） # 有心（Autumn Breeze Version） # 黃昏 {{HideF}} |- | 5 || 1997年 || 《[[歡樂今宵 (專輯)|歡樂今宵]]》|| {{HideH|曲目}} # 友共情 # Can We Try # 歡樂今宵 # 要是那時... # 你是我信心 # 好人 # 漩渦 # 最後一舞 # 西部之醉 # 最後勝利（電影《熱血最強》主題曲） {{HideF}} |- | 6 || 1997年11月 || 《[[忘了時間的鐘]]》（國語）|| {{HideH|曲目}} # 忘了時間的鐘 # 小指 # 換日線 # 老實說 # 回憶公路 # 從前情人好嗎 # 我不睡 # 笑說想 # 1. 2. 3. 4. 5 # 讓我們在一起 {{HideF}} |- | 7 || 1998年 || 《[[愛與夢飛行]]》|| {{HideH|曲目}} # 來年來日 # 所謂愛情 # 愛與夢飛行 # 十秒之後 # 苦浪漫 # 顛覆 # 永遠永遠 # 小小意思 # Ba Da Da # 冷水 # 不敢說我愛你 {{HideF}} |- | 8 || 1998年9月1號 || 《路邊攤》|| {{HideH|曲目}} # 路邊攤 # 中箭 # 冬天 # 樂在其中 # 日記 # 幸福號列車 # 放下 # 感嘆號 # 鏡子裡的人 # 只友情不變 {{HideF}} |- | 9 || 1998年12月1號 || 《有你這一天》|| {{HideH|曲目}} # 原來的你 # 日落大道 # So Long # 我沒有戀愛 # 歡樂今宵 # 友共情 # 忘了時間的鐘 # 小指 # 所謂愛情 # 最後勝利 # Can We Try # 愛與夢飛行 # 來年來日 # 完美的一天 # 不敢說我愛你 # 我對門匙說 # 我愛毛查查 {{HideF}} |- | 10 || 1998年12月29號 || 《[[Be My Valentine]]》|| {{HideH|曲目}} # Be My Valentine # 一知半解 # 有你一天 # 「倒影」先生 # 重拾舊歡 # 兩個故事 # 理由 # 無了的飛 # 樓下有人 # 決裂 {{HideF}} |- | 11 || 1999年3月30號 || 《[[古巨基同名專輯|古巨基]]》（國語）|| {{HideH|曲目}} # 木訥 # 喜歡 # 不見得 # 全年無休 # 第7感 # 心裡有數 # 破吉他 # 嗜好 # 特效藥 # 許願 {{HideF}} |- | 12 || 1999年4月1號 || 《幸福號列車》（國語）|| {{HideH|曲目}} # 忘了時間的鐘 # 小指 # 路邊攤 # 幸福號列車 # 從前情人好嗎 # 中箭 # 老實說 # 日記 # 樂在其中 # 換日線 # 放下 # 1. 2. 3. 4. 5 # 冬天 # 鏡子裡的人 # 我不睡 # 回憶公路 # 驚漢號（!!!） # 笑說想 {{HideF}} |- | 13 || 1999年11月13號 || 《[[天氣會變]]》|| {{HideH|曲目}} # 天氣會變（Upoint信用咭99年廣告主題曲） # 預感（99' 宣明會饑饉30主題曲） # 嘩嘩叫 # Believe # 磨利刀 # 光天化日 # 天氣會變（恆溫篇） # どうもありがとう（Do Mo A Li Ga To） # 深呼吸飛行（地鐵 清新空氣 主題曲） # Take Me Higher # 第7感（七喜汽水99'廣告主題曲） # 羅馬假期 {{HideF}} |- | 14 || 2000年1月27號 || 《[[尋寶 (專輯)|尋寶]]》|| {{HideH|曲目}} # 尋寶 # 相愛吧 # 白玫瑰 # 夜空的精靈 # 我有一個好朋友 # 不再是朋友 # Someday # Bye Bye Bye # 未來很美 # 告別黑暗 # 抱雪 {{HideF}} |- | 15 || 2000年7月1號 || 《跳飛機》|| {{HideH|曲目}} # 一光年 # 跳飛機 # 1+1（<1+1>） # 喜歡..喜歡..喜歡我 # 至Net小人類 {{HideF}} |- | 16 || 2001年1月18號 || 《New Pattern》|| {{HideH|曲目}} # 神蹟 # Love Don't Hurt # 蜜蜂 # 有少少愛 # 曇花 # 下雨看世界 # Together # 心跳時刻 # 拳傾天下 {{HideF}} |- | 17 || 2001年5月9號 || 《基情年代》|| {{HideH|曲目}} # 忘了時間的鐘 # 路邊攤 # 幸福號列車 # 小指 # 1. 2. 3. 4. 5 # 中箭 # 從前情人好嗎 # 笑說想 # 老實說 # 日記 # 第二最愛（Acoustic Version） # 歡樂今宵 # 友共情 # 原來的你 # 日落大道 # 每個日出（遠方想念版） # 來年來日 # 所謂愛情 # 愛與夢飛行 # 我對門匙說 {{HideF}} |- | 18 || 2001年5月10號 || 《戀戀情深》|| {{HideH|曲目}} # 天使 # 蜜蜂 # 其實我們一樣自私 # 亮晶晶 # 煙雨濛濛 # 好想好想 # 越來越好 # 我送妳... # 隨便 # 結束我們抱著哭 # 尋寶 # 喜歡（結他/電子琴伴奏） # 木訥 # 不見得 # 嗜好 # 許願（同梁詠琪合唱） # 白玫瑰 # 心裡有數 # 相愛吧 # 不再是朋友 {{HideF}} |- | 19 || 2001年9月7號 || 《All The Best》|| {{HideH|曲目}} # 幸運鈴聲 # 殉情記 # Happy Birthday 2U # 與世無爭 # 獨行俠 # Be My Valentine # 倒影先生 # 有你一天 # 深呼吸飛行 # 天氣會變 # 預感 # 羅馬假期 # 一光年 # 跳飛機 # 神蹟 # Love Don't Hurt # 曇花 {{HideF}} |- | 20 || 2003年11月28號 || 《古巨基 2003精選19首》|| {{HideH|曲目}} # 歡樂今宵 # 第二最愛 # 羅馬假期 # 友共情 # 笑說想 # 愛與夢飛行 # 我對門匙說 # 一光年 # 天氣會變 # 煙雨濛濛 # 深呼吸飛行 # 妳是陽光空氣 # 預感 # 跳飛機 # 倒影先生 # 來年來日 # Love Don't Hurt # Can We Try # Be My Valentine {{HideF}} |- | 21 || 2003年12月5號 || 《[[遊戲 基]]》|| {{HideH|曲目}} # 必殺技 # 愛神 # 悟空 # 決戰十一 # 任天堂流淚 # 美少女夢工場之真三國無雙 # Forward Your Love # 心跳回憶 # 赤川次郎夜想曲 # 在這離別的時候（國語） # 不要說你不知道（國語） {{HideF}} |- | 22 || 2004年7月31號 || 《[[大雄 (專輯)|大雄]]》|| {{HideH|曲目}} # 大雄 # 愛與誠 # 美雪美雪 # 傷追人 # Touch # 史上最強漫畫王大亂鬥 # 小流氓 # 飄流教室 # 我是貓（加菲貓電影主題曲） # 鐵男 # 大雄（Happy Ending） {{HideF}} |- | 23 || 2005年2月4號 || 《勁歌·金曲新曲+金曲精選》|| {{HideH|曲目}} # 勁歌金曲 # Monica # 愛與誠 # 傷追人 # 大雄 # 必殺技 # 愛神 # 悟空 # 任天堂流淚 # 羅馬假期 # 歡樂今宵 # Be My Valentine # 友共情 # 其實我...我...我 # 第二最愛 # 笑說想 # 必殺技（The Kkk X'mas Party Band） # 大雄（劇場版） # 愛與誠（Featuring周慧敏） {{HideF}} |- | 24 || 2005年10月20號 || 《[[星戰 (古巨基)|星戰]]》|| {{HideH|曲目}} # 天才與白癡 # 一生何求 # 純真傳說 # 輪流轉 # 夢中人 # 明星（亞洲遊戲展暨數碼娛樂展2005主題曲） # 還是覺得你最好 # 當年情 # 甜蜜蜜 # Monica # 星戰 {{HideF}} |- | 25 || 2005年12月2號 || 《[[最終幻想 (音樂專輯)|最終幻想]]》（國語）|| {{HideH|曲目}} # 睡美人 # 天才與白癡（國語） # 同班同學 # 大雄（國語） # 三國無雙 # 最終幻想 # 任天堂流淚（國語） # 愛與誠 (國) # 夏天的童話 # 不要說你不知道 # 春天 {{HideF}} |- | 26 || 2006年8月25號 || 《[[Human我生]]》|| {{HideH|曲目}} # 我生 # 敢死隊 # 愛美麗 # 不如留低我 # 重複犯錯 # 黑仔 # 花灑 # 愛恨交纏 # 愛得太遲 # 約定你 # 往生 {{HideF}} |- | 27 || 2007年8月25號 || 《[[Moments (專輯)|Moments]]》|| {{HideH|曲目}} # 一刻永恆 # 錢錢錢錢 # 愛回家 # 你生 # 蠻不講理 # 自我安慰 # 我自問 # 為何 # 賞心樂事 # 十蚊雞流浪記 {{HideF}} |- | 28 || 2008年3月14號 || 《勁歌金曲2情歌王》|| {{HideH|曲目}} # 年年有今日 (Featuring Beatbox X 金牌一條順) # 必殺技 # 愛得太遲 # 愛與誠 # 愛神 # 錢錢錢錢 # Monica # 重複犯錯 # 我自問 # 飄流教室 # 明星 # 愛回家 # 天才與白癡 # 花灑 # 大雄 # 愛變了這世界襯衣 # 傷追人 # 夢中人 # 悟空 # 任天堂流淚 # 心跳回憶 # 一生可求 # 愛得太遲（周慧敏合唱版） {{HideF}} |- | 29 || 2008年6月30號 || 《我還是你的情歌王》（國語）|| {{HideH|曲目}} # 我還是你的 # 還是好朋友（同梁靜茹合唱） # 每一面都美 # 小甜蜜 # 護身符 # 還是一個人 # 愛得太晚 # 原來的自己 # 我們的彩虹 {{HideF}} |- | 30 || 2008年9月12號 || 《[[Guitar Fever]]》|| {{HideH|曲目}} # 下次再見 # 眼睛不能沒眼淚 # 花不痛 # 啦啦 # 你恨到 # See You Next Time # Eyes With Tears # Flowers Don't Hurt # La La # All Yours {{HideF}} |- | 31 || 2009年4月21號 || 《[[Strings Fever]]》|| {{HideH|曲目}} # 大師作品 # 以你為榮 # 男左女右（同[[關淑怡]]合唱） # 亂 # 另一雙手 # Masterpiece（Music） # All Because Of You（Music） # Men And Women（Music） # Ran (Music) # Try My Hands（Music） {{HideF}} |- | 32 || 2009年11月3號 || 《[[You Talkin' To Me?]]》|| {{HideH|曲目}} # 地球很危險 # 沒有腳的小鳥 # 周星呢（日清升Cup合味道主題曲） # I Have A Dream # 人生有幾個十年 # 因為瞭解，所以分手？ # 萬般帶不走 # 我讀得書少 # 空肚食早餐 # Gone Too Soon {{HideF}} |- | 33 || 2009年11月5號 || 《The #E0FFFFen Age》|| {{HideH|曲目}} # 以你為榮 # 愛得太遲 # 大師作品（Featuring Trey Lee） # 重複犯錯 # 我還是你的 # 傷追人 # 花不痛 # 歡樂今宵 # Monica # 任天堂流淚 # 其實我...我...我... # 心跳回憶 # 天才與白癡 # 還是好朋友（同梁靜茹合唱） # 必殺技 # 眼睛不能沒眼淚 # 年年有今日 # 愛與誠 # 我自問 # 愛回家 # 羅馬假期 # 錢錢錢錢 # 悟空 # 睡美人（國語） # 夢中人 # 笑說想 # 一生何求 # 我們的彩虹（同桑蘭合唱） # 十蚊雞流浪記 # 第二最愛 # 男左女右（同關淑怡合唱） # 花灑 # 友共情 # 下次再見 # 大雄 # 一刻永恆 # 愛變了這世界襯衣 # Be My Valentine # 每一面都美 # 明星 # 飄流教室 # 愛神 # 藍天與白雲 # 夏天的童話（國語） # 愛得太遲（周慧敏合唱版） {{HideF}} |- | 34 || 2010年7月9號 || 《[[時代 (專輯)|時代]]》|| {{HideH|曲目}} # 時代 # 獨男 # 鑽石敗犬 # 北半球選美離奇火警事故 # Hea # 愛風 # 迷博 # 公主病了 # 蝸居 # 惡搞 {{HideF}} |- | 35 || 2011年4月11號 || 《[[大時代 (專輯)|大時代]]》（國語）|| {{HideH|曲目}} # 螞蟻 # 時代 # 窮我一生 # 夠朋友 # 窩居 # 八九十 # 富萬代 # 犀利歌 # 選秀 {{HideF}} |- | 36 || 2011年10月7號 || 《[[Amazing World]]》|| {{HideH|曲目}} # 勁歌金曲3—Party King # 爆了 # Once upon a time # 明天 # 戀後感 {{HideF}} |- | 37 || 2012年9月7號 || 《[[告別我的戀人們]]》|| {{HideH|曲目}} # 告別我的戀人們 # 初初 # 兩小無猜 # Shirley # 戀無可戀 # 直到銀婚 # 宇宙大帝 # 無涯洞 # 逆時光 # 幸福方舟 {{HideF}} |- | 38 || 2012年9月21號 || 《The Very Best of Leo Collection》|| {{HideH|曲目}} # 愛得太遲 # 愛與誠 # 傷追人 # 必殺技 # 我自問 # 年年有今日 # 錢錢錢錢 # 明星 # 感情真相 # 每個日出 # 花灑 # 夢中人 # 甜蜜蜜 # 愛與夢飛行 # 親親我好嗎 # 友共情 # 來年來日 # 藍天與白雲 # 其實我…我…我… # 下次再見 # Monica # 任天堂流淚 # 歡樂今宵 # 悟空 # 重複犯錯 # 愛回家 # 大雄 # 笑說想 # 大師作品 # 十蚊雞流浪記 # 眼睛不能沒眼淚 # 愛變了這世界襯衣 # 妳是陽光空氣 # 最後勝利 # 愛情馬戲班 # 愛的解釋 # 一生何求 # 順風車 # 我還是你的 # 完美的一天 # 原來的你 # 對你始終癡心一往 # 有心 # 日落大道 # Can We Try # 第二最愛 # 愛神 # 以你為榮 # 天才與白癡 # 花不痛 # 一刻永恆 # 愛得太遲（合唱版） # Santa Claus # 好人 # 阿當. 夏娃 # 所謂愛情 # 晨曦 # So Long # 我對門匙說 # 愛是憑直覺 {{HideF}} |- | 39 || 2015年6月30號 || 《[[我們 (專輯)|我們]]》（國語）|| {{HideH|曲目}} # 找到你是我最偉大的成功 # 怪物 # 承擔 # 何必打擾 # 無畏 # 謎底 # 功課 # 以後就這樣了 # 像朋友一樣 # 愛情也有生命（同[[容祖兒]]合唱） {{HideF}} |- | 40 || 2016年5月19號 || 《[[讓時間說愛]]》（國語）|| {{HideH|曲目}} # 讓時間說愛 # 不聚不散 # 公告天下我愛你 # 有實無名 {{HideF}} |} 古巨基都舉辦過演唱會達53場，音樂會達23場，地點分佈世界各地。古巨基各演唱會如下： ===演唱會=== {| class="wikitable sortable" border="1" cellpadding="1" style="font-size: 100%; text-align: center;" !colspan="7" align=center style="background:#E0FFFF; color:black"|'''香港個人售票演唱會列表''' |- |'''日期''' || '''演唱會名稱''' || '''場數''' || '''場地''' || '''主題曲''' || '''備註''' |- |2005年3月7號—13號 || 勁歌金曲世界巡迴演唱會—香港 Part I || 7 || [[紅磡香港體育館]] || 勁歌金曲 || 首個個人大型售票演唱會/設有日場 |- |2005年4月6號—9號 || 勁歌金曲世界巡迴演唱會—香港 Part II || 4 || [[紅磡香港體育館]] || 勁歌金曲 || |- |2007年9月7號—12號 || The Magic Moments 2007 古巨基世界巡迴演唱會—香港站 || 6 || [[紅磡香港體育館]] || - || |- |2009年4月23號—28號 || 古巨基EYE FEVER紅館演唱會09—香港站 || 6 || [[紅磡香港體育館]] || - || 4月25號為古巨基理工大學Eye Fever籌款演唱會 |- |2011年10月7號—9號 || 古巨基Amazing World世界巡迴演唱會2011—香港站 || 3 || [[紅磡香港體育館]] || 爆了 || |- |2015年10月10號 |WE 我們 古巨基世界巡迴演唱會—深圳站 || || 深圳春繭體育館 || || |- |2015年12月12號 |WE 我們 古巨基世界巡迴演唱會—上海站 || || 上海大舞臺 || || |- |2016年4月16號 |WE 我們 古巨基世界巡迴演唱會—中山站 || || 興中體育場 || || |- |2016年4月23號 |WE 我們 古巨基世界巡迴演唱會—大馬站 || || 雲頂雲星劇場 || || |- |2016年12月25號 || WE 我們 古巨基世界巡迴演唱會—美國站 || || 康州金神體育館 || - || |} {{hideH|演唱會／Live Show}} {| class="wikitable sortable mw-collapsible" width="100%" style="text-align:center" |- align="center" style="background:#E0FFFF" | style="width:3%" |'''年份'''|| style="width:4%" |'''演出''' |- | 1994年 || * 8月：叱吒新大陸帥會審古巨基音樂會 |- | 1997年 || * 9月：叱吒萬人幫勝利誓師音樂會 |- | 1998年 || * 6月：愛心傳萬裡慈善演唱會 |- | 1999年 || * 8月：Extra 醒字派演唱會 * 9月：叱吒 Bo Po Mo Fo 新發現音樂會 |- | 2000年 || * 3月：U-point 多一點古巨基演唱會 |- | 2001年 || * 8月：鄭秀文903拉闊音樂會2001 * 12月：情深深雨濛濛中國巡迴演唱會 |- | 2002年 || * 3月：「關心孩子 關注未來」慈善演唱會 * 5月：「同一首歌」中國巡迴演唱會 |- | 2003年 || * 9月：新奇士加州紅音樂會、「同一首歌」蘇州演唱會 |- | 2004年 || * 5月：叱吒古巨基拉闊音樂會 |- | 2005年 || * 3月：勁歌金曲世界巡迴演唱會—香港 Part I * 4月：勁歌金曲世界巡迴演唱會—香港 Part II * 8月：勁歌金曲世界巡迴演唱會—澳洲 * 9月：勁歌金曲世界巡迴演唱會—馬來西亞 * 10月：勁歌金曲世界巡迴演唱會—加拿大、MOTO903 新樂潮拜音樂會、2005南方炫風演唱會 * 11月：勁歌金曲世界巡迴演唱會—中國、新城古巨基友唱友和音樂會 * 12月：勁歌金曲世界巡迴演唱會—澳門、Neway 1218向古巨狂呼音樂會、同一首歌中國巡迴演唱會—溫州 |- | 2006年 || * 2月：古舞飛揚大馬新年演唱會 * 9月：加州紅903黃金組合音樂會—Juicy Lemon * 11月：澳門漁人碼頭拉近偶像系列演唱會 * 12月：新城唱好古巨基夢想共和音樂會、Roadshow Live 古巨基音樂會 |- | 2007年 || * 3月：芝華士「醇」音樂會 * 5月：「同一首歌」廣州演唱會 * 9月：The Magic Moments 2007 古巨基世界巡迴演唱會—香港 、百威真音樂古巨基中國巡迴演唱會 * 10月：百威真音樂古巨基中國巡迴演唱會 * 11月：雪佛蘭「音越未來」群星演唱會 * 12月：又一個叱吒十年音樂會、The Magic Moments 2007 古巨基世界巡迴演唱會—大馬聖誕魔幻演唱會、同一首歌中國巡迴演唱會—廣州 |- | 2008年 || * 3月：Nokia我系音樂會 * 5月：The Magic Moments 2007 古巨基世界巡迴演唱會—多倫多 * 7月：Moov Live古巨基音樂會、古巨基「我還是你的情歌王」自由廣場演唱會 * 11月：2008年拉闊第3場演唱會（古巨基x王菀之x吳雨霏x張繼聰） * 12月：古巨基雲頂新年前夕演唱會 |- | 2009年 || * 3月：澳門威尼斯人金牌大風演唱會2009 * 4月：古巨基EYE FEVER紅館演唱會09 * 7月：2009古巨基EYE FEVER廣州演唱會 * 8月：澳門威尼斯人®2周年演唱會（古巨基x羅志祥x陳奕迅x孫楠x容祖兒） * 10月：央視「宜春月，中華情」中秋文藝晚會 |- | 2010年 || * 1月：中央電視台走進佳木斯《中華情—瑞雪飛揚佳木斯》大型文藝晚會 * 2月：英皇盛世十週年演唱會—澳門 * 3月：TVB娛樂綜藝節目《荃加福祿壽》特邀嘉賓 * 4月：擁抱世博—外灘國際音樂盛典 中央電視台《情系玉樹，大愛無疆—抗震救災大型募捐活動特別節目》晚會 * 5月：古巨基EYE FEVER世界巡迴演唱會—拉斯維加斯 * 8月：2010廣州亞運倒計時100天文藝演出、2010廣州殘疾人亞運倒計時100天文藝演出 * 9月：古巨基EYE FEVER世界巡迴演唱會—多倫多 * 10月：27號嘅《亞運閉幕式》演唱 |- | 2011年 || * 1月：中央電視台央視網絡春晚 * 2月：中央電視台春節聯歡晚會 * 10月：古巨基Amazing World世界巡迴演唱會2011—香港站 |- | 2012年 || * 2月：古巨基Amazing World世界巡迴演唱會2012—澳門站 * 10月：你知道唔知道 古巨基告別我的戀人們 音樂會—聖公會林裘謀中學 * 11月：古巨基Amazing World世界巡迴演唱會2012—大馬站 * 12月：你知道唔知道 古巨基告別我的戀人們 音樂會2—香港演藝學院 * 12月：中央電視台除夕倒數晚會 |- | 2013年 || * 4月：古巨基Amazing World世界巡迴演唱會2013—美國站 * 6月：古巨基Amazing World世界巡迴演唱會2013—南寧站 * 7月：雷頌德Thank You演唱會 * 8月：超級巨星演唱會 * 9月：古巨基Amazing World世界巡迴演唱會2013—廣州站，「成龍跨界‧巨星峰會」杭州演唱會 * 10月：古巨基Amazing World世界巡迴演唱會2013—加拿大站（共兩場） |- | 2014年 || * 2月：古巨基 BE MY VALENTINE LIVE 演唱會—美國 * 8月：14年拉闊第2場演唱會（古巨基X方皓玟X林欣彤X連詩雅） * 11月：古巨基 致.愛情時代 中山演唱會2014 |- | 2015年 || * 7月：古巨基－「我們」音樂會—台灣西門紅樓展演館，2015 MAN POWER 先生力量演唱會 北京萬事達中心 * 10月：古巨基「我們」世界巡迴演唱會—深圳站—華潤深圳灣體育中心「春繭」體育館 * 12月：古巨基「我們」世界巡迴演唱會—上海站—上海大舞臺 |- | 2016年 || * 4月：古巨基「我們」世界巡迴演唱會—中山站—興中體育場 * 4月：古巨基「我們」世界巡迴演唱會—大馬站—雲頂雲星劇場 * 12月：古巨基「我們」世界巡迴演唱會—美國站—康州金神體育館 |- |} {{hideF}} === 雜錦碟 === * 2004年：《只能談情不能說愛》 * 2005年：《LOVE 05 情歌集》(2CD) * 2006年：《LOVE 06 情歌集》(2CD) * 2007年：《[[Love07情歌集 樂壇獎門人]]》、《金牌醇音樂》、《LOVE 07 情歌集 壓軸篇》 * 2008年：《LOVE 08 情歌集》、《金牌主題曲》、《LOVE 國語情歌集》 * 2010年：《LOVE 10 情歌集》 * 2011年：《2010 英皇MEGA HITS》、《那些年, 我們一起聽過的歌》 * 2012年：《Y100: 黃偉文大選 (EVIL 版 ) 》 * 2013年：《幸福在一起》、《戀愛部落》、《愛·回憶108精選》 === 電視劇歌曲 === * 1994年：笑說想（無綫電視劇《[[笑看風雲]]》插曲） * 1995年：感情真相（無綫電視劇《[[刑事偵緝檔案]]》主題曲） * 1995年：對你始終癡心一往（無綫電視劇《[[刑事偵緝檔案]]》插曲） * 2000年：拳傾天下（無綫電視劇《[[京城教一]]》主題曲） * 2001年：好想好想（瓊瑤電視劇《[[情深深雨濛濛]]》片尾曲） * 2001年：煙雨濛濛（瓊瑤電視劇《[[情深深雨濛濛]]》插曲） * 2003年：天上人間（瓊瑤電視劇《[[還珠格格]]三之天上人間》主題曲） * 2003年：問燕兒（瓊瑤電視劇《[[還珠格格]]三之天上人間》插曲） * 2003年：在這離別時候（瓊瑤電視劇《[[還珠格格]]三之天上人間》插曲） * 2004年：殉情記（無綫電視劇《[[大唐雙龍傳]]》插曲） * 2007年：平凡（無綫電視劇《[[緣來自有機]]》主題曲） * 2007年：春天（中國中央電視台電視劇《[[一生為奴]]》片尾曲） * 2009年：中間人（同[[側田]]合唱）（內地電視劇《[[鹿鼎記]]》香港主題曲） * 2009年：始終會行運（內地電視劇《[[鹿鼎記]]》香港片尾曲） * 2010年：義海豪情（無綫電視劇《[[巾幗梟雄之義海豪情]]》主題曲） * 2012年：追夢者（無綫電視劇《[[造王者 (電視劇)|造王者]]》主題曲） * 2015年：找到你是我最偉大的成功（三立華人電視劇《[[好想談戀愛]]》片頭曲） * 2015年：承擔（三立華人電視劇《[[好想談戀愛]]》插曲） * 2015年：何必打擾《三立華人電視劇《[[好想談戀愛]]》插曲》 === 電影歌曲 === * 2015年：像朋友一樣（電影[[爸爸去哪兒 (第二季)|《爸爸去哪兒》第二季]]插曲） === 兒童歌曲 === * 1995年：親親我好嗎 * 1997年：我愛毛查查（無綫卡通片《[[外星毛查查]]》主題曲） * 2000年：至NET小人類（無綫兒童節目《[[至NET小人類]]》主題曲） * 2000年：來吧小精靈（無綫卡通片《[[寵物小精靈]]》主題曲） * 2004年：我是貓（電影《加菲貓》主題曲） * 2006年：我們的超人（無綫特攝《[[超人力斯]]》主題曲） == 演出作品 == === 電視劇（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="100%" |- style="background:#E0FFFF; color:black" align=center |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:25%"|'''片名'''||style="width:10%"|'''角色'''||style="width:37%"|'''合作'''||style="width:18%"|'''備註''' |----- |rowspan="2" width="10%"|1991年||《[[橫財三千萬]]》||||||— |----- ||《[[卡拉屋企]]》||茶客||||第13集，跑龍套 |----- |rowspan="8" width="10%"|1992年||《[[三喜臨門]]》||||||— |----- ||《[[龍的天空]]》||Raymond||[[林文龍]]、[[吳鎮宇]]、[[黎姿]]、[[邵美琪]]||跑龍套，楊文海大學同學 |----- ||《[[92鍾無艷]]》||||[[鄭伊健]]、[[陳松伶]]、[[許紹雄]]、[[關寶慧]]||— |----- ||《[[我為錢狂]]》||||||— |----- ||《[[壹號皇庭]]》||酒吧歌手||||— |----- ||《[[火玫瑰]]》||金蓮同事||||— |----- ||《[[水滸英雄傳]]》||店小二||||— |----- ||《[[重案傳真]]》||油脂仔||||— |----- |rowspan="1" width="10%"|1994年||《[[笑看風雲]]》||包文虎||[[鄭少秋]]、[[鄭伊健]]、[[陳松伶]]、[[許紹雄]]、[[郭藹明]]、[[郭晉安]]||— |----- |rowspan="3" width="10%"|1995年||《[[前世冤家]]》||齊望星||||— |----- ||《[[包青天]]之踏雪尋梅》||白雪生||||— |----- ||《[[總有出頭天 (電視劇)|總有出頭天]]》||陳至誠<br>南瓜頭||||— |----- |rowspan="2" width="10%"|1997年||《[[皇家反千組]]》||成國棟||||— |----- ||《[[英雄貴姓]]》||林盆||||— |} === 電視劇（其他） === {|class="wikitable" width="100%" |- style="background:#E0FFFF; color:black" align=center |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:25%"|'''片名'''||style="width:10%"|'''角色'''||style="width:37%"|'''合作'''||style="width:18%"|'''備註''' |----- |rowspan="1" width="10%"|2000年||《'''[[情深深雨濛濛]]'''》||'''何書桓'''||[[趙薇]]、[[林心如]]、[[蘇有朋]]||— |----- |rowspan="1" width="10%"|2003年||《'''[[還珠格格|還珠格格3之天上人間]]'''》||'''愛新覺羅·永琪'''||[[黃奕]]、[[馬伊俐]]、[[周傑]]、[[黃曉明]]||— |----- |rowspan="1" width="10%"|2006年||《讓愛自由/[[不該讓女人流淚]]》||古俊勇||[[楊千嬅]]、[[何炅]]、[[蘇永康]]、[[梁漢文]]、[[劉孜]]||— |----- |rowspan="1" width="10%"|2010年||《[[青春旋律]]》||汪雨航||[[詩雅]]、[[吳浩康]]、[[馬蘇]]、[[楊洋]]、[[金希澈]]||— |----- |rowspan="1" width="10%"|2011年||《[[歡樂元帥]]》||帥帥哥||[[蔡卓妍]]、[[鐘欣桐]]、[[郭晉安]]、[[吳卓羲]]||— |----- |rowspan="1" width="10%"|2013年||《[[曹操 (電視劇)|曹操]]》||[[孔融]]|| ||— |} === 電視電影（[[無綫電視]]） === * 共闖天涯 * 熱浪迷情 * 英雄貴姓 飾演林碟（1995） === 節目主持 === * 1992年：[[娛樂新聞眼]] * 1993年：聰明伶俐主人翁 * 1993年：BB也Shopping * 1993年：百變93娛樂圈 * 1993年：財源滾滾萬家歡 * 1993年：娛樂俾面派對 * 1993年：勁辣 Ichi Ban * 1993年：萬人動畫變變變 * 1993年：好玩十一點 * 1993年：好玩小電影 * 1993年：[[勁歌金曲]] * 1996年：奧林匹克運動會－[[阿特蘭大奧運會]] * 2008年：[[係咪小兒科]] * 2008年：[[奧林匹克運動會]]－[[北京奧運]] * 2009年：[[超級巨聲]]評判 * 2009年：[[係咪小兒科]]第二輯 * 2009年：動畫金曲音樂會 * 2009年：香港小姐總決賽嘉賓司儀 * 2010年：無綫電視製作《[[我的故事‧我的歌]]》 * 2015年：[[湖南衛視]][[我是歌手 (第三季)|《我是歌手》第三季]]嘅第1—7期 === 電影 === {|class="wikitable" width="100%" |- style="background:#E0FFFF; color:black" align=center |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:25%"|'''片名'''||style="width:10%"|'''角色''' |----- |rowspan="1" width="10%"|1994年||《'''[[破壞之王]]'''》||'''榮記冰室夥記''' |----- |rowspan="1" width="10%"|1995年||《'''[[追女仔95之綺夢]]'''》||'''客串''' |----- |rowspan="1" width="10%"|1997年||《[[熱血最強]]》||林鐵男 |----- |rowspan="1" width="10%"|1997年||《[[求戀期]]》||歐家全 |----- |rowspan="1" width="10%"|1998年||《[[安娜馬德蓮娜]]》||客串 |----- |rowspan="1" width="10%"|2002年||《[[夕陽天使]]》||客串 |----- |rowspan="1" width="10%"|2005年||《[[短訊一月追]]》||賦佳 |----- |rowspan="1" width="10%"|2006年||《[[野蠻秘笈]]》||古龍 |----- |rowspan="1" width="10%"|2006年||《[[愛得太遲（音樂電影）]]》||Key |----- |rowspan="1" width="10%"|2007年||《[[戀愛初歌]]》||客串 |----- |rowspan="1" width="10%"|2007年||《[[甜心粉絲王]]》||金水 |----- |rowspan="1" width="10%"|2008年||《[[愛情左右]]》|| |----- |rowspan="1" width="10%"|2012年||《[[喜愛夜蒲2]]》||客串 |----- |rowspan="1" width="10%"|2015年||《[[衝鋒車 (2015年電影)|衝鋒車]]》||徐安良 |} ===電影（配音）=== * 1997年：《[[大力士]]》 聲演 大力士 * 2005年：《一家之鼠超力仔II》飾 超力仔（配音） * 2006年：《路寶治的世界》飾 洛尼（配音） * 2010年：《[[公主與青蛙]]》聲演 萊汶王子 === 廣播劇同舞臺劇 === * 約93年：《運轉乾坤》（[[香港電台]]）（歌曲：Can We Try） * 1994年：《古怪收音機》（主持） * 1994年：《流行愛感冒》（[[商業電台]]） * 1995年：《發達夢》（香港電台） * 1995年：《愛的協奏曲》 * 1996年：《七擒七縱七巧板》（商業電台）（歌曲：兩個阿伯殺手 主唱：古巨基/陳奕迅） * 1996年：《奇異檔案之隔世情緣》（香港電台） * 1996年：《滑鼠失蹤記》（商業電台） * 1997年：《純男色的憂鬱 - 不再失戀俱樂部》（香港電台） * 1997年：《智取九蓮山》（商業電台）（歌曲：難道你都記不起 主唱：古巨基、陳慧琳） * 1998年：《不敢說我愛你》（香港電台）（主題曲：不敢說我愛你） * 1998年：《[[風雲]]》（商業電台） * 1998年：《芝see姑Bi Family 之 聖誕粗粗地》（商業電台）（歌曲：苦 主唱：古巨基、芝see姑Bi） * 1999年：《[[機動戰士鋼彈|機動戰士]]0079》（[[新城電台]]） * 1999年：《九九年某月某日》（香港電台） * 2000年：《新城電台午間小劇場》（新城電台） * 2000年：《情真情假》（香港電台） * 2001年：《[[十八樓C座]]》（商業電台） * 2002年：《冰點》（香港電台） * 2002年：《都市下一站》（新城電台） * 2003年：《一塵不染樂安居》（香港電台）（主題曲：安居） * 2003年：《大衛營》（商業電台）（舞臺劇同廣播劇） * 2003年：《仙樂都》（商業電台） * 2004年：《隨碟附送愛人一個》（新城電台） * 2005年：《墨爾本的翡翠》（新城電台）(主題曲：墨爾本的翡翠) * 2005年：《歡樂滿Tour》（商業電台）（舞臺劇） * 2006年：《[[BIG NOSE]]》（商業電台）（舞臺劇） * 2006年：《[[黃金少年]]》（商業電台） * 2008年：《[[最好的時光 (廣播劇)|最好的時光]]》（商業電台）（廣播劇）（友情客串──剛出道嘅基仔） * 2012年：《愛情三角錯》（香港電台）（廣播劇）（張永康） * 2012年：《告別我的戀人們》（商業電台）（廣播劇)（方樹學） === 音樂比賽 === * 2013年：參加[[中國中央電視台|CCTV]][[夢想星搭檔 (第一季)|《夢想星搭檔》第一季]]，最後喺總決賽獲得冠軍。 ==== [[我是歌手 (第三季)|《我是歌手》第三季]] ==== 2014年12月，加盟[[湖南衛視]][[我是歌手 (第三季)|《我是歌手》第三季]]、為首發歌手，喺第二輪踢館賽遭到淘汰，之後喺突圍賽演唱《愛是永恆》以第六名突圍失敗。 {| class="wikitable sortable mw-collapsible" width="100%" style="text-align:center" |- align="center" style="background:#E0FFFF" | colspan="10" |<div style="font-size:10pt">'''我是歌手第三季 古巨基競演排名'''</div> |- align="center" style="background:#E0FFFF" | style="width:3%" |'''期數'''|| style="width:5%" |'''輪數'''|| style="width:4%" |'''播出日期'''|| style="width:7%" |'''演唱歌曲'''|| style="width:4%" |'''原唱'''|| style="width:8%" |'''歌曲介紹'''|| style="width:3%" |'''排名'''|| style="width:3%" |'''得票率'''|| style="width:3%" |'''出場序'''||style="width:6%" |'''備註''' |- | 1 || 第一輪排位賽 || 1月2號 || 《[[愛與誠]]》 || 古巨基 || 詞：[[林夕|林　夕]]<br>曲：曹雪芬<br>編曲：[[黃丹儀]] || 6 || 9.17% || 1 || — |- | 2 || 第一輪淘汰賽 || 1月9號 || 《[[父親 (筷子兄弟專輯)|父親]]》 || [[筷子兄弟]] || 詞／曲：[[王太利]]<br>編曲：[[Pyo Keun Soo]] || 3 || 14.91% || 6 || 兩場總成績第5名 |- | 3 || 第一輪踢館賽 || 1月16號 || 《[[情人 (Beyond嘅歌)|情人]]》 || [[Beyond]] || 詞：[[劉卓輝]]<br>曲：[[黃家駒]]<br>編曲：[[梁翹柏]] || 1 || 不詳 || 6 || '''個人最高排名''' |- | 4 || 第二輪排位賽 || 1月23號 || 《[[後青春期的詩|突然好想你]]》 || [[五月天]] || 詞／曲：[[陳信宏|阿　信]]<br>編曲：[[劉卓|劉　卓]]、[[閆天午]] || 6 || 7.89% || 6 || '''個人最低得票率''' |- | 5 || 第二輪淘汰賽 || 1月30號 || 《[[Leslie|Monica]]》 || [[張國榮]] || 詞：[[黎彼得]]<br>曲：[[吉川晃司]]<br>編曲：Nick Pyo || 3 || 16.70% || 3 || '''個人最高得票率'''<br>兩場總成績第5名<br>10組第1名 |- | 6 || 第二輪踢館賽 || 2月6號 || 《[[匆匆那年電影原聲帶|匆匆那年]]》 || [[王菲|王　菲]] || 詞：[[林夕|林　夕]]<br>曲：[[梁翹柏]]<br>編曲：[[嚴勵行|Johnny Yim]] || 7 || 不詳 || 3 || '''個人最低排名''' |- | 7 || 第三輪排位賽 || 2月13號 || 《[[明星 (歌)|明星]]》 || [[張瑪莉]] || 詞／曲：[[黃霑|黃　霑]]<br>編曲：[[胡皓 (音樂人)|胡　皓]]、[[胡彥斌]] || colspan=2| 返場表演 || 5 || — |- | 12 || 突圍賽 || 3月20號 || 《[[愛是永恆]]》 || [[張學友]] || 詞：[[林振強]]<br>曲：[[李炳文 (新加坡)|Dick Lee]]<br>編曲：Nick Pyo || 6 || 不詳 || 4 || '''突圍失敗'''<br>媒體投票第4名 |} ===綜藝節目=== 2015年： *2月7號：[[湖南衛視]]《[[快樂大本營]]》（同[[成龍]]、王若心、[[林鵬]]、[[韓庚]]） *4月10號：湖南衛視《[[天天向上]]》 *7月14號：[[中天綜合台]]《[[康熙來了]] 》 *7月17號：中天綜合台《[[SS小燕之夜]]》 *7月17號：[[八大綜合台]]《[[娛樂百分百]]》 *8月22號：[[東方衛視]]《女神新裝》 *8月22號：[[湖南衛視]]《[[快樂大本營]]》（同[[周慧敏]]、魏大勛、[[魏晨]]、[[武藝 (快樂男聲)|武藝]]） *8月29號：[[浙江衛視]]《[[12道鋒味]]》第二季（同[[海鳴威]]、劉雁之） *9月10號：[[優酷]]網《全明星》 第36期 *9月12號：湖南衛視《[[中國新聲代]] 》 *9月27號：[[TVB]]《[[今晚睇李]]》 第32集 *10月17號：東方衛視《[[今晚80後脫口秀]]》 2016年： *3月4號：浙江衛視《[[王牌對王牌 (真人秀)|王牌對王牌]]》（同[[任賢齊]]、[[張柏芝]]、[[蔡卓妍]]、[[安以軒]]、[[賀軍翔]]、[[謝依霖]]等） === 其他 === * [[Beyond放暑假]] * [[黎姿]] 白恤衫MV == 漫畫同小說作品 == * 2012年：《古sir IQ王5》 * 2011年：《古sir IQ王4》 * 2010年：《古sir IQ王3》 * 2010年：《古sir IQ王2》 * 2009年：《古sir IQ王》 * 2008年：《kubi好孩子系列1:勝利的水杯》 * 2006年：《愛得太遲》電影小說 * 2005年：《短信一月追》電影小說 * 2004年：The story of KUBI Vol.2 漫畫 * 2003年：The story of KUBI Vol.1 漫畫 * 1998年：《天旋地戀》電影漫畫 * 1998年：《天旋地戀》電影小說 * 1997年：《熱血最強》電影小說及漫畫 (客串主筆) == 獎 == {{hideH|獎}} {| class="wikitable sortable mw-collapsible" width="100%" style="text-align:center" |- align="center" style="background:#E0FFFF" | style="width:3%" |'''年份'''|| style="width:4%" |'''獎''' |- | 1994年 || * 1994年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—叱吒樂壇生力軍男歌手：金獎 * 1994年度[[新城勁爆頒獎禮]]—勁爆新登場男歌手：金獎 * 1994年度[[十大勁歌金曲頒獎禮]]—最受歡迎新人獎（金獎） * 第17屆十大中文金曲頒獎典禮—最有前途新人獎（金獎） * 第17屆十大中文金曲頒獎典禮—新人至愛獎 * 第17屆十大中文金曲頒獎典禮—傳媒至愛獎 * 日本New Hope大獎金獎[[日本雜誌"Club香港]] |- | 1995年 || * 1995年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—專業推介、叱吒十大第五位歌曲 《其實我...我...我》 * 壹週刊十大最受歡迎藝人《壹週刊》 * 1995年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—QK點唱擂臺至TOP男新人大獎（商業電台） |- | 1996年 || * 1996年度[[十大勁歌金曲頒獎禮]]—傑出表現獎（銀獎） * 1996年度[[新城勁爆頒獎禮]]—民歌獎 《第二最愛》 * 1996年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—十個做得更好的少年偶像選舉十位最高票數歌手 * 1996年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮—十個做得更好的少年偶像選舉唱得更High大獎 * 娛樂滿天十二星助歌藝星（香港電台） * 最佳進步獎（香港電台） * 1996年度十大勁歌金曲第三季季選《第二最愛》 * 1996年度十大勁歌金曲—傑出表現獎銀獎 |- | 1997年 || * 最廣泛演出獎《第二最愛》 [CASH] * 十大金心情歌《第二最愛》 [新城電台] * 叱吒903少年偶像選舉金獎[商業電台] * 1997年度十大勁歌金曲第三季季選《歡樂今宵》 * 最佳進步獎（香港電台） * 十大愛心之星（香港電台） * [[兒歌金曲頒獎典禮]]十大兒歌金曲：《我愛毛查查》（無綫電視） * 兒歌金曲頒獎典禮最受歡迎兒歌男歌手（無綫電視） * 1320流行榜：97年結總選我最愛男歌手大獎季軍（溫哥華華僑之聲） * 1320流行榜：97年結總選我最喜愛流行歌曲季軍—《歡樂今宵》（溫哥華華僑之聲） * 動感321中文音樂頒獎典禮：最受歡迎廣東金曲金獎《歡樂今宵》（馬來西亞） * 1997年度[[十大勁歌金曲頒獎禮]]—十大勁歌金曲《歡樂今宵》 * 1997年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—叱吒樂壇男歌手：銀獎 * 第20屆[[十大中文金曲頒獎典禮]]—十大中文金曲《歡樂今宵》 * 第20屆十大中文金曲頒獎典禮—十大優秀流行歌手大獎 * 第20屆十大中文金曲頒獎典禮—飛躍大獎：男歌手銀獎 * 1997年度[[新城勁爆頒獎禮]]—勁爆大躍進男歌手 * 1997年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆男歌手 * 中國原創歌曲總評榜1997：香港特別行政區飛躍男歌手獎 （中國大陸） * 第17屆[[香港電影金像獎]]：最佳原創電影歌曲 《歡樂今宵》（香港電影金像獎協會） * 1997年度[[新城勁爆頒獎禮]]—新城勁爆男歌手 * 1997年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆大躍進男歌手 * 1997年度有線YMC至尊榜總選至尊最愛廣東歌《友共情》（有線電視） |- | 1998年 || * 1998年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—叱吒十大第6位 《有你一天》 * [[兒歌金曲頒獎典禮]]十大兒歌金曲：《友共情》（無綫電視） * 兒歌金曲頒獎典禮最受爹Ｄ媽咪歡迎大獎：《友共情》（無綫電視） * 1998年度[[十大勁歌金曲頒獎禮]]—十大勁歌金曲《有你一天》 * 晨光第一線—淑梅互動網絡公眾及藝人眼中No.1純潔男藝人（香港電台） |- | 1999年 || * 1999年度勁歌金曲第四季季選—季選得獎歌曲《羅馬假期》 * 1999年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]] - 專業推介、叱吒十大第3位歌曲 《羅馬假期》 * 第22屆[[十大中文金曲頒獎典禮]]—優秀國語歌曲獎銀獎 《許願》 * 第22屆十大中文金曲頒獎典禮—最佳原創歌曲獎 《天氣會變》 * 1999年度[[十大勁歌金曲頒獎禮]]—十大勁歌金曲《羅馬假期》 * 1999年度十大勁歌金曲頒獎禮—最受歡迎國語歌曲獎銅獎 《許願》 * 1999年度[[新城勁爆頒獎禮]]—Top One勁爆卡拉OK歌曲 《羅馬假期》 |- | 2001年 || * 2001年度音樂風雲榜頒獎盛典—年度男歌手飛躍獎（港臺） * 2001年台灣年度十大人氣偶像 |- | 2002年 || * 香港喜之郎CiCi第二屆音彩風雲榜：飛躍大獎男歌手 * 香港壹電視大獎十大藝人：第3名 * CCTV最受歡迎電視劇男主角 * 第3屆快上位之星《快上位之星第一名-最健康藝員獎》 * 十大電視節目第2名《情深深雨濛蒙》 * 2002陽光健康之星 *《時尚》雜誌《晚裝誘惑》晚會「最佳完美風采獎 |- | 2003年 || * 「同一首歌」2003第一季度人氣指數排行榜：人氣最旺男歌手第1名 （中央電視台） * 「同一首歌」2003第一季度選舉：十大金曲《喜歡》（中央電視台） * 「同一首歌」2003第一季度選舉：十大金曲《好想好想》（中央電視台） * 「同一首歌」2003第一季度選舉：人氣最旺新歌 （中央電視台） * 「同一首歌」2003第一季度選舉：人氣最旺的原創歌曲 （中央電視台） * 2003年度勁歌金曲第三季季選—手機網絡人氣男歌手 * 2003年度勁歌金曲第四季季選—季選得獎歌曲《必殺技》 * 2003年度[[TVB8金曲榜頒獎典禮]]—極品推介歌曲《天上人間》 * 2003年度[[新城勁爆頒獎禮]]—新城勁爆歌曲《必殺技》 * 2003年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]：專業推介 叱吒十大 第2位 《必殺技》 * 2003年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮：叱吒樂壇我最喜愛的歌曲《必殺技》 （商業電台） * 2003年度[[十大勁歌金曲頒獎禮]]—最受歡迎網絡金曲獎《必殺技》 * 第2屆東南勁爆音樂榜：香港地區最受歡迎男歌手 * 第2屆東南勁爆音樂榜：勁爆經典影視金曲獎《好想好想》 * 第2屆東南勁爆音樂榜：港臺地區勁爆十大金曲《必殺技》 |- | 2004年 || * 2004首屆廣州金曲金榜頒獎禮：香港地區最受歡迎男歌手 * 2004首屆廣州金曲金榜頒獎禮：最佳粵語大碟《大雄》 * 2004首屆廣州金曲金榜頒獎禮：金曲獎《愛與誠》 * 2004首屆廣州金曲金榜頒獎禮：金曲金獎《愛與誠》 * 2004首屆廣州金曲金榜頒獎禮：年度男歌手 * 2004[[勁歌金曲優秀選]]第一回—得獎歌曲《愛神》 * 2004勁歌金曲優秀選第二回—得獎歌曲《愛與誠》 * 2004年度[[新城勁爆頒獎禮]]—勁爆男歌手 * 2004年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆金曲 《愛與誠》 * 2004年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆卡拉 OK 歌曲 《愛與誠》 * 2004年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆大碟獎—《大雄》 * 2004年度新城勁爆頒獎禮—我最欣賞歌曲 《愛與誠》 * 2004年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—專業推介 叱吒十大 第6位 《大雄》 * 2004年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮—叱吒樂壇男歌手金獎 * 2004年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮—叱吒樂壇我最喜愛的男歌手 * 2004年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮—叱吒樂壇我最喜愛的歌曲《愛與誠》 * 2004年度[[十大勁歌金曲頒獎禮]]—十大勁歌金曲 《愛與誠》 * 第27屆十大中文金曲頒獎典禮—全年最佳進步獎 * 第27屆十大中文金曲頒獎典禮—全年華人至尊金曲大獎—《愛與誠》 * 第27屆十大中文金曲頒獎典禮—十大優秀流行歌手 * 第27屆十大中文金曲頒獎典禮—十大金曲 《愛與誠》 * 2004第四屆雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮：港臺十大金曲 《愛與誠》 * 2004第四屆雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮：最佳演繹歌手 * 2004第四屆雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮：全國至尊金曲大獎—《愛與誠》 * 音樂先鋒榜頒獎禮：最受歡迎卡拉ok男歌手 * 音樂先鋒榜頒獎禮：年度十大金曲《愛與誠》 * 音樂先鋒榜頒獎禮：最受歡迎卡拉ok歌曲《愛與誠》 |- | 2005年 || * 第2屆勁歌王總選 ：最受歡迎男歌手 * 第2屆勁歌王總選 ：最受歡迎K歌金曲《愛與誠》 * 第2屆勁歌王總選 ：十大金曲《愛與誠》 * 第2屆勁歌王總選 ：傳媒大獎 * 第5屆華語音樂傳媒大獎：年度粵語歌曲 - 《愛與誠》 * 第5屆華語音樂傳媒大獎：最佳粵語男歌手 * 2005金曲金榜頒獎禮：香港最受歡迎男歌手 * 2005金曲金榜頒獎禮：全民投票最受歡迎男歌手 * 2005金曲金榜頒獎禮：至尊唱片大獎《勁歌金曲》 * 2005金曲金榜頒獎禮：金曲金獎《天才與白癡》 * 2005金曲金榜頒獎禮：十大金曲《天才與白癡》 * 2005雅虎搜尋人氣頒獎禮：本地男歌手獎 * 2005雅虎搜尋人氣頒獎禮：人氣歌曲《MONICA》、《天才與白癡》 * 2005[[勁歌金曲優秀選]]第一回—得獎歌曲《勁歌·金曲》 * 2005勁歌金曲優秀選第二回—得獎歌曲《夢中人》 * 2005勁歌金曲優秀選第三回—得獎歌曲《天才與白癡》 * 2005年度[[新城勁爆頒獎禮]]—勁爆歌曲大獎 《勁歌金曲》 * 2005年度新城勁爆頒獎禮—勁爆歌曲大獎 《天才與白癡》 * 2005年度新城勁爆頒獎禮—勁爆播放指數大獎 《天才與白癡》 * 2005年度新城勁爆頒獎禮—勁爆大碟 《星戰》 * 2005年度新城勁爆頒獎禮—勁爆男歌手 * 2005年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—專業推介 叱吒十大 第2位 《天才與白癡》 * 2005年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮—叱吒樂壇男歌手銀獎 * 2005年度[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]—十大勁歌金曲 《天才與白癡》 * 2005年度十大勁歌金曲頒獎典禮—四台聯頒歌曲獎《天才與白癡》 * 第28屆[[十大中文金曲頒獎禮]]—十大優秀流行歌手 * 第28屆十大中文金曲頒獎禮—十大金曲 《天才與白癡》 * 2005年度首屆[[RoadShow至尊音樂頒獎禮]]—至尊歌曲 《天才與白癡》 * 2005年度首屆RoadShow至尊音樂頒獎禮—至尊男歌手 * 2005[[SINA Music樂壇民意指數頒獎禮]] - 香港我最喜愛男歌手 * 2005SINA Music樂壇民意指數頒獎禮—我最喜愛至尊金曲 《天才與白癡》 * 2005SINA Music樂壇民意指數頒獎禮—我最喜愛視聽金曲 《天才與白癡》 * 2005[[IFPI]]香港唱片銷量大獎—十大銷量廣東唱片《勁歌·金曲新曲+精選》 * 2005IFPI香港唱片銷量大獎—十大銷量廣東唱片《古巨基05勁歌·金曲演唱會》 * 2005IFPI香港唱片銷量大獎—十大銷量廣東唱片《[[星戰]]》 * 2005IFPI香港唱片銷量大獎—十大銷量本地歌手 * 2005IFPI香港唱片銷量大獎—全年最高銷量本地男歌手 * 2005[[HMV]]唱片銷量成績—全年最高銷量男歌手獎 * 2005HMV唱片銷量成績—十大最高銷量華語唱片 《勁歌·金曲新曲+精選》 * 2005年度[[TVB8金曲榜頒獎典禮]]—全球觀眾最愛粵語歌曲《勁歌·金曲》 * 第2屆中國歌曲排行榜海外頒獎典禮：香港最受歡迎男歌手 * 第5屆CCTV-MTV音樂盛典頒獎禮：香港最受歡迎男歌手 * 2005第五屆雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮：香港最優秀專輯-《勁歌金曲新歌》 * 2005第五屆雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮：港臺十大金曲-《睡美人》 * 2005年度9+2音樂先鋒榜頒獎禮：最受歡迎k歌《天才與白癡》 * 2005年度十大傑出青年 |- | 2006年 || * 第3屆勁歌王總選 ：十大金曲《天才與白癡》 * 2006[[勁歌金曲優秀選]]第一回—得獎歌曲《一生何求》 * 2006勁歌金曲優秀選第二回—得獎歌曲《花灑》 * 2006勁歌金曲優秀選第三回—得獎歌曲《愛得太遲》 * 2006年度[[新城勁爆頒獎禮]]—新城勁爆歌曲 -《花灑》 * 2006年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆歌曲—《愛得太遲》 * 2006年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆播放指數大獎 -《愛得太遲》 * 2006年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆男歌手 * 2006年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆年度歌曲大獎 -《愛得太遲》 * 2006年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆專輯 -《[[Human我生]]》 * 2006年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆卡拉OK歌曲 -《愛得太遲》(合唱版) * 2006年度新城勁爆頒獎禮—四台聯頒大獎 歌曲獎—《愛得太遲》 * 2006年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—叱吒樂壇至尊歌曲大獎（歌手）《愛得太遲》 * 2006年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮—叱吒樂壇我最喜愛的歌曲（歌手）《愛得太遲》 * 2006年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮—叱吒樂壇至尊唱片大獎（歌手）《[[Human我生]]》 * 2006年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮—叱吒樂壇男歌手（銀獎） * 2006年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮—四台聯頒大碟 - 《[[Human我生]]》 * 2006年度[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]—十大勁歌金曲 《愛得太遲》 * 2006年度十大勁歌金曲頒獎典禮—最受歡迎廣告歌曲大獎(銀獎) 《愛得太遲》 * 2006年度十大勁歌金曲頒獎典禮—十大勁歌金曲金曲金獎 《愛得太遲》 * 第29屆[[十大中文金曲頒獎典禮]]—優秀流行歌手大獎 * 第29屆十大中文金曲頒獎典禮—十大中文金曲獎 《愛得太遲》 * 第29屆十大中文金曲頒獎典禮—全球華人至尊金曲大獎 《愛得太遲》 * 第29屆十大中文金曲頒獎典禮—四台聯頒音樂大獎 - 傳媒大獎（歌手） * 2006年度[[RoadShow至尊音樂頒獎禮]] ——至尊歌曲 《愛得太遲》 * 2006年度RoadShow至尊音樂頒獎禮—至尊男歌手 * 2006年度RoadShow至尊音樂頒獎禮—至尊歌曲累積票數最高男歌手 * 2006年度[[SINA Music樂壇民意指數頒獎禮]]—[[2006年度SINA Music樂壇民意指數頒獎禮得獎名單|新歌試聽]] —全年最高收聽率歌曲 《[[愛得太遲]]》 * 2006年度SINA Music樂壇民意指數頒獎禮—我最喜愛至尊大碟 《[[Human我生]]》 * 2006年度SINA Music樂壇民意指數頒獎禮—我最喜愛至尊金曲《愛得太遲》 * 2006年度SINA Music樂壇民意指數頒獎禮—我最喜愛男歌手（香港） * 2006 雅虎香港Yahoo！搜尋人氣大獎頒獎禮：本地男歌手 * 2006 雅虎香港Yahoo！搜尋人氣大獎頒獎禮：「人氣MV」獎—《重復犯錯》 * 2006 雅虎香港Yahoo！搜尋人氣大獎頒獎禮：「十大人氣歌曲和金曲」獎—《愛得太遲》 * [[IFPI]]香港唱片銷量大獎2006—十大銷量廣東唱片《[[Human我生]]》 * IFPI香港唱片銷量大獎2006—十大銷量本地歌手 * EOLAsia.com頒獎禮：最佳下載男歌手 * 「第3屆Sina網絡廣告大獎」：「網絡廣告型男獎」 * 2006 雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮季選：香港最具人氣歌手 * 2006 雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮季選：現場投選的至IN星大獎 * 新城國語力頒獎頒獎禮：新城國語力男歌手 * 新城國語力頒獎頒獎禮：新城國語力演繹獎 * 新城國語力頒獎頒獎禮：新城國語力歌曲—《睡美人》 * 《演藝家年獎2006》頒獎禮：「我最喜愛男歌手」—金獎 * 2006年度[[TVB8金曲榜頒獎典禮]]：全球熱愛粵語歌曲獎—《一生何求》 * 2006年度9+2音樂先鋒榜頒獎典禮：港臺最受歡迎先鋒男歌手獎 * 2006年度9+2音樂先鋒榜頒獎典禮：十大金曲獎—《愛得太遲》 * 2006年度9+2音樂先鋒榜頒獎典禮：金曲金獎—《愛得太遲》 * 2006年度雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮：港臺十大金曲 《愛得太遲》 * 2006年度雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮：全國至尊金曲大獎 《愛得太遲》 * 2006年度雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮：香港最受歡迎男歌手 * 2006年度雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮：香港最優秀專輯獎 《[[Human我生]]》 |- | 2007年 || * 2007[[勁歌金曲優秀選]]第二回—得獎歌曲《錢錢錢錢》 * 2007勁歌金曲優秀選第三回—得獎歌曲《愛回家》 * 第4屆Sina網絡廣告大獎：我最喜愛網絡廣告型男大獎 * 2007 雅虎香港Yahoo！搜尋人氣大獎頒獎禮： Yahoo! 音樂十大人氣歌曲《愛回家》 * 2007 雅虎香港Yahoo！搜尋人氣大獎頒獎禮： 歷年搜尋次數累積最多的人物 * 2007年度雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮—傳媒推薦大獎 * 2007年度雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮—最受歡迎男歌手（香港） * 2007年度雪碧中國原創音樂流行榜頒獎禮—港臺金曲獎《愛回家》 * 第4屆勁歌王頒獎典禮—勁歌王 * 第4屆勁歌王頒獎典禮—至尊金曲大獎《愛得太遲》 * 第4屆勁歌王頒獎典禮—金曲獎（粵語）《愛得太遲》 * 第7屆華語音樂傳媒大獎—年度粵語歌曲 古巨基《愛得太遲》 * 第7屆華語音樂傳媒大獎—我最喜愛的男歌手獎 * 2007年度[[新城勁爆頒獎禮]]—勁爆全年播放指數大獎 《愛回家》 * 2007年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆歌曲《愛回家》 * 2007年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆男歌手 * 2007年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆我最欣賞的男歌手 * 2007年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—專業推介．叱吒十大（第四位）《愛回家》 * 2007年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮—叱吒樂壇男歌手銀獎 * 2007年度[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]—十大勁歌金曲《愛回家》 * 第30屆十大中文金曲頒獎典禮—優秀流行歌手大獎 * 第30屆十大中文金曲頒獎典禮—十大中文金曲獎 《愛回家》 * 2007年度[[RoadShow至尊音樂頒獎禮]]—至尊歌曲《愛回家》 * 2007年度RoadShow至尊音樂頒獎禮—至尊男歌手 * 2007年度RoadShow至尊音樂頒獎禮—至尊歌曲累積票數最高男歌手 * 2007年度[[SINA Music樂壇民意指數頒獎禮]]—最高收聽率十大歌曲《愛回家》 * 2007年度SINA Music樂壇民意指數頒獎禮—我最喜愛至尊大碟 《[[Moments (專輯)|Moments]]》 * 2007年度SINA Music樂壇民意指數頒獎禮—我最喜愛男歌手（香港） * [[IFPI]]香港唱片銷量大獎2007—十大銷量廣東唱片《古巨基X容祖兒加州紅903黃金組合音樂會》 * [[IFPI]]香港唱片銷量大獎2007—十大銷量本地歌手 * 2007年度風尚大典—風尚亞洲傑出歌手 |- | 2008年 || * MTV亞洲大獎—香港最受歡迎歌手獎 * 2008 雅虎香港Yahoo！搜尋人氣大獎—2008音樂搜尋本地男歌手 * 2008 雅虎香港Yahoo！搜尋人氣大獎—2008音樂搜尋華語歌曲：《勁歌金曲2情歌王》 * 2008 雅虎香港Yahoo！搜尋人氣大獎—Yahoo! Music十大人氣歌曲2008：《下次再見》 * 2008[[勁歌金曲優秀選]]第一回—得獎歌曲《年年有今日》 * 2008[[勁歌金曲優秀選]]第二回—得獎歌曲《下次再見》 * 2008[[勁歌金曲優秀選]]第三回—得獎歌曲《眼睛不能沒眼淚》 * 第5屆勁歌王頒獎典禮—勁歌王 * 第5屆勁歌王頒獎典禮—至尊金曲大獎《愛回家 * 第5屆勁歌王頒獎典禮—金曲獎（粵語）《愛回家》 * 2008年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—專業推介．叱吒十大（第三位）《下次再見》 * 2008年度[[叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—叱吒樂壇男歌手銀獎 * 2008年度[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]—十大勁歌金曲《眼睛不能沒眼淚》 * 2008年度[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]—最受歡迎男歌星 * 第31屆[[十大中文金曲頒獎典禮]]—優秀流行歌手大獎 * 第31屆[[十大中文金曲頒獎典禮]]—十大中文金曲獎 《眼睛不能沒眼淚》 * 2008年度[[SINA Music樂壇民意指數頒獎禮]]—最高收聽率二十大歌曲《眼睛不能沒眼淚》 * uChannel uChoice 音樂評選—十大金曲獎《下次再見》 * [[IFPI]]香港唱片銷量大獎2008—十大銷量廣東唱片《Guitar Fever》 * IFPI香港唱片銷量大獎2008—十大銷量本地歌手 * 《[[音樂先鋒榜]]》2008年度頒獎典禮—港臺十大先鋒金曲- 《我還是你的》 |- | 2009年 || * 2009[[勁歌金曲優秀選]]第一回—得獎歌曲《以你為榮》 * 2009[[勁歌金曲優秀選]]第二回—得獎歌曲《地球很危險》 * 2009[[勁歌金曲優秀選]]第三回—得獎歌曲《沒有腳的小鳥》 * 第6屆勁歌王頒獎典禮— 勁歌王 * 第6屆勁歌王頒獎典禮—勁歌王傳媒大獎 * 第6屆勁歌王頒獎典禮—金曲獎（粵語）《眼睛不能沒眼淚》 * 第9屆華語音樂傳媒大獎—百家傳媒年度最受矚目男歌手 * 第9屆華語音樂傳媒大獎—南方傳媒聯頒大獎 * 2009中國廣播影視大獎原創歌曲獎頒典禮—港臺最受歡迎男歌手 * 2009中國廣播影視大獎原創歌曲獎頒典禮—港臺最佳專輯獎-《You Talkin」To Me ?》專輯 * 2009 雅虎香港Yahoo！搜尋人氣大獎—2009音樂搜尋本地男歌手 * 2009 雅虎香港Yahoo！搜尋人氣大獎—Yahoo! Music十大人氣歌曲2009：《地球很危險》 * 2009年度[[新城勁爆頒獎禮]]—新城勁爆歌曲—《地球很危險》 * 2009年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆男歌手 * 2009年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆亞洲歌手大獎 * 2009年度新城勁爆頒獎禮—新城全球勁爆歌手大獎 * [[2009年度叱吒樂壇流行榜]]—專業推介 叱吒十大 第5位《地球很危險》 * [[第三十二屆十大中文金曲|第32屆十大中文金曲]]—十大中文金曲—《地球很危險》 * 第32屆十大中文金曲—優秀流行歌手大獎 * [[青協uChannel網上電台]]—「千禧十年最受年青人歡迎男歌手」 * [[2009年度十大勁歌金曲得獎名單#十大勁歌金曲名單|2009年度十大勁歌金曲]]—十大勁歌金曲《地球很危險》 * 2009年度十大勁歌金曲—最受歡迎男歌星 * 2009年度[[四台聯頒音樂大獎]]—歌曲獎—《地球很危險》 * 2009年度[[SINA Music樂壇民意指數頒獎禮]]—最高收聽率二十大歌曲《地球很危險》 * 《[[音樂先鋒榜]]》2009年度頒獎典禮—港臺十大先鋒金曲- 《地球很危險》 * 《[[音樂先鋒榜]]》2009年度頒獎典禮—最受歡迎先鋒歌手五強 * 《[[音樂先鋒榜]]》2009年度頒獎典禮—21家電臺聯頒最佳專輯《You Talkin' To Me?》 * 《[[音樂先鋒榜]]》2009年度頒獎典禮—21家電臺聯頒港臺最佳先鋒歌手 * 2010年香港服務大獎領獎禮—慈善之星大獎 * 第17屆東方風雲榜—華語五強（香港） * Channel V第14屆全球華語音樂榜中榜暨亞洲影響力大典—「最受歡迎男歌手」 * 環球紅歌盛典—「媒體推薦年度全能藝人」 |- | 2010年 || * 2010[[勁歌金曲優秀選]]第一回—得獎歌曲《周星呢》 * 2010[[勁歌金曲優秀選]]第一回—最受歡迎廣告歌曲獎 -《周星呢》 * 2010[[勁歌金曲優秀選]]第二回—得獎歌曲《時代》 * 2010[[勁歌金曲優秀選]]第三回—得獎歌曲《義海豪情》 * [[第七屆勁歌王金曲金榜全球華人樂壇總選音樂盛典|《第7屆勁歌王金曲金榜全球華人樂壇總選音樂盛典》]]—勁歌王 * 《第七屆勁歌王金曲金榜全球華人樂壇總選音樂盛典》—傳媒大獎 * 《第七屆勁歌王金曲金榜全球華人樂壇總選音樂盛典》—金曲獎（粵語）《地球很危險》 * 第8屆「[[2010年度YAHOO!搜尋人氣大獎得獎名單|2010年度YAHOO!搜尋人氣大獎]]」—「搜尋人氣電視劇主題曲-義海豪情」 * 第8屆「[[2010年度YAHOO!搜尋人氣大獎得獎名單|2010年度YAHOO!搜尋人氣大獎]]」—「搜尋人氣歌曲-時代」 * 第8屆「[[2010年度YAHOO!搜尋人氣大獎得獎名單|2010年度YAHOO!搜尋人氣大獎]]」—「本地男歌手大獎」 * 2010年度[[2010年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮]]- 新城勁爆男歌手 * 2010年度新城勁爆頒獎禮—新城勁爆播放指數歌曲大獎《時代》 * [[2010年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—專業推介．叱吒十大（第八位）《時代》 * 2010年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮—叱吒樂壇男歌手銅獎 * [[第三十三屆十大中文金曲|第33屆十大中文金曲]]—十大中文金曲-《時代》 * 第33屆十大中文金曲—優秀流行歌手大獎 * 2010年度《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》—十大勁歌金曲《義海豪情》 * 2010年度《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》—「最受歡迎男歌星」 * [[2010華鼎電影盛典群星晚會]]—中國電影最具環保意識男演員 * [[IFPI]]香港唱片銷量大獎2010—十大銷量廣東唱片 《時代》 * [[音樂先鋒榜2010頒獎典禮]]—「最受歡迎先鋒歌手五強」 * 音樂先鋒榜2010頒獎典禮—「20家電台聯頒最佳專輯最佳專輯-時代」 * 音樂先鋒榜2010頒獎典禮—「港臺十大先鋒金曲-時代」 * 音樂先鋒榜2010頒獎典禮—「全國最受歡迎先鋒男歌手獎」 * 2010年度加拿大至HiT中文歌曲排行榜—全國推崇十大歌曲（粵語）《時代》 * 真男人頒獎典禮—2010年度音樂人物獎 * 第14屆全球華語榜中榜頒獎盛典—香港最受歡迎男歌手 |- | 2011年 || * [[新城國語力頒獎禮2011]]—新城國語力合唱歌曲 《夠朋友》 * 新城國語力頒獎禮2011—新城國語力歌曲 《窮我一生》 * [[香港傳藝節2011開幕頒獎禮]]—「大中華設計獎」 * 2011[[勁歌金曲優秀選]]第二回—得獎歌曲《爆了》 * [[第八屆勁歌王金曲金榜頒獎禮|第8屆勁歌王金曲金榜頒獎禮]]—粵語金曲獎《爆了》 * 第8屆勁歌王金曲金榜頒獎禮—年度最佳專輯《大時代》 * 第8屆勁歌王金曲金榜頒獎禮—勁歌王 * [[無綫電視]]「長期服務暨傑出員工榮譽大獎頒獎晚宴」—服務20年傑出員工獎 * [[音樂先鋒榜2011頒獎典禮]]—「港臺十大先鋒金曲-窮我一生」 * 音樂先鋒榜2011頒獎典禮—「最受歡迎先鋒歌手五強」 * 音樂先鋒榜2011頒獎典禮—「全國最受歡迎先鋒男歌手獎」 * 音樂先鋒榜2011頒獎典禮—「22家電台聯頒最佳專輯最佳專輯-大時代」 * 2011[[勁歌金曲優秀選]]第三回—得獎歌曲《Once Upon A Time》 * [[2011年度YAHOO!搜尋人氣大獎得獎名單|2011年度YAHOO!搜尋人氣大獎]]—搜尋人氣本地男歌手 * 2011年度YAHOO!搜尋人氣大獎—搜尋十大人氣歌曲《勁歌金曲3 Party King》 * 2011年度YAHOO!搜尋人氣大獎—網上熱爆歌曲《爆了》 * [[2011年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|2011年度新城勁爆頒獎禮]]—新城勁爆亞洲歌手大獎 * [[第三十四屆十大中文金曲得獎名單|第34屆十大中文金曲]]—十大中文金曲—《爆了》 * 第34屆十大中文金曲—優秀流行歌手大獎 * 2011年度《[[十大勁歌金曲頒獎典禮]]》—十大勁歌金曲《爆了》 * 2011年度《十大勁歌金曲頒獎典禮》—「最受歡迎男歌星」 * 第16屆全球華語榜中榜頒獎盛典—香港最受歡迎男歌手 |- | 2012年 || *「亞洲模特兒大獎」（7th Asia Model Festival Awards）—「亞洲明星獎」 * 第8屆[[亞洲音樂節]]—亞洲最佳歌手獎 *「第2屆樂視影視盛典」—「港臺電視劇最受歡迎男演員」 *「中國慈善排行榜」—「中國十大慈善明星」 * 2012[[勁歌金曲優秀選]]第二回—得獎歌曲《戀無可戀》 * 2012[[勁歌金曲優秀選]]第三回—得獎歌曲《告別我的戀人們》 * 2012亞洲偶像盛典暨七夕晚會—跨界最佳藝人獎 * [[2012年度YAHOO!搜尋人氣大獎]]—人氣歌曲《戀無可戀》 * [[2012年度YAHOO!搜尋人氣大獎]]—十年人氣大獎 * [[2012年度YAHOO!搜尋人氣大獎]]—本地男歌手 * [[全港民意流行音樂頒獎禮|全港民意流行音樂頒獎禮2012]]—最受歡迎至尊唱片獎《告別我的戀人們》 * [[全港民意流行音樂頒獎禮|全港民意流行音樂頒獎禮2012]]—最受歡迎至尊歌曲獎《戀無可戀》 * [[全港民意流行音樂頒獎禮|全港民意流行音樂頒獎禮2012]]—十大最受歡迎歌曲第2位《告別我的戀人們》 * [[全港民意流行音樂頒獎禮|全港民意流行音樂頒獎禮2012]]—十大最受歡迎歌曲第5位《初初》 * [[全港民意流行音樂頒獎禮|全港民意流行音樂頒獎禮2012]]—最受歡迎男歌手金獎 * [[2012年度叱吒樂壇流行榜頒獎典禮]]—專業推介．叱吒十大（第9位）《戀無可戀》 * [[第三十五屆十大中文金曲得獎名單|第35屆十大中文金曲]]—優秀流行歌手大獎 * 第35屆十大中文金曲 - 十大中文金曲《戀無可戀》 * [[音樂先鋒榜2012年度頒獎典禮]]—最受歡迎先鋒男歌手五強 * 音樂先鋒榜2012年度頒獎典禮—23家電台聯頒最佳專輯—告別我的戀人們 * 音樂先鋒榜2012年度頒獎典禮 —港臺十大先鋒金曲—《戀無可戀》 * 音樂先鋒榜2012年度頒獎典禮—全國最受歡迎先鋒男歌手獎 * [[IFPI香港唱片銷量大獎2012]]—十大銷量廣東唱片《告別我的戀人們》 * IFPI香港唱片銷量大獎2012—十大銷量本地現場錄製音像出品 《Amazing World Live 2011》 * IFPI香港唱片銷量大獎2012—十大銷量本地歌手 * IFPI香港唱片銷量大獎2012—十大數碼暢銷歌曲《戀無可戀》 * 《第17屆[[全球華語榜中榜]]》—榜中榜金曲—《戀無可戀》 * 《第17屆[[全球華語榜中榜]]》—香港最佳男歌手 * 2012年度加拿大至HiT中文歌曲排行榜—全國推崇十大歌曲（粵語）《戀無可戀》 |- | 2013年 || * 《[[第九屆勁歌王金曲金榜頒獎禮|第9屆勁歌王金曲金榜頒獎禮]]》—粵語金曲獎—《戀無可戀》 * 《第9屆勁歌王金曲金榜頒獎禮》—最佳粵語專輯—「告別我的戀人們」 * 《第9屆勁歌王金曲金榜頒獎禮》— 「勁歌王」 * 首屆世界廣府人懇親大會—「十大傑出青年」 *「中國美．風尚志七周年頒獎盛典暨LUX．風尚SPARK燃情行動啟動儀式」—「年度最強音獎」 * 音樂先鋒榜2013年度頒獎典禮—先鋒K歌王 * 音樂先鋒榜2013年度頒獎典禮—港臺十大先鋒金曲—《SHIRLEY》 * 著名時尚類雜誌《時尚先生》年度盛典活動—年度跨界藝人 * 第11屆華鼎獎全球音樂滿意度調查發布盛典—中國樂迷選擇獎 * 夢想星搭檔音樂比賽第一季總冠軍 * [[IFPI香港唱片銷量大獎2013]]—十大數碼暢銷歌曲《戀無可戀》 |- | 2014年 || * 2014[[勁歌金曲優秀選]]第一回—得獎歌曲《愛情也有生命》（得票率係4.59%） |- | 2015年 || * 倫敦國際華語電影節—最佳男配角《[[衝鋒車 (2015年香港電影)|衝鋒車]]》 * 第14屆世界傑出華人獎—世界傑出華人獎<ref name="傑"/> * [[IFPI香港唱片銷量大獎頒獎禮2015]]—十大銷量國語唱片《我們》 |- |} {{hideF}} == 參考 == {{reflist}} == 睇埋 == * [[古巨基兒童醫療基金]] == 出面網頁 == *{{Sinaweibo|leokubi}} *[http://www.leoku.cc 古巨基官方網站『基迷小聚』] *{{facebook|leokufanpage|古巨基 Leo Ku}} *[http://hk.myblog.yahoo.com/leo-ku/ 古巨基雅虎香港個人網誌（blog）] *[http://ol.mingpao.com/cfm/StarAlbum2.cfm?Keyword=%A5%6A%A5%A8%B0%F2%7C%B0%F2%A5%4A&SearchType=C&Country=HK&ArtistType=MS 明報OL網古巨基相簿] * {{imdb name|0473324}}{{en}} * {{Amg name|p234935}} * {{hkmdb name|10177}} * {{Douban people|1023990}} * {{Mtime people|999880}} *{{evchk}} {{古巨基}} {{我是歌手|onlycontestants=yes}} {{種子音樂藝人}} {{英皇娛樂藝人}} {{Template group |title = 古巨基相關獎項 |list = {{兒歌金曲頒獎典禮最受歡迎兒歌男歌手}} {{勁歌金曲最受歡迎男歌星}} {{十大勁歌金曲頒獎典禮勁歌金曲金獎}} {{叱咤樂壇男歌手金獎}} {{叱咤樂壇男歌手銀獎}} {{叱咤樂壇男歌手銅獎}} {{叱咤樂壇我最喜愛的男歌手}} {{叱咤樂壇至尊唱片}} {{叱咤樂壇至尊歌曲}} {{叱咤我最喜愛歌曲}} {{全球華人至尊金曲獎}} {{新城勁爆頒獎禮勁爆播放指數歌曲大獎}} {{新城勁爆頒獎禮勁爆數碼音樂台最欣賞歌曲大獎}} {{新城勁爆頒獎禮勁爆年度歌曲大獎}} {{新城勁爆頒獎禮年度專輯大獎}} {{新城勁爆頒獎禮我最欣賞男歌手}} {{新城勁爆頒獎禮全球勁爆歌手}} {{新城勁爆頒獎禮亞洲歌手大獎}} {{新城勁爆頒獎禮勁爆男歌手}} {{新城國語力男歌手}} {{IFPI香港唱片銷量大獎全年最高銷量本地男歌手}} {{四台聯頒音樂大獎大碟大獎}} {{四台聯頒音樂大獎歌曲大獎}} {{四台聯頒音樂大獎傳媒大獎}} {{全國推崇男歌手（粵語）}} {{我最支持的演藝動力大獎}} {{華語音樂傳媒大獎最佳國語、粵語男歌手}} {{MTV亞洲大獎香港地區最受歡迎歌手}} {{音樂風雲榜最佳男新人}} {{勁歌王音樂盛典傳媒大獎}} {{勁歌王音樂盛典最佳男歌手}} {{勁歌王音樂盛典勁歌王獎}} {{演藝動力大獎最突出男歌手}} {{明報周刊致敬大獎}} }} {{Authority control}} [[類:古巨基| ]] sblhs49s9j9qkga9l6vrhax4xb5xgi3 0 64262 1865234 786485 2022-08-19T08:21:02Z 49.181.132.100 wikitext text/x-wiki {{Taxobox | color = pink | name = 沙袋鼠 | image = Macropus agilis - 02.jpg | image_caption = 沙袋鼠 | regnum = [[動物界]] | phylum = [[脊索動物門]] | classis = [[哺乳綱]] | infraclassis = [[後獸亞綱]] | ordo = [[有袋目]] | subordo = [[Macropodiformes]] | familia = [[袋鼠科]] | genus = ''[[Macropus]]'' | genus_authority = in part | subdivision_ranks = [[Species]] | subdivision = ''[[Macropus robustus]]''<br /> ''[[Macropus bernardus]]''<br /> ''[[Macropus antilopinus]]'' }} '''沙袋鼠'''，又叫'''小袋鼠'''或者'''䶈'''(bok3)，係一種細種[[袋鼠]]，屬於[[有袋類]]，可分30幾種。 {{mammal-stub}} [[Category:有袋目]] b8g1byslkd2f6pxsyno5t1f0498wk96 0 68215 1865140 1851271 2022-08-19T03:30:27Z Dr. Greywolf 143999 /* 粵文化 */ wikitext text/x-wiki {{正文}} {{otheruses|other=颱風|颱風蝴蝶}} {{redirect|蝶|音樂劇|蝶 (音樂劇)}} {{Taxobox | color = gold | name = 蝴蝶 | fossil_range = | image = Fesoj - Papilio machaon (by).jpg | image_width = 300px | image_caption = [[金鳳蝶]]<br />''Papilio machaon'' | regnum = [[動物界]] Animalia | phylum = [[節肢動物門]] Arthropoda | classis = [[昆蟲綱]] Insecta | ordo = [[鱗翅目]] Lepidoptera | subordo = '''蝶亞目 ''Rhopalocera''''' | superfamilia_authority = Latreille, 1802 | diversity = 7 個科<br />大約 18,500 種 | diversity_link = 生物多樣性 | subdivision_ranks = 科 | subdivision = *[[鳳蝶科]] ''Papilionidae'' *[[絲角蝶科]] ''Hedylidae'' *[[弄蝶科]] ''Hesperiidae'' *[[粉蝶科]] ''Pieridae'' *[[灰蝶科]] ''Lycaenidae'' *[[蜆蝶科]] ''Riodinidae'' *[[蛺蝶科]] ''Nymphalidae'' }} '''蝴蝶'''（{{jpingauto|wu4 dip6*2}}；{{lang-en|'''butterfly'''}}），[[學名]]叫'''真蝶總科'''（''Rhopalocera''），[[廣東話]]舊時嗌'''𧌇䖢'''（{{jpingauto|bang1 saa1}}），係一個[[亞目]]嘅[[昆蟲]]<ref>Herrera, Carlos M. (1992). "Activity Pattern and Thermal Biology of a Day-Flying Hawkmoth (Macroglossum stellatarum) under Mediterranean summer conditions". ''Ecological Entomology''. 17: 52–56.</ref>。同第啲昆蟲一樣，蝴蝶屬[[節肢動物]]－佢哋身體表面有一節節嘅[[外骨骼]]（節肢動物嘅特徵），成蟲嘅身體分做[[昆蟲#頭部|頭]]、[[昆蟲#胸部|胸]]同[[昆蟲#腹部|腹]]三橛（昆蟲嘅特徵）；蝴蝶興[[晝行動物|响日頭行動]]，全部[[物種]]都識飛，兩對[[翼]]就生咗喺個胸部嘅背脊嗰度，而蝴蝶嘅翼係佢哋同其他昆蟲比起上嚟最樣眼嘅特徵之一－蝴蝶嘅翼上面有[[鱗]]，鱗會組成好多樣又鮮艷奪目嘅[[色水]]同斑紋<ref>Klowden, Marc J. (2013). ''Physiological Systems in Insects''. Academic Press.</ref><ref>Sorensen, J. T. (1980). An integumental anatomy for the butterfly Glaucopsyche lygdamus (Lepidoptera: Lycaenidae): a morphological terminology and homology. ''Zoological Journal of the Linnean Society'', 70(1), 55-101.</ref>。蝴蝶呢種樣眼特徵令到好多人都覺得佢哋好[[靚]]，佢哋亦都因為噉而好受[[藝術家]]歡迎<ref>[https://artsology.com/butterfly-art.php Butterflies in Art].</ref>。 蝴蝶係種行[[完全變態]]嘅昆蟲，即係話一隻蝴蝶一世蟲會經過[[膥|卵]]、[[幼蟲]]、[[蛹]]同[[成蟲]]四個階段：一隻大咗肚嘅蝴蝶[[乸]]會喺啲[[植物]]嘅[[葉]]上面[[產卵]]；跟手啲幼蟲（[[毛蟲]]）孵咗出嚟之後就會靠食嗰啲葉嚟維生，啲幼蟲生到咁上下就會[[結蛹]]；當[[變態 (生物)|變態]]（metamorphosis）嘅過程完成咗之後，個蛹會爆開，隻成蟲（蝴蝶）就會由個蛹度捐出嚟；等兩對翼乾咗之後，佢就會飛去[[覓食|搵嘢食]]同搵伴侶[[交配]]；交配完咗之後，啲蝴蝶乸就會產卵；而無論[[公]]定乸，蝴蝶通常喺交配嘅過程完咗之後冇幾耐就會死。佢哋嘅下一代跟住就會由頭噉經歷過呢個由生到死嘅過程<ref>[https://www.thebutterflysite.com/life-cycle.shtml Butterfly Life Cycle / Butterfly Metamorphosis].</ref><ref>Heywood, R. B. (1965). Changes occurring in the central nervous system of Pieris brassicae L.(Lepidoptera) during metamorphosis. ''Journal of insect physiology'', 11(4), 413-430.</ref>。呢個過程「做一次要幾耐」就要睇[[物種]]而定：[[熱帶氣候|熱帶]]嗰頭啲蝴蝶物種，好多時一年閒閒地生成兩三代咁多，而响凍啲地區嘅蝴蝶物種就好多時就要成幾年先至生到一代<ref name="garcia-barros">GARCÍA-BARROS, E. N. R. I. Q. U. E. (2000). Body size, egg size, and their interspecific relationships with ecological and life history traits in butterflies (Lepidoptera: Papilionoidea, Hesperioidea). ''Biological Journal of the Linnean Society'', 70(2), 251-284.</ref><ref>Timothy Duane Schowalter (2011). ''Insect Ecology: An Ecosystem Approach''. Academic Press. p. 159.</ref>。 喺[[生物分類法]]當中，蝴蝶係[[鱗翅目]]入面[[鳳蝶總科]]（[[學名]]：''Papilionoidea''）嘅一個[[超科|總科]][[單系群|單一]][[進化支]]（冚唪唥都由同一個[[物種]]進化出嚟嘅）<ref name=van2011>van Nieukerken et al., 2011 in Zhang (Ed.), ''Animal biodiversity: An outline of higher-level classification and survey of taxonomic richness''. Order Lepidoptera Linnaeus, 1758 [http://www.mapress.com/zootaxa/2011/f/zt03148p221.pdf Zootaxa 3148] : 212-221</ref><ref>Meyer, Herbert William; Smith, Dena M . (2008). ''Paleontology of the Upper Eocene Florissant Formation, Colorado''. Geological Society of America. p. 6.</ref>，係[[飛蛾]]嘅近親。蝴蝶嘅下級分類一共有 7 個科，包含咗大約 18,500 個物種<ref name=w2015>[http://www.lepsoc.org/frequently_asked_questions.php Frequently Asked Questions] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20150513015255/http://www.lepsoc.org/frequently_asked_questions.php |date=2015年5月13號 }}. ''The Lepidopterists' Society''.</ref>。呢啲多樣嘅物種係由遠古（5,600 萬年嘅[[古新世]]）嘅一種飛蛾嗰度[[進化]]出嚟嘅<ref name="garcia-barros"/><ref>McIntosh, W. C.; et al. (1992). "Calibration of the Latest Eocene-Oligocene geomagnetic Polarity Time Scale Using 40Ar/39Ar Dated Ignimbrites". ''Geology''. 20 (5): 459–463.</ref>。 == 分佈 == [[File:Monarch Butterfly Danaus plexippus Male 2664px.jpg|thumb|300px|一隻典型嘅帝王斑蝶[[公]]]] :可參閱：[[廣東蝴蝶一覽]]、[[香港蝴蝶一覽|香港]]、[[澳門蝴蝶一覽|澳門]] 蝴蝶分佈廣泛：除咗[[南極洲]]之外，蝴蝶喺全世界嘅陸地都有分佈，[[生境]]好廣；噉係因為佢哋嘅適應力好強，只要有佢哋賴以為生嘅[[植物]]嘅地方，蝴蝶都可以喺嗰度生存－呢啲植物包括咗蜜源植物同寄主植物，前者係指為蝴蝶[[成蟲]]提供[[花蜜]]嘅[[開花植物]]，而後者就係俾啲[[幼蟲]]食嘅植物<ref>Saarinen, K., Lahti, T., & Marttila, O. (2003). Population trends of Finnish butterflies (Lepidoptera: Hesperioidea, Papilionoidea) in 1991–2000. ''Biodiversity & Conservation'', 12(10), 2147-2159.</ref>；呢啲植物差唔多喺全世界每個角落－除咗南極洲－都會搵到，令到蝴蝶近乎無論去到[[地球]]邊個角落都會有生存嘅空間<ref>Spitzer, K., Novotny, V., Tonner, M., & Leps, J. (1993). Habitat preferences, distribution and seasonality of the butterflies(Lepidoptera, Papilionoidea) in a montane tropical rain forest, Vietnam. ''Journal of Biogeography'', 20(1), 109-121.</ref><ref>García-Barros, E., García-Pereira, P., & Munguira, M. L. (2000). The geographic distribution and state of butterfly faunistic studies in Iberia (Lepidoptera Papilionoidea Hesperioidea). ''Belgian Journal of Entomology'', 2, 111-124.</ref>。 === 物種數量 === 到咗廿一世紀為止，已知嘅蝴蝶物種總共有大約 18,500 種咁多<ref>Williams, Ernest; Adams, James; Snyder, John. "[https://web.archive.org/web/20150513015255/http://www.lepsoc.org/frequently_asked_questions.php Frequently Asked Questions]". ''The Lepidopterists' Society''.</ref>。喺呢柞物種當中，有大約 775 種住喺[[新北界]]，大約 7,700 種住喺[[新熱帶界]]，大約 1,575 種住喺[[古北界]]，大約 3,650 種住喺[[埃塞俄比亞界]]，而淨低嘅[[東洋界]]同[[澳新界]]加埋就有大約 4,800 種－[[熱帶]]地區嘅[[生物多樣性|物種多樣性]]最高，雖然喺[[溫帶]]同[[寒帶]]地區都有唔少嘅蝴蝶物種<ref name=w2015/>。目前世界已知最大隻嘅蝴蝶係[[亞歷山大鳥翼鳳蝶]]（''Ornithoptera alexandrae''），佢展開兩對翼總共有成 280 毫米咁闊<ref>{{cite journal |doi=10.1002/mmnd.18970420102 |year=1897 |author=Dönitz, Prof. Dr. W. |title=Sitzungsberichte des Entomologischen Vereins in Berlin für das Jahr 1896 |volume=42 |issue=1-2 |pages=1-25 |journal=''Berliner entomologische Zeitschrift''}}{{de}}</ref>；最細隻嘅蝴蝶係[[褐小灰蝶]]（''Brephidium''），得嗰 16 毫米咁大<ref name=butt>{{Cite book | author = 大衛．卡特 | title = 蝴蝶 | publisher = 中國友誼出版公司 | date = 2007年7月 | ISBN = 9787505713222}}</ref>。 如果淨係考慮[[大中華地區]]嘅話，紀錄顯示，[[中國大陸]]有大約 2,100 種蝴蝶，[[台灣]]大約有 370 種，而[[香港]]就有大約 260 種－雖然香港嘅陸地[[面積]]只係[[中華人民共和國|中國]]嘅萬分之一，但係香港有嘅已知蝴蝶物種佔咗全國嘅超過百分之十，所以香港俾好多人覺得係一個[[觀蝶]]嘅好地方<ref>Bascombe, M. J., Johnston, G., & Bascombe, F. S. (1999). The Butterflies of Hong Kong. ''TROPICAL LEPIDOPTERA'', 10(2), 68.</ref>。 === 帝王斑蝶 === {{main|帝王斑蝶}} 蝴蝶物種當中分佈得最廣嘅要數[[帝王斑蝶]]（monarch butterfly；[[學名]]：''Danaus plexippus''）。佢哋本嚟係嚟自[[美洲]]嘅，但响 19 世紀或者打前少少，佢哋以某啲方式散佈到去全世界，家吓喺[[澳洲]]、[[紐西蘭]]、[[大洋洲]]其他地方同埋[[伊比利亞半島]]－有佢哋需要嗰啲植物嘅地方－都搵得到佢哋嘅蹤跡<ref>Reppert, Steven M.; Zhu, Haisun; White, Richard H. (2004). "Polarized light Helps Monarch Butterflies Navigate". ''Current Biology''. 14 (2): 155–158.</ref><ref>Sauman, Ivo; Briscoe, Adriana D.; Zhu, Haisun; Shi, Dingding; Froy, Oren; Stalleicken, Julia; Yuan, Quan; Casselman, Amy; Reppert, Steven M.; et al. (2005). "Connecting the Navigational Clock to Sun Compass Input in Monarch Butterfly Brain". ''Neuron''. 46 (3): 457–467.</ref>。到咗家陣，[[科學家]]都仲係唔係好知佢哋係點樣散佈到去全世界嘅，有個[[假說]]係，可能係因為啲成蟲嘅蝴蝶俾[[風]]吹咗去第度，又有人話係因為啲[[航海]]嘅人類唔覺意帶咗啲幼蟲同蛹上[[船]]<ref>"[https://monarchlab.org/?/biology-and-research/biology-and-natural-history/global-distribution Global Distribution] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190112121733/https://monarchlab.org/?%2Fbiology-and-research%2Fbiology-and-natural-history%2Fglobal-distribution |date=2019年1月12號 }}". ''Monarch Lab''. Retrieved 9 September 2015.</ref>。 == 形態 == === 基本圖解 === [[File:Butterfly parts.svg|450px|center|一隻典型蝴蝶嘅身體構造圖；蝴蝶嘅口器好似一條飲管噉嘅樣，唔用嗰陣就卷埋。]] === 頭 === ==== 眼 ==== 蝴蝶嘅[[昆蟲#頭部|頭部]]嘅左右兩邊各有一隻好發達嘅[[複眼]]（compound eye），每一隻複眼由好多隻細眼組成，有好多個物種嘅蝴蝶喺呢啲細眼中間嘅空間生咗啲細毛喺度，所以一隻蝴蝶嘅複眼係咪有毛同埋佢啲毛嘅形態可以用嚟將佢分類。對複眼大到霸咗差唔多成半個頭嘅空間去，令到蝴蝶喺[[視覺]]上好似好多昆蟲噉，睇得到好廣[[角度]]嘅嘢。蝴蝶視力唔算勁，睇唔到遠嘢，但曉辨別多種[[色水]]，尤其係[[藍]]同[[紫]]嗰頭嘅色<ref>Hirota, Tadao; Yoshiomi, Yoshiomi (2004). "Color Discrimination on Orientation of Female Eurema hecabe (Lepidoptera: Pieridae)". ''Applied Entomology and Zoology''. 39 (2): 229–233.</ref><ref>Kinoshita, Michiyo; Shimada, Naoko; Arikawa, Kentaro (1999). "Color Vision of the Foraging Swallowtail Butterfly Papilio xuthus". ''The Journal of Experimental Biology''. 202 (2): 95–102.</ref>，夠嗮俾蝴蝶按照色水同[[形狀]]分辨唔同種嘅花<ref name="culin">Culin, Joseph. "[https://www.britannica.com/animal/lepidopteran/Form-and-function Lepidopteran: Form and function]". ''Encyclopædia Britannica''. Retrieved 8 September.</ref>。 ==== 觸角 ==== 蝴蝶個頭後面有一對又細又長，生咗好多[[感官]]嘅[[觸角]]（antennae）。一條蝴蝶嘅觸角喺外觀上分到做好多個細節，但係呢啲細節入面冇曉獨立運作嘅[[肌肉]]連住，觸角最尾嗰度脹大嗰部份叫做'''錘部'''（clubbed tip），錘部係圓柱形或者撳扁咗噉嘅形狀嘅。呢點亦都係蝴蝶同[[飛蛾]]喺外形上最樣眼嘅差異：飛蛾嘅觸角係好似[[羽毛]]噉嘅形狀，兼且最尾嗰度冇脹大嘅<ref>[http://australianmuseum.net.au/What-are-the-differences-between-butterflies-and-moths WHAT ARE THE DIFFERENCES BETWEEN BUTTERFLIES AND MOTHS?].</ref>。錘部當中，最尾嗰橛叫「尖頂」，喺個尖頂嗰度有啲[[嗅覺]]器官，幫到隻蝴蝶聞嘢，喺[[弄蝶科]]（skipper；學名：''Hesperiidae''）之間零舍發達<ref name="culin"/><ref>Birch, M. C.; Poppy, G. M. (1990). "[https://ento.psu.edu/publications/512BirchEtAl1990.pdf Scents and Eversible Scent Structures of Male Moths]" (PDF). ''Annual Review of Entomology''. 35: 25–58.</ref>。蝴蝶啲觸角差唔多成條嘅表面都俾[[鱗片]]𢫏實，但喺尾端有啲裸露嘅部分，叫做「裸節」（naked segments）<ref name="culin"/><ref>Swihart, S. L (1967). "Hearing in Butterflies". ''Journal of Insect Physiology''. 13 (3): 469–472.</ref>。 {{clear}} [[File:Antennae ctb.png|thumb|480px|center|<center>蝴蝶嘅觸角有好多種唔同款。</center>]] ==== 口器 ==== [[File:Australian painted lady feeding closeup.jpg|thumb|240px|一隻[[愷撒紅蛺蝶]]伸長咗佢個口器嚟飲花蜜。]] 蝴蝶嘅[[昆蟲口器|口器]]（mouthpart）生喺對眼落少少啲嘅地方。通過[[進化]]嘅過程，蝴蝶嘅口器高度噉[[細胞分化|特化]]咗，現代蝴蝶嘅口器好多時得返[[上顎骨|上顎]]嘅部份，[[昆蟲下顎|下顎]]喺好多物種入面經已進化到唔見咗。上顎嘅第一橛變長咗，形成咗好似[[飲管]]噉嘅形狀嘅結構，令到隻蝴蝶曉得吸一啲[[流體]][[嘢食]]－睇物種同[[性別]]，蝴蝶有啲會食[[花蜜]]，有啲興食[[腐爛]]嘅[[生果]]，又有啲會食大啲嘅動物嘅[[排泄物]]，而且通常無論係邊個物種，蝴蝶多數都會由[[小溪]]或者水氹等嘅地方飲[[水]]。呢個飲管狀嘅結構喺唔用嗰陣時一般都係巻埋嘅。蝴蝶嘅上顎嘅第一橛同第二橛有一啲'''味觸'''（palp），上面有[[味覺]]器官，等隻蝴蝶可以知道自己食緊啲乜嘢味嘅嘢<ref name="gullan2014">Gullan, P. J.; Cranston, P. S. (2014). ''The Insects: An Outline of Entomology'' (5 ed.). Wiley. pp. 523–524.</ref><ref>Harpel, D.; Cullen, D. A.; Ott, S. R.; Jiggins, C. D.; Walters, J. R. (2015). "Pollen feeding proteomics: Salivary proteins of the passion flower butterfly, Heliconius melpomene". ''Insect Biochemistry and Molecular Biology''. 63: 7–13.</ref>。除此之外，蝴蝶當中有一啲物種個口器係細咗甚至乎冇咗嘅－呢啲物種好多時都係一啲由個蛹出咗嚟之後就唔食嘢，快快搵到伴侶交配就死嘅<ref name="culin"/>。 === 胸 === 蝴蝶個[[昆蟲#胸部|胸部]]（thorax）完全用咗嚟做[[移動運動]]（locomotion；指[[動物]]喺[[空間]]當中嘅[[郁動]]，好似係[[跑]]同[[游水]]呀噉）－蝴蝶啲髀同翼都係生咗喺個胸部嗰度嘅，而髀同翼就掌控咗隻蝴蝶喺空間入面嘅各種郁動。蝴蝶個胸部由 3 截組成－前胸、中胸同埋後胸：前胸窄細，兩面生咗啲[[氣門|氣孔]]（spiracles）喺度幫隻蝴蝶[[唞氣]]，而佢背脊就有膜質嘅構造，叫「{{link-en|背翼|Patagium}}」。蝴蝶個胸部每截各有一對（兩隻）[[髀]]，所以同其他昆蟲一樣，總共有 6 隻髀，而喺某啲物種入面，頭嗰兩隻髀變細咗，搞到隻蝴蝶要用 4 隻腳行路<ref name=s1977>Smart, Paul 1977. ''The Illustrated Encyclopedia of the Butterfly World'', chapter 2. Chartwell Books. ISBN 0-89009-093-9</ref>。 蝴蝶嗰兩對（4 隻）翼生喺個中胸同後胸嗰度。中胸嗰對前翼嘅根基有啲骨片（叫「{{link-en|肩板|Tegula (insect anatomy)}}」）保護對翼基嗰個[[關節]]，而對翼個邊邊嗰度仲有又大條又硬淨嘅[[靜脈]]，令到對翼可以直啲冇咁易拗彎；後胸嗰對後翼大致上一樣，但就細啲、圓啲同少啲硬淨靜脈<ref name=t2005>Triplehorn, Charles A. and Johnson, Norman F. 2005. ''Borror and Delong's introduction to the study of insects''. 7th ed, Thomson Brooks/Cole. Belmont, California, p578. ISBN 0-03-096835-6</ref>。蝴蝶對前翼同後翼唔似得飛蛾嘅噉有鉤連埋一齊，係靠啲翼郁嗰陣嘅互相[[摩擦力|摩擦]]嚟到協調嘅<ref name="culin"/>。 === 腹 === 蝴蝶個[[昆蟲#腹部|腹部]]（abdomen）係身體最落嗰部份，裏面包含咗用嚟[[消化]]、[[排泄]]同[[繁殖]]嘅器官。個腹部由 10 截組成，每截都由[[骨化]]程度高啲嘅一塊{{link-en|背板|Tergum}}同腹板，再加埋兩邊各一塊骨化程度低啲嘅{{link-en|側板|Pleuron (insect anatomy)}}構成。個腹部頭嗰 8 截有氣孔幫手唞氣，而最尾嗰截因為要用嚟繁殖所以有啲唔同樣－啲公嘅喺[[交配]]嗰陣會由呢截嗰度伸條嘢出嚟，插入去隻乸嘅[[陰道]]嗰處，呢條嘢跟手就會擺啲[[精包]]（spermatophore）落隻乸嘅體內，然後啲[[精子]]就會一路就噉由個精包游去隻乸身體更深處嘅地方，俾隻乸儲起嚟用。唔同物種嘅蝴蝶嘅性器個款都唔同，防止唔同種嘅蝴蝶交配<ref name="woodbury199422">Woodbury, Elton N. (1994). ''Butterflies of Delmarva''. Delaware Nature Society; Tidewater Publishers. p. 22.</ref>。 === 翼 === [[File:Greta oto.jpg|thumb|240px|[[寬紋黑脈綃蝶]]（''Greta oto''）嘅翼嘅其中一啲翼室冇鱗片，變咗透明，但係仲睇到啲黑色嘅翼脈。]] [[File:Inachis io top detail MichaD crop.jpg|thumb|240px|蝴蝶翼上面嘅色水同斑紋係由一塊塊嘅鱗片組成嘅。]] ==== 基本構造 ==== 蝴蝶嘅[[翼]]係佢哋身上最引人注目嘅特徵。佢哋啲翼構造獨特，'''前翼'''（forewing）個形狀好近[[三角形]]，而'''後翼'''（hindwing）就似[[扇]]噉嘅形狀。翼嘅每條邊同角都有個名：兩對翼前面條邊叫「前緣」，後面條邊叫「後緣」，同身體（胸部）相接嗰處就叫「翼基」，而離身體遠嗰條邊就叫「外緣」；前緣同外緣相接嗰個角叫做「翼頂」，而後緣同外緣相接嗰個角叫「臀角」<ref name="mason1927">Mason, C. W. (1927). "Structural Colors in Insects. II". ''The Journal of Physical Chemistry''. 31 (3): 321–354.</ref><ref name="vukusic2000">Vukusic, P.; J. R. Sambles & H. Ghiradella (2000). "Optical Classification of Microstructure in Butterfly Wing-scales". ''Photonics Science News''. 6: 61–66.</ref>。呢兩對翼能夠以多種[[空氣動力學]]（aerodynamics）機制產生[[升力]]，令蝴蝶飛起<ref>Srygley, R. B.; Thomas, A. L. R. (2002). "Aerodynamics of Insect Flight: Flow Visualisations with Free Flying Butterflies Reveal a Variety of Unconventional Lift-Generating Mechanisms". ''Nature''. 420 (6916): 660–664.</ref>。 蝴蝶嘅翼呈膜質，有骨化咗嘅靜脈做支架，分別有 6 組縱脈，由前至後分別係前緣脈（C）、亞前緣脈（Sc）、脛脈（R）、中脈（M）、肘脈（Cu）、同埋臀脈（A）。蝴蝶嘅前緣脈喺進化嘅過程當中減退咗，只係喺活體嘅前翼前緣嗰度模糊噉存在，而喺乾燥嘅[[標本]]上面會完全冇咗。肘脈有得分做前肘脈（CuA）同後肘脈（CuP）。'''翼室'''就係翼脈之間嗰啲空間。喺[[昆蟲學]]上，每個翼室都有個名，改乜名係由佢前面嗰條翼脈話事嘅，例如 M₁ 脈後面嘅翼室就係「M₁ 室」<ref name="vukusic2000"/>。 ==== 鱗片 ==== 蝴蝶嘅翼上面佈滿咗一塊塊嘅[[鱗片]]（scale），呈覆瓦狀噉排列。鱗片嘅根基有條柄仔，藉住噉嚟依附喺翼膜嗰啲細微嘅窿窿上面。鱗片壁同埋啲窿窿當中包含咗好多嘢，例如係喺仲係幼蟲嗰陣由寄主植物攞到嘅成分、成年蝴蝶自己[[代謝]]嘅產物、或者係代謝廢物等嘅嘢，呢啲嘢令到對翼有好豐富嘅色水，就係所謂嘅「化學色」或者「色素色」。某啲蝴蝶物種嘅鱗片上面仲有一啲特化嘅結構，可以造成[[光線]][[干涉]]等嘅[[光學]]效應，並且形成金屬光澤－當中有啲甚至係[[螢光]]－噉嘅效果<ref name="mason1927"/><ref>Ellers, J.; Boggs, Carol L. (2002). "[https://web.stanford.edu/group/CCB/Pubs/Boggs_pdfs/2002_Ellers_Boggs_Coliaswingcolor.pdf The Evolution of Wing Color in Colias Butterflies: Heritability, Sex Linkage, and population divergence]" (PDF). ''Evolution''. 56 (4): 836–840.</ref>。 ==== 香鱗 ==== 好多蝴蝶[[公]]同埋一部份嘅蝴蝶[[乸]]喺佢哋啲翼嗰度生咗一啲叫做{{link-en|香鱗| External_morphology_of_Lepidoptera#Androconia}}（androconia）嘅特化鱗片，香鱗曉釋放一啲[[費洛蒙]]（pheromone），並且向同類傳送一啲[[訊息]]，例如係叫啲異性同類過嚟交配噉。喺有香鱗嘅蝴蝶物種當中，有啲物種嘅香鱗散佈喺成隻翼嘅表面，有啲聚成一塊塊形成所謂嘅「性標」，又有啲生喺特化咗嘅袋狀構造入面<ref>Prum, R.; Quinn, T.; Torres, R. (February 2006). "Anatomically Diverse Butterfly Scales all Produce Structural Colours by Coherent Scattering". ''The Journal of Experimental Biology''. 209 (Pt 4): 748–65.</ref>。 ==== 多型性 ==== 當同一個物種嘅蝴蝶有兩種或者以上嘅款，嗰個物種就為止有[[多型性]]（polymorphism）。同個體差異唔同，多型性所涉及嘅型態差異比較大，大到望落似唔同物種，而且各個型態亦都穩定噉樣出現。多型性包括咗[[兩性異形]]（sexual dimorphism）－即係同一個物種嘅公同乸唔同到就噉睇似兩個唔同物種－等嘅型式<ref name="traut1997">Traut, W.; Marec, F. (August 1997). "Sex Chromosome Differentiation in Some Species of Lepidoptera (Insecta)". ''Chromosome Research: An International Journal on the Molecular, Supramolecular and Evolutionary Aspects of Chromosome Biology''. 5 (5): 283–91.</ref><ref>{{cite journal | doi=10.1006/mpev.2000.0872 | last1=Monteiro | first1=A. | last2=Pierce | first2=N. E. | year=2001 | title=Phylogeny of Bicyclus (Lepidoptera : Nymphalidae) Inferred from COI, COII, and EF-1 Alpha Gene Sequences | journal=''Molecular Phylogenetics and Evolution'' | volume=18 | issue=2 | pages=264–281 | pmid=11161761}}</ref>。 兩性異形嘅蝴蝶物種仲有啲會有[[公乸同體]]（hermaphrodite）嘅現象－噉講即係話喺呢啲物種入面，公同乸個款明顯唔同。有陣時會有啲公乸同體嘅個體，呢啲個體會有齊兩個性別嘅性器官，而且左右嘅翼嘅花紋甚至形狀都唔同，一邊似公一邊似乸<ref name="traut1997"/>。 <gallery widths="240"> Anthocharis cardamines Weinsberg 20080424.jpg|一隻公嘅[[紅襟粉蝶]]（''Anthocharis cardamines''） Anthocharis cardamines female (5709794696).jpg|乸嘅紅襟粉蝶；公同乸嘅紅襟粉蝶嘅翼斑紋唔同款。唔係蝴蝶專家嘅人睇到可能以為佢哋唔同物種。 Morpho didius gynandromorphe GLAM muséum Lille 2016.JPG|一隻公乸同體嘅[[大藍閃蝶]]；佢兩邊嘅翼唔同款－一邊似公一邊似乸。 </gallery> === 細個個樣 === [[File:Papilionidae - Papilio machaon-2.JPG|thumb|300px|[[金鳳蝶]]（''Papilio machaon''）嘅毛蟲]] ==== 毛蟲 ==== {{see also|毛蟲}} 蝴蝶嘅[[幼蟲]]（larvae）就係[[毛蟲]]（caterpillar）。毛蟲身體有以下特徵： *毛蟲身體通常係呈圓筒噉嘅形狀嘅。啱啱孵出嚟嘅一齡幼蟲身體表面會生咗啲有住特定形態同數量嘅啱啱毛，叫做一次{{link-en|刺毛|Seta}}（seta）。一次刺毛對分類同進化嘅研究好有用。打後，條毛蟲每蛻一次皮就算係增加一[[齡]]（instar），而且佢身體表面仲會生啲變化多端兼唔定數量嘅二次刺毛出嚟。幼蟲期會維持一段時間，一般等到條毛蟲去到 4 至 5 齡左右嗰陣時就會[[結蛹]]，但都有啲物種會去到成 12 齡先至結蛹<ref name="gullan2014"/>。 *毛蟲嘅頭有多種適應性嘅構造：毛蟲嘅頭骨化程度高；觸角短，[[簡眼]]；生咗啲感覺毛喺度，嚟去感覺掂到嘅嘢；個頭下低啲嘅部份有一個咀嚼式嘅口器，用嚟咬植物嘅葉等等嘅嘢食；個頭嘅兩邊各有幾隻可以用嚟感光嘅側單眼。一條毛蟲個頭部嗰度仲有條縫線，喺結蛹嗰陣時，條毛蟲個頭會沿住條縫線裂開，等個蛹體可以出到嚟<ref name="gullan2014"/>。 *再落少少，毛蟲個胸部有三對'''真髀'''（true legs）。佢哋腹部分到做 10 橛，喺第 3、4、5、6 同第 10 橛嗰度有{{link-en|原足|Proleg}}。啲原足上面有成列嘅鉤仔（原足鉤，crochet；可以俾條毛蟲用嚟攀附喺佢吐絲形成嘅絲墊或者其他物體上面<ref>[http://www.naturemuseum.org/online/thebutterflylab/anatomy/larva.html Peggy Notebaert Nature Museum].{{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20120319072020/http://www.naturemuseum.org/online/thebutterflylab/anatomy/larva.html |date=2012年3月19號 }}. ''Chicago Academy of Sciences''.</ref>。一條毛蟲嘅前胸同腹部嘅第 1 至 8 橛各有一對用嚟唞氣嘅氣孔。同個頭比起上嚟，毛蟲嘅身軀骨化程度低啲，而且呈膜質，冇咁硬淨。得前胸硬皮板－一次刺毛嘅根基嗰度嘅小硬板前胸嘅背面－同埋肛上板骨化咗。年紀大少少嘅毛蟲背脊會有對發育緊嘅翼<ref name="gullan2014"/>。 ==== 蛹 ==== {{see also|蛹}} 蝴蝶係一種[[完全變態]]嘅昆蟲，即係話毛蟲會變成[[蛹]]（pupa），然後先再變做[[成蟲]]（imago）。喺一個典型嘅蝴蝶蛹身上，啲肢體同埋翼會緊貼住個身體，身體嘅表面會喺唔同嘅位置生咗啲刺毛喺度。隻成蟲嘅好多身體部份都可以由個蛹身上睇得到個形：頭部嘅複眼、觸角、同埋口器等嘅部分個形都已經有少少出咗嚟；胸部嘅各節喺個蛹身上都會睇得到，多數都係以個中胸最明顯；前翼喺個蛹嘅身體個腹嘅側邊，而後翼就大部分或者完全俾對前翼遮住；前腳同中腳會見到；中胸嘅氣孔會喺個蛹嘅背脊嗰度；10 截腹都會喺個蛹身上出現，但係最後嗰 3 截唔可以郁，而其他嗰幾截郁唔郁得睇物種而定；腹嘅第 1 至 8 腹截會有氣孔，但係第 1 截嘅氣孔會因為俾翼遮住而睇唔到，第 8 截嘅氣孔就冇咗個功能而冇開口；交尾器嘅痕喺蝴蝶公嘅腹嘅第 9 截，而蝴蝶乸嘅就係喺腹嘅第 8 同 9 截，交尾器嘅痕跡呈圓形或者線形；肛門痕喺腹嘅第 10 截，形狀呈圓形或者線形<ref name="gullan2014"/>。 一隻蝴蝶蛹主要有兩種方法依附喺啲嘢上面：一係就頭下尾上噉用個垂懸器吊喺啲嘢（通常係植物）嗰度，一係就個胸部有啲絲帶噉嘅結構綁喺啲嘢度，又有啲物種兩種方法都會用。喺前者嗰種情況入面，隻蛹個腹嘅第 10 截特化咗，伸長變做好似垂懸器噉嘅構造，有鉤狀嘅刺毛生咗喺上面，等隻蛹可以吊喺啲嘢上面<ref name="gullan2014"/>。 蛹嘅樣變化萬端。有好多物種嘅蛹會有[[綠]]或者[[啡色|啡]]呢啲暗淡得嚟又似植物嘅色水，等隻蛹可以扮係啲植物嘅一部份嚟到避開啲[[獵食者]]；另一方面，又有啲蛹色水好鮮艷得嚟有[[毒]]，呢點令到啲獵食者食咗佢哋一次唔舒服之後就實會記得下次唔食佢哋啲同類<ref name="gullan2014"/>。 {{clear}} [[File:2020 01 11 Dysgonia algira Puppe3.jpg|thumb|510px|center|<center>一隻蝴蝶嘅蛹</center>]] == 生命歷程 == [[File:Butterfly laying eggs underneath a leaf.jpg|thumb|300px|一隻蝴蝶乸喺塊葉下面產緊卵。]] {{see also|完全變態}} 蝴蝶係[[完全變態]]（complete metamorphosis）嘅昆蟲。一隻蝴蝶一世蟲會經過[[膥|卵]]、[[幼蟲]]、[[蛹]]同[[成蟲]]四個階段。喺佢生命嘅每個階段，佢嘅身體都會特化嚟做喺嗰個階段最需要嘅功能：幼蟲有發達嘅[[消化系統]]，等佢可以係噉食嘢嚟儲起啲能量，令到佢結咗蛹嗰陣時有得連續成幾個月都唔食嘢並且過冬，打後嘅成蟲生咗翼同埋成熟嘅[[生殖系統]]，能夠有效噉搵伴侶並且[[繁殖]]下一代。由[[物競天擇]]嘅角度睇，呢種生存方式喺好多方面都有相當犀利嘅[[進化適應性]]，例如係幼蟲同成蟲食嘅嘢唔同，唔會爭嘢食，減少咗一個物種內部嘅競爭<ref name="capinera2008"/>。 睇嗮成個生命史嘅話，蝴蝶嘅壽命一般有一至四個月，但[[氣候]]同物種會影響蝴蝶嘅壽命。喺啲又暖又食物充足嘅時間同地方，啲蝴蝶可以生得好快，壽命會短啲，反之亦然。一般嚟講，多數蝴蝶物種嘅成蟲都係得嗰一到兩個月命左右，不過以成蟲嘅型態嚟過冬嘅[[斑蝶科|斑蝶]]（''Danainae''）嘅成蟲可以有成幾個月咁長命<ref name="powell1987">Powell, J. A. (1987). "Records of Prolonged Diapause in Lepidoptera". ''J. Res. Lepid''. 25: 83–109.</ref>。 [[File:2012-06-27 Aporia crataegi eggs Malus domestica.JPG|thumb|240px|left|[[絹粉蝶]]（''Aporia crataegi''）嘅卵]] === 卵 === 蝴蝶嘅卵有獨特嘅構造幫到佢哋生存。蝴蝶嘅卵外層有一浸硬嘅殼保護住。呢個殼上面又有一浸薄薄地嘅[[蠟]]，呢浸蠟起得到保水嘅效果，令到粒卵唔會變乾。每一粒卵喺其中一個尾端嗰度有啲細細地嘅開口，等[[精子]]可以游入去嚟令粒卵[[受精]]。蝴蝶啲卵嘅大細同埋形狀好多樣化，睇物種而定，不過多數都係企到喺度嘅<ref name="capinera2008">Capinera, John L. (2008). ''Encyclopedia of Entomology''. Springer Science & Business Media. p. 640.</ref>。 蝴蝶[[產卵]]嘅方式都相當多樣化。有啲蝴蝶物種會將啲卵一粒一粒噉生喺唔同嘅地方，又有啲會成竇成竇噉生，好多時一隻蝴蝶乸可以生到成 100 至 200 粒卵咁多<ref name="capinera2008"/>。蝴蝶啲卵幾乎實係生喺啲植物上面嘅，但每一個物種嘅蝴蝶都有特定嘅寄主植物，有啲蝴蝶物種可以喺多個物種嘅植物上面產卵，又有啲定死咗要喺某一種特定嘅植物嗰度先至產到卵嘅<ref>Capinera, John L. (2008). ''Encyclopedia of Entomology''. Springer Science & Business Media. p. 676. </ref>。喺產卵嗰陣，隻蝴蝶乸會用一種好似[[膠水]]噉嘅物質嚟將佢啲卵黐喺啲植物嘅葉上面；呢種膠水跟手會變硬同收縮，會令到啲卵係噉咦變少少形，將粒卵黐實喺塊葉上面。喺[[歐洲粉蝶]]（''Pieris brassicae''）當中，呢種膠水初頭係一種淡黃色又黐立立嘅分泌物，蝴蝶乸一擳呢種分泌物落啲卵度，就會遇到[[空氣]]，呢種分泌物一遇到空氣就會變黑，變成一種溶到喺水度又好似[[橡膠]]噉嘅[[固體]]物料－將啲卵黐實喺啲嘢度<ref>Beament, J.W.L.; Lal, R. (1957). "Penetration Through the Egg-shell of Pieris brassicae". ''Bulletin of Entomological Research''. 48 (1): 109–125.</ref>。 喺多數嘅蝴蝶物種入面，卵嘅階段會維持幾個禮拜。喺[[冬天]]產嘅卵（尤其係喺溫帶地區）會通過一個休眠期，等到[[春天]]先至孵化<ref>{{引網 |url=http://www.britishbutterflies.co.uk/winter.asp |title=British Butterflies: Education: Butterflies in Winter |access-date=2018年5月11號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170107044348/http://www.britishbutterflies.co.uk/winter.asp |archive-date=2017年1月7號 |url-status=dead }}</ref>。又有啲住喺溫帶嘅蝴蝶物種－例如係 ''Nymphalis antiopa''－會喺春天嗰陣時產卵，等啲卵喺[[夏天]]孵化<ref>[http://www.luontoportti.com/suomi/en/perhoset/camberwell-beauty Camberwell Beauty] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170421061806/http://www.luontoportti.com/suomi/en/perhoset/camberwell-beauty |date=2017年4月21號 }}.</ref>。 === 幼蟲 === [[File:Chenille de Grand porte queue (macaon).jpg|thumb|300px|一條毛蟲]] 啱啱由粒卵嗰度孵化出嚟嘅叫做'''一齡蟲'''（first instar）。幼蟲一般都會由粒卵嘅頂部嗰度咬爛個卵殼捐出嚟；又有某啲物種粒卵個表面有裂縫，等條毛蟲可以由側面爆出嚟；又有啲物種嘅卵有針對[[寄生蜂]]嘅防衛，個殼厚到寄生蜂整唔穿，而隻毛蟲會由粒卵個底嗰度捐出嚟<ref name="capinera2008"/>。 一齡蟲生咗出嚟要做嘅嘢就係猛咁食嘢，吸取成長要用嘅[[營養]]。有好多物種嘅毛蟲喺孵咗出嚟會食埋自己粒卵嘅殼－噉做唔會嘥料，又可以防止啲空嘅卵殻暴露自己嘅位置俾啲獵食者知。條毛蟲食咗卵殼之後會係噉食樖寄主植物。有極少數嘅蝴蝶物種嘅毛蟲會食其他動物，例如係[[灰蝶科|灰蝶]]（''Lycaenidae''）之中嘅某啲蝶種嘅毛蟲都係[[肉食性動物|食肉]]嘅，會以食[[蚜蟲]]等細隻嘅昆蟲維生<ref>{{cite journal |author1=Venkatesha, M. G. |author2=Shashikumar, L. |author3=Gayathri Devi, S.S. |year=2004 |title=Protective Devices of the Carnivorous Butterfly, ''Spalgis epius'' (Westwood) (Lepidoptera: Lycaenidae) |journal=''Current Science'' |volume=87 |issue=5 |pages=571–572}}</ref>。 一條毛蟲會係噉食嘢嚟到儲起啲能量，直到下一個階段－脫皮轉齡－為止。到咗嗰陣幼蟲會停止活動，預備脫皮轉齡。脫皮開始嗰陣，條毛蟲嘅身體會伸縮，將塊舊皮由個頭部開始脫出嚟，最後將頭部嘅外殻甩出嚟就完成脫皮嘅過程，塊新皮跟住會快速噉變硬同有色。一條毛蟲每脫一次皮就大一[[齡]]（instar）<ref>Klowden, Marc J. (2013). ''Physiological Systems in Insects''. Academic Press. p. 114.</ref>。 ==== 結蛹 ==== 生到咁上下嘅毛蟲會停止進食，跟住周圍爬想搵個地方結蛹，佢哋通常會揀停留喺樹葉嘅底等等安全隱蔽嘅地方結蛹。為咗確保破蛹化成蝴蝶嗰陣時能夠順利噉展開對翼，條毛蟲會拉長自己個身嚟度吓夠唔夠位。決定好結蛹嘅地點之後，條毛蟲會吐啲絲出嚟做墊，用個尾足鉤住絲墊固定自己個位置，然後係噉左右吐絲，造成一條粗帶固定自己個身體。大約一日之後，佢就會開始結蛹，前蛹會有間歇性嘅伸縮同埋膨脹活動。打後伸縮同膨脹嘅次數會變得頻密，表皮會由胸前裂開，並且好快噉推到去腹部嘅尾端。最後尾端嘅臀棘鉤住絲墊，甩咗最後一塊皮就會完成結蛹嘅過程<ref name="capinera2008"/>。 以下係[[孔雀蛱蝶]]（''Aglais io''）結蛹嘅過程： {{clear}} [[File:Pupation - Inachis io.jpg|center|570px]] === 蛹 === 蛹係一個靜止、集中於改變身體結構嘅階段。一隻蛹個腹嘅第四至第六截查實仲曉郁，但喺蛹嘅階段，成隻蟲嘅絕大部份活動都會停止。喺呢個時候，隻蛹嘅體內會進行一連串複雜嘅生命過程，會將條毛蟲嘅[[器官]]（除咗[[神經系統]]）分解變成[[液體]]噉嘅狀態，跟手呢個液化咗嘅身體會重組變成隻成蟲嘅身體。一般嚟講，喺大約 10 日之後，隻成蟲嘅器官會喺個蛹入面完成發育，跟住隻蝴蝶就要做破蛹呢個過程<ref name="capinera2008"/>。有部份嘅蝴蝶物種蛹階段好長，會喺蛹入面過多過一次冬<ref>"[https://www.butterfliesandmoths.org/species/Oeneis-melissa Melissa Arctic] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20191101215749/https://www.butterfliesandmoths.org/species/Oeneis-melissa |date=2019年11月1號 }}". ''Butterflies and Moths of North America''. Retrieved 15 September 2015.</ref>。 === 成蟲 === [[File:Mating Pair of Spotted Fritillaries on Greater Pignut.JPG|thumb|300px|交配緊嘅[[狄網蛺蝶]]（''Melitaea didyma''）；蝴蝶交配嗰陣雙方腹部（生殖器官所在）會掂住。]] ==== 破蛹 ==== 一隻蝴蝶嘅破蛹過程一般都係喺深夜至到天光嘅時間進行嘅。隻成蟲開始破蛹嗰陣時，個蛹殼嘅頭部同胸背會十字形噉樣裂開，隻蝴蝶嘅頭、胸同背部會一齊露出嚟，跟住對前腳會伸出嚟，並且將摺起咗嘅翼同脹起咗嘅腹拉出去個蛹殼外面<ref name="woodbury199422"/>。啱啱捐出嚟嘅成蟲通常會黐喺個蛹殼下面或者以其他穩固位置將個身體吊起，跟住佢就要將自己個腹嘅[[血淋巴]]體液注入去翼脈嗰度，並且將摺起咗嘅翼迅速噉撐開。當兩對翼伸展之後，啲多餘嘅體液會由[[肛門]]嗰度排出。如果呢個時候隻蝴蝶跌咗落地或者有障礙物令到佢對翼唔能夠順利噉伸展嘅話，佢就會變到唔識飛，淨係可以坐以待斃。等兩對翼變硬咗之後，隻成蟲就曉飛<ref name="capinera2008"/><ref>Brunetti, Craig R.; Selegue, Jayne E.; Monteiro, Antonia; French, Vernon; Brakefield, Paul M.; Carroll, Sean B. (2001). "The Generation and Diversification of Butterfly Eyespot Color Patterns". ''Current Biology''. 11 (20): 1578–1585.</ref>。 破咗蛹之後嘅成蟲無論喺外形同結構上都同隻幼蟲極之唔同，但都仲係同一隻[[生物]]－有科學家做過一個噉嘅[[實驗]]：佢哋搵咗一批毛蟲返去個[[實驗室]]嗰度，俾啲毛蟲聞一啲氣味，當中某一啲嘅氣味會伴隨住一啲（唔致命嘅）[[痛楚]]；唔出乎意料嘅係，啲毛蟲話咁快就學識避開嗰啲同痛楚一齊出現嘅氣味；而更加緊要嘅係，呢啲毛蟲大個咗變咗蝴蝶之後，都仲識得避開嗰啲氣味－即係話佢哋仲記得細個嗰陣[[學習|學到]]嘅嘢<ref>[https://www.wired.com/2008/03/butterflies-rem/ BUTTERFLIES REMEMBER WHAT THEY LEARNED AS CATERPILLARS].</ref>。 ==== 破蛹後 ==== 一隻蝴蝶成蟲最重要嘅工作就係傳宗接代：一隻成蟲嘅所有器官經已發育成熟，有交配同埋（乸嘅話）產卵嘅能力，可以繁殖；通常一隻蝴蝶一世蟲淨係會交配一次。蝴蝶公會搵蝴蝶乸交配，交配完嘅蝴蝶乸會去搵寄主植物產卵，跟住公同乸喺冇幾耐之後就會死。打後佢哋嘅下一代就會再一次噉經歷呢個由生到死嘅過程<ref name="powell1987"/>。不過有一部份嘅蝴蝶物種啲乸喺產咗卵之後會生存一段時間，喺自己啲卵附近守候，嘗試為仔女提供一啲防禦<ref>Nafus, D. M.; Schreiner, I. H. (1988). "Parental Care in a Tropical Nymphalid Butterfly Hypolimas anomala". ''Animal Behaviour''. 36 (5): 1425–1443.</ref>。 {{clear}} == 習性 == [[File:Pieris brassicae - Large Cabbage White - 01.jpg|thumb|300px|一隻喺度食花蜜嘅[[歐洲粉蝶]]]] === 食嘢 === {{see also|花蜜}} 蝴蝶成蟲嘅[[昆蟲口器|口器]]特化咗好似[[飲管]]噉嘅形狀，所以淨係曉食啲流質嘅嘢食。蝴蝶主要嘅嘢食來源係富含[[糖份]]嘅[[花蜜]]（nectar），有陣時唔同物種嘅蝴蝶搵起花蜜上嚟會偏好唔同物種嘅[[花]]，又有啲蝴蝶物種會食[[花粉]]<ref>Gilbert, L. E. (1972). "Pollen Feeding and Reproductive Biology of Heliconius Butterflies". ''Proceedings of the National Academy of Sciences''. 69 (6): 1402–1407.</ref>、[[樹汁]]、[[腐爛|爛]][[生果]]、爛肉、大啲嘅[[動物]]嘅[[大便]]、人身上嘅[[汗]]（汗富含[[鹽]]）同埋[[泥土]]入面一啲溶咗嘅[[礦物質]]呀噉。佢哋嗰個飲管形嘅口器亦都可以攞嚟飲水，佢哋鍾意喺小溪邊或者濕潤嘅土壤嗰度聚集埋一齊吸水同攝取水入面嗰啲礦物質。而對於蝴蝶公嚟講，呢啲礦物質係身體製造精包嗰陣時不可或缺嘅<ref>Goulson, D.; Ollerton, J.; Sluman, C. (1997). "Foraging strategies in the small skipper butterfly, Thymelicus flavus: when to switch?". ''Animal Behaviour''. 53 (5): 1009–1016.</ref><ref>Molleman, Freerk; Grunsven, Roy H. A.; Liefting, Maartje; Zwaan, Bas J.; Brakefield, Paul M. (2005). "Is Male Puddling Behaviour of Tropical Butterflies Targeted at Sodium for Nuptial Gifts or Activity?". ''Biological Journal of the Linnean Society''. 86 (3): 345–361.</ref>。 蝴蝶鍾意食花蜜嘅習性令到佢哋對於好多種植物嚟講都係好緊要嘅[[傳粉]]媒介－蝴蝶會幫啲植物手將啲植物嘅花粉由一樖植物傳去另一樖同類嘅植物嗰度，等啲植物有得繁殖。一般嚟講，佢哋帶嘅花粉量冇[[蜜蜂]]咁多，但係佢哋飛嘅[[距離]]就往往遠過蜜蜂嘅<ref>Herrera, C. M. (1987). "Components of Pollinator 'Quality': Comparative Analysis of a Diverse Insect Assemblage". ''Oikos''. 50 (1): 79–90.</ref>。 === 共生 === [[File:Lycaenid ant sec.jpg|thumb|300px|同[[蟻]]共生嘅灰蝶幼蟲；隻蟻喺度照顧緊隻幼蟲。]] 有部份物種嘅蝴蝶會同第啲生物形成[[互利共生]]（mutualism），例如多個[[灰蝶]]物種嘅毛蟲就會同[[蟻]]形成噉嘅關係：呢啲灰蝶幼蟲嘅身體有特殊構造，識得釋放一啲特殊化學物質同蟻溝通，吸引啲蟻過嚟<ref>Devries, P. J. (1988). "The larval Ant-organs of Thisbe irenea (Lepidoptera: Riodinidae) and Their Effects Upon Attending Ants". ''Zoological Journal of the Linnean Society''. 94 (4): 379–393.</ref><ref>Devries, P. J. (June 1990). "Enhancement of Symbioses Between Butterfly Caterpillars and Ants by Vibrational Communication". ''Science''. 248 (4959): 1104–1106.</ref>；同時，隻幼蟲嘅身體曉分泌一啲[[蜜露]]（honeydew；一種富含[[糖份]]嘅黐立立液體），而呢啲蜜露對於蟻嚟講係好有用嘅糧食，所以啲蟻就會好樂意噉幫手保護隻蝴蝶幼蟲－於是乎隻蝴蝶幼蟲同啲蟻就形成咗一種互惠互利嘅關係<ref name="fied1996">Fiedler, K.; Holldobler, B.; Seufert, P. (1996). "Butterflies and Ants: The Communicative Domain". ''Cellular and Molecular Life Sciences''. 52: 14–24.</ref>。 另一方面，又有啲物種嘅蝴蝶幼蟲會用呢一點嚟去整蠱同利用啲蟻：[[大藍蝶]]（''Phengaris arion''）嘅幼蟲會吸引啲蟻帶佢返去佢哋嗰個（好安全嘅）[[蟻丘]]嗰度，跟住隻大藍蝶幼蟲會寄生喺個蟻丘度，以食啲蟻嘅幼蟲同卵嚟維生<ref>Thomas, Jeremy; Schönrogge, Karsten; Bonelli, Simona; Barbero, Francesca; Balletto, Emilio (2010). "Corruption of Ant Acoustical Signals by Mimetic Social Parasites". ''Communicative and Integrative Biology''. 3 (2): 169–171.</ref>。 === 過冬 === [[File:Chestnut Tiger Hong Kong form Japan.png|thumb|300px|一隻喺[[香港]][[深水灣]]捉到嘅大絹斑蝶；佢俾人發現係由[[日本]][[和歌山縣]]遷徙到香港嘅。<br />{{ Wikinews|大絹斑蝶飛越千里由日本抵港}}]] 冬天對蝴蝶（同絕大多數昆蟲）嚟講係一個嚴峻嘅挑戰。冬天嘅低溫會搞到好多植物凋謝，包括咗蜜源植物同寄主植物，搞到成蟲同幼蟲冚唪唥都會因為嘢食難搵而難以生存。因為噉，好多蝴蝶物種都會揀以卵或者蛹嘅型態嚟去過冬－呢兩個型態都係靜止嘅狀態，唔使周圍郁，所以唔使用咁多[[能量]]，唔使食嘢都得。不過有一部份嘅[[斑蝶]]物種能夠以成蟲嘅型態過冬，佢哋喺[[秋天]]會好努力猛咁吸花蜜，儲起啲養份喺身體度，喺冬天到咗嗰陣時就成一大群噉樣飛去啲[[山谷]]等暖嘅地方嗰度避寒，形成「蝴蝶谷」嘅奇觀<ref name="chill">"Chill Turns Monarchs North; Cold Weather Flips Butterflies' Migratory Path". ''Science News''. 183 (6). 23 March 2013.</ref><ref>Wassenaar, L.I.; Hobson, K.A. (1998). "Natal Origins of Migratory Monarch Butterflies at Wintering Colonies in Mexico: New Isotopic Evidence". ''Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A''. 95 (26): 15436–9.</ref>。 [[File:Angangueo monarchs.jpg|thumb|270px|left|喺樹上面一齊過冬嘅帝王斑蝶；呢幅相係喺[[墨西哥]]中部一個小鎮附近影到嘅。]] ==== 遷徙 ==== 有多個物種嘅蝴蝶，包括頭先提過嘅帝王斑蝶同[[大絹斑蝶]]（''Parantica sita''），會以[[遷徙]]（migration）嘅方法嚟過冬<ref>Pyle, Robert Michael (1981). ''National Audubon Society Field Guide to North American Butterflies''. Alfred A. Knopf. pp. 712–713.</ref>。帝王斑蝶會歷經幾代噉<ref group="註">冇一隻個體會完成嗮成個旅程。</ref>飛越成個北美州，去到[[墨西哥]]等暖啲嘅地區嘅某啲特定地方過冬，喺春天嗰陣就會返返去原本嘅地方，佢哋會大規模噉聚埋一齊喺啲[[樹]]上面，係一個好出名嘅奇觀。近啲嘅研究發現，Cynthia 呢個亞屬嘅蝴蝶會歷經六代由熱帶嘅[[非洲]]遷徙去[[北極圈]]嘅地方，飛經差唔多 9,000 [[哩]]嘅距離－成個旅程飛嘅總距離差唔多係帝王斑蝶嗰個旅程嘅兩倍<ref name="chill"/><ref>[https://www.birdguides.com/news/secrets-of-painted-lady-migration-unveiled/ Secrets of Painted Lady migration unveiled].</ref>。而喺[[印度半島]]嗰度都有基於[[季候風]]嘅蝴蝶大規模遷徙<ref>Williams, C. B. (1927). "A Study of Butterfly Migration in South India and Ceylon, based largely on records by Messrs. G. Evershed, E. E. Green, J. C. F. Fryer and W. Ormiston". ''Transactions of the Entomological Society of London''. 75: 1–33.</ref><ref>Urquhart, F. A.; Urquhart, N. R. (1977). "Overwintering Areas and Migratory Routes of the Monarch butterfly (Danaus p. plexippus, Lepidoptera: Danaidae) in North America, with Special Reference to the Western Population". ''Can. Ent''. 109 (12): 1583–1589.</ref>。 === 曬太陽 === 蝴蝶有曬太陽嘅習慣：蝴蝶要喺對翼有返咁上下暖－溫度超過[[攝氏]] 27 度（[[華氏]] 81 度）－嗰陣先至飛得起；當對翼唔夠暖嗰時，蝴蝶可以喺植物上面一路唞，一路將自己嘅翼嘅底向太陽，靠曬太陽嚟令自己身體暖啲，而如果佢哋身體熱得滯－溫度超過攝氏 40 度（華氏 104 度）－佢哋可以改變身體位置，等佢哋嘅翼唔好直接向住太陽，並且降溫<ref name="inforeed">Information, Reed Business (17 December 1988). "[https://books.google.com.au/books?id=PfHEmTgmHacC&pg=PA13&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false Butterflies Make Best Use of the Sunshine]". ''New Scientist'': 13.</ref>。 === 競爭 === 有好多個物種嘅蝴蝶具有[[地盤性]]，尤其係蝴蝶[[公]]：一隻蝴蝶公通常會霸住一個特定嘅區域做自己[[地盤 (動物學)|地盤]]（territory），仲會主動噉驅趕一啲唔覺意走咗入自己地盤嘅同類或者第啲動物，等自身有個制空優勢；呢啲蝴蝶公會企喺樹嘅葉上面嚟到攞個制空權，如果有其他蝴蝶公或者曉飛嘅嘢闖入去佢個領域，佢就會同佢互相追逐同打交<ref group="註">但好少可會想攞對方命。</ref>，直至個入侵者走佬為止，而如果闖入去佢個領域嘅係蝴蝶乸，隻蝴蝶公就會用盡方法留住隻蝴蝶乸同埋摟佢交配。因為噉，霸地盤係蝴蝶公之間常見嘅[[競爭]]方式<ref name="inforeed"/>。 爬山係蝴蝶公嘅另一種競爭方式。每日嘅[[上晝]]，各地好多個物種嘅蝴蝶都會順住地形噉向上飛，最後聚集喺佢哋嗰頭嘅山頂或者山脊嗰度。啲蝴蝶公會喺山頭嗰度盤據住同埋互相追趕，等啲蝴蝶乸上山，而蝴蝶乸喺交配完之後會飛落山下面產卵<ref>Gochfeld, Michael; Burger, Joanna (1997). ''Butterflies of New Jersey: A Guide to Their Status, Distribution, Conservation, and Appreciation''. Rutgers University Press. p. 55.</ref>。 一般嚟講，蝴蝶公嘅數量多過蝴蝶乸，所以蝴蝶公之間嘅競爭非常之咁激烈。成幾隻蝴蝶公一齊追求一隻蝴蝶乸嘅情況完全唔罕見，而頭先啱啱提咗嘅蝴蝶公霸地盤同登山等嘅行為都係為咗要摟啲乸交配。蝴蝶公仲對蝴蝶乸嘅氣味異常咁敏感，成日都有蝴蝶公守候喺一啲未破蛹嘅乸嘅蝴蝶蛹附近，等隻蝴蝶乸破蛹咗之後就第一時間摟佢交配<ref>[https://www.smithsonianmag.com/science-nature/how-do-male-butterflies-know-which-cradles-to-rob-18363242/ How Do Male Butterflies Know Which Cradles to Rob?].</ref>。 === 交配 === 蝴蝶有相當複雜嘅[[求偶]]（courtship）儀式：當一隻蝴蝶公想摟一隻乸同佢交配嗰陣，佢哋會喺空中打轉，過程好多時會涉及到一啲[[費洛蒙]]；如果隻乸肯睬佢，兩隻蝴蝶就會搵地方降落嚟開始交配；交配嗰陣，兩隻蝴蝶會將條尾合埋一齊，呢個過程可以持續幾[[分鐘]]至幾個[[鐘頭]]不等；隻蝴蝶公會由個腹部嗰度伸條嘢出嚟插入去隻乸個陰道嗰度，將自己嘅[[精包]]擺入去隻乸嘅體內<ref>Arikawa, Kentaro (2001). "Hindsight of Butterflies: The Papilio butterfly has light sensitivity in the genitalia, which appears to be crucial for reproductive behavior". ''BioScience''. 51 (3): 219–225.</ref>。為咗等自己做[[阿爸]]嘅機會高啲，隻蝴蝶公好多時會做啲嘢嚟令隻乸身上有佢陣除（等第啲蝴蝶公知呢隻乸已經有佢嘅精包），又或者好似[[絹蝶屬]]（''Parnassius''）嘅蝴蝶噉，交配完之後用某啲方法塞住隻乸個性器官，等其他蝴蝶公冇得同佢交配<ref>Schlaepfer, Gloria G. (2006). ''Butterflies''. Marshall Cavendish. p. 52.</ref>。 {{clear}} == 生態學研究 == [[File:Goeldis monkey - butterfly lunch - cropped.png|thumb|270px|right|一隻[[節尾猴]]擔住一隻蝴蝶。]] === 天敵 === 同多數昆蟲一樣，蝴蝶處於[[食物鏈]]嘅底層，有為數眾多嘅物種都係佢哋嘅[[天敵]]－包括咗[[雀鳥]]、[[蜥蜴]]、[[蜘蛛]]、[[螳螂]]、[[蜻蜓]]同[[青蛙]]等等都會以蝴蝶做[[獵食]]對象<ref>"[https://monarchlab.org/?/biology-and-research/biology-and-natural-history/parasites-natural-enemies Parasites and Natural Enemies] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170706025858/https://monarchlab.org/?%2Fbiology-and-research%2Fbiology-and-natural-history%2Fparasites-natural-enemies |date=2017年7月6號 }}". ''University of Minnesota''.</ref>，會以敏捷嘅身手（好似係雀鳥）或者設陷阱（好似係蜘蛛）捉蝴蝶或者蝴蝶毛蟲嚟食；蝴蝶喺幼蟲時期嗰陣時仲會撞到各種各樣嘅[[寄生性]]天敵，好似係[[寄生蠅]]（''Tachinidae''）呀噉，呢啲寄生性嘅昆蟲會將自己啲卵生喺蝴蝶嘅卵、幼蟲或者蛹嘅身上，當佢哋啲幼蟲孵咗出嚟之後，就會食個寄主嘅身體嚟維生，而俾呢啲寄生性天敵侵襲嘅蝴蝶個體通常都會死－好多蝴蝶毛蟲都係監生噉俾呢啲寄生昆蟲嘅幼蟲食咗嘅<ref>Feltwell, J. (2012). ''Large White Butterfly: The Biology, Biochemistry and Physiology of Pieris brassicae'' (Linnaeus).</ref>。除咗呢啲天敵之外，仲有好多嘅[[細菌]]、[[病毒]]同[[真菌]]等嘅[[微生物]]會搞到蝴蝶有病<ref>Feltwell, J. (2012). ''Large White Butterfly: The Biology, Biochemistry and Physiology of Pieris brassicae (Linnaeus)''. Springer. pp. 401–.</ref>。因為呢啲為數眾多嘅天敵，喺生到出嚟嘅毛蟲當中，淨係得好少數嘅可以生存到變成蝴蝶<ref>Allen, Thomas J. (2005). ''A Field Guide to Caterpillars''. Oxford University Press. p. 15.</ref>。 === 防禦 === {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 270 | image1 = Papilio polytes-Thekkady-2016-12-03-001.jpg | image2 = Common Rose (Pachliopta aristolochiae) W IMG 9133.jpg | caption2 = 玉帶鳳蝶（上）嘅乸望落似十足紅珠鳳蝶（下）噉。玉帶鳳蝶本身冇毒，但紅珠鳳蝶有，所以當獵食者為咗避免中毒而唔食呢個樣嘅蝴蝶，玉帶鳳蝶就有著數。 }} 雖然佢哋天敵咁多，蝴蝶同毛蟲都有各種嘅計仔嚟作出對抗，提升自己生存嘅[[機會率]]。例如係頭先提咗，有部分嘅[[灰蝶]]幼蟲會同蟻共生，啲蟻會為咗佢哋啲蜜露而幫手保護佢哋。蟻可以幫到手對付擬寄生生物同好多嘅其他[[節肢動物]]，但一撞到體型再大啲嘅天敵－例如係雀鳥－嗰陣，蟻都幫唔到手<ref name="fied1996"/>；不過，毛蟲同蝴蝶可以用佢哋嘅移動能力搵地方匿埋，例如係好多蝴蝶嘅乸都興將卵生喺樹皮嘅裂縫入面，又或者係有咁快得咁快走佬，再唔係仲有得詐死。唔識郁嘅卵同蛹又有第啲避敵方法，提高自己嘅生存機會<ref name="nishida2002">Nishida, Ritsuo (2002). "Sequestration of Defensive Substances from Plants by Lepidoptera". ''Annual Review of Entomology''. 47: 57–92.</ref><ref>Elfferich, Nico W. (1998). "Is the larval and imaginal signalling of Lycaenidae and other Lepidoptera related to communication with ants". ''Deinsea''. 4 (1).</ref>。 ==== 化學防禦 ==== 好多蝴蝶物種都會用一啲化學物－即係[[毒素]]－嚟趕走啲獵食者。呢啲蝴蝶多數都係識得運用一啲由植物嗰度攞到嘅毒素，搞到食咗佢哋落肚嘅獵食者會搞到唔舒服－噉嗰個獵食者下次見到同類嘅蝴蝶嗰陣就唔會去食，整體嚟講提高成個物種嘅生存機會。除此之外，呢啲物種嘅蝴蝶同毛蟲好多時都進化出咗有好鮮艷嘅色水：有部分嘅蛹表面有[[金屬]]色澤，又有幼蟲身上有對比好明顯嘅色水；呢啲噉嘅色水確保隻獵食者實會記得隻蝴蝶毛蟲係乜嘢樣嘅，更加確保到佢下次見到同類嘅蝴蝶毛蟲嗰陣，會記得上次食咗唔舒服嘅事。呢種有毒生物「進化出鮮艷色水嚟提醒獵食者」嘅現象就係所謂嘅[[警戒作用]]（Aposematism）<ref name="nishida2002"/>。 呢種現象又帶出咗另外兩個現象：[[貝氏擬態]]同[[穆氏擬態]]（睇下面）。前者係指有好多其他（冇毒嘅）蝴蝶物種－尤其係佢哋啲蝴蝶乸－都會喺外形上模仿有毒嘅鮮艷蝴蝶，等自己可以唔使特登花費資源整毒素，就有得分享警戒作用嘅著數；後者係指多種有毒鮮艷嘅蝴蝶物種進化到同對方差唔多樣，等啲獵食者唔使食咁多就已經學識避忌佢哋<ref name=e1974>{{cite|year= 1974|last1=M. |first1=Edmunds|title=''Defence in Animals''|publisher=Longman. pp. 74–78, 100–113.}}</ref>。 ==== 擬態 ==== {{see also|擬態}} [[擬態]]（mimicry）係指一啲透過扮成第種生物嚟保護自己嘅防衛機制。一個擬態現象要有以下三者：獵食者、受擬態者同埋擬態者。獵食者會喺捕食嘅過程當中學識受擬態者唔好食、有毒或者難捉，有咗呢啲唔好嘅經驗搞到佢之後會避免捉個樣同受擬態者相似嘅生物，而擬態者就因爲個樣生得似受擬態者，而變相冇咁易俾獵食者捕食<ref name=e1974></ref>。擬態有得分做以下兩大種： *[[貝氏擬態]]（Batesian mimicry）：冇威脅性、冇毒嘅物種，生到好似一啲有威脅性、有毒嘅物種噉嘅樣，起到狐假虎威嘅作用；要做到貝氏擬態，受擬態者數量要夠多，而且兩個物種要住喺相近嘅地方。例如乸嘅[[金斑蛺蝶]]（''Hypolimnas misippus''）個樣生得好似有毒嘅[[虎斑蝶]]（''Danaus genutia''）噉；乸嘅[[玉帶鳳蝶]]（''Papilio polytes''）個紅紋嘅樣似有毒嘅[[紅珠鳳蝶]]（''Pachliopta aristolochiae''）等等<ref name=edmunds74>Edmunds, M. (1974). ''Defence in Animals''. Longman. pp. 74–78, 100–113.</ref><ref>Halloran, Kathryn; Wason, Elizabeth (2013). "[http://animaldiversity.org/accounts/Papilio_polytes/ Papilio polytes]". ''University of Michigan Museum of Zoology''.</ref>。 *[[穆氏擬態]]（Müllerian mimicry）：都係頭先提過，兩種或者兩種以上都係有威脅性、有毒嘅物種，彼此之間個樣生得似－互相係對方嘅擬態者同受擬態者；佢哋色水通常都好鮮艷或者有對比色，彼此擬態令到啲獵食者唔使食咁多個體就經已學識唔好再食佢哋，加強咗警戒色嘅效果。例如有毒嘅[[紫斑蝶屬]]（''Euploea''）當中嘅物種彼此之間有相似嘅色澤呀噉<ref name=edmunds74/>。 ==== 僞裝 ==== 有好多蝴蝶物種會透過各種外型、顏色或者行爲嚟擾亂佢哋啲獵食者：有啲蝴蝶物種曉運用[[僞裝 (生物學)|僞裝]]（camouflage）令到獵食者冇咁易睇到佢哋，即係例如好多個蝴蝶物種嘅幼蟲或者成蟲都同樖寄主植物嘅色水好似，企定定唔郁嗰時可以扮成啲葉、花或者樹枝嘅一部份<ref>Forbes, Peter (2009). ''Dazzled and Deceived: Mimicry and Camouflage''. Yale University Press.</ref>，好似係[[枯葉蛺蝶]]（''Kallima inachus''）係呢方面就非之出名－枯葉蛺蝶呢種蝴蝶蝶如其名，佢哋嘅翼就噉睇好似枯葉噉嘅樣，令到獵食者難以睇到佢哋<ref>Robbins, Robert K. (1981). "The "False Head" Hypothesis: Predation and Wing Pattern Variation of Lycaenid Butterflies". ''American Naturalist''. 118 (5): 770–775.</ref>；又有啲蝴蝶物種興扮係一啲佢哋嘅天敵唔會有興趣嘅物體，例如係[[鳳蝶科]]好多個物種嘅幼蟲，個樣會生到好似雀屎噉，令到啲雀鳥唔想食佢哋落肚<ref>[http://entnemdept.ifas.ufl.edu/creatures/citrus/giantswallowtail.htm Featured Creatures: Giant Swallowtail].</ref>。 除此之外，又有啲蝴蝶物種會利用翼上面嘅斑紋分割同擾亂獵食者嘅[[視覺]]。好似係[[環蛺蝶屬]]（''Neptis''）啲翼上面嘅破碎條紋噉，灰蝶停喺度唔飛嗰陣會擺動佢哋對後翼，令到對後翼好似頭噉樣郁－啲獵食者往往俾佢哋呃咗，走去攻擊佢哋對後翼（而唔係最緊要嘅頭部），於是隻蝴蝶就噉逃過一劫<ref>{{cite journal | doi=10.1017/S1464793105006810 | last1=Stevens | first1=M. | year=2005 | title=The Role of Eyespots as Anti-Predator Mechanisms, Principally Demonstrated in the Lepidoptera | journal=''Biological Reviews'' | volume=80 | issue=4| pages=573–588 | pmid=16221330}}</ref><ref>Brakefield, PM; Gates, Julie; Keys, Dave; Kesbeke, Fanja; Wijngaarden, Pieter J.; Montelro, Antónia; French, Vernon; Carroll, Sean B.; et al. (1996). "Development, Plasticity and Evolution of Butterfly Eyespot Patterns". ''Nature''. 384 (6606): 236–242.</ref>。 <gallery widths="240"> File:Kallima inachus qtl1.jpg|枯葉蛺蝶嘅僞裝；佢望落好似一塊枯葉噉，令到獵食者冇咁易睇到佢哋。 File:Papilio cresphontes larva defensive.JPG|呢條鳳蝶毛蟲個樣生到好似粒雀屎噉。 File:Neptis pryeri pryeri.jpg|環蛺蝶身上嘅花紋會令獵食者眼花，唔知應該攻擊隻蝴蝶邊忽好。 </gallery> ==== 威嚇防禦 ==== [[File:Papilio xuthus Larva 2011-07-01.jpg|thumb|240px|一條毛蟲伸咗對臭角出嚟。]] 又有好多蝴蝶會用某啲方法扮大隻嚟嚇走啲獵食者： *有好多蝴蝶物種嘅翼上面都有唔合比例咁大嘅[[眼斑]]（eyespot），亦有[[鳳蝶]]嘅終齡幼蟲喺個胸部嗰度有啲噉嘅斑；呢啲眼斑令到隻蝴蝶或者條毛蟲望落好似一隻巨獸塊[[面 (身體)|面]]噉，啲獵食者好多時會因為噉而唔敢攻擊（睇埋[[虛張聲勢行為]]；deimatic behaviour）<ref>Edmunds, Malcolm (2012). "''Deimatic Behavior''". Springer.</ref>； *有陣時大量嘅毛蟲會聚埋一齊，噉做起到威嚇嘅效果，亦都令到啲獵食者難以集中噉去捕食，增加到個體嘅生存機會<ref name=edmunds74/>； *有部分嘅蝴蝶幼蟲身體嘅表面有好硬嘅棘刺或者係長嘅毛，用噉嚟警告天敵佢哋可能有毒、唔好食、或者難吞； *如果冇法子阻嚇天敵嘅行動，鳳蝶幼蟲仲可以用佢哋對{{link-en|臭角|Osmeterium}}（osmeterium）嚟散發出一陣難聞嘅除，斑蝶成蟲都會用器官散發出一陣除嚟驅敵<ref>Chattopadhyay, J. 2011. ''The structure and defensive efficacy of glandular secretion of the larval osmeterium in Graphium agamemnon agamemnon Linnaeus'', 1758 (Lepidoptera: Papilionidae).</ref>。 <gallery widths="240"> File:Fauna of Chinnar WLS Kerala (13).jpg|一隻眼蝶展開咗佢對翼；佢嘅翼上面有好大嘅眼斑，令到隻蝴蝶望落好似一隻巨獸塊面噉。 File:Arethusana arethusa MHNT CUT 2013 3 32 Villegailhenc male.jpg|''[[:en:Arethusana arethusa|Arethusana arethusa]]''；佢又係對翼上面有對好大嘅眼斑。 </gallery> {{clear}} == 生物分類 == [[遺傳學]]有研究唔同蝴蝶物種之間嘅[[遺傳]]關係，以及蝴蝶同第啲生物之間嘅遺傳關係<ref>Grimaldi, David A.; Engel, Michael S. (2005). ''Evolution of the Insects''. Cambridge University Press. p. 561.</ref><ref>Davies, Hazel; Butler, Carol A. (2008). ''Do Butterflies Bite?''. Rutgers University Press. p. 48.</ref>： === 外類群 === 生物學上對蝴蝶嘅[[生物分類法|分類]]曾經有多次變化：現時一般認為，蝴蝶係[[鱗翅目]]（[[學名]]：''Lepidoptera''；指翼上有[[鱗片]]嘅昆蟲，包括咗蝴蝶同[[飛蛾]]）當中嘅一個[[進化支]]；歷史上，昆蟲學家曾經將蝴蝶分類做「錘角亞目」，將飛蛾分類做「異角亞目」（Heterocera）－呢個係靠觸角形狀嚟將蝴蝶同飛蛾區分嘅，但家吓科學研究已經證實咗呢個種分類喺遺傳上查實並唔啱；一般嚟講，廿一世紀初嘅昆蟲學界經已確立咗「蝴蝶係由飛蛾進化出嚟嘅」呢一點<ref>Minet J. 1991 Tentative reconstruction of the ditrysian phylogeny (Lepidoptera, Glossata). ''Entomol. Scand''. 22, 69–95. ([http://dx.doi.org/10.1163/187631291X00327 doi:10.1163/187631291X00327])</ref><ref>''Tree of Life Web Project''. 2010. [http://tolweb.org/Ditrysia/11868/2010.11.17 Ditrysia] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210321054954/https://www.google-analytics.com/ga.js |date=2021年3月21號 }}. Version 17 November 2010 (temporary). in [http://tolweb.org/ The Tree of Life Web Project].{{en}}</ref>，不過好多研究蝴蝶同飛蛾嘅進化史嘅昆蟲學家都仲喺度拗「蝴蝶同邊啲[[科]]嘅飛蛾屬同一進化支」<ref>Mutanen M., Wahlberg N., Kaila L. 2010 Comprehensive gene and taxon coverage elucidates radiation patterns in moths and butterflies. ''Proc. R. Soc. B'', 277, 2839–2848. ([http://dx.doi.org/10.1098/rspb.2010.0392 doi:10.1098/rspb.2010.0392])</ref><ref name=k1998/>或者係「蝴蝶同邊個邊個科嘅飛蛾係[[旁系群]]（sister group；簡單講就係指喺進化上最接近）定係點」<ref>Regier J.C., et al. 2009 Toward reconstructing the evolution of advanced moths and butterflies (Lepidoptera: Ditrysia): an initial molecular study. ''BMC Evol. Biol''. 9, 280. ([http://dx.doi.org/10.1186/1471-2148-9-280 doi:10.1186/1471-2148-9-280])</ref>等等嘅問題，而佢哋對呢啲問題好多時都仲未有一致嘅共識。 === 內類群 === 對於蝴蝶內部要點分類，生物學界亦都有多次嘅爭議：喺蝴蝶嘅次級分類當中，曾經有細分做弄蝶總科、鳳蝶總科同絲角蝶總科<ref name=s1992>Scoble M.J. 1992. ''The Lepidoptera. Form, function and diversity''. Oxford, UK: Oxford University Press.</ref>，並且認為弄蝶係原始啲嘅類群；不過廿一世紀初嘅研究指出，鳳蝶總科當中嘅[[鳳蝶科]]先至係蝴蝶入面最早（由蝴蝶嘅遠古祖先嗰度）分化出嚟嘅一個[[進化支]]，即係話鳳蝶科係佢哋以外所有蝶類嘅[[旁系群]]，而噉亦都意味住，鳳蝶總科係一個[[多系群]]（polyphyly；有多個唔同祖先物種，但因為遺傳上相似而俾人分類做同類嘅生物物種）<ref>Kristensen NPAckery PR, de Jong R, Vane-Wright RI. 1998 The butterflies: Hedyloidea, Hesperoidea and Papilionoidea. In ''Lepidoptera: moths and butterflies 1 Handbuch der Zoologie/handbook of zoology IV/35'' (ed. Kristensen NP), pp. 263–300. Berlin, Germany: Walter de Gruyter.</ref><ref name=k2014>Kawahara, A. Y., & Breinholt, J. W. (2014, August). Phylogenomics provides strong evidence for relationships of butterflies and moths. In ''Proc. R. Soc. B'' (Vol. 281, No. 1788, p. 20140970). The Royal Society.</ref>。 一般嚟講，現今嘅蝴蝶分類當中總共有一個總科，包含咗七個[[科]]，包括<ref name=k1998>Kristensen NPKristensen NP, Skalski AW. 1998 Phylogeny and palaeontology. In ''Lepidoptera: moths and butterflies 1 Handbuch der Zoologie/handbook of zoology IV/35'' (ed. Kristensen NP), pp. 7–25. Berlin, Germany: Walter de Gruyter.</ref><ref>Heikkilä, M., Kaila, L., Mutanen, M., Peña, C., & Wahlberg, N. (2012, March). Cretaceous origin and repeated tertiary diversification of the redefined butterflies. In ''Proc. R. Soc. B'' (Vol. 279, No. 1731, pp. 1093-1099). The Royal Society.</ref>： {{clear}} <center> {| class="wikitable" |+ 蝴蝶分科 ! 科 !! 普通英文名 || 特徵 || 圖例 |- | [[絲角蝶科]]<br>（Hedylidae） || American moth-butterflies || 細隻、啡色、觸角冇波，長又瘦嘅腹部。 || [[File:Macrosoma bahiata.jpg|240px]] |- | [[弄蝶科]]<br>（Hesperiidae） || Skippers || 細隻、飛起上嚟會突然衝、觸角個波向後勾。 || [[File:Hesperia comma-01 (xndr).jpg|240px]] |- | [[灰蝶科]]<br>（Lycaenidae） || Blues、coppers、hairstreaks || 細隻、色水鮮艷；好多時翼上面有眼斑。 || [[File:Maculinea arion Large Blue Upperside SFrance 2009-07-18.jpg|240px]] |- | [[蛺蝶]]<br>（Nymphalidae） || Brush-footed 或者 four-footed butterflies || 多數前腳細隻，望落好似得四隻腳噉；色水好多時鮮艷。 || [[File:AD2009Aug01 Vanessa atalanta 01.jpg|240px]] |- | [[鳳蝶科]]<br>（Papilionidae） || Swallowtails || 好多時翼嗰度有「尾」；毛蟲曉產生臭味；蛹會有絲做支撐。 || [[File:Papilio troilus01.jpg|240px]] |- | [[粉蝶科]]<br>（Pieridae） || Whites 同 allies || 多數白色、黃色、或者橙色；蛹會有絲做支撐。 || [[File:Large white spread wings.jpg|240px]] |- | [[蜆蝶科]]<br>（Riodinidae） || Metalmarks || 好多時翼上會有金屬噉嘅斑點；色水比較暗淡，以黑、橙、同藍等為主。 || [[File:Necyria bellona manco NovaraExpZoologischeTheilLepidopteraAtlasTaf36.jpg|240px]] |} </center> {{clear}} == 文化影響 == [[File:Xvxi1.jpg|thumb|270px|[[五代]]時期出名嘅[[花鳥畫家]][[徐熙]]筆下嘅蝴蝶同[[紫藤]]]] {{see also|觀蝶}} 蝴蝶喺人類嘅[[文化]]入面好有影響力。佢哋色水咁鮮艷奪目，令好多人都覺得佢哋好[[靚]]，而佢哋喺人類文化入面嘅形象一般都好正面，例如係： *[[觀蝶]]（butterfly watching）即係觀察蝴蝶嘅自然生態嘅活動：觀蝶一般人都做得，可以走去野外嗰度影蝴蝶嘅相同觀察蝴蝶嘅生態，又有人會起蝴蝶園俾人觀蝶－例子有廣東嘅[[盈香生態園]]<ref>[https://read01.com/aAAQKz5.html#.WvZdBqSFPDc 廣東的蝴蝶王國：盈香生態園]。</ref>。一般嚟講，觀蝶嘅守則包括咗「唔應該騷擾啲野生動物」同埋「唔應該捉喺任何生命階段嘅蝴蝶」，費事擾亂[[生態系統]]。去觀蝶嗰陣時人多數會帶埋當地嘅蝴蝶圖鑑、記錄表同[[相機]]等嘅架生，方便記錄低自己撞到嘅蝴蝶，而影蝴蝶靚相亦係觀蝶活動當中好受歡迎嘅一環<ref>Glassberg, J. (1993). ''Butterflies through binoculars: a field guide to butterflies in the Boston, New York, Washington region''. New York: Oxford University Press.</ref><ref>{{Cite book | author = 潘瑞輝 譚健聰 | title = 鳳園生態系列－香港觀蝶入門手冊 | location = 香港 | publisher = 大埔環保會 鳳園蝴蝶保育區 | date = 2011年8月 | ISBN = 978-988-15271-1-0 }}</ref>。 *喺好耐以前嘅人類[[藝術家]]已經喺度用蝴蝶做創作主題以及用佢哋做[[美感]]嘅代表。根據[[考古學家]]喺遺跡嗰度掘出嚟嘅嘢發現，[[公元前]] 1,500 年嘅[[古埃及]]<ref>Larsen, Torben (1994). "Butterflies of Egypt". ''Saudi Aramco world''. 45 (5): 24–27.</ref>、[[中美洲]]嘅古城市[[提奧迪華肯]]（Teotihuacán）、仲有係古代嘅[[瑪雅文明]]等等都有將蝴蝶嘅形象[[雕刻]]落去佢哋啲[[神殿]]、[[建築物]]同[[珠寶]]等嘅文化產物嗰度<ref>Miller, Mary (1993). ''The Gods and Symbols of Ancient Mexico and the Maya''. Thames & Hudson.</ref>。就算到咗現代，用蝴蝶嚟象徵靚仲係喺好多創作當中都有出現嘅[[橋段]]<ref group="註">可以睇吓 [[TV Tropes]] 嘅 [http://tvtropes.org/pmwiki/pmwiki.php/Main/PrettyButterflies Pretty Butterflies]。</ref>。 *喺包含[[東亞]]在內嘅世界多地，蝴蝶好多時俾古人認為係人嘅[[靈魂]]嘅化身。例如： **[[中國]]有《[[梁山伯與祝英台]]》呢個民間傳說。喺呢個[[故仔]]入面，男女主角梁山伯同祝英台雙雙殉情之後，靈魂化身做蝴蝶，於是喺好多個[[唐人]][[民系]]嘅文化入面，蝴蝶做咗追求自由戀變嘅象徵，而《梁山伯與祝英台》同個故仔嘅變種版本喺[[京劇]]同埋[[廣東]]嘅[[大戲]]當中都有出現<ref>Idema, W. L. (2010). ''The Butterfly Lovers: The Legend of Liang Shanbo and Zhu Yingtai: Four Versions with Related Texts''. Hackett Publishing.</ref>； **喺[[日本]]嘅民俗入面有傳說話，蝴蝶係人嘅靈魂嘅化身－無論嗰個人仲係生勾勾、就快死、定係死咗，佢嘅靈魂都可以化成蝴蝶現身。有日本[[迷信]]話，如果有一隻蝴蝶飛咗入間屋嘅客房而且喺個竹幕後面停低，噉就即係有個人嚟咗見佢最愛嘅人<ref>Hearn, Lafcadio (1904). ''Kwaidan: Stories and Studies of Strange Things''. Dover.</ref>；而喺地球另一面嘅[[愛爾蘭]]，都有傳統民俗相信人死咗後會化成蝴蝶返嚟見佢愛嘅人<ref>寄藤文平, 梁桂慈譯. 2010. 死嘅型錄：鬼才插畫家筆下嘅生命終點. 圓神出版社有限公司.</ref>。 *《[[蝴蝶夫人]]》（Madame Butterfly）係一齣好出名嘅[[意大利]][[歌劇]]：[[故仔]]講一個天真後生嘅日本女仔「蝴蝶」甘心改信[[基督教]]並嫁俾美國男人'''平卡頓'''（Pinkerton），因而俾屋企人逐出家門（因為當時嘅日本人好反基督教）；平卡頓因為蝴蝶好似一隻蝴蝶噉又靚又柔弱而對佢有好感，但佢查實只係想玩吓蝴蝶，暗中打算遲啲再去搵個美國女人做正式老婆，後嚟平卡頓返咗去美國，而冇幾耐蝴蝶仲生咗佢嘅仔；蝴蝶獨力一路湊住個仔一路等佢老公返嚟，三年後，平卡頓帶住佢個美國老婆返日本，知蝴蝶生咗個仔之後想帶個仔返美國，而乜都冇嗮嘅蝴蝶最後自殺－喺《蝴蝶夫人》當中，蝴蝶俾人用嚟做柔弱同天真嘅美嘅象徵<ref>Van Rij, Jan (2001). ''Madame Butterfly: Japonisme, Puccini, and the Search for the Real Cho-Cho-San''. Stone Bridge Press.</ref>。 *喺[[電子遊戲]]系列[[寵物小精靈]]入面，有多種精靈嘅設計都係基於蝴蝶嘅。當中比較出名嘅有'''巴他蝶'''（[[片假名]]：バタフリー；[[日羅]]：batafurii）<ref group="註">可以睇吓 [https://bulbapedia.bulbagarden.net/wiki/Butterfree_(Pok%C3%A9mon) Butterfree (Pokémon)]。</ref>同埋'''狩獵鳳蝶'''（片假名：アゲハント；日羅：agehanto）<ref group="註">可以睇吓 [https://bulbapedia.bulbagarden.net/wiki/Beautifly_(Pok%C3%A9mon) Beautifly (Pokémon)]。</ref>等等。 === 粵文化 === {{see also|大良崩紗}} 除咗頭先提到嘅大戲版《梁山伯與祝英台》之外，蝴蝶喺[[粵文化]]入面都有一定嘅影響力。 廣東[[順德]][[大良]]有一種傳統小食[[崩紗 (小食)|大良崩紗]]，蝴蝶噉形，查實有段故：喺廣東話入面，蝴蝶有個舊名叫做 '''bang¹ saa¹'''，用[[漢字]]寫一般會寫做「𧌇䖢」或者「崩紗」。呢隻詞據講嚟自[[百越人]]嘅語言嘅，但到咗家吓，已經幾乎冇人仲會用嚟指蝴蝶，但係就俾人攞咗嚟指第樣嘢－大良崩紗。大良崩紗簡稱'''崩紗'''，由大良人梁成章喺 1788 年（[[清朝]]時代）喺佢嗰間「成記」油炸店創製。呢種小食嘅整法係用糖同鹽將麵團製成片，折卷之後就切同捏成蝴蝶噉嘅形狀，再用油[[炸]]。打後經過李禧同佢啲後人嘅繼承、發揚、同改進，到咗廿一世紀形成咗「李禧記」嘅老字號崩紗<ref>順德縣誌.</ref>－ '''bang¹ saa¹''' 呢個古老嘅字並冇消失，只不過係個意思變咗<ref>桑颂, & 軍晓航. (2012). ZHUANG WORD STRUCTURE. ''Journal of Chinese Linguistics'', 56-83.</ref>。 {{clear}} <gallery mode="packed" class="center" heights="240px"> File:Baangsa.jpg|李禧記崩紗 </gallery> == 彩蝶倩影 == <gallery mode="packed" class="center" heights=200px> File:Parnassius apollo Pirineus.JPG|[[阿波羅絹蝶]]（''Parnassius apollo''） File:Emerald Swallowtail.jpg|[[小天使翠鳳蝶]]<br>（''Papilio palinurus''） File:Indian oakleaf or dead leaf DSCN2192 11.jpg|[[枯葉蛺蝶]]<br>（''Kallima inachus''） File:Yellow-fronted owl-butterfly (Caligo telamonius).jpg|[[貓頭鷹環蝶]]（''Caligo''） File:Diaethria marchalii.jpg|[[紅渦蛺蝶]]（''Diaethria clymena''） File:Common Yellow Swallowtail - Papilio machaon I IMG 6962.jpg|[[金鳳蝶]]（''Papilio machaon''） File:Common Emigrant (Catopsilia pomona) W IMG 9545.jpg|[[遷粉蝶]]（''Catopsilia pomona''） File:Aussiegall - The Visitor (by).jpg|採緊蜜嘅帝王斑蝶 File:Question Mark Polygonia interrogationis Wings 3008px.jpg|''[[:en:Polygonia interrogationis|Polygonia interrogationis]]'' File:Aporia crataegi (1).jpg|''[[:en:Aporia crataegi|Aporia crataegi]]'' File:Junonia almana by kadavoor.JPG|[[美眼蛺蝶]]（''Junonia almana''） File:Blue Morpho.jpg|[[大藍閃蝶]]（''Morpho menelaus''） File:A bunch of butterflies (7658104516).jpg|幾隻唔同種嘅蝴蝶 File:Doxocopa laurentia male face sup.jpg|公嘅 ''[[:en:Doxocopa laurentia|Doxocopa laurentia]]'' File:Spicebush Swallowtail in August.jpg|''[[:en:Papilio troilus|Papilio troilus]]'' </gallery> <gallery mode="packed" class="center" heights="360px"> File:Hundreds of butterflies.jpg|[[清朝]]宮廷[[畫家]][[郎世寧]]畫嘅《百蝶圖》 </gallery> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} {{clear}} == 睇埋 == *[[鱗翅目]] *[[飛蛾]] *[[蜜蜂]] *[[花]] *[[莊周夢蝶]] *[[蝴蝶效應]] {{clear}} == 文獻 == {{Commonscat|Butterflies}} {{Wikispecies| Papilionoidea}} {{Wiktionary}} === 中國大陸書 === *{{Cite book | author = 周堯 | title = 中國蝶類志 | location = 中國 | publisher = 河南技術出版社 | date = 1992年 | ISBN = 75349-15740}} *{{Cite book | author = 王敏, 范驍凌 | title = 中國灰蝶志 | location = 中國 鄭州 | publisher = 河南科學技術出版社 | ISBN = 7534923840}} *{{Cite book | author = 袁鋒, 袁向群, 薛國喜 | title = 中國動物誌 昆蟲綱 第五十五卷 鱗翅目 弄蝶科 | location = 中國 北京 | publisher = 科學出版社 | date = 2015 | ISBN = 9787030439147}} *{{Cite book | author = 寿建新, 周尧, 李宇飞 | title = 世界蝴蝶分類名錄 | location = 中國 | publisher = 陝西科學技術出版社 | date = 2006-04-01 | ISBN = 9787536936768}} === 台灣書 === *{{Cite book | author = 呂至堅, 陳建仁 | title = 蝴蝶生活史圖鑑 | location = 台灣 | publisher = 晨星出版有限公司 | date = 2014年3月23號 | ISBN = 9789861777849}} *{{Cite book | author = 徐堉峰 | title = 臺灣蝴蝶圖鑑．上【弄蝶、鳳蝶、粉蝶】 | location = 台灣 | publisher = 晨星出版有限公司 | date = 2013年2月10號 | ISBN = 9789861776705}} *{{Cite book | author = 徐堉峰 | title = 臺灣蝴蝶圖鑑．中【灰蝶】 | location = 台灣 | publisher = 晨星出版有限公司 | date = 2013年2月10號 | ISBN = 9789861776705}} *{{Cite book | author = 徐堉峰 | title = 臺灣蝴蝶圖鑑．下【蛺蝶】 | location = 台灣 | publisher = 晨星出版有限公司 | date = 2013年3月10號 | ISBN = 9789861776682}} === 香港書 === *{{Cite book | author = 楊建業, 饒戈, 丘紹文 | title = 香港蝴蝶圖誌 | location = 香港 | publisher = 香港鱗翅目學會}} *{{Cite book | author = 潘瑞輝, 楊英豪 | title = 香港蝴蝶百科 辨蝶篇 | location = 香港 | publisher = 香港鱗翅目學會 | date = 2012年6月 | ISBN = 9789628694372 }} *{{Cite book | author = 羅益奎, 許永亮 | title = 郊野情報蝴蝶篇 | location = 香港 | publisher = 漁農自然護理署 | date = 2004年 | ISBN = 9621428432 }} *{{Cite book | author = Bascombe, M.J., Johnston, G. & Bascombe, F.S. | title = ''The Butterflies of Hong Kong'' | location = London | publisher = Academic Press | date = 1999 | ISBN = 9780120802906}} === 其他書 === *Lamas, Gerardo (1990). "[https://web.archive.org/web/20160827214204/http://lepidopteraresearchfoundation.org/journals/29/PDF29/29-092.pdf An Annotated List of Lepidopterological Journals]" (PDF). ''Journal of Research on the Lepidoptera'', 29 (1–2): 92–104. {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == * [http://www.butterfly.org.tw/home.php 台灣蝴蝶保育學會] * [http://www.lcsd.gov.hk/tc/green/butterfly/index.html 香港市區公園嘅蝴蝶 - 物種同分類] - 康樂及埋文化事務署 * [http://ftp.funet.fi/pub/sci/bio/life/insecta/lepidoptera/ditrysia/papilionoidea/ Papilionoidea] - funet.fi {{昆蟲綱}} [[Category:蝴蝶| ]] 329cfsn3qyye1jrm70rv0lkupg9wsrz 0 82851 1865141 1851342 2022-08-19T03:30:39Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''崩紗'''（{{jpingauto|bang1 saa1}}）係種[[小食]]，用[[麵粉]]加[[水]]、[[蛋]]、[[糖]]搓成崩紗形，然後用[[油]][[炸]]到金黃色，噉樣整出來嘅。 崩紗起源[[順德]][[大良]]，因為形似[[蝴蝶]]，舊陣時蝴蝶[[廣東話]]叫「崩紗」，所以有呢個名。 ==故仔== {{see also|百越人}} 崩紗個名嘅起源，查實有段故：喺[[廣東話]]入面，[[蝴蝶]]有個舊名叫做 '''bang¹ saa¹'''，用[[漢字]]寫一般會寫做「𧌇䖢」或者「崩紗」。 呢隻詞據講嚟自[[百越人]]嘅語言嘅，但到咗家吓，已經幾乎冇人仲會用嚟指蝴蝶，但係就俾人攞咗嚟指第樣嘢－大良崩紗。大良崩紗簡稱'''崩紗'''，由大良人梁成章喺 1788 年（[[清朝]]時代）喺佢嗰間「成記」油炸店創製。呢種小食嘅整法係用糖同鹽將麵團製成片，折卷之後就切同捏成蝴蝶噉嘅形狀，再用油[[炸]]。打後經過李禧同佢啲後人嘅繼承、發揚、同改進，到咗廿一世紀形成咗「李禧記」嘅老字號崩紗<ref>順德縣誌.</ref>－ '''bang¹ saa¹''' 呢個古老嘅字並冇消失，只不過係個意思變咗<ref>桑颂, & 軍晓航. (2012). ZHUANG WORD STRUCTURE. ''Journal of Chinese Linguistics'', 56-83.</ref>。 <gallery mode="packed" class="center" heights="240px"> File:Baangsa.jpg|李禧記崩紗 </gallery> ==睇埋== *[[蝴蝶]] *[[粵菜]] ==攷== {{reflist}} [[Category:廣東小食]] {{嘢食楔}} p9pg1eg7emtpvbdg97h6rfsctwt7id3 0 90347 1865072 1600035 2022-08-19T00:47:33Z 203.198.253.119 wikitext text/x-wiki {{Infobox person | 類型 = 女演員 | 姓名 = 張嘉汶 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 英文名 = Coey Cheung | 羅馬拼音 = Cheung Kar Man | 暱稱 = Coey | 國籍 = {{SIN}} | 籍貫 = | 民族 = [[新加坡華人]] | 出生日期 = {{birth_date_and _age|1991|12|12}} | 出生地點 = {{SIN}} | 逝世日期 = | 逝世地點 = | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[中華民國國文|普通話]] | 父母 = | 身高 = | 三圍 = | 體重 = | 教育程度 = 大專 | 宗教信仰 = | 職業 = [[模特兒]]、[[演員]] | 出身地 = {{SIN}} | 代表作 = 《[[五覺大戰]]》<br/>《[[熟男誘惑]]》 <br/> 《[[衝上雲霄II]]》 | 活躍年代 = 2006年到而家 | 經紀公司 = [[Talent Bang]]（2006 - 2009）<br>[[Style International Management]]（2009 - 2012）<br>[[Celebrity Agency]]（2012 - 2016）<br>[[無綫電視]]（2012 - 2016） }} '''張嘉汶'''（{{lang-en|'''Coey Cheung Kar Man'''}}，{{生死|1991年|12月12號}}）係前[[香港]][[無綫電視]]女藝員，[[新加坡]]出世。 14歲開始已經做[[模特兒]]<ref>[http://the-sun.on.cc/cnt/entertainment/20121011/00470_030.html 張嘉汶客串空姐償母願]</ref>。2007年喺[[亞洲電視]]做過節目主持，之後亦都演出過[[Now電視]]同[[香港電台]]嘅電視節目，但到2012年遊戲節目《[[五覺大戰]]》做神獸天使「招財貓」先至多人識，跟住拍[[電視劇]]。 佢曾經係Talent Bang同STYLE International Management Group Ltd.兩間公司嘅模特兒，同[[熊黛林]]、[[Angelababy]]屬同一間公司。由2006年至今拍攝過唔同牌子嘅電視同平面廣告。 現職香港航空機艙事務長（Flight Purser）。 ==演出作品== ===綜藝節目=== *2007年：《[[ATV夜蒲點]]》主持 *2009年：《[[美女廚房II]]》之美少女廚神 *2011年：《[[NOW Mushake]]》主持 *2012年：《[[五覺大戰]]》神獸天使招財貓 *2012年：《[[姊妹淘]]》嘉賓 *2012年：《[[玩轉三周1/2]]》宮女 *2013年：《[[玩轉世界盃]]》TVB美少女16位之一 ===電視劇集=== *2011年：[[香港電台]]《[[廉政行動 2011|廉政行動II]]》模特兒 *2013年：無綫電視《[[愛回家]]》 模特兒、女店員、朱小潔 *2013年：無綫電視《[[金枝慾孽貳]]》宮女 *2013年：無綫電視《[[情越海岸線]]》啤酒妹 *2013年：無綫電視《[[神探高倫布]]》舞女 *2013年：無綫電視《[[熟男有惑]]》Virginoa *2013年：無綫電視《[[衝上雲霄II]]》準空姐 *2014年：無綫電視《[[貓屎媽媽]]》女店員 *2014年：無綫電視《[[寒山潛龍]]》女相撲手 *2014年：無綫電視《[[愛我請留言]]》Tabby *2014年：無綫電視《[[男大當婚]]》birthday girl *2014年：無綫電視《[[再戰明天]]》尹冰 *2016年：無綫電視《[[警犬巴打]]》大佬女友 *2016年：無綫電視《[[純熟意外]]》模特兒 *2016年：無綫電視《[[超能老豆]]》家長 ===廣告=== *Benetton慈善 Print *雅詩34週年 Print *銅鑼灣某間Studio Print *Clarins fall / winter appeal TVC & Catalog *RedBox 撈喜TVC *大陸真知棒TVC *RedBox X’mas TVC *鳳凰衛視台 Promotion TVC *SONY WX4 Print *KFC大韓醬酷燒 TVC *現代教育Modern Education *MTR年報2011 Print *J2 人才招募 TVC *J2 塔斯曼尼亞的日與夜 TVC ===活動=== *Bio-essence百人緊膚瘦面大挑戰 *Benetton慈善活動 *Clarins Events *Megabox x 扭蛋 *美心冰皮月餅 *ATV金馬獎之夜 *I-tech *美女廚房之美少女廚神拉票造前哨戰勢 *2011書展 *Samsung Securities *全新爆笑綜藝節目 *M1 BAR（五覺evnet） *DEL MONTE 120週年 *Ice Vanilla opening ===Catwalk Show=== *Shiseido HairShow *Clarins新晉模特兒Catwalk大比賽 - 亞軍 *KOSE makeup contest *HKADF香港傳藝節 *DV8 Penumbra Fashion Show 2012 *2013 AHMA hair show ===MV演出=== * 朱凌凌 – Don’t touch my woman * 林欣彤 - Little something * Hong Kong Style ==參考== <references/> ==出面網頁== * {{Facebook|CoeyCheungKM}} * {{Twitter|im_coey}} * {{新浪微博|coeyc}} * {{instagram|coeyyy}} [[Category:前無綫電視女藝員]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:張氏|嘉汶]] {{香港藝人楔}} mvxkf72z8nj3csa7h61lay88cquqli9 1865297 1865072 2022-08-19T10:02:01Z 14.0.236.223 wikitext text/x-wiki {{Infobox person | 類型 = 女演員 | 姓名 = 張嘉汶 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 英文名 = Coey Cheung | 羅馬拼音 = Cheung Kar Man | 暱稱 = Coey | 國籍 = {{SIN}} | 籍貫 = | 民族 = [[新加坡華人]] | 出生日期 = {{birth_date_and _age|1991|12|12}} | 出生地點 = {{SIN}} | 逝世日期 = | 逝世地點 = | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話]] | 父母 = | 身高 = | 三圍 = | 體重 = | 教育程度 = 大專 | 宗教信仰 = | 職業 = [[模特兒]]、[[演員]] | 出身地 = {{SIN}} | 代表作 = 《[[五覺大戰]]》<br/>《[[熟男誘惑]]》 <br/> 《[[衝上雲霄II]]》 | 活躍年代 = 2006年到而家 | 經紀公司 = [[Talent Bang]]（2006 - 2009）<br>[[Style International Management]]（2009 - 2012）<br>[[Celebrity Agency]]（2012 - 2016）<br>[[無綫電視]]（2012 - 2016） }} '''張嘉汶'''（{{lang-en|'''Coey Cheung Kar Man'''}}，{{生死|1991年|12月12號}}）係前[[香港]][[無綫電視]]女藝員，[[新加坡]]出世。 14歲開始已經做[[模特兒]]<ref>[http://the-sun.on.cc/cnt/entertainment/20121011/00470_030.html 張嘉汶客串空姐償母願]</ref>。2007年喺[[亞洲電視]]做過節目主持，之後亦都演出過[[Now電視]]同[[香港電台]]嘅電視節目，但到2012年遊戲節目《[[五覺大戰]]》做神獸天使「招財貓」先至多人識，跟住拍[[電視劇]]。 佢曾經係Talent Bang同STYLE International Management Group Ltd.兩間公司嘅模特兒，同[[熊黛林]]、[[Angelababy]]屬同一間公司。由2006年至今拍攝過唔同牌子嘅電視同平面廣告。 現職香港航空機艙事務長（Flight Purser）。 ==演出作品== ===綜藝節目=== *2007年：《[[ATV夜蒲點]]》主持 *2009年：《[[美女廚房II]]》之美少女廚神 *2011年：《[[NOW Mushake]]》主持 *2012年：《[[五覺大戰]]》神獸天使招財貓 *2012年：《[[姊妹淘]]》嘉賓 *2012年：《[[玩轉三周1/2]]》宮女 *2013年：《[[玩轉世界盃]]》TVB美少女16位之一 ===電視劇集=== *2011年：[[香港電台]]《[[廉政行動 2011|廉政行動II]]》模特兒 *2013年：無綫電視《[[愛回家]]》 模特兒、女店員、朱小潔 *2013年：無綫電視《[[金枝慾孽貳]]》宮女 *2013年：無綫電視《[[情越海岸線]]》啤酒妹 *2013年：無綫電視《[[神探高倫布]]》舞女 *2013年：無綫電視《[[熟男有惑]]》Virginoa *2013年：無綫電視《[[衝上雲霄II]]》準空姐 *2014年：無綫電視《[[貓屎媽媽]]》女店員 *2014年：無綫電視《[[寒山潛龍]]》女相撲手 *2014年：無綫電視《[[愛我請留言]]》Tabby *2014年：無綫電視《[[男大當婚]]》birthday girl *2014年：無綫電視《[[再戰明天]]》尹冰 *2016年：無綫電視《[[警犬巴打]]》大佬女友 *2016年：無綫電視《[[純熟意外]]》模特兒 *2016年：無綫電視《[[超能老豆]]》家長 ===廣告=== *Benetton慈善 Print *雅詩34週年 Print *銅鑼灣某間Studio Print *Clarins fall / winter appeal TVC & Catalog *RedBox 撈喜TVC *大陸真知棒TVC *RedBox X’mas TVC *鳳凰衛視台 Promotion TVC *SONY WX4 Print *KFC大韓醬酷燒 TVC *現代教育Modern Education *MTR年報2011 Print *J2 人才招募 TVC *J2 塔斯曼尼亞的日與夜 TVC ===活動=== *Bio-essence百人緊膚瘦面大挑戰 *Benetton慈善活動 *Clarins Events *Megabox x 扭蛋 *美心冰皮月餅 *ATV金馬獎之夜 *I-tech *美女廚房之美少女廚神拉票造前哨戰勢 *2011書展 *Samsung Securities *全新爆笑綜藝節目 *M1 BAR（五覺evnet） *DEL MONTE 120週年 *Ice Vanilla opening ===Catwalk Show=== *Shiseido HairShow *Clarins新晉模特兒Catwalk大比賽 - 亞軍 *KOSE makeup contest *HKADF香港傳藝節 *DV8 Penumbra Fashion Show 2012 *2013 AHMA hair show ===MV演出=== * 朱凌凌 – Don’t touch my woman * 林欣彤 - Little something * Hong Kong Style ==參考== <references/> ==出面網頁== * {{Facebook|CoeyCheungKM}} * {{Twitter|im_coey}} * {{新浪微博|coeyc}} * {{instagram|coeyyy}} [[Category:前無綫電視女藝員]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:張氏|嘉汶]] {{香港藝人楔}} 6ry0c6sqdkjkw11l92dbj9nllgv6git 0 92251 1865049 1864855 2022-08-18T22:22:08Z Al12si 87401 National Aboriginal Day呢個名喺2017年之後已經唔用 wikitext text/x-wiki '''原住民日'''係[[加拿大]]同[[美國]]，自1992年10月12號哥倫布發現美洲500年嘅日子，好多地方嘅一個法定或者半法定紀念日，用來紀念[[美洲原住民]]嘅歷史同文化。 喺加拿大，由1996年開始，每年6月21號係法定嘅「[[全國原住民日]]」（英文：National Indigenous Peoples Day；法文：Journée nationale des peuples autochtones）<ref>{{cite web |title=À propos de la Journée nationale des peuples autochtones |url=https://www.rcaanc-cirnac.gc.ca/eng/1100100013718/1534874583157 |publisher=Relations Couronne-Autochtones et Affaires du Nord Canada |access-date=2022-08-18}}</ref>。 喺美國，原住民日一開始係民間發起嘅，反對慶祝[[哥倫布日]]嘅活動。1991年，[[加州]][[伯克利]]市首先將「哥倫布日」改咗名做「原住民日」（Indigenous People's Day），之後越來越多人加入。 == 參考 == <references/> {{美國楔}} [[Category:加拿大文化]] [[Category:美國文化]] tgeu3lc6pdvxq3141610dgprvd9c6fb 0 92263 1865088 1864919 2022-08-19T01:24:17Z Al12si 87401 自己改得唔好，分返開英文名引英文網頁，法文名引法文網頁 wikitext text/x-wiki '''全國原住民日'''（英文：'''National Indigenous Peoples Day'''，2017年之前叫 '''National Aboriginal Day'''<ref>{{cite web |title=About National Indigenous Peoples Day |url=https://www.rcaanc-cirnac.gc.ca/eng/1100100013718/1534874583157 |publisher=Crown-Indigenous Relations and Northern Affairs Canada |access-date=2022-08-18}}</ref>；法文：'''Journée nationale des peuples autochtones'''<ref>{{cite web |title=À propos de la Journée nationale des peuples autochtones |url=https://www.rcaanc-cirnac.gc.ca/eng/1100100013718/1534874583157 |publisher=Relations Couronne-Autochtones et Affaires du Nord Canada |access-date=2022-08-18}}</ref>）係[[加拿大]]用來慶祝[[加拿大原住民]]文化，以及紀念原住民為加拿大嘅建設作出嘅貢獻嘅全國性紀念日<ref name=history>{{cite web |url=http://dsp-psd.pwgsc.gc.ca/Collection/R32-179-2000E.pdf|title=National Aboriginal Day History|work=Indian and Northern Affairs Canada |format=pdf | accessdate = 2009-10-18}}</ref>。1996年，時任加拿大總督[[勒布朗]]（Roméo LeBlanc）宣佈，將每年嘅6月21號定為「全國原住民日」<ref name=history/>。 == 參考 == {{Reflist}} [[Category:加拿大文化]] [[Category:6月節日]] [[Category:6月21號]] 5run1fgtqluvujvhjfmmtegwl1vfh8n 1865142 1865088 2022-08-19T03:33:54Z Al12si 87401 wikitext text/x-wiki '''全國原住民日'''（英文：'''National Indigenous Peoples Day'''，2017年之前叫 '''National Aboriginal Day'''<ref>{{cite web |title=About National Indigenous Peoples Day |url=https://www.rcaanc-cirnac.gc.ca/eng/1100100013718/1534874583157 |publisher=Crown-Indigenous Relations and Northern Affairs Canada |access-date=2022-08-18}}</ref>；法文：'''Journée nationale des peuples autochtones'''<ref>{{cite web |title=À propos de la Journée nationale des peuples autochtones |url=https://www.rcaanc-cirnac.gc.ca/eng/1100100013718/1534874583157 |publisher=Relations Couronne-Autochtones et Affaires du Nord Canada |access-date=2022-08-18}}</ref>）係[[加拿大]]用來慶祝[[加拿大原住民]]文化，以及紀念原住民為加拿大嘅建設作出嘅貢獻嘅全國性紀念日<ref name=history>{{cite web |url=http://dsp-psd.pwgsc.gc.ca/Collection/R32-179-2000E.pdf|title=National Aboriginal Day History|work=Indian and Northern Affairs Canada |format=pdf | accessdate = 2009-10-18}}</ref>。1996年，時任加拿大總督[[勒布朗]]（Roméo LeBlanc）宣佈，將每年嘅6月21號定為「全國原住民日」<ref name=history/>。 全國原住民日淨係喺[[西北地區|西北特區]]同[[育空|育空特區]]係法定假期<ref>{{cite web |title=National Indigenous People’s Day Act |url=https://www.justice.gov.nt.ca/en/files/legislation/national-indigenous-peoples-day/national-indigenous-peoples-day.a.pdf |publisher=Northwest Territories Department of Justice |access-date=2022-08-18}}</ref><ref>{{cite web |title=Find a Yukon statutory holiday |url=https://yukon.ca/en/find-yukon-statutory-holiday |publisher=Government of Yukon |access-date=2022-08-18}}</ref>，喺其他省同特區都唔係。 == 參考 == {{Reflist}} [[Category:加拿大文化]] [[Category:6月節日]] [[Category:6月21號]] 581y8e576ojhtz0o3a8mqwc9ntzurbs 1865148 1865142 2022-08-19T03:39:03Z Al12si 87401 wikitext text/x-wiki '''全國原住民日'''（英文：'''National Indigenous Peoples Day'''，2017年之前叫 '''National Aboriginal Day'''<ref>{{cite web |title=About National Indigenous Peoples Day |url=https://www.rcaanc-cirnac.gc.ca/eng/1100100013718/1534874583157 |publisher=Crown-Indigenous Relations and Northern Affairs Canada |access-date=2022-08-18}}</ref>；法文：'''Journée nationale des peuples autochtones'''<ref>{{cite web |title=À propos de la Journée nationale des peuples autochtones |url=https://www.rcaanc-cirnac.gc.ca/eng/1100100013718/1534874583157 |publisher=Relations Couronne-Autochtones et Affaires du Nord Canada |access-date=2022-08-18}}</ref>）係[[加拿大]]用來慶祝[[加拿大原住民]]文化，以及紀念原住民為加拿大嘅建設作出嘅貢獻嘅全國性紀念日<ref name=history>{{cite web |url=http://dsp-psd.pwgsc.gc.ca/Collection/R32-179-2000E.pdf|title=National Aboriginal Day History|work=Indian and Northern Affairs Canada |format=pdf | accessdate = 2009-10-18}}</ref>。1996年，時任加拿大總督[[勒布朗]]（Roméo LeBlanc）宣佈，將每年嘅6月21號定為「全國原住民日」<ref name=history/>。 全國原住民日淨係喺[[西北地區|西北特區]]同[[育空|育空特區]]係法定假期<ref>{{cite web |title=National Indigenous People’s Day Act |url=https://www.justice.gov.nt.ca/en/files/legislation/national-indigenous-peoples-day/national-indigenous-peoples-day.a.pdf |publisher=Northwest Territories Department of Justice |access-date=2022-08-18}}</ref><ref>{{cite web |title=Find a Yukon statutory holiday |url=https://yukon.ca/en/find-yukon-statutory-holiday |publisher=Government of Yukon |access-date=2022-08-18}}</ref>，喺其他地方都唔係。 == 參考 == {{Reflist}} [[Category:加拿大文化]] [[Category:6月節日]] [[Category:6月21號]] 4bjatczuki4659dvjr6ua16bb92rroj 1865171 1865148 2022-08-19T04:26:37Z 14.0.236.93 wikitext text/x-wiki '''全國原住民日'''（英文：'''National Indigenous Peoples Day'''，2017年之前叫 '''National Aboriginal Day'''<ref>{{cite web |title=About National Indigenous Peoples Day |url=https://www.rcaanc-cirnac.gc.ca/eng/1100100013718/1534874583157 |publisher=Crown-Indigenous Relations and Northern Affairs Canada |access-date=2022-08-18}}</ref>；法文：'''Journée nationale des peuples autochtones'''<ref>{{cite web |title=À propos de la Journée nationale des peuples autochtones |url=https://www.rcaanc-cirnac.gc.ca/eng/1100100013718/1534874583157 |publisher=Relations Couronne-Autochtones et Affaires du Nord Canada |access-date=2022-08-18}}</ref>）係[[加拿大]]用來慶祝[[加拿大原住民]]文化，以及紀念原住民為加拿大嘅建設作出嘅貢獻嘅全國性紀念日<ref name=history>{{cite web |url=http://dsp-psd.pwgsc.gc.ca/Collection/R32-179-2000E.pdf|title=National Aboriginal Day History|work=Indian and Northern Affairs Canada |format=pdf | accessdate = 2009-10-18}}</ref>。1996年，時任加拿大總督[[勒布朗]]（Roméo LeBlanc）宣佈，將每年嘅6月21號定為「全國原住民日」<ref name=history/>。 全國原住民日淨係喺[[西北地區 (加拿大)|西北特區]]同[[育空|育空特區]]係法定假期<ref>{{cite web |title=National Indigenous People’s Day Act |url=https://www.justice.gov.nt.ca/en/files/legislation/national-indigenous-peoples-day/national-indigenous-peoples-day.a.pdf |publisher=Northwest Territories Department of Justice |access-date=2022-08-18}}</ref><ref>{{cite web |title=Find a Yukon statutory holiday |url=https://yukon.ca/en/find-yukon-statutory-holiday |publisher=Government of Yukon |access-date=2022-08-18}}</ref>，喺其他地方都唔係。 == 參考 == {{Reflist}} [[Category:加拿大文化]] [[Category:6月節日]] [[Category:6月21號]] ftek3lzd1xhvnht427sr2z7dx10bezv 0 103438 1865057 1752287 2022-08-18T23:01:30Z 182.239.93.31 wikitext text/x-wiki {{Football player infobox | playername = 穆里奇<br>Muriqui | image = [[File:Muriqui in 2011.jpg|250px]] | fullname = Luiz Guilherme da Conceição Silva | nickname =大王、巴西獵豹、雞爺 | height = {{height|m=1.71}} | dateofbirth = {{birth date and age|1986|6|16}} | cityofbirth = [[列達奈]] | countryofbirth = {{BRA}} | currentclub = [[滄州雄獅]] | clubnumber = 11 | position = [[前鋒 (足球)|前鋒]] | youthyears = 2001–2003 | youthclubs = [[瑪度里拉體育會|瑪度里拉]] | years1 = 2004–2008 | clubs1 = [[瑪度里拉體育會|瑪度里拉]] | caps1 = | goals1 = | years2 = 2004–2005 | clubs2 = → [[華斯高足球會|華斯高·達·加馬]]（租借） | caps2 = 15 | goals2 = 3 | years3 = 2006 | clubs3 = → [[彼辛度體育會|彼辛度]]（租借） | caps3 = 12 | goals3 = 1 | years4 = 2006 | clubs4 = → [[伊拉蒂體育會|伊拉蒂]]（租借） | caps4 = | goals4 = | years5 = 2007 | clubs5 = → [[艾華爾足球會|艾華爾]]（租借） | caps5 = 20 | goals5 = 5 | years6 = 2008–2010 | club6 = [[巴西體育會|巴西體育]] | caps6 = 0 | goals6 = 0 | years7 = 2008 | clubs7 = → [[維多利亞足球會|維多利亞]]（租借） | caps7 = 12 | goals7 = 0 | years8 = 2009 | clubs8 = → [[伊圖諾足球會|伊圖諾]]（租借） | caps8 = 0 | goals8 = 0 | years9 = 2009 | clubs9 = → [[艾華爾足球會|艾華爾]]（租借） | caps9 = 31 | goals9 = 9 | years10 = 2010 | clubs10 = → [[明尼路體育會|明尼路]]（租借） | caps10 = 7 | goals10 = 4 | years11 = 2010–2014 | clubs11 = [[廣州恆大足球會|廣州恆大]] | caps11 = 92 | goals11 = 52 | years12 = 2014–2016 | clubs12 = [[薩德足球會|薩德]] | caps12 = 23 | goals12 = 15 | years13 = 2016 | clubs13 = → [[東京FC]]（租借） | caps13 = 22 | goals13 = 5 | years14 = 2017 | clubs14 = [[華斯高足球會|華斯高·達·加馬]] | caps14 = 2 | goals14 = 1 | years15 = 2017–2018 | clubs15 = [[廣州恆大淘寶足球會|廣州恆大淘寶]] | caps15 = 8 | goals15 = 4 | years16 = 2018 | clubs16 = [[梅州梅縣鐵漢足球會|梅州梅縣鐵漢]] | caps16 = 20 | goals16 = 16 | years17 = 2019- | clubs17 = [[滄州雄獅]] | caps17 = 40 | goals17 = 26 | nationalyears = | nationalteam = | nationalcaps(goals) = | pcupdate = 2020年10月15號 | ntupdate = }} '''穆里奇'''（{{jpingauto|muk6 lei5 kei4}}，{{lang-pt|'''Muriqui'''}}，{{生死|1986年|6月16號}}）係[[巴西]]嘅職業[[足球]]員，[[里約熱內盧州]][[曼加拉蒂巴]]人，司職中前鋒或後衛，而家踢緊中超球隊滄州雄獅(之前叫石家莊永昌)。 2010年6月，佢以當年創新高嘅轉會費350萬美金轉投踢緊中甲嘅廣州恆大廣汽，第一次亮相就完成大四喜，隨之被廣州球迷稱為「雞爺」，嗰季亦榮膺銅靴。2011年中超聯，佢以16個入球幫助廣州隊奪得冠軍，并獲最佳球員稱號。當年8月，由於喺同遼寧隊嘅比賽中遭受不公正待遇，提出轉會申請，經過廣州球迷反復挽留，最終留隊。翌年亞冠，佢喺面對全北現代嘅5-1大勝中，射入錦上添花嘅最後一球。當季佢成功幫球隊衛冕中超，亦帶領球隊殺入亞冠八強。2013年4月18號，佢個仔加貝爾（Gabriel）喺廣州出世。2013年，佢幫助球隊實現聯賽三連冠。佢喺2013年嘅亞冠聯賽入面，射入13球，攞咗賽事最佳射手同最有價值球員<ref>[http://www.the-afc.com/en/acl-news/acl-all-news/27183-triple-delight-muriqui.html Triple delight for Muriqui]</ref>。2013年11月26號，穆里奇喺亞足聯年度頒獎典禮入面，重攞埋亞洲最佳外援返嚟<ref>[http://sports.sina.com.cn/c/2013-11-26/20276904752.shtml 穆里奇获亚足联年度最佳外援奖 盼世俱杯能进10球]</ref>。 去到2014年，佢受到傷患困擾，出場時間同表現都大幅下滑，去到聯賽中段先至打破難入波嘅尷尬局面，同時亦傳出多支西亞球會對佢有意嘅消息。2014年7月，佢以800萬美金嘅身價轉投卡塔爾聯賽嘅[[薩德足球會|薩德]]，效力廣州隊期間，共為球隊出場133次，射入77球。離別之時，廣州恆大主場天河體育場更全場高唱《講不出再見》，歡送呢位隊史第一射手。去到卡塔爾嘅第一次比賽，佢就梅開二度，幫助球會攞到一項國內杯賽錦標。但係，喺往後近一年佢仍未從傷患中恢復，出場時間斷斷續續。2015年5月，佢再次梅開二度，幫助球會攞到[[卡塔爾星級聯賽]]冠軍。 2016年4月1號，日本球會[[東京FC]]正式宣佈租借穆里奇一年<ref>{{cite web|title=ムリキ選手 期限付き移籍加入のお知らせ|url=http://www.fctokyo.co.jp/235091/|date=2016-04-01|publisher=[[F.C. Tokyo]]|access-date=2016-05-21|archive-date=2016-05-06|archive-url=https://web.archive.org/web/20160506174450/http://www.fctokyo.co.jp/235091/|url-status=dead}}</ref>，期滿後又返到巴西[[華斯高足球會]]簽約<ref>{{cite web|title=Motivado, Muriqui é apresentado oficialmente pelo Vasco|url=http://www.vasco.com.br/site/noticia/detalhe/14339/motivado-muriqui-e-apresentado-oficialmente-pelo-vasco|date=2017-01-06|publisher=[[CR Vasco da Gama]]|access-date=2017-07-12|archive-date=2017-01-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20170109021954/http://www.vasco.com.br/site/noticia/detalhe/14339/motivado-muriqui-e-apresentado-oficialmente-pelo-vasco|url-status=dead}}</ref>直到2017年7月10號期滿<ref>{{cite web|title=Após sete meses e apenas 12 jogos, Vasco rescinde com Muriqui|url=http://globoesporte.globo.com/futebol/times/vasco/noticia/vasco-rescinde-contrato-com-muriqui-contratado-no-inicio-do-ano.ghtml|date=2017-07-10|publisher=globo.com}}</ref>。兩日後正式重返廣州恆大淘寶踢波半年後正式解約，第二年去咗[[梅州梅縣鐵漢足球會|梅州梅縣鐵漢]]效力。 ==出面網頁== * {{引網|url=http://www.gzevergrandefc.com/team.aspx?target=detail&sid=299&fid=117&ftid=468|title=广州恒大足球俱乐部|language=简体中文}} ==註== {{Reflist}} [[Category:巴西足球員]] [[Category:里約熱內盧州人]] [[Category:巴西黑人]] [[Category:廣州恆大球員]] [[Category:薩德球員]] [[Category:東京足球會球員]] mni9fjzel6ulmr4i3gogy2dizff9ohn 1865058 1865057 2022-08-18T23:03:32Z 182.239.93.31 wikitext text/x-wiki {{Football player infobox | playername = 穆里奇<br>Muriqui | image = [[File:Muriqui in 2011.jpg|250px]] | fullname = Luiz Guilherme da Conceição Silva | nickname =大王、巴西獵豹、雞爺 | height = {{height|m=1.71}} | dateofbirth = {{birth date and age|1986|6|16}} | cityofbirth = [[列達奈]] | countryofbirth = {{BRA}} | currentclub = [[滄州雄獅]] | clubnumber = 11 | position = [[前鋒 (足球)|前鋒]] | youthyears = 2001–2003 | youthclubs = [[瑪度里拉體育會|瑪度里拉]] | years1 = 2004–2008 | clubs1 = [[瑪度里拉體育會|瑪度里拉]] | caps1 = | goals1 = | years2 = 2004–2005 | clubs2 = → [[華斯高足球會|華斯高·達·加馬]]（租借） | caps2 = 15 | goals2 = 3 | years3 = 2006 | clubs3 = → [[彼辛度體育會|彼辛度]]（租借） | caps3 = 12 | goals3 = 1 | years4 = 2006 | clubs4 = → [[伊拉蒂體育會|伊拉蒂]]（租借） | caps4 = | goals4 = | years5 = 2007 | clubs5 = → [[艾華爾足球會|艾華爾]]（租借） | caps5 = 20 | goals5 = 5 | years6 = 2008–2010 | club6 = [[巴西體育會|巴西體育]] | caps6 = 0 | goals6 = 0 | years7 = 2008 | clubs7 = → [[維多利亞足球會|維多利亞]]（租借） | caps7 = 12 | goals7 = 0 | years8 = 2009 | clubs8 = → [[伊圖諾足球會|伊圖諾]]（租借） | caps8 = 0 | goals8 = 0 | years9 = 2009 | clubs9 = → [[艾華爾足球會|艾華爾]]（租借） | caps9 = 31 | goals9 = 9 | years10 = 2010 | clubs10 = → [[明尼路體育會|明尼路]]（租借） | caps10 = 7 | goals10 = 4 | years11 = 2010–2014 | clubs11 = [[廣州恆大足球會|廣州恆大]] | caps11 = 92 | goals11 = 52 | years12 = 2014–2016 | clubs12 = [[薩德足球會|薩德]] | caps12 = 23 | goals12 = 15 | years13 = 2016 | clubs13 = → [[東京FC]]（租借） | caps13 = 22 | goals13 = 5 | years14 = 2017 | clubs14 = [[華斯高足球會|華斯高·達·加馬]] | caps14 = 2 | goals14 = 1 | years15 = 2017–2018 | clubs15 = [[廣州恆大淘寶足球會|廣州恆大淘寶]] | caps15 = 8 | goals15 = 4 | years16 = 2018 | clubs16 = [[梅州梅縣鐵漢足球會|梅州梅縣鐵漢]] | caps16 = 20 | goals16 = 16 | years17 = 2019- | clubs17 = [[滄州雄獅]] | caps17 = 40 | goals17 = 26 | nationalyears = | nationalteam = | nationalcaps(goals) = | pcupdate = 2020年10月15號 | ntupdate = }} '''穆里奇'''（{{jpingauto|muk6 lei5 kei4}}，{{lang-pt|'''Muriqui'''}}，{{生死|1986年|6月16號}}）係[[巴西]]嘅職業[[足球]]員，[[里約熱內盧州]][[曼加拉蒂巴]]人，司職中前鋒或後衛，而家踢緊中超球隊滄州雄獅(之前叫石家莊永昌)。 2010年6月，佢以當年創新高嘅轉會費350萬美金轉投踢緊中甲嘅廣州恆大廣汽，第一次亮相就完成大四喜，隨之被廣州球迷稱為「雞爺」，嗰季亦榮膺銅靴。2011年中超聯，佢以16個入球幫助廣州隊奪得冠軍，并獲最佳球員稱號。當年8月，由於喺同遼寧隊嘅比賽中遭受不公正待遇，提出轉會申請，經過廣州球迷反復挽留，最終留隊。翌年亞冠，佢喺面對全北現代嘅5-1大勝中，射入錦上添花嘅最後一球。當季佢成功幫球隊衛冕中超，亦帶領球隊殺入亞冠八強。2013年4月18號，佢個仔加貝爾（Gabriel）喺廣州出世。2013年，佢幫助球隊實現聯賽三連冠。佢喺2013年嘅亞冠聯賽入面，射入13球，攞咗賽事最佳射手同最有價值球員<ref>[http://www.the-afc.com/en/acl-news/acl-all-news/27183-triple-delight-muriqui.html Triple delight for Muriqui]</ref>。2013年11月26號，穆里奇喺亞足聯年度頒獎典禮入面，重攞埋亞洲最佳外援返嚟<ref>[http://sports.sina.com.cn/c/2013-11-26/20276904752.shtml 穆里奇获亚足联年度最佳外援奖 盼世俱杯能进10球]</ref>。 去到2014年，佢受到傷患困擾，出場時間同表現都大幅下滑，去到聯賽中段先至打破難入波嘅尷尬局面，同時亦傳出多支西亞球會對佢有意嘅消息。2014年7月，佢以800萬美金嘅身價轉投卡塔爾聯賽嘅[[薩德足球會|薩德]]，效力廣州隊期間，共為球隊出場133次，射入77球。離別之時，廣州恆大主場天河體育場更全場高唱《講不出再見》，歡送呢位隊史第一射手。去到卡塔爾嘅第一次比賽，佢就梅開二度，幫助球會攞到一項國內杯賽錦標。但係，喺往後近一年佢仍未從傷患中恢復，出場時間斷斷續續。2015年5月，佢再次梅開二度，幫助球會攞到[[卡塔爾星級聯賽]]冠軍。 2016年4月1號，日本球會[[東京FC]]正式宣佈租借穆里奇一年<ref>{{cite web|title=ムリキ選手 期限付き移籍加入のお知らせ|url=http://www.fctokyo.co.jp/235091/|date=2016-04-01|publisher=[[F.C. Tokyo]]|access-date=2016-05-21|archive-date=2016-05-06|archive-url=https://web.archive.org/web/20160506174450/http://www.fctokyo.co.jp/235091/|url-status=dead}}</ref>，期滿後又返到巴西[[華斯高足球會]]簽約<ref>{{cite web|title=Motivado, Muriqui é apresentado oficialmente pelo Vasco|url=http://www.vasco.com.br/site/noticia/detalhe/14339/motivado-muriqui-e-apresentado-oficialmente-pelo-vasco|date=2017-01-06|publisher=[[CR Vasco da Gama]]|access-date=2017-07-12|archive-date=2017-01-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20170109021954/http://www.vasco.com.br/site/noticia/detalhe/14339/motivado-muriqui-e-apresentado-oficialmente-pelo-vasco|url-status=dead}}</ref>直到2017年7月10號期滿<ref>{{cite web|title=Após sete meses e apenas 12 jogos, Vasco rescinde com Muriqui|url=http://globoesporte.globo.com/futebol/times/vasco/noticia/vasco-rescinde-contrato-com-muriqui-contratado-no-inicio-do-ano.ghtml|date=2017-07-10|publisher=globo.com}}</ref>。兩日後正式重返廣州恆大淘寶踢波半年後正式解約，第二年去咗[[梅州梅縣鐵漢足球會|梅州梅縣鐵漢]]效力。 ==出面網頁== * {{引網|url=http://www.gzevergrandefc.com/team.aspx?target=detail&sid=299&fid=117&ftid=468|title=广州恒大足球俱乐部|language=简体中文}} ==註== {{Reflist}} [[Category:巴西足球員]] [[Category:里約熱內盧州人]] [[Category:巴西黑人]] [[Category:廣州恆大球員]] [[Category:明尼路球員]] [[Category:東京足球會球員]] 1c8mftbvbj9w82k0ut31xm77e607dhz 1865059 1865058 2022-08-18T23:22:56Z 14.0.236.59 wikitext text/x-wiki {{Football player infobox | playername = 穆里奇<br>Muriqui | image = [[File:Muriqui in 2011.jpg|250px]] | fullname = Luiz Guilherme da Conceição Silva | nickname =大王、巴西獵豹、雞爺 | height = {{height|m=1.71}} | dateofbirth = {{birth date and age|1986|6|16}} | cityofbirth = [[列達奈]] | countryofbirth = {{BRA}} | currentclub = [[滄州雄獅]] | clubnumber = 11 | position = [[前鋒 (足球)|前鋒]] | youthyears = 2001–2003 | youthclubs = [[瑪度里拉體育會|瑪度里拉]] | years1 = 2004–2008 | clubs1 = [[瑪度里拉體育會|瑪度里拉]] | caps1 = | goals1 = | years2 = 2004–2005 | clubs2 = → [[華斯高足球會|華斯高·達·加馬]]（租借） | caps2 = 15 | goals2 = 3 | years3 = 2006 | clubs3 = → [[彼辛度體育會|彼辛度]]（租借） | caps3 = 12 | goals3 = 1 | years4 = 2006 | clubs4 = → [[伊拉蒂體育會|伊拉蒂]]（租借） | caps4 = | goals4 = | years5 = 2007 | clubs5 = → [[艾華爾足球會|艾華爾]]（租借） | caps5 = 20 | goals5 = 5 | years6 = 2008–2010 | club6 = [[巴西體育會|巴西體育]] | caps6 = 0 | goals6 = 0 | years7 = 2008 | clubs7 = → [[維多利亞足球會|維多利亞]]（租借） | caps7 = 12 | goals7 = 0 | years8 = 2009 | clubs8 = → [[伊圖諾足球會|伊圖諾]]（租借） | caps8 = 0 | goals8 = 0 | years9 = 2009 | clubs9 = → [[艾華爾足球會|艾華爾]]（租借） | caps9 = 31 | goals9 = 9 | years10 = 2010 | clubs10 = → [[明尼路體育會|明尼路]]（租借） | caps10 = 7 | goals10 = 4 | years11 = 2010–2014 | clubs11 = [[廣州恆大足球會|廣州恆大]] | caps11 = 92 | goals11 = 52 | years12 = 2014–2016 | clubs12 = [[薩德足球會|薩德]] | caps12 = 23 | goals12 = 15 | years13 = 2016 | clubs13 = → [[東京FC]]（租借） | caps13 = 22 | goals13 = 5 | years14 = 2017 | clubs14 = [[華斯高足球會|華斯高·達·加馬]] | caps14 = 2 | goals14 = 1 | years15 = 2017–2018 | clubs15 = [[廣州恆大淘寶足球會|廣州恆大淘寶]] | caps15 = 8 | goals15 = 4 | years16 = 2018 | clubs16 = [[梅州梅縣鐵漢足球會|梅州梅縣鐵漢]] | caps16 = 20 | goals16 = 16 | years17 = 2019-2021 | clubs17 = [[滄州雄獅]] | caps17 = 40 | goals17 = 26 | years18 = 2022- | clubs18 = 艾華爾 | caps18 = | goals18 = | nationalyears = | nationalteam = | nationalcaps(goals) = | pcupdate = 2020年11月11號 | ntupdate = }} '''穆里奇'''（{{jpingauto|muk6 lei5 kei4}}，{{lang-pt|'''Muriqui'''}}，{{生死|1986年|6月16號}}）係[[巴西]]嘅職業[[足球]]員，[[里約熱內盧州]][[曼加拉蒂巴]]人，司職中前鋒或後衛，而家踢緊中超球隊滄州雄獅(之前叫石家莊永昌)。 2010年6月，佢以當年創新高嘅轉會費350萬美金轉投踢緊中甲嘅廣州恆大廣汽，第一次亮相就完成大四喜，隨之被廣州球迷稱為「雞爺」，嗰季亦榮膺銅靴。2011年中超聯，佢以16個入球幫助廣州隊奪得冠軍，并獲最佳球員稱號。當年8月，由於喺同遼寧隊嘅比賽中遭受不公正待遇，提出轉會申請，經過廣州球迷反復挽留，最終留隊。翌年亞冠，佢喺面對全北現代嘅5-1大勝中，射入錦上添花嘅最後一球。當季佢成功幫球隊衛冕中超，亦帶領球隊殺入亞冠八強。2013年4月18號，佢個仔加貝爾（Gabriel）喺廣州出世。2013年，佢幫助球隊實現聯賽三連冠。佢喺2013年嘅亞冠聯賽入面，射入13球，攞咗賽事最佳射手同最有價值球員<ref>[http://www.the-afc.com/en/acl-news/acl-all-news/27183-triple-delight-muriqui.html Triple delight for Muriqui]</ref>。2013年11月26號，穆里奇喺亞足聯年度頒獎典禮入面，重攞埋亞洲最佳外援返嚟<ref>[http://sports.sina.com.cn/c/2013-11-26/20276904752.shtml 穆里奇获亚足联年度最佳外援奖 盼世俱杯能进10球]</ref>。 去到2014年，佢受到傷患困擾，出場時間同表現都大幅下滑，去到聯賽中段先至打破難入波嘅尷尬局面，同時亦傳出多支西亞球會對佢有意嘅消息。2014年7月，佢以800萬美金嘅身價轉投卡塔爾聯賽嘅[[薩德足球會|薩德]]，效力廣州隊期間，共為球隊出場133次，射入77球。離別之時，廣州恆大主場天河體育場更全場高唱《講不出再見》，歡送呢位隊史第一射手。去到卡塔爾嘅第一次比賽，佢就梅開二度，幫助球會攞到一項國內杯賽錦標。但係，喺往後近一年佢仍未從傷患中恢復，出場時間斷斷續續。2015年5月，佢再次梅開二度，幫助球會攞到[[卡塔爾星級聯賽]]冠軍。 2016年4月1號，日本球會[[東京FC]]正式宣佈租借穆里奇一年<ref>{{cite web|title=ムリキ選手 期限付き移籍加入のお知らせ|url=http://www.fctokyo.co.jp/235091/|date=2016-04-01|publisher=[[F.C. Tokyo]]|access-date=2016-05-21|archive-date=2016-05-06|archive-url=https://web.archive.org/web/20160506174450/http://www.fctokyo.co.jp/235091/|url-status=dead}}</ref>，期滿後又返到巴西[[華斯高足球會]]簽約<ref>{{cite web|title=Motivado, Muriqui é apresentado oficialmente pelo Vasco|url=http://www.vasco.com.br/site/noticia/detalhe/14339/motivado-muriqui-e-apresentado-oficialmente-pelo-vasco|date=2017-01-06|publisher=[[CR Vasco da Gama]]|access-date=2017-07-12|archive-date=2017-01-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20170109021954/http://www.vasco.com.br/site/noticia/detalhe/14339/motivado-muriqui-e-apresentado-oficialmente-pelo-vasco|url-status=dead}}</ref>直到2017年7月10號期滿<ref>{{cite web|title=Após sete meses e apenas 12 jogos, Vasco rescinde com Muriqui|url=http://globoesporte.globo.com/futebol/times/vasco/noticia/vasco-rescinde-contrato-com-muriqui-contratado-no-inicio-do-ano.ghtml|date=2017-07-10|publisher=globo.com}}</ref>。兩日後正式重返廣州恆大淘寶踢波半年後正式解約，第二年去咗[[梅州梅縣鐵漢足球會|梅州梅縣鐵漢]]效力。 ==出面網頁== * {{引網|url=http://www.gzevergrandefc.com/team.aspx?target=detail&sid=299&fid=117&ftid=468|title=广州恒大足球俱乐部|language=简体中文}} ==註== {{Reflist}} [[Category:巴西足球員]] [[Category:里約熱內盧州人]] [[Category:巴西黑人]] [[Category:廣州恆大球員]] [[Category:明尼路球員]] [[Category:東京足球會球員]] 97jtd0296z2ws5q6kmtf1o5k971vvys 1865065 1865059 2022-08-19T00:30:32Z 182.239.92.237 wikitext text/x-wiki {{Football player infobox | playername = 穆里奇<br>Muriqui | image = [[File:Muriqui in 2011.jpg|220px]] | fullname = Luiz Guilherme da Conceição Silva | nickname =大王、巴西獵豹、雞爺 | height = {{height|m=1.71}} | dateofbirth = {{birth date and age|1986|6|16}} | cityofbirth = [[列達奈]] | countryofbirth = {{BRA}} | currentclub = [[滄州雄獅]] | clubnumber = 11 | position = [[前鋒 (足球)|前鋒]] | youthyears = 2001–2003 | youthclubs = [[瑪度里拉體育會|瑪度里拉]] | years1 = 2004–2008 | clubs1 = [[瑪度里拉體育會|瑪度里拉]] | caps1 = | goals1 = | years2 = 2004–2005 | clubs2 = → [[華斯高足球會|華斯高·達·加馬]]（租借） | caps2 = 15 | goals2 = 3 | years3 = 2006 | clubs3 = → [[彼辛度體育會|彼辛度]]（租借） | caps3 = 12 | goals3 = 1 | years4 = 2006 | clubs4 = → [[伊拉蒂體育會|伊拉蒂]]（租借） | caps4 = | goals4 = | years5 = 2007 | clubs5 = → [[艾華爾足球會|艾華爾]]（租借） | caps5 = 20 | goals5 = 5 | years6 = 2008–2010 | club6 = [[巴西體育會|巴西體育]] | caps6 = 0 | goals6 = 0 | years7 = 2008 | clubs7 = → [[維多利亞足球會|維多利亞]]（租借） | caps7 = 12 | goals7 = 0 | years8 = 2009 | clubs8 = → [[伊圖諾足球會|伊圖諾]]（租借） | caps8 = 0 | goals8 = 0 | years9 = 2009 | clubs9 = → [[艾華爾足球會|艾華爾]]（租借） | caps9 = 31 | goals9 = 9 | years10 = 2010 | clubs10 = → [[明尼路體育會|明尼路]]（租借） | caps10 = 7 | goals10 = 4 | years11 = 2010–2014 | clubs11 = [[廣州恆大足球會|廣州恆大]] | caps11 = 92 | goals11 = 52 | years12 = 2014–2016 | clubs12 = [[薩德足球會|薩德]] | caps12 = 23 | goals12 = 15 | years13 = 2016 | clubs13 = → [[東京FC]]（租借） | caps13 = 22 | goals13 = 5 | years14 = 2017 | clubs14 = [[華斯高足球會|華斯高·達·加馬]] | caps14 = 2 | goals14 = 1 | years15 = 2017–2018 | clubs15 = [[廣州恆大淘寶足球會|廣州恆大淘寶]] | caps15 = 8 | goals15 = 4 | years16 = 2018 | clubs16 = [[梅州梅縣鐵漢足球會|梅州梅縣鐵漢]] | caps16 = 20 | goals16 = 16 | years17 = 2019-2021 | clubs17 = [[滄州雄獅]] | caps17 = 40 | goals17 = 26 | years18 = 2022- | clubs18 = 艾華爾 | caps18 = | goals18 = | nationalyears = | nationalteam = | nationalcaps(goals) = | pcupdate = 2020年11月11號 | ntupdate = }} '''穆里奇'''（{{jpingauto|muk6 lei5 kei4}}，{{lang-pt|'''Muriqui'''}}，{{生死|1986年|6月16號}}）係[[巴西]]嘅職業[[足球員]]，[[里約熱內盧州]][[曼加拉蒂巴]]人，司職中前鋒或後衛，效力[[巴甲]]球隊{{Link-pt|艾華爾|Avaí Futebol Clube}}。 2010年6月，佢以當年創新高嘅轉會費350萬美金轉投踢緊中甲嘅廣州恆大廣汽，第一次亮相就完成大四喜，隨之被廣州球迷稱為「雞爺」，嗰季亦榮膺銅靴。2011年中超聯，佢以16個入球幫助廣州隊奪得冠軍，并獲最佳球員稱號。當年8月，由於喺同遼寧隊嘅比賽中遭受不公正待遇，提出轉會申請，經過廣州球迷反復挽留，最終留隊。翌年亞冠，佢喺面對全北現代嘅5-1大勝中，射入錦上添花嘅最後一球。當季佢成功幫球隊衛冕中超，亦帶領球隊殺入亞冠八強。2013年4月18號，佢個仔加貝爾（Gabriel）喺廣州出世。2013年，佢幫助球隊實現聯賽三連冠。佢喺2013年嘅亞冠聯賽入面，射入13球，攞咗賽事最佳射手同最有價值球員<ref>[http://www.the-afc.com/en/acl-news/acl-all-news/27183-triple-delight-muriqui.html Triple delight for Muriqui]</ref>。2013年11月26號，穆里奇喺亞足聯年度頒獎典禮入面，重攞埋亞洲最佳外援返嚟<ref>[http://sports.sina.com.cn/c/2013-11-26/20276904752.shtml 穆里奇获亚足联年度最佳外援奖 盼世俱杯能进10球]</ref>。 去到2014年，佢受到傷患困擾，出場時間同表現都大幅下滑，去到聯賽中段先至打破難入波嘅尷尬局面，同時亦傳出多支西亞球會對佢有意嘅消息。2014年7月，佢以800萬美金嘅身價轉投卡塔爾聯賽嘅[[薩德足球會|薩德]]，效力廣州隊期間，共為球隊出場133次，射入77球。離別之時，廣州恆大主場天河體育場更全場高唱《講不出再見》，歡送呢位隊史第一射手。去到卡塔爾嘅第一次比賽，佢就梅開二度，幫助球會攞到一項國內杯賽錦標。但係，喺往後近一年佢仍未從傷患中恢復，出場時間斷斷續續。2015年5月，佢再次梅開二度，幫助球會攞到[[卡塔爾星級聯賽]]冠軍。 2016年4月1號，日本球會[[東京FC]]正式宣佈租借穆里奇一年<ref>{{cite web|title=ムリキ選手 期限付き移籍加入のお知らせ|url=http://www.fctokyo.co.jp/235091/|date=2016-04-01|publisher=[[F.C. Tokyo]]|access-date=2016-05-21|archive-date=2016-05-06|archive-url=https://web.archive.org/web/20160506174450/http://www.fctokyo.co.jp/235091/|url-status=dead}}</ref>，期滿後又返到巴西[[華斯高足球會]]簽約<ref>{{cite web|title=Motivado, Muriqui é apresentado oficialmente pelo Vasco|url=http://www.vasco.com.br/site/noticia/detalhe/14339/motivado-muriqui-e-apresentado-oficialmente-pelo-vasco|date=2017-01-06|publisher=[[CR Vasco da Gama]]|access-date=2017-07-12|archive-date=2017-01-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20170109021954/http://www.vasco.com.br/site/noticia/detalhe/14339/motivado-muriqui-e-apresentado-oficialmente-pelo-vasco|url-status=dead}}</ref>直到2017年7月10號期滿<ref>{{cite web|title=Após sete meses e apenas 12 jogos, Vasco rescinde com Muriqui|url=http://globoesporte.globo.com/futebol/times/vasco/noticia/vasco-rescinde-contrato-com-muriqui-contratado-no-inicio-do-ano.ghtml|date=2017-07-10|publisher=globo.com}}</ref>。兩日後正式重返廣州恆大淘寶踢波半年。球季完咗之後未獲球隊續約。2018年1月16號，[[中甲]]球隊[[梅州梅縣鐵漢足球會|梅州梅縣鐵漢]]宣佈佢以自由身加盟，着10號波衫。2019年球季，佢轉投另一支中甲球隊石家莊永昌（後來改名為滄州雄獅），幫球隊成功沖超。 2022年1月，佢返到巴西，再次加入巴甲球隊{{Link-pt|艾華爾|Avaí Futebol Clube}}。 ==註== {{Reflist}} ==出面網頁== {{足球員拎}} [[Category:巴西足球員]] [[Category:里約熱內盧州人]] [[Category:巴西黑人]] [[Category:廣州恆大球員]] [[Category:明尼路球員]] [[Category:東京足球會球員]] 0wstjcavus0wj92tseibkdj2am6pe9f 0 108146 1865074 1713886 2022-08-19T01:02:30Z 218.255.142.6 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 文凱玲 | 類型 = 女藝人 | 英文名 = Connie Man | 民族 = | 出生日期 = {{birth date and age|1982|12|19}} | 出生地點 = {{BHKG}} | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = {{CHN-1949}}[[廣東]] | 教育程度 = {{flagicon|HKG}} [[香港大學]]心理學系學士畢業 | 母校 = {{flagicon|HKG}} [[東華三院港九電器商聯會小學]]<br>{{flagicon|HKG}} [[東華三院甲寅年總理中學]] | 經紀公司=[[王晶|星王朝影視製作有限公司]]<br>[[無綫電視]]（2010-2020） | 親屬 = 胞妹：[[文凱明]] | 出道地點 = {{HKG}} }} '''文凱玲'''（{{lang-en|'''Connie Man'''}}，{{bd|1982年|12月19號}}）係[[香港]]電影演員，曾經參選2010年度[[香港小姐競選]]落選，之後做[[模特兒]]同拍電影。佢係[[輝皇娛樂]]旗下藝人。 ==演出== {{expandlist}} ===電視劇（ViuTV）=== *未播：《[[暖男爸爸]]》 飾 阿Ling === 電影 === *2012年：《[[我老婆唔夠秤II：我老公唔生性]]》 *2014年：《[[喜愛夜蒲3]]》 *2014年：《[[黑色喜劇]]》 *2014年：《[[溝女不離三兄弟]]》 *2014年：《[[唐伯虎衝上雲霄]]》 飾 秋香 *2015年：《[[賭城風雲2]]》 == 攷 == *[http://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20110930/00282_077.html 文凱玲長腿空姐唔吼油王] [[Category:香港電影女演員]] [[Category:香港女模特兒]] [[類:前無綫電視女藝員]] [[Category:文氏|凱玲]] [[Category:2010年度香港小姐競選佳麗]] {{香港藝人楔}} glo32bhcgcyisct3wrf8bquaii9w739 1865110 1865074 2022-08-19T02:29:35Z 14.0.236.93 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 文凱玲 | 類型 = 女藝人 | 英文名 = Connie Man | 民族 = | 出生日期 = {{birth date and age|1982|12|19}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = {{CHN-1949}}[[廣東]] | 教育程度 = [[香港大學]]心理學系學士畢業 | 母校 = [[東華三院港九電器商聯會小學]]<br>[[東華三院甲寅年總理中學]] | 經紀公司= [[王晶|星王朝影視製作有限公司]]<br>[[無綫電視]]（2010-2020） | 親屬 = 胞妹：[[文凱明]] | 出道地點 = {{HKG}} }} '''文凱玲'''（{{lang-en|'''Connie Man'''}}，{{bd|1982年|12月19號}}）係[[香港]]電影演員，曾經參選2010年度[[香港小姐競選]]落選，之後做[[模特兒]]同拍電影。佢係[[輝皇娛樂]]旗下藝人。 ==演出== {{expandlist}} ===電視劇（ViuTV）=== *2020年：《[[暖男爸爸]]》 飾 阿Ling === 電影 === *2012年：《[[我老婆唔夠秤II：我老公唔生性]]》 *2014年：《[[喜愛夜蒲3]]》 *2014年：《[[黑色喜劇]]》 *2014年：《[[溝女不離三兄弟]]》 *2014年：《[[唐伯虎衝上雲霄]]》 飾 秋香 *2015年：《[[賭城風雲2]]》 == 攷 == *[http://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20110930/00282_077.html 文凱玲長腿空姐唔吼油王] [[Category:香港電影女演員]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:前無綫電視女藝員]] [[Category:文氏|凱玲]] [[Category:2010年度香港小姐競選佳麗]] {{香港藝人楔}} 9irorfifmxu6iwtl8k5x6eispx1s4jr 1865283 1865110 2022-08-19T09:32:59Z 14.0.236.148 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 文凱玲 | 類型 = 女藝人 | 英文名 = Connie Man | 民族 = | 出生日期 = {{birth date and age|1982|12|19}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = [[廣東]] | 教育程度 = [[香港大學]]心理學系學士畢業 | 母校 = [[東華三院港九電器商聯會小學]]<br>[[東華三院甲寅年總理中學]] | 經紀公司= [[王晶|星王朝影視製作有限公司]]<br>[[無綫電視]]（2010-2020） | 親屬 = 胞妹：[[文凱明]] | 出道地點 = {{HKG}} }} '''文凱玲'''（{{lang-en|'''Connie Man'''}}，{{bd|1982年|12月19號}}）係[[香港]]電影演員，曾經參選2010年度[[香港小姐競選]]落選，之後做[[模特兒]]同拍電影。佢係[[輝皇娛樂]]旗下藝人。 ==演出== {{expandlist}} ===電視劇（ViuTV）=== *2020年：《[[暖男爸爸]]》 飾 阿Ling === 電影 === *2012年：《[[我老婆唔夠秤II：我老公唔生性]]》 *2014年：《[[喜愛夜蒲3]]》 *2014年：《[[黑色喜劇]]》 *2014年：《[[溝女不離三兄弟]]》 *2014年：《[[唐伯虎衝上雲霄]]》 飾 秋香 *2015年：《[[賭城風雲2]]》 == 攷 == *[http://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20110930/00282_077.html 文凱玲長腿空姐唔吼油王] [[Category:香港電影女演員]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:前無綫電視女藝員]] [[Category:文氏|凱玲]] [[Category:2010年度香港小姐競選佳麗]] {{香港藝人楔}} m6299jcl9zdxn5gbi9gfbfqy00x7pio 0 108626 1865068 1834825 2022-08-19T00:42:54Z 182.239.92.237 wikitext text/x-wiki 喺[[物理]]同[[化學]]裡面，'''阿伏加德羅常數'''（符號：'''''N''_A'''）係一個[[常數]]，等於'''(6.02214129±0.00000027)×10²³''' mol⁻¹<ref name="CODATA"/><ref> {{Citation |url=http://www.iupac.org/publications/pac/1992/pdf/6410x1535.pdf |title=Atomic Weight: The Name, Its History, Definition and Units |last=[[國際純粹與應用化學聯合會|International Union of Pure and Applied Chemistry]] Commission on Atomic Weights and Isotopic Abundances |journal=Pure and Applied Chemistry|Pure Appl. Chem. |year=1992 |volume=64 |issue=10 |pages=1535–43 |accessdate=2006-12-28 |doi=10.1351/pac199264101535 |format=PDF |first1=P. |last2=Peiser |first2=H. S. |postscript=. }}</ref><ref>{{Citation |title=Glossary of Terms in Quantities and Units in Clinical Chemistry (IUPAC-IFCC Recommendations 1996) |url=http://www.iupac.org/publications/pac/1996/pdf/6804x0957.pdf|journal=Pure and Applied Chemistry|Pure Appl. Chem. |volume=68 |issue=4 |pages=957–1000 |year=1996 |last=[[國際純粹與應用化學聯合會|International Union of Pure and Applied Chemistry]] Commission on Quantities and Units in Clinical Chemistry|author=International Federation of Clinical Chemistry Committee on Quantities and Units |accessdate=2006-12-28 |doi=10.1351/pac199668040957 |format=PDF |first1=H. P. |postscript=. }}</ref>。佢個名來自[[意大利]]化學家[[阿伏伽德羅]]。阿伏加德羅常數嘅具體定義係：當以 mol⁻¹為單位時，佢嘅數值等於 12 克[[碳]]-12裡面所含嘅碳原子個數。阿伏加德羅常數通常用於代表一[[摩爾]]物質所含嘅基本單元（如分子或原子）嘅數量，係聯繫一種粒子嘅[[摩爾質量]]同絕對質量嘅比例常數<ref name=CODATA>{{cite journal | last = Mohr | first = Peter J. | coauthors = Taylor, Barry N.; Newell, David B. | year = 2008 | url = http://physics.nist.gov/cuu/Constants/RevModPhys_80_000633acc.pdf | title = CODATA Recommended Values of the Fundamental Physical Constants: 2006 | journal = Rev. Mod. Phys. | volume = 80 | doi = 10.1103/RevModPhys.80.633 | pages = 633–730 | bibcode = 2008RvMP...80..633M | access-date = 2014年11月21號 | archive-date = 2011年8月5號 | archive-url = https://web.archive.org/web/20110805123802/http://physics.nist.gov/cuu/Constants/RevModPhys_80_000633acc.pdf | url-status = dead }}</ref><ref>[http://physics.nist.gov/cgi-bin/cuu/Value?na Avogadro constant]</ref><ref name="SI">{{SIbrochure8th|pages=114–15}}</ref>。 ==睇埋== *[[摩爾]] ==參考== <references/> {{科學楔}} [[Category:化學]] [[Category:物理常數]] pe3cak09oqpqmh82tk0idi6kxq71fwn 1865069 1865068 2022-08-19T00:43:11Z 182.239.92.237 wikitext text/x-wiki 喺[[物理]]同[[化學]]裡面，'''阿伏加德羅常數'''（符號：'''''N''_A'''）係一個[[常數]]，等於'''(6.02214129±0.00000027)×10²³''' mol⁻¹<ref name="CODATA"/><ref> {{Citation |url=http://www.iupac.org/publications/pac/1992/pdf/6410x1535.pdf |title=Atomic Weight: The Name, Its History, Definition and Units |last=[[國際純粹與應用化學聯合會|International Union of Pure and Applied Chemistry]] Commission on Atomic Weights and Isotopic Abundances |journal=Pure and Applied Chemistry|Pure Appl. Chem. |year=1992 |volume=64 |issue=10 |pages=1535–43 |accessdate=2006-12-28 |doi=10.1351/pac199264101535 |format=PDF |first1=P. |last2=Peiser |first2=H. S. |postscript=. }}</ref><ref>{{Citation |title=Glossary of Terms in Quantities and Units in Clinical Chemistry (IUPAC-IFCC Recommendations 1996) |url=http://www.iupac.org/publications/pac/1996/pdf/6804x0957.pdf|journal=Pure and Applied Chemistry|Pure Appl. Chem. |volume=68 |issue=4 |pages=957–1000 |year=1996 |last=[[國際純粹與應用化學聯合會|International Union of Pure and Applied Chemistry]] Commission on Quantities and Units in Clinical Chemistry|author=International Federation of Clinical Chemistry Committee on Quantities and Units |accessdate=2006-12-28 |doi=10.1351/pac199668040957 |format=PDF |first1=H. P. |postscript=. }}</ref>。佢個名來自[[意大利]]化學家[[阿伏加德羅]]。阿伏加德羅常數嘅具體定義係：當以 mol⁻¹為單位時，佢嘅數值等於 12 克[[碳]]-12裡面所含嘅碳原子個數。阿伏加德羅常數通常用於代表一[[摩爾]]物質所含嘅基本單元（如分子或原子）嘅數量，係聯繫一種粒子嘅[[摩爾質量]]同絕對質量嘅比例常數<ref name=CODATA>{{cite journal | last = Mohr | first = Peter J. | coauthors = Taylor, Barry N.; Newell, David B. | year = 2008 | url = http://physics.nist.gov/cuu/Constants/RevModPhys_80_000633acc.pdf | title = CODATA Recommended Values of the Fundamental Physical Constants: 2006 | journal = Rev. Mod. Phys. | volume = 80 | doi = 10.1103/RevModPhys.80.633 | pages = 633–730 | bibcode = 2008RvMP...80..633M | access-date = 2014年11月21號 | archive-date = 2011年8月5號 | archive-url = https://web.archive.org/web/20110805123802/http://physics.nist.gov/cuu/Constants/RevModPhys_80_000633acc.pdf | url-status = dead }}</ref><ref>[http://physics.nist.gov/cgi-bin/cuu/Value?na Avogadro constant]</ref><ref name="SI">{{SIbrochure8th|pages=114–15}}</ref>。 ==睇埋== *[[摩爾]] ==參考== <references/> {{科學楔}} [[Category:化學]] [[Category:物理常數]] 33w4rkuqylum9c7ny1xt6yxmyydbc1n 0 119374 1865021 1861255 2022-08-18T16:03:26Z Flyingaz 195442 /* 電視節目（ViuTV） */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 女演員 | 姓名 = 郭奕芯 | 圖片 = | 圖片簡介 = | 藝名 = | 英文名 = Ashina Kwok | 羅馬拼音 = Kwok Yik Sum | 暱稱 = 芯姐 / 豬妹 / 八鮮乳 / 郭醫生 | 國籍 = {{CNHK}} | 民族 = | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1995|11|22}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 母校 = [[匯知中學]] | 語言 = [[粵語]]、[[普通話|國語]]、[[英文]] | 職業 = 電影演員、模特兒 | 活躍年代 = 2015年到依家 | 出道作品 = 《[[壹獄壹世界：高登闊少踎監日記|壹獄壹世界]]》 | 代表作 = 《[[同班同學 (香港電影)|同班同學]]》 | 經紀公司 = Royal Management{{small|（2015）}}<br>三雅士製作{{small|（2016–2018）}}<br>[[英皇娛樂]]{{small|（2019–2021）}} }} '''郭奕芯'''（{{Jpingauto|gwok3 jik6 sam1}}，{{lang-en|'''Ashina Kwok'''}}，{{bd|1995年|11月22號}}），係[[香港]]電影演員，代表作包括《[[同班同學 (香港電影)|同班同學]]》、《[[鬼網]]》、《[[拳道]]》等。 ==生平== 郭奕芯14歲簽約做模特兒<ref>{{引網|url=http://jet.my-magazine.me/article/detail/interview/8195|title=JET - Interview - Interview - 二十歲之後 郭奕芯|website=Jet|language=en|access-date=2018-07-23}}</ref>，嗰時叫郭嘉銘（小蕉），參加「[[Yes!!]]全港校花校草選舉2009」，獲選「全港甜美校花」，2012年獲邀加入北京AG娛樂華人女團Angel girl，喺中國發佈會當日首唱更獲[[周杰倫]]力挺，[[方文山]]首度招收「開門弟子」，2014年同期間被邀請參與過三本寫真集。 2015年，郭奕芯簽約Royal Management並參與電影拍攝<ref>[http://hk.apple.nextmedia.com/nextplus/%E5%91%A8%E5%88%8A%E6%8E%A2%E7%86%B1%E9%87%9D/article/20151015/2_17642749/%E5%BD%AD%E6%B5%A9%E7%BF%94%E6%96%B0%E5%A5%B3%E9%AC%A5%E8%86%BD%E5%A4%A7 彭浩翔新女鬥膽大] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20200328084724/https://hk.lifestyle.appledaily.com/nextplus/magazine/article/20151015/2_17642749/%E5%BD%AD%E6%B5%A9%E7%BF%94%E6%96%B0%E5%A5%B3%E9%AC%A5%E8%86%BD%E5%A4%A7 |date=2020年3月28號 }} - 蘋果日報，2015年10月15號</ref>，19歲已經擔正做香港據影響力導演[[彭浩翔]]監製嘅電影《[[同班同學 (香港電影)|同班同學]]》嘅女主角<ref>{{Cite news|url=http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20151027/mobile/bkn-20151027221754176-1027_00862_001.html|title=郭奕芯模仿自己？溫碧霞：個Feel都似|work=on.cc東網|access-date=2018-07-23|language=zh-hk}}</ref>。呢套電影重成為東京國際電影節開幕電影<ref>{{Cite news|url=http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20151022/mobile/bkn-20151022170850423-1022_00862_001_cn.html|title=东京国际电影节　郭奕芯“胸”赢苍井空|work=on.cc東網|access-date=2018-07-23|language=zh-hk}}</ref>，及亞洲未來組別競賽作品、台北金馬影展奈派克（NETPAC）單元競賽作品、斯德哥爾摩電影節競賽作品、波蘭華沙五味影展新亞洲電影單元競賽作品、香港亞洲電影投資會HAF獎，香港亞洲電影投資會愛奇藝選擇獎。不過佢之後幾個月公司都無畀過佢做任何工作。2016年改簽獨立經理人並簽埋佢公司三雅士製作繼續發展，到2018年合約完滿，成為自由身。2019年加盟英皇娛樂集團。 2017年，郭奕芯畀[[夏雨]]欽點做鬼片《[[鬼網 (電影)|鬼網]]》嘅女主角<ref>[http://nextplus.nextmedia.com/news/ent/20160522/395921 夏雨欽點 《同班》郭奕芯做女一 ]，壹周刊，2017年5月22號</ref><ref>{{引網|url=https://hk.entertainment.appledaily.com/enews/realtime/article/20171019/57351768|title=【失聲&畫面全黑】郭奕芯拍鬼片遇靈異事件 成組人當冇事發生|website=Apple Daily 蘋果日報|access-date=2018-07-23|archive-date=2019-04-18|archive-url=https://web.archive.org/web/20190418062825/https://hk.entertainment.appledaily.com/enews/realtime/article/20171019/57351768|url-status=dead}}</ref>，同年電影《[[同囚]]》上映，裏面佢飾演香港演員[[關楚耀]]老婆。另外同年佢拍網劇《[[反黑]]》入面嘅戲份都幾重<ref>[https://www.hk01.com/娛樂/123848 伶伶簽Model公司墜騙案　郭奕芯當年都有個明星夢]，香港01，2017年10月5號</ref>，飾演[[柯受良]]個仔[[柯有倫]]嘅女朋友。2017年客串《[[春嬌救志明]]》，2018年頭客串彭浩翔監製電影《[[是日公映]]》，同拍攝《[[拳道]]》做女主角，拍檔係香港動作演員[[陳國坤]]<ref>{{引網|url=http://paper.wenweipo.com/2018/03/07/EN1803070022.htm|title=新片咀郭奕芯 陳國坤爆妻拒探班 - 香港文匯報|website=paper.wenweipo.com|language=zh-HK|access-date=2018-07-23}}</ref>。 2018年郭奕芯拍攝英皇電影《[[非分熟女]]》，同台灣影帝及視帝[[吳慷仁]]有對手戲<ref>{{引網|url=https://hk.mobi.yahoo.com/celebrity/%E9%9D%9E%E5%88%86%E7%86%9F%E5%A5%B3-%E9%83%AD%E5%A5%95%E8%8A%AF%E6%96%B0%E6%88%B2%E5%85%A8%E7%B4%A0%E9%A1%8F%E4%B8%8A%E9%99%A3-%E6%80%95%E5%9A%87%E5%A3%9E%E5%8F%B0%E7%81%A3%E8%A6%96%E5%B8%9D%E5%90%B3%E6%85%B7%E4%BB%81-090000481.html|title=【非分熟女】郭奕芯新戲全素顏上陣 怕嚇壞台灣視帝吳慷仁 {{!}} 娛樂 - Yahoo雅虎香港|website=hk.mobi.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2018-07-23|url-status=dead}}</ref>。因為演技得到賞識，其後加盟英皇娛樂集團。同年參與彭浩翔導演，《春嬌與志明》班底，2019賀歲電影《[[恭喜八婆]]》。重有主演伍健雄監制嘅《[[女子監獄]]》，另外拍ViuTV電視劇《[[好人好姐]]》飾演JoJo。簽約加盟英皇娛樂後，馬上接拍《[[墮落花]]》飾演關智斌助手June，電影被選為香港亞洲電影節隆重呈現環節，重有葉念琛導演嘅《[[我的筍盤男友]]》飾演Pauline及客串電影《Baby復仇記》。佢亦獲ViuTV邀請拍2019年新節目《[[辣伙頭]]》同2020年第二季嘅《[[辣伙頭·開火]]》。2020主演電影《女子監獄》飾豆釘，同年更主持英皇娛樂頻道-冤枉娛樂《明冤暗枉補習社》綜藝節目，獲多位藝人參與做嘉賓。 其後回復自由身，2021年郭奕芯拍攝ViuTV晚吹系列新節目《[[戀講嘢]]》做主持。亦喺ViuTV新節目《[[七救星]]》節目中擔當其中一集嘉賓，節目入面因為[[七仙羽]]師傅嘅口音而畀佢叫做「郭醫生」，更做咗七仙羽師傅喺螢幕首次收嘅入室徒弟，獲賜法號「八鮮乳」<ref>[https://www.orientalsunday.hk/456670/ 七仙羽師傅批郭奕芯被狐狸精附體賜名「八鮮乳」 講中三大特徵 竟然呢個部位有痣]，東方新地，2021年8月19號</ref>。 同年郭奕芯拍攝ViuTV劇集《[[太平紋身店]]》第八、九集主角飾穎欣、拍攝網絡劇《[[女法醫]]》、客串電影《[[PTGF出租女友]]》、主演電影《[[源生罪]]》飾晴晴。 ==演出== ===電影=== {|class="wikitable" width="600px" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''戲名'''||style="width:22%"|'''角色'''||style="width:10%"|'''性質 |- |rowspan="2"|2015年||《[[壹獄壹世界：高登闊少踎監日記|壹獄壹世界]]》 || 呂文積女友||特別介紹 |- |《[[同班同學 (香港電影)|同班同學]]》|| 林婉靜 || 女主角 |- |rowspan="4"|2017年||《[[同囚]]》|| 詩曼 || 女主角 |- |《[[鬼網 (電影)|鬼網]]》—《好鄰居》|| 陳慧 || 女主角 |- |《[[春嬌救志明]]》|| ||客串 |- |《[[少女龍婆]]》|| 雪梨 ||女主角 |- |rowspan="4"|2018年||《[[拳道]]》|| 卓蔚 || 女主角 |- |《[[是日公映]]》|| ||客串 |- |《[[非分熟女]]》|| 蓉蓉 || 主演 |- |《[[恭喜八婆]]》|| Irene ||客串 |- |2019年||《[[墮落花]]》|| June || 主演 |- |rowspan="2"|2020年||《[[我的筍盤男友]]》|| 牛蓮（Pauline） || 主演 |- |《[[Baby復仇記]]》|| ||客串 |- |rowspan="2"|2021年||《[[不日成婚]]》|| 藥劑師 || 客串 |- |《[[＃PTGF出租女友]]》|| 波波 || 主演 |- |rowspan="3"|未上畫||《[[女子監獄]]》|| 豆釘 ||主演 |- |《[[源生罪]]》||晴晴||主演 |- |《[[猛鬼3寶]]》|| ||單元角色 |- |rowspan="1"|拍緊||《[[夜校 (電影)|夜校]]》|| ||主演 |} ===網絡電影=== {|class="wikitable" width="550px" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''戲名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |2018年||《真的你，假的我》|| 小美 |} ===電視劇（ViuTV） === {|class="wikitable" width="550px" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''劇名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |2020年||《[[好人好姐]]》|| JoJo |- |2021年||《[[太平紋身店]]》 ||穎欣（第8-9集） |} ===網絡電視劇=== {|class="wikitable" width="550px" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''劇名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |2017年||《[[反黑]]》|| 李伶 |- |2021年||《[[女法醫]]》||黃嘉琪<br/>（第二集單元主角） |} ===電視節目（ViuTV） === {|class="wikitable" width="550px" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |rowspan="2"|2020年||《[[辣伙頭]]》||參賽者 |- |《[[辣伙頭·開火]]》||參賽者 |- |2021年||《[[七救星]]》||第4集嘉賓 |- |2021年至今||《[[晚吹]] - [[戀講嘢]]》||主持 |- |2021年||《[[台灣乜都拜]]》||第9-10集嘉賓 |- |2021年||《[[囝囝女女730]]》||第200集嘉賓 |- |rowspan="6"|2022年||《[[今餐有料到]]》||第156集嘉賓 |- |《[[七福星]]》||主持 |- |《[[爆谷一周]]》||第2集嘉賓 |- |《[[Auntie妳好]]》||第13集嘉賓 |- |《[[金像玩家]]》||第3集嘉賓 |- |《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》||模特兒演出 |} ===電視節目（無綫電視） === {|class="wikitable" width="550px" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |2017年||《[[兄弟幫|Big Boys Club]]》||11月20、21號嘉賓 |- |rowspan="3"|2020年||《[[今日VIP]]》||1月8號嘉賓 |- |《[[天天開運王]]》（第一輯）||第2集嘉賓 |- |《[[＃後生仔傾吓偈]]》||第472-473集嘉賓 |} ===電台節目（香港商業電台） === {|class="wikitable" width="550px" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |2015年||《[[口水多過浪花]]》|| 嘉賓 |- |2017年||《[[公子會]]》||10月21號嘉賓 |} === 其他節目 === * 2015年：《口水多過浪花》嘉賓 * 2015年：《娛樂旗艦店》嘉賓 * 2015年：《吾係自己人》嘉賓 * 2017年：《電影男女》主持 * 2017年：《文人多說話》嘉賓 * 2018年：《A1娛樂頭》嘉賓 * 2020年：英皇娛樂頻道-冤枉娛樂《明冤暗枉補習社》主持 === 廣告 === * 2015年：《Genesis Today》 - 形象大使 === 雜誌 === * 2016年：《TVB 周刊》- 電影檔案 * 2016年：《U Magazine》- Special * 2016年：《Touch Magazine》 * 2016年：《新地》- 星惜天下 * 2016年：《Milk Magazine》- 專訪 * 2016年：《新婚通信》 - 封面 * 2016年：《Ketchup Magazine》- Supreme Model * 2017年：《明周》- 娛樂放題 * 2017年：《筍報》- 封面 * 2017年：《JET Magazine》- 二十歲之後 * 2017年：《ESQUIRE Magazine》- 名人專訪 - 抓住流星的尾巴 == 參考 == {{Reflist}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:香港電影女演員]] [[Category:ViuTV合作女藝人]] [[Category:郭氏|奕芯]] [[Category:匯知中學舊生]] {{HK-enter-bio-stub}} jkax8lfwzi1tt7i6jeyow893142x6gx 0 122994 1865077 1858588 2022-08-19T01:08:45Z 218.255.142.6 wikitext text/x-wiki {{唔係|王卓祺}} {{藝人 | 姓名 = 王卓淇 | 類型 = 女藝人 | 英文名 = Erin Wong | 暱稱 = 卓淇仔、碩士法拉 | 圖片 = | 圖片尺寸 = 250px | 出生日期 = {{Birth_date_and_age|1991|6|26}} | 出生地點 = {{CHN-1949}}[[廣東]][[廣州]] | 國籍 = {{CNHK}} | 逝世日期 = | 逝世地點 = | 生肖 = | 星座 = | 職業 = [[演員]] | 語言 = [[中華民國國文|普通話]]、[[英文]]、[[粵語]] | 教育程度 = {{flagicon|UK}} [[西英格蘭大學]]學士畢業<br>{{flagicon|UK}} [[舒梨大學]]碩士畢業 | 宗教信仰 = | 配偶 = | 兒女 = | 出身地 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2014年到而家 | 經紀公司 = [[電視廣播有限公司]]（2014—2022年） | 網站 = | 獎項= <br/>最佳星級化裝師獎 | IMDb = | 相關團體 = [[Godlike Girls]]（前成員） }} '''王卓淇'''（{{jpingauto|wong4 coek3 kei4}}；{{lang-en|'''Erin Wong'''}}；{{bd|1991年|6月26號}}）係[[香港]][[無綫電視]]前女藝員，亦曾經係2014年[[香港小姐]]競選亞軍得主。 ==簡歷== 王卓淇係[[廣東]][[廣州]]人，阿爸係護膚品生產商，家境唔錯<ref>{{引網|url=https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20190815-165927|title=【王卓淇專訪】《十二傳說》爆喊獲好評 王卓淇不敢主動爭取機會|date=2019-08-15|website=明周娛樂|language=en-US|access-date=2020-01-18|archive-url=https://web.archive.org/web/20190819231002/https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20190815-165927|archive-date=2019-08-19|url-status=dead}}</ref>。佢讀到[[碩士]]，個樣幾分似似[[陳法拉]]，所以傳媒封佢做「碩士法拉」。而家係[[無綫電視J2台|J2]]節目《[[安樂蝸]]》主持，亦參與劇集拍攝，第一套劇《[[愛情食物鏈]]》已經做第三女主角。佢2021年同無綫完約，返鄉下廣州個人發展。 此外，佢亦係一位貓奴，養咗一對貓咪，分別係異國短毛貓「豬寶仔」（灰虎紋）、英國短毛貓「銀寶仔」（銀影）。 ==演出== === 電視劇（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''年份'''||style="width:15%"|'''劇名'''||style="width:16%"|'''角色''' |- |rowspan="2"|2016年||[[愛情食物鏈]]||魯佳麒 |- |[[幕後玩家]]||Model |- |rowspan="2"|2017年||[[我瞞結婚了]]||紀可愛 |- |[[全職沒女]]||范泰晞 ／ 蔡小柔 |- |rowspan="2"|2018年||[[果欄中的江湖大嫂]]||簡詠珊 |- |[[宮心計2深宮計]]||趙秋葵 |- |rowspan="2"|2019年||[[十二傳說]]||鄭曉盈 ／ 許學彤 |- |[[街坊財爺]]||玲 |- |rowspan="2"|2020年||[[機場特警 (無綫電視劇)|機場特警]]||Fiona |- |[[那些我愛過的人]]||龔芊芊 |- |rowspan="2"|2021年||[[愛美麗狂想曲]]||伴娘 |- |[[逆天奇案]]||Lucia |- |} === 綜藝節目（無綫電視） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align=center |style="width:12%"|'''年份'''||style="width:27%"|'''節目名'''||style="width:28%"|'''性質''' |- |rowspan="7"|2014年||[[2014年度香港小姐競選 ]]||參選者 |- |[[今日VIP]]||8月27號嘉賓 |- |[[星光熠熠耀保良]]||演出 |- |[[無線電視台慶|創新經典 TVB邁向48年台慶亮燈]]||演出 |- |[[2015無綫節目巡禮|TVB創新經典節目巡禮2015]]||演出 |- |[[放學ICU]]||11月18號嘉賓 |- |[[都市閒情]]||11月19號嘉賓 |- |rowspan="6"|2015年||[[安樂蝸]]||主持 |- |[[Think Big 大明星]]||2月7號嘉賓 |- |[[羊羊得意過羊年]]||演出 |- |[[全城躍動 第五屆全港運動會開幕典禮]]||演出 |- |[[甜心先生]]||5月10號嘉賓 |- |[[Think Big 天地]]||11月24號嘉賓 |- |rowspan="3"|2017年||[[瘋狂夏水禮2017]]||嘉賓 |- |[[最緊要好好玩 消暑版]]||演出 |- |[[終極街頭魔法王]]||嘉賓 |- |rowspan="1"|2018年||[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]||美女學徒 |- |} === 網上節目（Big Big Channel） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align=center |style="width:12%"|'''年份'''||style="width:27%"|'''節目名'''||style="width:28%"|'''性質''' |- |rowspan="1"|2017年||[[Godlike Girls 傳說女神育成計劃]]||演出 |- |} === 電影 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align=center |style="width:12%"|'''年份'''||style="width:27%"|'''戲名'''||style="width:28%"|'''角色''' |- |rowspan="1"|2020年||[[我的筍盤男友]]||Gigi |- |} ==參考== {{Reflist}} == 出面網頁 == * {{TVBartiste|erinwong}} * {{Instagram|erin__kay}} * {{Facebook|erinwongcheukki}} * [http://misshk.tvb.com/2014/contestant/erin 2014香港小姐競選- 9. 王卓淇Erin Wong - 佳麗檔案- tvb.com] {{香港小姐|[[蔡思貝]]|亞|2014年|[[龐卓欣]]}} [[Category:前無綫電視女藝員]] [[Category:王氏|卓淇]] [[Category:廣州人]] [[Category:2014年度香港小姐競選佳麗]] {{HK-enter-bio-stub}} bdmxoxbpfdpmz6cs4x2y93kwqwwoecq 1865108 1865077 2022-08-19T02:27:51Z 14.0.236.93 wikitext text/x-wiki {{唔係|王卓祺}} {{藝人 | 姓名 = 王卓淇 | 類型 = 女藝人 | 英文名 = Erin Wong | 暱稱 = 卓淇仔、碩士法拉 | 圖片 = | 圖片尺寸 = 250px | 出生日期 = {{Birth_date_and_age|1991|6|26}} | 出生地點 = {{CHN}}[[廣東]][[廣州]] | 國籍 = {{CNHK}} | 逝世日期 = | 逝世地點 = | 生肖 = | 星座 = | 職業 = 演員 | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話]] | 教育程度 = {{flagicon|UK}} [[西英格蘭大學]]學士畢業<br>{{flagicon|UK}} [[舒梨大學]]碩士畢業 | 宗教信仰 = | 配偶 = | 兒女 = | 出身地 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2014年— | 經紀公司 = [[電視廣播有限公司]]（2014—2022年） | 網站 = | 獎項= <br/>最佳星級化裝師獎 | IMDb = | 相關團體 = [[Godlike Girls]]（前成員） }} '''王卓淇'''（{{jpingauto|wong4 coek3 kei4}}；{{lang-en|'''Erin Wong'''}}；{{bd|1991年|6月26號}}）係[[香港]][[無綫電視]]前女藝員，亦曾經係2014年[[香港小姐]]競選亞軍得主。 ==簡歷== 王卓淇係[[廣東]][[廣州]]人，阿爸係護膚品生產商，家境唔錯<ref>{{引網|url=https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20190815-165927|title=【王卓淇專訪】《十二傳說》爆喊獲好評 王卓淇不敢主動爭取機會|date=2019-08-15|website=明周娛樂|language=en-US|access-date=2020-01-18|archive-url=https://web.archive.org/web/20190819231002/https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20190815-165927|archive-date=2019-08-19|url-status=dead}}</ref>。佢讀到[[碩士]]，個樣幾分似似[[陳法拉]]，所以傳媒封佢做「碩士法拉」。而家係[[無綫電視J2台|J2]]節目《[[安樂蝸]]》主持，亦參與劇集拍攝，第一套劇《[[愛情食物鏈]]》已經做第三女主角。佢2021年同無綫完約，返鄉下廣州個人發展。 此外，佢亦係一位貓奴，養咗一對貓咪，分別係異國短毛貓「豬寶仔」（灰虎紋）、英國短毛貓「銀寶仔」（銀影）。 ==演出== === 電視劇（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''年份'''||style="width:15%"|'''劇名'''||style="width:16%"|'''角色''' |- |rowspan="2"|2016年||[[愛情食物鏈]]||魯佳麒 |- |[[幕後玩家]]||Model |- |rowspan="2"|2017年||[[我瞞結婚了]]||紀可愛 |- |[[全職沒女]]||范泰晞 ／ 蔡小柔 |- |rowspan="2"|2018年||[[果欄中的江湖大嫂]]||簡詠珊 |- |[[宮心計2深宮計]]||趙秋葵 |- |rowspan="2"|2019年||[[十二傳說]]||鄭曉盈 ／ 許學彤 |- |[[街坊財爺]]||玲 |- |rowspan="2"|2020年||[[機場特警 (無綫電視劇)|機場特警]]||Fiona |- |[[那些我愛過的人]]||龔芊芊 |- |rowspan="2"|2021年||[[愛美麗狂想曲]]||伴娘 |- |[[逆天奇案]]||Lucia |- |} === 綜藝節目（無綫電視） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align=center |style="width:12%"|'''年份'''||style="width:27%"|'''節目名'''||style="width:28%"|'''性質''' |- |rowspan="7"|2014年||[[2014年度香港小姐競選 ]]||參選者 |- |[[今日VIP]]||8月27號嘉賓 |- |[[星光熠熠耀保良]]||演出 |- |[[無線電視台慶|創新經典 TVB邁向48年台慶亮燈]]||演出 |- |[[2015無綫節目巡禮|TVB創新經典節目巡禮2015]]||演出 |- |[[放學ICU]]||11月18號嘉賓 |- |[[都市閒情]]||11月19號嘉賓 |- |rowspan="6"|2015年||[[安樂蝸]]||主持 |- |[[Think Big 大明星]]||2月7號嘉賓 |- |[[羊羊得意過羊年]]||演出 |- |[[全城躍動 第五屆全港運動會開幕典禮]]||演出 |- |[[甜心先生]]||5月10號嘉賓 |- |[[Think Big 天地]]||11月24號嘉賓 |- |rowspan="3"|2017年||[[瘋狂夏水禮2017]]||嘉賓 |- |[[最緊要好好玩 消暑版]]||演出 |- |[[終極街頭魔法王]]||嘉賓 |- |rowspan="1"|2018年||[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]||美女學徒 |- |} === 網上節目（Big Big Channel） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align=center |style="width:12%"|'''年份'''||style="width:27%"|'''節目名'''||style="width:28%"|'''性質''' |- |rowspan="1"|2017年||[[Godlike Girls 傳說女神育成計劃]]||演出 |- |} === 電影 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align=center |style="width:12%"|'''年份'''||style="width:27%"|'''戲名'''||style="width:28%"|'''角色''' |- |rowspan="1"|2020年||[[我的筍盤男友]]||Gigi |- |} ==參考== {{Reflist}} == 出面網頁 == * {{TVBartiste|erinwong}} * {{Instagram|erin__kay}} * {{Facebook|erinwongcheukki}} * [http://misshk.tvb.com/2014/contestant/erin 2014香港小姐競選- 9. 王卓淇Erin Wong - 佳麗檔案- tvb.com] {{香港小姐|[[蔡思貝]]|亞|2014年|[[龐卓欣]]}} [[Category:前無綫電視女藝員]] [[Category:王氏|卓淇]] [[Category:廣州人]] [[Category:2014年度香港小姐競選佳麗]] {{HK-enter-bio-stub}} b6himscojmpcmcwjk85x7apdwpln67v 1865246 1865108 2022-08-19T08:48:53Z 219.76.18.202 wikitext text/x-wiki {{唔係|王卓祺}} {{藝人 | 姓名 = 王卓淇 | 類型 = 女藝人 | 英文名 = Erin Wong | 暱稱 = 卓淇仔、碩士法拉 | 圖片 = | 圖片尺寸 = 250px | 出生日期 = {{Birth_date_and_age|1991|6|26}} | 出生地點 = {{CHN-1949}}[[廣東]][[廣州]] | 國籍 = {{CNHK}} | 逝世日期 = | 逝世地點 = | 生肖 = | 星座 = | 職業 = [[演員]] | 語言 = [[中華民國國文|普通話]]、[[英文]]、[[粵語]] | 教育程度 = {{flagicon|UK}} [[西英格蘭大學]]學士畢業<br>{{flagicon|UK}} [[舒梨大學]]碩士畢業 | 宗教信仰 = | 配偶 = | 兒女 = | 出身地 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2014年— | 經紀公司 = [[電視廣播有限公司]]（2014—2022年） | 網站 = | 獎項= <br/>最佳星級化裝師獎 | IMDb = | 相關團體 = [[Godlike Girls]]（前成員） }} '''王卓淇'''（{{jpingauto|wong4 coek3 kei4}}；{{lang-en|'''Erin Wong'''}}；{{bd|1991年|6月26號}}）係[[香港]][[無綫電視]]前女藝員，亦曾經係2014年[[香港小姐]]競選亞軍得主。 ==簡歷== 王卓淇係[[廣東]][[廣州]]人，阿爸係護膚品生產商，家境唔錯<ref>{{引網|url=https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20190815-165927|title=【王卓淇專訪】《十二傳說》爆喊獲好評 王卓淇不敢主動爭取機會|date=2019-08-15|website=明周娛樂|language=en-US|access-date=2020-01-18|archive-url=https://web.archive.org/web/20190819231002/https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20190815-165927|archive-date=2019-08-19|url-status=dead}}</ref>。佢讀到[[碩士]]，個樣幾分似似[[陳法拉]]，所以傳媒封佢做「碩士法拉」。而家係[[無綫電視J2台|J2]]節目《[[安樂蝸]]》主持，亦參與劇集拍攝，第一套劇《[[愛情食物鏈]]》已經做第三女主角。佢2021年同無綫完約，返鄉下廣州個人發展。 此外，佢亦係一位貓奴，養咗一對貓咪，分別係異國短毛貓「豬寶仔」（灰虎紋）、英國短毛貓「銀寶仔」（銀影）。 ==演出== === 電視劇（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''年份'''||style="width:15%"|'''劇名'''||style="width:16%"|'''角色''' |- |rowspan="2"|2016年||[[愛情食物鏈]]||魯佳麒 |- |[[幕後玩家]]||Model |- |rowspan="2"|2017年||[[我瞞結婚了]]||紀可愛 |- |[[全職沒女]]||范泰晞 ／ 蔡小柔 |- |rowspan="2"|2018年||[[果欄中的江湖大嫂]]||簡詠珊 |- |[[宮心計2深宮計]]||趙秋葵 |- |rowspan="2"|2019年||[[十二傳說]]||鄭曉盈 ／ 許學彤 |- |[[街坊財爺]]||玲 |- |rowspan="2"|2020年||[[機場特警 (無綫電視劇)|機場特警]]||Fiona |- |[[那些我愛過的人]]||龔芊芊 |- |rowspan="2"|2021年||[[愛美麗狂想曲]]||伴娘 |- |[[逆天奇案]]||Lucia |- |} === 綜藝節目（無綫電視） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align=center |style="width:12%"|'''年份'''||style="width:27%"|'''節目名'''||style="width:28%"|'''性質''' |- |rowspan="7"|2014年||[[2014年度香港小姐競選 ]]||參選者 |- |[[今日VIP]]||8月27號嘉賓 |- |[[星光熠熠耀保良]]||演出 |- |[[無線電視台慶|創新經典 TVB邁向48年台慶亮燈]]||演出 |- |[[2015無綫節目巡禮|TVB創新經典節目巡禮2015]]||演出 |- |[[放學ICU]]||11月18號嘉賓 |- |[[都市閒情]]||11月19號嘉賓 |- |rowspan="6"|2015年||[[安樂蝸]]||主持 |- |[[Think Big 大明星]]||2月7號嘉賓 |- |[[羊羊得意過羊年]]||演出 |- |[[全城躍動 第五屆全港運動會開幕典禮]]||演出 |- |[[甜心先生]]||5月10號嘉賓 |- |[[Think Big 天地]]||11月24號嘉賓 |- |rowspan="3"|2017年||[[瘋狂夏水禮2017]]||嘉賓 |- |[[最緊要好好玩 消暑版]]||演出 |- |[[終極街頭魔法王]]||嘉賓 |- |rowspan="1"|2018年||[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]||美女學徒 |- |} === 網上節目（Big Big Channel） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align=center |style="width:12%"|'''年份'''||style="width:27%"|'''節目名'''||style="width:28%"|'''性質''' |- |rowspan="1"|2017年||[[Godlike Girls 傳說女神育成計劃]]||演出 |- |} === 電影 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align=center |style="width:12%"|'''年份'''||style="width:27%"|'''戲名'''||style="width:28%"|'''角色''' |- |rowspan="1"|2020年||[[我的筍盤男友]]||Gigi |- |} ==參考== {{Reflist}} == 出面網頁 == * {{TVBartiste|erinwong}} * {{Instagram|erin__kay}} * {{Facebook|erinwongcheukki}} * [http://misshk.tvb.com/2014/contestant/erin 2014香港小姐競選- 9. 王卓淇Erin Wong - 佳麗檔案- tvb.com] {{香港小姐|[[蔡思貝]]|亞|2014年|[[龐卓欣]]}} [[Category:前無綫電視女藝員]] [[Category:王氏|卓淇]] [[Category:廣州人]] [[Category:2014年度香港小姐競選佳麗]] {{HK-enter-bio-stub}} 8fbs18aigz1k5v7v2ic0ak9e6qr4j3u 1865252 1865246 2022-08-19T08:54:57Z 14.0.236.93 LTA wikitext text/x-wiki {{唔係|王卓祺}} {{藝人 | 姓名 = 王卓淇 | 類型 = 女藝人 | 英文名 = Erin Wong | 暱稱 = 卓淇仔、碩士法拉 | 圖片 = | 圖片尺寸 = 250px | 出生日期 = {{Birth_date_and_age|1991|6|26}} | 出生地點 = {{CHN}}[[廣東]][[廣州]] | 國籍 = {{CNHK}} | 逝世日期 = | 逝世地點 = | 生肖 = | 星座 = | 職業 = 演員 | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話]] | 教育程度 = {{flagicon|UK}} [[西英格蘭大學]]學士畢業<br>{{flagicon|UK}} [[舒梨大學]]碩士畢業 | 宗教信仰 = | 配偶 = | 兒女 = | 出身地 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2014年— | 經紀公司 = [[電視廣播有限公司]]（2014—2022年） | 網站 = | 獎項= <br/>最佳星級化裝師獎 | IMDb = | 相關團體 = [[Godlike Girls]]（前成員） }} '''王卓淇'''（{{jpingauto|wong4 coek3 kei4}}；{{lang-en|'''Erin Wong'''}}；{{bd|1991年|6月26號}}）係[[香港]][[無綫電視]]前女藝員，亦曾經係2014年[[香港小姐]]競選亞軍得主。 ==簡歷== 王卓淇係[[廣東]][[廣州]]人，阿爸係護膚品生產商，家境唔錯<ref>{{引網|url=https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20190815-165927|title=【王卓淇專訪】《十二傳說》爆喊獲好評 王卓淇不敢主動爭取機會|date=2019-08-15|website=明周娛樂|language=en-US|access-date=2020-01-18|archive-url=https://web.archive.org/web/20190819231002/https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20190815-165927|archive-date=2019-08-19|url-status=dead}}</ref>。佢讀到[[碩士]]，個樣幾分似似[[陳法拉]]，所以傳媒封佢做「碩士法拉」。而家係[[無綫電視J2台|J2]]節目《[[安樂蝸]]》主持，亦參與劇集拍攝，第一套劇《[[愛情食物鏈]]》已經做第三女主角。佢2021年同無綫完約，返鄉下廣州個人發展。 此外，佢亦係一位貓奴，養咗一對貓咪，分別係異國短毛貓「豬寶仔」（灰虎紋）、英國短毛貓「銀寶仔」（銀影）。 ==演出== === 電視劇（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''年份'''||style="width:15%"|'''劇名'''||style="width:16%"|'''角色''' |- |rowspan="2"|2016年||[[愛情食物鏈]]||魯佳麒 |- |[[幕後玩家]]||Model |- |rowspan="2"|2017年||[[我瞞結婚了]]||紀可愛 |- |[[全職沒女]]||范泰晞 ／ 蔡小柔 |- |rowspan="2"|2018年||[[果欄中的江湖大嫂]]||簡詠珊 |- |[[宮心計2深宮計]]||趙秋葵 |- |rowspan="2"|2019年||[[十二傳說]]||鄭曉盈 ／ 許學彤 |- |[[街坊財爺]]||玲 |- |rowspan="2"|2020年||[[機場特警 (無綫電視劇)|機場特警]]||Fiona |- |[[那些我愛過的人]]||龔芊芊 |- |rowspan="2"|2021年||[[愛美麗狂想曲]]||伴娘 |- |[[逆天奇案]]||Lucia |- |} === 綜藝節目（無綫電視） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align=center |style="width:12%"|'''年份'''||style="width:27%"|'''節目名'''||style="width:28%"|'''性質''' |- |rowspan="7"|2014年||[[2014年度香港小姐競選 ]]||參選者 |- |[[今日VIP]]||8月27號嘉賓 |- |[[星光熠熠耀保良]]||演出 |- |[[無線電視台慶|創新經典 TVB邁向48年台慶亮燈]]||演出 |- |[[2015無綫節目巡禮|TVB創新經典節目巡禮2015]]||演出 |- |[[放學ICU]]||11月18號嘉賓 |- |[[都市閒情]]||11月19號嘉賓 |- |rowspan="6"|2015年||[[安樂蝸]]||主持 |- |[[Think Big 大明星]]||2月7號嘉賓 |- |[[羊羊得意過羊年]]||演出 |- |[[全城躍動 第五屆全港運動會開幕典禮]]||演出 |- |[[甜心先生]]||5月10號嘉賓 |- |[[Think Big 天地]]||11月24號嘉賓 |- |rowspan="3"|2017年||[[瘋狂夏水禮2017]]||嘉賓 |- |[[最緊要好好玩 消暑版]]||演出 |- |[[終極街頭魔法王]]||嘉賓 |- |rowspan="1"|2018年||[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]||美女學徒 |- |} === 網上節目（Big Big Channel） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align=center |style="width:12%"|'''年份'''||style="width:27%"|'''節目名'''||style="width:28%"|'''性質''' |- |rowspan="1"|2017年||[[Godlike Girls 傳說女神育成計劃]]||演出 |- |} === 電影 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align=center |style="width:12%"|'''年份'''||style="width:27%"|'''戲名'''||style="width:28%"|'''角色''' |- |rowspan="1"|2020年||[[我的筍盤男友]]||Gigi |- |} ==參考== {{Reflist}} == 出面網頁 == * {{TVBartiste|erinwong}} * {{Instagram|erin__kay}} * {{Facebook|erinwongcheukki}} * [http://misshk.tvb.com/2014/contestant/erin 2014香港小姐競選- 9. 王卓淇Erin Wong - 佳麗檔案- tvb.com] {{香港小姐|[[蔡思貝]]|亞|2014年|[[龐卓欣]]}} [[Category:前無綫電視女藝員]] [[Category:王氏|卓淇]] [[Category:廣州人]] [[Category:2014年度香港小姐競選佳麗]] {{HK-enter-bio-stub}} b6himscojmpcmcwjk85x7apdwpln67v 0 128297 1865066 1557255 2022-08-19T00:38:46Z 182.239.92.237 wikitext text/x-wiki {{Infobox television | 顏色 = yellow | 名稱 = 半澤直樹 | 原名 = 半沢直樹 | 圖片 = | 類型 = 日本電視劇 | 原創 = 池井戶潤（文藝春秋）<BR/>《{{link-ja|我哋係泡沫入行組|オレたちバブル入行組}}》<BR/>《{{link-ja|我哋係花樣泡沫組|オレたち花のバブル組}}》 | 導演 = 福澤克雄<BR/>棚澤孝義<BR/>田中健太 | 監製 = 福澤克雄 | 編劇 = 八津弘幸 | 演出 = [[堺雅人]]<BR/>[[上戶彩]]<BR/>及川光博<BR/>香川照之<br/>滝藤賢一<br />中島裕翔<br />宇梶剛士<br />壇蜜<br />赤井英和<br />石丸幹二<br />吉田鋼太郎<br />前川泰之<br />利重剛<br />駿河太郎<br />倍賞美津子<br />笑福亭鶴瓶<br />北大路欣也 (特別出演) | 主題曲 = | 國家 = {{JPN}} | 地區 = | 配音 = | 旁白 = {{flagicon|JPN}}山根基世<BR/>{{flagicon|Hong Kong}}黃玉娟 | 標語 = 井田久美子 | 語言 = {{flagicon|JPN}}日本語<br />{{flagicon|Hong Kong}}粵語 | 季數 = 1 | 集數 = 10 | 製作年份 = 2013年 | 外景 = {{JPN}} | 每集長 = 54分鐘 | 頻道 = TBS | 電視網 = TBS電視台 | 首播國家 = {{JPN}} | 音訊制式 = 立體聲 | 開始 = 2013年7月7日 | 結束 = 2013年9月22日 | 顧問 = 稅理顧問：坂本剛<BR/>劍道指導：永島宗行 | 剪輯 = 岸田大輔 | 執行製作 = 露崎裕之 | 製作人 = 伊與田英德<BR/>飯田和孝 | 聯合製作人 = 萩原孝昭 | 製作公司 = TBS | 首播國家1 = {{HKG}} | 頻道1 = [[無綫網絡電視]][[煲劇1台]] | 開始1 = 2013年11月16日 | 結束1 = 2014年1月18日 | 首播國家2 = {{HKG}} | 頻道2 = [[TVB Window]] | 開始2 = 2014年1月28日 | 結束2 = 2014年2月11日 | 首播國家3 = {{HKG}} | 頻道3 = [[無綫電視]][[翡翠台]]、[[高清翡翠台]] | 開始3 = 2014年7月12日 | 結束3 = 2014年9月13日 | 相關劇集 = | 港澳名稱 = 半澤直樹 | 官方網站 = http://www.tbs.co.jp/hanzawa_naoki/ | imdb_id = | tv_com_id = }} 《'''半澤直樹'''》 （{{Jpingauto|bun3 zaak6 zik6 syu6}}；{{Lang-ja|'''半沢直樹'''|はんざわ なおき|Hanzawa Naoki}}）係由[[日本]][[小說]]家{{link-ja|池井戶潤|池井戸潤}}嘅兩部[[小說]]作品－《我哋係泡沫入行組》（{{lang|ja|オレたちバブル{{Ruby|入行組|にゅうこうぐみ}}}}）同《我哋係花樣泡沫組》（{{lang|ja|オレたち{{Ruby|花|はな}}のバブル{{Ruby|組|ぐみ}}}}）改編而成，重用咗書入面嘅男主角「半澤直樹」嚟到做劇集名。 == 概要 == == 登場人物 == === 主要人物 === ; {{nihongo|半澤直樹|半沢 直樹|はんざわ なおき}} ; {{nihongo|半澤花|半沢 花|はんざわ はな}} ; {{nihongo|渡真利忍|渡真利 忍|とまり しのぶ}} ; {{nihongo|近藤直弼|近藤 直弼|こんどう なおすけ}} === 東京中央銀行 === ; {{nihongo|中野渡謙|中野渡 謙|なかのわたり けん}} ; {{nihongo|大和田曉|大和田 暁|おおわだ あきら}} ==== 東京本部 ==== ; {{nihongo|小木曾忠生|小木曽 忠生|おぎそ ただお}} ==== 大阪西分店 ==== ; {{nihongo|淺野匡|浅野 匡|あさの ただす}} ; {{nihongo|江島浩|江島 浩|えじま ひろし}} ; {{nihongo|中西英治|中西 英治|なかにし えいじ}} === 大阪國税局→金融廳檢査局 === ; {{nihongo|黑崎駿一|黒崎 駿一|くろさき しゅんいち}} == 用語 == ; {{nihongo|臨行監測|裁量臨店|さいりょうりんてん}} : ; {{nihongo|金融廳檢查|金融庁検査|きんゆうちょうけんさ}} == 得獎 == ; 銀行賞 : TV部門 2013年9月賞<ref>{{Cite web |date=2013-10-21 |url=http://www.tbs.co.jp/hot-jyouhou/201310211241.html |title=7月期 日曜劇場『半沢直樹』ギャラクシー賞テレビ部門 2013年9月度月間賞を受賞! |publisher=TBS |accessdate=2013-10-25}}</ref> ; 第78回日劇學院賞（2013年）<ref>{{Cite journal|journal=[[ザテレビジョン|週刊ザテレビジョン]]2013 No.47|pages=3-10|publisher=[[角川マガジンズ]]}}</ref>。 :* 作品賞2位 :* 主演男優賞 - 堺雅人 :* 助演男優賞 - 香川照之 :* 監督賞 - 福澤克雄 ; GyaO! Entertainment Awards 2013<ref>{{Cite web |date=2013-11-20 |url=http://blogs.yahoo.co.jp/gyao_kouhou/25231666.html |title=GyaO、「GyaO Entertainment Awards 2013」を発表 2013年最もユーザーに支持されたコンテンツを表彰 |publisher=GyaO広報 |accessdate=2013-12-05}}</ref> :* 電視劇部門獎（2013年） ; 第26回 2013 小学館DIMEトレンド大賞<ref>{{Cite web |date=2013-11-07 |url=http://www.tbs.co.jp/hot-jyouhou/201311071654.html |title=7月期 日曜劇場『半沢直樹』2013 DIMEトレンド大賞 特別賞を受賞! そして、『半沢直樹』-ディレクターズカット版-DVD-BOX&Blu-ray BOXも発売決定!! |publisher=TBS |accessdate=2013-12-05 |archive-url=https://web.archive.org/web/20140202182641/http://www.tbs.co.jp/hot-jyouhou/201311071654.html |archive-date=2014-02-02 |url-status=dead }}</ref> :* 特別賞（2013年） ; 2013 新語・流行語大獎 :* 前十名・年度大獎 ; 2014年（平成26年）日本民間放送聯盟獎 :* 番組部門 テレビドラマの部 優秀獎 ; 2014年 東京國際戲劇節 :* 連續劇作品賞大獎 :* 男主角獎 - 堺雅人 :* 導演獎 - 福澤克雄 ==參考== {{Reflist}} == 出面網頁 == * [http://www.tbs.co.jp/hanzawa_naoki 半澤直樹@日本TBS官方網站] * {{Twitter|Hanzawa_Naoki|半澤直樹}} * {{facebook|hanzawa.naoki|半澤直樹}} [[Category:日本電視劇]] [[Category:無綫電視外購劇]] [[Category:小說改編電視劇]] tihowjqp0pw43rk6zbjzayvnc45ypv8 0 130018 1865182 1761053 2022-08-19T05:03:21Z 182.239.92.237 wikitext text/x-wiki '''香港優步'''（{{lang-en|'''Uber Hong Kong'''}}）係[[優步]]由2014年6月開始喺[[香港]]提供嘅服務，而家有UberBLACK豪華[[房車]]、UberX、UberXL（前稱Uber7）、UberASSIST（關懷優步）、Uber Flash總共五類租車服務，又曾經推出過UberTAXI[[的士]]同埋全球首創嘅UberVAN[[客貨車]]。 ==租車服務== *UberBLACK：租豪華房車 *UberX：租普通房車，收費標準比UberBLACK平 *UberXL：租容納到6位搭客嘅SUV，收費標準同UberBLACK *UberASSIST：對象係老人家同傷殘人士，租普通房車，收費標準同UberX *Uber Flash：租普通房車或者的士，收費標準同UberX ;停咗嘅服務 *UberTAXI：租的士，按的士咪錶收費 *UberVAN：租客貨車運貨，收費標準同UberX ==大眾評價== 優步喺香港帶來爭議性嘅討論。有市民認為優步對司機有一定要求，所以服務專業、有禮、可靠。但係，優步喺香港試過被警方指控，指涉嫌[[非法營運車輛]]。亦有的士公司向政府表達不滿。香港科技大學經濟系客座副教授徐家健話，擔心優步發展會令到的士司機營業市場下降，對的士不利<ref name="cwmgrouphk.blogspot.hk">{{cite web | url=http://cwmgrouphk.blogspot.hk/2015/08/blog-post_28.html | title=的士牌大時代幾時玩完？ | publisher=經濟3.0 | work=cwmgrouphk | date=2015-08-27 | author=徐家健 | language=en | access-date=2015-12-03 | archive-url=https://web.archive.org/web/20151208165941/http://cwmgrouphk.blogspot.hk/2015/08/blog-post_28.html | archive-date=2015-12-08 | url-status=dead }}</ref>。有人亦認為，優步嘅運作模式同法律有所抵觸。 同時，有政界人士覺得優步對經濟有正面影響。民主黨律師，社區主任楊浩然話，透過流動應用程式（App）連接乘客同埋司機，可以為乘客提供更多交通選擇，亦都為司機帶來更多機會。又話，的士拒載、濫收車資等事件成日有，優步嘅出現只係迎合市場嘅需求<ref name="menclub.hk">{{cite web | url=http://menclub.hk/powerandmoney/4254 | title=Uber香港開打輿論戰 | publisher=MenClub | work=menclub | date=2015-08-19 | author=楊浩然 | language=en}}</ref>。亦有人覺得，政府應該制訂法律框架去迎合時代轉變，鼓勵創意並推動市場發展。上市公司行政總裁黃岳永認為，市民感受到嘅唔係政府「打擊罪案」嘅決心，而係對創新科技嘅拒絕態度同埋對既得利益者嘅盲目維護<ref name="thestandnews.com">{{cite web | url=https://www.thestandnews.com/technology/%E7%8D%A8%E5%AE%B6%E8%A8%AA%E8%AB%87-uber%E6%8A%B5%E5%94%94%E6%8A%B5%E6%92%90/ | title=Uber抵唔抵撐? | publisher=thestandnews | work=TheStandNews | date=2015-08-18 | author=黃岳永 | language=en | access-date=2015-12-03 | archive-date=2020-10-19 | archive-url=https://web.archive.org/web/20201019160625/https://www.thestandnews.com/technology/%E7%8D%A8%E5%AE%B6%E8%A8%AA%E8%AB%87-uber%E6%8A%B5%E5%94%94%E6%8A%B5%E6%92%90/ | url-status=dead }}</ref>。 ==事件== 2015年8月11號，香港警方首次拘捕5名二十八至六十五歲嘅優步司機<ref name="news.now.com">{{cite web | url=http://news.now.com/home/local/player?newsId=146593| title=警方打擊違法出租車搜查Uber| publisher=newsnow | work=NewsNow | date=2015-08-11 | author=now新聞台 | language=en}}</ref>。當日下晝，西九龍重案組探員到長沙灣貿易廣場嘅優步辦事處拘捕3名男職員，多部電腦亦被警方帶走調查。優步嗰晚回應話，會確保所有行程都有保險保障，每名Uber司機都必須通過全面背景審查。公司期待同當局通力合作，推動完善現行嘅法例，將乘客同司機嘅安全同埋利益放喺首位<ref name="hk.news.yahoo.com">{{cite web | url=https://hk.news.yahoo.com/5%E4%BA%BA%E6%B6%89%E9%A7%95%E7%99%BD%E7%89%8C%E8%BB%8A%E8%A2%AB%E6%8D%95uber%E7%A8%B1%E7%A2%BA%E4%BF%9D%E8%A1%8C%E7%A8%8B%E6%9C%89%E4%BF%9D%E9%9A%AA%E4%BF%9D%E9%9A%9C-112200698.html | title=5人涉駕白牌車被捕Uber稱確保行程有保險保障 | publisher=hkyahoonews | work=YahooNewsHK | date=2015-08-11 | author=商業電台 | language=en}}</ref>。 2015年12月4號，Uber香港正式推出價錢更大眾化嘅uberX<ref name="http://hk.apple.nextmedia.com/realtime/news/20151204/54502876">{{cite web | url=http://hk.apple.nextmedia.com/realtime/news/20151204/54502876 | title=Uber 推「uberASSIST」接載殘障人士 | publisher=蘋果日報 | work=蘋果日報 | date=2015-12-04 | author=蘋果日報 | access-date=2017-01-03 | archive-date=2016-10-25 | archive-url=https://web.archive.org/web/20161025220044/http://hk.apple.nextmedia.com/realtime/news/20151204/54502876 | url-status=dead }}</ref>。 2016年2月18號，Uber香港推出咗uberASSIST，為行動唔方便或者要額外幫助嘅乘客提供適合嘅輔助，方便老人家、孕婦、傷健人士去睇醫生、搵朋友、去旅行。<ref name="http://topick.hket.com">{{cite web | url=http://topick.hket.com/article/1377621/Uber%20%E6%8E%A8%E3%80%8CuberASSIST%E3%80%8D%E3%80%80%E6%8E%A5%E8%BC%89%E6%AE%98%E9%9A%9C%E4%BA%BA%E5%A3%AB | title=Uber 推「uberASSIST」接載殘障人士| publisher=topick.hket | work=topick.hket | date=2016-02-26 | author=iMoney智富雜誌}}</ref>。 2016年9月5號，Uber話希望集中資源喺共乘服務，所以暫停咗的士同貨Van嘅服務，UberBLACK(商務車）同UberX嘅服務就重喺度。 <ref name="http://hk.apple.nextmedia.com/realtime/news/20160830/55575854">{{cite web | url=http://hk.apple.nextmedia.com/realtime/news/20160830/55575854 | title=Uber香港下周一起暫停的士及貨van服務 | publisher=蘋果日報 | work=蘋果日報 | date=2016-08-30 | author=蘋果日報 | access-date=2017-01-03 | archive-date=2017-01-13 | archive-url=https://web.archive.org/web/20170113193109/http://hk.apple.nextmedia.com/realtime/news/20160830/55575854 | url-status=dead }}</ref>。 2016年10月14號，Uber推出咗UberEATS送餐服務，送餐服務服務開始喺港島北、中西區、灣仔、金鐘、半山等地方推行。 <ref name="http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20161014/19800671">{{cite web | url=http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20161014/19800671 | title=UberEATS今送外賣　只限港島北 | publisher=蘋果日報 | work=蘋果日報 | date=2016-10-14 | author=蘋果日報 | access-date=2017-01-03 | archive-date=2016-12-05 | archive-url=https://web.archive.org/web/20161205065512/http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20161014/19800671 | url-status=dead }}</ref>。 2016年12月1號，九龍城法院開審2015年8月放蛇行動中其中1人嘅案件，被裁定表證成立。<ref name="http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20161209/19859386">{{cite web| url=http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20161209/19859386| title=兩Uber司機認載客賺外快| publisher=蘋果日報| work=蘋果日報| date=2016-12-09| author=蘋果日報| access-date=2017-01-03| archive-date=2016-12-11| archive-url=https://web.archive.org/web/20161211040050/http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20161209/19859386| url-status=dead}}</ref>。 2016年12月20號，三個司機唔滿意負責管理網上群組嘅姓林行家刪除咗有關司機追討Uber欠薪嘅影片，喺電動車叉電站抓頸同拳打腳踢對方。三個被告被判坐監。<ref name="http://std.stheadline.com/">{{cite web | url=http://std.stheadline.com/daily/news-content.php?id=1522620&target=2 | title=三Uber司機圍毆行家判監| publisher=星島日報 | work=星島日報 | date=2016-12-20 | author=星島日報}}</ref>。 2016年12月22號，推出即時定價功能。輸入上車同落車地點，佢會預計行程嘅行車時間同距離，叫車時嘅供求及交通狀況嚟計算嗰次行程嘅實際車資。 2017年1月17號，搬入銅鑼灣禮頓中心高層9000呎新辦公室。 2019年3月5號，Uber香港推出咗Uber Flash，揀呢個服務會配對最近上車位置嘅 UberX 車或者的士畀個客，而收費標準就跟足UberX（同舊時UberTaxi嘅的士按錶收費唔一樣）。佢本嚟同的士車行天誠汽車合作，但啟用嗰日天誠汽車突然褪軚，只有零星嘅的士參與。<ref>[https://www.hk01.com/社會新聞/302305 Uber Flash上線　與車行合作觸礁　稱仍有的士參與　不按錶收費]</ref> ==註== {{Reflist}} [[類:交通公司]] [[類:網上公司]] [[類:香港公司]] mqcyyn1cdl6lnm08kwnpda9g1xa264g 0 130575 1865190 1782596 2022-08-19T05:40:26Z 2603:900A:190B:4F37:9545:FA15:D06E:7ECB /* 外觀 */ wikitext text/x-wiki {{cleanup}} {{uncantonese}} {{Move|韭蔥}} {{Taxobox | color = lightgreen | name = 韭葱 | status = | status_system = | image = LeeksSupermarket.jpg | image_size = 250px | regnum = [[植物界]] Plantae | phylum = [[被子植物門]] Magnoliophyta | classis = [[單子葉植物綱]] Liliopsida | ordo = [[天門冬目]] Asparagales | familia = [[蔥科]] Alliaceae | genus = [[蔥屬]] ''Allium'' | species = '''韭葱 ''A. ampeloprasum''''' | binomial = ''Allium ampeloprasum'' | binomial_authority = L., nom. cons. | synonym = ''Allium porrum'' }} '''韭葱'''（{{jpingauto|gau2 cung1}}；學名：{{lang|la|''Allium ampeloprasum''}}；英文俗名：''Leek''），'''常被誤以為喺大葱(京葱)的別稱，事實上只喺個樣生得似嘅兩種植物'''<ref>[https://blog.xuite.net/magicman/magicmanblog/505397830-%25E9%259F%25AD%25E8%2594%25A5part+I+-+%25E9%259F%25AD%25E8%2594%25A5%25E9%2587%258B%25E7%2596%2591+%25E2%2580%2593+%25E5%258F%2588%25E4%25B8%2580%25E5%2580%258B%25E5%25BF%2585%25E4%25B9%259F%25E6%25AD%25A3%25E5%2590%258D%25E4%25B9%258E%25EF%25BC%259F 韭蔥part I - 韭蔥釋疑 – 又一個必也正名乎？]</ref>。'''它'''係[[蔥科]][[蔥屬]]嘅長年生宿根[[草本植物]]，原產[[瑞士]]，而家喺[[歐洲|歐]][[亞洲|亞]]同[[中國]]華北地區可以搵到。 == 外觀 == 葉扁而闊，邊鞘有啲肥兼白嫩，而且層層搇冚嗮，好似啲圓筒噉；花係叢生嘅淡紫色品種，好似個波噉，一般生喺花梗頂。 == 用途 == 它喺[[威爾斯]]嘅代表植物，用途好廣，喺各種食譜到可以做配菜，包括世界最著名嘅兩種湯：'''蘇格蘭嘅萊比錫雞湯'''同'''法國嘅奶油維希湯'''<ref>[https://www.bbcgoodfood.com/glossary/leek-glossary Leek - BBC Good Food]</ref>。 ==連出去== <references /> [[Category:蔥屬]] [[Category:草本植物]] [[Category:菜]] so0i4jk2tdqembo2keth9fe74qtqqrs 1865271 1865190 2022-08-19T09:18:11Z 14.0.164.88 wikitext text/x-wiki {{cleanup}} {{uncantonese}} {{Move|韭蔥}} {{Taxobox | color = lightgreen | name = 韭葱 | status = | status_system = | image = LeeksSupermarket.jpg | image_size = 250px | regnum = [[植物界]] Plantae | phylum = [[被子植物門]] Magnoliophyta | classis = [[單子葉植物綱]] Liliopsida | ordo = [[天門冬目]] Asparagales | familia = [[蔥科]] Alliaceae | genus = [[蔥屬]] ''Allium'' | species = '''韭葱 ''A. ampeloprasum''''' | binomial = ''Allium ampeloprasum'' | binomial_authority = L., nom. cons. | synonym = ''Allium porrum'' }} '''韭葱'''（{{jpingauto|gau2 cung1}}；學名：{{lang|la|''Allium ampeloprasum''}}；英文俗名：''Leek''），'''常被誤以為喺大葱(京葱)嘅別稱，事實上只喺個樣生得似嘅兩種植物'''<ref>[https://blog.xuite.net/magicman/magicmanblog/505397830-%25E9%259F%25AD%25E8%2594%25A5part+I+-+%25E9%259F%25AD%25E8%2594%25A5%25E9%2587%258B%25E7%2596%2591+%25E2%2580%2593+%25E5%258F%2588%25E4%25B8%2580%25E5%2580%258B%25E5%25BF%2585%25E4%25B9%259F%25E6%25AD%25A3%25E5%2590%258D%25E4%25B9%258E%25EF%25BC%259F 韭蔥part I - 韭蔥釋疑 – 又一個必也正名乎？]</ref>。'''它'''係[[蔥科]][[蔥屬]]嘅長年生宿根[[草本植物]]，原產[[瑞士]]，而家喺[[歐洲|歐]][[亞洲|亞]]同[[中國]]華北地區可以搵到。 == 樣 == 葉扁而闊，邊鞘有啲肥兼白嫩，而且層層搇冚嗮，好似啲圓筒噉；花係叢生嘅淡紫色品種，好似個波噉，一般生喺花梗頂。 == 用途 == 它喺[[威爾斯]]嘅代表植物，用途好廣，喺各種食譜到可以做配菜，包括世界最著名嘅兩種湯：'''蘇格蘭嘅萊比錫雞湯'''同'''法國嘅奶油維希湯'''<ref>[https://www.bbcgoodfood.com/glossary/leek-glossary Leek - BBC Good Food]</ref>。 ==連出去== <references /> [[Category:蔥屬]] [[Category:草本植物]] [[Category:菜]] 69qg2p8pxd1mbhyd79elnyhf91fj3yd 0 132145 1865143 1780152 2022-08-19T03:34:18Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:Four Fundamental States of Matter.png|300px|thumb|物質四態嘅形象：[[固態]]、[[液態]]、[[氣態]]、[[電漿態]]]] '''物質'''（{{jpingauto|'''mat6 zat1'''}}；[[英文]]：'''matter'''）係[[物體]]組成嘅成份，最基本組成單位係[[原子]]，隨住唔同嘅[[相態]]會出現唔同嘅形象。 所有物體都可以轉換做能量，叫[[質能等價]]。而物質嘅[[質量]]永遠都唔會變，叫[[物質不滅定律]]。 == 定義 == {{see also|化學}} 喺現代化學裏面，物質一般都係定義做具有以下呢啲特徵嘅嘢<ref name="reinhardt"/><ref>Armstrong, J. (2012). ''General, Organic, and Biochemistry: An Applied Approach''. Brooks/Cole. p. 48. ISBN 978-0-534-49349-3.</ref>： *有[[固有質量]]（rest mass）－指嚿嘢喺唔[[郁動|郁]]嗰陣嘅[[質量]]； *有[[容量]]－一嚿物質梗會或多或少噉霸一定量嘅[[空間]]； *由[[粒子]]組成<ref group="註">現代科學已知，有啲粒子係冇固有質量嘅，例如係[[光子]]噉，光子喺唔郁嗰陣係冇質量嘅。</ref>； == 註釋 == {{reflist|group=註}} == 睇埋 == *[[原子論]] *[[物質主義]] == 攷 == {{reflist}} {{化學分支}} {{science-stub}} [[Category:物質| ]] 62tgyqb0nsbrnsn2xe7klwd4tjs1cpt 1865144 1865143 2022-08-19T03:34:42Z Dr. Greywolf 143999 /* 定義 */ wikitext text/x-wiki [[File:Four Fundamental States of Matter.png|300px|thumb|物質四態嘅形象：[[固態]]、[[液態]]、[[氣態]]、[[電漿態]]]] '''物質'''（{{jpingauto|'''mat6 zat1'''}}；[[英文]]：'''matter'''）係[[物體]]組成嘅成份，最基本組成單位係[[原子]]，隨住唔同嘅[[相態]]會出現唔同嘅形象。 所有物體都可以轉換做能量，叫[[質能等價]]。而物質嘅[[質量]]永遠都唔會變，叫[[物質不滅定律]]。 == 定義 == {{see also|化學}} 喺現代[[化學]]（專研究物質嘅[[科學]]）裏面，物質一般都係定義做具有以下呢啲特徵嘅嘢<ref>Armstrong, J. (2012). ''General, Organic, and Biochemistry: An Applied Approach''. Brooks/Cole. p. 48. ISBN 978-0-534-49349-3.</ref>： *有[[固有質量]]（rest mass）－指嚿嘢喺唔[[郁動|郁]]嗰陣嘅[[質量]]； *有[[容量]]－一嚿物質梗會或多或少噉霸一定量嘅[[空間]]； *由[[粒子]]組成<ref group="註">現代科學已知，有啲粒子係冇固有質量嘅，例如係[[光子]]噉，光子喺唔郁嗰陣係冇質量嘅。</ref>； == 註釋 == {{reflist|group=註}} == 睇埋 == *[[原子論]] *[[物質主義]] == 攷 == {{reflist}} {{化學分支}} {{science-stub}} [[Category:物質| ]] omijhzhj53cwmjfeenxxqdw3j6afzg6 10 133759 1864955 991731 2022-08-18T12:32:57Z 182.239.92.50 wikitext text/x-wiki <noinclude>{{unCantonese}}</noinclude>{{Navbox |bodyclass = |name = 歐洲去共化 |title = 歐洲1989年以後嘅[[去共化]] |listclass = hlist |titleclass = |image = [[File:Flag_of_Europe.svg|100px]] |above = |state = |group1 = 歐<br/>洲 |list1 = {{Navbox subgroup |group1 = 歐洲嘅聽證會、<br/>決議同聲明 |list1 = * {{link-en|歐洲理事會1481號決議案|Council of Europe resolution 1481}}（2006） * {{link-en|極權主義政權罪行歐洲公開聽證會|European Public Hearing on Crimes Committed by Totalitarian Regimes}}（2008） * {{link-en|關於歐洲良知和譴責共產主義罪行布拉格宣言|Prague Declaration on European Conscience and Communism}}（2008） [[極權主義和專制政權受害者紀念日|歐洲議會2008年8月23號聲明—極權主義和專制政權受害者紀念日]] * {{link-en|歐洲良知和共產極權罪行的歐洲公共聽證會 (2009年)|European Public Hearing on European Conscience and Crimes of Totalitarian Communism: 20 Years After|歐洲良知和共產極權罪行的歐洲公共聽證會}}（2009） * {{link-en|歐洲議會關於良知和極權主義決議 (2009年)|European Parliament resolution of 2 April 2009 on European conscience and totalitarianism|歐洲議會關於良知和極權主義決議}}（2009） * {{link-en|維爾紐斯宣言|Vilnius Declaration|歐安組織維爾紐斯宣言}}（2009） * {{link-en|共產主義罪行宣言 (2010年)|Declaration on Crimes of Communism|共產主義罪行宣言}}（2010） * {{link-en|斯德哥爾摩計劃|Stockholm Programme|歐盟斯德哥爾摩計劃}}（2010–2015） * {{link-en|華沙宣言 (歐盟2011年)|Warsaw Declaration|歐盟華沙宣言}}（2011） |group2 = 紀念<br/>同教育 |list2 = * 歐洲[[極權主義和專制政權受害者紀念日]]-8月23號 * {{link-en|歐洲記憶和良知平台|Platform of European Memory and Conscience}}（2011） |group3 = 立法 |list3 = * {{link-en|共產主義罪行 (法律概念)|Communist crimes (legal concept)|共產主義罪行}}（1998年提出） * {{link-en|共黨政權非法性及對其反抗法案|Act on Lawlessness of the Communist Regime and on Resistance Against It}} * {{link-en|匈牙利基本法|Constitution of Hungary|匈牙利2011新憲法}} |group4 = 關鍵概念 |list4 = * [[除垢]] * [[納粹主義同斯大林主義嘅比較]] |group5 = 機構 |list5 = * [[Office for the Documentation and the Investigation of the Crimes of Communism]] * [[Institute for the Study of Totalitarian Regimes]] * [[Institute of National Remembrance]] * [[Institute for Information on the Crimes of Communism]] * [[House of Terror Museum]] * [[Federal Commissioner for the Stasi Records]] * [[Berlin-Hohenschönhausen Memorial]] * [[Reconciliation of European Histories Group]] * [[Estonian International Commission for Investigation of Crimes Against Humanity]] * [[Genocide and Resistance Research Centre of Lithuania]] * [[International Commission for the Evaluation of the Crimes of the Nazi and Soviet Occupation Regimes in Lithuania]] * [[Institute for the Investigation of Communist Crimes in Romania]] * [[Hannah Arendt Institute for the Research on Totalitarianism]] |group6 = 媒體材料 |list6 = * 《[[共產主義黑皮書]]》（1997年） * {{link-en|希特勒和斯大林之間 (紀錄片)|Between Hitler and Stalin|希特勒和斯大林之間(紀錄片)}}（2004年） * [[蘇維埃的故事]]（紀錄片，2008年） * 《{{link-en|血染大地 (書)|Bloodlands|赤地-希特勒與斯大林時期的歐洲}}》（2010年） |group7 = 人物 |list7 = * [[Václav Havel]] * [[Joachim Gauck]] * [[Göran Lindblad]] * [[Vytautas Landsbergis]] * [[Jana Hybášková]] * [[Martin Mejstřík]] * [[Emanuelis Zingeris]] * [[Sandra Kalniete]] * [[Alexandr Vondra]],&nbsp;[[Jan Fischer (politician)|Jan Fischer]] * [[Nicolas Sarkozy]] * [[戴卓爾夫人]] * [[Zbigniew Brzezinski]] * [[Donald Tusk]] * [[Petr Nečas]] * [[Viktor Orbán]] * [[Daniel Herman]] * [[Hubertus Knabe]] * [[Doris Pack]] * [[Joseph Daul]] * [[Hans-Gert Pöttering]] * [[Jerzy Buzek]] * [[Heidi Hautala]] * [[Gunnar Hökmark]] * [[Łukasz Kamiński]] * [[Audronius Ažubalis]] * [[Karel Schwarzenberg]] }} |below = }}<noinclude> [[類:歐洲去共化模]] </noinclude> 7a3qbitfrugvifsvz3q60u6rnf8gkws 0 134243 1865116 1863099 2022-08-19T03:05:38Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{好文}} [[File:CPT-OOP-objects and classes - attmeth.svg|thumb|300px|<code>Car</code> 呢件物件喺個程式入面用嚟表示一架虛擬嘅「車」，會有若干隻特性同埋方法。]] {{ruby-yue|'''物件導向編程'''|mat6 gin2 dou6 hoeng3 pin1 cing4}}（{{lang-en|'''object-oriented programming'''，'''OOP'''}}）係[[程式編寫範式]]一種。如果話一位[[軟件工程師]]用 OOP 嚟[[編程|寫]][[電腦程式|程式]]，即係話佢以[[物件 (電腦科學)|物件]]嚟做個程式嘅基本單元：一件物件會包括一柞特定嘅[[數據]]，呢啲數據（[[特性 (電腦科學)|特性]]）因為用途上有某啲共通點而俾設計者擺埋一齊嚟睇；除此之外，一件物件通常仲會掕住一啲專門處理同嗰件物件相關嘅工作嘅[[子程序]]，呢啲子程序就係嗰件物件嘅[[方法 (電腦科學)|方法]]<ref>Kindler, E.; Krivy, I. (2011). "Object-Oriented Simulation of systems with sophisticated control". ''International Journal of General Systems'': 313-343.</ref><ref>Oppel, Andy (2005). ''SQL Demystified''. McGraw Hill. p. 7.</ref>。 舉個例說明，想像有隻[[電子遊戲]]嘅[[遊戲程式|程式]]，當中有兩件數據 <code>fuel</code>（[[燃料]]嘅量）同埋 <code>maxspeed</code>（最大[[速率]]），兩件數據都係描述緊一架[[汽車|車]]嘅特性（用途上有共通點），所以設計者就教個程式將兩件數據擺埋一齊做件物件噉睇；而且件物件仲掕住咗柞方法，例如 <code>refuel()</code> 呢個子程序就係用嚟補充燃料（即係將 <code>fuel</code> 變返做佢嘅最大可能數值）嘅。部[[電腦]]內部會記住「呢幾個特性同方法屬同一件物件」，並且喺[[用家介面]]嗰度將佢哋擺埋一齊展示，等[[用家]]做起程式編寫上嚟[[易用性|易搞]]好多<ref>Lewis, John; Loftus, William (2008). ''Java Software Solutions Foundations of Programming Design'' 6th ed. Pearson Education Inc. Section 1.6 "Object-Oriented Programming".</ref>。 喺廿一世紀初，有好多重要嘅應用－包括[[遊戲編程]]<ref>Chen, W. K., & Cheng, Y. C. (2007). Teaching object-oriented programming laboratory with computer game programming. ''IEEE Transactions on Education'', 50(3), 197-203.</ref>同[[人工智能]]<ref>Wechsler, H., & Rine, D. (1988, January). Object oriented programming (OOP) and its relevance to designing intelligent software systems. In ''Proceedings 1988 International Conference on Computer Languages'' (pp. 242-243). IEEE Computer Society.</ref>呀噉－都成日會用到 OOP。因為 OOP 嘅廣泛用途，有啲[[程式語言]]甚至仲係專門設計到支援 OOP 嘅，包括咗廿一世紀初常用嘅 [[C++]]、[[C♯]]、[[Java (程式語言)|Java]]、[[Python]] 同 [[MATLAB]] 呀噉－呢啲程式語言就係所謂嘅[[物件導向程式語言]]。 == 基本諗頭== [[File:CityGen.jpg|thumb|300px|用 [[3D 電腦圖像]]整嘅一幅[[城市]][[圖像]]；如果用嘅係 OOP，設計者可以索性叫部[[電腦]]－<br> 整一個叫 <code>building</code> 嘅類別；<br> 整若干嚿屬 <code>building</code> 嘅物件出嚟；<br> 當中嚿嚿嘅形狀同位置都唔同。]] {{see also|程式編寫範式}} ===物件同類別=== {{main|物件 (電腦科學)|類別 (電腦科學)}} OOP 係一種[[程式編寫範式]]，根基概念係[[類別 (電腦科學)|類別]]（class）同[[物件 (電腦科學)|物件]]（object）。喺[[基於類別編程|最基本嘅]] OOP 當中，個程式裏面啲物件多數都係有返啲範本嚟參照造出嘅，呢啲範本就係所謂嘅類別－一個類別會講明屬於呢個類別嘅物件每一件會掕住嘅 *[[變數 (編程)|變數]]（[[特性 (電腦科學)|特性]]；attribute）<ref group="註">技術性啲噉講，個類別有嗰啲變數就係所謂嘅[[類別變數]]，而是但搵個類別變數 <code>X</code>，個類別嘅每個實例都會有一個對應嘅[[實例變數]] <code>Instance.X</code>。</ref>、同埋 *[[子程序]]（[[方法 (電腦科學)|方法]]；method）， 而一件物件就係佢所屬嗰個類別嘅一個[[實例 (電腦科學)|實例]]（instance），即係按個類別嘅模嚟造出嘅<ref>Booch, Grady (1986). ''Software Engineering with Ada''. Addison Wesley. p. 220.</ref>。用以下嘅 [[MATLAB]] [[程式碼|碼]]做例子<ref>Kindler, E.; Krivy, I. (2011). "Object-Oriented Simulation of systems with sophisticated control". ''International Journal of General Systems'': 313–343.</ref><ref>Lewis, John; Loftus, William (2008). ''Java Software Solutions Foundations of Programming Design'' (6th ed). Pearson Education Inc. ISBN 978-0-321-53205-3., section 1.6 "Object-Oriented Programming".</ref>： <syntaxhighlight lang="matlab"> classdef BasicClass % 定義 BasicClass 呢個 class... properties % 呢個 class 有以下呢啲特性... Value {mustBeNumeric} % Value 係唯一一個特性，一定要係一個數... end methods % 呢個 class 有以下呢啲方法... function r = roundOff(obj) % 每個 function 都係一個方法... r = round([obj.Value],2); end function r = multiplyBy(obj,n) r = [obj.Value] * n; end end end ... a = BasicClass; % 創造一件叫 a 嘅物件，件物件屬 BasicClass 呢個 class。 a.Value = pi/3; % a 嘅 Value 設做 pi/3（圓周率除 3）咁多。 </syntaxhighlight> OOP 嘅諗頭源自 1960 年代<ref>McCarthy, John; Abrahams, Paul W.; Edwards, Daniel J.; Hart, swapnil d.; Levin, Michael I. (1962). ''LISP 1.5 Programmer's Manual''. MIT Press. p. 105. ISBN 978-0-262-13011-0. Object - a synonym for atomic symbol.</ref>，到咗 1990 年代經已成為咗其中一種最重要嘅程式編寫範式。噉係因為事實表明喺好多應用上，類別同物件嘅做法都幫到手令個程式更加容易打理：舉例說明，想像有位[[遊戲製作師]]喺度編寫佢隻新[[電子遊戲|遊戲]]嘅[[遊戲程式|程式]]，佢想創造一個[[虛擬世界]]俾[[玩家]]喺裏面郁動；佢想個虛擬世界設計成好似一個現實嘅[[城市]]噉，度緊個城市其中一條街要點設計，佢想條街有幾架[[汽車|車]]泊咗喺度做佈景，佢可以設定一個「車」嘅類別，個類別每個實例都有「色水」同「位置」等嘅變數，然後叫個程式將「建構一個車嘅實例」呢樣嘢做三次－就唔使吓吓都重新打過「建構一個車嘅實例」嘅碼。有研究者指，依種程式寫法能夠令個程式嘅運作更加貼近現實世界嘅思維，而且彼此相關嘅資料同行為，都會歸一喺一件物件之內，會比較易管理<ref>[https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/quick-tip-intro-to-object-oriented-programming-for-game-development--gamedev-1805 Quick Tip: Intro to Object-Oriented Programming for Game Development].</ref><ref>Jacobson, Ivar (1992). ''Object-Oriented Software Engineering: A Use Case-Driven Approach''. Addison-Wesley.</ref>。 {{clear}} [[File:CPT-Class-Object-Modification.svg|thumb|center|600px|物件同類別可以比喻成整餅；攞嚟造物件嘅類別就好似一個餅模可以造出好多同款唔同味嘅餅噉，個程式可以將嗰四件物體當成喺「顏色」呢個變數上唔同、但屬同一個類別嘅物件。]] === 達致抽象化 === {{main|抽象化 (電腦科學)}} OOP 能夠達致[[抽象化 (電腦科學)|抽象化]]（abstraction）：[[抽象化]]廣義上係指「忽略一個概念裏面啲唔重要嘅細節，淨係將啲重要嘅部份俾用家睇」；舉個例說明，想像一位[[遊戲製作師]]想寫一個[[遊戲程式]]，佢想喺隻遊戲入面俾[[玩家]]靠撳掣嚟控制[[玩家角色|主角]]郁（呢樣係好多遊戲都會用到嘅功能），於是（簡化講）佢就下載咗個程式<ref group="註">可以睇吓[[遊戲資產]]嘅概念。</ref>，個程式能夠做到攞「玩家撳咗嘅掣」做 <code>input</code>，並且俾出「令遊戲嘅主角郁」做 <code>output</code>，而跟住呢位遊戲製作師就唔理個程式係點運作嘅，當個程式係個[[黑盒]]噉攞嚟用，淨係在意個程式嘅 <code>input</code> 同 <code>output</code> 關係（重要嘅部份）達得到佢想要嘅效果－即係將個程式內部啲[[演算法]]'''忽略'''咗<ref>Colburn, Timothy; Shute, Gary (5 June 2007). "Abstraction in Computer Science". ''Minds and Machines''. 17 (2): 169-184.</ref>。 OOP 當中嘅「物件」概念都係做到好似抽象化噉嘅效果：用家有咗件物件就可以忽略「件物件係點運作嘅」呢條問題，淨係集中諗件物件嘅 <code>input-output</code> 關係，以及係呢件物件做到嘅 <code>input-output</code> 關係可以點樣幫佢達到佢想要嘅功能，幫用家慳返好多時間同精神<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/object-oriented-programming-oops-concept-in-java/ Object Oriented Programming (OOPs) Concept in Java]. ''GeeksforGeeks''.</ref>。 <!--- 同一類而冇咁立亂（之但係類別唔一定就係攞嚟造物件嘅，見「[[抽象類]]」）。某個類別造出來嘅嗰啲物件，亦稱為呢個類別嘅[[實例]]；對應「造出」呢個過程就係「實例化」。啲實例入便，都各自帶埋自己嘅[[資料]]或者[[數據]]。至於有邊幾欄資料，就經已由類別寫定。每欄資料稱之為[[變數 (編程)|變數]]。同一個類別生出來嘅物件佢哋有嘅變數都一樣，之但係啲變數所載內容可以唔同 前述係對大多數物件導向程式嚟講，之不過，物件導向程式語言有好多隻，未必一定要噉。例如[[動態程式語言]]可以設計到中途加減得欄位。 ---> == 主要概念 == {{see also|電腦程式編寫|模塊化編程|呢嚿嘢 (編程)}} OOP 有齊嗮基本編程會用嘅功能，例如係[[變數 (編程)|變數]]、[[數據結構]]同埋[[子程序]]呀噉。除咗呢啲基本功能之外，行 OOP 嘅程式語言仲成日會有以下呢啲功能<ref>John C. Mitchell (2003). ''Concepts in programming languages'', Cambridge University Press. p. 278. Lists: Dynamic dispatch, abstraction, subtype polymorphism, and inheritance.</ref><ref>Michael Lee Scott (2006). ''Programming language pragmatics'', Edition 2, Morgan Kaufmann. p. 470.</ref>： === 生命週期 === {{main|物件生命週期}} {{see also|建構子|解構子}} [[物件生命週期]]（object lifetime）係指一件物件由「被創造」至「被剷走」之間嘅嗰段時間。當一個程式創建一件物件嗰陣，部電腦內部會搵個[[電腦記憶體|記憶體]]位置嚟裝住件物件嘅[[數據]]－「數據」包括件物件內部啲變數呀噉，而呢個時間點就係件物件嘅生命週期嘅起始點；喺個程式[[程式執行|行]]嘅期間，個程式叫親部電腦用件物件，部機都會由件物件屬嘅記憶體位置攞數據用；而件物件相應嗰啲數據通常會喺以下呢啲情況下被剷走<ref>[https://linuxhint.com/object-lifetime-and-storage-duration-in-cpp/ Object Lifetime and Storage Duration in C++]. ''Linux Hint''.</ref>： *喺廿一世紀初，通常當個程式行完嗰陣，部機就會唔再俾個程式霸住嗰啲記憶體位置，會俾第啲程式去用嗰啲記憶體（<code>release</code>），噉通常表示用有新嘅數據冚咗舊嗰啲佢； *件物件屬嘅類別可能會有[[解構子]]（destructor）嘅方法（或者類似功能嘅子程序；睇埋[[物件剷除]]），解構子做嘅係剷走一個類別嘅一個實例<ref group="註">好多廿一世紀初嘅[[程式語言]]會自動噉安排俾物件數據霸住咗嘅記憶體要幾時釋放返出嚟，唔使用家擔心解構子嘅嘢。</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/destructors-c/ Destructors in C++]. ''GeeksForGeeks''.</ref>； 例如係以下呢段 [[C♯]] 碼噉<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/destructors-c/ Destructors in C#]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <syntaxhighlight lang="csharp" line="1"> class Complex { // 定義 Complex 呢個類別... ... // 拉雜碼... // 定義個建構子... public Complex() { real = 0; img = 0; } ... // 拉雜碼... ~Complex() // 定義 Complex 呢個類別嘅解構子，個解構子喺被執行嗰陣會令部電腦彈「Destructor was called」噉嘅字眼出嚟（方便編程員睇同用）。 { Console.WriteLine("Destructor was called"); } } </syntaxhighlight> === 封裝 === {{main|封裝 (物件導向編程)}} {{see also|超距作用 (電腦科學)}} [[封裝 (物件導向編程)|封裝]]（encapsulation）係 OOP 當中嘅一個概念，負責將（通常係將屬同一件物件嘅）數據同埋操縱呢啲數據嘅子程序「包埋一齊」，等呢啲數據同子程序難以俾外界干擾同亂咁用。想像一個類別唔容許外界嘅碼直接使用一件物件內部嘅數據，淨係俾佢哋透過啲方法嚟使用啲數據，用返上面虛擬車嘅例子即係例如唔俾任何外界嘅碼直接更改 <code>fuel</code> 嘅數值，而淨係俾佢哋用 <code>refuel()</code> 呢個方法嚟改變 <code>fuel</code> 嘅數值，噉呢個類別就算係做咗封裝<ref>Rogers, Wm. Paul (18 May 2001). "[https://www.infoworld.com/article/2075271/encapsulation-is-not-information-hiding.html Encapsulation is not information hiding]". JavaWorld.</ref>。 例如係好似以下呢段 [[C♯]] 碼噉，就表示緊一個封裝好嘅類別： <syntaxhighlight lang="csharp" line="1"> public class Tricycle // 一個叫 Tricycle（三輪車）嘅 class... { protected void Pedal() { } // Pedal()　呢個方法淨係可以由屬同一個 class、或者由呢個 class 延伸出嚟嘅 subclass 嘅碼使用。 private int wheels = 3; // wheels 呢個特性係私有（private）嘅，淨係可以由屬同一個 class 或者 struct 嘅碼使用。 ... } </syntaxhighlight> 封裝相關嘅功能喺 OOP 上有好多優點：封裝可以防止個程式嘅第啲部份修改個類別嘅數據，而喺做[[代碼重構]]（refactoring）嗰陣可以令出錯嘅機會減低（因為保證咗個類別以外永遠都唔會有碼嘗試直接改變個類別嘅內容）；而且如果個程式係預咗俾一啲外行嘅[[用家]]使用嘅話，將啲特性變成 <code>private</code> 又可以將啲數值收埋唔顯示喺用家介面嗰度，某程度上令到個程式[[易用]]啲－用家唔使睇住咁多唔同嘅變數<ref>Scott, Michael Lee (2006). ''Programming language pragmatics'' (2 ed.). Morgan Kaufmann. p. 481. "Encapsulation mechanisms enable the programmer to group data and the subroutines that operate on them together in one place, and to hide irrelevant details from the users of an abstraction."</ref>。 === 繼承 === [[File:Method overriding in subclass.svg|thumb|270px|繼承嘅圖解；子類別會自動噉得到超類別嘅特性。]] {{main|繼承 (電腦科學)|多重繼承}} {{see also|多態 (電腦科學)|可返用性}} [[繼承 (電腦科學)|繼承]]（inheritance）係 OOP 上嘅一個功能。喺 OOP 當中，繼承係指物件嘅類別之間可以有嘅一種關係。抽象啲噉講，如果話物件類別 A 由類別 B 嗰度「繼承」啲嘢，意思係指類別 B（[[超類別 (電腦科學)|超類別]]；superclass / parent）有嘅特性，類別 A（[[子類別 (電腦科學)|子類別]]；subclass / child）冚唪唥有齊嗮，不過類別 A 可以有類別 B 冇嘅特性。噉做用意通常係因為類別 A 所表示嘅事物概念上係類別 B 所表示嘅事物嘅一種，而用繼承嘅做法可以令到寫程式嗰陣慳返好多時間精神<ref name="johnson1991">Johnson, Ralph (August 26, 1991). "[https://www.cse.msu.edu/~cse870/Input/SS2002/MiniProject/Sources/DRC.pdf Designing Reusable Classes]" (PDF). ''www.cse.msu.edu''.</ref>。 舉個例說明，想像家陣有個遊戲程式，個程式要展示一個虛擬世界，個世界入面 *有 <code>Animal</code>（[[動物]]）呢個類別，呢個類別具有一柞特性－<code>data1</code>、<code>data2</code>，亦有柞特定嘅方法，例如係包含教個程式隻虛擬動物要點樣郁動嘅子程序 <code>move()</code>； *又有若干件物件屬 <code>Dog</code>（[[狗]]）呢個子類別，呢個類別由 <code>Animal</code> 呢個超類別嗰度繼承咗 <code>move()</code> 呢個方法－即係話無論係虛擬狗定第啲虛擬動物，個程式都會用同一個子程序嚟計算隻動物要點樣郁動； **[[多態 (電腦科學)|多態]]（polymorphism）：順帶一提，如果個程式入面 <code>Animal</code> 嘅唔同子類別各自嘅 <code>move()</code> 方法都唔同，噉個程式就展示咗[[電腦科學]]上講嘅多態－個超類別裏面有隻方法，隻方法有多個唔同嘅子類別都會用嘅，而且唔同子類別嘅呢隻方法都唔同樣<ref>[https://medium.com/@shanikae/polymorphism-explained-simply-7294c8deeef7 Polymorphism explained simply!]. ''Medium''.</ref>； *同時 <code>Dog</code> 又有 <code>bark()</code>（[[吠]]）呢個佢獨有嘅方法，呢個方法係淨係屬 <code>Dog</code> 嘅物件先至會用到嘅。 用繼承嘅做法會方便，因為個設計者唔使種種動物都同佢哋設一個類別同埋重新打過嗮啲好似 <code>move()</code> 噉種種動物都要用嘅碼<ref name="johnson1991"/><ref>Jacobsen, Ivar; Magnus Christerson; Patrik Jonsson; Gunnar Overgaard (1992). ''Object Oriented Software Engineering''. Addison-Wesley ACM Press. pp. 43-69.</ref>。例如係好似以下呢段簡化嘅 [[C♯]] 碼噉： <syntaxhighlight lang="csharp" line="1"> class Dog : Animal { // 創造一個 class 叫 Dog，呢個 class 嘅 superclass 係 Animal。 // Dog 要做嘅嘢... public Dog() { Console.WriteLine("Dog"); } } </syntaxhighlight> 有啲程式語言（比較出名嘅有 [[C++]] 同 [[Python]]）仲會支援[[多重繼承]]（multiple inheritance）嘅功能，即係俾一個子類別有多過一個超類別，而嗰啲超類別之間冇直接嘅繼承關係<ref>Cargill, T. A. (Winter 1991). "Controversy: The Case Against Multiple Inheritance in C++". ''Computing Systems''. 4 (1): 69-82.</ref>。 ===物件組成=== {{main|物件組成|物件結合}} 喺 OOP 當中，[[物件組成]]（object composition）廣義上係泛指將啲物件或者[[資料類型]]砌埋一齊組成更加複雜嘅物件<ref name="yaiserOC">Yaiser, Michelle. "''[https://web.archive.org/web/20150408185639/http://www.adobe.com/devnet/actionscript/learning/oop-concepts/composition-and-aggregation.html Object-oriented programming concepts: Composition and aggregation]''". Archived from the original on April 8, 2015. There is a closely related concept to composition called aggregation. In conversation the differences between composition and aggregation are often ignored.</ref>。舉例說明，想像家陣有個人想編寫一個[[資訊系統]]程式，用嚟記住一間[[企業]]啲[[員工]]嘅個人資料，佢個程式可能會一段好似以下噉嘅 [[Python]] 碼<ref name="pythoncomposition">[https://realpython.com/inheritance-composition-python/#composition-in-python Composition in Python]. ''Real Python''.</ref>： <syntaxhighlight lang="python" line="1"> class Employee: def __init__(self, id, name): self.id = id self.name = name self.address = None </syntaxhighlight> 上述段碼做嘅係定義 <code>Employee</code>（員工）呢個類別，個類別由幾個特性、方法同物件組成，當中 <code>address</code> 可以係一件物件，又會有 <code>street</code>（街名）同 <code>city</code>（城市）等嘅組成部份<ref name="pythoncomposition"/>。 喺再進階啲嘅應用當中仲有所謂嘅[[物件結合]]（object aggregation）：物件結合意思係指件複雜物件 <code>com</code> 由多件物件組成，但 <code>com</code> 並唔「擁有」啲組成部份－當 <code>com</code> 俾人剷走嗰陣，如果用嘅係物件組成，組成 <code>com</code> 啲物件都會跟住被剷走，但喺物件結合之下，啲組成部份並唔隸屬於 <code>com</code>，就算 <code>com</code> 俾人剷走，啲組成部份仲可以繼續噉存在。事實係有好多行 OOP 嘅程式語言都有[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]專門做物件結合<ref name="yaiserOC"/>，例如想像一間[[大學]]又想整資訊系統記住啲員工嘅個資，可能會寫好似以下噉嘅 [[C++]] 碼： <syntaxhighlight lang="cpp"> class Professor; // Professor（教授）呢個類別喺個程式嘅第度定義咗，為咗慳篇幅呢度唔詳講。 class Department { // 定義 Department（部門）呢個類別... public: Department(const std::string& title): title_(title) {} private: // 物件結合：Professor 組成（aggregate）Department 呢個類別。 std::vector<std::weak_ptr<Professor>> members_; const std::string title_; }; </syntaxhighlight> －就算一個部門執咗，大學可能仲會想留住班教授同佢哋啲個資，調佢哋去第個部門做嘢，所以特登將個程式寫到唔會有「一剷咗一個部門嘅資料，啲教授嘅個資就跟住剷埋」噉嘅情況。 ===點造物件=== {{main|基於類別編程|基於原型編程}} [[基於類別編程|基於類別]]（class-based）定[[基於原型編程|基於原型]]（prototype-based）係兩種相對嘅 OOP 做法<ref name="crackfordpro">Crockford, Douglas. "[http://crockford.com/javascript/prototypal.html Prototypal Inheritance in JavaScript]". Retrieved 22 June 2021.</ref>。[[基於類別編程]]意思係指個 OOP 程式以類別做出發點： [[定義]]類別 X 有邊啲特性同方法； 建立物件 A，A 屬類別 X； 建立物件 B，B 屬類別 X... 如此類推； 而[[基於原型編程]]就唔同，唔會明確噉定義「個類別係乜」，而係會攞一嚿已有嘅物體做「原型」－ 攞一嚿物件 A； 建立一件新嘅物件 B，並且指明 B [[繼承 (電腦科學)|繼承]]嗮 A 啲特性同方法（A 係 B 嘅原型）； 跟住可以用同樣嘅方法建立更多嘅物件； 喺廿一世紀初，主流嘅 OOP 係跟基於類別嘅做法嘅，不過都有唔少編程工作者比較鍾意用基於原型嘅做法，例如有啲工作者指出，基於類別嘅做法通常都係會將個程式啲類別定死咗，唔俾部電腦喺[[執行期|行個程式期間]]郁個類別嘅內容，而相比之下，基於原型嘅做法本質上就會容許呢樣嘢，好似係<ref>Taivalsaari, Antero (1996). ''Section 1.1". Classes vs. Prototypes: Some Philosophical and Historical Observations''. pp. 44-50.</ref>： 攞物件 A 做物件 B 嘅原型； 改物件 B 嘅特性同方法； 攞物件 B 做物件 C 嘅原型； 而呢樣嘢被指能夠達致一啲基於類別做唔到嘅功能<ref>Dony, Chistophe; Malenfan, Jacques; Bardou, Daniel. "[https://www.lirmm.fr/~dony/postscript/proto-book.pdf Section 1.2]" (PDF). ''Classifying Prototype-based Programming Languages''. p. 17.</ref>。至於用基於原型編程嘅程式語言，可以睇吓 [[JavaScript]] <ref name="crackfordpro"/>。 <!--- 查實咁寫法可以追到一九六七年時，[[Simula]]程式語言改動到配合物件導向，物件、類別、承繼依啲概念，都係嗰時出來。 ---> <!---可唔可以加返啲 citation？ ==名== 程式編寫，繙自英文''''''。 繙譯而言，[[臺灣]]叫嘅物件導向，[[中國大陸]]叫嘅面向對象，都繙自英文object-oritented。然而兩者繙譯都有不善之處。依處object比擬世界上嘅物件，叫對象差實有偏差。而依處oriented並非導向之意，亦非面向之意，而係以嗰樣嘢為中心，以嗰樣嘢為方針，object-oriented意思為「物件為本」咁去編寫程式，亦即編寫程式以物件來設計。 ---> == 設計模式 == [[File:CPT-OOP-inheritance-bikes.svg|thumb|300px|仲未郁手寫[[源碼]]，但位[[軟件工程師]]經已喺度畫圖度定橋：個程式要有以下若干個類別，當中<br> [[單車]]（<code>bike</code>） 係<br> [[交通工具]]（<code>vehicle</code>）嘅[[子類別 (電腦科學)|子類別]]。]] {{main|物件導向設計}} {{see also|軟件設計模式}} [[物件導向設計]]（object-oriented design）係指攞個[[軟件設計]]上撞到嘅問題，諗計度出一個由[[物件 (電腦科學)|物件]]組成嘅[[系統]]用嚟解決個問題，不過仲未郁手寫[[源碼]]。舉個例說明，想像家陣有位[[遊戲製作師]]想要郁手開發一隻新嘅[[射擊遊戲]]，簡化噉講佢隻遊戲要呈現一個[[虛擬世界]]俾[[玩家]]睇，玩家要能夠喺個世界入面郁動同埋射擊虛擬嘅敵人；噉即係表示，隻遊戲嘅虛擬世界（一個程式）最低限度要有以下呢啲物件<ref>Nacke, L. E., Grimshaw, M. N., & Lindley, C. A. (2010). More than a feeling: Measurement of sonic user experience and psychophysiology in a first-person shooter game. ''Interacting with computers'', 22(5), 336-343.</ref><ref>Shafer, D. M. (2012). [https://academic.oup.com/joc/article-pdf/62/4/719/22321794/jjnlcom0719.pdf Causes of state hostility and enjoyment in player versus player and player versus environment video games] (PDF). ''Journal of Communication'', 62(4), 719-737.</ref>－ *[[玩家角色|玩家控制嘅角色]]－呢件物件要曉按玩家[[input|撳嘅掣]]決定點郁； *若干個虛擬敵人－呢啲物件要曉郁、曉探測玩家角色嘅位置、曉[[物件生成|生成]]虛擬子彈嚟攻擊玩家； *若干嚿障礙物－呢啲物件每件都要有變數表示佢嘅位置，通常唔會點做其他嘢； ... 呀噉。喺郁手寫源碼打前，位遊戲製作師度好嗮「要有咩[[類別 (電腦科學)|類別]]」、「要有咩物件」、「每個類別要有咩特性同方法」<ref>[https://www.gamasutra.com/view/feature/4261/the_case_for_game_design_patterns.php The Case For Game Design Patterns]. ''Gamasutra''.</ref>... 呢啲咁多問題嘅過程就係軟件設計，而好似上述個例子噉喺諗計階段經已打算用物件導向編程，就係所謂嘅物件導向設計<ref name="Gamma1995">Gamma, E., Helm, R., Johnson, R., Johnson, R. E., & Vlissides, J. (1995). ''Design patterns: elements of reusable object-oriented software''. Pearson Deutschland GmbH.</ref>。 === 常用模式 === {{main|建立型模式|結構型模式|行為型模式}}<!---列唔嗮出嚟，不過打算喺電腦科學詞彙表度列。---> 物件導向編程成日會配合以下呢啲[[軟件設計模式|設計模式]]（design pattern；指一拃設計軟件嗰陣常用嘅方法，設計軟件嘅人唔一定要跟呢啲方法，但主流認為每隻設計模式都能夠有效解決某啲做 OOP 嗰時成日會撞到嘅問題）<ref name="Gamma1995"/><ref>[https://www.oodesign.com/ Design Patterns]. ''oodesign.com''.</ref>： *[[單例模式]]（singleton pattern）：指成個類別得一個[[實例 (電腦科學)|實例]]，用家唔可以隨便建立新嘅實例；喺最簡單嗰種做法當中，個程式會有類似以下呢段 [[Java (程式語言)|Java]] 碼入面嘅 <code>getInstance</code> 噉嘅程序，用嚟確保個實例唔會喺個程式入面出現多過一次<ref name="singletonoodesigncom">[https://www.oodesign.com/singleton-pattern.html Singleton Pattern]. ''oodesign.com''.</ref>： *:<syntaxhighlight lang="java" start="1"> public static synchronized Singleton getInstance() // synchronized 確保唔可以有兩段或者以上嘅過程同時行呢段碼； { if (obj==null) // 如果冇 instance... obj = new Singleton(); // 就整個新 instance return obj; // 將個新 instance 俾做 output } </syntaxhighlight> **唔少[[軟件工程]]上嘅應用都興用單例模式，例如一個用 OOP 嘅程式入面啲[[工廠 (物件導向編程)|工廠]]有好多時都會用單例模式，費事個程式有兩件工廠物件喺度各自建立物件，出現「有兩件物件 <code>[[識別碼|id]]</code> 一樣」等嘅撈絞情況<ref name="singletonoodesigncom"/>。順帶一提，單例模式屬一種出名嘅[[建立型模式]]（creational pattern；指集中諗「點樣[[建立物件]]」嘅設計模式）。 *[[工廠方法模式]]（factory method pattern）：又係種建立型模式，用[[工廠 (物件導向編程)|工廠]]（喺 OOP 當中泛指曉建立第啲物件嘅物件）入面嘅方法嚟建立物件，而唔係吓吓都要想用件物件嘅物件親自（用自己嘅方法）建立<ref>Cohen, Tal; Gil, Joseph (2007). "[http://tal.forum2.org/static/cv/Factories.pdf Better Construction with Factories]" (PDF). ''Journal of Object Technology''. Bertrand Meyer. 6 (6): 103.</ref>；用 [[C++]] 碼表達一件曉建立幾個類別嘅物件嘅工廠物件嘅話，段碼就會係好似以下噉<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/design-patterns-set-2-factory-method/ Design Patterns | Set 2 (Factory Method)]. ''GeeksforGeeks''.</ref>： *:<syntaxhighlight lang="cpp" start="1"> using namespace std; enum VehicleType { // 列出 Vehicle 可以有邊幾種。 VT_TwoWheeler, VT_ThreeWheeler, VT_FourWheeler }; class Vehicle { public: virtual void printVehicle() = 0; static Vehicle* Create(VehicleType type); }; // ... 每種 Vehicle 都有個類別。即係 class TwoWheeler : public Vehicle、class ThreeWheeler : public Vehicle 同埋 FourWheeler : public Vehicle。 Vehicle* Vehicle::Create(VehicleType type) { // 呢個係工廠方法－按 input 決定要建立邊個類別嘅物件；如果想加新類別，設計者淨係要改呢度。 if (type == VT_TwoWheeler) return new TwoWheeler(); else if (type == VT_ThreeWheeler) return new ThreeWheeler(); else if (type == VT_FourWheeler) return new FourWheeler(); else return NULL; } class Client { // 有可能會想用 Vehicle 物件嘅類別 public: Client() { VehicleType type = VT_ThreeWheeler; pVehicle = Vehicle::Create(type); // Client 唔會親自建立物件，而係叫件工廠物件建立。 } // 省略... }; // 下略... </syntaxhighlight> **工廠方法模式有唔少好處，例如可以避免「一個子類別要有段同超類別唔一樣嘅碼，攞嚟建立子類別嘅物件」等嘅某啲撈絞情況。 *[[觀察者模式]]（observer pattern）：[[行為型模式]]一種，指一件物件（<code>Subject</code>）內部留意住佢啲[[觀察者模式|觀察者]]（observer）；每當某啲狀態出現變化嗰陣，<code>Subject</code> 都會通知自己啲觀察者，而且通常係透過叫觀察者嘅方法嚟通知<ref>Erich Gamma; Richard Helm; Ralph Johnson; John Vlissides (1994). ''Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software''. Addison Wesley. pp. 293.</ref><ref>"[http://w3sdesign.com/?gr=b07&ugr=proble The Observer design pattern - Problem, Solution, and Applicability]". ''w3sDesign.com''. Retrieved 2017-08-12.</ref>；好似以下呢段 Java 碼噉： *:<syntaxhighlight lang="java" start="1"> // 省略開頭嗰啲 import... class EventSource { public interface Observer { void update(String event); } private final List<Observer> observers = new ArrayList<>(); // EventSource 有張 list 記住自己啲 observer... private void notifyObservers(String event) { observers.forEach(observer -> observer.update(event)); // 用 observer.update 嚟通知 observer 發生咗咩事。 } public void addObserver(Observer observer) { observers.add(observer); } public void scanSystemIn() { Scanner scanner = new Scanner(System.in); while (scanner.hasNextLine()) { String line = scanner.nextLine(); notifyObservers(line); } } } </syntaxhighlight> **[[事件驅動編程]]（event-driven programming）成日都會用觀察者模式：事件驅動編程嘅做法係由「[[事件 (運算)|事件]]」嚟主導程式嘅流動，事件嘅例子有「踎士左掣撳咗」或者「鍵盤上邊個邊個掣俾人撳咗」等等，而一個事件驅動程式做嘅係要喺每件事件發生嗰陣俾相應嘅反應－例如一個[[射擊遊戲]][[遊戲程式|程式]]，每當玩家撳踎士左掣嗰時就要俾[[玩家角色]]開槍<ref>[https://medium.com/swlh/observer-design-pattern-explained-in-five-minutes-c01113666318 Observer Design Pattern - Explained In Five Minutes]. ''Medium''.</ref>。 ... 呀噉。 == 常用語言{{anchor|物件導向程式語言}} == {{see also|手稿語言}} 因為 OOP 咁好使好用，有好多廿一世紀初常見嘅[[程式語言]]都支援 OOP（'''物件導向程式語言'''<ref group="註">就算唔用物件導向程式語言，都係可以寫到物件導向嘅程式嘅，只係無咁方便噉解。</ref>）。一般認為，[[Simula]]（1967 年）係史上第一隻用 OOP 嘅程式語言<ref>Kristen Nygaard and Ole-Johan Dahl. (1978). ''The development of the SIMULA languages. History of programming languages''. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 439-480.</ref>；除咗 Simula 之外，OOP 仲有好多語言可以用： *[[純物件導向語言]]{{anchor|純物件導向語言}}（pure object-oriented language）：喺呢啲程式語言當中，程式裏面嘅所有嘢都被當係物件或者某啲物件嘅一部份，而且隻語言唔支援[[原始資料類型]]（即係唔俾用家設個獨立於物件嘅[[整數 (資料類型)|整數]]變數），例如 [[JavaScript]] 裏面可以有類似噉嘅碼<ref name="gfgJavapureOOL">[https://www.geeksforgeeks.org/java-not-purely-object-oriented-language/#:~:text=Pure%20Object%20Oriented%20Language%20or,%2C%20bool%2C%20etc.). Why Java is not a purely Object-Oriented Language?]. ''GeeksforGeeks''.</ref>－ *:<syntaxhighlight lang="javascript" start="1"> int a = 5; System.out.print(a); </syntaxhighlight> **當中 <code>a</code> 係一個唔屬任何物件、單獨存在嘅整數型變數，而因為 JavaScript 容許呢樣嘢，所以 Javascript 就'''唔'''算係純物件導向語言。精確啲講，一隻程式語言要有齊嗮以下呢啲條件，先算純物件導向語言<ref name="gfgJavapureOOL"/>： **#有齊[[封裝 (物件導向編程)|封裝]]、[[繼承 (電腦科學)|繼承]]同[[多態 (電腦科學)|多態]]嘅功能。 **#[[抽象化 (電腦科學)|抽象化]] **#事先定義咗嘅[[資料類型|類型]]冚唪唥都係物件； **#由用家定義嘅類型冚唪唥都係物件； **#所有對啲物件做嘅運作都係通過啲物件用得嘅[[方法 (電腦科學)|方法]]； **喺廿一世紀初，比較出名嘅純物件導向語言包括咗 [[Ruby 程式語言|Ruby]]、[[Scala]] 同 [[Smalltalk]] 呀噉。 *有啲語言係主要預人做 OOP、但有少少[[程序式編程|程序式]]特徵嘅：例子有 [[Java (程式語言)|Java]]、[[Python]]、[[C++]] 同 [[C♯]]。 *又有啲語言係本來係程序式，但打後版本加入咗 OOP 功能嘅：例子有 [[PHP]]、[[Perl]]、[[MATLAB]]、[[COBOL]]、[[Fortran]]、[[Ada]] 同 [[Pascal (程式語言)|Pascal]]。 *有啲語言有足夠嘅功能可支援 OOP，但有啲重要 OOP 功能佢哋係冇嘅，例如 [[JavaScript]] 就係噉。 ... 等等。 == 相關概念 == [[File:Decentraland Genesis Plaza at evening.png|thumb|300px|一個[[虛擬世界]]有兩個虛擬人喺度跳舞；[[電子遊戲]]同 [[虛擬實境|VR]] 等嘅媒體好興呈現虛擬世界俾[[用家]]睇，噉嘅世界可以用 OOP 整－想像兩個虛擬人都成一件物件，屬 <code>[[頭像|avatar]]</code> 嘅類別。]] {{see also|軟件工程}} *[[可返用性]]（reusability）：指一個程式入面啲部份（尤其係[[源碼]]）可以喺第時寫新程式嗰陣返用，喺[[軟件工程]]上係軟件嘅一樣理想特徵；有唔少電腦工作者都指出，OOP 其中一個最大嘅優點係啲程式可返用性高－例如喺[[電子遊戲製作]]上，[[遊戲製作師]]好容易可以攞自己程式入面啲[[類別 (電腦科學)|類別]]去分享（睇埋[[遊戲資產]]），令到第啲人想喺自己整嘅[[電子遊戲]]裏面加類似嘅物件嗰陣可以慳返工夫<ref>Cardelli, Luca (1996). "Bad Engineering Properties of Object-Oriented Languages". ''ACM Comput. Surv. 28'' (4es): 150-es.</ref>。 *[[模塊化編程|模塊性]]（modularity）：簡化講就係指個程式嘅唔同部份有幾易「分拆開，每嚿都可以獨立運作」－高嘅模塊性表示個程式就算其中一橛軭咗，個程式嘅其餘部份都可以繼續運作；有唔少電腦工作者指，OOP 喺模塊性方面嘅表現相當惡劣－例如淨係[[繼承 (電腦科學)|繼承]]嘅功能，就成日搞到啲程式出現「其中一段碼（例：類別）改咗，另外第啲碼（例：啲子類別）跟住就出問題」噉嘅情況<ref>Armstrong, Joe. In ''[https://codersatwork.com/ Coders at Work: Reflections on the Craft of Programming]''. Peter Seibel, ed. Codersatwork.com</ref>。 *[[SOLID]]：指引「軟件工程應該點做」嘅一套原則，例如： **[[里氏替換原則]]（Liskov substitution principle）：SOLID 原則嘅其中一條；根據里氏替換原則，一位[[編程員]]用 OOP 寫程式嗰陣，應該要達到<ref>Liskov, B. (May 1988). "Keynote address - data abstraction and hierarchy". ''ACM SIGPLAN Notices''. 23 (5): 17-34.</ref>－ **:設 <math>\phi(x)</math> 做一個可以對屬類型 <math>\text{T}</math> 嘅物件 <math>x</math> [[證明]]嘅特性；噉設 <math>\text{S}</math> 係 <math>\text{T}</math> 嘅子類型，如果 <math>y</math> 屬 <math>\text{S}</math>，噉 <math>\phi(y)</math> 應該要係真； ***用日常用語講，里氏替換原則意思係指「是但攞一件屬[[超類別 (電腦科學)|超類別]]嘅物件，件物件理應要有可能俾件屬[[子類別 (電腦科學)|子類別]]嘅物件取代，取代咗之後個程式起碼仲行到（未至於會[[輕機]]）」。喺廿一世紀初，里氏替換原則廣受採用，不過都唔係完全冇爭議性。 *[[遊戲編程]]：指[[電子遊戲]]嘅編程；廿一世紀初嘅遊戲編程成日都會用到 OOP，將遊戲嘅[[虛擬世界]]入面嘅嘢想像成一嚿嚿物件，事實係 [[Unity]] 等嘅[[遊戲引擎]]往往直頭假定咗隻遊戲嘅程式係用 OOP 嘅。 *[[動態分派]] *[[DRY 原則]] *[[關係數據庫]] *[[個體為本模型]] *[[剛體動力學]] *[[廣義化|廣義]]同[[狹義化|狹義]]化 {{clear}} == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Abadi, M.; Luca C. (1998). ''A Theory of Objects''. Springer Verlag. ISBN 978-0-387-94775-4. *Armstrong, Deborah J. (February 2006). "The Quarks of Object-Oriented Development". ''Communications of the ACM''. 49 (2): 123–128. doi:10.1145/1113034.1113040. *Booch, G. (1997). ''Object-Oriented Analysis and Design with Applications''. Addison-Wesley. ISBN 978-0-8053-5340-2. *Gamma, Erich; Richard Helm; Ralph Johnson; John Vlissides (1995). ''Design Patterns: Elements of Reusable Object Oriented Software''. Addison-Wesley. *Harmon, Paul; William Morrissey (1996). ''The Object Technology Casebook - Lessons from Award-Winning Business Applications''. John Wiley & Sons. ISBN 978-0-471-14717-6. *Jacobson, I. (1992). ''Object-Oriented Software Engineering: A Use Case-Driven Approach''. Addison-Wesley. *Meyer, B. (1997). ''Object-Oriented Software Construction''. Prentice Hall. ISBN 978-0-13-629155-8. *Pecinovsky, Rudolf (2013). ''OOP - Learn Object Oriented Thinking & Programming''. Bruckner Publishing. ISBN 978-80-904661-8-0. *Rumbaugh, J.; Michael Blaha; William Premerlani; Frederick Eddy; William Lorensen (1991). ''Object-Oriented Modeling and Design''. Prentice Hall. ISBN 978-0-13-629841-0. *Schach, Stephen (2006). ''Object-Oriented and Classical Software Engineering'', 7th Edition. McGraw-Hill. ISBN 978-0-07-319126-3. *Taylor, David A. (1992). ''Object-Oriented Information Systems - Planning and Implementation''. John Wiley & Sons. ISBN 978-0-471-54364-0. *Weisfeld, Matt (2009). ''The Object-Oriented Thought Process'', 3rd Edition. Addison-Wesley. ISBN 978-0-672-33016-2. *West, David (2004). ''Object Thinking'' (Developer Reference). Microsoft Press. ISBN 978-0735619654. {{div col end}} {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Object-oriented programming}} *[https://www.geeksforgeeks.org/object-oriented-programming-oops-concept-in-java/ Object Oriented Programming (OOPs) Concept in Java]. ''GeeksforGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/software-design-patterns/ Software Design Patterns]. ''GeeksforGeeks''. *[http://www.codeproject.com/Articles/22769/Introduction-to-Object-Oriented-Programming-Concep Introduction to Object Oriented Programming Concepts (OOP) and More] by L.W.C. Nirosh. *[https://web.archive.org/web/20141014233854/http://www.smashcompany.com/technology/object-oriented-programming-is-an-expensive-disaster-which-must-end Object Oriented Programming is an expensive disaster which must end]. *[http://software.intel.com/en-us/blogs/2008/08/22/flaws-of-object-oriented-modeling/ Discussion about the flaws of OOD]. {{電腦程式編寫}} {{Authority control}} [[Category:編程範式]] [[Category:物件導向編程| ]] 5423xtaodoclubpsos24sm4ufevk451 0 137524 1865203 1247176 2022-08-19T06:39:20Z Gerd Eichmann 154593 gallery added wikitext text/x-wiki [[File:Mausoleum of Galla Placidia in Ravenna.JPG|thumb|拉文納, Mausoleum of Galla Placidia]] {{Unref}} '''拉文納'''（{{lang-it|'''Ravenna'''}}）係[[意大利]]北部一座城，人口大約16萬。佢做過[[西羅馬帝國]]同之後[[東哥德王國]]嘅首都。 <br><gallery class=center caption="拉文納 - Ravenna"> Ravenna-126-San Vitale-Hinteransicht-1979-gje.jpg Ravenna-124-San Vitale-Mosaik-Maximian-1979-gje.jpg Mausoleum of Galla Placidia in Ravenna.JPG|Mausoleum of Galla Placidia Ravenna-140-Mausoleum der Galla Placidia-Mosaik-1979-gje.jpg|Mausoleum of Galla Placidia Ravenna-132-Mausoleum der Galla Placidia-Mosaik-1979-gje.jpg|Mausoleum of Galla Placidia Ravenna-156-Sant' Apollinare Nuovo-rechte Innenwand-1979-gje.jpg Ravenna-166-Sant' Apollinare Nuovo-Mosaik-Palatium-1979-gje.jpg Ravenna-252-San Apollinare in Classe-1985-gje.jpg Ravenna-190-Sant' Apollinare in Classe-St. Apolenarius-1979-gje.jpg Ravenna-200-Sant' Apollinare in Classe-Mosaik-Opfer-1979-gje.jpg </gallery> [[Category:意大利城市]] [[類:歐洲舊都]] {{geo-stub}} bvs2azgdy7j4zzflpharnz4hflm1kv0 0 139918 1865017 1864910 2022-08-18T15:59:28Z Flyingaz 195442 /* 電視節目 */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 潘瑤 | 類型 = 女藝人 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 英文名 = Yoyo Pun | 綽號 = 阿Yo、瑤瑤 | 籍貫 = | 出生日期 = 1990年11月29號 | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 國籍 = {{CNHK}} | 職業 = [[演員]]、[[歌手]]、[[節目主持人]] | 語言 = [[粵語]]、[[英語]]、[[中華民國國文|國語]] | 教育程度 = [[學士]] | 代表作 = 《[[地球友善餐廳]]》<br>《[[我要做特務]]》<br>《[[我們的6E班]]》<br>《[[看不見的幸福]]》<br> 《[[安樂·死？]]》 | 著名角色 = DaDa -《[[我要做特務]]》<br> 加加 -《[[我們的6E班]]》<br> 夏紫晴 -《[[安樂·死？]]》<br> 張智惠 -《[[肆齣搵你-買賣]]》 | 活躍年代 = 2010年到而家 | 唱片公司 = [[香港娛視廣播有限公司]]（2010年）<br>[[Freeway Entertainment]]（2013年）<br>[[夢行者]]（2015年） | 經紀公司 = [[香港娛視廣播有限公司]]（2010年）<br>Freeway Entertainment（2013年）<br>夢行者（2015年） | 網站 = http://www.singimap.com/view_artiste.php?type=6&sex=F&artiste_name=%BC%EF%BA%BD&artiste_id=491 | 宗教信仰 = 基督教 }} '''潘瑤'''（'''Yoyo Pun'''，{{bd|1990年|11月29號}}），係[[香港]]女藝員同電視節目主持。佢曾經係香港女子組合[[Super Gear]]成員；又係[[ViuTV]]《[[地球友善餐廳]]》同香港寬頻電視幾個節目嘅主持；參演電影有《[[我要做特務]]》、《[[我們的6E班]]》、《[[看不見的幸福]]》、《[[Atm提款機]]》等等。 ==演出== === 電視節目 === ;[[ViuTV]] *2016年：《[[地球友善餐廳]]》主持 *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 ;[[香港寬頻電視]]510台 *《食得開心》 *《購物天堂》 *《玩家達人》 *《家庭樂安居》 *《日日好生活》 *《酒暈全世界》 *《美容方程式》 *《健康知多D》 ===電視劇=== ;[[港台電視]] *《[[監警有道]]》 飾 女主播 *《[[一二]]》 飾 擘臂 ===網絡劇=== * 2021年：《[[常綠]]》飾 冬冬，兼任製作及編劇 ===電影=== * 2021年：《[[我要做特務]]》飾 DaDa * 2017年：《[[我們的6E班]]》飾 加加 * 2017年：《[[看不見的幸福]]》飾 男主前度女朋友 *2015年：《[[atm提款機]]》 飾 金喜兒 *2012年：《[[爛賭夫鬥爛賭妻]]》 飾 姐妹 ===舞台劇=== * 2017年：《肆齣搵你－買賣》（ 香港玩劇團）飾 張智惠醫生 *2016年：《安樂・死？》（東Act劇團）飾 夏紫晴醫生 *2014年：《變心》（演藝動力）飾 Yan / 吸毒少女 *2001年：《遊樂場的極樂世界》（好戲量） 飾 小朋友演員 === 廣告（TVC） === * 2021年：《exuviance護膚品》廣告 * 2017年：《Tim Tam朱古力》廣告 * 2016年：《Athena軟件》廣告 * 2015年：《Microsoft》廣告 *2015年：《古典今用》 *2014年：《OTO按摩椅》廣告 *2014年：《新鴻基ICC Running》廣告 *2013年：《助助身茶》代言人 *2013年：《果粒橙》廣告 *2012年：《Sod－Like Beauty》廣告 === 歌曲 === * 水著（[[Super Gear]]） === 司儀 === * 2019年：紅人堂登堂入室歌唱比賽總決賽－司儀 === 比賽 === * 2011年Glamour Perfume 一見鐘情代言人比賽（一見鐘情大獎） * 2010年美肌之誌代言人比賽（八強之一） === 舞蹈表演 === * 2013年：YEAH SHOW舞蹈表演嘉賓（[[Super Gear]]） * 星光熠熠耀保良舞蹈表演（[[Super Gear]]） === 幕後作品 === * 2019年 Your-life HK廣告《準「避」》製片 * 2017年 電影《[[同囚]]》製片組 == 出面網頁 == * {{facebook|yoyopun11}} *[https://www.instagram.com/yoyopunyiu/?hl=zh-hk 潘瑤嘅Instagram] *[https://www.youtube.com/channel/UCVoTFMPLVfFfZDwx75J7kVA 潘瑤嘅YouTube Channel] * [http://www.dramoviegroup.com/index.php?route=product/product&product_id=282 DRAMOVIE - 潘瑤 (Yoyo)] * [http://www.dcfever.com/models/info.php?id=2057 DCFever - PUN YIU,YOYO模特兒檔案] <!--*https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20181005/00282_067.html *https://today.line.me/hk/v2/article/qpgY1W *https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20170415/bkn-20170415043533736-0415_00862_001.html *https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20170917/bkn-20170917041607041-0917_00862_001.html *https://yes-news.com/77065/%E6%9B%BE%E9%A0%8C%E7%8F%8A%E6%BD%98%E7%91%A4%E5%AD%96%E8%80%81%E9%97%86%E7%B4%B0%E9%BE%9C%E8%BF%94%E5%9C%8B%E5%85%A7%E6%90%B5%E9%A3%9F *https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20170807/bkn-20170807093457376-0807_00862_001.html *https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20140711/00282_087.html--> [[Category:香港主持人]] [[Category:香港女演員]] [[Category:潘氏|瑤]] {{HK-enter-bio-stub}} 9t7z7av6qiv6sg65wa23x5ik9si07wl 0 142725 1865214 1789693 2022-08-19T07:25:30Z 沈澄心 191783 Æ /* 出面網頁 */ wikitext text/x-wiki {{維基數據人物明細}} '''鄭松泰'''（{{lang-en|'''Cheng Chung-tai'''}}；{{bd|1983年|11月5號}}），人稱「泰博」，係[[香港]]社會學學者、[[修憲派]]政治人，第六屆[[香港立法會]]議員，曾經係[[香港理工大學]]應用社會科學系專任導師，亦係[[香港政黨一覽|香港政黨]][[熱血公民]]主席。 ==政途== 2015年，鄭松泰參選[[第5屆香港區議會選舉]]，出戰屯門樂翠選區，以367票輸咗。 2016年，鄭松泰夥拍「水媽」張耀心參選[[第6屆香港立法會選舉]]嘅新界西直選，結果名單排頭位嘅佢順利當選。而佢當選之後，因為不滿[[黎智英]]（肥佬黎）同埋[[戴耀廷]]製造[[雷動計劃]]，操控選舉，搞到好多泛民主派老將同埋[[黃毓民]]落選，更揚言「打倒《[[香港蘋果日報|蘋果日報]]》、打倒肥佬黎！」。同年10月19號，鄭松泰喺立法會大會上，將會議廳裏面多名建制派議員枱面嘅[[中華人民共和國國旗]]同埋[[香港特別行政區區旗]]倒插，喺2017年4月11號被警方落案控告侮辱國旗罪、侮辱區旗罪，並且被警方拘捕。但同年6月，鄭松泰响內部錄音中指出「熱血公民」唔係[[香港本土派|本土派]]。 喺2019年嘅[[反修例運動]]期間，鄭松泰有份捲入[[佔領立法會|示威者佔領立會]]事件。 2021年8月26號，香港嘅[[候選人資格審查委員會]]聲稱以[[國家安全]]理由，取消鄭松泰選舉委員會委員候選人資格，連帶立法會議員資格都被剝奪<ref>{{引網|url=https://www.upmedia.mg/news_info.php?SerialNo=122733|title=香港民主派最後一席議員鄭松泰 遭以「資格不符」剝奪資格 -- 上報 / 國際|website=www.upmedia.mg|access-date=2021-08-26}}</ref>。委員會無好似過往選舉主任裁決咁去解釋決定，只係單方面籠統咁話鄭松泰唔擁護基本法同效忠特區，事件對於一啲[[泛民主派]]嚟講，入閘門檻更加唔清晰，覺得標準任政府隨意去講，而就算泛民主派肯就爭議言行耍冧，都唔一定獲得北京原諒<ref>{{引網|url=https://news.now.com/home/local/player?newsId=448054|title=【政情】鄭松泰「死因」不明 「棄選派」更堅定 「主選派」仍冀一搏|website=Now 新聞|language=zh-hk|access-date=2021-08-31}}</ref>。 == 參考 == <references /> ==睇埋== *[[香港自治運動]]——政治理念（[[修憲派]]） == 出面網頁 == {{同享類|Cheng Chung Tai}} * {{香港立法會議員資料庫|908}} * {{Evchk}} * {{Facebook|chengchungtai}} {{香港特別行政區第六屆立法會議員}} {{權威控制}} [[類:前香港立法會議員]] [[Category:北京大學舊生]] [[Category:香港理工大學舊生]] [[Category:香港本土派人士]] [[Category:香港大專院校先生]] [[Category:講師]] [[Category:鄭氏|松泰]] {{香港政治人物楔}} 0g1ytqj4uh7ne78pqsvrq83jjk3y9rc 10 142939 1865188 1858988 2022-08-19T05:34:19Z Dabao qian 99280 wikitext text/x-wiki {{Navbox | titlestyle = color:white; background-color: orange | groupstyle = color:white; background:orange | belowstyle = color:white; background:orange | name = 湖南衛視綜藝節目 | title = [[湖南衛視|{{color|white|湖南衛視}}]]綜藝節目 | state = {{{state|autocollapse}}} | listclass = hlist | group1 = 午間檔 | list1 = * 奧運向前衝 * 一座為王 * 全力以赴 * [[我們約會吧]] * [[稱心如意 (節目)|稱心如意]] * [[娛樂無極限]] * [[搖啊笑啊橋]] * [[更上一層樓 (湖南衛視)|更上一層樓]] * [[週六做好菜]] | group2 = 黃昏檔 | list2 = * [[節節高聲]] * [[一呼百應]] * [[給你，我的新名片]] | group3 = 晚間黃金檔¹ | list3 = * [[快樂大本營]] * [[2004年超級女聲|2004超級女聲]] * [[2005年超級女聲|2005超級女聲]] * [[2006年超級女聲|2006超級女聲]] * [[勇往直前 (綜藝節目)|勇往直前]] * [[2007快樂男聲]] * [[舞動奇蹟 (真人騷)|舞動奇蹟]] * [[以一敵百 (中國大陸)|以一敵百]] * 智勇大衝關 * [[挑戰麥克風]] * [[百科全說]] * [[芒果訓練營]] * [[我要拍電影]] * [[我在你身邊]] * [[喜劇之王 (節目)|喜劇之王]] * [[給力星期天]] * [[好好生活]] * [[幫助微力量]] * [[少年進化論|少年進化論／少年成長說]] * [[把誰帶回家]] * [[那是我媽媽]] * [[我是歌手 (第二季)|我是歌手2]] * [[變形計]] * [[噗通噗通的良心]] * [[好好學吧]] * [[戀家有方]] * [[媽媽的牽掛]] * [[全員加速中|全員加速中2]] * [[我們來了 (第一季)|我們來了1]] * [[真正男子漢|真正男子漢2]] * [[神奇的孩子]] * [[七十二層奇樓]] * [[我是未來|我是未來1]] * [[我們來了 (第二季)|我們來了2]] * [[奇兵神犬]] * [[讓世界聽見]] * [[親親我的寶貝 (電視節目)|親親我的寶貝]] * [[歌手2018]] * [[生機無限]] * [[我想和你唱 (第三季)|我想和你唱3]] * [[少年說]] * [[幻樂之城]] * [[聲入人心 (第一季)|聲入人心1]] * [[聲臨其境 (第二季)|聲臨其境2]] * [[放學後 (電視節目)|放學後]] * [[巔峰之夜]] * [[神奇的漢字]] * [[聲入人心 (第二季)|聲入人心2]] * [[嗨唱轉起來]] * [[歌手·當打之年]] * [[笑起來真好看]] * [[叮咚上線！老師好]] * [[牛氣滿滿的哥哥|元氣滿滿的哥哥]] * [[青春在大地]] * [[叮咚上線！請回答]] * [[乘風破浪 (湖南衛視)|乘風破浪]] * [[向上吧少年 (湖南衛視劉蕾團隊)|向上吧少年（劉蕾團隊）]] * [[誰是寶藏歌手]] * [[28歲的你]] * [[閃光的記憶]] * [[夏日少年派]] * [[拿來吧！小芒]]^* * [[向你致敬]] * [[再次見到你]] * [[今天你也辛苦了]] * [[時光音樂會]] * [[你好，星期六]] * [[更新吧！青春圖鑑|新春開放麥]] * [[春天花會開]] * [[花兒與少年|花兒與少年4]] * [[100道光芒]] * [[匠心閃耀]] * [[星星的約定]] | group4 = 後晚間檔² | list4 = * [[2009快樂女聲]] * [[2010快樂男聲]] * [[2011快樂女聲]] * [[天聲1隊]] * [[向上吧！少年|向上吧！少年（張一蓓團隊）]] * [[完美釋放]] * [[我們約會吧|我們約會吧+]] * [[百變大咖秀]] * [[誰與爭鋒(節目)|誰與爭鋒]] * [[女人如歌]] * [[奇舞飛揚]] * [[我是歌手 (第一季)|我是歌手1]] * [[中國最強音]] * [[2013快樂男聲]] * [[爸爸去哪兒 (第一季)|爸爸去哪兒1]] * [[一生一世合家歡]] * [[我們都愛笑]] * [[星劇社]] * [[花兒與少年|花兒與少年1]] * [[親愛的！加油！]] * [[爸爸去哪兒 (第二季)|爸爸去哪兒2]] * [[一年級]] * [[我是歌手 (第三季)|我是歌手3]] * [[奇妙的朋友]] * [[花兒與少年|花兒與少年2]] * [[真正男子漢|真正男子漢1]] * [[爸爸去哪兒 (第三季)|爸爸去哪兒3]] * [[偶像來了]] * [[一年級·大學季]] * [[全員加速中|全員加速中1]] * [[我是歌手 (第四季)|我是歌手4]] * [[旋風孝子]] * [[天天向上]] * [[我想和你唱 (第一季)|我想和你唱1]] * [[透鮮滴星期天]] * [[夏日甜心]] * [[一年級·畢業季]] * [[頭號驚喜]] * [[歌手2017]] * [[嚮往的生活]] * [[花兒與少年|花兒與少年3]] * [[我想和你唱 (第二季)|我想和你唱2]] * [[中餐廳]] * [[兒行千里 (電視節目)|兒行千里]] * [[親愛的·客棧]] * [[嗨！看電視]] * [[聲臨其境 (第一季)|聲臨其境1]] * [[我是大偵探]] * [[嘿！好樣的]] * [[我家那小子]] * [[我是未來|我是未來2]] * [[快樂哆唻咪]] * [[我家那閨女]] * [[戀夢空間]] * [[歌手2019]] * [[我們的師父]] * [[我家小兩口]] * [[舞蹈風暴 (第一季)|舞蹈風暴1]] * [[聲臨其境 (第三季)|聲臨其境3]] * [[一鍵傾心]] * [[巧手神探]] * [[鮮廚100]] * [[運動吧少年]] * [[新手駕到]] * [[誰知盤中餐 (湖南衛視)|誰知盤中餐]] * [[舞蹈風暴 (第二季)|舞蹈風暴2]] * [[姐姐的愛樂之程]]^* * [[你真的太棒了]] * [[怦然再心動]] * [[媽媽，妳真好看]] * [[牛氣滿滿的哥哥]] * [[歡唱大篷車]] * [[雲上的小店]] * [[勇往直前的我們]] * [[中國婚禮—我的女兒出嫁了]] * [[牧野家族]] * [[美好年華研習社]]^* * [[會畫少年的天空]] | group5 = 午夜 | list5 = * [[非常靠譜]] * [[我是大美人]] * [[岳麓實踐論]] * [[博物館驚魂夜|博物館奇妙夜]] * [[藝術玩家]] * [[零點鋒雲]] * [[鋒尚之王]] * [[越淘越開心]] * [[天下女人]] * [[背後的故事]] * [[最高檔 (電視節目)|最高檔]] * [[嗨！我的新家]] * [[月光書房]] | group6 = 季播 | list6 = * [[超級女聲]] * [[快樂男聲]] * [[快樂女聲]] * [[變形計]] * [[舞動奇蹟 (真人騷)|舞動奇蹟]] * [[百變大咖秀]] * [[我是歌手]]／[[歌手 (湖南衛視)|歌手]] * [[爸爸去哪兒]] * [[花兒與少年]] * [[一年級]] * [[真正男子漢]] * [[偶像來了]]／[[我們來了]] * [[全員加速中]] * [[我想和你唱]] * [[嚮往的生活]] * [[中餐廳]] * [[我是未來]] * [[親愛的·客棧]] * [[聲臨其境]] * 我家系列 * [[聲入人心]] * [[戀夢空間]] * [[舞蹈風暴]] * [[嗨唱轉起來]] * [[鮮廚100]] * [[牛氣滿滿的哥哥|元氣滿滿的哥哥／牛氣滿滿的哥哥]] * [[時光音樂會]] | group7 = 其他大型活動 | list7 = {{Navbox|child | groupstyle = color:white; background:orange | group1 = 重大節慶活動 | list1 = * [[湖南衛視跨年晚會]] * [[湖南衛視春節聯歡晚會|春節聯歡晚會]] * 四海同春全球華僑華人春節大聯歡 * 元宵喜樂會 * 五四成人禮 * 讀書日 * 畢業季 * 七夕特別節目 * [[湖南衛視中秋之夜|中秋之夜]] * [[漢語橋·世界大學生中文比賽|漢語橋]] * [[中國金鷹電視藝術節|金鷹電視藝術節]] * [[中國電視金鷹獎|金鷹獎頒獎典禮]] | group2 = 品牌定制活動 | list2 = * [[天貓雙11狂歡夜]]（2015） * [[閱文超級IP風雲盛典]]（2018） * [[汽車之家818全球汽車夜]] * [[蘇寧易購11.11嗨爆夜]]（2019） * [[拼多多6.18超拼夜]] * [[天貓雙11開幕直播盛典]] * [[拼多多11.11超拼夜]] * [[拼多多12.12超拼夜]] }} | below = {{nowrap|註：¹以上所有節目包括2005年黃金檔開始播放綜藝節目，到2012年7月改版以前，該時段所播放嘅節目}}、<wbr />{{nowrap|²包括外購自[[芒果TV]]且'''先台後網'''首播嘅節目，唔包括先網後台首播嘅節目（以「*」表示）}}<br />參考：[[2022年湖南衛視電視劇、節目一覽]]{{·}}[[中國大陸綜藝節目一覽]] }} <includeonly>{{#ifeq:{{{1|}}}|nocat||{{namespace||[[Category:湖南衛視電視節目]]}}}}</includeonly> n6tvaabk4dfxxf78x66l674htnkeqcy 0 145501 1865014 1752756 2022-08-18T15:58:02Z Flyingaz 195442 wikitext text/x-wiki {{not|蘇慧音}} {{藝人 | 名 = 蘇慧恩 | 圖 = | 圖說明 = | 圖大細 = 250px | 類型 = 女藝人 | 羅馬拼音 = So Wai Yan | 英文名 = Ophelia So | 粵拼 = | 出生 = {{birth_date_and_age|1986|3|24}} | 出生地 = {{BHKG}} | 配偶 = 周紹榮<ref name="marriage">{{引網|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/news/20130702/mobile/odn-20130702-0702_00176_125.html|title=中環出更：「廠」入馬場 黃靜文做義工|last=|first=|date=2013-07-02|website=東方日報|archive-url=|archive-date=|dead-url=|access-date=}}</ref>（2013-2014） | 逝世 = | 死地 = | 教育程度 = [[澳洲]][[昆士蘭大學]]工商管理系學士<br/>[[愛爾蘭國立大學]][[愛爾蘭國立大學都柏林分校|都柏林分校]]市場學學士 | 活躍年代 = 2012年～而家 | 國籍 = {{CNHK}} | 職業 = 創作歌手、模特兒 | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話]] | 經紀公司 = | 代表作 = 《愛到跌至谷底》《完美佈局》《又情人節》《小街燈》 | 獎 = 2012年[[工展小姐]]冠軍<br/>2016年「大閘蟹小姐競選」冠軍 <br/>2016年「香港流行音樂MV頒獎典禮」《愛到跌至谷底》新人歌手MV獎 }} '''蘇慧恩'''（'''Ophelia So'''，{{bd|1986年|3月24號||}}<ref>[https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20160214/00282_023.html 蘇慧恩30歲前圓歌手夢]</ref>）係[[香港]][[創作歌手]]兼[[模特兒]]，亦係第46屆[[工展小姐]]冠軍，依家係臻世娛樂旗下藝人。 ==簡歷== 蘇慧恩先後讀過中華基督教會基華小學、香港神託會培敦中學、[[藍田聖保祿中學]]、[[澳洲]][[昆士蘭大學]]工商管理系學士，同[[愛爾蘭國立大學|愛爾蘭國立]][[都柏林大學學院]]市場學學士。 蘇慧恩2009年參加過[[無綫電視]]歌唱比賽《[[超級巨聲]]》入唔到圍，2011年選香港小姐都係廿強止步，到2012年贏到工展小姐冠軍。2013年到2015年，佢喺[[亞洲電視]]做過節目同報過娛樂新聞<ref>{{引網|url=http://hk.apple.nextmedia.com/entertainment/art/20160214/19490114|title=蘇慧恩唔撈亞視做歌手|website=Apple Daily 蘋果日報|access-date=2018-07-22|archive-date=2016-04-19|archive-url=https://web.archive.org/web/20160419102032/http://hk.apple.nextmedia.com/entertainment/art/20160214/19490114|url-status=dead}}</ref>。2016年，佢參選「大閘蟹小姐競選」而俾人談論<ref>{{引網|url=http://hk.apple.nextmedia.com/entertainment/first/20160923/19778915|title=大閘蟹小姐肉鬥　退選港姐再退選|website=Apple Daily 蘋果日報|access-date=2018-07-22|archive-date=2017-09-07|archive-url=https://web.archive.org/web/20170907045530/http://hk.apple.nextmedia.com/entertainment/first/20160923/19778915|url-status=dead}}</ref>，最後佢以熱門姿態當選。 2013年蘇慧恩同律師周紹榮結婚<ref name="marriage"/>，2014年離婚。 2016年11月27號喺[[九龍灣]][[國際展覽中心]]Music Zone舉行首個音樂會「『賞‧激想』 2016夢想啟航演唱會」，全場滿座，邀請嘉賓分別有[[黃健東]]，[[應昌佑]]同[[可嵐]]，演出獲名製作人[[溫應鴻]]盛讚。 2018年2月接受報章訪問坦承喺香港搵食難，去咗大陸夜場賣唱，月入頗豐<ref>{{引網|url=https://hk.lifestyle.appledaily.com/nextplus/magazine/article/20180220/2_572373_0/-%E5%BC%B7%E5%9C%8B%E7%94%B7%E8%BF%B7%E6%B8%AF%E5%A5%B3-%E5%85%A8%E5%9C%8B%E8%B3%A3%E5%94%B1%E6%B8%AF%E5%A5%B3%E6%9C%88%E8%B3%BA7%E8%90%AC-%E5%BC%B7%E5%9C%8B%E7%94%B7%E8%A1%A8%E7%8F%BE%E8%88%88%E5%A5%AE|title=【強國男迷港女】全國賣唱港女月賺7萬 強國男表現興奮|last=|first=|date=|website=Apple Daily 蘋果日報|archive-url=https://web.archive.org/web/20190708140004/https://hk.lifestyle.appledaily.com/nextplus/magazine/article/20180220/2_572373_0/-%E5%BC%B7%E5%9C%8B%E7%94%B7%E8%BF%B7%E6%B8%AF%E5%A5%B3-%E5%85%A8%E5%9C%8B%E8%B3%A3%E5%94%B1%E6%B8%AF%E5%A5%B3%E6%9C%88%E8%B3%BA7%E8%90%AC-%E5%BC%B7%E5%9C%8B%E7%94%B7%E8%A1%A8%E7%8F%BE%E8%88%88%E5%A5%AE|archive-date=2019-07-08|dead-url=|access-date=2018-07-22|url-status=dead}}</ref>。 2018年12月7號喺九龍灣國際展覽中心Music Zone舉行第二個個人音樂會「Treasure of Love」慈善音樂會，全場滿座，邀請到[[小肥]]、[[Heartgrey]]、[[DJ Cardo]]等明星陣容助陣。 ==演出== ===電視節目（ViuTV）=== *2017年：《[[激玩日本鳥取 Go! Go! Go!]]》主持 *2020年：《[[Chill Club]]》第20集嘉賓 *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 ===電視節目（奇妙電視 / 香港開電視）=== *2017年：《[[吾男吾女]]》第13集嘉賓 == 派台歌成績 == {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''派台歌成績（[[香港四台冠軍歌同頒獎禮得獎一覽|四台]]）''' |- | width="160"| 唱碟 || width="160"| 歌 || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]]||colspan=2 width="240"| 註 |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''2016年''' |- | || 愛到跌至谷底 || - || - || - || - ||colspan=2| |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''2017年''' |- | || 又情人節 || - || - || - || - ||colspan=2| |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''2018年''' |- | || 小街燈 || - || - || - || - || colspan=2| |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''2019年''' |- | || 一馬平川 || - || - || 3 || - ||colspan=2| |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''派台歌成績（五台）''' |- | width="160"| 唱碟 || width="160"| 歌 || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]]||width="50"| [[Chill Club 推介#Chill Club 推介榜|ViuTV]] ||colspan=2 width="240"| 註 |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''2020年''' |- | || 潛伏與蒙蔽 || - || - || 15 || - || - || 跨年上榜 |} {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''各台冠軍歌總數''' |- | rowspan="2"|[[香港四台冠軍歌曲同頒獎禮得獎一覽|四台]]||width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || colspan=3 width="160"| 註 |- | '''0''' || '''0''' || '''0''' || '''0''' ||colspan=3| '''四台冠軍歌總數：0''' |- | rowspan="2"|五台||width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]]|| width="50"| [[Chill Club 推介#Chill Club 推介榜|ViuTV]] || width="240"| 註 |- | '''0''' || '''0''' || '''0''' || '''0'''||'''1''' || '''五台冠軍歌總數：0''' |- |} *（*）表示仲喺榜度 *（-）上唔到榜 *（×）代表冇派去嗰個台 ==參考== {{reflist}} == 出面網頁 == * {{Facebook|artist.OpheliaSo}} * {{Instagram|barryso2828|蘇慧恩Fansclub}} * {{Sinaweibo|2823441814}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女歌手]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:前亞洲電視女藝員]] [[Category:工展小姐]] [[Category:蘇氏|慧恩]] [[Category:都柏林大學學院舊生]] 82zzzn2ysj7k1ixo0mjo10n0hxs1khl 1865096 1865014 2022-08-19T01:33:00Z 203.145.94.113 wikitext text/x-wiki {{not|蘇慧音}} {{藝人 | 名 = 蘇慧恩 | 圖 = | 圖說明 = | 圖大細 = 250px | 類型 = 女藝人 | 羅馬拼音 = So Wai Yan | 英文名 = Ophelia So | 粵拼 = | 出生 = {{birth_date_and_age|1986|3|24}} | 出生地 = {{BHKG}} | 配偶 = 周紹榮<ref name="marriage">{{引網|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/news/20130702/mobile/odn-20130702-0702_00176_125.html|title=中環出更：「廠」入馬場 黃靜文做義工|last=|first=|date=2013-07-02|website=東方日報|archive-url=|archive-date=|dead-url=|access-date=}}</ref>（2013-2014） | 逝世 = | 死地 = | 教育程度 = [[澳洲]][[昆士蘭大學]]工商管理系學士<br/>[[愛爾蘭國立大學]][[愛爾蘭國立大學都柏林分校|都柏林分校]]市場學學士 | 活躍年代 = 2012年～而家 | 國籍 = {{CNHK}} | 職業 = 創作歌手、模特兒 | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話]] | 經紀公司 = | 代表作 = 《愛到跌至谷底》《完美佈局》《又情人節》《小街燈》 | 獎 = 2012年[[工展小姐]]冠軍<br/>2016年「大閘蟹小姐競選」冠軍 <br/>2016年「香港流行音樂MV頒獎典禮」《愛到跌至谷底》新人歌手MV獎 }} '''蘇慧恩'''（'''Ophelia So'''，{{bd|1986年|3月24號||}}<ref>[https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20160214/00282_023.html 蘇慧恩30歲前圓歌手夢]</ref>），現名'''鍾雨璇'''，係[[香港]][[創作歌手]]兼[[模特兒]]，亦係第46屆[[工展小姐]]冠軍，依家係臻世娛樂旗下藝人。 ==簡歷== 蘇慧恩先後讀過中華基督教會基華小學、香港神託會培敦中學、[[藍田聖保祿中學]]、[[澳洲]][[昆士蘭大學]]工商管理系學士，同[[愛爾蘭國立大學|愛爾蘭國立]][[都柏林大學學院]]市場學學士。 蘇慧恩2009年參加過[[無綫電視]]歌唱比賽《[[超級巨聲]]》入唔到圍，2011年選香港小姐都係廿強止步，到2012年贏到工展小姐冠軍。2013年到2015年，佢喺[[亞洲電視]]做過節目同報過娛樂新聞<ref>{{引網|url=http://hk.apple.nextmedia.com/entertainment/art/20160214/19490114|title=蘇慧恩唔撈亞視做歌手|website=Apple Daily 蘋果日報|access-date=2018-07-22|archive-date=2016-04-19|archive-url=https://web.archive.org/web/20160419102032/http://hk.apple.nextmedia.com/entertainment/art/20160214/19490114|url-status=dead}}</ref>。2016年，佢參選「大閘蟹小姐競選」而俾人談論<ref>{{引網|url=http://hk.apple.nextmedia.com/entertainment/first/20160923/19778915|title=大閘蟹小姐肉鬥　退選港姐再退選|website=Apple Daily 蘋果日報|access-date=2018-07-22|archive-date=2017-09-07|archive-url=https://web.archive.org/web/20170907045530/http://hk.apple.nextmedia.com/entertainment/first/20160923/19778915|url-status=dead}}</ref>，最後佢以熱門姿態當選。 2013年蘇慧恩同律師周紹榮結婚<ref name="marriage"/>，2014年離婚。 2016年11月27號喺[[九龍灣]][[國際展覽中心]]Music Zone舉行首個音樂會「『賞‧激想』 2016夢想啟航演唱會」，全場滿座，邀請嘉賓分別有[[黃健東]]，[[應昌佑]]同[[可嵐]]，演出獲名製作人[[溫應鴻]]盛讚。 2018年2月接受報章訪問坦承喺香港搵食難，去咗大陸夜場賣唱，月入頗豐<ref>{{引網|url=https://hk.lifestyle.appledaily.com/nextplus/magazine/article/20180220/2_572373_0/-%E5%BC%B7%E5%9C%8B%E7%94%B7%E8%BF%B7%E6%B8%AF%E5%A5%B3-%E5%85%A8%E5%9C%8B%E8%B3%A3%E5%94%B1%E6%B8%AF%E5%A5%B3%E6%9C%88%E8%B3%BA7%E8%90%AC-%E5%BC%B7%E5%9C%8B%E7%94%B7%E8%A1%A8%E7%8F%BE%E8%88%88%E5%A5%AE|title=【強國男迷港女】全國賣唱港女月賺7萬 強國男表現興奮|last=|first=|date=|website=Apple Daily 蘋果日報|archive-url=https://web.archive.org/web/20190708140004/https://hk.lifestyle.appledaily.com/nextplus/magazine/article/20180220/2_572373_0/-%E5%BC%B7%E5%9C%8B%E7%94%B7%E8%BF%B7%E6%B8%AF%E5%A5%B3-%E5%85%A8%E5%9C%8B%E8%B3%A3%E5%94%B1%E6%B8%AF%E5%A5%B3%E6%9C%88%E8%B3%BA7%E8%90%AC-%E5%BC%B7%E5%9C%8B%E7%94%B7%E8%A1%A8%E7%8F%BE%E8%88%88%E5%A5%AE|archive-date=2019-07-08|dead-url=|access-date=2018-07-22|url-status=dead}}</ref>。 2018年12月7號喺九龍灣國際展覽中心Music Zone舉行第二個個人音樂會「Treasure of Love」慈善音樂會，全場滿座，邀請到[[小肥]]、[[Heartgrey]]、[[DJ Cardo]]等明星陣容助陣。 ==演出== ===電視節目（ViuTV）=== *2017年：《[[激玩日本鳥取 Go! Go! Go!]]》主持 *2020年：《[[Chill Club]]》第20集嘉賓 *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 ===電視節目（奇妙電視 / 香港開電視）=== *2017年：《[[吾男吾女]]》第13集嘉賓 == 派台歌成績 == {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''派台歌成績（[[香港四台冠軍歌同頒獎禮得獎一覽|四台]]）''' |- | width="160"| 唱碟 || width="160"| 歌 || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]]||colspan=2 width="240"| 註 |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''2016年''' |- | || 愛到跌至谷底 || - || - || - || - ||colspan=2| |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''2017年''' |- | || 又情人節 || - || - || - || - ||colspan=2| |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''2018年''' |- | || 小街燈 || - || - || - || - || colspan=2| |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''2019年''' |- | || 一馬平川 || - || - || 3 || - ||colspan=2| |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''派台歌成績（五台）''' |- | width="160"| 唱碟 || width="160"| 歌 || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]]||width="50"| [[Chill Club 推介#Chill Club 推介榜|ViuTV]] ||colspan=2 width="240"| 註 |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''2020年''' |- | || 潛伏與蒙蔽 || - || - || 15 || - || - || 跨年上榜 |} {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:pink; color:black" colspan="8" | '''各台冠軍歌總數''' |- | rowspan="2"|[[香港四台冠軍歌曲同頒獎禮得獎一覽|四台]]||width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || colspan=3 width="160"| 註 |- | '''0''' || '''0''' || '''0''' || '''0''' ||colspan=3| '''四台冠軍歌總數：0''' |- | rowspan="2"|五台||width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]]|| width="50"| [[Chill Club 推介#Chill Club 推介榜|ViuTV]] || width="240"| 註 |- | '''0''' || '''0''' || '''0''' || '''0'''||'''1''' || '''五台冠軍歌總數：0''' |- |} *（*）表示仲喺榜度 *（-）上唔到榜 *（×）代表冇派去嗰個台 ==參考== {{reflist}} == 出面網頁 == * {{Facebook|artist.OpheliaSo}} * {{Instagram|barryso2828|蘇慧恩Fansclub}} * {{Sinaweibo|2823441814}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女歌手]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:前亞洲電視女藝員]] [[Category:工展小姐]] [[Category:蘇氏|慧恩]] [[Category:都柏林大學學院舊生]] 0782l683fwrf9wuhgyc0eaiqnco08y9 0 146138 1865242 1858635 2022-08-19T08:43:41Z 182.239.119.196 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 范愷雯 | 類型 = 女藝人 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 本名 = | 羅馬拼音 = Fan Hoi Man | 英文名 = Michelle Fan | 綽號 = | 其他藝名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 民族 = [[漢族]] | 籍貫 = | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1990|9|2}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 生肖 = | 逝世日期 = | 逝世地點 = | 職業 = [[模特兒]]、[[演員]] | 語言 = [[廣東話]]、[[中華民國國文|國語]]、[[英文]] | 教育程度 = [[香港理工大學]]會計系 | 出身地 = {{HKG}} | 出道日期 = 2016年 | 代表作 = | 活躍年代 = 2016年到依家 | 經紀公司 = }} '''范愷雯'''（'''Michelle Fan'''，{{bd|1990年|9月2號}}）係香港模特兒兼演員，2016年參演[[viuTV]][[真人騷]]節目《[[脫獨工程]]》而開始出名<ref>[http://yes-news.com/58362/%E7%9C%9F%E4%BA%BA%E9%A8%B7%E4%BB%99%E6%B0%A3%E5%A5%B3%E7%A5%9EMichelle%E8%8C%83%E6%84%B7%E9%9B%AF 真人騷仙氣女神Michelle范愷雯]</ref>。 == 簡歷 == 范愷雯喺[[香港理工大學]]會計系畢業，讀緊大學嗰陣已經畀模特兒公司發掘做廣告模特兒，拍過唔少廣告，當中比較出名嘅係同過[[古天樂]]拍品拍電子產廣告<ref>[http://nextplus.nextmedia.com/news/ent/20160110/331943 孖古天樂拍廣告 范愷雯：當佢普通人]</ref>。佢重幫過旅遊雜誌拍平面廣告同短片。 范愷雯喺2016年正式用藝人身份出道，工作包括[[金花獎國際電影節]]司儀、[[路訊通]]節目主持等等。佢喺viuTV真人騷節目《[[脫獨工程]]》，做其中一位參賽者嘅替身，因為幾靚女而開始畀觀眾留意。另外，同年佢亦頭一次參演電影《[[一拳青春]]》。 ==演出== ===電影=== *2016年：《[[一拳青春]]》 *2018年：《[[棟篤特工]]》飾 YOYO ===電視節目=== *2016年：viuTV《[[脫獨工程]]》機械人 *2017年：viuTV《[[小城光影]]》主持 *2017年：Now爆谷台《爆谷戲象台》主持 *2017年：viuTV《[[回憶備份]]》（第6集）秘書 ===網絡劇=== *2019年：《[[性敢中環]]》飾 女網紅 ===舞台劇=== *《[[書蟲的少年時代]]》 飾演 翁卓慧 *《[[都是「碌卡」惹的禍]]》 == 廣告 == 代言人 * 韓保經月貼：香港、澳門、台灣區代言人     ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== *{{facebook|micheefan.page}} *{{instagram|micheehk}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女演員]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:范氏|愷雯]] [[Category:香港理工大學舊生]] oxuofircjtbzsxjqqzdrg7k9xzhr0hd 0 146337 1865070 1780823 2022-08-19T00:43:53Z 203.198.253.119 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 張嘉琪 | 類型 = 女演員 | 原名 = | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Cheung Ka Ki | 英文名 = Katrina Cheung | 花名 = 朗喬 | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1992|10|08}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 職業 = [[演員]] | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[中華民國國文|國語]]、[[韓文]]、[[日語]] | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2016年到依家 | 經紀公司 = 好電影製作有限公司 | 代表作品 = 《[[愛·回家之八時入席]]》 飾 嘉玲BB }} '''張嘉琪'''（'''Katrina Cheung'''，{{bd|1992年|10月8號}}），[[香港]]演員，參演過[[微電影]]、[[音樂劇]]同[[電視劇]]，出名角色包括2016年[[無綫電視]]處境劇《[[愛·回家之八時入席]]》嘅角色「'''嘉玲BB'''」。 ==簡歷== 張嘉琪而家係[[好電影製作]]有限公司旗下藝人，亦曾經係藝人[[可嵐]]（劉珏琳）個師妹<ref>[http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20160205/bkn-20160205032417799-0205_00862_001.html 朗喬催旺人緣　可嵐打出新風格]</ref>。佢曾經喺[[香港青年協會]]嘅「香港起舞」跳舞比賽連續兩屆攞季軍<ref>[http://yes-news.com/29834/%E6%96%B0%E4%B8%96%E4%BB%A3%E9%9F%B3%E6%A8%82%E9%9D%A9%E5%91%BD-SING%E5%A4%A2%E8%81%B2%E5%94%B1%E6%98%9F-SING-%E8%81%B2--%E5%8F%AF%E5%B5%90%E8%BF%AA%E5%AD%90%E9%A6%AC%E5%98%89%E5%9D%87%E7%AD%89%E6%AD%8C%E6%89%8B%E6%BF%80%E7%9B%AA%E9%9F%B3%E6%A8%82%E7%81%AB%E8%8A%B1 新世代音樂革命《SING夢．聲唱．星 SING 聲》 可嵐、迪子、馬嘉均等歌手激盪音樂火花]</ref>。 張嘉琪而家主要喺[[無綫電視]]用特約演員身份拍電視劇，雖然演嘅都係有對白嘅角色，但片尾演員名單無打佢個名出嚟。 ==演出== ===電視劇（無綫電視）=== *2016年：《[[火線下的江湖大佬]]》 飾演 店員（第19集） *2016年：《[[律政強人]]》飾演 律師行文員 *2016年：《[[一屋老友記]]》飾演 學校職員（第4集） *2016年：《[[愛·回家之八時入席]]》 飾演 '''嘉玲BB'''（第11集之後） *2016年：《[[幕後玩家]]》飾演 空姐（第33集） *2017年：《[[味想天開]]》飾演 廚迷（第5集） *2017年：《[[全職沒女]]》飾演 銀行職員（第5集） *2017年開始：《[[愛·回家之開心速遞]]》 飾演 嘉玲BB（第46-47集）、雪糕店員（第471集）、公園路人（第646集） *2017年：《[[超時空男臣]]》 飾演 店員 *2018年：《[[宮心計2·深宮計]]》 飾演 藍美玉 *2018年：《[[跳躍生命線]]》 （第18集） *2018年：《[[是咁的，法官閣下]]》 飾演 受害人（第15集） *2018年：《[[廉政行動2019]]》 飾演 職員（第4-5集） *2019年：《[[白色強人]]》 飾演 護士 *2019年：《[[包青天再起風雲]]》 飾演 杜江情人（第2集）、張玉鳳（第10集） *2019年：《[[她她她的少女時代]]》 飾演 情侶食客（第4集） ===短劇（無綫電視）=== *2018年：《[[聖誕極光傳說]]》 飾演 Owen未婚妻 *2019年：《[[呢個阿媽唔簡單]]》 飾演 Cosplayer ===電視劇（ViuTV）=== *2019年：《[[娛樂風雲]]》 飾演 吳小美（第56-58、84、92集） *2019年：《[[黑市 (電視劇)|黑市]]—黃牛》 飾演 同事 *2020年：《[[暖男爸爸]]》 飾演 手工藝老師（第2集） ===微電影=== *《手牽手，笑著走》（女主角） *《幸福滋味》 （甜品店店員） ===音樂劇=== *香港劇團[[好戲量]]：《駒歌》 *《歲月無聲2.0》 *《天旋地戀咖啡店2018》 ===MV樂劇=== *《[https://www.youtube.com/watch?v=-iMinBFQJ7k 匆匆一生]》 可嵐 - 女主角 ==參考資料== {{reflist}} ==出面網頁== *{{facebook|CheungKaKi.Katrina}} *{{Instagram|katrina.cheung}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女演員]] [[Category:張氏|嘉琪]] [[Category:檀國大學舊生]] rvuxdxz9tmnnn0qkaxqys0rlqtdbzdd 0 153561 1864956 1864921 2022-08-18T12:35:28Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:Van Gogh - Starry Night - Google Art Project.jpg|thumb|300px|《星夜》]] 《'''星夜'''》（{{lang-en|'''The Starry Night'''}}），係[[荷蘭]]畫家[[梵高]]嘅[[油畫]]作品，畫嘅係一個有好多[[星星]]嘅[[夜空]]，[[1889年]]畫好。 《星夜》影響力龐大，畀人指係[[後印象派]]（post-impressionism）嘅一幅代表作品，亦係西方藝術史上最出名嘅畫作之一<ref>Moyer, Edward (14 February 2012). "Interactive canvas lets viewers stir Van Gogh's 'Starry Night'". ''CNET News''. Retrieved 12 June 2015. ...one of the West's most iconic paintings: Vincent van Gogh's 'The Starry Night.'</ref>。 ==睇埋== *[[後印象派]] ==攷== {{reflist}} {{Art-stub}} [[Category:油畫]] 3eho9d8zntva4rzxn3wusai1o9069qn 0 156162 1865019 1829043 2022-08-18T16:01:57Z Flyingaz 195442 /* 演出 */ wikitext text/x-wiki '''譚詠怡'''（'''Victoria Tam'''，{{bd|1991年|}}），真名'''譚蔚敏'''，係[[香港]]𡃁模，女子組合[[Yogurt Girls]]成員，俾傳媒叫做「翻版[[王君馨]]」。2013年，佢曾經同[[高鈞賢]]傳過緋聞<ref>[http://hk.apple.nextmedia.com/enews/realtime/20130516/51411370 Cammi 師妹爆料 男藝人撩床戰]，香港蘋果日報，2013年5月16號</ref>。 佢中學讀德蘭中學，而家喺[[香港公開大學]]半工讀室內設計高級文憑課程。 ==演出== ===電視節目（ViuTV）=== *2016年：《[[啪啪聲，太好聽]]》第11集嘉賓 *2017年：《[[又要威 又要戴頭盔]]》第45集嘉賓 *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 ==參考== {{Reflist}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:譚氏|詠怡]] {{HK-enter-bio-stub}} 5kvaw4sfllyc0mnutk9lx55lfxm9ifk 3 157837 1865322 1864447 2022-08-19T11:06:24Z MCC214 144822 /* 關於LTA米記123 4 */ wikitext text/x-wiki {{archive box|{{div col}} *[[/歸檔1]] *[[/歸檔2]] {{div col end}} }} I am usually asleep from 0600 to 1400 UTC daily, so I may be unable to respond to messages swiftly during that period of time. You could find another admin at [[WP:AN]] for urgent matter. __TOC__ ==機械人修改== 你好，之前幫你部機械人加咗旗，但係好似佢啲修改都仲係喺最近修改清單度出現（人手編輯）。唔知係咪同[[:phab:T250617|呢個]]有關？如果係嘅話，用API修改嘅應該加返bot=1就可以。 [[User:Shinjiman|Shinjiman]] &#8660; [[User talk:Shinjiman|&#9832;]] 2020年12月11號 (五) 06:28 (UTC) :{{ping|Shinjiman}}唔好意思，唔記得咗喺API請求道mark做bot edit。下次運行應該會收復。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2020年12月11號 (五) 06:37 (UTC) ::真係奇喇，我ApiSandbox mark做bot edit又得，但我經個bot framework又唔work。我會再研究下。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2020年12月12號 (六) 04:56 (UTC) :::最近睇過，都好似喺RC上面仲見到有嘅編輯，可能個bot framework或者要更新過？ [[User:Shinjiman|Shinjiman]] &#8660; [[User talk:Shinjiman|&#9832;]] 2020年12月22號 (二) 02:16 (UTC) ::::{{ping|Shinjiman}}真係奇怪：我見呢個framework（mwn）都有其他bot用，我研究過個framework嘅source code，亦都有嘗試mark做bot編輯。至於個framework用來作出請求嘅library更加係平均每日2百萬次下載嘅，用落又無乜大問題。我用browser作出請求又mark到做bot。講到尾都係完全無頭緒到底邊道出問題。可能我要轉用第個framework。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2020年12月22號 (二) 03:57 (UTC) :::::見咗咁耐，仲搵唔搵得到邊度有問題，即使有支旗，佢嘅修改仲喺RC度繼續出現？ [[User:Shinjiman|Shinjiman]] &#8660; [[User talk:Shinjiman|&#9832;]] 2021年3月2號 (二) 03:56 (UTC) ::::::我而家再試下，睇下係axios定係mwapi嘅問題。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年3月4號 (四) 00:56 (UTC) :::::::[[Special:Diff/1575682|睇過]]，同埋喺RC嘅表，似乎搞掂咗。真係唔該嗮改好咗加返做機械人編輯。 [[User:Shinjiman|Shinjiman]] &#8660; [[User talk:Shinjiman|&#9832;]] 2021年3月4號 (四) 01:41 (UTC) :{{ping|Shinjiman}}終於搵到邊度出問題：原來我當初grant個bot account嘅權限，漏咗「{{int:grant-highvolume}}」...之後嘅編輯應該唔會再出現喺RC度。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年3月9號 (二) 17:41 (UTC) ==無故被封鎖編輯頁面權限== 你好, 嚟左咁耐先正式打招呼真係唔好意思, 想問下我點解無啦啦會比人封鎖左編輯權限?(前提係我完全接收到自己有衰咩先至比人封鎖)[[User:Romantic185|Romantic185]] ([[User talk:Romantic185|傾偈]]) 2020年12月31號 (四) 08:22 (UTC) :{{ping|Romantic185}}閣下所指嘅係唔係對[[李梓敬]]嘅修改被阻止？[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年1月2號 (六) 07:59 (UTC) == 搬文 == 可唔可以將[[2018年臺灣]]搬返去[[2018年嘅臺灣]]？同其他年份嘅格式一樣。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年1月25號 (一) 14:02 (UTC) == Template:武漢肺炎病例總數/core == 你好，我啱啱改咗{{tl|武漢肺炎病例總數/core}}，而家會顯示「1.02億」或者「1.10億」（即係3位有效數字）。之前你個修改好似搞到淨返一位有效數字（<code><nowiki>8-{{order of magnitude|{{{confirmed}}}}}</nowiki></code>係0），所以先淨係顯示到「1億」，雖然理論上可以寫成<code><nowiki>10-{{order of magnitude|{{{confirmed}}}}}</nowiki></code>，但係為咗避免zh維基出現嘅錯誤，所以改成咗用str mid嘅方法。麻煩睇下得唔得，會唔會要寫返做4位有效數字，因為原本係4位。--[[User:Sun8908|Sun8908]] ([[User talk:Sun8908|傾偈]]) 2021年1月31號 (日) 07:40 (UTC) :{{ping|Sun8908}}以而家嘅增長速度，3位有效數字都可以反映到變化，個人覺得可以唔使去到4位。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年1月31號 (日) 18:26 (UTC) == 點解要保護馮天蔓個wikipedia page? == 馮天蔓幫自己開咗個wikipedia page仲要不斷虛報學歷（BUCIE畢業但係就話自己係BU學士畢業），每次有人補充關於佢嘅嘢佢都即刻delete曬改返做只有對佢有利嘅嘢。 佢身為一個佢口中嘅半公眾人物，開網店買淘寶衫賣貴4倍，呢樣嘢公眾係有需要知，呢點本身係係佢wiki page但係就不斷比佢delete，咁樣啱咩？[[User:BUCIEFTM|BUCIEFTM]] ([[User talk:BUCIEFTM|傾偈]]) 2021年1月31號 (日) 15:07 (UTC) :{{ping|BUCIEFTM}}首先回答閣下嘅第1個問題：先前有多位新用戶重複對該文章作出修訂，惟新增內容格式有誤，有損文章質素，因此保護篇文章。至於文章內容嘅學歷資料，我係反轉格式有錯嘅修訂嘅時候一併還原，此後已經有其他編輯作出修正。至於其他在生人物爭議內容，未有可靠來源佐證，維基百科係唔會接受嘅。建議閣下為有關爭議內容搵可靠來源，然後先加入篇文章道。多謝合作。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年1月31號 (日) 18:35 (UTC) ::賣淘寶衫賣貴4倍證據確鑿 你仲想搵啲咩可靠來源？[[User:BUCIEFTM|BUCIEFTM]] ([[User talk:BUCIEFTM|傾偈]]) 2021年2月1號 (一) 02:16 (UTC) :::{{ping|BUCIEFTM}}關於在生人物嘅爭議內容，都需要有可靠來源作證明。如果你有可靠來源證明到有人對佢作出呢啲指控嘅話，歡迎提出來同其他編輯傾下。建議閣下順便睇下[[WP:RS]]。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年2月2號 (二) 00:44 (UTC) 我留意到外部論壇有關於呢篇文章嘅討論。我想喺道澄清幾樣嘢： #粵文維基百科對在生人物文章嘅來源要求比較低，但爭議內容依然要有可靠來源作為「證據」（引用），以免構成誹謗（詳見[[:en:WP:LIBEL]]）。 #:可靠來源：主流媒體、報紙、新聞網站等等通常係可靠來源。論壇、wiki等等用戶生成內容網站係唔可靠來源。 #我還原下列各位嘅修改，係基於當中嘅爭議內容無可靠來源，同埋係誤用&lt;nowiki&gt;標籤等。途中加入嘅其他恰當內容（如學歷），其他人亦都已經幫手加返入篇文章道。 #管理員保護文章唔應該被視為支持文章當時嘅內容。 cc {{ping|BUCIEFTM|PC721831101|川久保玲球}}[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年2月8號 (一) 21:07 (UTC) 賣淘寶衫賣貴4倍嘅證據可以點比你？唔想佢再咁樣呃人錢 所以好需要補充呢樣嘢[[User:PC721831101|PC721831101]] ([[User talk:PC721831101|傾偈]]) 2021年2月10號 (三) 07:50 (UTC) 你話要證據，我擺埋HK01嘅報道上去直接quote埋都比你delete 佢viuTV出鏡15秒呢樣你可以自己double check一次，time stamp同link都比埋你自己。 第一集（https://viu.tv/encore/psycho-detective-2/psycho-detective-2e1wai-yue-laan-sing-wooi-jun-bei）：10:12-15，10:40-43，10:45-10:46，10:58 第二集（https://viu.tv/encore/psycho-detective-2/psycho-detective-2e2hoi-taan-wai-ji-chuen-kui-gwai）：5:17-5:20，5:32-5:35，5:57-5:58 Agency搵talent嘅時候個candidate過往演出好重要，做主角定配角好大分別，你不斷刪除佢出鏡時間係咪想幫佢呃agency? 做Admin做到你咁中立真係好嘢[[User:PC721831101|PC721831101]] ([[User talk:PC721831101|傾偈]]) 2021年2月11號 (四) 03:39 (UTC) :{{ping|PC721831101}} :#我反轉嘅原因並唔係內容所帶嘅含義，而係當中夾雜嘅國文。 :#讀者有興趣想知道呢個人嘅出鏡時間，可以好似閣下噉自己去相關網站搵返佢嘅出鏡資料。閣下都係靠自己搵而得出15秒呢個數值，算係原創研究，維基百科通常唔會收（[[:en:WP:PRIMARY]]）<ref group="註">雖然本地並未立「非原創研究」嘅政策，但呢項政策響好多其他語言版本維基百科都有嘅。即呢項政策嘅具體內容響呢道無約束力，但仍有相當嘅參考價值。</ref>。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年2月11號 (四) 03:55 (UTC) ::本地並未立「非原創研究」嘅政策，所以呢項政策無約束力，只有參考價值。啫係一日未立呢個政策，你都唔可以唔收甚至刪除。[[User:PC721831101|PC721831101]] ([[User talk:PC721831101|傾偈]]) 2021年2月11號 (四) 04:00 (UTC) :::{{ping|PC721831101}}[[Wikipedia:可靠來源]]有寫話一次文獻唔用得，而無來源嘅嘢亦都可以照剷。我對於留唔留呢個出鏡時間無所謂，只係呢項資料比較瑣碎，又無可靠來源，其他編輯亦都可以剷走。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年2月11號 (四) 04:18 (UTC) ::::去邊個維基都冇見過演出係列出埋出鏡時間，同埋認同呢樣嘢係太過濕碎，留嚟都無謂。P.S.麻煩睇埋[https://zh-yue.wikipedia.org/w/index.php?title=%E9%A6%AE%E5%A4%A9%E8%94%93&curid=251880&diff=1560084&oldid=1560020 呢種情況]需唔需要處理。 [[User:SC96|SC96]] ([[User talk:SC96|傾偈]]) 2021年2月11號 (四) 11:03 (UTC) :::::{{ping|SC96}}我會交去AN睇下有無人處理。我算係捲入咗呢次拗撬，基於避嫌原則唔太適合處理。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年2月11號 (四) 18:34 (UTC) ::::::望返兩集viuTV片段，懷疑馮天蔓出鏡時間係唔係得15秒咁少，原創研究準確性有疑問，所以我都係鏟咗先。況且呢度唔列出出鏡時間，啲agency都會有辦法查到資料，唔使呢度操心。P.S. 似乎其他管理員冇喺AN留意到。如果再出現「嗰種情況」，先至再諗有冇需要ping佢哋。[[User:SC96|SC96]] ([[User talk:SC96|傾偈]]) 2021年2月15號 (一) 03:18 (UTC) :::{{ping|SC96}}唔好以為啲編輯者好醒目 有你地咁熟悉方針，喺政策版未掛實行緊嘅政策模，佢哋從來唔覺得係粵維用緊嘅政策嚟。上面PC721831101喺大半年前已經示範咗一次（「'''本地並未立'''「非原創研究」嘅'''政策'''，所以呢項政策'''無約束力'''，只有參考價值。'''啫係一日''未立呢個政策''，你都唔可以唔收甚至刪除'''。」），不過嗰次中招就係H78君，呢次喺[[安心出行]]就係SC96、最近嗰次用不恰當用戶名封人就係[[User:Z423x5c6]]咁解姐。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年11月15號 (一) 15:01 (UTC) <references group="註"/> == 關於鐵路模+顏色 == 其實我睇過粵維呢邊關於香港鐵路站嘅編輯記錄，好多都係7、8年前其他維基友寫落嘅，好多都未更新得切（不論內容、未來車站抑或顏色等等）。我再對比返中維個邊啲顏色（每個鐵路站嘅色），呢邊實在差太遠 例如[[大學站 (東鐵綫)|大學站]]同[[落馬洲站]]（我未改之前啦）。呢排都要執執呢類嘅文，有啲就update咗文章，但就唔記得update Template，半桶水咁款，都有排搞下。Btw, 三更半夜突然有個notification嚇死我咩 以為我又做錯咗啲咩。祝編安。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年2月11號 (四) 21:12 (UTC) :真係唔好意思，個「反轉」link太易撳錯，嚇親你非常抱歉。順便祝閣下新年快樂，身體健康。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年2月11號 (四) 21:14 (UTC) == 關於LTA 米記123 == 雖然俾元維基lock咗，但係我依然要話俾你聽（因為知你查過佢嘅襪公仔），因為我成日係中文維基舉報佢嘅襪公仔，佢整咗個MCC214B冒充我（仲有[[:zh:Category:米記123的維基用戶分身|MCC214P]]），同樣剩係搞埋啲灌水嘅野。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2021年2月12號 (五) 10:47 (UTC) *又有新嘅襪公仔：Finding-Her-Voice，睇[https://zh.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:%E5%BD%93%E5%89%8D%E7%9A%84%E7%A0%B4%E5%9D%8F#Finding-Her-Voice%EF%BC%88%E8%A8%8E%E8%AB%96_%C2%B7_%E8%B2%A2%E7%8D%BB_%C2%B7_%E5%B0%81%E7%A6%81%E6%97%A5%E8%AA%8C_%C2%B7_%E5%85%A8%E5%9F%9F-{zh-hans:%E8%B4%A6%E6%88%B7%E4%BF%A1%E6%81%AF;zh-hant:%E5%B8%B3%E8%99%9F%E8%B3%87%E8%A8%8A}-%EF%BC%89]。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2021年4月6號 (二) 13:17 (UTC) ==過濾器30== 其實我當初呢個過濾器嗰陣係要避免絕大部份嘅國文以及其行話嘅寫法，出發點係『[[:有殺錯冇放過]]』嘅，家吓改咗之後出現咗呢類嘅修改，好似[[Special:Diff/1573225|呢個]]、[[Special:Diff/1573322|呢個]]、[[Special:Diff/1573207|呢個]]、[[Special:Diff/1572707|呢個]]、[[Special:Diff/1572631|呢個]]同埋[[Special:Diff/1572372|呢個]]噉。我會睇返呢類嘅情況，如果問題嚴重嘅話，唔排除會重新唔容許呢類嘅編輯。 [[User:Shinjiman|Shinjiman]] &#8660; [[User talk:Shinjiman|&#9832;]] 2021年3月2號 (二) 03:48 (UTC) :啱啱先至見到原來開個40號，都要再睇埋呢個有冇同樣嘅情況先。 [[User:Shinjiman|Shinjiman]] &#8660; [[User talk:Shinjiman|&#9832;]] 2021年3月2號 (二) 04:01 (UTC) == 楊昕 == 請問你可唔可以俾返本人嘅維基我自己及其公司編輯，謝謝你嘅好意但係有內容有不實。 [[User:Jill Ieong|Jill Ieong]] ([[User talk:Jill Ieong|傾偈]]) 2021年3月22號 (一) 06:00 (UTC) == 關於李兆基-林嘉欣-陳彥霖-黃美棋 == 最近我發現[[Special:貢獻/右孔丘]]、[[Special:貢獻/右李聃]]，呢兩個賬戶做嘅嘢都同佢前身做嘅嘢一模一樣，都係修改完啲出世年份、歲數、其他數字有關嘅嘢之後就即刻打回頭。懷疑係傀儡賬戶嚟。同埋呢兩個賬戶名嘅pattern都好相似，所以懷疑濫用多個戶口。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年4月2號 (五) 09:48 (UTC) ::最新：[[Special:貢獻/陳惠山1968]]。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年9月8號 (三) 23:02 (UTC) :::最新：[[Special:貢獻/Patrick_Martin_Alexandra_King_Caulker]]。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年10月5號 (二) 07:24 (UTC) ::::最新：[[Special:貢獻/左西孔佐丘]]。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年10月10號 (日) 14:54 (UTC) ==LTA 嘅規律== 之前閣下提過，「LTA嘅規律」，可唔可以解析一下？--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2021年4月10號 (六) 13:27 (UTC) :之前係講緊[[Wikipedia:持續出沒嘅破壞者/成人玩具掌櫃]]。佢嘅用戶名多數係性相關字詞嘅諧音，我設立咗個[[Special:AbuseFilter/41|過濾器]]去自動封鎖呢類用戶名，但無可能封得曬，所以偶然有漏。當日「手槍射晶」開戶前兩分鐘，過濾器成功截咗個「情趣用品掌櫃」。現時攔截嘅用戶名，可以去個過濾器度睇下。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年4月10號 (六) 18:41 (UTC) == 懷疑有人濫用多重賬戶 == 近排我發現喺[[User talk:No1lovesu2]]入面有好幾個賬戶都係用簡體字去人身攻擊嗰個賬戶，而我睇返No1lovesu2喺粵語維基嘅幾次編輯，我發現佢喺呢次幾嘅編輯（[[Special:diff/1466134]]、[[Special:diff/1468730]]）都係同另一個編輯有唔同意見出現。而我發現嗰個編輯者喺[https://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=Special:%E6%97%A5%E5%BF%97/block&page=User%3A%E8%8A%84%E8%98%AD 中文維基度都做過唔少人身攻擊嘅行為]，而佢喺中維都喺同攻擊過No1lovesu2幾次嘅賬戶一樣都係打簡體字，嗰啲鬧人方言（大陸個種嘅粗口方言）同User:芄蘭喺所屬地方講嘅嘢都好似。所以懷疑佢跨維基搞破壞。正常係咪要check user（雖然唔排除佢開VPN差唔到）？ :再者，睇返[https://zh-yue.wikipedia.org/w/index.php?title=%E6%BC%A2%E6%9C%8D&action=history 粵語維基喺2020年8月嗰陣嘅編輯歷史]，同埋嗰陣[https://zh.wikipedia.org/w/index.php?target=%E8%8A%84%E8%98%AD&namespace=all&tagfilter=&start=&end=2020-08-02&limit=500&title=Special%3A%E7%94%A8%E6%88%B7%E8%B4%A1%E7%8C%AE 佢喺中文維基8月頭，佢都同No1lovesu2有恩怨 都鬧過人畀管理員封鎖過]，所以好懷疑佢開傀儡賬戶嚟鬧人。呢種情況可以去到global lock account？[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年4月21號 (三) 16:46 (UTC) ::正常開咗多重賬戶，又冇講，兼且進行人身攻擊，佢（User:芄蘭）嘅真身賬戶都應該畀人lock咗好耐。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年4月21號 (三) 16:55 (UTC) *{{ping|Z423x5c6}}我搵到新線索，似乎中文維基個頭嘅水真係好混雜。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年4月21號 (三) 16:49 (UTC) *:我都見到佢今日又比人攻擊，模式同上兩次都類似，似係被人喺中維嗰邊追殺過嚟。[[User:Z423x5c6|Z423x5c6]] ([[User talk:Z423x5c6|傾偈]]) 2021年4月21號 (三) 17:07 (UTC) *{{ping|SCP-2000}}百忙之中打擾一下，介唔介意睇下呢件事點做好？幫手提報過去中文維基？雖然佢（User:芄蘭）有機會係用VPN去開分身賬號去人身攻擊，但佢針對嘅人：No1lovesu2，同No1lovesu2喺粵語維基編輯過嘅嘢都係同User:芄蘭 嘈過交，喺中文維基度舊年7月尾都人身攻擊過No1lovesu2畀管理員封過戶口（上面畀咗拎）。我進取啲就直接duck。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年4月21號 (三) 18:47 (UTC) :{{ping|SC96|H78c67c|Shinjiman}}不過想問下有冇得復原返喺[[User talk:No1lovesu2]]嗰啲人身攻擊嘅內容、編輯摘要、用戶名？我諗住提報過去中文維基話呢啲嘢疑似係濫用多重帳戶，封埋佢個邊嘅戶口。而家咁快手收埋晒啲嘢，提報過去都冇乜用（佢哋睇唔到證據），所以請求開返。開返之後我過去試下提報睇下佢哋受唔受理，如果受理個話題個邊結案後，呢度再遲啲收埋晒嗰啲內容都未遲？[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年4月22號 (四) 17:17 (UTC) ::{{ping|特克斯特}}我而家開返相關內容3個鐘，之後會收返埋。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年4月22號 (四) 17:39 (UTC) ::不過我陣間copy晒佢啲內容 去舉報之後，個邊管理員睇唔到佢原文 唔相信我嘅舉報，係咪再開返？定係你再去嗰度講？[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年4月22號 (四) 18:00 (UTC) :::佢哋到時質疑你嘅話，ping我就得，我睇情況可能再開返。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年4月22號 (四) 18:49 (UTC) ::{{done}}，送咗去[[:zh:Wikipedia:管理员布告板/其他]]，可以暫時收埋。希望佢哋會理，雖然芄蘭個背景...。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年4月22號 (四) 19:35 (UTC) ::咦，佢哋話喺中文維基度冇編輯，所以唔會做預見性嘅封禁。不過參考個度之前嘅案例，呢種情況可以叫[[User:Shinjiman]]幫手拎去CU查下sleepers？揾到關聯賬戶再通知個度封禁？同User:名猿嘅情況差唔多。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年4月23號 (五) 06:48 (UTC) :::唔使通知中維喇，CU完直接請求全域鎖帳就得。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年4月23號 (五) 21:33 (UTC) ::::{{ping|特克斯特}}轉交咗去[[:meta:SRCU]]。SCP-2000亦喺[[:meta:SRG]]度請求咗全域鎖帳，等緊執行員做嘢。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年4月23號 (五) 23:34 (UTC) :::::加多句：睇返[[:zh:LTA:冏]]，呢幾個戶口應該係冏來嘅。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年4月23號 (五) 23:35 (UTC) ::咦 唔該嗮。咁快手做咗。果然真係假扮其他人，搞到我差啲以為係芄蘭。粵語維基做好佢，多破壞者入嚟，即係證明咗呢度開始有價值。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年4月23號 (五) 23:41 (UTC) :::加多句，如果到時查到係芄蘭，而唔係冏，咁就封芄蘭咯。我見冏幾乎冇乜嚟過粵語維基。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年4月23號 (五) 23:44 (UTC) ::::估計查到芄蘭嘅機會比較細，因為芄蘭近期無來呢邊改文，今次攻擊N1嘅戶口有兩個都係淨係得本地戶口，就算係都未必夠數據連繫芄蘭同呢幾個戶口。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年4月23號 (五) 23:50 (UTC) ::笑，喺[[楊昕]]呢版。瑞丽江的河水（中文維基管理員）一入嚟就編輯呢版都好可疑，估計一路有中維個邊啲人留意呢類嘅獨家文（ViuTV題材咁搶手），Jill leong被封後就出咗個 落叶无痕 出嚟，簡體字用戶，未必似Jill leong真人。落叶无痕 喺編輯摘要又係打簡體字。不過 瑞丽江的河水 如果被CU查到係 落叶无痕 個話，佢中維管理員都冇得撈啦。只可以話佢哋真係識玩。我自己就歸類同Newbamboo同一type嘅可疑人物嚟。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年4月24號 (六) 02:42 (UTC) == 誠邀閣下參加party！ == {{歡迎新人大Party/welcome}}[[User:Detective Akai|Akai 博士]] ([[User talk:Detective Akai|傾偈]]) 2021年4月30號 (五) 12:57 (UTC) == [[User talk:No1lovesu2]] == 永久半保護咗佢，唔該哂！--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2021年5月21號 (五) 12:06 (UTC) == [[爆眼少女案]] == 点讲我嘅編輯冇建設性，麻烦你睇清楚編輯摘要，有嘢讲返[https://zh.wikipedia.org/wiki/Talk:%E7%88%86%E7%9C%BC%E5%B0%91%E5%A5%B3%E6%A1%88 哩度]先。--[[User:Fkj|Fkj]] ([[User talk:Fkj|傾偈]]) 2021年6月11號 (五) 06:19 (UTC) 铲张咁关事嘅相，就梗系倒退啦；各语言维基独立运作。[[Special:貢獻/110.174.132.162|110.174.132.162]]（[[User talk:110.174.132.162|討論]]） 2021年6月11號 (五) 11:27 (UTC) :閱。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年6月11號 (五) 14:18 (UTC) ::其實呢度正常要見到[[User:Longway22]]發言就真。大一統嘅行為，粵維一路都有，唔單止係N字頭嘅用戶過嚟改嘢就理，其他中維人過嚟做就唔理，其實依家[[User:Deryck Chan]]喺中維嘅情況就同你一樣喺粵維求助無門。學[[User:Cangjie6]]喺站外話齋，粵語維基有邊一次真係吹雞應對中維啲嘢成功？唔怪之得中維大陸組用戶發展咁有系統，好多時候喺中維社群 佢哋（大陸台灣用戶）唔接納埋香港啲冷門嘢又唔係冇原因嘅。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年6月11號 (五) 14:38 (UTC) ::依家粵維都仲係勢單力薄，例如家陣wiki度做咁嘅[[m:Universal_Code_of_Conduct/Initial_2020_Consultations/Chinese|通用行為準則嘅諮詢]]，雖然一定程度歸結返咗中文圍度共同面對嘅一啲問題，之但係仲係冇多啲諮詢埋似本地嘅少數社群啲睇法。見到報告係話受訪編輯傾向基金會係可以建多個'''東方式'''嘅整體框架，規限中文圈度嘅亂象。各位睇係咪可以透過呢個諮詢再另加多份報告，以代表中文圈嘅少數社群意見？好似諸如強行適用大一統嘅法理同原則等影響多個站點嘅成個編輯活動之類，呢份報告度似乎未寫到，認為係應該再聯繫追加意見。{{ping|特克斯特|Cangjie6|H78c67c|Deryck Chan}}——[[User:Longway22|Longway22]] ([[User talk:Longway22|傾偈]]) 2021年6月12號 (六) 04:31 (UTC) 呢度係粵維。想喺粵維條目度鏟走張相，為咩唔喺粵維度討論，要去中維討論？仲要話「返」中維，係咪有人誤會粵維認咗中維做大佬，要對中維亦步亦趨？[[User:Cangjie6|Cangjie6]] ([[User talk:Cangjie6|傾偈]]) 2021年6月12號 (六) 16:00 (UTC) :{{ping|Cangjie6}}就算係本地度講返，如似咁[[Wikipedia:版權問題#File:Kapok_flag.jpg|某中維具權編輯本地度提刪]]，照樣本地都要認人係大佬，因為跟返大一統嘅標準守法公民係就要維護法紀、忠誠權威，嗯嗯，所以其實本地都唔使獨立運作嘅，只能跟著大中華一齊撈——正話如果基金會真唔知真東方式尺度係乜東東嘅，應該call啲友落場直接睇睇，There are no Unification but Imperialism not only in the Chinese/East Asian community，but also in all the corner as part of Commonwealth of wikimedia [[User:Longway22|Longway22]] ([[User talk:Longway22|傾偈]]) 2021年6月13號 (日) 01:05 (UTC) :{{Reply to|Longway22}}你講嘅「照樣本地都要認人係大佬」，我都好同意，呢個例子就係經典：[[:zh:Special:diff/58968227]]（中維編輯者刪走內容先）；[[Special:diff/1407713]]（點知又係跟中維個邊嘅編輯嚟做）。不過嗰個人早前喺[[華語]]嘅跳轉做大一統工作被[[User:Cangjie6]]打咗回頭，睇嚟呢度望少一陣都唔得。 ::不過話說，喺中維有個規定話18歲以下嘅藝人仔女，唔寫得真名，美其做法係保護私隱喔。粵維雖然未有呢個政策，不過喺[[徐佳瑩]]篇文都畀佢跟中維大一統唔寫徐佳瑩個仔嘅名上去。（「小樂高」呢個名）[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年6月13號 (日) 13:05 (UTC) ::{{ping|Longway22}}您早年所講嘅「照樣本地都要認人係大佬」，我認為呢件事情又再發生，您可以去睇下：[[:zh:Topic:Wbg3loq3572dwruv|呢度嘅討論]]，呢個譯音問題嘅嘢，佢又走過去中文維基。（早年喺粵維活躍嘅人都有份搞到今日呢個局面同情況）。所以唔怪得中粵統一呢類行為嘅出現。建議多加留意。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年6月24號 (四) 12:39 (UTC) ::{{ping|Longway22|Deryck Chan|Magnet larry|1233}}最近我留意到[https://www.thestandnews.com/politics/back-up-%E9%A6%99%E6%B8%AF-1-%E7%B6%AD%E5%9F%BA%E7%99%BE%E7%A7%91%E7%B7%A8%E8%BC%AF%E6%88%B0-%E8%AA%B0%E5%9C%A8%E5%AE%9A%E7%BE%A9%E9%A6%99%E6%B8%AF%E6%8A%97%E7%88%AD 立場新聞都喺度講兩邊社群近年遇到嘅政治問題，亦都包括爆眼少女案呢篇文]，值得一睇，同埋留意下{{block text|MINQI等部分大陸用戶}}都真係幾識玩政治審查。呢樣嘢都比較難搞。[[User:特克斯特|特克斯特]] ([[User talk:特克斯特|傾偈]]) 2021年7月6號 (二) 11:51 (UTC) :::立場篇報導勁人用MINQI啲「反中」、「抹黑大陸」批評留言，佢威晒啦 :0) [[User:Deryck Chan|翹仔]] ([[User talk:Deryck Chan|傾偈]]) 2021年7月6號 (二) 15:42 (UTC) ::::咪引述咗我嘅言論（不過肯定會被人話我又抹黑lol）--[[User:1233|1233]] ([[User talk:1233|傾偈]]) 2021年7月7號 (三) 09:04 (UTC) :::::大概睇咗下，都算係歸結到唔少嘅新動態，希望唔同嘅傳媒可以再多啲拆解下wikipedia依家嘅問題（唔止中文圍）。呢度仲見到另外有媒體關注咗wikipedia基金會度嘅[https://www.edigest.hk/投資/維基百科-非牟利-機構-龐大-金庫-乞求-捐款-陰謀-291356/ 疑似吸水喉同financial可能唔透明]等問題，唔係太了解呢方面嘅情況就唔多評價著，見到報導度係有引用返維基自己公佈嘅統計數據，希望各位都睇睇有冇需要點評嘅地方。 [[User:Longway22|Longway22]] ([[User talk:Longway22|傾偈]]) 2021年7月7號 (三) 10:18 (UTC) == Girlie-Days == 呢個用戶係米記123，中英維貢獻同英維查核已經確認，麻煩封咗佢，唔該哂。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2021年6月15號 (二) 12:01 (UTC) *+219.73.14.112。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2021年6月15號 (二) 12:37 (UTC) == Translation request == Hello. Can you translate and upload the articles [[:zh:阿塞拜疆苏维埃社会主义共和国国旗]], [[:zh:阿塞拜疆蘇維埃社會主義共和國國徽]] and [[:zh:阿塞拜疆苏维埃社会主义共和国国歌]] in Cantonese Wikipedia? Yours sincerely, [[User:Multituberculata|Multituberculata]] ([[User talk:Multituberculata|傾偈]]) 2021年7月19號 (一) 18:00 (UTC) ==Re:Template:pp-dispute== 用嘅時候（ie. [[黑膠唱碟]]）喺 preview article 見唔到，個最新版本 coding 唔係好熟，諗住用舊版用住先，有時間時睇下問題喺邊。咁啱你問，等我 reverse 先，睇下得唔得，唔得就要你幫手。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2021年8月2號 (一) 21:50 (UTC) :去返你個版本，都係唔 work，麻煩你睇睇佢啦--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2021年8月2號 (一) 21:57 (UTC) ::IC，咁可以點搞呢？--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2021年8月2號 (一) 22:01 (UTC) :::唔該曬！ :-) --[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2021年8月2號 (一) 22:07 (UTC) ==Mapframe== 用 <nowiki>{{maplink|frame=yes|type=point|zoom=11|frame-width=300}}</nowiki>，preview 時出 Lua error in 模組:Mapframe at line 209: bad argument #1 to 'isValidEntityId' (string expected, got nil). 可以點 fix？我錯乜，唔該。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2021年8月4號 (三) 23:58 (UTC) :{{ping|WikiCantona}}嗰版係唔係未連維基數據？[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年8月5號 (四) 02:39 (UTC) ::係，因為寫緊，未 save。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2021年8月5號 (四) 03:23 (UTC) :::{{reply to|WikiCantona}}如果你想預覽埋個地圖，可以用<code>|id=''QXXXXXX''</code>參數手動指定維基數據ID。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年8月5號 (四) 06:51 (UTC) :::唔該你，great help。--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2021年8月5號 (四) 07:51 (UTC) == Greetings and apologies from me too. == Dear colleague, good evening from the little and distant [[科雷卡 |Coreca]] I am writing to thank you for your understanding, but it is above all I who apologize if I am not familiar with Cantonese culture and sometimes I make mistakes, out of my ignorance and often out of my carelessness. Anyway I apologize, but you excuse me too. Another colleague suggested that I use traditional fonts, so at least I avoid a few mistakes and less foolish. Well, having said that, I am writing to you and thank you for the welcome. Here I always and kindly ask you for a favor, someone to become my tutor and follow me, if you want to be you I would be honored. I also inform you that I am about to take a Chinese course with booklets and books, DVDs and CDs. In short, a full immersion in the Chinese language and culture, there is also a small and brief parenthesis on Cantonese. Well, sure of your response, I renew my apologies, my esteem and cordiality. --[[User:Luigi Salvatore Vadacchino|Luigi Salvatore Vadacchino]] ([[User talk:Luigi Salvatore Vadacchino|傾偈]]) 2021年8月21號 (六) 17:25 (UTC) P.s. : here the translations to be corrected or expanded or started. * [[科雷卡]] * [[Campora San Giovanni]] * [[:en:Coreca Caves]] * [[:en:Coreca Reefs]] ==User 監視== * 想請教下有冇 function 去監視某一個 User 嘅一舉一動？（Is there a function enabling a SysOp to monitor every edits by a given user？)--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2021年8月29號 (日) 17:16 (UTC) *:{{ping|WikiCantona}} 内置無呢個功能，係出於安全同私隱考慮。不過可以自己整。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年8月29號 (日) 17:18 (UTC) ::好易整？--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2021年8月29號 (日) 17:27 (UTC) :::depends on 你想用乜形式收通知啦。我用電腦度安裝咗嘅工具，參考[[wikitech:Event Platform/EventStreams]]。5分鐘左右。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2021年8月29號 (日) 17:31 (UTC) ::::唔該曬--[[User:WikiCantona|WikiCantona]] ([[User talk:WikiCantona|傾偈]]) 2021年8月29號 (日) 17:46 (UTC) == 請留意182.239.87.60 == 1.在刪文討論留同124.217.188.215相似嘅野。2.冇緣冇故指控香港用戶組肉公仔。3.182.239.64.0/18喺國維最近連續幾次俾人封。--[[User:Cmsth11126a02|Cmsth11126a02]] ([[User talk:Cmsth11126a02|傾偈]]) 2021年10月30號 (六) 16:10 (UTC) == 關於LTA米記123 == 又有新嘅襪公仔：歐聯變英超。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2021年12月6號 (一) 10:36 (UTC) == Vadalism Only Account == *[[Special:貢獻/莫玉芬]] *受影響嘅內容：[[言承旭]] / [[:zh:言承旭]]（相關證據：[[Special:CentralAuth/莫玉芬|睇CentralAuth]]）--[[User:192.192.13.101|192.192.13.101]] ([[User talk:192.192.13.101|傾偈]]) 2021年12月14號 (二) 08:13 (UTC) == 亞Fête == 你好，我係亞Fête。我盡量唔再搞破壞。希望你唔好永久封鎖我嘅IP，就算要封鎖都封鎖半年。[[Special:貢獻/138.229.19.202|138.229.19.202]]（[[User talk:138.229.19.202|討論]]） 2022年1月2號 (日) 16:22 (UTC) == How we will see unregistered users == <div lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr"> <section begin=content/> Hi! You get this message because you are an admin on a Wikimedia wiki. When someone edits a Wikimedia wiki without being logged in today, we show their IP address. As you may already know, we will not be able to do this in the future. This is a decision by the Wikimedia Foundation Legal department, because norms and regulations for privacy online have changed. Instead of the IP we will show a masked identity. You as an admin '''will still be able to access the IP'''. There will also be a new user right for those who need to see the full IPs of unregistered users to fight vandalism, harassment and spam without being admins. Patrollers will also see part of the IP even without this user right. We are also working on [[m:IP Editing: Privacy Enhancement and Abuse Mitigation/Improving tools|better tools]] to help. If you have not seen it before, you can [[m:IP Editing: Privacy Enhancement and Abuse Mitigation|read more on Meta]]. If you want to make sure you don’t miss technical changes on the Wikimedia wikis, you can [[m:Global message delivery/Targets/Tech ambassadors|subscribe]] to [[m:Tech/News|the weekly technical newsletter]]. We have [[m:IP Editing: Privacy Enhancement and Abuse Mitigation#IP Masking Implementation Approaches (FAQ)|two suggested ways]] this identity could work. '''We would appreciate your feedback''' on which way you think would work best for you and your wiki, now and in the future. You can [[m:Talk:IP Editing: Privacy Enhancement and Abuse Mitigation|let us know on the talk page]]. You can write in your language. The suggestions were posted in October and we will decide after 17 January. Thank you. /[[m:User:Johan (WMF)|Johan (WMF)]]<section end=content/> </div> 2022年1月4號 (二) 18:20 (UTC) <!-- Message sent by User:Johan (WMF)@metawiki using the list at https://meta.wikimedia.org/w/index.php?title=User:Johan_(WMF)/Target_lists/Admins2022(8)&oldid=22532697 --> == 關於LTA米記123 3 == 又有新嘅襪公仔：119.237.44.0/24，另請順便保護埋2014–15年歐洲聯賽冠軍盃。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月5號 (二) 06:33 (UTC) *+1.36.236.0/24、219.77.210.0/23，另請順便保護埋2021–22年歐霸盃。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月6號 (三) 12:40 (UTC) *+42.2.168.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月7號 (四) 10:56 (UTC) *+119.236.212.0/22、219.73.12.0/22、219.77.200.0/22，另請順便保護埋第7屆香港立法會選舉同埋2021–22年歐洲聯賽冠軍盃。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月9號 (六) 10:22 (UTC) *+1.36.224.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月10號 (日) 10:24 (UTC) *+203.218.225.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月11號 (一) 09:24 (UTC) *+42.2.137.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月13號 (三) 05:16 (UTC) *＋203.218.67.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月13號 (三) 12:59 (UTC) *+42.2.137.0/24、203.218.225.0/24，另請順便保護埋2021–22年歐洲協會聯賽、2021–22年歐霸盃同埋模組:Sports table/WDL。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月15號 (五) 10:26 (UTC) *+112.120.179.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月16號 (六) 09:23 (UTC) *+58.153.0.0/23、112.120.179.0/24、219.73.36.0/22，另請順便保護埋2018–19年歐洲聯賽冠軍盃。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月18號 (一) 09:44 (UTC) {{ping|MCC214}} 佢IP跳嚟跳去，封鎖睇怕會有一定嘅collateral damage。我可能會改用過濾器同保護相關文章。[[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2022年4月23號 (六) 02:56 (UTC) +112.120.179.0/24、219.77.210.0/23、220.246.194.0/23（請順便保護埋2019–20年歐霸盃），另我翻查過這些IP段內的編輯，看起來就只有此LTA在使用，而且有一些已被中維、英維和日維封了，而之前已被Global lock的Brinkofaw，就是在這裏用相關IP段註冊以後，以自動建立賬號的形式避過當地對相關IP段的封禁（封禁設定為僅限匿名用戶在當地建立賬號）。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月23號 (六) 10:01 (UTC) +42.2.137.0/24、119.237.44.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月24號 (日) 12:07 (UTC) *+119.236.212.0/22。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月25號 (一) 10:18 (UTC) *+203.218.225.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年4月26號 (二) 09:51 (UTC) *+42.3.188.0/23，另請順便保護埋1972年歐洲國家盃、1976年歐洲國家盃。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年5月4號 (三) 09:41 (UTC) *+203.218.67.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年5月8號 (日) 06:10 (UTC) +58.153.0.0/23、219.77.210.0/23，另請順便保護埋Template:OneLegResult、Template:主客結果、2021–22年歐霸盃。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年5月20號 (五) 08:53 (UTC) == 被疑似HKman931嘅襪公仔針對騷擾 == 有（幾）個IP用戶，疑似HKman931嘅襪公仔，擺明針對我，就連一啲無爭議性嘅條目都唔放過(例：[[基隆茶餐廳]]、[[容可兒]]、[[喜樂島聯盟]]、[[肥媽]]、[[Single (專輯)]]、[[俄羅斯入侵烏克蘭戰爭入面同香港有關嘅事件]]、[[中華愛國同心會]]、[[元朗國]]、[[香港同台灣關係]]、[[楊千嬅]])。 佢不時刪除有資料來源支持嘅內容，但有時甚至只係掛一個「即刻刪除標準」模版，理由係話我偏頗，但完全無提及有乜內容有問題（例：香港同台灣關係）。就連「喜樂島聯盟」呢個其他維基百科版本都有，內容無爭議嘅條目（可見有明顯關注度），佢都掛關注度不足條目，仲話要即刻刪去，可見佢係玩嘢破壞（部分破壞由 @WikiCantona回退左）。 睇番track record，佢另外改過就只有[[鍾詠淵]]嘅條目，所以我懷疑我被一直為鍾詠淵辯護，HKman931嘅襪公仔針對。 喺《[[時代 (電影)]]》條目入面，佢甚至無原因刪去有效資料來源(立場新聞)，又聲稱「不過都有人在網上呼籲必定力撐，反應兩極。」，但綜合原有資料來源，批評聲音的確較多（包括佢刪除剩低嘅香港01）。佢最多只係應該改／加一句，但唔係乘機喺摘要話人居心不良。 https://zh-yue.wikipedia.org/wiki/Special:%E8%B2%A2%E7%8D%BB/183.178.191.39 https://zh-yue.wikipedia.org/wiki/Special:%E8%B2%A2%E7%8D%BB/218.103.190.94 而目佢訴諸「即刻刪除標準」，明顯係玩野針對本人嘅行為，多過建設維基百科尋求共識。希望管理員幫忙，謝！ [[User:Universehk|Universehk]] ([[User talk:Universehk|傾偈]]) 2022年4月11號 (一) 05:44 (UTC) :{{ping|Universehk}} 我已經向監管員提交咗個用戶稽查請求。 [[User:H78c67c|H78c67c]]<b>·</b>[[User_talk:H78c67c|傾偈]] 2022年4月23號 (六) 03:22 (UTC) == 關於本人破壞嘅行為 == 你好，貴使用者前幾日喺我個討論頁上面，表示我作出有違維基百科嘅行為。 其實本人想澄清返，我只係旨在改善維基百科，冇任何惡意行為。期望你能夠包容吓，唔該！ [[User:嘉減誠除|嘉減誠除]] ([[User talk:嘉減誠除|傾偈]]) 2022年4月25號 (一) 08:47 (UTC) == 關於LTA米記123 4 == 又有新嘅襪公仔：58.153.0.0/23、116.48.104.0/24、203.218.225.0/24、219.77.184.0/22。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月4號 (六) 10:46 (UTC) *+42.2.168.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月5號 (日) 10:13 (UTC) *+42.3.120.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月8號 (三) 09:31 (UTC) *+42.3.120.0/24繼續，220.246.194.0/23。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月11號 (六) 14:45 (UTC) *+218.250.188.0/22。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月12號 (日) 09:52 (UTC) *+220.246.194.0/23繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月13號 (一) 10:13 (UTC) *+219.77.184.0/22繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月14號 (二) 09:36 (UTC) *+119.236.212.0/22。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月15號 (三) 09:47 (UTC) *+42.3.120.0/24、203.218.225.0/24繼續、219.73.36.0/22。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月18號 (六) 10:04 (UTC) *+42.2.188.0/22。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月19號 (日) 03:16 (UTC) *+58.153.0.0/23繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月19號 (日) 10:37 (UTC) *+119.236.212.0/22繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月20號 (一) 09:46 (UTC) *+218.250.33.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月23號 (四) 12:02 (UTC) *+42.3.120.0/24繼續、119.236.212.0/22繼續、203.218.67.0/24、219.77.210.0/23。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月26號 (日) 08:06 (UTC) *+1.36.224.0/24、42.3.187.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月27號 (一) 09:54 (UTC) *+42.2.137.0/24、42.3.120.0/24繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年6月28號 (二) 10:03 (UTC) *+42.2.168.0/24、116.48.104.0/24繼續、218.250.24.0/23、219.77.210.0/23繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年7月3號 (日) 10:55 (UTC) *+218.250.24.0/23繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年7月7號 (四) 14:51 (UTC) *+218.250.200.0/24。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年7月9號 (六) 10:08 (UTC) *+218.250.188.0/22繼續，219.77.184.0/22繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年7月11號 (一) 09:21 (UTC) *+58.153.0.0/23繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年7月12號 (二) 10:45 (UTC) *42.2.137.0/24繼續、42.2.168.0/24繼續、42.2.188.0/22繼續、119.236.212.0/22繼續、220.246.194.0/23繼續、218.250.188.0/22繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年7月17號 (日) 11:17 (UTC) *+Queen-Divas，在本站建立。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年7月17號 (日) 11:25 (UTC) *+58.153.0.0/23繼續、220.246.194.0/23繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年7月20號 (三) 09:32 (UTC) *+42.3.120.0/24繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年7月21號 (四) 09:49 (UTC) *+220.246.194.0/23繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年7月23號 (六) 09:29 (UTC) *+1.36.224.0/24繼續，由於自本月十一日起，此LTA所用的IP段大多都是重覆使用，因此要考慮一下封禁IP段的必要了。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年7月24號 (日) 11:49 (UTC) *+58.153.0.0/23繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年7月27號 (三) 09:31 (UTC) *+42.3.187.0/24繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年8月3號 (三) 10:46 (UTC) *+58.153.0.0/23繼續、119.236.206.0/24、218.250.188.0/22繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年8月6號 (六) 12:36 (UTC) *+218.250.200.0/24繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年8月12號 (五) 10:18 (UTC) *+119.236.212.0/22繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年8月13號 (六) 10:58 (UTC) *+42.2.168.0/24繼續、219.73.36.0/22繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年8月15號 (一) 08:31 (UTC) *+42.3.188.0/23、219.77.200.0/22。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年8月16號 (二) 09:12 (UTC) *+219.77.200.0/22繼續、220.246.194.0/23繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年8月17號 (三) 10:17 (UTC) *+42.2.137.0/24繼續、219.77.200.0/22繼續、219.77.210.0/23繼續、218.250.188.0/22繼續、58.153.0.0/23繼續、218.250.33.0/24繼續。--[[User:MCC214|MCC214]] ([[User talk:MCC214|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 11:06 (UTC) ==持續出沒嘅破壞者：[[Special:貢獻/Luvpug80102523|譚漢文（大嚿）]]== [[Wikipedia:管理員留言板#陸頌雄、楊瑞麟、林漪娸]]，直接封會快啲處理。--[[Special:貢獻/14.0.159.91|14.0.159.91]]（[[User talk:14.0.159.91|討論]]） 2022年7月24號 (日) 12:03 (UTC) 2s2yf0rqnmwcy5pznr4lpu12zezylgt 0 160907 1865080 1848548 2022-08-19T01:12:55Z 218.255.142.6 wikitext text/x-wiki {{not|袁嘉敏}} {{藝人 | 姓名 = 阮嘉敏 | 類型 = 女藝人 | 原名 = | 圖片 =<!--想放到中文版裡面嘅話，請自便。--> | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = 《東張西望》攝製隊採訪東京築地市場 | 羅馬拼音 = Yuen Ka Man | 英文名 = Mandy Yuen | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1991|06|13}} | 出生地點 = {{BHKG}} | 職業 = [[節目主持]]、[[演員]]、[[模特兒]] | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[中華民國國文|國語]] | 教育程度 = {{flagicon|HKG}} [[香港中文大學]]傳理系 | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2016年到依家 | 經紀公司 = [[無綫電視]] | 代表作品 = }} '''阮嘉敏'''（'''Mandy Yuen'''，{{bd|1991年|6月13號}}），係香港女藝人，曾經參選2016年度《[[香港小姐競選]]》並躋身十強，而家係[[無綫電視]]女藝員，主力做《[[東張西望]]》外景主持，亦有客串拍電視劇。 ==簡歷== ===早年經歷=== 阮嘉敏曾經喺[[香港中文大學]]傳理系Top up degree讀書，亦都曾經做過兼職模特兒同網絡視頻主持。<ref>《Ｕ花Ｕ草：中大傳理索女　最恨做名嘴》(Face，2013年9月18日)</ref> 2013年參加由《[[FACE]]》主辦的 UStar 大專校花校草選舉，進入10強，同年參賽者有2014年香港小姐季軍[[何艷娟]]、女子組合[[Bingo]]隊長[[關嘉敏]]同後嚟簽約[[寰亞]]嘅[[湯加文]]。 <ref>《[https://www.youtube.com/watch?v=O3VwobQQxE0 2013 FACE UStar 校花校草20強拉票 - 10. CUSUS美眉主持 阮嘉敏Mandy]》(Faceustar Youtube，2013年9月30日) </ref><ref>《[https://www.youtube.com/watch?v=dn6rIzDkH2w 2013 FACE UStar 10強真心話 10. CUSCS Mandy 最佳女主持]》(Faceustar Youtube，2013年10月22日)</ref> ===電視藝員工作=== 2016年，阮嘉敏參加咗香港無綫電視嘅《香港小姐競選》，佢嘅志向係成為一位勇於接受新挑戰嘅藝人。<ref>《[http://misshk.tvb.com/2016/contestant.php?ID=30 2016香港小姐競選佳麗檔案 - 阮嘉敏 Mandy] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170429040709/http://misshk.tvb.com/2016/contestant.php?ID=30 |date=2017年4月29號 }}》</ref>選完港姐之後，阮嘉敏先參與電視台嘅藝員進修班，再喺2017年初擔任電視節目《[[東張西望]]》外景主持，當中2019年5月訪問公園入面嘅無牌表演者問題夠尖銳，畀網民讚佢表現出色<ref>[https://www.hk01.com/即時娛樂/324908/ 【東張西望】主持阮嘉敏狙擊廣場大叔大媽　尖銳追問獲讚勇氣可嘉]</ref>。 ==演出== === 電視劇（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''劇名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |rowspan="5"|2017年||rowspan="2"|[[踩過界]]||蒲客（第3、4集） |- |大學舊生（第6集） |- |[[燦爛的外母]]||鄧勤秘書（第10、12、15、19集） |- |[[誇世代]]||Molly（第4、6、9、42集） |- |[[溏心風暴3]]||護士（第31集） |- |rowspan="3"|2018年||[[愛·回家之開心速遞]]||美女乙（第255集） |- |[[逆緣]]||護士（第26、35集） |- |[[是咁的，法官閣下]]||護士（第12集） |- |rowspan="4"|2019年||[[婚姻合伙人]]||公關（第19集） |- |[[她她她的少女時代]]||《左望右望》主持（第9集） |- |[[金宵大廈]]||美女（第13集） |- |[[堅離地愛堅離地]]（海外首播）||Connie |- |rowspan="1"|2020年||[[降魔的2.0]]||少女（第13集） |- |rowspan="2"|未播||[[逆天奇案]]|| |- |[[食腦喪B]]|| |- |} === 電視劇（[[ViuTV]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''劇名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |2016年||[[綠豆 (電視劇)|瑪嘉烈與大衛系列 綠豆]]||餐廳食客（第2集） |- |} === 綜藝節目（無綫電視） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |rowspan="6"|2016年||[[今日VIP]]||9月7號嘉賓 |- |[[2016年度香港小姐競選]]||參賽者 |- |[[無綫電視台慶相關活動|跳躍飛騰TVB邁向50周年]]||演出 |- |[[萬千星輝賀台慶]]||rowspan="2"|演出嘉賓 |- |[[歡樂滿東華|歡樂滿東華 2016]] |- |[[2017無綫節目巡禮|2017 TVB節目巡禮星光晚宴]]||嘉賓 |- |rowspan="6"|2017年||[[最緊要好玩]]||rowspan="2"|演出 |- |[[明愛暖萬心]] |- |[[築·動·愛]]||第2集演出（飾 欣） |- |[[Big Big Channel|群星拱照Big Big Channel]]||嘉賓 |- |[[最緊要好玩|最緊要好好玩 消暑版]]||演出 |- |[[兄弟幫]]||第1970、1971集嘉賓 |- |rowspan="5"|2018年||[[安樂蝸]]||第383集嘉賓 |- |[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]||演出 |- |[[big big channel大公司周年慶]]||嘉賓 |- |[[延禧攻略|延禧南巡]]||演出 |- |[[無綫電視台慶亮燈儀式|TVB 50+1周年再出發]]||演出嘉賓 |- |style="background:#FFF; color:#none" colspan="3"|'''[[Big Big Channel]]''' |- |2017年||[[餓底]]||演出 |- |} === 綜藝節目（ViuTV） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |2016年||[[Full Speed Girls]]||第12集演出 |- |} === 節目主持 （無綫電視） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |2017年 - ||[[東張西望]]||外景主持 |- |rowspan="1"|2019年||[[3日2夜]]（第三輯）||第19-20集主持（同[[鄧以婷]]） |- |} === 節目主持 （[[香港電視網絡]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |2014年||[[Shopping Hero]]||同[[呂熙]]、[[何詠雯]]、[[黃冠斌]]、[[鮑康兒]]、[[陳少邦]]、<br>[[張潔蓮]]、[[王慶南]]、[[張洛蔚]]一齊主持 |- |} === 網上電台節目 === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |2014年||[[謎米香港]]《唔潮唔吹》||6月2號嘉賓 |- |} === 廣告 === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''年份'''||style="width:41%"|'''產品''' |- |2015年||[[Samsung Galaxy Note 5]]「GET MORE DONE FASTER」 |- |rowspan="2"|2016年||[[及時雨信貸]]「利息梗係要·····低····」 |- |[[撒隆適]]「清涼滲透膏貼、溫熱膏貼」 |- |2017年||[[Panasonic]]「洗頭寶 - Head Spa」 |- |} == 參考 == {{reflist}} == 出面網頁 == * {{TVBartiste|mandyyuen}} [[Category:2016年度香港小姐競選佳麗]] [[Category:阮氏|嘉敏]] [[Category:無綫電視女藝員]] [[Category:香港中文大學舊生]] swijls463gs58thq6k5k9zlchsqoq4f 1865083 1865080 2022-08-19T01:13:45Z 14.0.236.93 wikitext text/x-wiki {{not|袁嘉敏}} {{藝人 | 姓名 = 阮嘉敏 | 類型 = 女藝人 | 原名 = | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = 《東張西望》攝製隊採訪東京築地市場 | 羅馬拼音 = Yuen Ka Man | 英文名 = Mandy Yuen | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1991|06|13}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 職業 = [[節目主持]]、[[演員]]、[[模特兒]] | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[中華民國國文|國語]] | 教育程度 = [[香港中文大學]]傳理系 | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2016年到依家 | 經紀公司 = [[無綫電視]] | 代表作品 = }} '''阮嘉敏'''（'''Mandy Yuen'''，{{bd|1991年|6月13號}}），係香港女藝人，曾經參選2016年度《[[香港小姐競選]]》並躋身十強，而家係[[無綫電視]]女藝員，主力做《[[東張西望]]》外景主持，亦有客串拍電視劇。 ==簡歷== ===早年經歷=== 阮嘉敏曾經喺[[香港中文大學]]傳理系Top up degree讀書，亦都曾經做過兼職模特兒同網絡視頻主持。<ref>《Ｕ花Ｕ草：中大傳理索女　最恨做名嘴》(Face，2013年9月18日)</ref> 2013年參加由《[[FACE]]》主辦的 UStar 大專校花校草選舉，進入10強，同年參賽者有2014年香港小姐季軍[[何艷娟]]、女子組合[[Bingo]]隊長[[關嘉敏]]同後嚟簽約[[寰亞]]嘅[[湯加文]]。 <ref>《[https://www.youtube.com/watch?v=O3VwobQQxE0 2013 FACE UStar 校花校草20強拉票 - 10. CUSUS美眉主持 阮嘉敏Mandy]》(Faceustar Youtube，2013年9月30日) </ref><ref>《[https://www.youtube.com/watch?v=dn6rIzDkH2w 2013 FACE UStar 10強真心話 10. CUSCS Mandy 最佳女主持]》(Faceustar Youtube，2013年10月22日)</ref> ===電視藝員工作=== 2016年，阮嘉敏參加咗香港無綫電視嘅《香港小姐競選》，佢嘅志向係成為一位勇於接受新挑戰嘅藝人。<ref>《[http://misshk.tvb.com/2016/contestant.php?ID=30 2016香港小姐競選佳麗檔案 - 阮嘉敏 Mandy] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170429040709/http://misshk.tvb.com/2016/contestant.php?ID=30 |date=2017年4月29號 }}》</ref>選完港姐之後，阮嘉敏先參與電視台嘅藝員進修班，再喺2017年初擔任電視節目《[[東張西望]]》外景主持，當中2019年5月訪問公園入面嘅無牌表演者問題夠尖銳，畀網民讚佢表現出色<ref>[https://www.hk01.com/即時娛樂/324908/ 【東張西望】主持阮嘉敏狙擊廣場大叔大媽　尖銳追問獲讚勇氣可嘉]</ref>。 ==演出== === 電視劇（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''劇名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |rowspan="5"|2017年||rowspan="2"|[[踩過界]]||蒲客（第3、4集） |- |大學舊生（第6集） |- |[[燦爛的外母]]||鄧勤秘書（第10、12、15、19集） |- |[[誇世代]]||Molly（第4、6、9、42集） |- |[[溏心風暴3]]||護士（第31集） |- |rowspan="3"|2018年||[[愛·回家之開心速遞]]||美女乙（第255集） |- |[[逆緣]]||護士（第26、35集） |- |[[是咁的，法官閣下]]||護士（第12集） |- |rowspan="4"|2019年||[[婚姻合伙人]]||公關（第19集） |- |[[她她她的少女時代]]||《左望右望》主持（第9集） |- |[[金宵大廈]]||美女（第13集） |- |[[堅離地愛堅離地]]（海外首播）||Connie |- |rowspan="1"|2020年||[[降魔的2.0]]||少女（第13集） |- |rowspan="2"|未播||[[逆天奇案]]|| |- |[[食腦喪B]]|| |- |} === 電視劇（[[ViuTV]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''劇名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |2016年||[[綠豆 (電視劇)|瑪嘉烈與大衛系列 綠豆]]||餐廳食客（第2集） |- |} === 綜藝節目（無綫電視） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |rowspan="6"|2016年||[[今日VIP]]||9月7號嘉賓 |- |[[2016年度香港小姐競選]]||參賽者 |- |[[無綫電視台慶相關活動|跳躍飛騰TVB邁向50周年]]||演出 |- |[[萬千星輝賀台慶]]||rowspan="2"|演出嘉賓 |- |[[歡樂滿東華|歡樂滿東華 2016]] |- |[[2017無綫節目巡禮|2017 TVB節目巡禮星光晚宴]]||嘉賓 |- |rowspan="6"|2017年||[[最緊要好玩]]||rowspan="2"|演出 |- |[[明愛暖萬心]] |- |[[築·動·愛]]||第2集演出（飾 欣） |- |[[Big Big Channel|群星拱照Big Big Channel]]||嘉賓 |- |[[最緊要好玩|最緊要好好玩 消暑版]]||演出 |- |[[兄弟幫]]||第1970、1971集嘉賓 |- |rowspan="5"|2018年||[[安樂蝸]]||第383集嘉賓 |- |[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]||演出 |- |[[big big channel大公司周年慶]]||嘉賓 |- |[[延禧攻略|延禧南巡]]||演出 |- |[[無綫電視台慶亮燈儀式|TVB 50+1周年再出發]]||演出嘉賓 |- |style="background:#FFF; color:#none" colspan="3"|'''[[Big Big Channel]]''' |- |2017年||[[餓底]]||演出 |- |} === 綜藝節目（ViuTV） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |2016年||[[Full Speed Girls]]||第12集演出 |- |} === 節目主持 （無綫電視） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |2017年 - ||[[東張西望]]||外景主持 |- |rowspan="1"|2019年||[[3日2夜]]（第三輯）||第19-20集主持（同[[鄧以婷]]） |- |} === 節目主持 （[[香港電視網絡]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |2014年||[[Shopping Hero]]||同[[呂熙]]、[[何詠雯]]、[[黃冠斌]]、[[鮑康兒]]、[[陳少邦]]、<br>[[張潔蓮]]、[[王慶南]]、[[張洛蔚]]一齊主持 |- |} === 網上電台節目 === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |2014年||[[謎米香港]]《唔潮唔吹》||6月2號嘉賓 |- |} === 廣告 === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''年份'''||style="width:41%"|'''產品''' |- |2015年||[[Samsung Galaxy Note 5]]「GET MORE DONE FASTER」 |- |rowspan="2"|2016年||[[及時雨信貸]]「利息梗係要·····低····」 |- |[[撒隆適]]「清涼滲透膏貼、溫熱膏貼」 |- |2017年||[[Panasonic]]「洗頭寶 - Head Spa」 |- |} == 參考 == {{reflist}} == 出面網頁 == * {{TVBartiste|mandyyuen}} [[Category:2016年度香港小姐競選佳麗]] [[Category:阮氏|嘉敏]] [[Category:無綫電視女藝員]] [[Category:香港中文大學舊生]] tqrsf9hjfxkppuymg81wjeaaohc3kit 0 161962 1864987 1863662 2022-08-18T14:03:27Z Pokman817 53354 /* 2022年 */ wikitext text/x-wiki 《'''鮮浪潮。語'''》（{{lang-en|'''We Are From Fresh Wave'''}}）係[[香港電視娛樂]]製作嘅短片節目。節目會安排播[[鮮浪潮國際短片節]]嘅作品，又會同資深電影工作者做訪問。 節目有六輯： *第一輯由2017年5月1號到5月26號逢禮拜一到五21:30-22:00喺[[ViuTV]]播，每集30分鐘。 *第二輯《'''鮮浪潮。語2018'''》由2018年5月13號到6月8號播，每集30到60分鐘。 *第三輯《'''鮮浪潮。語2019'''》由2019年7月9號到8月3號深夜00:00時段播，每集30到60分鐘。 *第四輯《'''鮮浪潮。語2020'''》喺2020年7月13號到9月7號逢禮拜日深夜00:00時段播，每集30到45分鐘。 *第五輯《'''鮮浪潮。語2021'''》喺2021年8月16號到10月18號逢禮拜一凌晨00:30-01:30播，每集60分鐘。 *第六輯《'''鮮浪潮。語2022'''》喺2022年7月31號開始逢禮拜日深夜00:00時段播。 ==每集一覽== ===2017年=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''作品''' |- | 1 || 5月1號 || 《五月的第一天》 |- | 2 || 5月2號 || 《瀏陽河》 |- | 3 || 5月3號 || 《喝一杯吧》 |- | 4 || 5月4號 || 《命懸一念》 |- | 5 || 5月5號 || 《時光理髮》 |- | 6 || 5月8號 || 《積雲》 |- | 7 || 5月9號 || 《情關》 |- | 8 || 5月10號 || 《九號公路》 |- | 9 || 5月11號 || 《港女聖經37條》 |- | 10 || 5月12號 || 《竊竊私語》 |- | 11 || 5月15號 || 《溫室野草》 |- | 12 || 5月16號 || 《長生店》 |- | 13 || 5月17號 || 《漩渦》 |- | 14 || 5月18號 || 《離家不遠》 |- | 15 || 5月19號 || 《劊子手》 |- | 16 || 5月22號 ||《游離份子》 |- | 17 || 5月23號 ||《Little Shop Of Grotesque》 |- | 18 || 5月24號 ||《山洞野人》 |- | 19 || 5月25號 ||《無念》 |- | 20 || 5月26號 ||《終》 |} ===2018年=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''作品''' |- | 1 || 5月13號 || 頒獎禮 + 大獎作品: 《下雨天》 |- | 2 || 5月14號 || 最佳導演: 《白沙堆》 |- | 3 || 5月15號 || 《化生》 |- | 4 || 5月16號 || 《水母》 |- | 5 || 5月17號 || 《幸運兒》 |- | 6 || 5月18號 || 《重生》 |- | 7 || 5月21號 || 特別獎: 《接近無限溫柔的瘋狂》 |- | 8 || 5月22號 || 《出口》 |- | 9 || 5月23號 || 《跑吧》 |- | 10 || 5月24號 || 特別獎: 《火》 |- | 11 || 5月25號 || 最佳攝影: 《燈火》 |- | 12 || 5月29號 || 開幕電影: 《吊吊揈》 |- | 13 || 5月30號 || 《離境》 |- | 14 || 5月31號 || 《失眠俱樂部》 |- | 15 || 6月1號 || 《人間樂園》 |- | 16 || 6月5號 || 《誰聽赤子心》 |- | 17 || 6月6號 || 《渡邊人》 |- | 18 || 6月7號 || 《忙於一事無成》 |- | 19 || rowspan="2"|6月8號 || 最佳編劇: 《艷陽天》 |- | 20 || 《陳氏家族》 |} ===2019年=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''作品''' |- | 1 || 7月9號 || 《木已成舟》 |- | 2 || 7月10號 || 《林同學退學了》 |- | 3 || 7月11號 || 《老人與狗》 |- | 4 || 7月12號 || 《GoGo Club》 |- | 5 || 7月13號 || 《紅棗薏米花生》 |- | 6 || 7月16號 || 《赤手》 |- | 7 || 7月17號 || 《兩種孤獨》 |- | 8 || 7月18號 || 《不負好時光》 |- | 9 || 7月19號 || 《全部都係雞》 |- | 10 || 7月20號 || 《蛋》 |- | 11 || 7月23號 || 《金繼》 |- | 12 || 7月24號 || 《兼職人類》 |- | 13 || 7月25號 || 《蕃茄田》 |- | 14 || 7月26號 || 《齒輪》 |- | 15 || 7月27號 || 《飛往父親的鳥》 |- | 16 || 7月30號 || 《我的孤兒》 |- | 17 || 7月31號 || 《夜》 |- | 18 || 8月1號 || 《萬事如意》 |- | 19 || 8月2號 || 《靈落之丘》 |- | 20 || 8月3號 || 《十七樓》 |} ===2020年=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''作品''' |- | 1 || 7月13號 || 《光》 |- | 2 || 7月20號 || 《三步》 |- | 3 || 7月27號 || 《同林鳥》 |- | 4 || 8月3號 || 《野小子》 |- | 5 || 8月10號 || 《夜來春》 |- | 6 || 8月17號 || 《慢潛灣》 |- | 7 || 8月24號 || 《阿毛》 |- | 8 || 8月31號 || 《詩恩》 |- | 9 || 9月7號 || 《看電影的人》 |} ===2021年=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''作品''' |- | 1 || 8月16號 || 《氾濫》、《菲與火》 |- | 2 || 8月23號 || 《Immer》、《燈影》 |- | 3 || 8月30號 || 《老頭村》、《假日》 |- | 4 || 9月6號 || 《完全紙紮手冊》、《桑榆之處》 |- | 5 || 9月13號 || 《樂花》、《叩門》 |- | 6 || 9月20號 || 《老中青》、《品格證人》 |- | 7 || 9月27號 || 《日落黃昏》、《Ateh》 |- | 8 || 10月4號 || 《長日漫漫》、《壞帳》 |- | 9 || 10月11號 || 《這一段戀情不再有痕跡》、《非婚之婚》 |- | 10 || 10月18號 || 《[[天下烏鴉]]》、《生者如斯》 |} ===2022年=== {{main|第十六屆鮮浪潮國際短片節}} {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''作品''' |- | 1 || 2022年8月1號 || 《呼～》、《風雨中人》 |- | 2 || 2022年8月8號 || 《紅伶宴》、《金刀女俠》 |- | 3 || 2022年8月15號 || 《過冬》、《36649》 |- | 4 || 2022年8月22號 || 《煨燼》、《餘燼》 |- | 5 || 2022年8月29號 || |- | 6 || 2022年9月5號 || |- | 7 || 2022年9月12號 || |} ==出面網頁== *[https://viu.tv/encore/we-are-from-fresh-wave-2022 ViuTV：鮮浪潮。語2022] *[http://www.freshwave.hk/?a=group&id=11_freshwave 第十一屆鮮浪潮國際短片節] *[http://www.freshwave.hk/?a=group&id=12_freshwave 第十二屆鮮浪潮國際短片節] *[http://www.freshwave.hk/?a=group&id=13_freshwave 第十三屆鮮浪潮國際短片節] *[http://www.freshwave.hk/?a=group&id=14_feshwave 第十四屆鮮浪潮國際短片節] [[Category:2017年ViuTV節目]] [[Category:2018年ViuTV節目]] [[Category:2019年ViuTV節目]] [[Category:2020年ViuTV節目]] [[Category:2021年ViuTV節目]] [[Category:2022年ViuTV節目]] mjnhpid1ry0q7rc00x8dpgwfu49j8j5 1864988 1864987 2022-08-18T14:04:41Z Pokman817 53354 /* 每集一覽 */ wikitext text/x-wiki 《'''鮮浪潮。語'''》（{{lang-en|'''We Are From Fresh Wave'''}}）係[[香港電視娛樂]]製作嘅短片節目。節目會安排播[[鮮浪潮國際短片節]]嘅作品，又會同資深電影工作者做訪問。 節目有六輯： *第一輯由2017年5月1號到5月26號逢禮拜一到五21:30-22:00喺[[ViuTV]]播，每集30分鐘。 *第二輯《'''鮮浪潮。語2018'''》由2018年5月13號到6月8號播，每集30到60分鐘。 *第三輯《'''鮮浪潮。語2019'''》由2019年7月9號到8月3號深夜00:00時段播，每集30到60分鐘。 *第四輯《'''鮮浪潮。語2020'''》喺2020年7月13號到9月7號逢禮拜日深夜00:00時段播，每集30到45分鐘。 *第五輯《'''鮮浪潮。語2021'''》喺2021年8月16號到10月18號逢禮拜一凌晨00:30-01:30播，每集60分鐘。 *第六輯《'''鮮浪潮。語2022'''》喺2022年7月31號開始逢禮拜日深夜00:00時段播。 ==每集一覽== ===2017年=== {{main|第十一屆鮮浪潮國際短片節}} {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''作品''' |- | 1 || 5月1號 || 《五月的第一天》 |- | 2 || 5月2號 || 《瀏陽河》 |- | 3 || 5月3號 || 《喝一杯吧》 |- | 4 || 5月4號 || 《命懸一念》 |- | 5 || 5月5號 || 《時光理髮》 |- | 6 || 5月8號 || 《積雲》 |- | 7 || 5月9號 || 《情關》 |- | 8 || 5月10號 || 《九號公路》 |- | 9 || 5月11號 || 《港女聖經37條》 |- | 10 || 5月12號 || 《竊竊私語》 |- | 11 || 5月15號 || 《溫室野草》 |- | 12 || 5月16號 || 《長生店》 |- | 13 || 5月17號 || 《漩渦》 |- | 14 || 5月18號 || 《離家不遠》 |- | 15 || 5月19號 || 《劊子手》 |- | 16 || 5月22號 ||《游離份子》 |- | 17 || 5月23號 ||《Little Shop Of Grotesque》 |- | 18 || 5月24號 ||《山洞野人》 |- | 19 || 5月25號 ||《無念》 |- | 20 || 5月26號 ||《終》 |} ===2018年=== {{main|第十二屆鮮浪潮國際短片節}} {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''作品''' |- | 1 || 5月13號 || 頒獎禮 + 大獎作品: 《下雨天》 |- | 2 || 5月14號 || 最佳導演: 《白沙堆》 |- | 3 || 5月15號 || 《化生》 |- | 4 || 5月16號 || 《水母》 |- | 5 || 5月17號 || 《幸運兒》 |- | 6 || 5月18號 || 《重生》 |- | 7 || 5月21號 || 特別獎: 《接近無限溫柔的瘋狂》 |- | 8 || 5月22號 || 《出口》 |- | 9 || 5月23號 || 《跑吧》 |- | 10 || 5月24號 || 特別獎: 《火》 |- | 11 || 5月25號 || 最佳攝影: 《燈火》 |- | 12 || 5月29號 || 開幕電影: 《吊吊揈》 |- | 13 || 5月30號 || 《離境》 |- | 14 || 5月31號 || 《失眠俱樂部》 |- | 15 || 6月1號 || 《人間樂園》 |- | 16 || 6月5號 || 《誰聽赤子心》 |- | 17 || 6月6號 || 《渡邊人》 |- | 18 || 6月7號 || 《忙於一事無成》 |- | 19 || rowspan="2"|6月8號 || 最佳編劇: 《艷陽天》 |- | 20 || 《陳氏家族》 |} ===2019年=== {{main|第十三屆鮮浪潮國際短片節}} {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''作品''' |- | 1 || 7月9號 || 《木已成舟》 |- | 2 || 7月10號 || 《林同學退學了》 |- | 3 || 7月11號 || 《老人與狗》 |- | 4 || 7月12號 || 《GoGo Club》 |- | 5 || 7月13號 || 《紅棗薏米花生》 |- | 6 || 7月16號 || 《赤手》 |- | 7 || 7月17號 || 《兩種孤獨》 |- | 8 || 7月18號 || 《不負好時光》 |- | 9 || 7月19號 || 《全部都係雞》 |- | 10 || 7月20號 || 《蛋》 |- | 11 || 7月23號 || 《金繼》 |- | 12 || 7月24號 || 《兼職人類》 |- | 13 || 7月25號 || 《蕃茄田》 |- | 14 || 7月26號 || 《齒輪》 |- | 15 || 7月27號 || 《飛往父親的鳥》 |- | 16 || 7月30號 || 《我的孤兒》 |- | 17 || 7月31號 || 《夜》 |- | 18 || 8月1號 || 《萬事如意》 |- | 19 || 8月2號 || 《靈落之丘》 |- | 20 || 8月3號 || 《十七樓》 |} ===2020年=== {{main|第十四屆鮮浪潮國際短片節}} {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''作品''' |- | 1 || 7月13號 || 《光》 |- | 2 || 7月20號 || 《三步》 |- | 3 || 7月27號 || 《同林鳥》 |- | 4 || 8月3號 || 《野小子》 |- | 5 || 8月10號 || 《夜來春》 |- | 6 || 8月17號 || 《慢潛灣》 |- | 7 || 8月24號 || 《阿毛》 |- | 8 || 8月31號 || 《詩恩》 |- | 9 || 9月7號 || 《看電影的人》 |} ===2021年=== {{main|第十五屆鮮浪潮國際短片節}} {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''作品''' |- | 1 || 8月16號 || 《氾濫》、《菲與火》 |- | 2 || 8月23號 || 《Immer》、《燈影》 |- | 3 || 8月30號 || 《老頭村》、《假日》 |- | 4 || 9月6號 || 《完全紙紮手冊》、《桑榆之處》 |- | 5 || 9月13號 || 《樂花》、《叩門》 |- | 6 || 9月20號 || 《老中青》、《品格證人》 |- | 7 || 9月27號 || 《日落黃昏》、《Ateh》 |- | 8 || 10月4號 || 《長日漫漫》、《壞帳》 |- | 9 || 10月11號 || 《這一段戀情不再有痕跡》、《非婚之婚》 |- | 10 || 10月18號 || 《[[天下烏鴉]]》、《生者如斯》 |} ===2022年=== {{main|第十六屆鮮浪潮國際短片節}} {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''作品''' |- | 1 || 2022年8月1號 || 《呼～》、《風雨中人》 |- | 2 || 2022年8月8號 || 《紅伶宴》、《金刀女俠》 |- | 3 || 2022年8月15號 || 《過冬》、《36649》 |- | 4 || 2022年8月22號 || 《煨燼》、《餘燼》 |- | 5 || 2022年8月29號 || |- | 6 || 2022年9月5號 || |- | 7 || 2022年9月12號 || |} ==出面網頁== *[https://viu.tv/encore/we-are-from-fresh-wave-2022 ViuTV：鮮浪潮。語2022] *[http://www.freshwave.hk/?a=group&id=11_freshwave 第十一屆鮮浪潮國際短片節] *[http://www.freshwave.hk/?a=group&id=12_freshwave 第十二屆鮮浪潮國際短片節] *[http://www.freshwave.hk/?a=group&id=13_freshwave 第十三屆鮮浪潮國際短片節] *[http://www.freshwave.hk/?a=group&id=14_feshwave 第十四屆鮮浪潮國際短片節] [[Category:2017年ViuTV節目]] [[Category:2018年ViuTV節目]] [[Category:2019年ViuTV節目]] [[Category:2020年ViuTV節目]] [[Category:2021年ViuTV節目]] [[Category:2022年ViuTV節目]] h6vbo22oro94p69lwsjgpez45mvxuju 0 162680 1865060 1091127 2022-08-18T23:22:56Z Deryck Chan 13 刪咗去「[[劍河]]」嘅跳轉 wikitext text/x-wiki #跳轉 [[劍河]] 4bnbriszu98ewsy0oexnldtg8m49y6z 1865061 1865060 2022-08-18T23:23:20Z Deryck Chan 13 wikitext text/x-wiki #重新導向 [[劍河]] nxoi2n6qb0zknh96gcnkj2tnc81sa1u 1865062 1865061 2022-08-18T23:23:41Z Deryck Chan 13 跳轉到[[劍河]] wikitext text/x-wiki #redirect [[劍河]] ctholkjgnia18cfasm6rgtood85tglq 0 166173 1864952 1629013 2022-08-18T12:13:32Z SC96 259 wikitext text/x-wiki {{Infobox football biography | name = 謝列哥·保域<br/>{{lang|sr|''Жељко Бувач／Željko Buvač''}} | image = [[File:Kuhnertbuvacklopp.jpg|250px]] | caption = 謝列哥·保域（中間），<br/>坐喺{{link-de|庫內特|Stephan Kuhnert}}同[[祖根·高普|高普]]中間 | fullname = Željko Buvač | birth_date = {{Birth date and age|df=yes|1961|9|13}} | birth_place = {{flagicon|YUG}}[[南斯拉夫社會主義聯邦共和國|南斯拉夫]]{{link-en|奧馬爾斯卡|Omarska}} | nickname = 石內卜 | height = {{height|meters=1.92}} | position = [[中場|進攻中場]] | currentclub = | clubnumber = | youthyears1 = | youthclubs1 = | years1 = 1985–1986 | clubs1 = {{flagicon|BIH}}{{link-zh|普里耶多爾礦工足球會|普里耶多爾礦工足球俱樂部|普里耶多爾}} | caps1 = 2 | goals1 = 1 | years2 = 1986–1991 | clubs2 = {{flagicon|BIH}}{{link-zh|班查魯卡玻拉斯足球會|巴尼亞盧卡戰士足球俱樂部|班查魯卡玻拉斯}} | caps2 = 100 | goals2 = 14 | years3 = 1991–1992 | clubs3 = {{flagicon|GER}}{{link-zh|紅白埃爾福特足球會|紅白埃爾福特足球俱樂部|紅白埃爾福特}} | caps3 = 21 | goals3 = 8 | years4 = 1992–1995 | clubs4 = {{flagicon|GER}}{{link-zh|緬恩斯零五第一足球及體育會|美因茨05足球俱乐部|緬恩斯}} | caps4 = 90 | goals4 = 13 | years5 = 1995–1998 | clubs5 = {{flagicon|GER}}{{link-en|諾伊基興體育會|SC Neukirchen|諾伊基興}} | caps5 = 98 | goals5 = 11 | nationalyears1 = | nationalteam1 = | nationalcaps1 = | nationalgoals1 = | manageryears1 = 1998–2001 | managerclubs1 = {{flagicon|GER}}{{link-en|諾伊基興體育會|SC Neukirchen|諾伊基興}} | manageryears2 = 2001–2008 | managerclubs2 = {{flagicon|GER}}{{link-zh|緬恩斯零五第一足球及體育會|美因茨05足球俱乐部|緬恩斯}}（助理教練） | manageryears3 = 2008–2015 | managerclubs3 = {{flagicon|GER}}[[多蒙特足球會|多蒙特]]（助理教練） | manageryears5 = 2015–2018 | managerclubs5 = {{flagicon|ENG}}[[利物浦足球會|利物浦]]（助理教練） }} '''謝列哥·保域'''（{{lang-sr|'''Жељко Бувач'''}}／{{lang|sr|'''Željko Buvač'''}}，{{bd|1961年|9月13號}}）係一位[[波斯尼亞]]前[[足球]]員，曾經擔任[[英超]]球隊[[利物浦足球會|利物浦]]嘅助理教練，喺2018年4月離任。<ref name="Guardian">{{cite web|url=https://www.theguardian.com/football/2018/apr/30/jurgen-klopp-loses-liverpool-assistant-zeljko-buvac-rest-of-season|title=Jurgen Klopp loses Liverpool assistant Zeljko Buvac for rest of season|publisher=The Guardian|date=2018-04-30|access-date=2018-05-01}}</ref> 現任利物浦領隊[[祖根·高普]]稱保域係教練團隊嘅「大腦」，自己係「心臟」，而另一位助教卡維斯（{{lang|de|Peter Krawietz}}）係「眼睛」。[[多蒙特足球會|多蒙特]]賴以成功踢快速踢法亦係保域嘅功勞。<ref name="Joining Liverpool" /> ==生平== ===球員=== 保域喺[[南斯拉夫]]嘅{{link-en|奧馬爾斯卡|Omarska}}（宜家係[[波斯尼亞]]嘅一部分）出世。佢曾經效力{{link-zh|南斯拉夫甲組足球聯賽|南斯拉夫足球甲級聯賽|南斯拉夫甲組}}嘅{{link-zh|班查魯卡玻拉斯足球會|巴尼亞盧卡戰士足球俱樂部|班查魯卡玻拉斯}}，而呢隊喺1988年攞過{{link-zh|南斯拉夫盃}}冠軍。<ref name="fsrs">{{cite web | url = http://fsrs.org/sr-BA/rep-seniori | title = "A" national team | publisher = Football Association of Republika Srpska | access-date = 2017-07-14 | archive-url = https://web.archive.org/web/20170905092656/http://www.fsrs.org/sr-BA/rep-seniori | archive-date = 2017-09-05 | url-status = dead }}{{sr icon}}</ref> 1991年，保域加盟{{link-zh|德國乙組足球聯賽|德國足球乙級聯賽|德乙}}嘅{{link-zh|紅白埃爾福特足球會|紅白埃爾福特足球俱樂部|紅白埃爾福特}}。但一年之後，紅白埃爾福特就降班，而保域就轉會到{{link-zh|緬恩斯零五第一足球及體育會|美因茨05足球俱乐部|緬恩斯}}，更喺嗰度認識咗同樣效力緬恩斯嘅高普。<ref>{{cite web | url = http://www.fussballdaten.de/spieler/buvaczeljko/| title = Željko Buvač | publisher = fussballdaten.de}}</ref> ===教練=== 1998年，保域喺{{link-en|諾伊基興體育會|SC Neukirchen|諾伊基興}}掛靴，並成為呢隊球隊嘅教練。2001年，高普成為咗緬恩斯嘅主帥，而保域亦離開咗諾伊基興，跟隨呢位前隊友到緬恩斯擔當助理教練。保域喺緬恩斯嘅七年期間，緬恩斯成功升班上[[德甲]]，更攞到[[歐洲足協盃]]嘅入場券。 2008年，保域跟高普去到[[多蒙特足球會|多蒙特]]到做助理教練。<ref>{{cite web | url = http://www.worldfootball.net/spieler_profil/zeljko-buvac/ | title = Željko Buvač | publisher = worldfootball.net | access-date = 2012-04-07}}</ref>期間，多蒙特唔單止喺2011、2012年連續兩屆攞到德甲冠軍，亦得到2012年嘅{{link-zh|德國盃}}冠軍，同2008、2013、2014年三屆德國超級盃冠軍，以及喺2013年打入[[歐洲聯賽冠軍盃|歐聯]]決賽。 <ref name="Borussia Dortmund – Trainerhistorie">{{cite web|title=Borussia Dortmund|url=http://www.kicker.de/news/fussball/bundesliga/vereine/1-bundesliga/2013-14/borussia-dortmund-17/trainer.html|publisher=kicker|access-date=2014-01-17|language=de}}</ref>2013年開始，保域除咗喺多蒙特擔任助教，亦都喺{{link-en|塞族共和國足球代表隊|Republika Srpska official football team}}做主教練。<ref name="fsrs"/> 2015年10月，[[利物浦足球會|利物浦]]委任高普做領隊，保域亦跟高普去到做助理教練。<ref>{{cite web | url = http://www.liverpoolfc.com/news/media-watch/195476-klopp-dines-out-with-staff-after-signing-three-year-deal | title = Klopp dines out with staff after signing three-year deal | publisher = Liverpool F.C. | access-date = 2015-10-12}}</ref><ref name="Joining Liverpool">{{cite web|title=Jurgen Klopp assistant Zeljko Buvac joins coaching staff at Liverpool|url=http://www.espnfc.com/liverpool/story/2662755/jurgen-klopp-assistant-zeljko-buvac-joins-liverpool|access-date=2015-12-05|date=2015-10-14}}</ref> 2018年4月，喺利物浦歐聯對陣[[羅馬體育會|羅馬]]前夕，保域因為「私人理由」離隊，餘下賽季都唔會返嚟。<ref name="Guardian"/><ref>{{citeweb|url= https://www.bbc.com/sport/football/43946857|title =Liverpool: Jurgen Klopp's assistant manager Zeljko Buvac 'spending time away' from club. The Liverpool F.C. announced on January 22, 2019 that he had left the club.|date=2018-04-30|work=BBC Sport|accessdate=2018-05-01}}</ref>2019年，利物浦正式宣佈保域離任助教一職。<ref>{{citeweb|url= https://www.liverpoolecho.co.uk/sport/football/football-news/liverpool-reach-agreement-over-zeljko-15704958|title =Liverpool reach agreement over Zeljko Buvac departure|date=2019-01-20|work=Liverpool Echo|accessdate=2019-04-16}}</ref> ==榮譽== ;班查魯卡玻拉斯足球會： *{{link-zh|南斯拉夫盃}}冠軍：1987–88 ==參考== {{reflist|30em}} [[Category:波斯尼亞足球員]] 8q54uynk9wva9imuscmwiyrzr1tdkm2 0 166311 1865079 1848791 2022-08-19T01:12:00Z 218.255.142.6 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 邱晴 | 類型 = 女藝人 | 原名 = | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Yau Ching | 英文名 = Mandy Yau | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1999|09|14}} | 出生地點 = {{HKG}} | 職業 = [[藝人]]、[[模特兒]] | 語言 = [[中華民國國語|普通話]]、[[英文]]、[[粵語]]、[[台語]] | 演奏樂器 = 流行[[爵士鼓]] | 教育程度 = 香港中學文憑 | 母校= {{flagicon|HKG}} [[博愛醫院陳楷紀念中學]] | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2017年到而家 | 經紀公司 = [[無線電視]]（2017年至2021年） | 代表作品 = | 獎 = big big channel 落選香港小姐冠軍 }} '''邱晴'''（{{lang-en|'''Mandy Yau'''}}，{{bd|1999年|9月14號}}）係[[香港]]女藝人同模特兒，[[2017年度香港小姐競選]]八強佳麗，[[無綫電視]]前經理人合約藝員。 ==簡歷== ===早年=== 邱晴參加選美之前係位中學生，住[[新界]][[沙田區]]嘅公共屋邨，2017年[[博愛醫院陳楷紀念中學]]中六畢業，亦係嗰年嘅[[香港中學文憑考試]]考生。佢亦喺2015年10月29號參加過一個酒商嘅選美活動攞過獎。 === 參加選美 === 邱晴參加[[2017年度香港小姐競選]]<ref>{{引網 |url=http://misshk.tvb.com/2017/contestant.php?ID=12 |title=2017香港小姐競選 - 邱晴 - 佳麗檔案 - tvb.com |access-date=2017年7月22號 |archive-date=2017年7月18號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170718221812/http://misshk.tvb.com/2017/contestant.php?ID=12 |url-status=dead }}</ref>，由於喺面試時被稱為「嫩版[[李珊珊]]」，亦係同一屆入面最後生嘅佳麗，而被廣受關注<ref>《[https://www.hk01.com/%E5%A8%9B%E6%A8%82/104624/-%E6%B8%AF%E5%A7%902017-%E5%A4%9A%E5%9C%96-12%E5%BC%B7%E5%9F%B7%E5%88%B0%E6%AD%A3%E4%BB%BB%E4%BD%A0%E7%9D%87-17%E6%AD%B2Mandy%E8%AC%9BDSE%E6%88%90%E7%B8%BE%E5%8F%A3%E7%AA%92%E7%AA%92 【港姐2017．多圖】12強執到正任你睇　17歲Mandy講DSE成績口窒窒]》</ref>，亦順利晉身決賽，但係決賽嗰晚佢只係啱啱爭評判一票而入唔到五強，只係攞到網絡平臺[[Big Big Channel]]嘅「落選港姐冠軍」。 邱晴2017年9月正式入讀2017[[無綫電視藝員訓練班|藝員訓練班]]（第29期藝員訓練班），2018年4月正式為經理人合約藝員，2020年5月改為基本藝人合約，同時獲批准可亮相其他電視台，嗰陣佢參與過[[ViuTV]]綜藝節目《[[家務戰場]]》嘅演出，到2021年1月同無綫正式完約，恢復自由身。 == 演出作品 == ===節目演出（[[ViuTV]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |rowspan="1"|2021年||《[[家務戰場]]》||參賽者 |} === 電視劇（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''劇名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |2018年到依家||《[[愛·回家之開心速遞]]》||Dorothy（第228-506集）<br/>朱珠貞（第623、650、737集）<br/>模特兒（第882集）<br/>女同學（第956集） |- |rowspan="2"|2018年||《[[是咁的，法官閣下]]》|| 同學 |- ||《[[兄弟 (電視劇)|兄弟]]》||拳賽女郎（第18集） |- |rowspan="4"|2019年||《[[白色強人]]》|| 護士（第14-15集） |- ||《[[街坊財爺]]》||記者（第11集） |- ||《[[金宵大廈]]》|| 美女（第17集） |- ||《[[堅離地愛堅離地]]》（海外首播）||青年 |- |rowspan="1"|2020年||《[[那些我愛過的人]]》||熱火拳館學員<br/>（第1-3,、6、8、9、11、16、18集） |- |rowspan="2"|未播||《[[愛美麗狂想曲]]》|| |- |《[[BB大曬]]》|| |- |} ===節目主持（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="45%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''節目名''' |- |rowspan="2"|2017年-||《[[Think Big天地]]》 |- ||《[[Big Big小明星]]》 |} ===節目演出（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |rowspan="3"|2017年||《[[再親我好媽]]》||飾 同學 |- ||《[[我愛EYT]]》||嘉賓（第4集） |- ||《[[萬千星輝賀台慶]]2017》|| 演出 |- |rowspan="2"|2018年||《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》 ||美女學徒 |- ||《[[TVB 50+1周年再出發]]》|| 演出 |} == 參考 == {{reflist}} ==出面網頁== *{{instagram|dear.yc}} [[Category:2017年度香港小姐競選佳麗]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:邱氏|晴]] [[類:前無綫電視女藝員]] [[類:香港細路電視節目主持人]] 9m0pnnmmfp3ppigx8yxejv4p1axleqk 1865082 1865079 2022-08-19T01:13:14Z 14.0.236.93 LTA wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 邱晴 | 類型 = 女藝人 | 原名 = | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Yau Ching | 英文名 = Mandy Yau | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1999|09|14}} | 出生地點 = {{HKG}} | 職業 = 藝人、模特兒 | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[中華民國國語|國語]] | 演奏樂器 = 流行[[爵士鼓]] | 教育程度 = 香港中學文憑 | 母校= {{flagicon|HKG}} [[博愛醫院陳楷紀念中學]] | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2017年— | 經紀公司 = [[無線電視]]（2017年至2021年） | 代表作品 = | 獎 = big big channel 落選香港小姐冠軍 }} '''邱晴'''（{{lang-en|'''Mandy Yau'''}}，{{bd|1999年|9月14號}}）係[[香港]]女藝人同模特兒，[[2017年度香港小姐競選]]八強佳麗，[[無綫電視]]前經理人合約藝員。 ==簡歷== ===早年=== 邱晴參加選美之前係位中學生，住[[新界]][[沙田區]]嘅公共屋邨，2017年[[博愛醫院陳楷紀念中學]]中六畢業，亦係嗰年嘅[[香港中學文憑考試]]考生。佢亦喺2015年10月29號參加過一個酒商嘅選美活動攞過獎。 === 參加選美 === 邱晴參加[[2017年度香港小姐競選]]<ref>{{引網 |url=http://misshk.tvb.com/2017/contestant.php?ID=12 |title=2017香港小姐競選 - 邱晴 - 佳麗檔案 - tvb.com |access-date=2017年7月22號 |archive-date=2017年7月18號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170718221812/http://misshk.tvb.com/2017/contestant.php?ID=12 |url-status=dead }}</ref>，由於喺面試時被稱為「嫩版[[李珊珊]]」，亦係同一屆入面最後生嘅佳麗，而被廣受關注<ref>《[https://www.hk01.com/%E5%A8%9B%E6%A8%82/104624/-%E6%B8%AF%E5%A7%902017-%E5%A4%9A%E5%9C%96-12%E5%BC%B7%E5%9F%B7%E5%88%B0%E6%AD%A3%E4%BB%BB%E4%BD%A0%E7%9D%87-17%E6%AD%B2Mandy%E8%AC%9BDSE%E6%88%90%E7%B8%BE%E5%8F%A3%E7%AA%92%E7%AA%92 【港姐2017．多圖】12強執到正任你睇　17歲Mandy講DSE成績口窒窒]》</ref>，亦順利晉身決賽，但係決賽嗰晚佢只係啱啱爭評判一票而入唔到五強，只係攞到網絡平臺[[Big Big Channel]]嘅「落選港姐冠軍」。 邱晴2017年9月正式入讀2017[[無綫電視藝員訓練班|藝員訓練班]]（第29期藝員訓練班），2018年4月正式為經理人合約藝員，2020年5月改為基本藝人合約，同時獲批准可亮相其他電視台，嗰陣佢參與過[[ViuTV]]綜藝節目《[[家務戰場]]》嘅演出，到2021年1月同無綫正式完約，恢復自由身。 == 演出作品 == ===節目演出（[[ViuTV]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |rowspan="1"|2021年||《[[家務戰場]]》||參賽者 |} === 電視劇（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''劇名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |2018年到依家||《[[愛·回家之開心速遞]]》||Dorothy（第228-506集）<br/>朱珠貞（第623、650、737集）<br/>模特兒（第882集）<br/>女同學（第956集） |- |rowspan="2"|2018年||《[[是咁的，法官閣下]]》|| 同學 |- ||《[[兄弟 (電視劇)|兄弟]]》||拳賽女郎（第18集） |- |rowspan="4"|2019年||《[[白色強人]]》|| 護士（第14-15集） |- ||《[[街坊財爺]]》||記者（第11集） |- ||《[[金宵大廈]]》|| 美女（第17集） |- ||《[[堅離地愛堅離地]]》（海外首播）||青年 |- |rowspan="1"|2020年||《[[那些我愛過的人]]》||熱火拳館學員<br/>（第1-3,、6、8、9、11、16、18集） |- |rowspan="2"|未播||《[[愛美麗狂想曲]]》|| |- |《[[BB大曬]]》|| |- |} ===節目主持（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="45%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''節目名''' |- |rowspan="2"|2017年-||《[[Think Big天地]]》 |- ||《[[Big Big小明星]]》 |} ===節目演出（[[無綫電視]]） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:10%"|'''年份'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |rowspan="3"|2017年||《[[再親我好媽]]》||飾 同學 |- ||《[[我愛EYT]]》||嘉賓（第4集） |- ||《[[萬千星輝賀台慶]]2017》|| 演出 |- |rowspan="2"|2018年||《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》 ||美女學徒 |- ||《[[TVB 50+1周年再出發]]》|| 演出 |} == 參考 == {{reflist}} ==出面網頁== *{{instagram|dear.yc}} [[Category:2017年度香港小姐競選佳麗]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:邱氏|晴]] [[類:前無綫電視女藝員]] [[類:香港細路電視節目主持人]] 5ibxdh2cfizuryhhuhqr3jp64lgidrt 0 167406 1865247 1854822 2022-08-19T08:51:19Z 219.76.18.202 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 女藝人 | 姓名 = HANA 菊梓喬 | 圖片 = Hana Kuk Sha Tin.jpg | 圖片簡介 = HANA菊梓喬（2016年12月4號） | 原名 = 陳曉怡（Haley Chan） | 羅馬拼音 = Kuk Tsz Kiu | 英文名 = Hana Kuk | 暱稱 = Hana、菊媽、菊姐 | 其他藝名 = Haley XC | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = | 民族 = [[漢族]] | 出生日期 = {{birth date and age|1986|11|24}}<ref name="tvbusa.com">{{Cite news |url=http://www.tvbusa.com/tvb-weekly/11-21-2017-hot-topic-03/ |title=菊梓喬 – 好事成雙 |date=2017-11-21 |publisher=[[TVB周刊]] |quote=Hana菊梓喬日前和歌迷一同BBQ，預祝11月24日生日……生日的正日即11月24日}}</ref> | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 逝世日期 = | 逝世地點 = | 職業 = [[歌手]]、[[音樂人]]、[[演員]] | 語言 = [[粵語]]、[[中華民國國文|普通話]]、[[英語]] | 教育程度 = {{flagicon|HK}} [[香港大學專業進修學院]]<br>（工商管理高級文憑課程）<ref name="菊梓喬13歲起賺錢養家 打過20份工只想家人過得好">[https://www.edigest.hk/27736/%e7%90%86%e8%b2%a1/%e8%8f%8a%e6%a2%93%e5%96%ac13%e6%ad%b2%e8%b5%b7%e8%b3%ba%e9%8c%a2%e9%a4%8a%e5%ae%b6-%e6%89%93%e9%81%8e20%e4%bb%bd%e5%b7%a5%e5%8f%aa%e6%83%b3%e5%ae%b6%e4%ba%ba%e9%81%8e%e5%be%97%e5%a5%bd/ 菊梓喬13歲起賺錢養家 打過20份工只想家人過得好，經濟一週，2017年10月30日]</ref> | 母校 = {{HK}}[[佛教大光慈航中學|佛教大光中學]] | 親屬 = | 音樂類型 = [[粵語流行音樂]] | 演奏樂器 = [[結他]] | 出道地點 = {{HK}} | 出道日期 = 2008年（獨立樂隊時期，未出道）<br/>2016年6月3號（正式出道） | 出道作品 = 《今天的我》（2016年） | 代表作品 = {{ubl|《一輩子守候》（2017年）|《手中沙》（2017年）|《[[忘記我自己 (歌曲)|忘記我自己]]》（2017年）|《飛蛾撲火》（2018年）|《只想與你再一起》（2018年）|《[[但願人長久 (盧冠廷單曲)|但願人長久]]》（2018年）|<!--按「[[Template:藝人]]」，代表作唔好超過五個。-->}} | 活躍年代 = 2008年 - 2014年、2016年- | 唱片公司 = [[創富文化集團]]（2016年）<br>[[星夢娛樂]]（2017年至今）<ref>[http://www.hk01.com/%E5%A8%9B%E6%A8%82/64741/%E8%8F%8A%E6%A2%93%E5%96%AC%E6%94%9E%E5%AE%8C%E7%8D%8E%E6%B3%8A%E5%A4%A7%E7%A2%BC%E9%A0%AD-%E5%81%9A%E8%A8%B1%E5%BB%B7%E9%8F%97%E5%B8%AB%E5%A6%B9-%E5%A5%BD%E4%BC%BC%E7%B5%90%E5%A9%9A%E5%92%81%E9%96%8B%E5%BF%83- 菊梓喬攞完獎泊大碼頭　做許廷鏗師妹：好似結婚咁開心！]，[[香港01]]，2017年1月9日</ref> | 經紀公司 = [[創富文化集團]]（2015年至今） | 相關團體 = [[Pleasure Garden]]（已解散）<br>Be my Castle<ref>[https://www.instagram.com/p/BpwRt1uDyN7/ HANA 首個個人朱古力品牌《Be my Castle》入面總共超過30粒]，Instagram（mokonadiary），2018年11月4日</ref><ref>[http://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20181104/00282_048.html 菊梓喬《使徒》帶挈賺到首個1,000萬！]，[[東方日報 (香港)|東方日報]]，2018年11月4日</ref><ref>[https://www.instagram.com/p/Bp1ncXllaBl/ Congratulations on the launch of BE MY CASTLE]，Instagram（joeythyee），2018年11月6日</ref> | 獎項 = }} '''菊梓喬'''（{{lang-en|'''Hana Kuk Tsz Kiu'''}} ；{{bd|1986年|11月24號}}），真名「'''陳曉怡'''」，係[[香港]]唱作女歌手，2008年開始玩音樂，2016年以29歲嘅年紀喺樂壇正式出道，2017年轉投[[星夢娛樂]]，畀公司重點栽培。2019年8月佢喺[[九展]]首次舉行演唱會，嘉賓包括[[周柏豪]]同[[側田]]<ref>{{引網|url=https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20190825-166782|title=側田合唱《命硬》 菊梓喬：好多日子靠它撐下去|date=2019-08-25|website=明周娛樂|language=en-US|access-date=2020-01-16}}</ref>。 ==攷== {{Reflist}} ==連出去== {{commonscat|Hana Kuk}} * {{Facebook|Hanakuk.cc}} * {{Instagram|hana_kuk}} * {{Sinaweibo|2837733414}} * {{Facebook|Be-my-Castle-328325377750790|Be my Castle}} * {{Instagram|bemycastle|Be my Castle}} * [http://abphy.com/user/hana_kuk 菊梓喬 - Abphy.com] * [http://vidbb.com/index.html?s=%E9%99%B3%E6%9B%89%E6%80%A1 陳曉怡 - Vidbb.com] * [https://web.archive.org/web/20170202064342/http://play.tojsiab.com/ZlRDdlcyMjZrTEUz 遊樂園 - Pleasure Garden] [[Category:香港女歌手]] [[Category:陳氏|菊梓喬]] {{HK-enter-bio-stub}} ntiqhv4eskuiwshgdia5pxdvgbxr3as 1865259 1865247 2022-08-19T09:07:23Z 14.0.164.225 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 女藝人 | 姓名 = HANA 菊梓喬 | 圖片 = Hana Kuk Sha Tin.jpg | 圖片簡介 = HANA菊梓喬（2016年12月4號） | 原名 = 陳曉怡（Haley Chan） | 羅馬拼音 = Kuk Tsz Kiu | 英文名 = Hana Kuk | 暱稱 = Hana、菊媽、菊姐 | 其他藝名 = Haley XC | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = | 出生日期 = {{birth date and age|1986|11|24}}<ref name="tvbusa.com">{{Cite news |url=http://www.tvbusa.com/tvb-weekly/11-21-2017-hot-topic-03/ |title=菊梓喬 – 好事成雙 |date=2017-11-21 |publisher=[[TVB周刊]] |quote=Hana菊梓喬日前和歌迷一同BBQ，預祝11月24日生日……生日的正日即11月24日}}</ref> | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 逝世日期 = | 逝世地點 = | 職業 = [[歌手]]、[[音樂人]]、[[演員]] | 語言 = [[粵語]]、[[普通話]]、[[英文]] | 教育程度 = [[香港大學專業進修學院]]<br>（工商管理高級文憑課程）<ref name="菊梓喬13歲起賺錢養家 打過20份工只想家人過得好">[https://www.edigest.hk/27736/%e7%90%86%e8%b2%a1/%e8%8f%8a%e6%a2%93%e5%96%ac13%e6%ad%b2%e8%b5%b7%e8%b3%ba%e9%8c%a2%e9%a4%8a%e5%ae%b6-%e6%89%93%e9%81%8e20%e4%bb%bd%e5%b7%a5%e5%8f%aa%e6%83%b3%e5%ae%b6%e4%ba%ba%e9%81%8e%e5%be%97%e5%a5%bd/ 菊梓喬13歲起賺錢養家 打過20份工只想家人過得好，經濟一週，2017年10月30日]</ref> | 母校 = [[佛教大光慈航中學|佛教大光中學]] | 親屬 = | 音樂類型 = [[粵語流行曲]] | 演奏樂器 = [[結他]] | 出道地點 = {{HKG}} | 出道日期 = 2008年（獨立樂隊時期，未出道）<br/>2016年6月3號（正式出道） | 出道作品 = 《今天的我》（2016年） | 代表作品 = {{ubl|《一輩子守候》（2017年）|《手中沙》（2017年）|《[[忘記我自己 (歌曲)|忘記我自己]]》（2017年）|《飛蛾撲火》（2018年）|《只想與你再一起》（2018年）|《[[但願人長久 (盧冠廷單曲)|但願人長久]]》（2018年）|<!--按「[[Template:藝人]]」，代表作唔好超過五個。-->}} | 活躍年代 = 2008年 - 2014年、2016年- | 唱片公司 = [[創富文化集團]]（2016年）<br>[[星夢娛樂]]（2017年至今）<ref>[http://www.hk01.com/%E5%A8%9B%E6%A8%82/64741/%E8%8F%8A%E6%A2%93%E5%96%AC%E6%94%9E%E5%AE%8C%E7%8D%8E%E6%B3%8A%E5%A4%A7%E7%A2%BC%E9%A0%AD-%E5%81%9A%E8%A8%B1%E5%BB%B7%E9%8F%97%E5%B8%AB%E5%A6%B9-%E5%A5%BD%E4%BC%BC%E7%B5%90%E5%A9%9A%E5%92%81%E9%96%8B%E5%BF%83- 菊梓喬攞完獎泊大碼頭　做許廷鏗師妹：好似結婚咁開心！]，[[香港01]]，2017年1月9日</ref> | 經紀公司 = [[創富文化集團]]（2015年至今） | 相關團體 = [[Pleasure Garden]]（已解散）<br>Be my Castle<ref>[https://www.instagram.com/p/BpwRt1uDyN7/ HANA 首個個人朱古力品牌《Be my Castle》入面總共超過30粒]，Instagram（mokonadiary），2018年11月4日</ref><ref>[http://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20181104/00282_048.html 菊梓喬《使徒》帶挈賺到首個1,000萬！]，[[東方日報 (香港)|東方日報]]，2018年11月4日</ref><ref>[https://www.instagram.com/p/Bp1ncXllaBl/ Congratulations on the launch of BE MY CASTLE]，Instagram（joeythyee），2018年11月6日</ref> | 獎項 = }} '''菊梓喬'''（{{lang-en|'''Hana Kuk Tsz Kiu'''}} ；{{bd|1986年|11月24號}}），真名「'''陳曉怡'''」，係[[香港]]唱作女歌手，2008年開始玩音樂，2016年以29歲嘅年紀喺樂壇正式出道，2017年轉投[[星夢娛樂]]，畀公司重點栽培。2019年8月佢喺[[九展]]首次舉行演唱會，嘉賓包括[[周柏豪]]同[[側田]]<ref>{{引網|url=https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20190825-166782|title=側田合唱《命硬》 菊梓喬：好多日子靠它撐下去|date=2019-08-25|website=明周娛樂|language=en-US|access-date=2020-01-16}}</ref>。 ==攷== {{Reflist}} ==連出去== {{commonscat|Hana Kuk}} * {{Facebook|Hanakuk.cc}} * {{Instagram|hana_kuk}} * {{Sinaweibo|2837733414}} * {{Facebook|Be-my-Castle-328325377750790|Be my Castle}} * {{Instagram|bemycastle|Be my Castle}} * [http://abphy.com/user/hana_kuk 菊梓喬 - Abphy.com] * [http://vidbb.com/index.html?s=%E9%99%B3%E6%9B%89%E6%80%A1 陳曉怡 - Vidbb.com] * [https://web.archive.org/web/20170202064342/http://play.tojsiab.com/ZlRDdlcyMjZrTEUz 遊樂園 - Pleasure Garden] [[Category:香港女歌手]] [[Category:陳氏|菊梓喬]] {{HK-enter-bio-stub}} 1wwby5stotwds19gbqku2qjvpsau0bw 0 170227 1865016 1817449 2022-08-18T15:59:07Z Flyingaz 195442 /* 電視節目（ViuTV） */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 王詠珩 | 羅馬拼音 = Wong Wing Heng | 類型 = 模特兒 | 圖片 = | 英文名 = Wing Wong | 國籍 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2015年到而家 | 綽號 = | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1993|9|29}} | 出生地 = {{HKG-1959}} | 語言 = 粵語、英文、普通話 | 教育程度 = [[英國]][[修適士大學]]傳理系 | 職業 = 模特兒 | 經紀公司 = | 代表作品 = }} '''王詠珩'''（Wing Wong，{{bd|1993年|9月29號}}），係香港模特兒兼藝人，2017年代表香港去東京參選[[國際小姐]]。2018年代表香港到三亞參選[[世界小姐]]。係少數成功代表香港參選兩項大型國際性選美嘅女藝人。 王詠珩中學讀[[瑪利曼中學]]，大學到[[英國]][[修適士大學]]讀媒體研究，現正進修有關遊戲治療嘅課程。 佢中學時期開始兼職做模特兒，為唔同牌子拍過廣告，例如[[7-11]]、[[麥當勞]]、[[KFC]]同[[中銀香港|中銀香港銀行]]，2015年畢業後返香港做全職模特兒，主要都係拍廣告。 ==演出== ===MV=== *2017年：黃劍文《我們的》 ===電視節目（ViuTV）=== *2017年：《[[ViuTV 2018]]》司儀 *2018年：《[[Good Night Show 全民星戰]]》參賽者 *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 ===電視劇（ViuTV）=== *2019年 ：《[[理想國]]》—《極樂太平山》 飾演 Lisa ===其他活動=== *2018年：以嘉賓身份出席三亞第一屆舉辦嘅國際電影節，踏上紅地毯 *2019年：擔任星加坡知名美容牌子Beauté Science嘅香港品牌大使 ==出面網頁== *{{facebook|wwingheng}} *{{instagram|wingheng}} {{香港藝人楔}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:國際小姐香港代表]] [[Category:王氏|詠珩]] [[Category:前ViuTV女藝員]] aq9f7d0ti26ltitfyi7b4fgulngqbwa 0 175183 1865033 1848508 2022-08-18T17:50:41Z Jjddsmall 142550 /* 電視劇 */ wikitext text/x-wiki {{not|胡美儀}} {{藝人 | 類型 = 女藝人 | 姓名 = 胡美貽 | 圖片 = File:胡美貽.jpg | 圖片簡介 = | 圖片尺寸 = | 英文名 = Elizabeth Nicole Wu | 羅馬拼音 = Wu Mei Yi | 綽號 = 翻版朱千雪、白富美Nicole、胡美胎、阿胎 | 國籍 = {{USA}}<br />{{CNHK}} | 籍貫 = {{SGP}} | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1994|3|26}} | 出生地點 = {{SGP}} | 職業 = 演員、主持、商人 | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[星加坡華文|華語]] | 教育程度 = [[爾灣加州大學]]商業經濟學士 | 母校 = [[爾灣加州大學]] | 出道地點 = {{HKG}} | 出道作 = [[兄弟大茶飯]] | 代表作 = | 著名角色 = | 活躍年代 = 2018年到而家 | 經紀公司 = [[無綫電視]]（2018到而家） | 網站 = | awards = | 相關團體 = 泡泡杯<br>榴槤樂園<br>榴槤天地 }} '''胡美貽'''（{{jpingauto|wu4 mei5 ji4}}，{{lang-en|'''Elizabeth Nicole Wu'''}}，{{bd|1994年|3月26號}}）係香港女藝人，[[2017年度香港小姐競選]]決賽入圍，而家係[[電視廣播有限公司|無綫電視]]經理人合約女藝員。 == 簡歷 == === 入娛圈前 === 胡美貽響[[星加坡]]出世，三歲同屋企人回流香港，十三歲移居[[美國]][[加州]][[洛杉磯]]。佢阿爸搞下生意，阿媽就做醫生。佢2012年升讀加州大學歐文分校商業經濟系，三年後廿一歲時取得學士文憑。畢業後，佢喺2015年11月喺美國[[三藩市]]開設自己名下飲品商店同加盟鹵水零售店。 === 參選港姐 === 胡美貽回流參選[[2017年度香港小姐競選]]，並成為大熱，有「翻版朱千雪」<ref>[http://hd.stheadline.com/news/realtime/ent/944361/ 【港姐12強出爐】大熱Kelly「翻版朱千雪」Nicole齊入圍]，頭條日報，2017年7月4號</ref>之稱嘅佢成功入圍決賽。佢遠赴台北為2017香港小姐拍攝外景時，因出眾身材<ref>[http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20170730/bkn-20170730152912686-0730_00862_001.html 港姐：「心形胸」胡美貽自嘲身材唔突出]，東方日報，2017年7月30號</ref>獲得傳媒朋友一致好評。 胡美貽雖然十強止步，但獲安排入讀第二十九期[[無綫電視藝員訓練班]]畢業，2018年4月中成為[[無綫電視]]經理人合約藝員。 === 創業生涯 === 胡美貽大學畢業之後喺美國三藩市創立自家品牌[[Bubblecup]]<ref>[https://www.bubblecupsf.com Bubblecupsf] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210512174153/http://www.bubblecupsf.com/ |date=2021年5月12號 }}，Bubblecup 泡泡杯網站</ref>，並且加盟武漢正宗麻辣滷水零售店[[火爆鴨]]。回流香港之後，喺2018年8月經營第二間自家品牌奶茶舖[[Bubblecup]]，更加加入榴槤元素<ref>[https://etw.nextdigital.com.hk/article/3_58646125 【尖沙咀榴槤專門店】新鮮貓山王！自家馬來西亞果園直送 珍珠奶茶都加榴槤]，飲食男女，2018年9月5號</ref>。佢喺同年9月底開嘅「榴槤樂園」，開業兩個幾月就成功入圍2019年米芝蓮指南嘅街頭小食推介<ref>[http://www.metrodaily.hk/metro_news/新出指南-新開榴槤店-旋獲米推介/ 新出指南 新開榴槤店 旋獲「米」推介] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190101175903/http://www.metrodaily.hk/metro_news/%e6%96%b0%e5%87%ba%e6%8c%87%e5%8d%97-%e6%96%b0%e9%96%8b%e6%a6%b4%e6%a7%a4%e5%ba%97-%e6%97%8b%e7%8d%b2%e7%b1%b3%e6%8e%a8%e4%bb%8b/ |date=2019年1月1號 }}，都市日報，2018年12月12號</ref>，之後更衝出尖沙嘴，喺元朗同天后開埋分店。2019年底，「榴槤樂園」因為有撐過「[[反修例運動]]」支持者，被認定係「[[黃店]]」<ref>[https://hkchronicles.com/data/0c8fdbc94e7b8f3a 榴槤樂園 Durian Land：黃色商家（小食）]</ref>，係少有由無綫藝員開嘅舖頭攞到呢個稱號。 === 演藝歷程 === 胡美貽喺第一套綜藝節目[[兄弟大茶飯]]表現突出<ref>[https://www.orientalsunday.hk/最新娛聞/《兄弟大茶飯》-余思霆-胡美貽/ 《兄弟大茶飯》女助手勁吸睛 余思霆、胡美貽同為選美出身！] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20201210113736/https://www.orientalsunday.hk/%e6%9c%80%e6%96%b0%e5%a8%9b%e8%81%9e/ |date=2020年12月10號 }}，東方新地，2018年8月1號</ref>。佢亦參演過唔少劇集，但暫時都係以閒角為主。2022年佢做咗23位[[J2ers (藝員)|J2ers]]之一，拍一啲[[無綫電視J2台|J2台]]節目。 == 演出作品 == === 電視劇 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首播'''||style="width:15%"|'''劇名'''||style="width:16%"|'''角色''' |- |style="background:pink; color:#000" align="left"; colspan="4"|'''[[無綫電視]]''' |- |rowspan="7" align="center"|2018年||rowspan="2"|[[愛·回家之開心速遞]]||Abby（第237集起） |- |路小環（第570集起） |- |[[BB來了]]||索　女（第3集） |- |[[再創世紀]]||伴　娘（第5集） |- |[[是咁的，法官閣下]]||文理大學學生（第4、5集） |- |[[兄弟 (電視劇)|兄弟]]||拳賽女郎（第4、7、18集） |- |[[救妻同學會]]||新聞報導員（第5集） |- |rowspan="8" align="center"|2019年||[[鐵探]]||船務公司職員（第3集） |- |[[白色強人]]||吳榮業妻子（第1、2集） |- |[[十二傳說]]||報館職員（第9、13集） |- |[[街坊財爺]]||性感女郎（第18集） |- |[[金宵大廈]]||面試老師（第8集） |- |[[解決師]]||陳嘉雯（Carmen） |- |rowspan="2"|[[堅離地愛堅離地]]||青　年（第1、3、7集） |- |[[關鍵意見領袖]]（第2集） |- |rowspan="11" align="center"|2020年||[[黃金有罪]]||Susan（第4、13集） |- |[[法證先鋒IV]]||盧巧瑩（第15 - 18集） |- |[[機場特警 (電視劇)|機場特警]]||空中服務員（第12集） |- |[[十八年後的終極告白]]||雲（第1、5、13集） |- |[[那些我愛過的人]]||拳賽女郎（第1、7、21集） |- |[[迷網]]||Anna（第8集） |- |[[反黑路人甲]]||記　者（第10、13、18、28集） |- |[[使徒行者3]]||黑市器官販賣供體（第1、5集） |- |[[踩過界II]]||張心美（第28集） |- |[[大步走]]||阿　水 |- |[[愛美麗狂想曲]]||陳雅潔（第7集） |- |rowspan="8" align="center"|2021年||[[失憶24小時]]||阿　詩 |- |[[逆天奇案]]||Monica（第14集） |- |[[刑偵日記]]||酒吧客人（第1集） |- |rowspan="2"|[[我家無難事]]||情　侶（第1、11 - 13集） |- |客　人（第2、5、8、17、18、20、21、24、25集） |- |[[星空下的仁醫]]||[[醫學]]生（第1、6、9、13、16 - 18集） |- |[[換命真相]]||Tiffany |- |[[十月初五的月光 (2021年電視劇)|十月初五的月光]]||看　護（第1、20集） |- |rowspan="3" align="center"|2022年|| rowspan="2"|[[金宵大廈2]]||藥妝店店員（第8、10、13集） |- |街　坊（第9集） |- |[[白色強人II]]||劉琪琪 |- |rowspan="7" align="center"|未播||[[旁觀者 (電視劇)|旁觀者]]||Cindy |- |[[法證先鋒V]]|| |- |[[有種好男人]]|| |- |[[法言人 (電視劇)|法言人]]|| |- |[[破毒強人]]|| |- |[[輕·功]]|| |- |[[婚後事]]|| |- | align="center"|籌備緊||[[機動部隊PTU 2023]]|| |- |style="background:pink; color:#000" align="left"; colspan="4"|'''[[邵氏兄弟]]''' |- | align="center"|2020年||[[飛虎之雷霆極戰]]||處長秘書 |- | align="center"|2022年||[[飛虎3壯志英雄]]||新聞報導員 |- |} === 主持節目 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首播'''||style="width:15%"|'''節目名'''||style="width:16%"|'''備註''' |- |style="background:pink; color:#000" align="left"; colspan="3"|'''無綫電視''' |- | align="center"|2018至2019年||[[TVB娛樂新聞台|娛樂新聞報道]]||10月起擔任外景記者 |- | align="center"|2018年||rowspan="2"|[[3日2夜]]||第二輯 第40、41集（[[巴里島|峇里島]]篇；同[[陳婉衡]]合作） |- | align="center"|2019年||第三輯 第26 - 28集（[[巴黎]]、[[迪南]]篇；同[[吳紫韻]]合作） |- |rowspan="2" align="center"|2022年||[[鋪鋪Poker]]||同[[郭偉亮]]、[[方力申]]、[[陳欣茵]]合作 |- |[[港女野人]]||同[[何泳芍]]、[[廖慧儀]]、[[陳若思]]合作 |- |} === 綜藝節目 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首播'''||style="width:15%"|'''節目名'''||style="width:16%"|'''備註''' |- |style="background:pink; color:#000" align="left"; colspan="3"|'''無綫電視''' |- | align="center"|2018年||[[兄弟大茶飯]]||[[蕭正楠]]及[[曹永廉]]助手 |- | align="center"|2020年||[[娛樂大家_(電視節目)|娛樂大家]]||第四輯 娛樂家族成員 |- |rowspan="2" align="center"|2021年||[[明星運動會]]||演出 |- |[[野外步出|野外步出2]]||第8集嘉賓 |- | align="center"|2022年||[[J2再出世]]||演出 |- |style="background:pink; color:#000" align="left"; colspan="3"|'''[[廣東廣播電視台]]''' |- | align="center"|2019年||[[搵啖食]]||嘉賓（11月） |- |} == 參考 == {{Reflist}} == 出面網頁 == * {{TVBartiste|Nicole}} * {{Facebook|nicolewumeiyi|Nicole Wu}} * {{instagram|nicolewmy}} * {{Sinaweibo|nicolewmy}} [[Category:香港女藝人]] [[Category:無綫電視女藝員]] [[Category:胡氏|美貽]] [[Category:2017年度香港小姐競選佳麗]] bqdeta7ke94mc4tsism75vy3gfpvfli 0 175541 1865087 1864865 2022-08-19T01:23:39Z 219.76.35.143 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 女演員 | 姓名 = 蔡思韵 | 圖片 = 蔡思韵.jpg | 圖片簡介 = 2020年7月1號，電影《[[幻愛]]》首映禮 | 藝名 = | 英文名 = Cecilia Choi | 羅馬拼音 = Choi Sze Wan | 原名 = | 暱稱 = | 國籍 = {{CHN-HKG}} | 民族 = | 出生日期 = {{Birth date and age|1994|07|23}} | 出生地點 = {{HKG-GBR}} | 語言 = [[中華民國國文|國語]]、[[英文]]、[[粵語]]、[[台語]] | 職業 = [[模特兒]]、[[演員]] | 教育程度 = {{flagicon|ROC}} [[國立台北藝術大學]]戲劇學院畢業 | 活躍年代 = 2012年到依家 | 出道作品 = | 代表作 = 《[[短暫的婚姻]]》<br>《[[返校]]》<br>《[[幻愛]]》 | 經紀公司 = }} '''蔡思韵'''（{{Jpingauto|coi3 si1 wan5}}，{{lang-en|'''Cecilia Choi Sze-wan'''}}，{{bd|1994年|7月23號}}），係[[香港]]女[[模特兒]]同[[演員]]，2017年參演[[viuTV]]電視劇《[[短暫的婚姻]]》而出名，2020年憑電影《[[幻愛]]》攞到{{tsl|zh|香港電影評論學會大獎|香港電影評論學會大獎}}最佳女演員獎。 ==簡歷== 蔡思韵喺{{tsl|zh|香港兆基創意書院|香港兆基創意書院}}畢業後，入讀[[臺灣]]嘅[[國立臺北藝術大學]]戲劇學院戲劇學系，2016年畢業。讀書時期已經有做兼職模特兒。 蔡思韵除咗參演香港影視作品之外，因為喺臺灣生活過，識流利國語，所以亦有機會參演臺灣影視作品，比較出名嘅係2019年臺灣電影《[[返校 (電影)|返校]]》。 == 演出作品 == ===電視劇（[[ViuTV]]）=== *2017年：《[[短暫的婚姻]]》 飾 Melena *2022年：《[[940920]]》 飾 林楚凝 ===電視劇（[[香港電台]]）=== *2014年：《[[獅子山下]]2014：做地產》 飾 阿妹 ===網絡電視劇（[[Netflix]]）=== *2019年：《{{tsl|zh|極道千金|極道千金}}》 飾 凌雲 ===電影=== *2017年：《{{tsl|zh|盜命師|盜命師}}》 飾 貓丫 *2019年：《{{tsl|zh|一吻定情|一吻定情}}》 飾 宮紗繪 *2019年：《[[返校 (電影)|返校]]》 飾 殷翠涵 *2020年：《[[幻愛]]》 飾 欣欣 / 葉嵐 *2021年：《[[濁水漂流]]》 飾 何姑娘 ===舞臺劇=== *2012年：《夢想·兌換率》 *2015年：《他鄉》 *2016年：《尋找男子漢》 *2016年：《在那遙遠的星球，一粒沙》 *2018年：《危險關係》 *2019年：《如夢之夢》 ===音樂錄影帶=== *2013年：[[陳奕迅]]《主旋律》 *2014年：{{tsl|zh|那我懂你意思了|那我懂你意思了}}《Yes I'm in Love》 *2016年：[[李榮浩]]《滿座》 *2017年：Deca Joins《路》 *2018年：JW《揮揮手》 *2019年：[[魏如萱]]《彼個所在》 *2020年：[[江海迦]]《See You Next Time》 *2021年：{{tsl|zh|阮兆輝|阮兆輝}} X [[張敬軒]]《魂遊記》 *2021年：[[衛蘭]]《現代戀愛安全手冊》 ==出面網頁== * {{facebook|ceciliachoii}} * {{instagram|ceciliachoii}} [[Category:香港女演員]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:香港MV女演員]] [[Category:ViuTV合作女藝人]] [[Category:蔡氏|思韵]] {{香港藝人楔}} 7mxuvhhcohxnucxtffrqefthmv5v3t2 1865098 1865087 2022-08-19T01:49:06Z 14.0.236.93 取消LTA [[Special:Contributions/219.76.35.143|219.76.35.143]]([[User talk:219.76.35.143|傾偈]])嘅修改 ( oldid=1865087 ) wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 女演員 | 姓名 = 蔡思韵 | 圖片 = 蔡思韵.jpg | 圖片簡介 = 2020年7月1號，電影《[[幻愛]]》首映禮 | 藝名 = | 英文名 = Cecilia Choi | 羅馬拼音 = Choi Sze Wan | 原名 = | 暱稱 = | 國籍 = {{CHN-HKG}} | 民族 = | 出生日期 = {{Birth date and age|1994|07|23}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 語言 = [[廣東話]]、[[英文]]、[[中華民國國文|國語]]、[[台語]] | 職業 = 模特兒、演員 | 教育程度 = {{flagicon|ROC}} [[國立台北藝術大學]]戲劇學院畢業 | 活躍年代 = 2012年到依家 | 出道作品 = | 代表作 = 《[[短暫的婚姻]]》<br>《[[返校]]》<br>《[[幻愛]]》 | 經紀公司 = }} '''蔡思韵'''（{{Jpingauto|coi3 si1 wan5}}，{{lang-en|'''Cecilia Choi Sze-wan'''}}，{{bd|1994年|7月23號}}），係[[香港]]女[[模特兒]]同[[演員]]，2017年參演[[viuTV]]電視劇《[[短暫的婚姻]]》而出名，2020年憑電影《[[幻愛]]》攞到{{tsl|zh|香港電影評論學會大獎|香港電影評論學會大獎}}最佳女演員獎。 ==簡歷== 蔡思韵喺{{tsl|zh|香港兆基創意書院|香港兆基創意書院}}畢業後，入讀[[臺灣]]嘅[[國立臺北藝術大學]]戲劇學院戲劇學系，2016年畢業。讀書時期已經有做兼職模特兒。 蔡思韵除咗參演香港影視作品之外，因為喺臺灣生活過，識流利國語，所以亦有機會參演臺灣影視作品，比較出名嘅係2019年臺灣電影《[[返校 (電影)|返校]]》。 == 演出作品 == ===電視劇（[[ViuTV]]）=== *2017年：《[[短暫的婚姻]]》 飾 Melena *2022年：《[[940920]]》 飾 林楚凝 ===電視劇（[[香港電台]]）=== *2014年：《[[獅子山下]]2014：做地產》 飾 阿妹 ===網絡電視劇（[[Netflix]]）=== *2019年：《{{tsl|zh|極道千金|極道千金}}》 飾 凌雲 ===電影=== *2017年：《{{tsl|zh|盜命師|盜命師}}》 飾 貓丫 *2019年：《{{tsl|zh|一吻定情|一吻定情}}》 飾 宮紗繪 *2019年：《[[返校 (電影)|返校]]》 飾 殷翠涵 *2020年：《[[幻愛]]》 飾 欣欣 / 葉嵐 *2021年：《[[濁水漂流]]》 飾 何姑娘 ===舞臺劇=== *2012年：《夢想·兌換率》 *2015年：《他鄉》 *2016年：《尋找男子漢》 *2016年：《在那遙遠的星球，一粒沙》 *2018年：《危險關係》 *2019年：《如夢之夢》 ===音樂錄影帶=== *2013年：[[陳奕迅]]《主旋律》 *2014年：{{tsl|zh|那我懂你意思了|那我懂你意思了}}《Yes I'm in Love》 *2016年：[[李榮浩]]《滿座》 *2017年：Deca Joins《路》 *2018年：JW《揮揮手》 *2019年：[[魏如萱]]《彼個所在》 *2020年：[[江海迦]]《See You Next Time》 *2021年：{{tsl|zh|阮兆輝|阮兆輝}} X [[張敬軒]]《魂遊記》 *2021年：[[衛蘭]]《現代戀愛安全手冊》 ==出面網頁== * {{facebook|ceciliachoii}} * {{instagram|ceciliachoii}} [[Category:香港女演員]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:香港MV女演員]] [[Category:ViuTV合作女藝人]] [[Category:蔡氏|思韵]] {{香港藝人楔}} 1qo0qf7asg7fegpk5pjyuwqdtfb6k3s 1865296 1865098 2022-08-19T09:57:40Z 14.0.236.148 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 女演員 | 姓名 = 蔡思韵 | 圖片 = 蔡思韵.jpg | 圖片簡介 = 2020年7月1號，電影《[[幻愛]]》首映禮 | 藝名 = | 英文名 = Cecilia Choi | 羅馬拼音 = Choi Sze Wan | 原名 = | 暱稱 = | 國籍 = {{CNHK}} | 民族 = | 出生日期 = {{Birth date and age|1994|07|23}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 語言 = [[廣東話]]、[[英文]]、[[中華民國國文|國語]]、[[台語]] | 職業 = 模特兒、演員 | 教育程度 = {{flagicon|ROC}} [[國立台北藝術大學]]戲劇學院畢業 | 活躍年代 = 2012年到依家 | 出道作品 = | 代表作 = 《[[短暫的婚姻]]》<br>《[[返校]]》<br>《[[幻愛]]》 | 經紀公司 = }} '''蔡思韵'''（{{Jpingauto|coi3 si1 wan5}}，{{lang-en|'''Cecilia Choi Sze-wan'''}}，{{bd|1994年|7月23號}}），係[[香港]]女[[模特兒]]同[[演員]]，2017年參演[[ViuTV]]電視劇《[[短暫的婚姻]]》而出名，2020年憑電影《[[幻愛]]》攞到{{tsl|zh|香港電影評論學會大獎|香港電影評論學會大獎}}最佳女演員獎。 ==簡歷== 蔡思韵喺{{tsl|zh|香港兆基創意書院|香港兆基創意書院}}畢業後，入讀[[臺灣]]嘅[[國立臺北藝術大學]]戲劇學院戲劇學系，2016年畢業。讀書時期已經有做兼職模特兒。 蔡思韵除咗參演香港影視作品之外，因為喺臺灣生活過，識流利國語，所以亦有機會參演臺灣影視作品，比較出名嘅係2019年臺灣電影《[[返校 (電影)|返校]]》。 == 演出作品 == ===電視劇（[[ViuTV]]）=== *2017年：《[[短暫的婚姻]]》 飾 Melena *2022年：《[[940920]]》 飾 林楚凝 ===電視劇（[[香港電台]]）=== *2014年：《[[獅子山下]]2014：做地產》 飾 阿妹 ===網絡電視劇（[[Netflix]]）=== *2019年：《{{tsl|zh|極道千金|極道千金}}》 飾 凌雲 ===電影=== *2017年：《{{tsl|zh|盜命師|盜命師}}》 飾 貓丫 *2019年：《{{tsl|zh|一吻定情|一吻定情}}》 飾 宮紗繪 *2019年：《[[返校 (電影)|返校]]》 飾 殷翠涵 *2020年：《[[幻愛]]》 飾 欣欣 / 葉嵐 *2021年：《[[濁水漂流]]》 飾 何姑娘 ===舞臺劇=== *2012年：《夢想·兌換率》 *2015年：《他鄉》 *2016年：《尋找男子漢》 *2016年：《在那遙遠的星球，一粒沙》 *2018年：《危險關係》 *2019年：《如夢之夢》 ===音樂錄影帶=== *2013年：[[陳奕迅]]《主旋律》 *2014年：{{tsl|zh|那我懂你意思了|那我懂你意思了}}《Yes I'm in Love》 *2016年：[[李榮浩]]《滿座》 *2017年：Deca Joins《路》 *2018年：JW《揮揮手》 *2019年：[[魏如萱]]《彼個所在》 *2020年：[[江海迦]]《See You Next Time》 *2021年：{{tsl|zh|阮兆輝|阮兆輝}} X [[張敬軒]]《魂遊記》 *2021年：[[衛蘭]]《現代戀愛安全手冊》 ==出面網頁== * {{facebook|ceciliachoii}} * {{instagram|ceciliachoii}} [[Category:香港女演員]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:香港MV女演員]] [[Category:ViuTV合作女藝人]] [[Category:蔡氏|思韵]] {{香港藝人楔}} pk1b8xcs520ej66qcyxpihrl2qo90d3 0 175576 1865149 1692593 2022-08-19T03:39:32Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:Mixtures and Pure Substances 2x2.svg|thumb|300px|純物質（上）同混合物（下）嘅圖解；啲細細粒嘅圓形表示唔同嘅[[化學元素]]嘅原子。]] '''混合物'''（{{lang-en|'''mixture'''}}）喺[[化學]]上係指兩種或者以上嘅[[化學物質]]就噉溝埋一齊，但兩者並無任何[[化學反應]]，所以喺[[原子]]層面仲係兩種唔同嘅物質，兩者會保持各自嘅[[物理特性]]。例如係將幾粒[[沙]]倒入[[水]]裏面，可以清楚睇到沙同水各自嘅[[化學特性]]都冇變－所以喺呢種情況下，兩者形成嘅係一種混合物；混合物嘅最大特徵係可以用唔涉及化學反應嘅方法嚟分返開，例如想像攞個[[筲箕]]，假設個筲箕上面啲窿夠細，將混合物倒落去個筲箕嗰度，就可以將沙同水分返開<ref>Ashworth, William; Littl1, Charles E., eds. (2001). "Mixture". ''The Encyclopedia of Environmental Studies''. Online publisher:Science Online. Facts on File, Inc.</ref>。混合物可以係[[溶液]]、[[懸浮液]]或者[[膠體]]<ref>Whitten K.W., Gailey K. D. and Davis R. E. (1992). ''General chemistry'', 4th Ed. Philadelphia: Saunders College Publishing.</ref>。 亦都有一啲化學物質就噉望落似係一種[[化合物]]（chemical compound），但查實係混合物，例如係[[空氣]]噉，古時嘅人好多時都諗住空氣係一種單一物質（睇[[古典元素]]當中嘅風），但用各種嘅[[分離過程]]做嘅研究發現，查實空氣係由[[氮氣]]（<chem>N2</chem>）、[[二氧化碳]]（<chem>CO2</chem>）同[[氧]]（<chem>O2</chem>）等嘅多種[[氣體]]化學物質溝埋一齊形成嘅混合物<ref>M. M. Avedesian; Hugh Baker. ''Magnesium and Magnesium Alloys''. ASM International. p. 59.</ref>。 == 分離過程 == {{main|分離過程}} [[分離過程]]（seperation process）係化學嘅一門子領域，專門研究點樣將一樣混合物入面嘅各種唔同化學物質分返開<ref>Wilson, Ian D.; Adlard, Edward R.; Cooke, Michael; et al., eds. (2000). ''Encyclopedia of separation science''. San Diego: Academic Press.</ref>。例如下圖就係喺[[實驗室]]做[[蒸餾]]（distillation）－一種成日用喺[[液體]]混合物身上嘅分離過程－用嘅架撐嘅抽象圖解<ref>Allchin, F. R. (1979). "India: The Ancient Home of Distillation?". ''Man''. 14 (1): 55–63.</ref><ref>Harwood, Laurence M.; Moody, Christopher J. (1 January 1990). ''Experimental Organic Chemistry: Principles and Practice'' (Illustrated ed.). Blackwell Scientific Publications.</ref>： [[File:Simple distillation apparatus.svg|center|360px]] *蒸餾嘅原理係，混合物入面嗰啲唔同嘅化學物質會保留各自嘅[[物理特性]]（混合物嘅[[定義]]），所以混合物唔同成份之間嘅[[沸點]]（指每隻物質喺咩[[溫度]]會[[蒸發]]）通常都會唔同，而如果隻混合物裏面嘅嗰啲唔同化學物質沸點有明顯嘅差異，就可以用蒸餾將佢哋分開； *喺附圖裏面嘅 13 同 14 等嘅部份會將隻混合物（裝喺 15 嗰個位）[[加熱]]； *加熱到咁上下，沸點最低嗰隻化學物質（暫且嗌佢做「液體 A」）會蒸發並且由啲管道引導去 8 嗰個位（同時研究者可能喺呢個時候調低 13 同 14 嘅熱度）； *喺 8 嗰個位研究者會同隻化學物質做冷卻（例如想像 16 係一盤[[冰]][[水]]），等變咗氣體嘅液體 A 凍到[[凝結|變返液體]]； *跟住研究者就可以攞走 8 嗰個[[容器]]－呢個容器會裝住純嘅液體 A，然後佢就要換過個新嘅容器落 8 嗰度同埋加返大 13 同 14 嘅熱度； *一路做上述嘅工序，做到攞到嗮啲想要嘅純化學物質為止。 == 睇埋 == *[[化合物]] *[[合金]] *[[溶液]] == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *{{Commonscat-inline|Chemical mixtures|化學混合物}} {{化學分支}} [[Category:混合物| ]] rcrbd3pkmgmmkhrxnev2s342hpyc8fr 2 176958 1865138 1864755 2022-08-19T03:26:31Z Dr. Greywolf 143999 /* 拉雜工程科技 */ wikitext text/x-wiki [[File:Stark CoA.png|right|270px]] {{執文大行動勝出者頭銜}} {{執文中尉}} <br> [[粵文]]名：'''fūi lo̖ng bo͏k si̱''' / '''灰狼博士''' :'''As of the last update'''－ :有持續 kīp 住、兼算係「搞掂咗」嘅文有 '''122''' 篇。 <br> == 引言 == <small><i>(Introduction)</i></small><br> <center>'''多謝嗮'''<br> [[User:Deryck Chan|Deryck Chan]]、[[User:Jeffrey Kim|Jeffrey Kim]]、[[User:WikiCantona|WikiCantona]]、[[User:Shinjiman|Shinjiman]]、 [[User:Pokman817|Pokman817]]、<br>[[User:‎H78c67c|‎H78c67c]]、[[User:PQ77wd|PQ77wd]]、[[User:SC96|SC96]]、[[User:Kowlooner|Kowlooner]]、 [[User:Matttest|Matttest]]、[[User:Detective Akai|Detective Akai]]、[[User:XRTIER|XRTIER]]、<br> [[User:Z423x5c6|Z423x5c6]]、[[User:Rainpong|Rainpong]]、[[User:HenryLi|HenryLi]]、[[User:Alfakwan|Alfakwan]]、仲有係好幾位 IP 君<br> ... 等咁多位粵維維基人，成日幫我寫嗰啲文執頭執尾。<br> '''順帶一提...'''<br> '''I can make mistakes.'''<br> 例如我有陣時會打錯字，有次甚至仲打漏咗個「唔」字，搞到成句嘢嘅意思錯嗮。<br> 如果睇到有疑似係我打錯字或者犯其他錯誤嘅，不妨去我討論頁出句聲。 </center> == 金句 == <small><i>(Favorite quote)</i></small><br> {{Cquote |<center>We are all in the gutter, but some of us are looking at the stars.<br> 粵譯：我哋所有人都係身處於困苦之中嘅，但我哋當中有啲人喺度望緊星星。 </center>}} <center>－19 世紀[[愛爾蘭]][[作家]] [[Oscar Wilde]] </center><br> [[File:Aurora Australis Over the Tasman Sea from SouthWest National Park.jpg|center|500px]] == Lōk == <small><i>(Log)</i></small><br> '''近排做過嘅嘢'''： *15-08-2022：專家睇咗話覺得《[[數據結構]]》好多位「好似錯錯哋」喎。 *14-08-2022：執咗吓《[[數據結構]]》<s>，未執完，不過應該會執到做好文。</s>做好文。 *13-08-2022：執靚咗《[[開放世界]]》做好文。 *10-08-2022：又寫咗陣《[[經濟泡沫]]》，未有耐寫完。 *10-08-2022：執靚咗《[[數獨]]》個開頭。 *07-08-2022：寫咗《[[開放世界]]》做得意小品。 *06-08-2022：又寫咗陣《[[英文文法]]》，未有耐寫完。 *02-08-2022：郁手寫咗陣《[[混沌理論]]》，相信會係大工程，未有耐寫完。 *31-07-2022：執咗吓《[[容錯性]]》做得意小品。 *30-07-2022：郁手寫咗《[[容錯性‎]]》個開頭。 *28-07-2022：郁手寫咗《[[自然語言生成‎]]》個開頭，未有耐寫完。 *27-07-2022：郁手寫咗《[[網頁刮料‎]]》個開頭，未有耐寫完。 *26-07-2022：郁手寫咗《[[內隱知識]]》個開頭，<s>未有耐寫完</s>未必會寫嗮佢。 *21-07-2022：執咗吓《[[語義距離]]》做偏門小品。 *18-07-2022：執咗吓《[[競爭優勢]]》做得意小品。 *17-07-2022：郁手寫咗陣《[[解謎遊戲]]》，相信會係大工程，未有耐寫完。 *... *05-06-2022：《[[自然語言處理]]》初步搞掂，做正文。*** == 認真執完嘅文：知識基礎類 (8+3) == <small><i>(Completed articles: Foundation of knowledge)</i><br>－「知識基礎」包括哲學、數學同方法學等極抽象 and/or 跨學科嘅嘢。</small><br> :'''{{加權文長|科學}}''' !! :'''[[Template:科學各領域]]''' xx :'''{{加權文長|實驗}}'''* :'''[[Template:研究]]''' :'''{{加權文長|複雜系統}}''' !! :'''[[Template:複雜系統]]''' === 數學 === <small><i>(Mathematics - 8)</i></small><br> :'''概率同統計學''' ::'''{{加權文長|概率論}}'''* ::'''[[Template:概率論]]''' :::'''{{加權文長|馬可夫鏈}}'''* （co-author：[[User:汩汩银泉|汩汩银泉]]） ::'''{{加權文長|統計學}}''' !! ::'''[[Template:統計學]]''' [...] :::'''{{加權文長|迴歸分析}}'''* :::'''{{加權文長|結構方程式模型}}'''* ::'''{{加權文長|概率同統計學詞彙表}}''' !! <small>ongoing</small> :'''{{加權文長|資訊理論}}'''* :'''[[Template:資訊理論]]''' [...] :'''{{加權文長|數學分析}}'''*（special thanks：[[User:Z423x5c6|Z423x5c6]]） :'''[[Template:數學領域]]'''（co-creator：[[User:Homunculu903|Homunculu903]]；special thanks：[[User:Z423x5c6|Z423x5c6]]）xx :'''[[Template:應用數學]]''' xx {{clear}} == 認真執完嘅文：工程科技類 (42+1) == <small><i>(Completed articles: Engineering and technology)</i></small><br><small><s>－查實都冇乜點寫過電腦以外嘅工程科技...</s></small><br> :'''{{加權文長|工程學}}''' !!（contributors：[[User:Deryck Chan|Deryck Chan]]、[[User:汩汩银泉|汩汩银泉]]） :'''[[Template:工程學各領域]]''' xx === 電腦科學 === <small><i>(Computer science - 14)</i></small><br> [[File:Binario cropped.png|right|180px]] :'''{{加權文長|電腦科學}}''' !! （contributor：[[User:HenryLi|HenryLi]]） :'''[[Template:電腦科學]]''' :'''{{加權文長|電腦程式編寫}}'''* :'''[[Template:電腦程式編寫]]''' ::'''{{加權文長|演算法}}''' !! [###] ::{{加權文長|數據結構}} * [###] <small>more work needed</small> ::'''{{加權文長|控制流程}}'''* ::'''{{加權文長|物件導向編程}}'''* ::<small>－得意小品：[[Debug]]</small> :'''{{加權文長|運算理論}}'''* ::'''{{加權文長|有限狀態機}}'''* :'''電腦應用''' ::'''{{加權文長|密碼學}}''' !! （contributors：[[User:Gregorysit|Gregorysit]]、[[User:HenryLi|HenryLi]]、[[User:Daan-taat|Daan-taat]]... 等） ::'''[[Template:密碼學]]''' ::'''{{加權文長|軟件工程}}'''* ::'''[[Template:軟件工程]]''' ::'''{{加權文長|電腦圖像}}'''* ::'''[[Template:電腦圖像]]''' ::'''{{加權文長|電腦模擬}}''' !! （contributor：[[User:Deryck Chan|Deryck Chan]]） ::'''{{加權文長|資訊系統}}'''* :'''{{加權文長|人機互動}}'''* :'''[[Template:人機互動]]''' [...] === 人工智能 === <small><i>(Artificial intelligence - 13)</i></small><br> [[File:Anatomy-1751201 1280.png|right|180px]] :'''{{加權文長|人工智能}}''' !! :'''[[Template:人工智能]]''' :'''{{加權文長|機械學習}}''' !! :'''[[Template:機械學習]]''' ::'''{{加權文長|人工神經網絡}}''' !! :::'''{{加權文長|前饋神經網絡}}'''* :::'''{{加權文長|遞迴神經網絡}}'''* :::'''{{加權文長|海伯理論}}'''*（co-author：[[User:汩汩银泉|汩汩银泉]]） :'''{{加權文長|自然語言處理}}''' !!（contributor：[[User:汩汩银泉|汩汩银泉]]） :'''[[Template:自然語言處理]]''' [***] ::'''{{加權文長|語義網絡}}'''* :'''{{加權文長|瓣瓣掂玩遊戲}}'''* ::'''{{加權文長|蒙地卡羅樹搜尋}}'''* :'''{{加權文長|電子遊戲嘅人工智能}}''' !! ::'''{{加權文長|搵路}}'''* （special thanks：[[User:Z423x5c6|Z423x5c6]]） :'''{{加權文長|知識表示}}'''* === 電子遊戲 === <small><i>(Electronic games - 12)</i></small><br> [[File:Video-Game-Controller-Icon-IDV-green.svg|right|180px]] :'''{{加權文長|遊戲設計}}''' !! :'''[[Template:遊戲設計]]''' :'''{{加權文長|電子遊戲詞彙表}}''' !! （contributors：[[User:汩汩银泉|汩汩银泉]]、[[User:Z423x5c6|Z423x5c6]]；special thanks：[[User:Pokman817|Pokman817]]） <small>ongoing</small> :'''[[Template:視像遊戲]]''' :'''{{加權文長|電子遊戲類型一覽}}''' !! （co-author：[[User:汩汩银泉|汩汩银泉]]） <small>ongoing</small> :'''[[Template:電子遊戲類型]]''' ::'''{{加權文長|射擊遊戲}}'''* ::'''{{加權文長|潛行遊戲}}'''* ::'''{{加權文長|集換式咭遊戲}}'''* +- :'''{{加權文長|遊戲編程}}'''* ::'''{{加權文長|程序生成}}'''* ::'''{{加權文長|動態難度調控}}'''* :'''{{加權文長|遊戲關卡}}'''* ::'''{{加權文長|開放世界}}'''* :'''{{加權文長|遊戲引擎}}'''* === 拉雜工程科技 === <small><i>(Miscellaneous engineering and technology - 3)</i></small><br> :'''{{加權文長|建築學}}''' !! :'''[[Template:建築]]''' :'''{{加權文長|機械}}''' !! :'''[[Template:機械]]''' :'''{{加權文長|訊號}}'''* :<small>－得意小品：[[容錯性]]（contributor：[[User:Deryck Chan|Deryck Chan]]）</small> {{clear}} == 認真執完嘅文：認知科學類 (21+3) == <small><i>(Completed articles: Cognitive science)</i></small><br> :'''{{加權文長|認知科學}}''' !! :'''{{加權文長|語言}}''' !!（primary author：[[User:Kukkeibeng|Kukkeibeng]]） :'''{{加權文長|智能}}'''* :'''[[Template:人類智能]]''' === 心理學 === <small><i>(Psychology - 13)</i></small><br> [[File:Mental Health - The Noun Project.svg|right|180px]] :'''{{加權文長|認知心理學}}'''*（contributor：[[User:汩汩银泉|汩汩银泉]]） :'''[[Template:認知]]''' [...] ::'''{{加權文長|視覺}}'''* ::'''{{加權文長|注意力}}''' !! ::'''{{加權文長|記憶}}''' !! ::'''[[Template:記憶]]''' :::'''{{加權文長|遺忘}}'''* ::'''{{加權文長|想像}}'''* ::'''{{加權文長|創意}}''' !! :'''{{加權文長|學習}}''' !! :'''[[Template:學習]]''' ::'''{{加權文長|學習曲線}}'''* ::'''{{加權文長|玩}}''' !! :'''{{加權文長|心理測量學}}''' !! ::'''{{加權文長|智商}}'''* :'''{{加權文長|性格心理學}}''' !! （contributor：[[User:汩汩银泉|汩汩银泉]]） :<small>－得意小品：[[先天定後天]]、[[投入感]]、[[心流體驗]]</small> :'''[[Template:心理學]]''' xx === 神經科學 === <small><i>(Neuroscience - 8)</i></small><br> [[File:Pixabay neuron.png|right|180px]] :'''{{加權文長|神經細胞}}''' !! :'''{{加權文長|神經編碼}}'''* :'''{{加權文長|腦}}''' !! ::'''{{加權文長|腦葉}}''' * ::'''{{加權文長|犒賞系統}}''' !! :'''{{加權文長|腦電圖}}''' !! :'''[[Template:腦電圖]]''' ::'''{{加權文長|腦電波}}'''* ::'''{{加權文長|事件相關電位}}'''* :'''[[Template:神經系統]]''' xx {{clear}} == 認真執完嘅文：自然科學類 (15) == <small><i>(Completed articles: Natural science)</i></small><br> === 生命科學 === <small><i>(Life science - 8)</i></small><br> [[File:Blue Butterfly Icon.png|right|180px]] :'''{{加權文長|生物學}}''' !! :'''[[Template:生物學]]''' xx :'''{{加權文長|生命}}''' !! :'''{{加權文長|進化}}''' !! :'''[[Template:進化]]''' :'''{{加權文長|海洋生物學}}'''* （dedicated to a person who's very special to me） +- :'''[[Template:海洋生物學]]''' :'''生物''' ::'''{{加權文長|狼}}''' !! +- ::'''昆蟲綱''' ::'''[[Template:昆蟲綱]]''' [...] +- :::'''{{加權文長|蜜蜂}}''' !! :::'''{{加權文長|蝴蝶}}''' !! （co-author：[[User:Hf9631|Hf9631]]） :::'''{{加權文長|飛蛾}}'''* :::<small>－仲有係噉咦寫咗幾篇[[毛蟲|講]][[白蟻|昆]][[蟬|蟲]][[瓢蟲|嘅]][[螢火蟲|文]]...</small> :'''[[Template:動物行為學]]''' === 物理科學 === <small><i>(Physical science - 7)</i></small><br> [[File:Stylised atom with three Bohr model orbits and stylised nucleus.png|right|180px]] :'''{{加權文長|物理學}}''' !! :'''[[Template:物理學分支]]''' xx ::'''{{加權文長|古典力學}}''' !! ::'''[[Template:古典力學]]''' ::'''{{加權文長|古典電磁學}}''' !! ::'''[[Template:電磁學]]''' ::'''{{加權文長|熱力學}}'''* ::'''[[Template:熱力學]]''' :'''{{加權文長|化學}}''' !! （co-author：[[User:Deryck Chan|Deryck Chan]]） :'''[[Template:化學分支]]'''（co-creator：[[User:Greeninvisibledreams|Greeninvisibledreams]]） xx :'''{{加權文長|曙暮光}}'''* （co-authors：[[User:Jeffrey Kim|Jeffrey Kim]]、[[User:PQ77wd|PQ77wd]]） +- :'''[[Template:一日]]''' xx :'''{{加權文長|星雲}}'''* +- {{clear}} == 認真執完嘅文：社會科學類 (11) == <small><i>(Completed articles: Social science)</i></small><br> === 經濟金融 === <small><i>(Economics and finance - 7)</i></small><br> [[File:Money Bag (61476) - The Noun Project.svg|right|180px]] :'''{{加權文長|經濟學}}''' !! （contributor：[[User:Longway22|Longway22]]） :'''[[Template:經濟學]]''' ::'''{{加權文長|博弈論}}''' !! ::'''[[Template:博弈論]]''' [...] ::'''[[Template:策略]]''' :::'''{{加權文長|監犯困境}}'''* （co-author：[[User:Melody00233|Melody00233]]；special thanks：[[User:Z423x5c6|Z423x5c6]]） :::<small>－得意小品：[[零和博弈]]、[[最後通牒博弈]]</small> ::'''{{加權文長|行為經濟學}}''' !! :'''{{加權文長|錢}}'''* :'''{{加權文長|投資}}'''* :'''[[Template:金融學]]''' ::'''{{加權文長|個人理財}}'''* ::'''[[Template:個人理財]]''' === 生意管理 === <small><i>(Business management - 4)</i></small><br> [[File:Noun project organization icon.svg|right|180px]] :'''{{加權文長|管理學}}''' !! :'''[[Template:管理學]]''' [...] ::'''{{加權文長|組織}}'''* ::'''{{加權文長|創新}}''' !! ::<small>－得意小品：[[競爭優勢]]</small> :'''{{加權文長|市場學}}''' !! :'''[[Template:市場學]]''' [...] {{clear}} == 認真執完嘅文：文化藝術類 (17) == <small><i>(Completed articles: Culture and arts)</i></small><br> :'''[[Template:人文學]]''' xx :'''[[Template:視覺藝術]]''' xx :'''[[Template:表演藝術]]''' xx === 文學寫作 === <small><i>(Literature and writing - 9)</i></small><br> [[File:Noun Project quill icon 1182188 cc.svg|right|180px]] :'''{{加權文長|故仔}}''' !! :'''[[Template:故仔]]''' [...] ::'''{{加權文長|橋段}}'''* ::'''{{加權文長|角色}}'''* ::'''{{加權文長|情節}}'''* ::'''{{加權文長|世界創建}}'''* :'''文學體裁''' ::'''{{加權文長|科幻}}''' !! （special thanks：[[User:WikiCantona|WikiCantona]]） ::'''[[Template:科幻]]''' :::'''{{加權文長|數碼鬅客}}''' !! <small><s>aka [[電腦科學|電腦]]科幻 + [[認知科學|認知]]科幻</s></small> ::'''{{加權文長|奇幻}}''' !! ::'''[[Template:奇幻]]''' ::'''{{加權文長|恐怖故仔}}''' !! ::'''[[Template:恐怖故仔]]''' :::<small>－得意小品：[[宇宙恐怖]]、[[Creepypasta]]</small> :'''[[Template:文學寫作]]''' :'''[[Template:英文特性]]''' === 音樂舞蹈 === <small><i>(Music and dance - 7)</i> +- cate</small><br> [[File:Musical notes.svg|right|180px]] :'''{{加權文長|樂理}}''' !! :'''[[Template:樂理]]''' ::'''{{加權文長|音高}}'''* ::'''{{加權文長|節奏}}''' !! （special thanks：[[User:Chaaak|Chaaak]]、[[User:Deryck Chan|Deryck Chan]]） ::'''[[Template:節奏]]''' ::'''{{加權文長|旋律}}'''* （special thanks：[[User:Terence Chao swim|Terence Chao swim]]） ::'''[[Template:旋律同和音]]''' :'''{{加權文長|芭蕾舞}}''' !! :'''[[Template:芭蕾舞]]''' ::'''{{加權文長|芭蕾舞詞彙表}}''' !! <small>ongoing</small> ::<small>－得意小品：[[阿拉伯斯卡]]、[[雙人舞]]</small> :'''{{加權文長|華爾茲}}'''* :<small>－得意小品：[[普卡]]、[[探戈]]</small> :'''[[Template:跳舞]]''' [[File:Franz Schubert - Ellens dritter Gesang.oga|center|thumb|300px|<center>《[[萬福瑪利亞 (舒伯特)|萬福瑪利亞]]》</center>]] === 拉雜文化藝術 === <small><i>(Miscellaneous culture and arts - 1)</i> +- cate</small><br> :'''{{加權文長|畫畫}}''' !! +- {{clear}} == 放棄唔執嘅文 == <small><i>(Articles that I have given up on)</i></small><br> <center>'''[[User:Dr. Greywolf/唔再睇嘅文|放棄咗（唔會再 update 住）嘅文]]'''</center> == 分享心得 (1) == <small><i>(Just some sharing...)</i></small><br> <center>最後講返一句，有好多知識性嘅 topic 我都冇乜點 cover 到，TBH 亦都無力 cover，<br> 例如[[純數]]、[[電腦科學|電腦]]以外嘅[[工程學]]、[[化學]]、[[動物]]以外嘅[[生物]]、 [[商學]]以外嘅[[社科]]、[[科幻]][[奇幻]][[恐怖故仔|恐怖]]以外嘅文學體裁... 等都係我 cover 唔到嘅 topic。 講到埋尾，維基係靠大家一齊寫嘅。如果閣下覺得有興趣幫手嘅話，我可以分享少少心得：</center> <br> <center>'''{{加權文長|學術寫作}}'''*<br>同埋<br>'''[[User:Dr. Greywolf/寫文方法|灰狼博士寫文大法]]'''</center> <br> == 常用架生 == <small><i>(My tools)</i></small><br> *[[Wikipedia:正文候選]] *[[Wikipedia:正表候選]] *[[Wikipedia:好文提名]] *[[Template talk:你知唔知]] *[[Wikipedia:基礎文章主題]] *[[Special:長頁]] *[https://words.hk/ 粵典] == 用戶沙盒 == <small><i>(User's sandbox)</i></small><br> *'''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox|Current work list]]''', *'''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox2|Future plan]]''', and *'''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox3|Temp]]''' == 灰狼股走勢圖 == <small><i>(Greywolf stock price chart)</i></small><br> {{Annual readership|expanded=expanded}} == 其他拉雜事實 == <small><i>(A few facts)</i></small><br> {{User male}} {{User 認知科學}} {{User 電腦科學}} {{User 自然語言處理}} [[simple:User:Dr. Greywolf]] [[Category:維基百科管理員]] [[Category: User yue]] [[Category: User en-4]] [[Category: User zh-3]] [[en:User:Dr. Greywolf]] h6j72q00lrxy8nmvx9e290eqg8vcv45 0 183551 1864950 1827868 2022-08-18T12:12:13Z SC96 259 wikitext text/x-wiki {{Infobox royalty | name = 拔都 | title = [[汗 (頭銜)|汗]]<br />[[沙皇]]<ref>{{cite book|author=Jarosław Pelensk|title=Russia and Kazan: conquest and imperial ideology (1438-1560s)|page=121}}</ref> | image = Цар Батий на престолі.jpg | caption = 拔都坐喺王位上面，由[[拉施德丁]]所畫 | succession = {{Link-en|金帳汗一覽|List of Khans of the Golden Horde|金帳汗}} | reign1 = 1227–1255 | coronation1 = 1225／1227 | predecessor1 = [[朮赤]] | successor1 = {{Link-zh|撒里答|撒里答}} | spouse-type = 王后 | spouse = {{Link-en|孛剌克千|Boraqchin (Tatar)}} | issue = {{Link-zh|撒里答|撒里答}}<br />{{Link-zh|秃罕|托托罕}} | royal house = {{Link-zh|孛兒只斤氏|孛儿只斤氏}} | father = [[朮赤]] | mother = 兀乞旭真{{Link-zh|可敦 (尊稱)|可敦|夫人}}{{smaller|（{{Link-zh|雍吉烈氏|弘吉剌}}）}} | birth_date = 1207／1208年 | birth_place = [[蒙古高原]]{{smaller|（嗰時由[[大蒙古國]]管轄）}} | death_date = {{Death year and age|1255|1207}} | death_place = [[File:Golden Horde flag 1339.svg|border|25px]] [[欽察汗國]]{{Link-zh|拔都薩萊|萨莱}} | date of burial = | place of burial = | religion = {{Link-zh|騰格里信仰|腾格里信仰}} }} '''拔都'''（{{lang-mn|傳統=ᠪᠠᠲᠣ|西里爾=Бат}}，{{bd|1208年||1255年}}）係[[鐵木真]]大仔[[朮赤]]個二仔，亦係[[欽察汗國]]（金帳汗國）開國大汗，1227年到1255年在位。 ==攷== {{Reflist|30em}} [[類:蒙古族人]] {{君主楔}} 692ez8xhjokf54g34o3a8cknmdj8d2j 0 184416 1865241 1804638 2022-08-19T08:42:24Z 182.239.120.158 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 黃雪燁 | 類型 = 女演員 | 原名 = | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Wong Suet Ip | 英文名 = Bonbon | 別名 = | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1992|10|8}} | 出生地點 = {{CHN-1949}}[[廣東]] | 職業 = [[演員]]、[[歌手]] | 語言 = [[中華民國國文|國語]]、[[英文]]、[[粵語]] | 教育程度 = {{flagicon|HK}} 香港演藝學院戲劇學院 | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2016年到依家 | 經紀公司 = | 代表作品 = 《[[山林道 (歌)|山林道]]》MV }} '''黃雪燁'''（{{lang-en|'''Wong Suet Ip'''}}，{{bd|1992年|10月8號}}），藝名'''Bonbon Suet'''，係香港女歌手同演員，2016年出道。 ==簡歷== 黃雪燁喺[[廣東]]出世，五歲嗰陣同屋企人到咗[[香港]]定居。佢喺[[香港演藝學院]]戲劇學院讀戲劇課程，2016年畢業。同年佢喺[[謝安琪]]《[[山林道 (歌)|山林道]]》嘅MV演出而開始出名。佢亦幫過一啲[[ViuTV]]節目唱主題曲，包括《[[歐遊全細界]]》、《[[阿美利堅無肉飯堂]]》、《[[非常食客]]》噉。 ==演出== ===電視節目（viuTV）=== *2018年：《[[歌度有榜]]》 翻唱歌手（第5-8集） *2018年：《[[非常食客]]》 主持（非常少女） ===舞臺劇=== *2014年：《深閨大宅》 *2014年：《我的長腿叔叔音樂劇》 *2015年：《原野》 *2016年：《有種關係叫「暗‧戀」（2重奏）》 *2016年：《Songs for a New World》 *2016年：《元宵》 *2017年：品戲非洲 - 《拼死阻止》 *2017年：《螢火蟲》 *2018年：《教父阿塗》 ==歌曲作品== ===電視節目主題曲（viuTV）=== *2016年：《[[歐遊全細界]]》主題曲 — 《Journey of Unknown》 *2016年：《[[阿美利堅無肉飯堂]]》主題曲 — 《Whole New Story》 *2018年：《[[非常食客]]》主題曲 — 《會呼吸的味道》（同[[郭思]]合唱） ==參考== *[http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/lifestyle/20160409/bkn-20160409115016212-0409_00982_001.html 《山林道》MV上位　Bonbon堅持做自己] *[http://orientaldaily.on.cc/cnt/lifestyle/20160412/00321_002.html Bonbon 90後唱所欲言] ==出面網頁== *{{facebook|wongsuetip.bonbon}} *{{instagram|suetip108}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女演員]] [[Category:香港女歌手]] [[Category:香港演藝學院舊生]] [[Category:黃氏|雪燁]] 3p9180jwnql81fqodl71aijr5ose21u 1865264 1865241 2022-08-19T09:13:22Z 124.244.149.19 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 黃雪燁 | 類型 = 女演員 | 原名 = | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Wong Suet Ip | 英文名 = Bonbon | 別名 = | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1992|10|8}} | 出生地點 = {{CHN}}[[廣東]] | 職業 = [[演員]]、[[歌手]] | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話]] | 教育程度 = 香港演藝學院戲劇學院 | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2016年到依家 | 經紀公司 = | 代表作品 = 《[[山林道 (歌)|山林道]]》MV }} '''黃雪燁'''（{{lang-en|'''Wong Suet Ip'''}}，{{bd|1992年|10月8號}}），藝名'''Bonbon Suet'''，係香港女歌手同演員，2016年出道。 ==簡歷== 黃雪燁喺[[廣東]]出世，五歲嗰陣同屋企人到咗[[香港]]定居。佢喺[[香港演藝學院]]戲劇學院讀戲劇課程，2016年畢業。同年佢喺[[謝安琪]]《[[山林道 (歌)|山林道]]》嘅MV演出而開始出名。佢亦幫過一啲[[ViuTV]]節目唱主題曲，包括《[[歐遊全細界]]》、《[[阿美利堅無肉飯堂]]》、《[[非常食客]]》噉。 ==演出== ===電視節目（viuTV）=== *2018年：《[[歌度有榜]]》 翻唱歌手（第5-8集） *2018年：《[[非常食客]]》 主持（非常少女） ===舞臺劇=== *2014年：《深閨大宅》 *2014年：《我的長腿叔叔音樂劇》 *2015年：《原野》 *2016年：《有種關係叫「暗‧戀」（2重奏）》 *2016年：《Songs for a New World》 *2016年：《元宵》 *2017年：品戲非洲 - 《拼死阻止》 *2017年：《螢火蟲》 *2018年：《教父阿塗》 ==歌曲作品== ===電視節目主題曲（viuTV）=== *2016年：《[[歐遊全細界]]》主題曲 — 《Journey of Unknown》 *2016年：《[[阿美利堅無肉飯堂]]》主題曲 — 《Whole New Story》 *2018年：《[[非常食客]]》主題曲 — 《會呼吸的味道》（同[[郭思]]合唱） ==參考== *[http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/lifestyle/20160409/bkn-20160409115016212-0409_00982_001.html 《山林道》MV上位　Bonbon堅持做自己] *[http://orientaldaily.on.cc/cnt/lifestyle/20160412/00321_002.html Bonbon 90後唱所欲言] ==出面網頁== *{{facebook|wongsuetip.bonbon}} *{{instagram|suetip108}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女演員]] [[Category:香港女歌手]] [[Category:香港演藝學院舊生]] [[Category:黃氏|雪燁]] obgwt4xxnknw1rv1oy70qad91rn7n8r 0 184763 1865090 1852552 2022-08-19T01:27:14Z 219.76.35.143 wikitext text/x-wiki {{not|郭思琳|國師}} {{藝人 | 姓名 = 郭思 | 類型 = 模特兒 | 原名 = | 圖片 = File:Suey Kwok @ New Town Plaza Phase III.jpg | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Kwok Sze | 英文名 = Suey Kwok | 別名 = | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1994|12|28}} | 出生地點 = {{HKG-GBR}} | 職業 = [[模特兒]]、[[KOL]]、[[節目主持]]、[[歌手]] | 語言 = [[中華民國國文|普通話]]、[[英文]]、[[粵語]]、[[日文]] | 教育程度 = {{flagicon|HKG}} [[香港教育學院]]科學與網絡科技系 | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2016年到而家 | 經紀公司 = | 代表作品 = }} '''郭思'''（{{lang-en|'''Suey Kwok'''}}，{{bd|1994年|12月28號}}），係香港女模特兒同網上[[KOL]]，2014年開始做模特兒，2018年開始參與電視節目演出。 ==簡歷== 郭思2013年本嚟讀[[香港公開大學]]翻譯系，2014年轉校到[[香港教育學院]]科學與網絡科技系。佢喺2014年參選過FACE UStar校花競選，入圍最後十強，同年亦開始接模特兒工作。佢喺2016年亦做埋自由身嘅網上KOL。 郭思喺2018年接拍[[viuTV]]嘅電視節目，之後轉去[[無綫電視]]拍節目同劇集。 2022年，郭思加盟[[英皇娛樂]]。 ==演出== ===電視節目（viuTV）=== *2018年：《[[非常食客]]》 主持（非常少女） *2018年：《[[全港的]]》 主持 ===電視節目（無綫電視）=== *2018年：《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》 美女學徒 *2019年：《[[＃後生仔傾吓偈]]》 第431集嘉賓 ===電視劇（無綫電視）=== *2019年：《[[解決師]]》 飾 曾心怡（心心） ===MV=== *2017年：[[E kids]] - 終止戀愛 *2018年：[[鄧健泓]] - 那年。某日 *2018年：[[陳慧琳]] - 也許我一直不懂愛情 *2020年：[[Robynn Yip]] - Lost Forever *2021年：[[陳天翺]] - Leave The World Behind *2021年：陳天翺 - Our Last Day *2021年：陳天翺 - 最好好好講再見 *2022人：[[吳浩康]]- 見字醫病 ==歌曲作品== ===電視節目主題曲（viuTV）=== *2018年：《[[非常食客]]》主題曲 — 《會呼吸的味道》（同[[黃雪燁]]合唱） ==參考== *[http://hk.face.nextmedia.com/article/337/17099047 享受麥記的女神] *[http://www.menclub.hk/girls/7000 日系女生 - Suey Kwok] *[https://ezone.ulifestyle.com.hk/article/1775872/%E8%87%AA%E7%94%B1%E8%BA%AB+KOL+%E7%99%BC%E5%B1%95%E5%BF%85%E5%AE%9A%E9%81%9C%E8%89%B2%EF%BC%9F+%E7%A4%BE%E4%BA%A4%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%B9%AB%E5%8A%A9+Job+%E6%8E%A5+Job 自由身 KOL 發展必定遜色？ 社交平台幫助 Job 接 Job] ==出面網頁== *{{facebook|kwokszee}} *{{instagram|sueykwok}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:香港MV女演員]] [[Category:香港都會大學舊生]] [[Category:香港教育大學舊生]] [[Category:郭氏|思]] byffihukuv58vj7ek9s4eczxeg6azbj 1865100 1865090 2022-08-19T01:50:45Z 14.0.236.93 LTA wikitext text/x-wiki {{not|郭思琳|國師}} {{藝人 | 姓名 = 郭思 | 類型 = 模特兒 | 原名 = | 圖片 = File:Suey Kwok @ New Town Plaza Phase III.jpg | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Kwok Sze | 英文名 = Suey Kwok | 別名 = | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1994|12|28}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 職業 = [[模特兒]]、[[KOL]]、[[節目主持]]、[[歌手]] | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話]]、[[日文]] | 教育程度 = [[香港教育學院]]科學與網絡科技系 | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2016年到而家 | 經紀公司 = | 代表作品 = }} '''郭思'''（{{lang-en|'''Suey Kwok'''}}，{{bd|1994年|12月28號}}），係香港女模特兒同網上[[KOL]]，2014年開始做模特兒，2018年開始參與電視節目演出。 ==簡歷== 郭思2013年本嚟讀[[香港公開大學]]翻譯系，2014年轉校到[[香港教育學院]]科學與網絡科技系。佢喺2014年參選過FACE UStar校花競選，入圍最後十強，同年亦開始接模特兒工作。佢喺2016年亦做埋自由身嘅網上KOL。 郭思喺2018年接拍[[viuTV]]嘅電視節目，之後轉去[[無綫電視]]拍節目同劇集。 2022年，郭思加盟[[英皇娛樂]]。 ==演出== ===電視節目（viuTV）=== *2018年：《[[非常食客]]》 主持（非常少女） *2018年：《[[全港的]]》 主持 ===電視節目（無綫電視）=== *2018年：《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》 美女學徒 *2019年：《[[＃後生仔傾吓偈]]》 第431集嘉賓 ===電視劇（無綫電視）=== *2019年：《[[解決師]]》 飾 曾心怡（心心） ===MV=== *2017年：[[E kids]] - 終止戀愛 *2018年：[[鄧健泓]] - 那年。某日 *2018年：[[陳慧琳]] - 也許我一直不懂愛情 *2020年：[[Robynn Yip]] - Lost Forever *2021年：[[陳天翺]] - Leave The World Behind *2021年：陳天翺 - Our Last Day *2021年：陳天翺 - 最好好好講再見 *2022人：[[吳浩康]]- 見字醫病 ==歌曲作品== ===電視節目主題曲（viuTV）=== *2018年：《[[非常食客]]》主題曲 — 《會呼吸的味道》（同[[黃雪燁]]合唱） ==參考== *[http://hk.face.nextmedia.com/article/337/17099047 享受麥記的女神] *[http://www.menclub.hk/girls/7000 日系女生 - Suey Kwok] *[https://ezone.ulifestyle.com.hk/article/1775872/%E8%87%AA%E7%94%B1%E8%BA%AB+KOL+%E7%99%BC%E5%B1%95%E5%BF%85%E5%AE%9A%E9%81%9C%E8%89%B2%EF%BC%9F+%E7%A4%BE%E4%BA%A4%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%B9%AB%E5%8A%A9+Job+%E6%8E%A5+Job 自由身 KOL 發展必定遜色？ 社交平台幫助 Job 接 Job] ==出面網頁== *{{facebook|kwokszee}} *{{instagram|sueykwok}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:香港MV女演員]] [[Category:香港都會大學舊生]] [[Category:香港教育大學舊生]] [[Category:郭氏|思]] e4tg38mdfpisn62fxswf798kr25hywf 1865240 1865100 2022-08-19T08:41:11Z 219.76.18.202 wikitext text/x-wiki {{not|郭思琳|國師}} {{藝人 | 姓名 = 郭思 | 類型 = 模特兒 | 原名 = | 圖片 = File:Suey Kwok @ New Town Plaza Phase III.jpg | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Kwok Sze | 英文名 = Suey Kwok | 別名 = | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1994|12|28}} | 出生地點 = {{HKG-GBR}} | 職業 = [[模特兒]]、[[KOL]]、[[節目主持]]、[[歌手]] | 語言 = [[中華民國國文|普通話]]、[[英文]]、[[粵語]]、[[日文]] | 教育程度 = [[香港教育學院]]科學與網絡科技系 | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2016年到而家 | 經紀公司 = | 代表作品 = }} '''郭思'''（{{lang-en|'''Suey Kwok'''}}，{{bd|1994年|12月28號}}），係香港女模特兒同網上[[KOL]]，2014年開始做模特兒，2018年開始參與電視節目演出。 ==簡歷== 郭思2013年本嚟讀[[香港公開大學]]翻譯系，2014年轉校到[[香港教育學院]]科學與網絡科技系。佢喺2014年參選過FACE UStar校花競選，入圍最後十強，同年亦開始接模特兒工作。佢喺2016年亦做埋自由身嘅網上KOL。 郭思喺2018年接拍[[viuTV]]嘅電視節目，之後轉去[[無綫電視]]拍節目同劇集。 2022年，郭思加盟[[英皇娛樂]]。 ==演出== ===電視節目（viuTV）=== *2018年：《[[非常食客]]》 主持（非常少女） *2018年：《[[全港的]]》 主持 ===電視節目（無綫電視）=== *2018年：《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》 美女學徒 *2019年：《[[＃後生仔傾吓偈]]》 第431集嘉賓 ===電視劇（無綫電視）=== *2019年：《[[解決師]]》 飾 曾心怡（心心） ===MV=== *2017年：[[E kids]] - 終止戀愛 *2018年：[[鄧健泓]] - 那年。某日 *2018年：[[陳慧琳]] - 也許我一直不懂愛情 *2020年：[[Robynn Yip]] - Lost Forever *2021年：[[陳天翺]] - Leave The World Behind *2021年：陳天翺 - Our Last Day *2021年：陳天翺 - 最好好好講再見 *2022人：[[吳浩康]]- 見字醫病 ==歌曲作品== ===電視節目主題曲（viuTV）=== *2018年：《[[非常食客]]》主題曲 — 《會呼吸的味道》（同[[黃雪燁]]合唱） ==參考== *[http://hk.face.nextmedia.com/article/337/17099047 享受麥記的女神] *[http://www.menclub.hk/girls/7000 日系女生 - Suey Kwok] *[https://ezone.ulifestyle.com.hk/article/1775872/%E8%87%AA%E7%94%B1%E8%BA%AB+KOL+%E7%99%BC%E5%B1%95%E5%BF%85%E5%AE%9A%E9%81%9C%E8%89%B2%EF%BC%9F+%E7%A4%BE%E4%BA%A4%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%B9%AB%E5%8A%A9+Job+%E6%8E%A5+Job 自由身 KOL 發展必定遜色？ 社交平台幫助 Job 接 Job] ==出面網頁== *{{facebook|kwokszee}} *{{instagram|sueykwok}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:香港MV女演員]] [[Category:香港都會大學舊生]] [[Category:香港教育大學舊生]] [[Category:郭氏|思]] 94kmzemh3ag8kvd5igjart3ihn41sea 1865261 1865240 2022-08-19T09:08:39Z 14.0.164.244 rv wikitext text/x-wiki {{not|郭思琳|國師}} {{藝人 | 姓名 = 郭思 | 類型 = 模特兒 | 原名 = | 圖片 = File:Suey Kwok @ New Town Plaza Phase III.jpg | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Kwok Sze | 英文名 = Suey Kwok | 別名 = | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1994|12|28}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 職業 = [[模特兒]]、[[KOL]]、[[節目主持]]、[[歌手]] | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話]]、[[日文]] | 教育程度 = [[香港教育學院]]科學與網絡科技系 | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2016年到而家 | 經紀公司 = | 代表作品 = }} '''郭思'''（{{lang-en|'''Suey Kwok'''}}，{{bd|1994年|12月28號}}），係香港女模特兒同網上[[KOL]]，2014年開始做模特兒，2018年開始參與電視節目演出。 ==簡歷== 郭思2013年本嚟讀[[香港公開大學]]翻譯系，2014年轉校到[[香港教育學院]]科學與網絡科技系。佢喺2014年參選過FACE UStar校花競選，入圍最後十強，同年亦開始接模特兒工作。佢喺2016年亦做埋自由身嘅網上KOL。 郭思喺2018年接拍[[viuTV]]嘅電視節目，之後轉去[[無綫電視]]拍節目同劇集。 2022年，郭思加盟[[英皇娛樂]]。 ==演出== ===電視節目（viuTV）=== *2018年：《[[非常食客]]》 主持（非常少女） *2018年：《[[全港的]]》 主持 ===電視節目（無綫電視）=== *2018年：《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》 美女學徒 *2019年：《[[＃後生仔傾吓偈]]》 第431集嘉賓 ===電視劇（無綫電視）=== *2019年：《[[解決師]]》 飾 曾心怡（心心） ===MV=== *2017年：[[E kids]] - 終止戀愛 *2018年：[[鄧健泓]] - 那年。某日 *2018年：[[陳慧琳]] - 也許我一直不懂愛情 *2020年：[[Robynn Yip]] - Lost Forever *2021年：[[陳天翺]] - Leave The World Behind *2021年：陳天翺 - Our Last Day *2021年：陳天翺 - 最好好好講再見 *2022人：[[吳浩康]]- 見字醫病 ==歌曲作品== ===電視節目主題曲（viuTV）=== *2018年：《[[非常食客]]》主題曲 — 《會呼吸的味道》（同[[黃雪燁]]合唱） ==參考== *[http://hk.face.nextmedia.com/article/337/17099047 享受麥記的女神] *[http://www.menclub.hk/girls/7000 日系女生 - Suey Kwok] *[https://ezone.ulifestyle.com.hk/article/1775872/%E8%87%AA%E7%94%B1%E8%BA%AB+KOL+%E7%99%BC%E5%B1%95%E5%BF%85%E5%AE%9A%E9%81%9C%E8%89%B2%EF%BC%9F+%E7%A4%BE%E4%BA%A4%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%B9%AB%E5%8A%A9+Job+%E6%8E%A5+Job 自由身 KOL 發展必定遜色？ 社交平台幫助 Job 接 Job] ==出面網頁== *{{facebook|kwokszee}} *{{instagram|sueykwok}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:香港MV女演員]] [[Category:香港都會大學舊生]] [[Category:香港教育大學舊生]] [[Category:郭氏|思]] e4tg38mdfpisn62fxswf798kr25hywf 0 186000 1865076 1845268 2022-08-19T01:07:20Z 218.255.142.6 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 黃凱琪 | 類型 = 女藝人 | 原名 = | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Wong Hoi Ki | 英文名 = Suki Wong | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1992|12|26}} | 出生地點 = {{HKG}} | 職業 = [[演員]] | 語言 = [[中華民國國文|國語]]、[[英文]]、[[粵語]] | 教育程度 = 大學 | 母校= | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2017年到依家 | 經紀公司 = [[TVB]] | 代表作品 = | 獎 = }} '''黃凱琪'''（{{lang-en|'''Suki Wong'''}}，{{bd|1992年|12月26號}}）係[[香港]][[無綫電視]]基本藝人合約女藝員，亦係[[2017年度香港小姐競選]]嘅十強佳麗。 ==出面網頁== * {{TVBartiste|Suki}} * {{Instagram|sukiii_w}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:無綫電視女藝員]] [[Category:2017年度香港小姐競選佳麗]] [[Category:黃氏|凱琪]] gn7t3uq2hq0gfoubu0ezwlejwxtyjvv 1865085 1865076 2022-08-19T01:14:52Z 14.0.236.93 LTA wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 黃凱琪 | 類型 = 女藝人 | 原名 = | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Wong Hoi Ki | 英文名 = Suki Wong | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1992|12|26}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 職業 = 演員 | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話|國語]] | 教育程度 = 大學 | 母校= | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2017年到依家 | 經紀公司 = TVB | 代表作品 = | 獎 = }} '''黃凱琪'''（{{lang-en|'''Suki Wong'''}}，{{bd|1992年|12月26號}}）係[[香港]][[無綫電視]]基本藝人合約女藝員，亦係[[2017年度香港小姐競選]]嘅十強佳麗。 ==出面網頁== * {{TVBartiste|Suki}} * {{Instagram|sukiii_w}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:無綫電視女藝員]] [[Category:2017年度香港小姐競選佳麗]] [[Category:黃氏|凱琪]] apmu92o8fis2d052ciye9bemcaqmdkd 0 187474 1865093 1852404 2022-08-19T01:29:27Z 219.76.35.143 wikitext text/x-wiki {{otheruses|subject=香港女模特兒|other=同名男導演|梁凱程 (導演)}} {{not|梁凱晴}} {{藝人 | 姓名 = 梁凱程 | 圖片 = | 類型 = 模特兒 | 英文名 = Natalie Leung | 羅馬拼音 = Leung Hoi Ching | 出生日期 = {{birth year and age|1998}} | 出生地 = {{HKG}} | 國籍 = {{CNHK}} | 職業 = [[模特兒]] | 語言 = [[中華民國國文|普通話]]、[[英文]]、[[粵語]] | 教育程度 = 大學雙學位學士 | 母校 = {{flagicon|HKG}} [[拔萃女書院]] | 活躍年代 = 2018年到依家 | 經紀公司 = [[Primo Model]] }} '''梁凱程'''（{{lang-en|'''Natalie Leung'''}}，{{bd|1998年|}}），係香港女模特兒，2018年開始參與電視節目演出。 ==簡歷== 梁凱程中學讀[[拔萃女書院]]，而家讀緊大學雙學位學士課程，同時兼職做模特兒。2018年，佢參與[[無綫電視]]綜藝節目《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》，做其中一位美女學徒。 ==演出== ===電視節目（無綫電視）=== *2018年：《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》 美女學徒 ==參考== *[https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/197693/ 梁凱程每晚搽Cream護超長腿：度過有44吋！] ==出面網頁== *{{instagram|natalie_lhc}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:梁氏|凱程]] [[Category:拔萃女書院舊生]] bpv48nch61tnckc9r1pp32cp7byul1u 1865094 1865093 2022-08-19T01:29:48Z 219.76.35.143 wikitext text/x-wiki {{otheruses|subject=香港女模特兒|other=同名男導演|梁凱程 (導演)}} {{not|梁凱晴}} {{藝人 | 姓名 = 梁凱程 | 圖片 = | 類型 = 模特兒 | 英文名 = Natalie Leung | 羅馬拼音 = Leung Hoi Ching | 出生日期 = {{birth year and age|1998}} | 出生地 = {{HKG}} | 國籍 = {{CNHK}} | 職業 = [[模特兒]] | 語言 = [[中華民國國文|普通話]]、[[英文]]、[[粵語]] | 教育程度 = 大學雙學位學士 | 母校 = {{flagicon|HKG}} [[拔萃女書院]] | 活躍年代 = 2018年到依家 | 經紀公司 = Primo Model }} '''梁凱程'''（{{lang-en|'''Natalie Leung'''}}，{{bd|1998年|}}），係香港女模特兒，2018年開始參與電視節目演出。 ==簡歷== 梁凱程中學讀[[拔萃女書院]]，而家讀緊大學雙學位學士課程，同時兼職做模特兒。2018年，佢參與[[無綫電視]]綜藝節目《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》，做其中一位美女學徒。 ==演出== ===電視節目（無綫電視）=== *2018年：《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》 美女學徒 ==參考== *[https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/197693/ 梁凱程每晚搽Cream護超長腿：度過有44吋！] ==出面網頁== *{{instagram|natalie_lhc}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:梁氏|凱程]] [[Category:拔萃女書院舊生]] gbzxyutf73wzztt9qs3bz3t2c3hemdd 0 187732 1865115 1864072 2022-08-19T03:04:14Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{好文}} {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = Au Sp Part1.jpg | caption1 = 上圖段[[源碼]]係用[[高級程式語言]]寫嘅，但依然明顯唔似人日常傾偈講嘢。 | image2 = LRP 5817 (1).png | caption2 = 一個人坐喺電腦前面寫程式；佢部電腦嘅[[熒光幕]]顯示一段段嘅源碼。 }} {{ruby-yue|'''電腦程式編寫'''|din6 nou5 cing4 sik1 pin1 se2}}（{{lang-en|'''computer programming'''}}），簡稱'''程式編寫'''（{{lang|en|'''programming'''}}）或者'''編程'''，係指整同設計能夠[[程式執行|執行]]得到嘅[[電腦程式]]嘅過程。編寫電腦程式嘅過程大致上涉及以下嘅工序<ref name="knuth">Knuth, D. E. (1997). ''The art of computer programming'' (Vol. 3). Pearson Education.</ref><ref>[https://homepage.cs.uri.edu/faculty/wolfe/book/Readings/Reading13.htm Computer Programming].</ref>： *個[[編程員]]要分析手上需要解決嘅問題，即係做[[需求分析]]分析吓個客或者用家想要個程式解決啲乜嘢問題<ref>Kotonya, Gerald; Sommerville, Ian (1998). ''Requirements Engineering: Processes and Techniques''. Chichester, UK: John Wiley and Sons.</ref>； *佢需要諗應該用邊啲[[演算法]]（algorithm）同度吓用緊嗰啲演算法嘅準確性同[[演算法效率|效率]]； *佢跟住就要揀返隻[[程式語言]]（programming language），並且用隻語言寫好個程式嘅[[源碼]]（source code）； *打後個編程員要做嘅工作仲包括咗[[軟件測試|測試]]、[[程式除錯|除錯]]（debug）、保存住程式嘅源碼同埋管理編程過程整出嚟嘅產物。 程式編寫係編程員用[[程式語言]]向電腦俾[[命令 (電腦)|命令]]嘅過程：[[電子學|電子]]電腦嘅原理係內部用微弱嘅[[電流]]嚟傳'''有電'''（1）同'''冇電'''（0）嘅[[訊號]]（詳情可以睇下[[邏輯門]]相關嘅文），而電腦內部用嘅[[機械語言]]就係用一串串'''有電'''同'''冇電'''訊號教部電腦做[[運算]]<ref>Fishbein, M. (1972). Appraising information in machine language form. ''The American Archivist'', 35(1), 35-43.</ref>；而好似[[組合語言]]同[[高級程式語言|高級語言]]等高級啲嘅程式語言就會將呢啲訊號以人類比較容易睇得明嘅[[符號]]（[[文字]]等）呈現出嚟<ref>Manuel Carro; José F. Morales; Henk L. Muller; G. Puebla; M. Hermenegildo (2006). "High-level languages for small devices: a case study". ''Proceedings of the 2006 International Conference on Compilers, Architecture and Synthesis for Embedded Systems''. ACM.</ref>；喺用家用呢啲比較高級嘅語言寫好咗源碼之後，部電腦就會用[[編譯器]]（compiler）將段碼轉化做機械語言，等部電腦能夠行段命令<ref>Hoare, C. A. R. (1969). An axiomatic basis for computer programming. ''Communications of the ACM'', 12(10), 576-580.</ref>。 喺廿一世紀初，程式編寫係好多[[科技]]產品當中不可或缺嘅一環，例如[[人工智能]]同[[視像遊戲]]等大受歡迎嘅技術都會用到程式編寫嘅技術－人工智能簡單講就係用有技巧嘅程式編寫嘅方法嚟令[[機械]]做出類似有[[智能]]噉嘅行為<ref>"[https://www.bbc.com/news/technology-41845878 Single pixel change fools AI programs]". ''BBC News''. 3 November 2017.</ref>，而視像遊戲基本上就係以電腦程式嘅形式存在嘅[[遊戲]]<ref>McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education.</ref>。程式編寫亦因為呢啲廣泛嘅應用而成為咗一種相當有[[市場價值]]嘅[[技能]]<ref name="importantskills">[https://www.fastcompany.com/3060883/why-coding-is-the-job-skill-of-the-future-for-everyone Why Coding Is Still The Most Important Job Skill Of The Future]. ''fastcompany.com''.</ref>。 == 基本概念 == [[File:LampFlowchartCantonese.svg|thumb|270px|一個解決「盞燈唔着」呢個問題嘅演算法－演算法可以用[[流程圖]]表示。]] {{see also|理論電腦科學}} === 演算法 === {{main|演算法}} {{see also|演算法分析}} 一個[[電腦程式]]實會包含若干段[[演算法]]（algorithm）。喺[[數學]]同[[電腦科學]]上，一個演算法係一串能夠完全唔含糊噉話俾人或者[[電腦]]聽要點樣解決某啲問題嘅[[命令 (電腦)|命令]]<ref name="knuth"/><ref>Bell, C. Gordon and Newell, Allen (1971), ''Computer Structures: Readings and Examples'', McGraw–Hill Book Company, New York.</ref>。好似係以下呢段嘢噉<ref name="bg">[http://fiftyexamples.readthedocs.io/en/latest/algorithms.html Background: Algorithms]. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180703023816/http://fiftyexamples.readthedocs.io/en/latest/algorithms.html |date=2018年7月3號 }}.</ref>： ;要解決嘅問題：家吓俾一柞[[正數]]（[[電腦入資料|輸入]]）你，假設呢個列唔係一個空列，同我搵嗰柞數入面最大嗰個出嚟。 用嘅演算法嘅步驟： #設一個[[變數 (編程)|變數]]，叫佢做「max」，並且將佢個數值設做「[[0]]」； #將收到嗰柞正數逐個逐個攞嚟同 max 比較吓； #如果撞到個大過 max 嘅數（叫呢個數做「x」）嘅話，將 max 嘅數值設做 x，並且繼續將 max 同下個正數比較吓； #將最後得出嗰個 max 嘅數值（[[電腦出資料|輸出]]）俾出嚟。max 嘅數值會係成柞數入面最大嗰個。 諗演算法嘅過程係將一份作業揼散做組成份作業嘅細部份，而每個細部份都要係一啲電腦普遍都會識做嘅簡單[[運算]]工作（例如係「比較兩個[[數]]，睇吓邊個大啲」）－呢啲細部份可以話係組成演算法嘅元素，有咗呢啲細部份就有可能將任何「人會想要電腦做嘅工作」砌出嚟<ref name="bg"/><ref>Harel, David, Feldman, Yishai (2004). ''Algorithmics: The Spirit of Computing''. Addison-Wesley.</ref>。 ;分析 [[演算法分析]]（analysis of algorithms）係程式編寫相關研究上嘅一個重要課題：演算法有分好多唔同種，有啲好似上面嗰個噉簡單，有啲就複雜到就算係讀電腦相關領域嘅人就噉一睇都未必明呢啲演算法搞緊乜<ref>Clark, K. L., & Darlington, J. (1980). Algorithm classification through synthesis. ''The Computer Journal'', 23(1), 61-65.</ref>；而無論係學術上對演算法嘅研究定實際應用，[[編程員]]都好關注要點先可以搵出有[[效率]]嘅演算法，目的係要用最少步驟做最多嘅嘢，[[運算理論]]（theory of computation）等嘅領域會用[[大 O 符號]]（Big O notation）等嘅方法將演算法分門別類，研究吓每款演算法要用幾多[[時間複雜性|時間]]同[[空間複雜性|記憶]]先做到佢應該做嘅嘢。專業嘅編程員會熟悉常用嘅演算法同每個演算法有幾複雜，並且運用呢啲知識喺做嘢嗰陣揀選要用嘅演算法<ref>del Amo I.G., Pelta D.A. (2013) SRCS: A Technique for Comparing Multiple Algorithms under Several Factors in Dynamic Optimization Problems. In: Alba E., Nakib A., Siarry P. (eds) ''Metaheuristics for Dynamic Optimization. Studies in Computational Intelligence'', vol 433. Springer, Berlin, Heidelberg.</ref>。 [[File:CPT Hardware-InputOutput.svg|thumb|center|500px|基本嘅輸入輸出模型；喺最[[抽象化]]嘅層面嚟講，一個電腦程式可以想像成一個'''過程'''（process），由一個[[電腦入資料|輸入]]（input）嗰度做一連串運算，最後俾出一個相應嘅[[電腦出資料|輸出]]（output）。]] === 資料類型 === {{main|資料類型}} {{see also|數據結構}} [[資料類型]]（data type）係一件[[資料]]會具有嘅一個屬性，一件資料會掕住個類型，個類型會話俾部[[編譯器]]（compiler）知個程式打算點樣用呢件資料，等部編譯器識得適當噉將段碼變成電腦直接行到嘅[[機械碼]]<ref>Aho, Alfred V.; Sethi, Ravi; Ullman, Jeffrey D. (1986). ''Compilers: Principles, Techniques, and Tools'' (1st ed.). Addison-Wesley.</ref>。常見（絕大多數[[程式語言]]都支援、而且最多人用）嘅資料類型包括 *[[整數 (資料類型)|整數]]（integer，int），指件資料表示緊一個[[整數]]、 *[[浮點數]]（floating point number，float），指件資料表示緊一個可以係[[小數]]嘅[[實數]]、 *[[字符 (資料類型)|字符]]（character，char），指件資料表示緊一個[[文字]]等非數字嘅[[符號]]、 *[[布林 (資料類型)|布林]]（Boolean，bool）指件資料表示緊一個真（1；<code>True</code>）假（0；<code>False</code>）值 ... 等等。舉個簡化例子，想像家陣部電腦收到一件數據 '''00001'''，如果呢件數據標明咗係一個整數，噉部電腦就知呢件數據代表緊 '''1''' 呢個整數，但如果件數據標明咗係一件布林資料，噉呢件數據所代表嘅係'''真'''先至啱。喺寫程式嗰陣，每個[[變數 (編程)|變數]]同[[常數 (編程)|常數]]都會有佢嘅資料類型<ref group="註">亦有程式語言係曉自動噉探測件資料嘅類型，例子有 [[Python]]。</ref>；而如果用家嘗試將一個類型唔啱嘅數值加落去一件資料嗰度－例如[[初始化|個程式嘅開頭]]講明咗 '''max''' 呢個變數屬一個整數，但程式半路出現 <code>max = 0.005</code>（將 max 數據設做 0.005），個程式就會同個用家講話程式出錯<ref>Shaffer, C. A. (2011). ''Data Structures & Algorithm Analysis in C++'' (3rd ed.). Mineola, NY: Dover. 1.2.</ref><ref>Cleaveland, J. Craig (1986). ''An Introduction to Data Types''. Addison-Wesley.</ref>。 {| style="border:1px solid #ddd; text-align:center; margin: auto;" cellspacing="20" | <math>1, 2, 3...</math> || <math>0.1, 0.2, 0.3...</math> || <math>\text{A}, \text{B}, \text{C}...</math> || <math>1</math>（真）、<math>0</math>（假） |- | [[整數 (資料類型)|整數]]|| [[浮點數]] || [[字符 (資料類型)|字符]] || [[布林 (資料類型)|布林]] |} == 程式語言 == {{main|程式語言}} [[程式語言]]（programming language）係人向電腦俾命令嘅媒介。最原始嘅電腦唔會識得聽[[自然語言]]（natural language；即係好似廣東話同[[閩南話]]等日常講嘢用嘅[[語言]]），所以就噉將頭先嗰段「搵一個數列入面嘅最大數值」嘅演算法打落去部電腦嗰度，係唔會有任何結果出嘅。一個編程員喺決定咗要喺佢個程式入面用個演算法之後，就需要搵返隻啱用嘅程式語言，用隻語言將個演算法寫做一串電腦會聽得明嘅[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]（statement）先得。頭先嗰個「搵數列嘅最大數值」演算法用 [[Python]]（1991 年出嘅一隻程式語言）寫出嚟嘅話會係噉<ref name="bg"/>： <syntaxhighlight lang="python"> # 入嘅嘢：一列冧巴，叫佢做「L」。 # 出嘅嘢：L 入面最大嘅冧巴。 def find_max (L): # 定義乜嘢係「去搵 L 嘅最大值」。 max = 0 # 設最大值做 0。 for x in L: # 為咗 x 喺 L 入面。 if x > max: # 如果 x 大過最大值。 max = x # 設最大值做 x。 return max # 俾返個最大值出嚟。 </syntaxhighlight> === 語言比較 === 唔同程式語言支援唔同風格嘅程式編寫。喺搞清楚要用乜嘢演算法解決個問題之後，個編程員就需要諗吓用邊一隻程式語言將個程式寫出嚟。揀用邊隻語言取決於好多因素，例如係隻語言有幾啱用、公司政策、有冇啱用嘅[[編譯器]]同埋係個編程員自己嘅習慣呀噉。最理想嘅情況係個編程員揀用最啱用嗰種語言。 雖然話唔同程式語言有咁大嘅差異，但都有好多功能係多人用嘅程式語言冚唪唥都會有嘅。[[美國]]電腦科學家[[:en:Allen B. Downey|亞倫·當尼]]（Allen B. Downey）喺佢本著作《How To Think Like A Computer Scientist》（粵譯：點樣好似電腦科學家噉思考）入面指出，所有程式語言都有以下呢啲功能<ref>Downey, A., Wentworth, P., Elkner, J., & Meyers, C. (2016). ''How To Think Like A Computer Scientist: Learning with Python 3''.</ref>： *[[電腦入資料|輸入]]：由[[鍵盤]]、檔案或者部電腦駁住嘅第啲架生嗰度攞資訊。 *[[電腦出資料|輸出]]：將自己攞到或者處理過嘅資訊喺個[[熒光幕]]上面顯示出嚟，再唔係就將呢啲資訊傳去某個檔案或者第件架生嗰度。 *[[算術]]：做一啲基本嘅算術運算，好似係[[加]]同[[減]]等等。 *[[條件運算式|條件性執行]]：檢查吓某啲狀態，並且根據狀況決定做邊樣嘢好。 *重覆：[[迴圈|係噉重覆做某樣作業做若干次]]，通常次次做親嗰樣作業都會有些少唔同。 === 高級低級 === [[File:W65C816S Machine Code Monitor.jpeg|300px|thumb|顯示緊機械語言嘅熒幕；呢種語言完全唔似自然語言，冇返咁上下專業訓練實唔會睇得明。]] {{main|高級程式語言|低級程式語言}} 程式語言可以分做[[高級程式語言|高級]]（high-level）同[[低級程式語言|低級]]（low-level）兩大種類。呢種分級唔係話唔同程式語言有啲勁啲有啲渣啲，而且基於一隻程式語言有幾似自然語言： *低級嘅語言，好似係[[機械語言]]（machine language）噉，差唔多完全係由 1 同 0 等嘅數字組成嘅，一般人冇乜可能會睇得明，但電腦就係基於呢啲語言嚟行嘅－機械語言完全冇將電腦嘅運算[[抽象化]]； *而高級啲嘅語言，好似係頭先提過嘅 Python 噉，就係啲電腦科學家為咗令寫程式呢家嘢容易啲而設計出嚟嘅，呢啲語言比較似自然語言，例如上面嗰串 Python 碼就有「if」等嘅英文字，所以對於一般人嚟講比較易明，但就同電腦實際處理緊嘅訊號（有電冇電）好唔同，所以喺用高級語言寫程式嗰陣，吓吓寫完段源碼之後都要搵[[編譯器]]將段源碼轉化，搞到呢啲源碼行起上嚟會慢少少<ref>Hennessy, John L.; Patterson, David A. ''Computer Organization and Design. The Hardware/Software Interface''. Morgan Kaufmann Publishers.</ref>。 廿一世紀頭嘅人比較多人用嘅高級程式語言包括咗<ref>[https://www.inc.com/larry-kim/10-most-popular-programming-languages-today.html 10 Most Popular Programming Languages Today]</ref>： *[[Python]] *[[Java 程式語言|Java]] *[[JavaScript]] *[[C 程式語言|C]] *[[C＃]] *[[Ruby 程式語言|Ruby]] *[[PHP]] *[[Objective-C]] *[[SQL]] *[[MATLAB]] *[[Processing]] ... 等等。 === 編程範式 === {{main|編程範式}} [[編程範式]]（programming paradigm）係一種按功能而對程式語言作出嘅分類法，一隻程式語言可以屬多過一種編程範式。舉個例說明，[[物件導向程式編寫]]（object-oriented programming，OOP）係一種常用嘅編程範式，指建構程式嗰陣用「[[物件 (電腦科學)|物件]]」（object）嚟去做基本單元：個程式會有一個個嘅[[類別 (電腦科學)|類別]]（class），每個類別會若干個'''實例'''（instance），每個物件都係一個實例，會有若干份資料，而且每件同一類別嘅物件有嘅變數都一樣<ref>Kindler, E.; Krivy, I. (2011). "Object-Oriented Simulation of systems with sophisticated control". ''International Journal of General Systems'': 313–343.</ref><ref>Lewis, John; Loftus, William (2008). ''Java Software Solutions Foundations of Programming Design'' (6th ed). Pearson Education Inc. ISBN 978-0-321-53205-3., section 1.6 "Object-Oriented Programming".</ref>。例如以下呢段 [[C++]] 碼噉： <syntaxhighlight lang="cpp" line="1"> class Car { // 「Car」係一個類別。 public: // Car 嘅每一個實例（每件屬於 Car 嘅物件）都會有以下呢啲變數... string brand; // 牌子 string model; // 型號 int year; // 年份 }; </syntaxhighlight> 呢種做法喺好多應用上都好幫到手令個程式更加容易打理，例：一位[[電子遊戲製作師]]喺度編寫佢隻新[[電子遊戲|遊戲]]嘅[[遊戲程式]]，佢想創造一個遊戲世界俾玩家喺裏面移動；佢想個虛擬世界設計成好似一個現實嘅城市噉，度緊個城市其中一條街要點設計，佢想條街有幾架車泊咗喺度做背景，佢可以設定一個「車」嘅類別，個類別每個實例都有「色水」同「位置」等嘅變數，然後叫個程式將「建構一個車嘅實例」呢樣嘢做三次－就唔使吓吓都重新打過「建構一個車嘅實例」嘅碼<ref>[https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/quick-tip-intro-to-object-oriented-programming-for-game-development--gamedev-1805 Quick Tip: Intro to Object-Oriented Programming for Game Development].</ref>。因為 OOP 咁好使好用，有好多常見嘅[[程式語言]]都支援 OOP，包括咗 C++、[[JavaScript]] 同埋好多[[遊戲引擎]]（game engine）都支援嘅 [[C＃]]... 等等<ref>Jacobson, Ivar (1992). ''Object-Oriented Software Engineering: A Use Case-Driven Approach''. Addison-Wesley.</ref>。 {{clear}} [[File:CPT-Class-Object-Modification.svg|thumb|center|540px|OOP 嘅例子；如果家陣用家[[電腦圖像|想部電腦顯示]]四個外形上有少少唔同嘅星形物體，個程式可以將嗰四件物體當成喺「顏色」呢個變數上唔同、但屬同一個類別嘅物件。]] == 程式除錯 == [[File:First Computer Bug, 1945.jpg|thumb|300px|1947 年嗰個「bug」；當時電腦科學家喺部電腦入面搵到隻[[飛蛾]]，從此程式出錯有咗個花名叫「蟲」。]] {{main|程式除錯}} [[程式除錯]]（debugging）係寫程式嗰陣好緊要嘅一個工序，指喺個程式入面搵吓佢有冇 [[bug]]（呢個英文字直譯係「蟲」噉解）。一種常見嘅除錯方法係俾個程式行幾次，睇吓佢輸出嚟嗰啲結果有冇異常，呢個過程可能會嘥好多時間（一啲複雜嘅程式要行嗮可能要花好幾日嘅時間），但就好緊要－將一個軭咗嘅程式放出嚟俾人用有陣時後果可以好大鑊，例如係一隻負責用嚟分析科研數據嘅軟件如果有錯，可能會累到用隻軟件嚟做研究嘅[[科學家]]跟住錯。對除錯嘅思考會影響程式語言嘅選擇－某啲程式語言零舍容易有某啲類型嘅問題，噉好多時係因為呢啲語言喺[[編譯]]嘅過程當中冇其他語言檢查得咁嚴密<ref name="thorsten2012">Thorsten Grötker, Ulrich Holtmann, Holger Keding, Markus Wloka, ''The Developer's Guide to Debugging'', Second Edition, Createspace, 2012.</ref><ref>Agans, David J. (2002). ''Debugging: The Nine Indispensable Rules for Finding Even the Most Elusive Software and Hardware Problems''. AMACOM.</ref>。 === Bug 種類 === {{main|Bug}} Bug 主要有以下嘅種類，每種嘅處理手法都唔同： *'''[[句法 (程式語言)|句法]]錯誤'''：[[句法 (程式語言)|句法]]（syntax）係指一款[[程式語言]]入面指定「邊啲[[符號]]（包括[[數字]]同[[字母]]）嘅組合算係有意思」嘅法則，好似係喺 [[C 程式語言]]入面，<code>printf("xxx");</code> 呢行碼會教部電腦顯示出 <code>xxx</code> 噉嘅字，因為 C 語言嘅句法指明咗 <code>printf</code> 嘅[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]係教部電腦做「顯示段字或者[[變數 (編程)|變數]]嘅數值出嚟」嘅作業，而如果一個編程員打錯字，將段碼打咗做（例如）<code>prinf("xxx");</code>（少噉咗個 <code>t</code>），就會搞到個程式因為句法問題而出錯。句法上嘅錯誤係咁多種錯誤當中最易搵到嘅：喺[[編譯器]]將段源碼轉換成[[機械碼]]嗰陣，實會捉到句法上嘅錯誤<ref>Friedman, Daniel P.; Mitchell Wand; Christopher T. Haynes (1992). ''Essentials of Programming Languages'' (1st ed.). The MIT Press.</ref>。 *'''[[算術]]上嘅錯誤'''：就算一個程式句法冇錯、而且亦冇任何形式嘅打錯字，個程式都有可能喺[[算術]]上出錯，好似係[[除以 0]] 就會搞到個程式行行吓出錯（行吓行吓，段碼叫部電腦將個變數嘅數值除 0，跟手部電腦就出錯），亦都反映個編程員喺寫個程式嗰陣考慮得唔夠周詳，冇諗到個程式行到呢度有可能會出現個噉嘅數值。要應付呢種錯誤，編程界嘅一種常見做法係叫個程式定時定候將啲變數嘅數值顯示出嚟（可以睇返 C 程式語言嘅 <code>printf</code>），等編程員可以一路睇到個程式行嗰陣每個變數嘅數值點樣變，即係個程式會出好似以下噉嘅輸出<ref>Pomonis, M., Petsios, T., Jee, K., Polychronakis, M., & Keromytis, A. D. (2014, December). IntFlow: improving the accuracy of arithmetic error detection using information flow tracking. In ''Proceedings of the 30th Annual Computer Security Applications Conference'' (pp. 416-425).</ref>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 // 喺時間點（t）0 嗰陣，position 嘅值係 0，velocity 嘅值係 0 t=1: position = 0 velocity = 10 // 喺時間點（t）1 嗰陣，position 嘅值係 0，velocity 嘅值係 10 t=2: position = 10 velocity = 20 // ... 如此類推。 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 </source> *'''[[程式迴圈|迴圈]]同[[遞歸]]上嘅錯誤'''：[[程式迴圈|迴圈]]（loop）係一種好常用嘅編程技術；一個迴圈會掕住若干句陳述式同埋重複條件，個程式會按住條重複條件，重複噉行掕住嗰柞陳述式若干次，直至重複條件達到為止，例子有 [[while 迴圈]]同 [[for 迴圈]]都係噉。有陣時，編程員可以打錯字，搞到個程式出現[[無限迴圈]]（infinite loop）或者無限[[遞歸]]（recursion）等嘅問題<ref>Charlesworth, A. (1979). Infinite Loops in Computer Programs. ''Mathematics Magazine'', 52(5), 284-291.</ref><ref>Carbin, M., Misailovic, S., Kling, M., & Rinard, M. C. (2011, July). Detecting and escaping infinite loops with Jolt. In ''European Conference on Object-Oriented Programming'' (pp. 609-633). Springer, Berlin, Heidelberg.</ref>。 *'''資源上嘅錯誤'''：有返咁上下[[複雜]]嘅程式基本上實會用到多件資源，包括用部電腦嘅[[記憶體]]記住處理緊嗰啲變數嘅數值；呢個過程可以引起好多錯誤，例如係編程員喺[[初始化]]（initialize）嗰陣唔記得咗要設定某個變數嘅數值，然後個程式要攞個變數做運算，跟住搞到部電腦因為個變數冇數值而出錯<ref>Zeller, A. (2009). ''Why programs fail: a guide to systematic debugging''. Elsevier. 7.5.1 Reading Uninitialized Variables.</ref>。 ... 等等。 == 質素要求 == [[File:NIST Testing standard interfaces.jpg|thumb|300px|一位[[軟件工程師]]喺度[[軟件測試|試軟件]]。]] {{see also|軟件工程}} 一般嚟講，無論一個程式係用嚟做乜嘅都好，啲人都會希望個程式具有以下呢啲特性： *[[可靠性]]（reliability）：指個程式有幾常會俾到啱嘅結果，一個完美可靠嘅程式係每次行嗰陣都會成功俾到正確輸出嘅，<math>\Pr(\text{success}) = 1</math> <ref group="註">喺[[數學]]上，<math>\Pr(y)</math> 係指「事件 <math>y</math> 發生嘅機會率」。</ref>；可靠性取決於啲演算法喺概念上嘅正確性同寫程式嘅過程當中有冇出錯，唔可靠嘅程式成日會有[[競爭危害]]（race condition；指個程式嘅最終輸出會受一啲唔受控制嘅時間差影響）或者[[緩衝區溢位]]（buffer overflow）等嘅問題－即係話如果有呢類問題出現，噉通常表示個程式寫得唔好<ref>Institute of Electrical and Electronics Engineers (1990) ''IEEE Standard Computer Dictionary: A Compilation of IEEE Standard Computer Glossaries''. New York, NY.</ref>。 *[[強健性 (電腦科學)|強健性]]（robustness）：指個程式有幾能夠預測同應對一啲佢自身以外嘅差錯，包括輸入嘅資料[[資料類型|唔啱款]]（例如係輸入需要係[[浮點數]]但用家俾咗個[[字符 (資料類型)|字符]]）、要用嘅資源（好似係[[記憶體]]）唔夠用以及係用家方面嘅出錯呀噉。一個強健嘅程式能夠喺佢自己以外嘅嘢出錯嗰陣有方法應對－簡單講可以想像成「<code>if</code> 有問題，<code>then</code> 用噉噉噉嘅步驟嚟應對」，至少唔會搞到[[輕機]]<ref>1990. ''IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology'', IEEE Std 610.12-1990 defines robustness as "The degree to which a system or component can function correctly in the presence of invalid inputs or stressful environmental conditions".</ref>。 *[[軟件可移植性|可移植性]]（portability）：指嗰個程式嘅源碼可以喺幾廣泛嘅[[電腦硬件]]同[[作業系統]]上面行，一個有完美可移植性嘅程式能夠喺任何電腦（無論係[[個人電腦]]定係[[手機]]等）上面行。可移植性由好多因素話事，例如係有啲程式可能用咗一啲比較專業嘅指令，而呢啲指令專業得滯，未必部部電腦都有安裝呢啲指令－噉就會搞到個程式喺某啲電腦上面行唔到<ref>Mooney, J. D. (2004). Developing portable software. In ''Information Technology'' (pp. 55-84). Springer, Boston, MA.</ref>。 *[[可維護性]]（maintainability）：指嗰個程式有幾易可以俾現時或者將來嘅編程員攞去改良、執錯或者調較。高嘅可維護性對於普通嘅用家嚟講重要性唔係咁明顯，但就對一個程式長遠嘅命運同價值嚟講就好緊要－具有高可維護性嘅程式往往會俾人攞去改完又改，因而有一個更活躍嘅用家群<ref>Foreman, John T.; Gross, Jon; Rosenstein, Robert; Fisher, David; Brune, Kimberly (January 1997). "Maintainability Index Technique for Measuring Program Maintainability". [https://resources.sei.cmu.edu/library/asset-view.cfm?assetid=12689 C4 Software Technology Reference Guide: A Prototype] (PDF). Software Engineering Institute. p. 231.</ref><ref>"[https://www.wisdomgeek.com/programming/tips-become-good-programmer/ Programming 101: Tips to become a good programmer - Wisdom Geek]". Wisdom Geek.</ref>。 *[[演算法效率|效率]]（efficiency）：指個程式用咗幾多資源。呢度嘅「資源」包括咗時間、電腦記憶、同埋係[[電腦網絡|網絡]][[網絡頻寬|頻寬]]等等。一個理想嘅程式能夠好好噉管理佢有嘅資源，例如係唔好俾[[漏記憶]]嘅情況發生，並且用最少嘅資源做最多嘅嘢。可以睇埋[[運算複雜性理論]]（computational complexity theory）方面嘅內容<ref>Arora, Sanjeev; Barak, Boaz (2009), ''Computational Complexity: A Modern Approach'', Cambridge University Press.</ref>。 *[[易用性]]（usability）：指一個普通嘅用家有幾易可以正確噉運用呢個程式。一個易用嘅程式會寫得好清楚、冇啲唔等使嘅指令、仲會有好多附加嘅內文嚟解釋每段指令係為乜而存在嘅；呢啲因素令到經驗冇咁豐富嘅編程員或者冇分寫嗰個程式嘅編程員能夠[[可讀性|一睇就知嗰個程式做緊啲乜嘢]]。[[人因工程]]（ergonomics）呢門專係研究點樣令[[機械]]更加易用嘅[[工程學]]領域對易用性有詳細嘅研究<ref>Wegge, K. P., & Zimmermann, D. (2007, July). Accessibility, usability, safety, ergonomics: concepts, models, and differences. In ''International Conference on Universal Access in Human-Computer Interaction'' (pp. 294-301). Springer, Berlin, Heidelberg</ref>。睇埋下面[[可讀性]]。 ... 等等。 === 可讀性 === {{main|可讀性}} 喺程式編寫上，[[可讀性]]（readability）指一段符號（例如係一個程式嘅源碼）對於人嚟講有幾易睇得明。有啲程式好簡潔，令人一睇就知段源碼係點運作同愛嚟做乜；但又有啲程式可能會（例如）有一大柞唔等使嘅[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，搞到一個冇分幫手寫嗰段碼嘅人一眼望落就俾佢搞到一頭霧水。可讀性對於一段源碼嚟講相當緊要：首先，可讀性會影響到個程式嘅[[易用性]]、[[軟件可移植性|可移植性]]同[[可維護性]]－一個源碼可讀嘅程式會令到其他人一睇就明佢搞緊乜，所以亦都令人容易攞去用、將段碼用落去喺第啲機上（可移植性）同埋係執呢段碼（可維護性）；另一方面，專業嘅編程員會揼好多時間心機去讀同研究彼此寫嘅程式，嘗試理解其他編程員寫嘅程式，以及係將其他編程員嘅程式改少少攞嚟用，而可讀性會令呢個過程更容易。事實上有研究指，好多時用一啲簡單方法令段源碼變可讀啲，就能夠幫其他編程員慳好多時間<ref name="james1982">James L. Elshoff, Michael Marcotty, [http://doi.acm.org/10.1145/358589.358596 Improving computer program readability to aid modification] (PDF), ''Communications of the ACM'', v.25 n.8, p.512-521, Aug 1982.</ref>。 要提高一段源碼嘅可讀性，常見嘅方法有<ref>[https://www2.cs.arizona.edu/~mccann/style_c.html Toward Developing Good Programming Style].</ref>： *用一貫嘅[[程式碼風格]]（programming style）； *用好嘅[[縮排風格]]（indent styles；喺每一行陳述式前面加空格嘅做法）； *落[[程式注釋|注釋]]（comment；一啲會俾個程式忽略嘅文字碼，可以用嚟向睇嘅人講解每行陳述式用嚟做乜）； *[[分解 (電腦科學)|分解]]（decomposition），指將一件複雜嘅工作分做好多件細啲嘅工作，等想改段源碼嗰個人能夠直接飛去佢想改嗰部份<ref>Tom DeMarco (1978). ''Structured Analysis and System Specification''. New York, NY: Yourdon, 1978.</ref>，例如係喺編寫[[遊戲程式]]嗰陣，啲編程員好興俾唔同嘅[[人物]]同[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]各有自己嘅[[檔案]]，等啲人玩起[[遊戲改檔|改檔]]上嚟易搞啲； ... 等等<ref name="james1982"/>。例如之前提到嗰個「搵出數列入面最大嘅數值」嘅 Python 程式噉： {{clear}} <center> {| class="wikitable" |- ! 冇縮排冇注釋： ! 有縮排有注釋： |-valign="top" |<syntaxhighlight lang="python"> def find_max (L): max = 0 for x in L: if x > max: max = x return max </syntaxhighlight> |<syntaxhighlight lang="python"> # 入嘅嘢：一列冧巴，叫佢做「L」。 # 出嘅嘢：L 入面最大嘅冧巴。 def find_max (L): # 定義乜嘢係「去搵 L 嘅最大值」。 max = 0 # 設最大值做 0。 for x in L: # 為咗 x 喺 L 入面。 if x > max: # 如果 x 大過最大值。 max = x # 設最大值做 x。 return max # 俾返個最大值出嚟。 </syntaxhighlight> |} </center> == 簡史 == [[File:Ada lovelace.jpg|thumb|240px|英格蘭數學家[[勒芙蕾絲]]嘅畫像]] {{see also|電腦科學史}} 喺[[中世紀]]（5 至 15 世紀）經已有[[數學家]]喺度寫類似電腦程式嘅嘢，不過歷史學家一般認為，史上第一個電腦程式係由[[英格蘭]]數學家[[勒芙蕾絲]]（Ada Lovelace）喺 1840 年寫嘅，當時佢為由[[運算機械]]之父[[巴貝治]]（Charles Babbage）設計嘅[[分析機]]（Analytical Engine）寫咗一段演算法，用嚟計[[白努利數]]。但係喺 19 世紀至廿世紀初期間，程式編寫一路都係一樣高度專業化嘅嘢，平民好少可會參與<ref>Fuegi, J.; Francis, J. (2003). "Lovelace & Babbage and the Creation of the 1843 'notes'". ''IEEE Annals of the History of Computing''. 25 (4): 16.</ref>。 程式編寫普及化係喺廿世紀中開始嘅：廿世紀初嘅電腦程式編寫用嘅基本上淨係得[[機械語言]]同[[組合語言]]，而喺 1953 年，[[美國]]電腦科學家[[莊·巴吉斯]]（John Backus）提出咗「想要有比起組合語言更加[[易讀]]嘅程式語言」嘅諗頭，並且喺 1957 年開發咗世上第一隻廣泛俾人使用嘅[[高級程式語言]] [[Fortran]] <ref>Backus, John (October–December 1998). "The History of Fortran I, II, and III". ''IEEE Annals of the History of Computing''. 20 (4): 68–78.</ref>。高級程式語言呢一樣發明令程式編寫更加易做，所以助長咗「冇乜受過專業訓練嘅人自己學程式編寫」嘅風氣。而到咗廿一世紀初，編程經已成為咗好多技術－例如係[[人工智能]]同[[遊戲編程]]等－嘅重要一環，呢點令編程成為咗一種有相當[[市場價值]]嘅[[技能]]<ref name="importantskills"/>。 == 註釋 == {{Reflist|group=註}} == 睇埋 == *[[Hello World]] *[[電腦科學]] *[[運算理論]] *[[電腦網絡]] *[[人工智能]] *[[遊戲編程]] *[[電子工程]] *[[軟件畫則]]，指寫電腦軟件之前嘅圖則，講解軟件嘅各部份、有乜特性同細節以及係呢啲部份之間嘅關係<ref>Clements, Paul; Felix Bachmann; Len Bass; David Garlan; James Ivers; Reed Little; Paulo Merson; Robert Nord; Judith Stafford (2010). ''Documenting Software Architectures: Views and Beyond, Second Edition''. Boston: Addison-Wesley.</ref>。 *[[軟件維護]]，指喺一隻電腦軟件出咗街之後執同改良隻軟件<ref>Pigoski, Thomas M., 1997: ''Practical software maintenance: Best practices for managing your software investment''. Wiley Computer Pub. (New York).</ref>。 {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} == 文獻 == {{Wikibooks|Computer Programming}} {{Wikibooks|Windows Programming}} {{Wikiversity|Computer Programming}} {{Commons category|Computer programming}} *A. K. Hartmann, ''[http://www.worldscibooks.com/physics/6988.html Practical Guide to Computer Simulations]'', Singapore: World Scientific (2009). *A. Hunt, D. Thomas, and W. Cunningham, ''The Pragmatic Programmer. From Journeyman to Master'', Amsterdam: Addison-Wesley Longman (1999). *Brian W. Kernighan, ''The Practice of Programming'', Pearson (1999). *Weinberg, Gerald M., ''The Psychology of Computer Programming'', New York: Van Nostrand Reinhold (1971). *Edsger W. Dijkstra, ''A Discipline of Programming'', Prentice-Hall (1976). *O.-J. Dahl, E.W. Dijkstra, C.A.R. Hoare, ''Structured Pogramming'', Academic Press (1972). *David Gries, ''The Science of Programming'', Springer-Verlag (1981). === 經典 === *[[高德納|Donald Knuth]]. ''The Art of Computer Programming, Volumes 1-4A Boxed Set''. Third Edition (Reading, Massachusetts: Addison-Wesley, 2011), 3168pp. {{ISBN|978-0-321-75104-1|0-321-75104-3}} **''Volume 1: Fundamental Algorithms''. Third Edition (Reading, Massachusetts: Addison-Wesley, 1997), xx+650pp. {{ISBN|978-0-201-89683-1|0-201-89683-4}}. Errata: [https://cs.stanford.edu/~knuth/all1-pre.ps.gz] (2011-01-08), [https://cs.stanford.edu/~knuth/all1.ps.gz] (2017-09-18, 27th printing). Addenda: [https://cs.stanford.edu/~knuth/1-appc.ps.gz] (2011). **''Volume 2: Seminumerical Algorithms''. Third Edition (Reading, Massachusetts: Addison-Wesley, 1997), xiv+762pp. {{ISBN|978-0-201-89684-8|0-201-89684-2}}. Errata: [https://cs.stanford.edu/~knuth/all2-pre.ps.gz] (2011-01-08), [https://cs.stanford.edu/~knuth/all2.ps.gz] (2017-09-18, 26th printing). Addenda: [https://cs.stanford.edu/~knuth/2-appc.ps.gz] (2011). **''Volume 3: Sorting and Searching''. Second Edition (Reading, Massachusetts: Addison-Wesley, 1998), xiv+780pp.+foldout. {{ISBN|978-0-201-89685-5|0-201-89685-0}}. Errata: [https://cs.stanford.edu/~knuth/all3-pre.ps.gz] (2011-01-08), [https://cs.stanford.edu/~knuth/all3.ps.gz] (2017-09-18, 27th printing). Addenda: [https://cs.stanford.edu/~knuth/3-appc.ps.gz] (2011). **''Volume 4A: Combinatorial Algorithms, Part 1''. First Edition (Reading, Massachusetts: Addison-Wesley, 2011), xv+883pp. {{ISBN|978-0-201-03804-0|0-201-03804-8}}. Errata: [https://cs.stanford.edu/~knuth/all4a.ps.gz] (2017-09-18, ? printing). **''Volume 1, Fascicle 1: MMIX&nbsp;– A RISC Computer for the New Millennium''. (Addison-Wesley, 2005-02-14) {{ISBN|0-201-85392-2}} (will be in the fourth edition of volume 1). Errata: [https://cs.stanford.edu/~knuth/all1f1.ps.gz] (2016-08-02). **''Volume 4, Fascicle 5: Mathematical Preliminaries Redux; Backtracking; Dancing Links''. (Addison-Wesley, 2018-10-18) 320pp, {{ISBN|978-0-13-467179-6}} (will become part of volume 4B). **''Volume 4, Fascicle 6: Satisfiability''. (Addison-Wesley, 2015-12-08) xiii+310pp, {{ISBN|978-0-13-439760-3}}. Errata: [https://cs.stanford.edu/~knuth/all4f6.ps.gz] (2017-06-01) (will become part of volume 4B). {{clear}} == 出面網頁 == *[https://github.com/ GitHub]，程式設計者常用嘅協作網站 *[https://stackexchange.com/ StackExchange]，程式設計者常用嘅網上討論區 *[https://codeforces.com/ CodeForces]，程式設計比試網站 *[https://www.topcoder.com/ TopCoder]，程式設計比試網站 *[https://composingprograms.com/ Composing Programs]. *[https://leetcode.com/ Leetcode]. {{電腦程式編寫}} {{軟件工程}} {{電腦科學}} [[類:編程| ]] 07erjzrz5631nr3ggnsei5n0hxix7go 4 187754 1865030 1863475 2022-08-18T17:14:44Z Z423x5c6 42683 /* 數學同邏輯 */ // Edit via Wikiplus wikitext text/x-wiki <!-- Putting categories and inter language links here to avoid confusion from people adding to the bottom of last articles section. --> [[Category:維基百科好文程序|提名]] <!-- End of categories and interwikis--> {{/指引}} =={{anchor|NomsByTopic}}提名== [[File:GA candidate.svg|40px|left|好文提名]] 要加好文提名到呢版，請睇[[Wikipedia:好文提名/指示|指示]]。 註：有關文章嘅位置同[[Wikpedia:引用來源|引用來源]]指引，請睇[[Wikipedia:認定可靠來源]]。 __NOTOC__ <!-- NOMINATION CATEGORIES BEGIN HERE --> [[File:P countries-vector.svg|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 地方 === {{shortcut|WP:GAN#PLACE}} {{anchor|PLACE}}{{anchor|地方}} ::包括所有喺主題上圍繞一個特定地方嘅文。 #{{GANentry|馬來西亞}} [[User:Mic123Macao5201314]] ([[User talk:Mic123Macao5201314|傾偈]]) 2021年4月27號 (二) 17:12 (UTC+8) #{{GANentry|M-105 (密芝根州州道)}} ——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月9號 (二) 03:48 (UTC) #*少少格式上嘅意見：有啲用咗中維術語嘅位我執咗，不過仍然有技術問題有待解決：1. 明細模仍有一啲連結未譯（例如Michigan State Trunkline Highway System）；2. Ref有啲「Unknown parameter |name-list-style= ignored」錯誤要修正；3. 暫時未有一個有效嘅類。--[[User:Yaukasin|Yaukasin]] ([[User talk:Yaukasin|傾偈]]) 2022年8月10號 (三) 14:44 (UTC) #*:多謝你嘅意見，少少回應： #*:#中維術語嘅講法，之前已經討論過，有啲人話呢啲「唔係純正粵語」，但係呢一種講法係無根據； #*:#未譯嗰到，有少少技術上嘅問題，我要再睇睇啲module。 #*:#Ref嘅錯誤應該可以直接剷咗個parameter佢。 #*:#分類，等陣開。——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月11號 (四) 06:21 (UTC) #*:#:<s>{{Ping|Shinjiman|H78c67c}}想請教吓，ref parameter係咪關[[Module:Citation/CS1]]事？——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月11號 (四) 17:27 (UTC)</s> #*:#:{{Ping|Yaukasin}}處理哂啦，得閒可以評吓。——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月14號 (日) 13:38 (UTC) #{{GANentry|M-132 (密芝根州州道)|2=1}}——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月11號 (四) 06:21 (UTC) [[File:Gnome-globe.svg|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 地理 === {{shortcut|WP:GAN#GEO}} {{anchor|GEO}}{{anchor|地理}} ::包括自然地理、人文地理題材等等。 [[File:Nuvola mimetypes kchart chrt.png|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 經濟同商業 === {{shortcut|WP:GAN#ECON}} {{anchor|ECON}}{{anchor|經濟同商業}} ::包括經濟理論、工商管理、私營機構等等。 # {{GANentry|1=投資|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年4月8號 (四) 14:30 (UTC) # {{GANentry|1=資訊系統|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年6月20號 (日) 04:11 (UTC) # {{GANentry|1=個人理財|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年6月26號 (日) 08:08 (UTC) [[File:Nuvola apps display.png|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 工程同技術 === {{shortcut|WP:GAN#COMP|WP:GAN#ENG}} {{anchor|COMP}}{{anchor|ENG}}{{anchor|工程}} ::包括電腦、建築物、運輸、科技公司、科技發明等等。 # {{GANentry|1=運算理論|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2019年11月2號 (六) 06:21 (UTC) #* 霸位。[[User:Deryck Chan|翹仔]] ([[User talk:Deryck Chan|傾偈]]) 2021年2月20號 (六) 23:57 (UTC) # {{GANentry|1=電腦程式編寫|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2020年10月11號 (日) 02:43 (UTC) #* [[User:Detective Akai]] 評緊。[[User:Deryck Chan|翹仔]] ([[User talk:Deryck Chan|傾偈]]) 2021年3月8號 (一) 23:13 (UTC) # {{GANentry|1=人機互動|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年3月20號 (六) 11:44 (UTC) # {{GANentry|1=程序生成|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年11月8號 (一) 06:06 (UTC) # {{GANentry|1=軟件工程|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年11月27號 (六) 14:48 (UTC) # {{GANentry|1=過山車物理|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年12月4號 (六) 03:24 (UTC) # {{GANentry|1=Arch Linux|2=1}}[[User: MultipleRocketLauncher|MultipleRocketLauncher]] ([[User talk:MultipleRocketLauncher|傾偈]]) 2022年4月17號 (六) 08:46 (UTC) [[File:Nuvola apps package games arcade.png|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 電子遊戲 === ::包括個別電子遊戲、電子遊戲產業、同電子遊戲零舍相關嘅技術等等。 # {{GANentry|1=遊戲引擎|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年3月21號 (日) 13:02 (UTC) # {{GANentry|1=動態難度調控|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年5月6號 (四) 15:05 (UTC) # {{GANentry|1=集換式咭遊戲|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年2月8號 (二) 07:19 (UTC) # {{GANentry|1=潛行遊戲|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年5月17號 (二) 07:55 (UTC) # {{GANentry|1=遊戲關卡|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年5月20號 (五) 14:09 (UTC) [[File:Nuvola apps fonts.svg|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 人物傳記 === {{shortcut|WP:GAN#BIOG}} {{anchor|BIOG}}{{anchor|人物傳記}} ::包括所有喺主題圍繞一個人嘅文。 #{{GANentry|張敬軒}}[[User:Detective Akai|Akai 博士]] ([[User talk:Detective Akai|傾偈]]) 2020年7月25號 (六) 05:49 (UTC) #: [[Talk:張敬軒]]有人傾緊。[[User:Deryck Chan|翹仔]] ([[User talk:Deryck Chan|傾偈]]) 2021年2月21號 (日) 13:12 (UTC) #{{GANentry|金文泰}}[[User:Detective Akai|Akai 博士]] ([[User talk:Detective Akai|傾偈]]) 2020年7月28號 (二) 03:40 (UTC) #: 評咗，執緊文。[[User:Deryck Chan|翹仔]] ([[User talk:Deryck Chan|傾偈]]) 2021年2月24號 (三) 21:45 (UTC) #{{GANentry|東久邇宮稔彥王}}[[User:Detective Akai|Akai 博士]] ([[User talk:Detective Akai|傾偈]]) 2020年10月22號 (四) 08:45 (UTC) #{{GANentry|桃樂妃·斯皮爾斯}}——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年6月11號 (六) 15:29 (UTC) #:英文好文翻譯。——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月3號 (三) 13:00 (UTC) #{{GANentry|約書亞·伊魯斯特雷}}——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月3號 (三) 13:00 (UTC) #:英文好文翻譯，有部分賽事/人名未搵到正式漢字翻譯。——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月3號 (三) 13:00 (UTC) [[File:Film reel.svg|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 文化藝術 === {{shortcut|WP:GAN#CUL}} {{anchor|FILM}}{{anchor|文化}} ::包括地方文化、音樂、戲劇等等。講一啲未出街嘅文藝作品嘅文唔做得好文住，因為一出街篇文就要大執。 # {{GANentry|1=大戲}} [[Wikipedia:正文檢討]]掟過嚟。[[User:Deryck Chan|翹仔]] ([[User talk:Deryck Chan|傾偈]]) 2021年4月6號 (二) 21:15 (UTC) #:啱啱評咗係「再執執」，睇吓有無人有興趣執。——[[User:Z423x5c6|Z423x5c6]] ([[User talk:Z423x5c6|傾偈]]) 2021年12月18號 (六) 10:50 (UTC) # {{GANentry|1=華爾茲}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年7月13號 (二) 15:58 (UTC) # {{GANentry|1=旋律|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年8月9號 (一) 09:59 (UTC) # {{GANentry|1=音高|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年12月21號 (二) 11:53 (UTC) # {{GANentry|1=世界創建|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年5月31號 (二) 05:32 (UTC) #:而家粵維多咗咁多篇文學同音樂舞蹈方面嘅好文，不如將「文化藝術」呢欄分拆做「文學寫作」、「表演藝術」同「視覺藝術」等幾 part？ [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年5月31號 (二) 05:32 (UTC) #::{{Ping|Dr. Greywolf}}支持。我諗你都會繼續寫呢方面嘅文，而在下文化水平實在有限，應該唔會評呢啲文，呢條隊喺可見嘅將來都好難清空。——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年6月7號 (二) 12:56 (UTC) #::{{ping|Yuyu}} 講起上嚟，你會唔會有興趣幫吓手評呢啲候選好文？唔使花好多時間。 :) [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年7月17號 (日) 09:22 (UTC) [[File:Greek deity head icon.png|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 世界歷史 === {{shortcut|WP:GAN#HIST|WP:GAN#ARCH}} {{anchor|HIST}}{{anchor|ARCH}}{{anchor|世界歷史}} ::世界各地歷史。 [[File:Vote.svg|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 社會科學 === {{shortcut|WP:GAN#POL|WP:GAN#GOVT}} {{anchor|POL}}{{anchor|GOVT}}{{anchor|政治同政府}}{{anchor|社會科學}} ::包括社會學、選舉、地方政府架構、政府部門等等。 # {{GANentry|1=組織|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年2月24號 (三) 11:26 (UTC) # {{GANentry|1=愛爾蘭國旗}} [[Wikipedia:正文檢討]]掟過嚟。[[User:Deryck Chan|翹仔]] ([[User talk:Deryck Chan|傾偈]]) 2021年4月6號 (二) 21:15 (UTC) #:評咗「再執執」。——[[User:Z423x5c6|Z423x5c6]] ([[User talk:Z423x5c6|傾偈]]) 2021年12月18號 (六) 13:10 (UTC) [[File:Rubik's cube.svg|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 數學同邏輯 === ::包括數學同邏輯學等嘅形式科學。 # {{GANentry|1=實驗|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年5月7號 (六) 10:01 (UTC) #:實驗可以當係統計學嘅一環，while 統計學係數學嘅一環。 # {{GANentry|1=圓羣|2=1}} ——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年5月16號 (一) 09:08 (UTC) #:重提好文。 # {{GANentry|1=YBC 7289|2=1}}——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月18號 (四) 17:14 (UTC) [[File:Stylised atom with three Bohr model orbits and stylised nucleus.png|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 物理科學 === ::包括物理學、化學、地球科學、天文天體等等。 # {{GANentry|1=熱力學|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年10月10號 (日) 05:28 (UTC) # {{GANentry|1=HD 217107 b|2=1}} ——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年7月28號 (四) 14:13 (UTC) #: 查實我隱約有種感覺，好文係咪要有個 minimum word count... [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年8月9號 (二) 03:55 (UTC) #:: 英維嗰邊有討論，有種講法就係GA嘅其中一個定位就係「短嘅FA」。我推呢幾篇，就係想睇睇粵維社羣點睇。——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月9號 (二) 07:02 (UTC) # {{GANentry|1=HD 217107 c|2=1}} ——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月7號 (日) 06:22 (UTC) [[File:DNA icon.svg|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 生命科學 === {{shortcut|WP:GAN#BIO|WP:GAN#SCI}} {{anchor|BIO}}{{anchor|SCI}}{{anchor|自然科學}} ::包括研究有生命嘅系統嘅科學。 # {{GANentry|1=箭毒木}} [[Wikipedia:正文檢討]]掟過嚟。[[User:Deryck Chan|翹仔]] ([[User talk:Deryck Chan|傾偈]]) 2021年4月6號 (二) 21:16 (UTC) #:評咗「再執執」。——[[User:Z423x5c6|z423x5c6]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年1月1號 (六) 12:56 (UTC) # {{GANentry|1=動物行為學}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年11月10號 (三) 13:38 (UTC) [[File:Noun mind 366997.svg|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 認知科學 === ::包括認知心理學、神經科學、語言學、人工智能等等。 # {{GANentry|1=腦葉|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2020年11月6號 (五) 06:10 (UTC) # {{GANentry|1=腦電波|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2020年12月2號 (三) 11:15 (UTC) # {{GANentry|1=遺忘|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年1月4號 (二) 06:43 (UTC) # {{GANentry|1=前饋神經網絡|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年2月13號 (日) 05:47 (UTC) # {{GANentry|1=遞迴神經網絡|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年2月13號 (日) 05:47 (UTC) # {{GANentry|1=智商|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年2月17號 (四) 13:40 (UTC) # {{GANentry|1=語義網絡|2=1}} [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年5月29號 (日) 12:58 (UTC) #:而家粵維多咗咁多篇認知科學方面嘅好文，不如將呢欄拆做「心理學」、「人工智能」同「語言學」？神經科學嘅文就擺去生命科學度。[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年6月7號 (二) 13:54 (UTC) [[File:Puzzle.svg|22px|left]]<!--呢行屬於下面小節，編輯段落嘅時候唔好搞佢--> === 雜項 === {{anchor|MISC}} {{shortcut|WP:GAN#MISC}} ::唔屬以上任何一個類別嘅文。 # {{GANentry|1=油潑扯麵|2=1}} [[User:Z423x5c6|Z423x5c6]] ([[User talk:Z423x5c6|傾偈]]) 2020年8月12號 (三) 07:52 (UTC) #*評緊。[[User:Detective Akai|Akai 博士]] ([[User talk:Detective Akai|傾偈]]) 2020年8月12號 (三) 09:26 (UTC) # {{GANentry|1=蔴雀牌|2=1}} [[User:Z423x5c6|Z423x5c6]] ([[User talk:Z423x5c6|傾偈]]) 2020年8月22號 (六) 16:42 (UTC) # {{GANentry|1=葛梯爾問題|2=1}} [[User:Star021231|Star021231]] ([[User talk:Star021231|傾偈]]) 2021年1月26號 (二) 16:17 (UTC) #*執咗吓。[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年2月6號 (六) 01:22 (UTC) #*就評呢篇。[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2021年2月27號 (六) 05:07 (UTC) #*講起上嚟，呢篇個作者冇嗮聲氣噉... [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年3月18號 (五) 00:14 (UTC) # {{GANentry|1=學術寫作|2=1}}[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年3月18號 (五) 00:14 (UTC) opvuk5knhzgpkrsqeiyqf4dwxxmrm0u 0 188138 1865007 1852425 2022-08-18T15:44:20Z Flyingaz 195442 /* 演出 */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 桂儀 | 圖片 = | 類型 = 模特兒 | 英文名 = Abbierain | 羅馬拼音 = Leung Kwai Yi | 原名 = 梁桂儀（Abbie Leung） | 出生日期 = {{birth date and age|1993|5|18}} | 出生地 = {{HKG-1959}} | 國籍 = {{HKG}} | 民族 = | 職業 = [[模特兒]] | 語言 = [[粵語|廣東話]]、[[英文]]、[[普通話]] | 教育程度 = [[香港理工大學]]紡織及製衣學系 | 活躍年代 = 2016年到依家 | 經紀公司 = }} '''桂儀'''（{{lang-en|'''Abbierain'''}}，{{bd|1993年|5月18號}}），原名'''梁桂儀'''（{{lang-en|'''Abbie Leung'''}}），係香港女模特兒，2018年開始參與電視節目演出。 ==簡歷== 梁桂儀以前讀順德聯誼總會鄭裕彤中學（2010年中五），大學讀[[香港理工大學]]紡織及製衣學系，嗰陣做過大學辯論隊成員。佢亦係[[潛水]]專家，去過好多國家玩潛水。 2018年，佢參與[[無綫電視]]綜藝節目《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》，做其中一位美女學徒。 ==演出== ===網上節目（ViuTV）=== *2016年：《[[Full Speed Girls]]》 跑手（第23集） ===電視節目（ViuTV）=== *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 ===電視節目（無綫電視）=== *2018年：《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》 美女學徒 ==參考== *[https://hk.entertainment.appledaily.com/entertainment/daily/article/20150101/18987401 Abbie闖印度冇有怕] *[https://www.hk01.com/即時娛樂/200119 美女學徒梁桂儀走可愛路線　性格大頭蝦想搵男仔照顧] ==出面網頁== *{{facebook|Abbierain.lky}} *{{instagram|Abbierain.lky}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:梁氏|桂儀]] [[Category:香港理工大學舊生]] k6im993auf7qw8i4jyjw6hmgj2e5b2w 1865078 1865007 2022-08-19T01:10:22Z 218.255.142.6 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 桂儀 | 圖片 = | 類型 = 模特兒 | 英文名 = Abbierain | 羅馬拼音 = Leung Kwai Yi | 原名 = 梁桂儀（Abbie Leung） | 出生日期 = {{birth date and age|1993|5|18}} | 出生地 = {{HKG-GBR}} | 國籍 = {{CHN-HKG}} | 民族 = | 職業 = [[模特兒]] | 語言 = [[中華民國國語|普通話]]、[[英文]]、[[粵語]] | 教育程度 = {{flagicon|HKG}} [[香港理工大學]]紡織及製衣學系 | 活躍年代 = 2016年到依家 | 經紀公司 = }} '''桂儀'''（{{lang-en|'''Abbierain'''}}，{{bd|1993年|5月18號}}），原名'''梁桂儀'''（{{lang-en|'''Abbie Leung'''}}），係香港女模特兒，2018年開始參與電視節目演出。 ==簡歷== 梁桂儀以前讀順德聯誼總會鄭裕彤中學（2010年中五），大學讀[[香港理工大學]]紡織及製衣學系，嗰陣做過大學辯論隊成員。佢亦係[[潛水]]專家，去過好多國家玩潛水。 2018年，佢參與[[無綫電視]]綜藝節目《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》，做其中一位美女學徒。 ==演出== ===網上節目（ViuTV）=== *2016年：《[[Full Speed Girls]]》 跑手（第23集） ===電視節目（ViuTV）=== *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 ===電視節目（無綫電視）=== *2018年：《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》 美女學徒 ==參考== *[https://hk.entertainment.appledaily.com/entertainment/daily/article/20150101/18987401 Abbie闖印度冇有怕] *[https://www.hk01.com/即時娛樂/200119 美女學徒梁桂儀走可愛路線　性格大頭蝦想搵男仔照顧] ==出面網頁== *{{facebook|Abbierain.lky}} *{{instagram|Abbierain.lky}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:梁氏|桂儀]] [[Category:香港理工大學舊生]] 8sumxh1ehcukqfoq4cvlemzofols6w0 1865084 1865078 2022-08-19T01:14:06Z 14.0.236.93 LTA wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 桂儀 | 圖片 = | 類型 = 模特兒 | 英文名 = Abbierain | 羅馬拼音 = Leung Kwai Yi | 原名 = 梁桂儀（Abbie Leung） | 出生日期 = {{birth date and age|1993|5|18}} | 出生地 = {{HKG-1959}} | 國籍 = {{HKG}} | 民族 = | 職業 = [[模特兒]] | 語言 = [[粵語|廣東話]]、[[英文]]、[[普通話]] | 教育程度 = [[香港理工大學]]紡織及製衣學系 | 活躍年代 = 2016年到依家 | 經紀公司 = }} '''桂儀'''（{{lang-en|'''Abbierain'''}}，{{bd|1993年|5月18號}}），原名'''梁桂儀'''（{{lang-en|'''Abbie Leung'''}}），係香港女模特兒，2018年開始參與電視節目演出。 ==簡歷== 梁桂儀以前讀順德聯誼總會鄭裕彤中學（2010年中五），大學讀[[香港理工大學]]紡織及製衣學系，嗰陣做過大學辯論隊成員。佢亦係[[潛水]]專家，去過好多國家玩潛水。 2018年，佢參與[[無綫電視]]綜藝節目《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》，做其中一位美女學徒。 ==演出== ===網上節目（ViuTV）=== *2016年：《[[Full Speed Girls]]》 跑手（第23集） ===電視節目（ViuTV）=== *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 ===電視節目（無綫電視）=== *2018年：《[[美女廚房 (2018年)|美女廚房]]》 美女學徒 ==參考== *[https://hk.entertainment.appledaily.com/entertainment/daily/article/20150101/18987401 Abbie闖印度冇有怕] *[https://www.hk01.com/即時娛樂/200119 美女學徒梁桂儀走可愛路線　性格大頭蝦想搵男仔照顧] ==出面網頁== *{{facebook|Abbierain.lky}} *{{instagram|Abbierain.lky}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:梁氏|桂儀]] [[Category:香港理工大學舊生]] k6im993auf7qw8i4jyjw6hmgj2e5b2w 0 188884 1865253 1849308 2022-08-19T08:55:08Z 219.76.18.202 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 陳嘉慧 | 類型 = 女藝人 | 原名 = | 圖片 = Erica Chan 陳嘉慧 in June 2021.jpg | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = 2022年 | 羅馬拼音 = Chan Ka Wai | 英文名 = Erica Chan | 花名 = 嫩版[[賈靜雯]]<ref name="hk01-20"/> | 國籍 = {{CHN-HKG}} | 出生日期 = {{birth date and age|1996|5|30}} | 出生地點 = {{HKG-GBR}} | 職業 = [[演員]] | 語言 = [[中華民國國文|國語]]、[[英文]]、[[粵語]]、[[日文]] | 教育程度 = {{JPN}}[[櫻美林大學]]畢業<ref name="hk01-20"/> | 出道地點 = {{HKG}} | 親屬 = 兩個家姐 | 活躍年代 = 2018年到依家 | 經紀公司 = [[無綫電視]]（2018年到依家） | 代表作品 = 《[[解決師]]》陳佩慧<br/>《[[迷網]]》牛嘉碧<br/>《[[愛上我的衰神]]》潘小渝 | 獎 = }} '''陳嘉慧'''（{{lang-en|'''Erica Chan'''}}，{{bd|1996年|5月30號}}）係[[香港]][[無綫電視]]藝員合約女藝員，參加第29期[[無綫電視藝員訓練班]]入行，而家主要幫無綫拍下電視劇。 ==簡歷== 陳嘉慧12歲跟屋企人移民[[日本]]，喺[[東京]]嘅[[櫻美林大學]]畢業，直至參加藝員訓練班先至返香港。佢先後憑住2019年《[[解決師]]》<ref>[https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/391518/ 【解決師】八位學生妹啦啦隊起底　郭思、林映蔚外邊個吸引你？]</ref>同2020年《[[迷網]]》<ref name="hk01-20">[https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/507236/ 【迷網】陳嘉慧曾於日本讀書講得流利日語　認係優勢︰機會都多咗]</ref>喺演出而開始多人識。2021年佢喺《[[愛上我的衰神]]》入面做第一女主角，係少數藝訓班出身嘅藝員可以咁快（畢業3年）就有擔正做主角嘅機會。 ==演出== ===劇集（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''劇名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |rowspan="5"|2018年到依家||rowspan="5"|[[愛·回家之開心速遞]]||Daisy（第311集起） |- |盤絲洞女子大學學生（第237、623集） |- |年輕媽媽（第480集） |- |馬榮影迷（第673集） |- |寄（第807、956集） |- |rowspan="4"|2018年||[[BB來了]]||接待員 / 唐恬兒前同事（第3、6集） |- |[[是咁的，法官閣下]]||文理大學學生（第4、5、7集） |- |[[兄弟 (電視劇)|兄弟]]||記者（第1、4、6、12集） |- |[[救妻同學會]]||泳客（第3集） |- |rowspan="13"|2019年||[[福爾摩師奶]]||記者（第1、3、10、13、20-21集） |- |[[廉政行動2019]]||調查員 |- |[[鐵探]]||簡國曙秘書 |- |[[白色強人]]||急症室病人（第14集） |- |[[十二傳說]]||記者（第1集） |- |rowspan="3"|[[金宵大廈]]||情侶（第2集） |- |酒吧客人（第5、6集） |- |美女（第17集） |- |[[她她她的少女時代]]||大學生（第9集） |- |[[街坊財爺]]||侍應（第14集） |- |[[牛下女高音]]||藍湘湘（第10集） |- |[[解決師]]||陳佩慧（欖球隊啦啦隊員） |- |[[過街英雄]]（海外首播）||應徵者（第4集） |- |rowspan="12"|2020年||[[大醬園]]||鄧小娟 |- |[[黃金有罪]]||舞女 |- |[[法證先鋒IV]]||孫女（第4集） |- |rowspan="2"|[[機場特警 (電視劇)|機場特警]]||護士（第1、8、17集） |- |曾曉晨婚禮姊妹（第25集） |- |[[降魔的2.0]]||女學生（第13、14集） |- |[[迷網]]||牛嘉碧 |- |[[反黑路人甲]]||面試者（第1集） |- |[[使徒行者3]]||護士（第3、5、12集） |- |[[踩過界II]]||紹宏律師行職員 |- |rowspan="2"|[[愛美麗狂想曲]]<br/>（[[myTV Gold]] 首播）||靚女（第11、12集） |- |店員（第13集） |- |rowspan="9" |2021年||[[失憶24小時]]||吵架女子（第20集） |- |rowspan="2"|[[伙記辦大事]]||蔡宜雅 |- |翻譯員（第25集） |- |[[逆天奇案]]||運毒少女（第15集） |- |[[一笑渡凡間]]||年青獨孤茹（第16 - 18集） |- |[[寶寶大過天]]||孕婦（第23集） |- |[[智能愛人]]||Emma |- |[[換命真相]]||Rachael |- |[[愛上我的衰神]]||潘小渝 |- |rowspan="2"|2022年||[[鐵拳英雄]]||慳妹（第24集） |- |[[回歸 (電視劇)|回歸]]||凌巧瑤（瑤瑤） |- |拍緊||[[你好，我的大夫]]||袁絲絲 |- |} ===綜藝節目（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |rowspan="2"|2017年||[[我愛EYT]]||演出第1集 |- |[[萬千星輝賀台慶|萬千星輝賀台慶2017]]||演出 |- |rowspan="4"|2018年||[[新春辦年貨]]||演出開首音樂錄像 |- |[[古巨基]]初心再體驗||演出 |- |[[Ben Sir睇樓團]]||第3集飾演學員 |- |[[大玩特玩]]||演出 |- |rowspan="3"|2019年||[[眼睛去旅行]]||第18、19、23、24集演出 |- |[[＃後生仔傾吓偈]]||第431集嘉賓 |- |[[萬千星輝賀台慶|萬千星輝賀台慶2019]]||演出 |- |rowspan="2"|2020年||[[今日VIP]]||1月3號嘉賓 |- |[[big big shop|熱賣開催+big big動漫節]]||演出 |- |} ===主持（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |2019年||第十三屆[[亞洲電影大獎]]||外景主持 |- |rowspan="2"|2020年||[[Think Big天地]]||同[[王虹茵]]、[[黃芷欣]]、[[梁敏巧]]、[[徐文浩]]、[[曾展望]]、[[吳佩隆]]一齊主持 |- |[[蒲·世界]]||第5-7集主持 |- |} === 微電影（無綫電視） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''片名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |2017年||[[聖誕·天降奇緣]]||中學生 |- |} ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== * {{TVBartiste|EricaChan}} * {{Facebook|001ericackw-1947632862166713}} * {{Instagram|001ericackw}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:無綫電視女藝員]] [[類:香港細路電視節目主持人]] [[Category:陳氏|嘉慧]] 1ck1cyya76wcbylcw6m9189zjxycpy1 1865258 1865253 2022-08-19T09:04:15Z 14.0.164.83 取消[[Special:Contributions/219.76.18.202|219.76.18.202]]([[User talk:219.76.18.202|傾偈]])嘅修改 ( oldid=1865253 ) wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 陳嘉慧 | 類型 = 女藝人 | 原名 = | 圖片 = Erica Chan 陳嘉慧 in June 2021.jpg | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = 2022年 | 羅馬拼音 = Chan Ka Wai | 英文名 = Erica Chan | 花名 = 嫩版[[賈靜雯]]<ref name="hk01-20"/> | 國籍 = {{CHN-HKG}} | 出生日期 = {{birth date and age|1996|5|30}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 職業 = | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[中華民國國文|國語]]、[[日文]] | 教育程度 = {{JPN}}[[櫻美林大學]]畢業<ref name="hk01-20"/> | 出道地點 = {{HKG}} | 親屬 = 兩個家姐 | 活躍年代 = 2018年到依家 | 經紀公司 = 無綫電視（2018年到依家） | 代表作品 = 《[[解決師]]》陳佩慧<br/>《[[迷網]]》牛嘉碧<br/>《[[愛上我的衰神]]》潘小渝 | 獎 = }} '''陳嘉慧'''（{{lang-en|'''Erica Chan'''}}，{{bd|1996年|5月30號}}）係[[香港]][[無綫電視]]藝員合約女藝員，參加第29期[[無綫電視藝員訓練班]]入行，而家主要幫無綫拍下電視劇。 ==簡歷== 陳嘉慧12歲跟屋企人移民[[日本]]，喺[[東京]]嘅[[櫻美林大學]]畢業，直至參加藝員訓練班先至返香港。佢先後憑住2019年《[[解決師]]》<ref>[https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/391518/ 【解決師】八位學生妹啦啦隊起底　郭思、林映蔚外邊個吸引你？]</ref>同2020年《[[迷網]]》<ref name="hk01-20">[https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/507236/ 【迷網】陳嘉慧曾於日本讀書講得流利日語　認係優勢︰機會都多咗]</ref>喺演出而開始多人識。2021年佢喺《[[愛上我的衰神]]》入面做第一女主角，係少數藝訓班出身嘅藝員可以咁快（畢業3年）就有擔正做主角嘅機會。 ==演出== ===劇集（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''劇名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |rowspan="5"|2018年到依家||rowspan="5"|[[愛·回家之開心速遞]]||Daisy（第311集起） |- |盤絲洞女子大學學生（第237、623集） |- |年輕媽媽（第480集） |- |馬榮影迷（第673集） |- |寄（第807、956集） |- |rowspan="4"|2018年||[[BB來了]]||接待員 / 唐恬兒前同事（第3、6集） |- |[[是咁的，法官閣下]]||文理大學學生（第4、5、7集） |- |[[兄弟 (電視劇)|兄弟]]||記者（第1、4、6、12集） |- |[[救妻同學會]]||泳客（第3集） |- |rowspan="13"|2019年||[[福爾摩師奶]]||記者（第1、3、10、13、20-21集） |- |[[廉政行動2019]]||調查員 |- |[[鐵探]]||簡國曙秘書 |- |[[白色強人]]||急症室病人（第14集） |- |[[十二傳說]]||記者（第1集） |- |rowspan="3"|[[金宵大廈]]||情侶（第2集） |- |酒吧客人（第5、6集） |- |美女（第17集） |- |[[她她她的少女時代]]||大學生（第9集） |- |[[街坊財爺]]||侍應（第14集） |- |[[牛下女高音]]||藍湘湘（第10集） |- |[[解決師]]||陳佩慧（欖球隊啦啦隊員） |- |[[過街英雄]]（海外首播）||應徵者（第4集） |- |rowspan="12"|2020年||[[大醬園]]||鄧小娟 |- |[[黃金有罪]]||舞女 |- |[[法證先鋒IV]]||孫女（第4集） |- |rowspan="2"|[[機場特警 (電視劇)|機場特警]]||護士（第1、8、17集） |- |曾曉晨婚禮姊妹（第25集） |- |[[降魔的2.0]]||女學生（第13、14集） |- |[[迷網]]||牛嘉碧 |- |[[反黑路人甲]]||面試者（第1集） |- |[[使徒行者3]]||護士（第3、5、12集） |- |[[踩過界II]]||紹宏律師行職員 |- |rowspan="2"|[[愛美麗狂想曲]]<br/>（[[myTV Gold]] 首播）||靚女（第11、12集） |- |店員（第13集） |- |rowspan="9" |2021年||[[失憶24小時]]||吵架女子（第20集） |- |rowspan="2"|[[伙記辦大事]]||蔡宜雅 |- |翻譯員（第25集） |- |[[逆天奇案]]||運毒少女（第15集） |- |[[一笑渡凡間]]||年青獨孤茹（第16 - 18集） |- |[[寶寶大過天]]||孕婦（第23集） |- |[[智能愛人]]||Emma |- |[[換命真相]]||Rachael |- |[[愛上我的衰神]]||潘小渝 |- |rowspan="2"|2022年||[[鐵拳英雄]]||慳妹（第24集） |- |[[回歸 (電視劇)|回歸]]||凌巧瑤（瑤瑤） |- |拍緊||[[你好，我的大夫]]||袁絲絲 |- |} ===綜藝節目（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |rowspan="2"|2017年||[[我愛EYT]]||演出第1集 |- |[[萬千星輝賀台慶|萬千星輝賀台慶2017]]||演出 |- |rowspan="4"|2018年||[[新春辦年貨]]||演出開首音樂錄像 |- |[[古巨基]]初心再體驗||演出 |- |[[Ben Sir睇樓團]]||第3集飾演學員 |- |[[大玩特玩]]||演出 |- |rowspan="3"|2019年||[[眼睛去旅行]]||第18、19、23、24集演出 |- |[[＃後生仔傾吓偈]]||第431集嘉賓 |- |[[萬千星輝賀台慶|萬千星輝賀台慶2019]]||演出 |- |rowspan="2"|2020年||[[今日VIP]]||1月3號嘉賓 |- |[[big big shop|熱賣開催+big big動漫節]]||演出 |- |} ===主持（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"|'''性質''' |- |2019年||第十三屆[[亞洲電影大獎]]||外景主持 |- |rowspan="2"|2020年||[[Think Big天地]]||同[[王虹茵]]、[[黃芷欣]]、[[梁敏巧]]、[[徐文浩]]、[[曾展望]]、[[吳佩隆]]一齊主持 |- |[[蒲·世界]]||第5-7集主持 |- |} === 微電影（無綫電視） === {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:#000000" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''片名'''||style="width:22%"|'''角色''' |- |2017年||[[聖誕·天降奇緣]]||中學生 |- |} ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== * {{TVBartiste|EricaChan}} * {{Facebook|001ericackw-1947632862166713}} * {{Instagram|001ericackw}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:無綫電視女藝員]] [[類:香港細路電視節目主持人]] [[Category:陳氏|嘉慧]] 2oj8vlleerljlg1f2qdivjoes2z53gz 0 189363 1864948 1832183 2022-08-18T12:10:04Z SC96 259 wikitext text/x-wiki {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 260 | header = | image1 = Central Asians from T'ung-wan City.jpg | alt1 = | caption1 = {{Link-en|統萬城|Tung-wan City}}出土嘅[[南北朝|北朝]]古墓壁畫，描繪粟特人擧行緊宗教儀式。 | image2 = Sogdian musicians from a funerary couch, Northern Qi.jpg | alt2 = | caption2 = [[北齊]]墓葬石榻上嘅粟特人樂隊浮雕，出自[[河南]][[安陽]]。 }} '''中國粟特人墓葬一覽'''收錄目前發現嘅從[[南北朝|北朝]]至[[唐朝]]嘅[[粟特人]]古墓葬，分三個時期：北朝入華嘅粟特人墓葬四座，其中嘅虞弘係喺[[北齊]]時進入[[中原]]，喺[[隋朝]]逝世，所以虞弘墓歸類喺隋朝墓葬；隋朝入華嘅粟特人墓葬，包括虞弘在內有墓主姓名嘅共三座；唐朝嘅粟特人墓葬明顯多過前代，主要分佈喺[[新疆]][[吐魯番]]、[[寧夏]][[固原]]同[[鹽池]]、[[陝西]][[禮泉]]、[[山西]][[汾陽]]、[[河南]][[洛陽]]、[[河北]]{{Link-en|大名 (河北)|Daming County|大名}}同埋[[北京]]等地<ref>{{cite web |url=http://www.cssn.cn/lsx/kgx/201609/W020160922514760100952.pdf |title=中古時期入華粟特人墓葬的發現與研究 |author=馬曉玲 |date=2015 |website=www.cssn.cn |accessdate=2018年8月3號 |archive-date=2018年7月22號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180722095653/http://www.cssn.cn/lsx/kgx/201609/W020160922514760100952.pdf |url-status=dead }}</ref><ref>{{cite book |editor1=榮新江 |editor2=張志淸 |date=2004 |title=從撒馬爾干到長安——粟特人在中國的文化遺跡 |url=http://www.hist.pku.edu.cn/person/dengxiaonan/tongshi_2/TD04/cankao/sute.htm |location=北京 |publisher=北京圖書館出版社 |isbn=9787501324262 |accessdate=2018年8月3號 |archive-date=2018年7月22號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180722070125/http://www.hist.pku.edu.cn/person/dengxiaonan/tongshi_2/TD04/cankao/sute.htm |url-status=dead }}</ref>。粟特人嘅墓葬多出土圍屏石榻、石堂（房屋形石槨）或石槨等葬具，亦有[[耳璫]]、[[指環]]等黃金首飾，石質葬具表面多有雕繪精細、裝飾奢華嘅圖像。呢啲藝術品將[[中亞]]、[[薩珊|波斯]]同[[祆教]]文化帶入中原，相比同時期漢人墓葬圖像嘅文化風格及審美情趣有明顯差異。 == 一覽 == [[File:Stone Sarcophagus in the Sa-pao Wirkak’s Tomb 1.jpg|thumb|260px|史君墓出土嘅石堂正面（南壁）綫摹圖。]] {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 260 | header = | image1 = Fire Altar Scene from the Tomb of An Chia 1.jpg | alt1 = | caption1 = 安伽墓石門門額上嘅祆教火壇浮雕綫摹圖。 | image2 = Anjia tomb gate and couch, Shaanxi History Museum.jpg | alt2 = | caption2 = 安伽墓出土嘅石門同圍屏石榻，石門門額上刻{{Link-en|祆教聖火|Atar|祆教火壇}}圖像。圍屏石榻由11塊石板構成，共刻繪56幅圖案。 }} === 北朝 === 呢三座係[[北周]]墓葬，採石槨葬。安伽墓入面發現嘅火壇圖像，史君墓入面嘅祆教畫面，説明佢哋雖身處[[長安]]，但仍保留自身民族嘅宗教信仰同生活習俗。但史君墓石槨嘅殿堂式結構、安伽墓、康業墓人物服飾嘅漢化，都表明佢哋同時亦受到中原文化嘅強烈影響。從漢化程度上嚟睇，康業墓最高，安伽墓次之，史君墓嘅漢化程度最低<ref>{{cite book |editor=吳天泰 |date=2015 |title=《族群與社會》 |url=https://books.google.com/books?id=bsYgpuud5gMC&pg=PA290&lpg=PA290&dq=%E5%BA%B7%E6%A5%AD%E5%A2%93+%E6%BC%A2%E5%8C%96&source=bl&ots=x6FACl0aD-&sig=243EbRyh7rP4XmmNZVN8EFhd8Yw&hl=en&sa=X&ved=0ahUKEwjIr-KbxbHcAhXOIlAKHQQyBGMQ6AEIJzAA#v=onepage&q=%E5%BA%B7%E6%A5%AD%E5%A2%93%20%E6%BC%A2%E5%8C%96&f=false |location=臺北 |publisher=五南圖書出版 |page=290 |isbn=9789571141756 |accessdate=2018年8月3號}}</ref>。此外，[[中國國家博物館]]喺2012年收到由日本收藏家崛內紀良捐贈嘅北朝粟特人石堂，説明或有更多北朝嘅粟特墓葬。不過呢座北朝石堂嘅出土地點及墓葬等資訊不明，所以無法瞭解墓主身份<ref>{{cite web |url=http://www.kaogu.cn/uploads/soft/2016/20160223beichaoliteren.pdf |title=北朝粟特人大會中祆教色彩的新圖像——中國國家博物館藏北朝石堂解析 |author=葛承雍 |date=2016 |website=www.kaogu.cn |accessdate=2018年8月3號}}</ref>。 {| class="wikitable" |- ! 名稱 !! 年份 !! 位置 !! 宗教信仰 !! 發現年份 |- | {{Link-zh|康業墓}} || 571 || 陝西西安北郊 || 未知 || 2004 |- | {{Link-zh|安伽墓}} || 579 || 陝西西安[[未央區]] || [[祆教]] || 2000 |- | {{Link-zh|史君墓}} || 580 || 陝西西安未央區 || 祆教 || 2003 |} === 隋唐 === [[File:Fire Altar Scene on the Sarcophagus of Yü Hung.jpg|thumb|left|180px|虞弘墓石槨上嘅祆教火壇綫摹圖。]] [[File:Shanxi Museum - tomb of Yu Hong 2.JPG|thumb|260px|虞弘墓出土嘅漢白玉浮雕石槨。]] [[File:Drawing of the Sui Funerary Couch from the Sogdian Tomb in Tʻien-shui.jpg|thumb|260px|天水粟特墓出土嘅屏風石棺牀（圍屏石榻）及石獸、胡人伎樂俑綫摹圖。]] 1980年代喺寧夏固原市原州區陸續發現隋唐墓葬羣，其中有六座屬於{{Link-zh|粟特人史姓墓葬羣}}，呢度嘅粟特墓葬重出土有[[薩珊|波斯]]銀幣同埋[[東羅馬]]金幣。另外，南塬上重有大量中小型唐朝墓葬，其中唐{{lang|en|M}}29入面嘅兩具人骨架，係男女合葬，經人骨鑒定，都係白種人<ref>{{Cite book | editor = 韓彬 | title = 《固原文博探究》 | location = 銀川 | publisher = 寧夏人民出版社 | date = 2011年12月1號 | pages = 151–152 | ISBN = 978-7-227-04858-9 }}</ref>。1982年喺[[甘肅]][[天水]]秦州區發現座古墓，斷定係北朝晚期至隋朝時期。不過嗰陣可供參攷嘅資料好少，再加上墓誌字跡脫落無法辨識，導致墓主身份姓名等資訊無從得知<ref>{{cite web |url=http://big5.xinhuanet.com/gate/big5/www.gs.xinhuanet.com/news/2018-01/02/c_1122195059.htm |title=天水出土石棺床與絲綢之路上的粟特人 |editor=宋燕 |date=2018年1月2號 |website=big5.xinhuanet.com |accessdate=2018年8月3號}}</ref>。由於天水粟特墓曾經被盜，出土文物有限，所以冇被重視，連發掘報告都係十年後至公佈<ref>{{cite web |url=https://www.xuehua.us/2018/07/17/1982%E5%B9%B4%E7%94%98%E8%82%83%E5%87%BA%E5%9C%9F17%E5%9D%97%E7%9F%B3%E6%9D%BF%EF%BC%8C30%E5%B9%B4%E5%90%8E%E8%80%83%E5%8F%A4%E4%B8%93%E5%AE%B6%E7%97%9B%E5%93%AD%E6%B5%81%E6%B6%95%EF%BC%9A%E6%88%91/zh-tw/ |title=1982年甘肅出土17塊石板，30年後考古專家痛哭流涕：我們犯了大錯 |author=<!--Staff writer(s); no by-line.--> |date=2018年7月17號 |website=www.xuehua.us |accessdate=2018年8月3號}}</ref>。1999年喺[[山西]][[太原]]出土嘅虞弘墓有基本完整嘅墓誌銘，墓主虞弘確定係嚟自[[中亞]]嘅[[高加索人]]，但無法斷定係唔係粟特人，不過佢曾擔任「檢校薩保府」一職，同粟特人關係密切。 ; 隋朝 {| class="wikitable" |- ! 名稱 !! 年份 !! 位置 !! 宗教信仰 !! 發現年份 |- | {{Link-zh|安備墓}}<ref name=安備墓誌>{{cite web |url=http://www.heluowenhua.net/heluowenhuayanjiu/kaogu/2016-05-15/689.html |title=洛陽新出土隋《安備墓誌》考釋 |author=毛陽光 |date=2011 |website=www.heluowenhua.net |access-date=2018年8月3號}}</ref> || 589 || 河南[[洛陽]] || [[佛教]]或[[祆教]]<ref name=安備墓誌 /> || 2007 |- | {{Link-en|虞弘墓|Tomb of Yü Hung}} || 592 || 山西太原[[晉源區]] || 祆教 || 1999 |- | {{Link-zh|史射勿墓}} || 609 || 寧夏固原原州區 || 祆教<ref name=多元信仰探討>{{cite web |url=http://www.xjass.cn/ls/content/2017-09/02/content_468592.htm |title=固原史姓粟特家族多元信仰探討 |author=陸薪羽 |date=2017年9月2號 |website=www.xjass.cn |access-date=2018年8月5號 |archive-date=2018年8月5號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180805052020/http://www.xjass.cn/ls/content/2017-09/02/content_468592.htm |url-status=dead }}</ref><ref name=絲路上的胡旋舞與金覆面>{{cite web |url=http://www.kaogu.cn/cn/kaoguyuandi/kaogusuibi/2015/0430/50106.html |title=絲路上的胡旋舞與金覆面 |author=羅豐 |date=2015年4月30號 |website=www.heluowenhua.net |access-date=2018年8月3號}}</ref> || 1987 |- | {{Link-zh|天水粟特墓}} || 未知 || 甘肅[[天水]]秦州區 || 祆教 || 1982 |- | 九龍山隋墓<ref>{{cite web |url=http://www.nxkg.org.cn/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=9&id=199 |title=寧夏固原九龍山隋墓發掘簡報 |author=陳偉 |date=2017年4月17號 |website=www.nxkg.org.cn |access-date=2018年8月3號 |archive-date=2018年8月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180802223622/http://www.nxkg.org.cn/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=9&id=199 |url-status=dead }}</ref><ref>{{cite web |url=http://collection.sina.com.cn/jczs/20150429/1435186131.shtml |title=固原祆教與寧夏美術考古：九龍山隋墓出土金冠飾研究 |editor=韓少華 |date=2015年4月29號 |website=collection.sina.com.cn |access-date=2018年8月3號}}</ref> || 未知 || 寧夏[[固原]] || 祆教 || 2004 |} ; 唐朝 {| class="wikitable" |- ! 名稱 !! 年份 !! 位置 !! 宗教信仰 !! 發現年份 |- | 曹怡墓<ref>{{cite web |url=http://www.cssn.cn/kgx/zmkg/201506/P020150630563998680617.pdf |title=唐曹怡墓相關問題研究 |author=王俊 |date=2014 |website=www.cssn.cn |access-date=2018年8月3號}}</ref><ref>{{cite web |url=http://www.silkroads.org.cn/article-3403-1.html |title=唐代《曹怡墓誌》有關入華胡人的幾個問題 |author=張慶捷 |date=2016年11月27號 |website=www.silkroads.org.cn |access-date=2018年8月3號 |archive-date=2018年8月3號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180803014302/http://www.silkroads.org.cn/article-3403-1.html |url-status=dead }}</ref> || 655 || 山西[[汾陽]] || [[祆教]]（可能） || 2007 |- | {{Link-zh|史道洛墓}} || 658 || 寧夏固原原州區 || 祆教（可能）<ref name=絲路上的胡旋舞與金覆面 /> || 1995 |- | {{Link-zh|史索岩墓}} || 664 || 同上 || 佛教<ref name=多元信仰探討 /> || 1984 |- | {{Link-zh|史訶耽墓}} || 669 || 同上 || 祆教<ref>{{cite web |url=http://www.kaogu.cn/uploads/soft/2016/20160115guyuan.pdf |title=固原史訶耽夫妻合葬墓所出寶石印章圖案考 |author=郭物 |date=2015 |website=www.kaogu.cn |access-date=2018年8月5號}}</ref> || 1986 |- | {{Link-zh|史鐵棒墓}} || 670 || 同上 || 未知 || 1986 |- | {{Link-zh|史道德墓}} || 678 || 同上 || 祆教<ref name=多元信仰探討 /> || 1982 |- | 安元壽墓 || 683 || 陝西[[咸陽]]九嵕山 || 未知 || 1972 |- | {{Link-zh|安菩墓}} || 709 || 河南[[洛陽]]龍門山 || 祆教 || 1981 |- | [[史思明]]墓 || 761 || 北京[[豐臺區]] || 祆教<ref>{{cite book |author1={{Link-zh|丁新豹}} |author2=盧淑櫻 |date=2014 |title=非我族裔：戰前香港的外籍族群 |url=https://books.google.com/books?id=krIQBgAAQBAJ&pg=PA198&lpg=PA198&dq=%E5%8F%B2%E6%80%9D%E6%98%8E%E7%9A%84%E5%AE%97%E6%95%99%E4%BF%A1%E4%BB%B0&source=bl&ots=-ytybStMv8&sig=p1VMpgl8_pL2PC9OdeqPuJEYjCI&hl=en&sa=X&ved=2ahUKEwiNsZai28_cAhWOSsAKHYZkD40Q6AEwCXoECAEQAQ#v=onepage&q=%E5%8F%B2%E6%80%9D%E6%98%8E%E7%9A%84%E5%AE%97%E6%95%99%E4%BF%A1%E4%BB%B0&f=false |location=香港 |publisher=三聯書店 |page=198 |isbn=978-962-04-3668-0 |access-date=2018年8月3號}}</ref> || 1981 |- | 米継芬墓<ref>{{cite web |url=http://www.chnmuseum.cn/tabid/450/Default.aspx?AntiqueLanguageID=206 |title=米繼芬墓誌拓片 |website=www.chnmuseum.cn |access-date=2018年8月3號 |url-status=dead }}</ref> || 805 || 陝西[[西安]]西郊 || [[景教]] || 1957 |- | 李素墓<ref>{{cite web |url=https://www.e123.hk/ElderlyPro/details/406443 |title=通識導賞﹕銅十字 揭開景教千年文明——景教徒任天文臺長 |author=李寶瑜 |date=2015年6月14號 |website=www.e123.hk |access-date=2018年8月3號}}</ref><ref>{{cite web |url=https://www.scribd.com/document/139379468/Lai-Ruihe-%E8%B3%B4%E7%91%9E%E5%92%8C-2003-%E5%94%90%E4%BB%A3%E7%9A%84%E7%BF%B0%E6%9E%97%E5%BE%85%E8%A9%94%E5%92%8C%E5%8F%B8%E5%A4%A9%E8%87%BA-%E9%97%9C%E6%96%BC-%E6%9D%8E%E7%B4%A0%E5%A2%93%E8%AA%8C-%E5%92%8C-%E5%8D%91%E5%A4%B1%E6%B0%8F%E5%A2%93%E8%AA%8C-%E7%9A%84%E5%86%8D%E8%80%83%E5%AF%9F-Li-Su-pdf |title=唐代的翰林待詔和司天臺——關於《李素墓誌》和《卑失氏墓誌》的再考察 |author=賴瑞和 |date=2003 |website=www.scribd.com |access-date=2018年8月3號}}</ref> || 817 || 陝西西安 || 景教 || 1980 |- | 花獻墓<ref>{{cite web |url=http://rufodao.qq.com/a/20140514/015001.htm |title=洛陽首次發現唐代景教徒墓誌 墓主或為胡人 |author=常書香 |date=2014年5月14號 |website=rufodao.qq.com |access-date=2018年8月3號}}</ref> || 未知 || 河南[[洛陽]] || 景教 || 未知 |- | 何弘敬墓 || 866？ || 河北[[邯鄲]]萬堤農場 || 未知 || 1973 |} == 攷 == {{Reflist|2}} == 睇埋 == * [[粟特]] * [[粟特神祇白畫]] [[Category:粟特]] [[Category:北周]] [[Category:隋朝]] [[Category:大唐]] [[Category:瑣羅亞斯德教]] axz2takpxiyua6d0fwgtw55lqn3tc5d 0 189594 1865328 1834787 2022-08-19T11:31:15Z 182.239.92.237 wikitext text/x-wiki {{維基數據人物明細}} '''張寶勝'''（{{bd|1960年||2018年|8月3號}}）係中國大陸曾經喧囂一時嘅[[特異功能]]者同[[氣功]]大師，被視為中國特異功能嘅代表人物<ref name="韓海">{{cite book |author1=韓海 |title=骗局曝光 走下神坛的大师们 |date=2014 |publisher=成都時代出版社 |location=成都 |isbn=978-7-5464-1054-8 |pages=80-86}}</ref>。香港唔少賭片裡嘅角色都取材于他。 ==生平== 1960年，張寶勝喺[[南京]]出世，原名'''沈繼寶'''。父母因家境困難，未滿月即將張寶勝交由長春嚟南京治病嘅楊女士收養。楊女士返到長春冇幾耐之後又將張寶勝送畀其中一位姐姐撫養，跟隨夫姓姓張。<ref>{{cite journal |author1=甄玉 |title="超人"张宝胜其人其事 |journal=科學與無神論 |date=2002 |issue=6 |pages=41-47 |url=http://wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=kxywsl200206017}}</ref> 1970年代，張寶勝初中畢業後喺[[遼寧]][[本溪]]一座鉛礦場裏面工作<ref name="韓海" />。 1980年代初，随着中國大陸「[[人體特異功能]]」同「氣功熱」興起，張寶勝開始活躍於社會，宣稱自己有「非眼視覺」功能，可以「藥片穿瓶」、「透視信封內文字」、「空手彎鋼勺」、「耳朵識字」等名目眾多嘅「[[特異功能]]」<ref name="韓海" /><ref name="rfi20180806" />。1982年，張寶勝被氣功特異功能組織調到北京<ref name="韓海" />。同年5月，為中共元老[[葉劍英]]同[[王震]]表演特異功能，據稱表演好成功<ref name="rfi20180806" />。佢嘅特異功能被認為可用於軍事目的<ref name="韓海" />，因而於1983年6月2號，經[[中華人民共和國國防科學技術工業委員會|中國國防科工委]]批准，張寶勝被正式調入[[507所]]<ref name="rfi20180806" />。赢得「神人」 、「中國聖人」、「國寶級氣功師」等美譽，據稱享受中央領導級待遇<ref name="rfi20180806" />。此後，張寶勝四處為政要名流發功醫病、做氣功報告，足跡遍及中國大陸同香港<ref name="韓海" /><ref name="rfi20180806">{{cite news |title=30年前把中南海骗得一愣一愣的“气功大师”张宝胜病逝 |url=http://cn.rfi.fr/中国/20180806-30年前把中南海骗得一愣一愣的气功大师张宝胜病逝 |accessdate=2018年8月8號 |work=法廣 |date=2018年8月6號 |language=zh-CN |archive-url=https://web.archive.org/web/20180807081255/http://cn.rfi.fr/%E4%B8%AD%E5%9B%BD/20180806-30%E5%B9%B4%E5%89%8D%E6%8A%8A%E4%B8%AD%E5%8D%97%E6%B5%B7%E9%AA%97%E5%BE%97%E4%B8%80%E6%84%A3%E4%B8%80%E6%84%A3%E7%9A%84%E6%B0%94%E5%8A%9F%E5%A4%A7%E5%B8%88%E5%BC%A0%E5%AE%9D%E8%83%9C%E7%97%85%E9%80%9D |archive-date=2018年8月7號 |url-status=dead }}</ref>。 1988年5月，以[[于光遠]]同中國科學院院士何祚庥為首嘅反對特異功能人士同支持張寶勝嘅人士共同測試咗張寶勝嘅「藥片穿瓶」能力；結果實驗唔成功，事後何祚庥認為張寶勝存喺作弊行為<ref name="世紀巨騙李洪志">{{cite book |author1=嚴實 |title=世纪巨骗李洪志 |date=1999年 |publisher=大眾文藝出版社 |location=北京 |isbn=7-80094-398-4 |pages=204-205}}</ref>。同年7月，[[中國原子能科學研究院]]嘅研究人員對張寶勝嘅特異功能進行咗實驗觀測研究，認為張寶勝嘅特異功能屬實<ref>{{cite journal |author=李慶利,杜學仁,陳永壽,周書華,關遐令,楊楨,張錦榮,程微微,施所朗,馬桂蘭,蘇勝雨,朱天成,郝秀紅 |title=用微观实验手段研究人体特异功能使物体穿过器壁的现象 |journal=原子能科學技術 |date=1990年 |volume=24 |issue=1 |pages=92-96 |url=http://manu19.magtech.com.cn/Jwk_yznkxjs_new/CN/10.7538/yzk.1990.24.01.0092 |access-date=2018年8月8號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180806180632/http://manu19.magtech.com.cn/Jwk_yznkxjs_new/CN/10.7538/yzk.1990.24.01.0092 |archive-date=2018年8月6號 |url-status=dead }}</ref>。1991年，《超人張寶勝》一書大量公開發行<ref>{{cite book |author1=諸葛喜漢 |title=超人张宝胜 |date=1991年 |publisher=廣東人民出版社 |isbn=9787218006284}}</ref>。同年，電視劇《超人張寶勝》喺好多電視台播出，一時影響甚廣，甚至被邀請為[[中央電視台春節聯歡晚會]]嘉賓。<ref name="rfi20180806" /> 雖然張寶勝多次表演特異功能失敗<ref name="韓海" />，但直到1995年，何祚庥測試張寶勝一事以《張寶勝敗走麥城記》為題喺《[[中國青年]]》雜誌上披露後<ref name="rfi20180806" /><ref name="世紀巨騙李洪志" />。張寶勝至逐漸銷聲匿跡。後傳佢因詐騙一度被捕<ref name="rfi20180806" />。90年代香港曾經拍下唔少有關賭博嘅電影，如[[周星馳]]《[[賭聖]]》系列中嘅「大軍」以及廣東特異功能隊，靈感據說都係嚟自張寶勝。 2018年8月3號，張寶勝因心臟病喺北京去世。<ref>{{cite news |title=“气功大师”张宝胜去世 曾为叶剑英表演 |url=http://news.dwnews.com/china/news/2018-08-04/60075441.html |accessdate=2018年8月8號 |work=多維新聞 |date=2018年8月4號 }}</ref> ==參考== {{reflist}} {{Authority control}} [[Category:張氏|寶勝]] [[Category:氣功師]] n4ww2ckfzmj3txljvz38pypgj618h1m 0 191901 1865008 1756069 2022-08-18T15:45:50Z Flyingaz 195442 /* 演出作品 */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 張敏潔 | 類型 = 女演員 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Cheung Man Kit | 英文名 = Kit Cheung | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1990|12|18}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 籍貫 = [[廣東]] | 職業 = [[演員]]、[[模特兒]] | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[國語]] | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2013年至今 | 經紀公司 = 自由身 | 代表作品 = | 獎 = }} '''張敏潔'''（{{lang-en|'''Kit Cheung'''}}，{{bd|1990年|12月18號}}）[[香港]]女演員，廣告模特兒。2013年參加模特兒大賽中奪冠入行，曾經屬Primo Managment Ltd.旗下，而家自由身。 == 簡歷 == 張敏潔學生時期已經成為廣告模特兒，2008年參與[[英皇教育]]電視廣告及平面廣告。2013年參加模特兒大賽中奪冠入行做模特兒，屬Primo Managment Ltd.旗下。入行後以女主角身份伙拍[[劉青雲]]拍攝首個電視廣告《[[京都念慈菴]]積熱清》，因傳媒廣泛報導而有「念慈菴妹」稱號<ref>{{引網 |url=http://hk.face.nextmedia.com/article/339/17111485b |title=影帝教路　新念慈菴妹張敏潔 |access-date=2018年10月7號 |archive-date=2020年3月27號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200327165456/https://hk.appledaily.com/ |url-status=dead }}</ref>。 2018年獲邀主持 [[ViuTV]] 世界盃100日倒數特備節目《[[全港的]]》。同年以女演員身份被[[簡君晉]]導演點名擔任女主角拍攝[[陳慧琳]]《做自己的太陽》MV再次被傳媒報導<ref>{{引網|url=http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20180726/bkn-20180726060553321-0726_00862_001.html|title=有仙氣！張敏潔拍喊戲晒演技獲讚賞|last=|first=|date=|website=|archive-url=|archive-date=|dead-url=|access-date=}}</ref> 。 2020年再次夥拍影帝擔任電視廣告女主角，同[[古天樂]]拍攝[[英國保誠]]《一個男人和一盆冷水》電視廣告<ref>{{引網|url= http://www.etnet.com.hk/mobile/tc/lifestyle/internationalaffairs/entertainment/63775 |title= 古仔保險廣告吸210萬點擊 網民勁Buy︰男神做笑匠| |last=|first=|date=|website=|archive-url=|archive-date=|dead-url=|access-date=}}</ref> 。 == 演出作品 == ===電視節目（[[ViuTV]]）=== *2018年：《[[全港的]]》主持 *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 === MV === *2018年：[[陳慧琳]]《做自己的太陽》 ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== *{{facebook|KitCheungPage}} *{{instagram|KitCheungInstagram}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:張氏|敏潔]] df8xfse5gpxnx0leo6wpgk1d0dbzajw 0 195430 1865183 1854322 2022-08-19T05:05:12Z 182.239.92.237 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 男藝人 | 姓名 = 邱傲然 | 圖片 = TIGERYAUREFLECTION.jpg | 圖片簡介 = MIRROR Reflection 簽唱會 | 羅馬拼音 = Yau Ngo Yin | 英文名 = Tiger Yau | 花名 = Tiger仔、老虎仔、小虎、虎爺、虎哥、拉丁小王子、大埔遊戲王 | 國籍 = {{CHN-HKG}} | 出生日期 = {{birth date and age|1999|7|3}} | 出生地點 = {{HKG}} | 職業 = 演員、歌手、藝人 | 語言 = 廣東話、英文、普通話 | 教育程度 = | 母校 = [[培僑書院]]<br/>[[香港浸會大學]] – 高級文憑課程 | 演奏樂器 = 結他、鼓<br/>武術：南拳、槍術 | 親屬 = | 配偶 = | 兒女 = | 音樂類型 = [[粵語流行音樂]] | 出道地點 = {{HK}} | 出道日期 = {{start date and age|2018|11|3}} | 出道作品 = '''MIRROR單曲：'''《一秒間》<br/>'''電視劇：'''《做演藝嘅》 | 活躍年代 = 2018年至今 | 唱片公司 = [[大國文化集團|大國文化]] | 經紀公司 = [[ViuTV]] | 網站 = [https://www.instagram.com/tiger_yny/ 個人instagram]<br/>[https://www.instagram.com/dezert.official.yny/ 自家品牌Dézert]<ref>{{cite web |title=Dézert Instagram|url=https://www.instagram.com/dezert.official.yny |website=Instagram |accessdate=2020-03-01}}</ref> | 相關團體 = [[MIRROR]] }} '''邱傲然'''（{{lang-en|Tiger Yau Ngo Yin、Bond Yau Ngo Yin}}；{{bd|1999年|7月3號}}）；花名Tiger仔同埋拉丁小王子，自稱「大埔遊戲王」，2018年參加由[[ViuTV]]主辦嘅《[[Good Night Show 全民造星]]》，晉級到30強後被FOUL。之後俾[[ViuTV]]招攬，以12人男團[[MIRROR]]嘅身分出道。 == 簡介 == 邱傲然喺香港出世，讀過林大輝中學、[[培僑書院]]同埋[[香港浸會大學]]高級文憑課程，期間參加好多唔同嘅武術同埋舞蹈比賽。 2018年參加《[[Good Night Show 全民造星]]》，成為第38號嘅參賽者，初賽以攝人嘅[[拉丁舞]]比賽，得到盞藍燈。雖然喺30強被FOUL，但係同年11月3號仍然被邀請加入男團組合[[MIRROR]]，更加喺組合第三首歌《破鏡》做MV導演。<ref>{{cite web|title=MIRROR推出第三首單曲《破鏡》 Tiger做MV導演|url=http://www.orangenews.hk/officelady/system/2019/04/29/010115438.shtml?fbclid=IwAR0lkZUmzF_iNmmoNvLPmMUazJUY0IwsbXtFxTVgkHNZSZ5haq7sleSrOLw|website=橙新聞|accessdate=2020-03-01|archive-date=2020-03-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20200328083934/http://www.orangenews.hk/officelady/system/2019/04/29/010115438.shtml?fbclid=IwAR0lkZUmzF_iNmmoNvLPmMUazJUY0IwsbXtFxTVgkHNZSZ5haq7sleSrOLw|url-status=dead}}</ref><br/> 2019年，邱傲然創作自家服飾品牌「[https://www.instagram.com/dezert.official.yny/ Dézert]」。 === 參加過嘅比賽 === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="70%" |- !width:60px style="background: #127436; color: white; |類 型 !width:150px style="background: #127436; color: white; |參賽Record !width:100px style="background: #127436; color: white; |組 別 !width:60px style="background: #127436; color: white; |項 目 !width:100px style="background: #127436; color: white; |獎 項 |- |體育比賽 ||第五十二屆體育節— 香港學界高爾夫球 練習場比賽 <br/>主辦機構：中國香港體育協會暨奧林匹克委員會 || || ||季軍 |- |rowspan="4"|武術比賽 ||2009 全港公開新秀 武術錦標賽<br/>主辦機構： 香港武術聯會 ||男子小學組初級南拳 ||南拳 ||冠軍 |- |rowspan="2"|盛世中華傳統武術、 太極拳邀請賽<br/>李勁德武術 訓練中心 || ||自選南拳||銀獎 |- || ||自選槍術||金獎 |- ||2011年全港公開青少年兒童武術分齡賽<br/>主辦機構：香港武術聯會 ||男子中童組 ||南拳 ||亞軍 |- |rowspan="3"|舞蹈比賽 |rowspan="2"|兒童及青少年拉丁舞比賽<br/>主辦機構：ADC 業餘聯會 || |Chacha ||冠軍 |- || ||Rumba||冠軍 |- ||2018年第十一屆超凡盃標準舞及拉丁舞全澳公開賽<br/>主辦機構：澳門超凡舞蹈藝術學會 || || ||超凡盃拉丁舞冠軍 |} === 入行比賽嘅過程 === 喺2018年5月13號《[[Good Night Show 全民造星]]》最後一日嘅海選面試成功晉身99強。 {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="75%" |- !width:85px style="background: #127436; color: white; |項 目 !width:75px style="background: #127436; color: white; |集 數 !colspan="2"width:160px style="background: #127436; color: white; |表演項目 !width:150px style="background: #127436; color: white; |備註 |- |第一round比賽<br/>50強選拔（個人賽） ||第6集 ||自己揀嘅表演 ||拉丁舞 ||5位評判都畀晒藍燈，晉級50強 |- |第二round比賽<br/>40強選拔（個人賽） ||第19集 ||自己揀嘅表演 ||電結他彈唱<br/>《[https://www.youtube.com/watch?v=HR_ME_W62G4&list=PLCEtAuAnH2jPYGt2TmzuaNhbi3VgGrSM3&index=74 Right Here Waiting]》 ||B組導師全部撳咗三盞藍燈晉級40強，同埋分配到B3組 |- |rowspan="2"|第三round比賽<br/>30強選拔（隊入面嘅分組對決） ||第31集 ||指定歌曲表演 ||《酷愛》 |rowspan="2"|B3組：Lokman、Ian、Tiger、大輝、狗毛<br/>由B3組VS B4組（阿Dee、阿神、嚴祺、阿餅、酒粒仔）評判票數3:2贏咗，B3組全部晉級30強 |- ||第32集 ||自己揀嘅歌曲表演 ||《All The Way To West》 |- |rowspan="2"|第四round比賽<br/>20強選拔（小組對決） ||第37集 ||歌藝對決 ||[https://www.youtube.com/watch?v=7dXyXtQWLPQ&list=PLCEtAuAnH2jPYGt2TmzuaNhbi3VgGrSM3&index=75 《安徒生的錯》、《All Of Me》] |rowspan="2"|由B3組（Lokman、Ian、Tiger、大輝、狗毛） VS A3組（Stanley、Neal、管鋈、里奧仔、Jason）<br/>其中Dance Battle 嘅時候Tiger以拉丁舞令全場氣氛高漲<br/>評判票數5:0 由B3組贏出，但係賽制嘅問題，B組原本15位成員得返5位可以晉級20強；<br/>Tiger未能晉級，於30強被FOUL。 |- ||第38集 ||Dance Battle ||[https://www.youtube.com/watch?v=1ALXCVjJla8&list=PLCEtAuAnH2jPYGt2TmzuaNhbi3VgGrSM3&index=76 《Handclap》、《Moves Like Jagger》] |} == 音樂作品 == 呢一節列舉[[MIRROR]]音樂作品。 {| class="wikitable" style=font-size:small width="80%" |- !width:1000px style="background: #127436; color: white; |年 份 !width:150px style="background: #127436; color: white; |歌 曲 !width:150px style="background: #127436; color: white; |主 唱 !width:200px style="background: #127436; color: white; |製 作 !width:200px style="background: #127436; color: white; |備 註 |- |rowspan="2"|2018年 ||[https://www.youtube.com/watch?v=Q3nRL7FdtX0 一秒間] ||MIRROR ||作曲、編曲、監製：李拾壹 / CMGroovy<br/>填詞：李拾壹 ||2018年11月3號MIRROR出道日第一次現場表演 |- ||[https://www.youtube.com/watch?v=pbwANxHb_jE ASAP] ||MIRROR ||曲：T-Ma、徐浩<br/>詞：李拾壹<br/>編：陳星翰、 鄭人豪<br/>監：CMgroovy、李拾壹 ||2018年12月21號MIRROR《2018 The first MIRROR Live Concert》第一次現場表演 |- |rowspan="2"|2019年 ||[https://www.youtube.com/watch?v=mnuPXuNdJyQ 破鏡] ||MIRROR ||曲：李拾壹<br/>詞：王樂儀 (RAP詞：李拾壹)<br/>編、監：李拾壹 / CMGroovy ||2019年5月1號《全民造星2 記者會》第一次現場表演，Tiger做MV導演<br/>[https://www.youtube.com/watch?v=f-CXeRAS9Bo&t=20s 破鏡 Making Of ]<br/> |- ||[https://www.youtube.com/watch?v=Yvh7mMddF2o Reflection] ||MIRROR ||作曲：Finlee李華章／余竑龍／王子／Dennis Han<br/>作詞：Oscar<br/>編曲：陳星翰／鄭人豪<br/>監製：CMgroovy／李拾壹／陳星翰 ||MIRROR出道一週年記念歌，MV喺台灣拍 <ref>{{cite web |title=MIRROR成軍一年赴台灣拍MV　成員國語能力加睡眠習慣大公開|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/400532/mirror成軍一年赴台灣拍mv-成員國語能力加睡眠習慣大公開?itm_source=universal_search&itm_campaign=universal_search&itm_content=Mirror&itm_medium=web&fbclid=IwAR2p1gDqvze4WomSgnkU-g9nSAGeUKuaz4x-WX975Jryb-PUZ6UOpvRB36I |website=hk01 Facebook |accessdate=2020-03-02}}</ref><br/>2019年12月15號《全民造星2 總決賽》第一次現場表演 |} == 演出 == === 畢業作品 === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="60%" |- !width:13% style="background: #127436; color: white; |公開放映日期 !width:20% style="background: #127436; color: white; |放映資料 !width:15% style="background: #127436; color: white; |作 品 !width:15% style="background: #127436; color: white; |演 員 |- |2019年6月21號 ||2019 香港浸會大學 電影學院 <br/>第九屆高級文憑表演班畢業作品放映展《花漾年華》 ||《大樂師 - 為愛配樂》 ||邱傲然、蔡美儀 |} === 電視劇 === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="80%" |- !width:10% style="background: #127436; color: white; |播放日期 !width:20% style="background: #127436; color: white; |劇集名 !width:10% style="background: #127436; color: white; |角 色 !width:25% style="background: #127436; color: white; |集 數 !width:15% style="background: #127436; color: white; |備 註 |- |2018年12月24號 ||[[做演藝嘅]]<ref>{{cite web |title=做演藝嘅預告|url=https://www.facebook.com/ViuTV.hk/videos/211624913102210/ |website=Viutv Facebook |accessdate=2020-03-01}}</ref> <ref>{{cite web |title=做演藝嘅|url=https://viu.tv/encore/being-an-actor |website=Viutv |accessdate=2020-03-01}}</ref> ||學生導演 ||第7集 ||導演：何啟華<br/>喺ViuTV網上播放 |- |rowspan="20"|2019年7月15號 |rowspan="20"|[[娛樂風雲]] |rowspan="20"|杜景圖 ||第40集–向左走向右走 |rowspan="20"|景圖<br/>「大天下」旗下藝人（練習生）<br/>同陳永係競敵又係朋友，關係撲朔迷離<br/>林韻麗底下嘅藝人，更加係佢嘅秘密武器<br/>怕醜仔一個<br/>練月美係景圖嘅監護人亦都係姨甥嘅關係，因為景圖嘅出道而令練月美再次復出<br/>練素心嘅仔，喺加拿大返香港<br/>第87集同陳永組成男團「Boys」，喺第88集出道<br/>杜魯福嘅表弟。 |- ||第41集–鮮肉出道大對決 |- ||第42集–新人嘅苦 |- ||第43集–好假嘅訪問 |- ||第44集–開LIVE鬥 |- ||第45集–你令我頭痕 |- ||第46集–嘉媛嘅春天 |- ||第47集–大灣最犀利！ |- ||第48集–再見魯福？ |- ||第49集–大天下真人騷 |- ||第50集–決一天下 |- ||第59集–不一樣嘅美男子 |- ||第60集–進擊嘅月美（上） |- ||第65集–文青女神之戰 |- ||第67集–黑白玫瑰對決 |- ||第70集–楊生同埋大叔嘅愛 |- ||第71集–輝叔同埋大叔嘅愛 |- ||第82集–Mary要走？ |- ||第87集–好朋友 |- ||第88集–後面男孩 |- |2019年12月25號 ||[[黑市 (電視劇)|黑市]] ||電單車司機 ||第7集–《不義肢》 || |- |rowspan="21|2020年11月23號 |rowspan="21|[[男排女將]]<ref>{{cite web |title=男排女將-新蒲崗拍攝現場直擊|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/426511/男排女將-新蒲崗拍攝現場直擊-ian-mirror大曬球技連環扣殺?itm_source=universal_search&itm_campaign=universal_search&itm_content=all&itm_medium=web#media_id=3924098 |website=HK01 |accessdate=2020-03-01}}</ref> |rowspan="21|凌鋒（阿檸）<ref>{{cite web |title=《男排女將》角色名字出黎 |url=https://www.facebook.com/yautaitung/photos/a.521179217908506/3430087447017654/?type=3&theater |website=游大東【鴻鵠志－影視筆記】 |accessdate=2020-03-24}}</ref> ||出場集數：全20集 |rowspan="21"|位置：副攻手 <br/>主力內務 <br/>「翔鷹」排球梯隊前隊員 <br/>鍾意食嘢 <br/>自認黑仔，典型悲觀主義者。 <br/>雖然排球技術好穩定，但亦都相當怕事，<br/>因為俾人踢出翔鷹隊而考慮過放棄排球。<br/>喺阿檸最灰心嘅時候遇到力圖，仲符符祿祿成為咗隊長，<br/>一向無自信嘅阿檸，同力圖一齊成長，到底會發生乜事呢。 |- ||第1集–出場．翔鷹隊選拔 |- ||第2集–感動家瑜做教練 |- ||第3集–領養唔棄養．力圖成形 |- ||第4集–力圖成軍．隊長嘅辛酸 |- ||第5集–初次比賽．丙組慘敗 |- ||第6集–備戰新一年嘅聯賽 |- ||第7集–努力成功嘅係主角，但努力失敗再努力先係真正嘅主角 |- ||第8集–為比賽集訓 |- ||第9集–呢個係隊長嘅命令！ |- ||第10集–排除障礙．不斷獲勝 |- ||第11集–贏咗丙組嘅聯賽冠軍 |- ||第12集–轉會 |- ||第13集–家瑜贏咗魯Sir |- ||第14集–自由人．沙灘排球王子出場 |- ||第15集–魚仔受咗傷 |- ||第16集–為家瑜打氣 |- ||第17集–備戰翔鷹．My Name is 檸 |- ||第18集–力戰翔鷹．Out Out Out．贏咗甲二冠軍 |- ||第19集–面臨解散嘅命運．俾現實打沉 |- ||第20集–重組力圖．Happy Ending |- |2021年 ||[[太平紋身店]] ||藍龍（青年） ||第12集 - 講出太平街嘅起源 ||「藍龍幫」第一代坐館 |- |籌備緊 ||搖滾校園 || || ||籌備緊 |} === 綜藝節目 === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="80%" |- !width:13% style="background: #127436; color: white; |播放日期 !width:20% style="background: #127436; color: white; |節目名 !width:20% style="background: #127436; color: white; |重點集數 !width:20% style="background: #127436; color: white; |備註 |- |2018年7月15號 ||Good Night Show 全民造星前傳 || || |- |rowspan="6"|2018年7月15號 |rowspan="6"|[[Good Night Show 全民造星]] 第一季 ||第6集 ||50強選拔 – 自己揀嘅表演《拉丁舞》 |- ||第19集 ||40強選拔 – 自己揀嘅表演《Right Here Waiting》 |- ||第31集 ||30強選拔 – B3組指定歌曲表演《酷愛》 |- ||第32集 ||30強選拔 – B3組自選歌曲表演《All The Way To West》 |- ||第37集 ||20強選拔 – 指定歌曲《安徒生的錯》、《All Of Me》 |- ||第38集 ||20強選拔 – 自己揀嘅舞藝對決《Handclap》、《Moves Like Jagger》 |- |rowspan="13"|2018年12月10號 |rowspan="13"|[[Good Night Show Mirror Go]] 第一季 ||第1集 - 澳門遊 ||節目最尾跳唱《一秒間》 |- ||第3集 – 過山車上SHOW歌喉 ||海洋公園大對決 |- ||第4集 – Mirror「煮飯仔」 ||唔識煮野食嘅Tiger |- ||第5集 – 鬥智鬥力大考驗（Ⅰ） ||大埔遊戲王出場 |- ||第6集 – 鬥智鬥力大考驗（Ⅱ） ||小白鷺5秒傳說 |- ||第7集 – 童話成真嘅演唱會 ||《前傳》、《天下無雙》 |- ||第8集 – 演唱會揭秘 ||《ASAP》、《無盡》、《一秒間》 |- ||第9集 – Mirror 同粉絲過新年 ||《喜氣洋洋》 |- ||第13集 – 泰國之旅 || |- ||第14集 – 泰國之旅（II）之雙料大懲罰 ||《攀石比賽》 |- ||第15集–泰國之旅（III）之挑戰極限 || |- ||第16集 – 泰國之旅（IV）之泰拳特訓 || |- ||第20集–韓國之旅（IV）史無前例大懲罰 || |- |2019年2月5號 ||ERROR金豬賀歲暨花姐巡遊 || || |- |2019年4月12號 ||點相 ||第5集 ||嘉賓：姜濤、Tiger |- |rowspan="5"|2019年5月26號 |rowspan="5"|[[Good Night Show Mirror Go]] 第二季 ||第4集 – 酒店房務員 ||俾人懲罰嘅成員，造型"Rose" |- ||第7集 – 鋼管舞 ||俾人懲罰嘅成員，造型"恐龍" |- ||第8集 – 特技化妝 ||「特派員」 |- ||第11集 – 動物護理員 ||俾人懲罰嘅成員，造型"Husky"，Tiger生日集<ref>{{cite web |title=姜濤主持《MIRROR GO》大派「姜式」貼士！|url=https://today.line.me/hk/pc/article/姜濤主持《MIRROR+GO》大派「姜式」貼士！Stanley一語道破「神邏輯」-mwgRQE |website=Line Today |accessdate=2020-03-02}}</ref> |- ||第14集 – 水晶球 || |- |rowspan="4"|2019年9月30號 |rowspan="4"|[[全民造星II]] ||第22集 || |- ||第23集 ||電結他彈唱《[https://www.youtube.com/watch?v=j3mcNN99N6w&list=PLCEtAuAnH2jOmz27mzGI7LafO194Ro4_q&index=122 Simple Plan]》 |- ||第27集 ||指定歌曲《[https://www.youtube.com/watch?v=w_ewl028WDI&list=PLCEtAuAnH2jOmz27mzGI7LafO194Ro4_q&index=101 泡沫]》 |- ||第28集 ||自己揀嘅表演《[https://www.youtube.com/watch?v=IbKn2FuEdm4&list=PLCEtAuAnH2jOmz27mzGI7LafO194Ro4_q&index=100 聚]》 |- |rowspan="13"|2021年1月28號 |rowspan="13"|[[囝囝女女730]] ||第3集–藝人係點樣煉成嘅 (Casting) |rowspan="13"|逢星期三同[[楊樂文]]一齊主持 |- ||第8集–明星夢 |- ||第13集–藝人嘅發展路向 |- ||第18集–狂舞派特輯 |- ||第19集–新年特別篇 |- ||第20集–新年特別篇 |- ||第23集–經理人篇 |- ||第32集–新人遇到嘅煩惱 |- ||第37集–跳舞 |- ||第42集–探討不同型式嘅舞蹈表演 |- ||第47集–Dance Battle |- ||第52集–現代舞 |- || |- |rowspan="15"|2021年2月22號 |rowspan="15"|[[克服他她它]] ||第1集–克服畏高 |rowspan="15"|由火火、[[王智德]]同埋邱傲然主持<br/>節目主持會幫嘉賓克服一種自己嘅弱點。 |- ||第2集–克服畏高 |- ||第3集–克服心急 |- ||第4集–克服脾氣 |- ||第5集–克服過分迷信 |- ||第6集–克服對鬼嘅恐懼 |- ||第7集–克服潔癖 |- ||第8集–克服強迫行為 |- ||第9集–克服曱甴/香蕉/青蛙嘅恐懼 |- ||第10集–克服曱甴/香蕉/青蛙嘅恐懼 |- ||第11集–克服冇錢嘅恐懼 |- ||第12集–克服冇錢嘅恐懼 |- ||第13集–克服拖延 |- ||第14集–克服縱細路嘅虎媽 |- ||第15集–克服網民惡言 |- |2021年4月5號 |[[考有Feel]] || || |- |2021年9月6號 |[[幫緊你應援團]] ||第3、7、8、10集 ||由[[楊樂文]]、邱傲然、[[王智德]]同[[岑樂怡]]主持 |- |2021年10月10號 |[[膠戰|膠戰S2]] ||第1-2集 ||嘉賓 |- |2021年10月14號 |[[宵夜燒到過埋夜]] ||第14集 ||嘉賓 |- |2022年2月28號 |[[1 Take過]] ||各集 ||由邱傲然、[[黃奕晨]]同[[王頌茵]]主持 |- |籌備緊 ||Mirror Go 第三季 || || |} === 電台節目 === {| class="wikitable" style=font-size:small width="80%" |- !width:10% style="background: #127436; color: white; |播放日期 !width:15% style="background: #127436; color: white; |電 台 !width:15% style="background: #127436; color: white; |節目名 !width:20% style="background: #127436; color: white; |備 註 |- |2019年12月14號 |[[新城知訊台]] |Mirror頻道<br/>每逢星期六 23:00 - 24:00 |{{HideH|有份集數}} 2019年12月14號<br/> 2019年12月21號<br/> 2020年1月4號<br/> 2020年1月25號<br/> 2020年2月1號<br/> 2020年2月15號<br/> 2020年2月29號<br/> 2020年3月21號<br/> 2020年4月4號<br/> 2020年4月18號<br/> 2020年5月2號<br/> 2020年5月16號<br/> 2020年6月6號<br/> （第一季完）<br/> {{HideF}} |} === 寫真集 === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="80%" |- !width:15% style="background: #127436; color: white; |推出日期 !width:20% style="background: #127436; color: white; |名 !width:25% style="background: #127436; color: white; |備註 |- |2019年10月 ||《evolution》<ref>{{cite web |title=evolution Photobook |url=https://www.instagram.com/p/B5s4gi7AoTb/?utm_source=ig_web_copy_link |website=Instagram |accessdate=2020-03-05}}</ref> ||由tiger_conservation<ref>{{cite web |title=tiger_conservation Instagram |url=https://www.instagram.com/tiger_conservation/ |website=Instagram |accessdate=2020-03-05}}</ref> 出嘅非官方個人寫真集 |- |2019年12月 ||《Reflection》1st Anniversary 寫真相集套裝 <ref>{{cite web |title=MIRROR寫真Boxset實物被彈　粉絲嬲爆直指俾傷透心 |url=https://www.hk01.com/即時娛樂/411179/mirror寫真boxset實物被彈-粉絲嬲爆直指被傷透心 |website=hk01 |accessdate=2020-03-02}}</ref> <ref>{{cite web |title=為出道1週年拍紀念寫真集 |url=https://www.youtube.com/watch?v=S1W80TCAT7k&feature=youtu.be |website=魔方全媒 |accessdate=2020-03-02}}</ref> <ref>{{cite web |title=MIRROR出寫真集益粉絲　姜濤笑指騷肌要等10年後 |url=https://www.hk01.com/即時娛樂/390858/多圖-mirror出寫真集益粉絲-姜濤笑指騷肌要等10年後?fbclid=IwAR1SxB1dYuhxC3s5XhMaDmOns-wUWKJ0TkXoC3FBWaJeK2bBEVjE-OvwqLU |website=hk01 |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||官方推出嘅一周年寫真集 |} === 唱片 === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="90%" |- !width:20% style="background: #127436; color: white; |發行日期 !width:7% style="background: #127436; color: white; |專輯類型 !width:15% style="background: #127436; color: white; |專輯名 !width:15% style="background: #127436; color: white; |發行公司 !width:15% style="background: #127436; color: white; |備註 |- |2020年12月18號<br/>（預訂版領取日期）<br/><br/>2021年1月20號<br/>（公開發售日期) ||專輯 ||One and All ||大國文化集團 ||MIRROR成軍兩周年，推出首張專輯《One and All》<br/>One Edition：<br/> 收集每位成員嘅生活概念相，同埋佢哋嘅文字，紀錄每位成員同埋MIRROR嘅珍貴回憶。<br/>呢個版本有兩隻CD、12本成員個人相薄同埋One Edition海報一張。<br/>All Edition：<br/> 收錄MIRROR兩周年嘅團隊造型相，同埋成員用文字道講出大家嘅成長。<br/>呢個版本有兩隻CD、MIRROR兩周年團隊造型寫真書一本以同埋All Edition海報一張。 |} === 其他作品 === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="90%" |- !width:20% style="background: #127436; color: white; |日 期 !width:18% style="background: #127436; color: white; |作品資料 !width:18% style="background: #127436; color: white; |參演成員 !width:13% style="background: #127436; color: white; |媒 體 !width:15% style="background: #127436; color: white; |備 註 |- |2020年2月25號 ||正式開始？ ||[[王智德]]、[[楊樂文]]、邱傲然 ||Alton Youtube ||翻拍 [[陳卓賢]] Solo - 正式開始 嘅MV |- |2020年4月1號 ||特_登 ||[[王智德]]、[[楊樂文]]、[[江𤒹生]]、[[陳瑞輝]]、邱傲然 ||Alton Youtube ||Recover[[江𤒹生]] Solo - 特登 嘅「非官方」劇場版 |- |2020年5月18號 ||Dua Lipa - Let's Get Physical Work Out Video COVER ||[[王智德]]、[[楊樂文]]、邱傲然、[[江𤒹生]] ||Alton Youtube ||Recover Dua Lipa - Let's Get Physical Work Out Video COVER |- |2021年1月25號 ||人多骯髒惹嘅禍～！Whatcha say ||[[王智德]]、[[楊樂文]]、邱傲然、[[江𤒹生]]、[[陳瑞輝]]、DeeGor ||Alton Youtube ||Recover The lonely island - The shooting aka dear sister |- |2021年2月13號 ||由零開始煮牛肉湯圓ft. Lokman, Tiger｜<br/>分享Mirror叱咤頒獎禮你唔知道嘅事｜Anson KIS’chen EP12 ||[[楊樂文]]、邱傲然、[[江𤒹生]] ||Anson Kong Youtube ||Chef Tiger 進化史 - 點樣由煲水進化成搓皮整湯丸 |- |2021年2月20號 ||友情撳鐘仔｜ft. Lokman, Tiger｜今次MIRROR三子內鬨喇 ||[[楊樂文]]、邱傲然、[[江𤒹生]] ||Anson Kong Youtube || |- |2021年4月3號 ||【 全民造星1問答大會】ft. Alton, Lokman, Frankie, <br/>Tiger@MIRROR​ ｜搵食艱難大暴走 ||[[王智德]]、[[楊樂文]]、邱傲然、[[江𤒹生]]、[[陳瑞輝]] ||Anson Kong Youtube || |} == 專訪 == 呢一節係Tiger有參與過嘅[[MIRROR]]專訪或者係電視節目。 === 雜誌專訪 === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="80%" |- !width:15% style="background: #127436; color: white; |日 期 !width:10% style="background: #127436; color: white; |媒 體 !width:20% style="background: #127436; color: white; |備 註 |- |2018年12月號 ||[[Marie Claire]] ||《MIRROR出道嘅專訪》 |- |2019年1月號 ||I. SHOP 天書<ref>{{cite web |title=The Club極速送上唱跳男團 MIRROR全新矚目MV《A.S.A.P.》|url=https://i.shop.pccw.com/article/detail/talk_of_the_town/10181 |website=ishop |accessdate=2020-03-01}}</ref> ||《MIRROR介紹》 |- |2019年2月號 ||[[COSMOPOLITAN]] ||PARTY WITH COSMO X MIRROR |- | || ||JMEN 9TH ANNIVERSARY ISSUE 《NEVER STOP EXPLORING MEN OF 2018》 |- |2019年5月號 ||[[消費者委員會]] ||MIRROR x 窗口式冷氣機大檢閱 |- |2020年8月27號 ||U Magazine 770期 C冊 ||MIRROR 12人限聚 |- |2020年12月3號 ||U Magazine 784期 C冊 ||青春住咗- Stephy |- |2021年4月號 ||men's uno HONG KONG ||THE ARCHETYPE 18TH ANNIVERSARY ISSUE |} === 電視專訪/ 電視節目 === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="80%" |- !width:15% style="background: #127436; color: white; |日 期 !width:10% style="background: #127436; color: white; |節目名 !width:10% style="background: #127436; color: white; |播出媒體 !width:20% style="background: #127436; color: white; |備 註 |- |2018年11月30號 ||Interviu ||99台 [[ViuTV]] ||[[MIRROR]]專訪 |- |2018年12月31號 ||ViuTV 《倒數特備節目》 ||99台 ViuTV ||《一秒間》、《ASAP》 |- |2019年4月10號 ||ViuTV 《全新節目巡禮》 ||99台 ViuTV ||《前傳》、宣傳《全民造星II》 |- |2019年10月19號 ||《ViuTV 2020 節目巡禮》 ||99台 ViuTV ||宣傳《男排女將》 |- |2019年12月19號 ||《日常8點半》–音樂年代 ||[[港台電視32|32台 RTHK]] ||MIRROR專訪 |- |2019年12月28號 ||《Mirror 成軍一週年》 ||99台 ViuTV ||《一秒間》、《ASAP》 |- |2019年1月28號 ||《電競巨Sing Show》 ||99台 ViuTV ||《Reflection》 |- |2020年7月3號 ||《今晚趁熱食》 ||99台 [[ViuTV]] || |- |2021年3月21號 ||《經緯線》偶像應援團 ||99台 [[ViuTV]] || |- |2021年4月6號 ||ViuTV 5周年： 繼續向前 ||99台 [[ViuTV]] ||Warrior首次 LiveShow |} === 電台專訪 === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="80%" |- !width:10% style="background: #127436; color: white; |日 期 !width:15% style="background: #127436; color: white; |電 台 !width:20% style="background: #127436; color: white; |節目名 !width:20% style="background: #127436; color: white; |備 註 |- |2018年11月10號 ||澳門電台 || ||[[MIRROR]]專訪 |- |2018年12月1號 ||[[雷霆881]] ||雷霆音樂圈 ||[[MIRROR]]專訪 |- |2019年5月8號 ||雷霆881 ||一圈圈 ||[[MIRROR]]專訪 |- |2019年6月1號 ||雷霆881 |雷霆音樂圈 ||[[MIRROR]]專訪 |- |2019年11月29號 ||雷霆881 ||一圈圈 ||[[MIRROR]]專訪 |- |2019年12月11號 ||[[新城知訊台]] ||全民必buy ||[[MIRROR]]專訪、宣傳MIRROR頻道 |- |2020年6月24號 ||[[雷霆881]] ||叱咤樂壇 ||[[MIRROR]]專訪 |- |2020年6月30號 ||[[雷霆881]] ||口水多過浪花 ||[[MIRROR]]專訪 |} === 網上媒體 === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="80%" |- !width:10% style="background: #127436; color: white; |播放日期 !width:15% style="background: #127436; color: white; |媒 體 !width:25% style="background: #127436; color: white; |主 題 !width:20% style="background: #127436; color: white; |備 註 |- |2018年11月14號 ||Marie Claire ||《全民造星》男團 MIRROR 出道嘅紀錄！【上集】<ref>{{cite web|title=MIRROR 出道嘅紀錄|url=https://www.marieclaire.com.hk/2018/11/16/【有花絮相】獨家專訪爆料-男團mirror每個人自爆擇偶嘅條件/|website=Marie Claire|accessdate=2020-03-01|url-status=dead}}</ref> ||[[Facebook]] |- |2018年11月16號 ||[[she.com]] ||【MIRROR SHOW全民挑機】考才藝！考默契！考常識！<ref>{{cite web |title=MIRROR SHOW全民挑機 Youtube|url=https://www.youtube.com/watch?v=RA2rdoM5Zh0&t=95s |website=Youtube |accessdate=2020-03-01}}</ref> ||[[YouTube]] |- |2018年11月21號 ||[[Marie Claire]] ||《全民造星》男團 MIRROR 出道嘅紀錄！【下集】 ||Facebook |- |2018年11月21號 ||MOOV ||[[MIRROR]]專訪 ||Facebook |- |2018年11月14號 ||Marie Claire ||MC×Mirror 女朋友嬲咗MIRROR成員點樣氹返人？ ||Marie Claire 網站 |- |2018年12月5號 ||[[立場新聞]] ||【專訪 Mirror．上】喺一個冇明星嘅時代　一隊港產男團嘅誕生 ||立場新聞 網站 |- |2018年12月6號 ||立場新聞 ||【專訪 Mirror．下】最紅嘅電視監製變咗新手經理人　霸氣花姐嘅掙扎同埋夢想 ||立場新聞 網站 |- |2018年12月15號 ||[[MOOV]] ||《MIRROR一分鐘接龍嘅大考驗！》 ||Facebook |- |2018年12月15號 ||she.com ||【MIRROR！真心話！】<ref>{{cite web |title=MIRROR！真心話|url=https://www.facebook.com/shecom/videos/2064787090275893/ |website=she.com Facebook |accessdate=2020-03-01}}</ref> ||Facebook |- |2019年1月17號 ||BeautyExchange.com ||【Be Cover - Vol.9】 All in追夢 - MIRROR - <ref>{{cite web|title=All in追夢 - MIRROR|url=https://www.beautyexchange.com.hk/mobile/news/news_detail.php?aid=250641|website=BeautyExchange.com|accessdate=2020-03-02|archive-date=2020-03-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20200328083937/https://www.beautyexchange.com.hk/mobile/news/news_detail.php?aid=250641|url-status=dead}}</ref> ||BeautyExchange.com |- |2019年2月12號 ||CosmopolitanHK ||【Party with Cosmo x MIRROR】同MIRROR嚟個音樂PARTY<ref>{{cite web |title=同MIRROR嚟個音樂PARTY|url=https://www.cosmopolitan.com.hk/fashion/cosmo35-party-with-mirror |website=Cosmo |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||Facebook |- |2019年5月15號 ||[[消費者委員會]] ||MIRROR x 窗口式冷氣機大檢閱 ||YouTube |- |2019年9月16號 ||[[新城廣播]] ||【環保小貼士】回收膠樽製戰車 ||Facebook |- |2019年11月8號 ||MOOV ||MIRROR帶你直撃MIRROR寫真拍攝日 ||Facebook |- |2019年11月26號 ||拉闊style ||【拉闊搞作】MIRROR嚟喇 Part 1！邊個成員俾人認錯咁尷尬？ <ref>{{cite web |title=【拉闊搞作】MIRROR嚟喇 Part 1！邊個成員俾人認錯咁尷尬？ |url=https://www.youtube.com/watch?v=BAbv-IagAso |website=拉闊style |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||YouTube |- |2019年11月30號 ||KKBOX ||MIRROR專訪：我哋唱快歌係最charm嘅！ <ref>{{cite web |title=MIRROR專訪：我哋唱快歌係最charm嘅！|url=https://www.youtube.com/watch?v=kctFoOwK6A0&feature=youtu.be |website=KKBOX |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||YouTube |- |2019年11月30號 ||KKBOX ||MIRROR專訪：五年之後紅館見啦 <ref>{{cite web |title=MIRROR專訪：五年之後紅館見啦|url=https://www.youtube.com/watch?v=7_3vOGd-YUU&feature=youtu.be |website=KKBOX |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||YouTube |- |2019年11月30號 ||KKBOX ||MIRROR一週年檢討大會 <ref>{{cite web |title=MIRROR一週年檢討大會|url=https://www.youtube.com/watch?v=7g_Yik8ySFs&feature=youtu.be |website=KKBOX |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||YouTube |- |2019年12月6號 ||拉闊style ||【拉闊搞作】MIRROR嚟喇 Part 2！Chok爆甫士邊度學？ <ref>{{cite web |title=【拉闊搞作】MIRROR嚟喇 Part 2！Chok爆甫士邊度學？ |url=https://www.youtube.com/watch?v=qptY8pKAT7E&t=4s |website=拉闊style |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||YouTube |- |2019年12月6號 ||Apple 果燃台 ||《Video Talk》時妝巴絲】聖誕搞乜鬼？Mirror，Super Girls同你講 ||YouTube |- |2019年12月6號 ||MOOV ||《MIRROR 有口難言-分組賽》 ||Facebook |- |2020年1月30號 ||MOOV ||MIRROR一周年「非常真心」投票 ||Facebook |- |2020年4月28號 ||夠薑蔥 ||夠薑蔥 InstaMockExam 數學爆料挑戰賽！<ref>{{cite web |title=同Tiger玩遊戲！Edan爆姜濤冇清潔好大便|url=https://today.line.me/hk/pc/article/同Tiger玩遊戲！Edan爆姜濤冇清潔好大便-gYW8rg |website=YouTube |accessdate=2020-04-29}}</ref> ||YouTube |- |2020年5月21號 ||GO! GingerOnion夠薑蔥 ||【夠薑蔥 InstaMockExam 經濟學霸大對決！】| 夠薑蔥GO! GingerOnion ||[[YouTube]] |- |2020年6月24號 ||[[KKBOX]] ||KKBOX FACEBOOK LIVE ||[[Facebook]] |- |2020年6月29號 ||FANPIECE ||MIRROR熱辣新作《IGNITED》 用勁歌熱舞攻陷樂迷 ||[[Facebook]] |- |2020年6月29號 ||MEeeep More ||Mirror出新歌《IGNITED》 兩位成員變成錄音焦點 ||[[YouTube]] |- |2020年6月30號 ||[[KKBOX]] ||KKBOX 《一齊聽我講》LIVE MIRROR ||[[KKBOX]] |- |2020年7月4號 ||[[WHIZOO]] ||《WHIZOO》突發!MIRROR十二子齊人出動上演同門內鬥 WHIZOO x MIRROR 舞林大會 ||[[YouTube]] |- |2020年7月6號 ||LineToday ||未學識新歌舞步？全員親自教點樣「焫著」 ||LineToday |- |2020年7月6號 ||LineToday ||友情大考驗！隊員暗藏口和心不和？ ||LineToday |- |2020年11月24號 ||柴犬追星 ||MIRROR成員爭取同鄧麗欣合作 Anson Lo+ Edan+Jer+Tiger各出奇謀 ||[[YouTube]] |- |2020年11月28號 ||[[AM730]] ||MIRROR出道2周年大比賽 ||[[YouTube]] |- |2020年12月7號 ||[[HK01]] ||MIRROR立收視公約鬥突破 AL扮Stephy未算最爆？ ||[[YouTube]] |- |2020年12月12號 ||[[AM730]] ||MIRROR出道2周年 真係WE ARE ONE AND ALL？ ||[[YouTube]] |- |2020年12月13號 ||BeautyExchange.com.hk ||MIRROR成軍兩週年訪問 佢哋竟然最鍾意呢位成員嘅概念照！ ||[[Facebook]] |- |2020年12月14號 ||U Magazine ||曾經入選女排青年軍！Stephy X Mirror《男排女將》 ||[[Facebook]] |- |2020年12月18號 ||[[AM730]] ||《男排女將》MIRROR成員爭做黃金Sir Edan係做阿King人選？ ||[[YouTube]] |- |2021年1月5號 ||she.com ||傳兄弟情破裂？！從「狼人殺」拆解Mirror不和之謎 ||[[YouTube]] |} == 演唱會 == === 團體 MIRROR === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="80%" |- !width:10% style="background: #127436; color: white; |日 期 !width:15% style="background: #127436; color: white; |名 !width:20% style="background: #127436; color: white; |場 地 !width:25% style="background: #127436; color: white; |Singer !width:20% style="background: #127436; color: white; |Song List |- |rowspan="9"|2018年12月21號 |rowspan="9"|2018 THE FIRST MIRROR LIVE CONCERT<ref>{{cite web |title=MIRROR：你哋有冇聽過呢啲歌呀?|url=https://www.mpweekly.com/entertainment/focus/local/20181222-143135 |website=明周 |accessdate=2020-03-01}}</ref> |rowspan="9"|九龍灣國際展貿中心匯星STAR HALL ||[[MIRROR]] ||前傳 |- ||Tiger ||偷情 |- ||MIRROR ||發現號 |- ||MIRROR ||無盡 |- ||MIRROR ||天下無雙 |- ||MIRROR、細貓 ||努力嘅孩子 |- ||MIRROR ||ASAP |- ||MIRROR ||一秒間 |- ||MIRROR ||Encore - Medley |- |2021年5月6至11號 ||《MIRROR "ONE & ALL" LIVE 2021》 ||[[九龍灣國際展貿中心]]匯星|||| |} === 演唱會嘉賓演出 === {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="80%" |- !width:10% style="background: #127436; color: white; |日 期 !width:20% style="background: #127436; color: white; |名 !width:20% style="background: #127436; color: white; |場 地 !width:15% style="background: #127436; color: white; |主 唱 !width:15% style="background: #127436; color: white; |Song List |- |rowspan="2"|2019年4月19號 |rowspan="2"|《吳業坤小句號演唱會2019》<ref>{{cite web |title=吳業坤紅館開騷 孖MIRROR跳唱《今期流行》|url=https://std.stheadline.com/instant/articles/detail/983578/即時-娛樂-吳業坤紅館開騷-孖MIRROR跳唱-今期流行 |website=stheadline |accessdate=2020-03-01}}</ref> |rowspan="2"|[[紅館]] ||[[MIRROR]] ||ASAP |- ||MIRROR、[[吳業坤]] ||今期流行 |- ||2019年6月29號 ||《一萬天荒愛未老周慧敏30週年巡迴演唱會》廣州站 ||[[廣州體育館]] ||MIRROR || |- |rowspan="2"|2019年7月20號 |rowspan="2"|《鄭秀文 #followmi 世界巡迴演唱會香港站 2019》 |rowspan="2"|紅館 ||MIRROR、[[鄭秀文]] ||默契 |- ||MIRROR ||Chotto等等 + 火熱動感LALALA |- ||2019年10月2號 ||《ERROR「人到中年 口不擇言」道歉招待會2019》 ||麥花臣體育館 ||MIRROR ||404、ASAP |} == 公開活動 / 商場演出 == 呢一節係Tiger有參與過嘅[[Mirror]]公開活動或者商場演出。 {| class="wikitable mw-collapsible" style=font-size:small width="80%" |- !width:10% style="background: #127436; color: white; |日 期 !width:15% style="background: #127436; color: white; |活動名 !width:25% style="background: #127436; color: white; |地 點 !width:20% style="background: #127436; color: white; |備 註 |- |2018年10月14號 ||[[Good Night Show 全民造星]] - 總決賽 ||九龍灣展貿 ||造星50強《前傳》 |- |2018年10月27號 ||2018 Wine & Dine ||[[中環]] ||《前傳》、《芳華絕代》、《爽》、《Uptown Funk, Finess, Treasure》 |- |2018年11月3號 ||[[MIRROR]]出道簽唱會 ||[[九龍灣展貿]] ||《一秒間》 |- |2018年12月1號 ||Transformers Run After Party <ref>{{cite web |title=MIRROR開騷在即　預告有激昂演出|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20181201/bkn-20181201221523805-1201_00862_001.html |website=on.cc |accessdate=2020-03-01}}</ref> <ref>{{cite web|title=病兵陸續出現 MIRROR互相傳染病菌|url=https://hk.entertainment.appledaily.com/enews/realtime/article/20181201/58981860|website=appledaily|accessdate=2020-03-01|archive-date=2020-03-01|archive-url=https://web.archive.org/web/20200301163213/https://hk.entertainment.appledaily.com/enews/realtime/article/20181201/58981860|url-status=dead}}</ref> ||科學園 ||《一秒間》、《前傳》、《愛上殺手》 |- |2018年12月9號 ||《MIRROR GO]]》宣傳活動 ||YOHO MALL ||《一秒間》 |- |2018年12月12號 ||YAHOO搜尋人氣大獎2018 頒獎典禮 ||尖沙咀海旁 ||《一秒間》 |- |2018年12月31號 ||2018除夕倒數活動 ||尖沙咀海旁 ||《一秒間》、《ASAP》 |- |2019年1月1號 ||叱咤樂壇流行榜頒獎典禮 ||[[香港會議展覽中心]] ||出席嘉賓 |- |2019年1月6號 ||公益金百萬行 || || |- |2019年1月27號 ||東華三院慈善障礙挑戰賽 ||[[中環]] ||出席嘉賓 |- |2019年1月27號 ||AEG音樂榜頒獎典禮2018 ||九龍灣展貿 ||《ASAP》 |- |2019年1月29號 ||[[Formula E]] 宣傳<ref>{{cite web |title=MIRROR x Race Around Hong Kong|url=https://www.facebook.com/hkeprix/videos/2161575000825501/ |website=FormualE |accessdate=2020-03-01}}</ref> ||圓方 ||《ASAP》 |- |2019年2月10號 ||MIRROR 百日宴<ref>{{cite web |title=MIRROR百日宴一票難求|url=https://www.hk01.com/即時娛樂/288168/mirror百日宴一票難求-隊長lokman-已經加到400幾個位 |website=hk01 |accessdate=2020-03-01}}</ref> ||九龍灣展貿 ||《一秒間》、《ASAP》 |- |2019年2月16號 ||伸手助人協會 曲奇義賣 ||希慎 ||出席嘉賓 |- |2019年2月24號 ||慈善單車賽 ||中環 ||出席嘉賓 |- |2019年3月3號 ||國際消除種族歧視日 2019 ||[[九龍灣展貿]] ||《一秒間》、《ASAP》 |- |2019年3月10號 ||[[Formula E]] ||中環 ||《一秒間》、《ASAP》 |- |2019年3月30號 ||1000cal music run 1000卡路里音樂路跑・香港站 - 起步禮 ||西九文化區 ||出席嘉賓 |- |2019年3月31號 ||1000cal music run 1000卡路里音樂路跑・香港站 ||西九文化區 ||《前傳》、《一秒間》、《ASAP》、《愛上殺手》、《Medley》 |- |2019年4月13號 ||澳門巴黎人《閃耀金光慈善跑2019》 ||澳門巴黎人酒店 ||《前傳》、《一秒間》、《ASAP》 |- |2019年4月14號 ||《第38屆香港電影金像獎頒獎典禮》<ref>{{cite web |title=MIRROR X ERROR聲勢浩大　過百粉絲嗌爆現場|url=https://www.hk01.com/電影/317939/金像獎2019紅地氈-mirror-x-error聲勢浩大-過百粉絲嗌爆現場 |website=hk01 |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||尖沙咀文化中心 ||出席嘉賓 |- |2019年4月19號 ||吳業坤《小句號》演唱會<ref>{{cite web |title=大隻坤曬8嚿腹肌　邀MIRROR助慶唱《今期流行》|url=https://www.hk01.com/眾樂迷/320099/吳業坤演唱會-大隻坤曬8嚿腹肌-邀mirror助慶唱-今期流行 |website=hk01 |accessdate=2020-03-02}}</ref> <ref>{{cite web |title=MIRROR做嘉賓吳業坤紅館CONCERT“喧賓奪主” 強勁群舞起全場高潮 |url=https://www.youtube.com/watch?v=yaDpuvXI1og&feature=youtu.be |website=魔方全媒 |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||紅館 ||《今期流行》、《ASAP》 |- |2019年4月26號 ||浸大電影學院 - 《全民造星II》x AFHD 製作分享會 ||[[香港浸會大學]] ||出席嘉賓 |- |2019年5月1號 ||《全民造星II》公開招募 <ref>{{cite web |title=《全民造星II》開鑼　花姐都覺得自己偏心：覺得新人可能威脅到MIRROR |url=https://www.hk01.com/即時娛樂/324100/全民造星ii-開鑼-花姐自覺偏心-覺得新人可能威脅到mirror |website=hk01 |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||九龍灣展貿 ||《前傳》、《破鏡》 |- |2019年6月2號 ||ANESSA Sun City Fest <ref>{{cite web |title=MIRROR吸引過百粉絲撐場 |url=https://www.hk01.com/即時娛樂/335957/mirror吸引過百粉絲撐場-姜濤表演時被隊友撞傷眼-我踩台企前咗 |website=hk01 |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||[[中環]] ||《一秒間》、《破鏡》、《ASAP》 |- |2019年6月15號 ||HKT 5G 科技Concert ||啓德郵輪碼頭 ||《破鏡》、《登陸太陽》、《ASAP》 |- |2019年7月6號 ||Tiger Fans Meeting《二十而冠傲然而立》 ||饒宗頤文化館 || |- |2019年7月16號 ||愛心滿東華記者招待會 ||[[將軍澳新都城中心]] ||出席嘉賓 |- |2019年7月20號 ||followmi鄭秀文世界巡迴演唱會香港站2019 <ref>{{cite web |title=第一隊男嘉賓！鄭秀文帶小鮮肉Mirror上紅館 |url=https://www.youtube.com/watch?v=6FzHNDGZO_c |website=hk01 |accessdate=2020-03-02}}</ref> |紅館 ||《默契》、《Chotto等等》+《火熱動感LALALA》 |- |2019年7月21號 ||娛樂風雲記召 <ref>{{cite web |title=MIRROR做嘉賓唔敢同主角講野：Sammi氣場太勁！ |url=https://www.hk01.com/即時娛樂/354511/鄭秀文演唱會-mirror任嘉賓不敢跟主角攀談-sammi氣場太勁 |website=hk01 |accessdate=2020-03-02}}</ref> <ref>{{cite web |title=MIRROR四子第一次拍劇 Stanley邱士縉想畀人鬧：喺溫室成長會做得更加唔好！ |url=https://www.youtube.com/watch?v=WIFdhpVhtqQ&feature=youtu.be |website=hk01 |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||The ONE ||出席嘉賓 |- |2019年7月29號 ||[[香港電競音樂節]] <ref>{{cite web |title=MIRROR打機增進感情 姜濤被指「小學雞」 |url=https://hd.stheadline.com/life/ent/realtime/1554768/即時-娛樂-MIRROR打機增進感情-姜濤被指-小學雞?fbclid=IwAR1d_mQ23qDI1snTsFscqh5A5FvZejfbp0hvtACJuP0l_oQwCmbhLCgU5qk |website=頭條日報 |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||[[香港會議展覽中心]] ||《一秒間》、《破鏡》、《ASAP》 |- |2019年8月24號 ||新城台慶屈臣氏蒸餾水滴滴賞 Go Green Concert <ref>{{cite web |title=Mirror出歌唔驚變內鬥：自己人同自己人係良性競爭 |url=https://today.line.me/hk/pc/article/Mirror出歌唔驚變內鬥：自己人同自己人係良性競爭-pjpaPp?fbclid=IwAR2yVO3Q4sLgMrAe9HlBE9xR2MyAyqgZKL64RVq7bUuoHz55QilagCSwQf0 |website=today.line |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||香港會議展覽中心 ||《破鏡》、《一秒間》、《森林》、《華麗舞台》、《ASAP》 |- |2019年8月30號 ||展翅青見夢飛行 ||伊利沙伯體育館 ||《破鏡》、《ASAP》 |- |2019年9月7號 ||愛心滿東華慈善晚宴 || ||《破鏡》、《ASAP》 |- |2019年9月17號 ||LAZY DAYZ - eSport x Dance x Music - Day 1 ||麥花臣體育館 ||《一秒間》、《破鏡》 |- |2019年9月18號 ||LAZY DAYZ - eSport x Dance x Music - Day 2 <ref>{{cite web |title=MIRROR電競音樂會勁型跳唱 成員私下竟然唔打機 |url=https://www.youtube.com/watch?v=8wqgOzPyF1c&feature=youtu.be |website=魔方全媒 |accessdate=2020-03-02}}</ref> ||麥花臣體育館 ||《前傳》、《破鏡》、《一秒間》、《森林》、《華麗舞台》、《ASAP》 |- |2019年9月21號 ||全民造星2 記者會 ||[[奧海城]] ||《前傳》 |- |2019年10月2號 ||ERROR《人到中年 口不擇言》道歉招待會2019 ||[[麥花臣體育館]] ||《404》 |- |2019年12月8號 ||全民造星2 十強記者會 ||紅磡置富都會 ||出席嘉賓 |- |2019年12月15號 ||《全民造星2 - 總決賽》 ||九龍灣展貿 ||《Reflection》 |- |2019年12月23號 ||MIRROR "REFLECTION" 1st Anniversary簽唱會 Day1 ||九龍灣展貿 ||《Reflection》 |- |2019年12月24號 ||MIRROR "REFLECTION" 1st Anniversary簽唱會 Day2 ||九龍灣展貿 ||《Reflection》 |- |2019年12月31號 ||《2019澳門除夕倒數演唱會》 ||澳門西灣湖廣場 ||《一秒間》、《前傳》、《ASAP》、《破鏡》、《華麗舞台》 |- |2020年1月18號 ||《電競巨Sing Show》 ||九龍灣展貿 ||《Reflection》 |- |2020年11月19號 ||《男排女將記者招待會》 ||灣仔修頓室內場館 || |- |2020年11月30號 ||Konica Green Concert ||伊利沙伯體育館 ||《One & All》、《ASAP》、《Reflection》、《Ignited》 |- |2020年12月26號 ||全民造星3 總決賽 ||九龍灣國際展貿中心 匯星STAR HALL ||《Ignited》 |} == 演藝獎項 == {{For|《MIRROR》嘅獎項|Mirror#獎項}} == 參考 == {{reflist|4}} == 出面網頁 == * {{Instagram|tiger_yny}} * [https://www.makerville.hk/talents/tigeryau MakerVille - 邱傲然] * {{facebook|邱傲然-Tiger-Channel-287152018616933|Tiger Channel}}（唔係本人管理） * {{youtube|channel=UCkhOahoyYmdsEbDDoC-r_6A|Tiger}}（唔係本人管理） * [https://t.me/tigeryny Tiger]嘅Telegram Group * [https://t.me/Tigerynychannel Tiger]嘅Telegram Channel {{MIRROR}} [[Category:MIRROR]] [[Category:邱氏|傲然]] [[Category:香港電視男演員]] [[Category:ViuTV男藝員]] [[Category:Good Night Show 全民造星參賽者]] mbb1q61lrdmzhdd7pju0pyux4sjg6x3 0 195484 1865075 1803511 2022-08-19T01:05:49Z 218.255.142.6 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 黎寬怡 | 類型 = 女藝人 | 英文名 = Kitty Lai | 羅馬拼音 = Lai Kuan I | 花名 = 貓仔 | 圖 =File:貓仔‧黎寬怡.jpg | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = | 出生日期 = {{birth_date_and _age|1994|11|1}} | 出生地點 = {{HKG-GBR}} | 職業 = [[節目主持]]、[[演員]] | 語言 = [[中華民國國文|國語]]、[[英文]]、[[粵語]] | 教育程度 = {{flagicon|HKG}} 香港高等教育科技學院時裝設計文學士 | 母校 = {{flagicon|HKG}} [[中華基督教會協和書院]] | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2018年到依家 | 經紀公司 = [[無綫電視]]（2018年到依家） }} '''黎寬怡'''（'''Kitty Lai Kuan I'''，{{生死|1994年|11月1號}}）係[[香港]]女藝人，第29期[[無綫電視藝員訓練班]]學員，畢業後加入[[無綫電視]]，外號「貓仔」。佢喺2018年開始做《[[東張西望]]》其中一位外景主持，當中喺2019年1月訪問[[張衛健]]嗰陣忽然眼濕濕而俾觀眾談論<ref>[https://www.hk01.com/即時娛樂/286149/ 訪問張衛健突然爆喊　《東張西望》黎寬怡擁有Model身形成功搶鏡]</ref>。 ==演出== === 電視劇（無綫電視） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首播'''||style="width:15%"|'''劇名'''||style="width:16%"|'''角色''' |- |rowspan="12"|2018年到依家||rowspan="12"|《[[愛·回家之開心速遞]]》||Judy Chu（第247集） |- |少女（第309集） |- |女藝人（第446、450集） |- |模特兒（第447、785、843、882集） |- |老何未婚妻（第468集） |- |途人（第512集） |- |Milky（第544集） |- |《慌張西望》主持（第566集） |- |記者（第779、872集） |- |禮儀小姐（第809集） |- |受騙少女（第872集） |- |美女（第931集） |- |rowspan="4"|2018年||《[[BB來了]]》||唐恬兒前同事（第3、6集） |- |《[[是咁的，法官閣下]]》||文理大學學生（第4、5、7集） |- |《[[兄弟 (電視劇)|兄弟]]》||拳賽女郎（第7、18集） |- |《[[救妻同學會]]》||二樓舍員（第1、2、5集） |- |rowspan="18"|2019年||《[[福爾摩師奶]]》||陳太（第1集） |- |《[[鐵探]]》||警察公共關係科警員（第13、20集） |- |《[[白色強人]]》||網絡打手（第25集） |- |《[[十二傳說]]》||女鬼（第3集） |- |《[[包青天再起風雲]]》||綠（第1、6集） |- |rowspan="2"|《[[她她她的少女時代]]》||護士（第5集） |- |索女（第10集） |- |《[[街坊財爺]]》||按摩師（第3集） |- |rowspan="2"|《[[金宵大廈]]》||喪屍（第17、18集） |- |記者（第20集） |- |rowspan="3"|《[[牛下女高音]]》||跑手（第6集） |- |新娘（第8集） |- |船客（第13集） |- |《[[解決師]]》||李婉婷 |- |《[[多功能老婆]]》||MC&G 同事（第1、8、22集） |- |《[[堅離地愛堅離地]]》（海外首播）||青年（第12、13集） |- |《[[過街英雄]]》（海外首播）||美女（第1集） |- |《[[丫鬟大聯盟]]》||姑娘（第14集） |- |rowspan="10"|2020年||《[[黃金有罪]]》||商業罪案調查科警員（第26、27集） |- |《[[大醬園]]》||丹丹（第28集） |- |rowspan="2"|《[[機場特警 (電視劇)|機場特警]]》||報導員（第12集） |- |伴娘（第25集） |- |《[[降魔的2.0]]》||女鬼（第10集） |- |《[[那些我愛過的人]]》||保險客人（第15集） |- |rowspan="2"|《[[殺手 (電視劇)|殺手]]》||兔女郎（第1集） |- |路人（第12集） |- |《[[迷網]]》||黑工（第1、3、5集） |- |《[[反黑路人甲]]》||運動女子（第15集） |- |} === 節目主持（無綫電視） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首播'''||style="width:15%"|'''節目名'''||style="width:16%"|'''性質''' |- |2018年到依家||《[[東張西望]]》||外景主持 |- |} === 節目演出（無綫電視） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首播'''||style="width:15%"|'''節目名'''||style="width:16%"|'''性質''' |- |rowspan="3"|2017年||《[[我愛EYT]]》||第2-6集嘉賓 |- |《[[萬千星輝賀台慶|萬千星輝賀台慶 2017]]》||演出嘉賓 |- |《[[歡樂滿東華|歡樂滿東華2017]]》||演出 |- |rowspan="5"|2018年||《萬千星輝頒獎典禮王者前哨戰》||演出 |- |《[[新春辦年貨]]》||開頭音樂錄像演出 |- |《[[古巨基|古巨基初心再體驗]]》||演出 |- |《[[大玩特玩]]》||演出 |- |《[[Ben Sir睇樓團]]》||第3集演出 |} === 網上節目（big big channel） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首播'''||style="width:15%"|'''節目名'''||style="width:16%"|'''性質''' |- |2017年||《[[聖誕·天降奇緣]]》||飾演 關穎兒 |- |} === 微電影 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首映'''||style="width:15%"|'''戲名'''||style="width:16%"|'''角色''' |- |2016年||《M.I.S.S.》||Sylvia |- |} ==參考== {{reflist}} == 出面網頁 == * {{TVBartiste|KuanILai}} * {{引網|title=貓仔🐈 黎寬怡 - Big Big Channel|url=http://www.bigbigchannel.com.hk/tc/art_3240870/profile}} * {{Twitter|cat_kittylai}} [[類:無綫電視女藝員]] [[類:黎氏|寬怡]] {{香港藝人楔}} 4zez4346nuvf1s5i33n5wtiamqceb9c 1865109 1865075 2022-08-19T02:28:15Z 14.0.236.93 LTA wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 黎寬怡 | 類型 = 女藝人 | 英文名 = Kitty Lai | 羅馬拼音 = Lai Kuan I | 花名 = 貓仔 | 圖 =File:貓仔‧黎寬怡.jpg | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = | 出生日期 = {{birth_date_and _age|1994|11|1}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 職業 = 節目主持、演員 | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[中華民國國文|國語]] | 教育程度 = 香港高等教育科技學院時裝設計文學士 | 母校 = [[中華基督教會協和書院]] | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2018年到依家 | 經紀公司 = [[無綫電視]]（2018年到依家） }} '''黎寬怡'''（'''Kitty Lai Kuan I'''，{{生死|1994年|11月1號}}）係[[香港]]女藝人，第29期[[無綫電視藝員訓練班]]學員，畢業後加入[[無綫電視]]，外號「貓仔」。佢喺2018年開始做《[[東張西望]]》其中一位外景主持，當中喺2019年1月訪問[[張衛健]]嗰陣忽然眼濕濕而俾觀眾談論<ref>[https://www.hk01.com/即時娛樂/286149/ 訪問張衛健突然爆喊　《東張西望》黎寬怡擁有Model身形成功搶鏡]</ref>。 ==演出== === 電視劇（無綫電視） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首播'''||style="width:15%"|'''劇名'''||style="width:16%"|'''角色''' |- |rowspan="12"|2018年到依家||rowspan="12"|《[[愛·回家之開心速遞]]》||Judy Chu（第247集） |- |少女（第309集） |- |女藝人（第446、450集） |- |模特兒（第447、785、843、882集） |- |老何未婚妻（第468集） |- |途人（第512集） |- |Milky（第544集） |- |《慌張西望》主持（第566集） |- |記者（第779、872集） |- |禮儀小姐（第809集） |- |受騙少女（第872集） |- |美女（第931集） |- |rowspan="4"|2018年||《[[BB來了]]》||唐恬兒前同事（第3、6集） |- |《[[是咁的，法官閣下]]》||文理大學學生（第4、5、7集） |- |《[[兄弟 (電視劇)|兄弟]]》||拳賽女郎（第7、18集） |- |《[[救妻同學會]]》||二樓舍員（第1、2、5集） |- |rowspan="18"|2019年||《[[福爾摩師奶]]》||陳太（第1集） |- |《[[鐵探]]》||警察公共關係科警員（第13、20集） |- |《[[白色強人]]》||網絡打手（第25集） |- |《[[十二傳說]]》||女鬼（第3集） |- |《[[包青天再起風雲]]》||綠（第1、6集） |- |rowspan="2"|《[[她她她的少女時代]]》||護士（第5集） |- |索女（第10集） |- |《[[街坊財爺]]》||按摩師（第3集） |- |rowspan="2"|《[[金宵大廈]]》||喪屍（第17、18集） |- |記者（第20集） |- |rowspan="3"|《[[牛下女高音]]》||跑手（第6集） |- |新娘（第8集） |- |船客（第13集） |- |《[[解決師]]》||李婉婷 |- |《[[多功能老婆]]》||MC&G 同事（第1、8、22集） |- |《[[堅離地愛堅離地]]》（海外首播）||青年（第12、13集） |- |《[[過街英雄]]》（海外首播）||美女（第1集） |- |《[[丫鬟大聯盟]]》||姑娘（第14集） |- |rowspan="10"|2020年||《[[黃金有罪]]》||商業罪案調查科警員（第26、27集） |- |《[[大醬園]]》||丹丹（第28集） |- |rowspan="2"|《[[機場特警 (電視劇)|機場特警]]》||報導員（第12集） |- |伴娘（第25集） |- |《[[降魔的2.0]]》||女鬼（第10集） |- |《[[那些我愛過的人]]》||保險客人（第15集） |- |rowspan="2"|《[[殺手 (電視劇)|殺手]]》||兔女郎（第1集） |- |路人（第12集） |- |《[[迷網]]》||黑工（第1、3、5集） |- |《[[反黑路人甲]]》||運動女子（第15集） |- |} === 節目主持（無綫電視） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首播'''||style="width:15%"|'''節目名'''||style="width:16%"|'''性質''' |- |2018年到依家||《[[東張西望]]》||外景主持 |- |} === 節目演出（無綫電視） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首播'''||style="width:15%"|'''節目名'''||style="width:16%"|'''性質''' |- |rowspan="3"|2017年||《[[我愛EYT]]》||第2-6集嘉賓 |- |《[[萬千星輝賀台慶|萬千星輝賀台慶 2017]]》||演出嘉賓 |- |《[[歡樂滿東華|歡樂滿東華2017]]》||演出 |- |rowspan="5"|2018年||《萬千星輝頒獎典禮王者前哨戰》||演出 |- |《[[新春辦年貨]]》||開頭音樂錄像演出 |- |《[[古巨基|古巨基初心再體驗]]》||演出 |- |《[[大玩特玩]]》||演出 |- |《[[Ben Sir睇樓團]]》||第3集演出 |} === 網上節目（big big channel） === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首播'''||style="width:15%"|'''節目名'''||style="width:16%"|'''性質''' |- |2017年||《[[聖誕·天降奇緣]]》||飾演 關穎兒 |- |} === 微電影 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:#000" align=center |style="width:8%"|'''首映'''||style="width:15%"|'''戲名'''||style="width:16%"|'''角色''' |- |2016年||《M.I.S.S.》||Sylvia |- |} ==參考== {{reflist}} == 出面網頁 == * {{TVBartiste|KuanILai}} * {{引網|title=貓仔🐈 黎寬怡 - Big Big Channel|url=http://www.bigbigchannel.com.hk/tc/art_3240870/profile}} * {{Twitter|cat_kittylai}} [[類:無綫電視女藝員]] [[類:黎氏|寬怡]] {{香港藝人楔}} 65y5nq9ugifnfhjxft9npxf8drdfj0u 0 196645 1865013 1807271 2022-08-18T15:54:54Z Flyingaz 195442 /* 演出 */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 名 = 蔡頌思 | 圖 = | 圖說明 = | 圖大細 = | 類型 = 女演員 | 羅馬拼音 = Choi Zung Sze | 英文名 = Jocelyn Choi | 粵拼 = | 出生 = {{birth_date_and_age|1993|12|31}} | 出生地 = {{CAN}}[[溫哥華]] | 籍貫 = [[廣東]][[中山]] | 逝世 = | 死地 = | 教育程度 = [[聖保羅男女中學]] [[香港中文大學]]英文系畢業 [[北京電影學院]]表演系畢業 | 活躍年代 = 2019年到而家 | 國籍 = {{CNHK}} | 職業 = 演員 | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話]]、[[法文]] }} '''蔡頌思'''（Jocelyn Choi Zung Sze，{{bd|1993年|12月31號}}<ref>[http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20200630/bkn-20200630210305231-0630_00862_001.html 港姐面試：「海產大王」孫女加入戰場]，東網，2020年6月30號<!--生日日子睇佢Facebook/Instagram--></ref>）係香港女演員，2019年出道，屬[[蔡繼有]]家族成員。 ==簡歷== 蔡頌思係香港「海產大王」[[蔡繼有]]個孫女、[[新華集團]]主席[[蔡冠深]]個女<ref name="oncc">[http://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20180904/00282_029.html 40億千金蔡頌思棄商從演]</ref>。佢喺[[香港中文大學]]英文系畢業，然後去咗[[北京電影學院]]進修<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20210306/bkn-20210306222650191-0306_00862_001.html|title=非一般40億千金 蔡頌思軍訓中暑冇人可憐|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2022-04-10}}</ref>。因為鍾意演戲，佢決定做演員，考入咗[[香港演藝學院]]戲劇系。佢後來因為要拍電影，所以沒有就讀。 而佢嘅電影出道作係喺2019年電影《[[家和萬事驚]]》入面飾演盧如詩。喺參與《[[2020年度香港小姐競選]]》比賽期間，被譽為[https://www.hk01.com/%E7%9F%A5%E6%80%A7%E5%A5%B3%E7%94%9F/498310/%E6%B8%AF%E5%A7%902020-%E5%A4%A7%E7%86%B1-40%E5%84%84%E5%8D%83%E9%87%91-%E8%94%A1%E9%A0%8C%E6%80%9D%E9%80%80%E9%81%B8-%E8%A2%AB%E8%AD%BD%E8%BF%91%E5%B9%B4%E6%9C%80%E9%AB%98%E8%B3%AA%E4%BD%B3%E9%BA%97 「近年最高質佳麗」]，但後來中途退賽。 喺2020年同藝人[[唐貝詩]]同埋[[陳雅麗]]創立自家曲奇品牌<ref>{{引網|url=https://ol.mingpao.com/ldy/showbiz/news/20210210/1612896060733/%e7%b3%96%e5%b0%bf%e7%97%85%e5%ae%b6%e4%ba%ba%e5%95%9f%e7%99%bc-%e4%bc%99%e8%94%a1%e9%a0%8c%e6%80%9d%e9%99%b3%e9%9b%85%e9%ba%97%e5%89%b5%e6%a5%ad-%e5%94%90%e8%b2%9d%e8%a9%a9%e6%8e%a8%e3%80%8c%e5%ae%89%e5%bf%83%e6%9b%b2%e5%a5%87%e3%80%8d%e9%a3%9f%e7%84%a1%e7%a6%81%e5%bf%8c|title=糖尿病家人啟發 伙蔡頌思陳雅麗創業 唐貝詩推「安心曲奇」食無禁忌 - 20210210 - SHOWBIZ|website=明報OL網|language=zh-hant|access-date=2022-04-10}}</ref>。 喺2021年考獲[[美人魚牌照]]，而且喺2022年宣佈成立[[水下表演藝術協會]]用嚟推廣美人魚表演，並作為首屆主席營運呢個協會。<ref>{{引網|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20220320/bkn-20220320020104835-0320_00862_001.html|title=推廣美人魚表演 蔡頌思成立水下演藝人協會|date=2022-03-20|website=on.cc東網|language=zh-hk|access-date=2022-04-10}}</ref> ==演出== ===電影=== {| class="wikitable" |- style="background:pink; color:black; font-weight: bold" align="center" |年份 |戲名 |飾演角色 |- |2019年 |《[[家和萬事驚]]》 |盧如詩 |- |2020年 |《[[散後]]》 |Jessica |- |2021年 |《[[二次人生]]》 |Coby |- |未上映 |《婚姻的童話》 |佩芝 |} === 舞台劇 === {| class="wikitable" |- style="background:pink; color:black; font-weight: bold" align="center" |年份 |劇名 |飾演角色 |- |2016年 |《YO！舞蹈劇！》 |Joy |- |2017年 |《塵上不囂》 |Lili |- | rowspan="2" |2018年 |《我就嚟係歌手》 |小孤 |- |《駒歌》 |Yond |- |2019年 |《利瑪竇》首演 | rowspan="2" |小孩 |- |2020年 |《利瑪竇》重演 |- |2022年 |《老公，你好悶呀！》 |Corie |} === 電視節目（[[ViuTV]]） === {| class="wikitable" |- style="background:pink; color:black; font-weight: bold" align="center" |年份 |節目名 |性質 |- |2022年 |《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》 |參賽者 |} === 電視節目（[[香港開電視]]） === {| class="wikitable" |- style="background:pink; color:black; font-weight: bold" align="center" |年份 |節目名 |性質 |- |2020年 |《[[細路開電視]]》 |主持 |} === 電影短片 === {| class="wikitable" |- style="background:pink; color:black; font-weight: bold" align="center" |年份 |片名 |角色 |備註 |- |2018年 |《重生》（Endless） |女兒 |第十二屆鮮浪潮國際短片節作品 |- |2019年 |《夢鎖香江》 |水美麗 |第五屆電影專業培訓計畫畢業作品 |- |2020年 |《星期日早上》 |Sophie |果燃台2020 10 大自選影片排行榜 |- |2022年 |《婚外情事》（Underneath） |Kelly |獲獎：The 4th Film Olympiad - 最佳女配角銀獎 |} === 電視廣告 === {| class="wikitable" |- style="background:pink; color:black; font-weight: bold" align="center" |年份 |產品 |角色 |- |2020年 |維特健靈【知音蟲草】 |女兒 |} == 音樂作品 == {| class="wikitable" |+ !年 !歌曲 !備註 |- |2022年 |《[https://www.youtube.com/watch?v=h8WdRJh1wD8 愈痛愈強]》 |監製：[[趙增熹]]；友情客串：[[張達明]] |} ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== *{{facebook|jocelynchoizs}} *{{instagram|jocelynchoizs}} *[https://www.youtube.com/jocelynchoi%E8%94%A1%E9%A0%8C%E6%80%9D 蔡頌思嘅YouTube頁] *[https://weibo.com/u/6465183277 蔡頌思嘅微博頁] *[https://www.douyin.com/user/MS4wLjABAAAAf8ndRBei9goBxsTdsq0k4jbZQeUoiGtNpYfb98QfsXc 蔡頌思嘅抖音頁] [[Category:香港電影女演員]] [[Category:香港中文大學舊生]] [[Category:蔡氏|頌思]] [[Category:2020年度香港小姐競選佳麗]] [[Category:北京電影學院舊生]] [[Category:聖保羅男女中學舊生]] {{HK-bio-stub}} hs53jdxgowpto949pxxlr446rqohgy3 0 196679 1865243 1864697 2022-08-19T08:46:02Z 182.239.122.166 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 羅詠怡 | 羅馬拼音 = Law Wing Yi | 類型 = 女藝人 | 圖片 = File:Kosa-20181109.jpg | 英文名 = Kosa Law | 國籍 = {{CNHK}} | 活躍年代 = 2017年到而家 | 綽號 = | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1993|09|15}} | 出生地 = {{HKG-GBR}} | 語言 = [[中華民國國文|普通話]]、[[英語]]、[[粵語]] | 教育程度 = [[香港浸會大學]]視覺藝術系學士 | 母校 = {{HK}}[[聖公會主風小學]]<br/>{{HK}}[[沙田蘇浙公學]]<br/>{{HK}}[[曾璧山中學]] | 職業 = 手工藝設計師、[[KOL]]、[[節目主持]]、[[演員]] | 經紀公司 = | 代表作品 = 《[[＃後生仔傾吓偈]]》 }} '''羅詠怡'''（'''Kosa Law'''，{{bd|1993年|9月15號}}），係[[香港]]女藝人，亦曾經係[[無綫電視]]旗下[[Big Big Channel]]其中一位[[KOL]]。 ==簡歷== 羅詠怡讀過[[聖公會主風小學]]、[[沙田蘇浙公學]]同[[曾璧山中學]]，2015年[[香港浸會大學]]視覺藝術系畢業。 羅詠怡喺2016年成立個人設計品牌，搞鐳射切割雕刻手工藝生意。 羅詠怡喺2017年做過[[ViuTV]]節目主持，2018年加入[[無綫電視]]旗下嘅[[Big Big Channel]]，同埋節目《[[＃後生仔傾吓偈]]》做其中一位KOL主持，2020年退出。 ==演出== ===電視劇（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"| '''角色''' |- |2018年||《[[救妻同學會]]》||拳賽職員（第8集） |- |} ===綜藝節目（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"| '''性質''' |- |rowspan="2"|2018年開始||《[[＃後生仔傾吓偈]]》||KOL |- |《[[Y Angle]]》||演出 |- |rowspan="8"|2018年||《[[無綫電視台慶|TVB 50+1周年再出發]]》||演出嘉賓 |- |《[[美女廚房]]》||嘉賓（第18集） |- |《[[無綫電視台慶|萬千星輝賀台慶2018]]》||演出 |- |《[[女人四十]]》||嘉賓（第10集） |- |《[[萬千星輝頒獎典禮]]2018》||嘉賓 |- |《[[＃後生仔傾吓偈|＃後生仔失驚無神賀聖誕]]》||KOL |- |《[[電競王]]》||助手 |- |《[[萬眾同心齊Countdown]]》||外景主持 |- |} ===綜藝節目（ViuTV）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"| '''性質''' |- |2017年||《[[Girls' Talk]]—[[豁出去漫遊]]》||主持（第28、31—35集） |- |2021年||《[[長知昔]]》||主持 |- |} ==出面網頁== *{{facebook|KosaLawWingYi}} *{{ig|kosalaw}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港電視節目主持人]] [[Category:沙田蘇浙公學舊生]] [[Category:香港浸會大學舊生]] [[Category:羅氏|詠怡]] m3eh5nq62pme2vsz6vfcusqx07u1adk 1865244 1865243 2022-08-19T08:46:24Z 182.239.122.166 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 羅詠怡 | 羅馬拼音 = Law Wing Yi | 類型 = 女藝人 | 圖片 = File:Kosa-20181109.jpg | 英文名 = Kosa Law | 國籍 = {{CNHK}} | 活躍年代 = 2017年到而家 | 綽號 = | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1993|09|15}} | 出生地 = {{HKG-GBR}} | 語言 = [[中華民國國文|普通話]]、[[英語]]、[[粵語]] | 教育程度 = {{flagicon|HK}} [[香港浸會大學]]視覺藝術系學士 | 母校 = {{HK}}[[聖公會主風小學]]<br/>{{HK}}[[沙田蘇浙公學]]<br/>{{HK}}[[曾璧山中學]] | 職業 = 手工藝設計師、[[KOL]]、[[節目主持]]、[[演員]] | 經紀公司 = | 代表作品 = 《[[＃後生仔傾吓偈]]》 }} '''羅詠怡'''（'''Kosa Law'''，{{bd|1993年|9月15號}}），係[[香港]]女藝人，亦曾經係[[無綫電視]]旗下[[Big Big Channel]]其中一位[[KOL]]。 ==簡歷== 羅詠怡讀過[[聖公會主風小學]]、[[沙田蘇浙公學]]同[[曾璧山中學]]，2015年[[香港浸會大學]]視覺藝術系畢業。 羅詠怡喺2016年成立個人設計品牌，搞鐳射切割雕刻手工藝生意。 羅詠怡喺2017年做過[[ViuTV]]節目主持，2018年加入[[無綫電視]]旗下嘅[[Big Big Channel]]，同埋節目《[[＃後生仔傾吓偈]]》做其中一位KOL主持，2020年退出。 ==演出== ===電視劇（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"| '''角色''' |- |2018年||《[[救妻同學會]]》||拳賽職員（第8集） |- |} ===綜藝節目（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"| '''性質''' |- |rowspan="2"|2018年開始||《[[＃後生仔傾吓偈]]》||KOL |- |《[[Y Angle]]》||演出 |- |rowspan="8"|2018年||《[[無綫電視台慶|TVB 50+1周年再出發]]》||演出嘉賓 |- |《[[美女廚房]]》||嘉賓（第18集） |- |《[[無綫電視台慶|萬千星輝賀台慶2018]]》||演出 |- |《[[女人四十]]》||嘉賓（第10集） |- |《[[萬千星輝頒獎典禮]]2018》||嘉賓 |- |《[[＃後生仔傾吓偈|＃後生仔失驚無神賀聖誕]]》||KOL |- |《[[電競王]]》||助手 |- |《[[萬眾同心齊Countdown]]》||外景主持 |- |} ===綜藝節目（ViuTV）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"| '''性質''' |- |2017年||《[[Girls' Talk]]—[[豁出去漫遊]]》||主持（第28、31—35集） |- |2021年||《[[長知昔]]》||主持 |- |} ==出面網頁== *{{facebook|KosaLawWingYi}} *{{ig|kosalaw}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港電視節目主持人]] [[Category:沙田蘇浙公學舊生]] [[Category:香港浸會大學舊生]] [[Category:羅氏|詠怡]] aawsikltgv0jd46pxn1emaonuw3t05b 1865262 1865244 2022-08-19T09:11:08Z 14.0.164.244 rv wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 羅詠怡 | 羅馬拼音 = Law Wing Yi | 類型 = 女藝人 | 圖片 = File:Kosa-20181109.jpg | 英文名 = Kosa Law | 國籍 = {{CNHK}} | 活躍年代 = 2017年到而家 | 綽號 = | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1993|09|15}} | 出生地 = {{HKG-1959}} | 語言 = [[粵語|廣東話]]、[[普通話]]、[[英文]] | 教育程度 = [[香港浸會大學]]視覺藝術系學士 | 母校 = [[聖公會主風小學]]<br/>[[沙田蘇浙公學]]<br/>[[曾璧山中學]] | 職業 = 手工藝設計師、[[KOL]]、[[節目主持]]、[[演員]] | 經紀公司 = | 代表作品 = 《[[＃後生仔傾吓偈]]》 }} '''羅詠怡'''（'''Kosa Law'''，{{bd|1993年|9月15號}}），係[[香港]]女藝人，亦曾經係[[無綫電視]]旗下[[Big Big Channel]]其中一位[[KOL]]。 ==簡歷== 羅詠怡讀過[[聖公會主風小學]]、[[沙田蘇浙公學]]同[[曾璧山中學]]，2015年[[香港浸會大學]]視覺藝術系畢業。 羅詠怡喺2016年成立個人設計品牌，搞鐳射切割雕刻手工藝生意。 羅詠怡喺2017年做過[[ViuTV]]節目主持，2018年加入[[無綫電視]]旗下嘅[[Big Big Channel]]，同埋節目《[[＃後生仔傾吓偈]]》做其中一位KOL主持，2020年退出。 ==演出== ===電視劇（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"| '''角色''' |- |2018年||《[[救妻同學會]]》||拳賽職員（第8集） |- |} ===綜藝節目（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"| '''性質''' |- |rowspan="2"|2018年開始||《[[＃後生仔傾吓偈]]》||KOL |- |《[[Y Angle]]》||演出 |- |rowspan="8"|2018年||《[[無綫電視台慶|TVB 50+1周年再出發]]》||演出嘉賓 |- |《[[美女廚房]]》||嘉賓（第18集） |- |《[[無綫電視台慶|萬千星輝賀台慶2018]]》||演出 |- |《[[女人四十]]》||嘉賓（第10集） |- |《[[萬千星輝頒獎典禮]]2018》||嘉賓 |- |《[[＃後生仔傾吓偈|＃後生仔失驚無神賀聖誕]]》||KOL |- |《[[電競王]]》||助手 |- |《[[萬眾同心齊Countdown]]》||外景主持 |- |} ===綜藝節目（ViuTV）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"| '''性質''' |- |2017年||《[[Girls' Talk]]—[[豁出去漫遊]]》||主持（第28、31—35集） |- |2021年||《[[長知昔]]》||主持 |- |} ==出面網頁== *{{facebook|KosaLawWingYi}} *{{ig|kosalaw}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港電視節目主持人]] [[Category:沙田蘇浙公學舊生]] [[Category:香港浸會大學舊生]] [[Category:羅氏|詠怡]] h4z1bdgwueqfd0qouzo029cr6qvyxh5 0 197676 1865081 1858032 2022-08-19T01:13:12Z Mewaqua 75937 wikitext text/x-wiki {{Infobox Film | name = 哈利波特：神秘的魔法石 | original_name = {{lang|en|''Harry Potter and the Philosopher's Stone''}} | image = | imdb_rating = [[File:3hv out of 5.png]] 7.2/10（59,265票）<br />截至2006年4月10號 | imdb_id =0241527 | writer = [[史提夫·克羅夫斯]] | based_on = {{Based on|[[哈利波特：神秘的魔法石]]|[[J·K·羅琳]]}} | starring = [[丹尼爾域卡夫]]<br />[[魯拔格連特]]<br />[[愛瑪屈臣]]<br />[[大衛·布萊德利]]<br />[[約翰·克里斯]]<br />[[羅比·寇特蘭]]<br />{{link-en|華威克·戴維斯|Warwick Davis}}<br />[[李察·葛瑞菲斯]]<br />[[李察哈里斯]]<br />[[伊恩·哈特]]<br />[[莊赫特]]<br />[[艾倫烈卡文]]<br /> [[瑪姬史密芙]]<br />{{link-en|茱利·華特絲|Julie Walters}}<br />{{link-en|佐依·沃納梅克|Zoë Wanamaker}}<br />[[詹姆斯和奥利弗·菲力普斯]] | director = [[克里斯·哥倫布]] | producer = [[大衛·海曼]] | studio = [[盛日影業]]<br />[[1492影業]] | distributor = [[華納兄弟]] | released = 2001年11月（美國） | runtime = 152分鐘<!--Theatrical runtime: 152:13--><ref>{{cite web |title=Harry Potter and the Philosopher's Stone |url=http://bbfc.co.uk/releases/harry-potter-and-philosophers-stone-2001 |publisher=[[British Board of Film Classification]] |accessdate=2014-12-10}}</ref> | music = [[約翰·威廉士]] | cinematography = [[約翰·西爾]] | editing = [[理查德·弗朗西斯-布鲁斯]] | country = {{USA}}<br />{{UK}} | language = [[英語]] | budget = 1.25億美元<ref name="BOM"/> | gross = 10.17億美元<ref name="BOM"/> | followed_by = 《[[哈利波特：消失的密室 (電影)|哈利波特：消失的密室]]》 }} 《'''哈利波特：神秘的魔法石'''》（'''''Harry Potter and the Philosopher's Stone'''''）係一部2001年奇幻電影，改編[[J. K. 羅琳]]嘅1997年[[哈利波特：神秘的魔法石|同名小說]]。主演係[[丹尼爾域卡夫]]、[[魯拔格連特]]、[[愛瑪屈臣]]。 ==劇情簡介== [[哈利波特 (角色)|哈利波特]]自細父母雙亡，同佢嘅姨媽姨丈同表哥住，但嗰家人一直對哈利唔好，仲唔想畀哈利入讀[[霍格華茲魔法與巫術學院]]。喺[[魯霸·海格]]嘅幫助下，哈利離開佢姨丈屋企，去到霍格華茲，畀分類帽分咗去葛來分多學院度。之後哈利入埋葛來分多學院嘅魁地奇代表隊，做搜捕手。 有一日，哈利同[[榮恩·衛斯理]]同[[妙麗·格蘭傑]]喺唔畀學生入嘅地方發現咗一隻三頭巨犬，而三頭巨犬好似守護緊一啲嘢。之後佢哋三個知道嗰樣嘢係一嚿魔法石，佢哋再次返去三頭巨犬度，喺通過一連串嘅難關之後，哈利發現想攞到魔法石嘅係教黑魔法防禦術嘅奎若教授，而[[佛地魔]]就依附喺奎若個頭度。佛地魔想通過奎若攞到魔法石，但係唔成功，而奎若就化成沙塵死咗。之後[[阿不思·鄧不利多|鄧不利多]]校長同醒番嘅哈利講，嚿魔法石已經銷毀咗。 ==參考== {{reflist|refs= <ref name="BOM">{{cite web |title=Harry Potter and the Sorcerer's Stone (2001) |url=http://www.boxofficemojo.com/movies/?id=harrypotter.htm |publisher=[[Box Office Mojo]] |accessdate=2007-05-29 }}</ref> }} [[Category:2001年電影]] [[Category:英文電影]] [[Category:美國電影]] [[Category:英國電影]] [[Category:哈利波特系列電影|1]] m3ea4d4lh7c8upo8v9hzjono36hn23u 0 197677 1865097 1858393 2022-08-19T01:40:05Z Mewaqua 75937 wikitext text/x-wiki {{Infobox Film | name = 哈利波特：消失的密室 | original_name = {{lang|en|''Harry Potter and the Chamber of Secrets''}} | image = | imdb_rating = [[File:3hv out of 5.png]] 7.3/10（52,092票）<br />截至2006年4月10日 | imdb_id = 0295297 | writer = [[J·K·羅琳]]（原著小說）<br />[[史蒂夫·克勞夫]]（劇本） | starring = [[丹尼爾域卡夫]]<br />[[魯拔格連特]]<br />[[愛瑪屈臣]] | director = [[克里斯·哥倫布]] | producer = [[大衛·海曼]] | distributor = [[華納兄弟]] | studio = [[盛日影業]]<br />[[1492影業]] | released = 2002年11月15號 | runtime = 161分鐘 | country = {{USA}}<br />{{UK}} | language = [[英語]] | music = [[約翰·威廉士]] | awards = | budget = 1億美元 | gross = 8.78億美元 | preceded_by = 《[[哈利波特：神秘的魔法石 (電影)|哈利波特：神秘的魔法石]]》 | followed_by = 《[[哈利波特：阿茲卡班的逃犯 (電影)|哈利波特：阿茲卡班的逃犯]]》 }} 《'''哈利波特：消失的密室'''》（'''''Harry Potter and the Chamber of Secrets'''''）係一部2002年奇幻電影，改編[[J. K. 羅琳]]嘅1998年[[哈利波特：消失的密室|同名小說]]。主演係[[丹尼爾域卡夫]]、[[魯拔格連特]]、[[愛瑪屈臣]]。 ==劇情簡介== 喺上個學年完咗之後，[[哈利波特 (角色)|哈利波特]]由學校放假返去佢姨丈屋企，喺新學年開學之前，有個家庭小精靈多比出現喺哈利波特嘅房度，警告哈利如果返去[[霍格華茲魔法與巫術學院|霍格華茲]]就會有生命危險。雖然多比用到魔法，都係阻唔到哈利返去霍格華茲。 [[榮恩·衛斯理]]個妹[[金妮·衛斯理]]喺新學年亦都入咗霍格華茲就讀。 之後學校發生咗有貓同學生被石化嘅事，仲有人喺牆度大大隻字寫咗「密室嘅門已經打開咗，傳人嘅敵人要小心」。麥教授同學生講，「密室」係好多年之前霍格華茲創辦人之一嘅史萊哲林臨走之前起嘅，只有佢或者佢嘅傳人先知道點樣入到去，校方以前都搵過但係搵唔到間密室。之後連[[妙麗·格蘭傑]]都畀唔知乜嘢石化咗。之後哈利喺愛哭鬼麥朵匿埋嘅女廁度搵到湯姆·瑞斗嘅日記，睇到喺50年前發生嘅事。另一方面，因為有學生被石化，搞到[[魯霸·海格]]畀人送咗去阿茲卡班監獄度，同埋校長[[阿不思·鄧不利多|鄧不利多]]被停職。 金妮·衛斯理失咗蹤，校方叫吉德羅‧洛哈教授去救人，洛哈知道自己除咗消除人哋記憶之外，其它魔法都唔掂，於是就想執包袱離開霍格華茲，畀哈利同榮恩阻止咗。哈利同榮恩迫洛哈陪佢哋一齊去救金妮，佢哋通過麥朵嗰度個女廁，去到秘道入面。洛哈唔想行入去，想用魔法令到哈利同榮恩失憶，咁就可以走人唔救金妮，之後再作故仔話救唔到。點知佢用咗榮恩嗰支爛魔杖，搞到魔咒反彈返去自己度。條通道冧咗，分開咗哈利同榮恩。哈利繼續行，喺密室搵到金妮，而湯姆·瑞斗喺呢個時候又出現，話自己就係[[佛地魔]]，又放出蛇妖攻擊哈利，好在鄧不利多隻鳳凰飛咗入嚟，整盲咗蛇妖，又送咗分類帽嚟，帽入面有葛來分多寶劍，哈利就用嗰把劍殺咗蛇妖，又用蛇妖嘅牙銷毀咗湯姆·瑞斗嘅日記嘅魔法，湯姆·瑞斗消失咗。之後金妮醒番。 妙麗同其他石化咗嘅人都解除咗石化。鄧不利多復職，海格由阿茲卡班監獄放番出嚟。另外家庭小精靈多比因為哈利用計仔而得到自由。 [[Category:2002年電影]] [[Category:英文電影]] [[Category:美國電影]] [[Category:英國電影]] [[Category:哈利波特系列電影|2]] 48z32w34q58u7p85xfy365uzlixw600 1 198475 1865202 1536767 2022-08-19T06:36:09Z Al12si 87401 /* 羅傑斯唔係粵文，甚至可能根本係錯 */ 新小節 wikitext text/x-wiki == 對外連結有變 (2019年2月) == 各位編輯仝人： 我啱啱救返[[羅傑斯中心]]上面嘅 1 個對外連結。麻煩檢查下[https://zh-yue.wikipedia.org/w/index.php?diff=prev&oldid=1267851 我改嘅嘢]。有咩查詢，或者想隻機械人唔理啲外連，或者想隻機械人成版唔好掂，請睇[[:m:InternetArchiveBot/FAQ|呢版簡明嘅問答頁]]。我改咗呢啲外連： *加咗存檔 https://web.archive.org/web/20090103002651/http://www.citynews.ca/news/news_25810.aspx 落 http://www.citynews.ca/news/news_25810.aspx 如果隻機械人有錯，請睇問答頁嘅指示。 唔該晒！—[[:en:User:InternetArchiveBot|'''<span style="color:darkgrey;font-family:monospace">InternetArchiveBot</span>''']] <span style="color:green;font-family:Rockwell">([[:en:User talk:InternetArchiveBot|報告軟件缺陷]])</span> 2019年2月13號 (三) 11:13 (UTC) == 對外連結有變 (2019年2月) == 各位編輯仝人： 我啱啱救返[[羅傑斯中心]]上面嘅 1 個對外連結。麻煩檢查下[https://zh-yue.wikipedia.org/w/index.php?diff=prev&oldid=1272503 我改嘅嘢]。有咩查詢，或者想隻機械人唔理啲外連，或者想隻機械人成版唔好掂，請睇[[:m:InternetArchiveBot/FAQ|呢版簡明嘅問答頁]]。我改咗呢啲外連： *加咗存檔 https://web.archive.org/web/20151006103359/http://www.rogerscentre.com/about/facts.jsp 落 http://www.rogerscentre.com/about/facts.jsp 如果隻機械人有錯，請睇問答頁嘅指示。 唔該晒！—[[:en:User:InternetArchiveBot|'''<span style="color:darkgrey;font-family:monospace">InternetArchiveBot</span>''']] <span style="color:green;font-family:Rockwell">([[:en:User talk:InternetArchiveBot|報告軟件缺陷]])</span> 2019年2月20號 (三) 04:45 (UTC) == 對外連結有變 (2020年3月) == 各位編輯仝人： 我啱啱救返[[羅傑斯中心]]上面嘅 2 個對外連結。麻煩檢查下[https://zh-yue.wikipedia.org/w/index.php?diff=prev&oldid=1393838 我改嘅嘢]。有咩查詢，或者想隻機械人唔理啲外連，或者想隻機械人成版唔好掂，請睇[[:m:InternetArchiveBot/FAQ|呢版簡明嘅問答頁]]。我改咗呢啲外連： *加咗存檔 https://web.archive.org/web/20151006103359/http://www.rogerscentre.com/about/facts.jsp 落 http://www.rogerscentre.com/about/facts.jsp *加咗存檔 https://web.archive.org/web/20090103002651/http://www.citynews.ca/news/news_25810.aspx 落 http://www.citynews.ca/news/news_25810.aspx 如果隻機械人有錯，請睇問答頁嘅指示。 唔該晒！—[[:en:User:InternetArchiveBot|'''<span style="color:darkgrey;font-family:monospace">InternetArchiveBot</span>''']] <span style="color:green;font-family:Rockwell">([[:en:User talk:InternetArchiveBot|報告軟件缺陷]])</span> 2020年3月28號 (六) 04:50 (UTC) == 對外連結有變 (2020年12月) == 各位編輯仝人： 我啱啱救返[[羅傑斯中心]]上面嘅 2 個對外連結。麻煩檢查下[https://zh-yue.wikipedia.org/w/index.php?diff=prev&oldid=1536766 我改嘅嘢]。有咩查詢，或者想隻機械人唔理啲外連，或者想隻機械人成版唔好掂，請睇[[:m:InternetArchiveBot/FAQ|呢版簡明嘅問答頁]]。我改咗呢啲外連： *加咗存檔 https://web.archive.org/web/20151006103359/http://www.rogerscentre.com/about/facts.jsp 落 http://www.rogerscentre.com/about/facts.jsp *加咗存檔 https://web.archive.org/web/20090103002651/http://www.citynews.ca/news/news_25810.aspx 落 http://www.citynews.ca/news/news_25810.aspx 如果隻機械人有錯，請睇問答頁嘅指示。 唔該晒！—[[:en:User:InternetArchiveBot|'''<span style="color:darkgrey;font-family:monospace">InternetArchiveBot</span>''']] <span style="color:green;font-family:Rockwell">([[:en:User talk:InternetArchiveBot|報告軟件缺陷]])</span> 2020年12月30號 (三) 04:56 (UTC) == 羅傑斯唔係粵文，甚至可能根本係錯 == Rogers Centre 個 Rogers 係呢度嘅三大電訊公司之一嘅羅渣士，除咗做手機電訊互聯網之外仲開埋電視台 (OMNI TV)，佢個電視台仲有粵語節目（幾乎日日都有粵語新聞），所以佢哋有真中文名，喺粵語節目（包括廣告）佢哋係叫自己做羅渣士，唔係羅傑斯。 我唔知佢哋喺國語節目係咪叫自己做羅傑斯（我從來冇睇），但係我住咗多倫多咁耐，真係堅未聽過講粵語嘅時候會有人叫 Rogers 做羅傑斯，亦都未聽過有羅傑斯中心。⸺[[User:Al12si|Al12si]] ([[User talk:Al12si|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 06:36 (UTC) al6c4asg1z29d288mrr5h2op6wvo1sa 0 200236 1865003 1406721 2022-08-18T15:20:24Z InternetArchiveBot 158703 救返1個出處、嘜低0個死咗。) #IABot (v2.0.9 wikitext text/x-wiki '''郎筠玉'''（{{bd|1919年||2010年|8月12號}}<ref>{{cite web|url=https://finance.qq.com/a/20100815/000164.htm|title=「仔姐」郎筠玉仙逝|date=2010年8月15號|work=大洋網-廣州日報|publisher=騰訊網}}</ref>），本名'''郎紫峰'''，藝名'''新肖仔'''，本籍[[北京]]，著名[[粵劇]]演員。戲行人稱'''仔姐'''。擅長[[文武生]]同[[花旦]]。成個戲行啲花旦，係得佢能夠唱到三種喉底（[[子喉]]、[[平喉]]、[[大喉]]）<ref>{{cite web|url=http://www.yuejuopera.cn/mjmj/mjjj/zqyjml/20140114/63.html|author=李池湘|date=2016年10月21號|title=【梨園逸事】三喉老倌郎筠玉|publisher=中國粵劇網}}</ref>。首本戲《平貴別窯》、《花木蘭》、《穆桂英》、《仕林祭塔》等等<ref name="x">{{cite web|url=https://www.xiquwenhua.com/yuequ/renwu/4390.html|title=郎筠玉（新俏仔） 粵劇正印花旦演員 郎筠玉|publisher=戲曲文化網|url-status=dead|access-date=2019年3月7號|archive-date=2021年4月12號|archive-url=https://web.archive.org/web/20210412055002/https://www.xiquwenhua.com/yuequ/renwu/4390.html}}</ref>。門下弟子有[[林小群]]、郎秀雲。 == 生平 == 郎筠玉喺[[廣州]]出世，係[[清朝]]駐粵八旗子弟嘅後人。8歲跟老豆去茶座賣唱。13歲入行喺廣州西堤[[大新公司]]天棚做日戲，起咗「新肖仔」呢個藝名。1940年代喺[[越南]]入[[靚少佳]]嘅「勝壽年」劇團，仲同靚少佳拉埋天窗，做[[千里駒]]嘅名劇《金葉菊》。1949年之後，佢入過「勝壽年」劇團、「新世界」劇團同「珠江」劇團，同[[羅品超]]、[[文覺非]]、[[呂玉郎]]合作。1958年入[[廣東粵劇院]]，係嗰時嘅台柱，之後亦做過劇團團長<ref>{{cite web|url=http://www.yuejuopera.cn/mjmj/mjjj/zqyjml/20140114/63.html|title=郎筠玉|publisher=中國粵劇網}}</ref>。1988年做《六國大封相》喺舞台暈低，之後無再登台<ref name="x"/>。 == 攷 == {{refs}} [[Category:郎氏]] [[Category:北京人]] [[Category:粵劇演員]] miab4tkp21l2w4odn2c2t0rfpzbvcub 0 206054 1865248 1848464 2022-08-19T08:52:55Z 219.76.18.202 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 陳欣茵 | 羅馬拼音 = Chan Yan Yan | 類型 = 女藝人 | 圖片 = File:陳欣茵.jpg | 英文名 = Yanyan Chan | 國籍 = {{CNHK}} | 活躍年代 = 2018年到而家 | 綽號 = | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1996|5|2}} | 出生地 = {{HKG-GBR}} | 語言 = [[中華民國國文|普通話]]、[[英文]]、[[粵語]] | 教育程度 = 大學 | 母校 = [[香港理工大學]]紡織及製衣學系 | 職業 = [[學生]]、[[KOL]]、[[節目主持]] | 經紀公司 = [[電視廣播有限公司|無綫電視]] (2018年至今) | 代表作品 = 《[[後生仔傾吓偈|#後生仔傾吓偈]]》 }} '''陳欣茵'''（{{Jpingauto|can4 jan1 jan1}}，{{lang-en|'''Yanyan Chan'''}}，{{bd|1996年|5月2號||}}）係[[香港]]女藝人，[[無綫電視]]旗下女藝員同埋[[Big Big Channel]]一位[[KOL]]。 ==簡歷== 陳欣茵大學讀[[香港理工大學]]紡織及製衣學系（內衣設計）學士。 2017年7月，陳欣茵拍過Youtuber「熊仔頭」嘅短片。2018年10月開始，陳欣茵加入無綫節目《[[＃後生仔傾吓偈]]》做其中一位KOL主持。 2022年佢做咗23位[[J2ers (藝員)|J2ers]]之一，拍一啲[[無綫電視J2台|J2台]]節目。 ==演出== ===綜藝節目（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"| '''性質''' |- |2018年開始||《[[＃後生仔傾吓偈]]》||KOL（第195集開始） |- |rowspan="2"|2019年||《[[電競王]]》||第11集嘉賓 |- |《[[眼睛去旅行]]》||主持 |- |rowspan="2"|2020年||《[[學是學非]]》||主持（第七輯第20集開始） |- |《[[恐怖真相]]》||第1集嘉賓 |- |2021年||《[[明星運動會]]》||參賽者 |- |rowspan="4"|2022年||《[[666永：逝者代言人]]》||主持 |- |《[[學是疫學非]]》（第二輯）||主持 |- |《[[關注關注組]]》||主持 |- |《[[鋪鋪Poker]]》||主持 |- |} === 微電影 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''首映'''||style="width:15%"|'''電影名'''||style="width:16%"|'''角色''' |- |style="background:#FFF; color:#000" colspan="3"|'''無綫電視''' |- |2019年||[[空投在我身邊的閨蜜]]||[[電競]]高手 Yan Yan |- |} === 音樂錄像 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''年份'''||style="width:15%"|'''歌名'''||style="width:16%"|'''歌手''' |- |2018年||重複愛一次||[[伍富橋]] |- |2019年||離開有什麼可怕<ref>{{Cite news |url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20190925/bkn-20190925151544812-0925_00862_001.html |title=台仔拍 MV　劉子碩諗起被飛即喊 |publisher=東網 |date=2019-09-25 |accessdate=2020-05-12 |archive-date=2019-12-31 |archive-url=https://web.archive.org/web/20191231133022/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20190925/bkn-20190925151544812-0925_00862_001.html }}</ref>||[[劉子碩]] |- |2021年||錯的一天||[[吳若希]] |- |} === 廣告 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''年份'''||style="width:31%"|'''內容''' |- |2017年||[[麥當勞]]「[[LINE Friends]] 風扇仔 + Brown 保溫杯」 |- |2020年||[[Big Big Shop]]「[[Thanko]] 減糖電飯煲」 |- |} ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== * {{TVBartiste|chanyanyan}} * {{Facebook|yanyaascyy}} * {{Instagram}} [[Category:香港電視節目主持人]] [[Category:陳氏|欣茵]] [[Category:無綫電視女藝員]] {{HK-enter-bio-stub}} b8pmabze63hzfeulm25anlg632rxoi5 1865254 1865248 2022-08-19T08:55:40Z 219.76.18.202 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 陳欣茵 | 羅馬拼音 = Chan Yan Yan | 類型 = 女藝人 | 圖片 = File:陳欣茵.jpg | 英文名 = Yanyan Chan | 國籍 = {{CNHK}} | 活躍年代 = 2018年到而家 | 綽號 = | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1996|5|2}} | 出生地 = {{HKG-GBR}} | 語言 = [[中華民國國文|普通話]]、[[英文]]、[[粵語]] | 教育程度 = 大學 | 母校 = {{flagicon|HK}} [[香港理工大學]]紡織及製衣學系 | 職業 = [[學生]]、[[KOL]]、[[節目主持]] | 經紀公司 = [[電視廣播有限公司|無綫電視]] (2018年至今) | 代表作品 = 《[[後生仔傾吓偈|#後生仔傾吓偈]]》 }} '''陳欣茵'''（{{Jpingauto|can4 jan1 jan1}}，{{lang-en|'''Yanyan Chan'''}}，{{bd|1996年|5月2號||}}）係[[香港]]女藝人，[[無綫電視]]旗下女藝員同埋[[Big Big Channel]]一位[[KOL]]。 ==簡歷== 陳欣茵大學讀[[香港理工大學]]紡織及製衣學系（內衣設計）學士。 2017年7月，陳欣茵拍過Youtuber「熊仔頭」嘅短片。2018年10月開始，陳欣茵加入無綫節目《[[＃後生仔傾吓偈]]》做其中一位KOL主持。 2022年佢做咗23位[[J2ers (藝員)|J2ers]]之一，拍一啲[[無綫電視J2台|J2台]]節目。 ==演出== ===綜藝節目（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"| '''性質''' |- |2018年開始||《[[＃後生仔傾吓偈]]》||KOL（第195集開始） |- |rowspan="2"|2019年||《[[電競王]]》||第11集嘉賓 |- |《[[眼睛去旅行]]》||主持 |- |rowspan="2"|2020年||《[[學是學非]]》||主持（第七輯第20集開始） |- |《[[恐怖真相]]》||第1集嘉賓 |- |2021年||《[[明星運動會]]》||參賽者 |- |rowspan="4"|2022年||《[[666永：逝者代言人]]》||主持 |- |《[[學是疫學非]]》（第二輯）||主持 |- |《[[關注關注組]]》||主持 |- |《[[鋪鋪Poker]]》||主持 |- |} === 微電影 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''首映'''||style="width:15%"|'''電影名'''||style="width:16%"|'''角色''' |- |style="background:#FFF; color:#000" colspan="3"|'''無綫電視''' |- |2019年||[[空投在我身邊的閨蜜]]||[[電競]]高手 Yan Yan |- |} === 音樂錄像 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''年份'''||style="width:15%"|'''歌名'''||style="width:16%"|'''歌手''' |- |2018年||重複愛一次||[[伍富橋]] |- |2019年||離開有什麼可怕<ref>{{Cite news |url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20190925/bkn-20190925151544812-0925_00862_001.html |title=台仔拍 MV　劉子碩諗起被飛即喊 |publisher=東網 |date=2019-09-25 |accessdate=2020-05-12 |archive-date=2019-12-31 |archive-url=https://web.archive.org/web/20191231133022/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20190925/bkn-20190925151544812-0925_00862_001.html }}</ref>||[[劉子碩]] |- |2021年||錯的一天||[[吳若希]] |- |} === 廣告 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''年份'''||style="width:31%"|'''內容''' |- |2017年||[[麥當勞]]「[[LINE Friends]] 風扇仔 + Brown 保溫杯」 |- |2020年||[[Big Big Shop]]「[[Thanko]] 減糖電飯煲」 |- |} ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== * {{TVBartiste|chanyanyan}} * {{Facebook|yanyaascyy}} * {{Instagram}} [[Category:香港電視節目主持人]] [[Category:陳氏|欣茵]] [[Category:無綫電視女藝員]] {{HK-enter-bio-stub}} 34pebv1gztd56pj85hcdtsd3ro4zx4i 1865256 1865254 2022-08-19T08:59:44Z 14.0.180.67 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 陳欣茵 | 羅馬拼音 = Chan Yan Yan | 類型 = 女藝人 | 圖片 = File:陳欣茵.jpg | 英文名 = Yanyan Chan | 國籍 = {{CNHK}} | 活躍年代 = 2018年到而家 | 綽號 = | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1996|5|2}} | 出生地 = {{HKG-1959}} | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話]] | 教育程度 = 大學 | 母校 = [[香港理工大學]]紡織及製衣學系 | 職業 = [[學生]]、[[KOL]]、[[節目主持]] | 經紀公司 = [[電視廣播有限公司|無綫電視]] (2018年至今) | 代表作品 = 《[[後生仔傾吓偈|#後生仔傾吓偈]]》 }} '''陳欣茵'''（{{Jpingauto|can4 jan1 jan1}}，{{lang-en|'''Yanyan Chan'''}}，{{bd|1996年|5月2號||}}）係[[香港]]女藝人，[[無綫電視]]旗下女藝員同埋[[Big Big Channel]]一位[[KOL]]。 ==簡歷== 陳欣茵大學讀[[香港理工大學]]紡織及製衣學系（內衣設計）學士。 2017年7月，陳欣茵拍過Youtuber「熊仔頭」嘅短片。2018年10月開始，陳欣茵加入無綫節目《[[＃後生仔傾吓偈]]》做其中一位KOL主持。 2022年佢做咗23位[[J2ers (藝員)|J2ers]]之一，拍一啲[[無綫電視J2台|J2台]]節目。 ==演出== ===綜藝節目（無綫電視）=== {|class="wikitable" width="65%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:9%"|'''首播'''||style="width:19%"|'''節目名'''||style="width:22%"| '''性質''' |- |2018年開始||《[[＃後生仔傾吓偈]]》||KOL（第195集開始） |- |rowspan="2"|2019年||《[[電競王]]》||第11集嘉賓 |- |《[[眼睛去旅行]]》||主持 |- |rowspan="2"|2020年||《[[學是學非]]》||主持（第七輯第20集開始） |- |《[[恐怖真相]]》||第1集嘉賓 |- |2021年||《[[明星運動會]]》||參賽者 |- |rowspan="4"|2022年||《[[666永：逝者代言人]]》||主持 |- |《[[學是疫學非]]》（第二輯）||主持 |- |《[[關注關注組]]》||主持 |- |《[[鋪鋪Poker]]》||主持 |- |} === 微電影 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''首映'''||style="width:15%"|'''電影名'''||style="width:16%"|'''角色''' |- |style="background:#FFF; color:#000" colspan="3"|'''無綫電視''' |- |2019年||[[空投在我身邊的閨蜜]]||[[電競]]高手 Yan Yan |- |} === 音樂錄像 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''年份'''||style="width:15%"|'''歌名'''||style="width:16%"|'''歌手''' |- |2018年||重複愛一次||[[伍富橋]] |- |2019年||離開有什麼可怕<ref>{{Cite news |url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20190925/bkn-20190925151544812-0925_00862_001.html |title=台仔拍 MV　劉子碩諗起被飛即喊 |publisher=東網 |date=2019-09-25 |accessdate=2020-05-12 |archive-date=2019-12-31 |archive-url=https://web.archive.org/web/20191231133022/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20190925/bkn-20190925151544812-0925_00862_001.html }}</ref>||[[劉子碩]] |- |2021年||錯的一天||[[吳若希]] |- |} === 廣告 === {|class="wikitable" width="70%" |- style="background:pink; color:black" align="center" |style="width:8%"|'''年份'''||style="width:31%"|'''內容''' |- |2017年||[[麥當勞]]「[[LINE Friends]] 風扇仔 + Brown 保溫杯」 |- |2020年||[[Big Big Shop]]「[[Thanko]] 減糖電飯煲」 |- |} ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== * {{TVBartiste|chanyanyan}} * {{Facebook|yanyaascyy}} * {{Instagram}} [[Category:香港電視節目主持人]] [[Category:陳氏|欣茵]] [[Category:無綫電視女藝員]] {{HK-enter-bio-stub}} iu56gpq2ivmnhhzsyg570efe8xpcw6c 0 206502 1865191 1864073 2022-08-19T05:49:48Z 58.177.89.133 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 女演員 | 姓名 = 吳冰 | 羅馬拼音 = Ng Ping | 英文名 = Sabrina Ng | 圖片 = Sabrina Ng 2020.jpg | 綽號 = | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = | 民族 = 漢族 | 出生日期 = {{birth date and age|1996|11|1}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 職業 = [[女演員]] | 語言 = [[粵語]]、[[英語]]、[[中華民國國文|國語]] | 母校 = [[慈幼葉漢千禧小學]]<br/>[[香港道教聯合會圓玄學院第一中學]] | 教育程度 = 大學電影系 | 活躍年代 = 2016年— | 經紀公司 = [[小薯茄]]（2016年—） }} {{Infobox YouTube personality | name = 阿冰 | nationality = {{CNHK}} | occupation = YouTuber | website = | channel_url = UC1Z8QzZRBv4fQ-Pd8js1rEg | channel_display_name = 阿冰阿冰 | years_active = 2019年— | genre = | subscribers = 69,300 | subscriber_date = 2021年12月3號 | views = 1,855,675 | view_date = 2021年12月3號 | silver_button = | silver_year = | stats_update = }} '''吳春冰'''（英文：'''Sabrina Ng'''，{{bd|1996年|11月1號}}），綽號'''阿冰'''，係[[香港]][[YouTuber]]、[[女演員]]，亦係網上短片平台[[小薯茄]]嘅成員<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/3082405|title=【膠戰S2】Edan與小薯茄阿冰曾是小學同學 呂爵安自爆：傾慕咗佢好耐 - 香港經濟日報 - TOPick - 娛樂|website=topick.hket.com|access-date=2021-11-25}}</ref>。 ==簡歷== 吳冰讀大學時就讀電影系{{NoteTag|由於小薯茄介紹自己嗰陣話過成員主要出身自香港浸會大學電影系，吳冰長期被誤會都係浸大出身，直到2022年1月小薯茄喺一條短片入面順帶澄清佢讀嘅電影系課程並唔係浸大，但係佢究竟出身邊間院校就暫未有公開資料。}}，2017年畢業，之後憑住拍小薯茄嘅搞笑短片而開始畀網民認識。2019年佢拍 [[ViuTV]] 電視劇同 樂隊 Dear Jane 嘅 MV<ref>{{引網|url=https://hk.ulifestyle.com.hk/topic/detail/215452/error自肥企画-193拍mv邀女kol阿冰阿gi出鏡-網民讚幕後造型師constance一樣靚女|title=【ERROR自肥企画】193拍MV邀女KOL阿冰阿Gi出鏡 網民讚幕後服裝設計Constance一樣靚女|last=Yim|first=Cassandra|website=HK 港生活|language=zh-hk|access-date=2021-11-25}}</ref>。 ==演出== ===電視劇（ViuTV）=== *2019年：《[[理想國]] — BFGF》 飾 Lindy *2022年：《[[反起跑線聯盟]]》 飾 青年張諾雅 ===電視節目（ViuTV）=== *2021年：《[[ERROR自肥企画]]》 第12集演出 *2021年：《[[囝囝女女730]]》 第107集嘉賓 *2021年：《[[膠戰|膠戰S2]]》 第2-3集嘉賓 ===電視廣告=== *2018年：[[幸福醫藥|幸福]]安泰敏《天氣變，鼻敏感出現？》 *2021年：[[譚仔三哥]]<ref>{{cite news|url=https://hd.stheadline.com/news/realtime/hk/2129304/%E5%8D%B3%E6%99%82-%E6%B8%AF%E8%81%9E-Kelly-Online-Ian%E9%98%BF%E5%86%B0%E7%8F%BE%E8%BA%AB%E8%AD%9A%E4%BB%94%E4%B8%89%E5%93%A5%E5%BB%A3%E5%91%8Asell%E4%BA%BA%E6%83%85%E5%91%B3-%E8%8A%B1%E5%A7%90%E8%AE%8A-%E4%B8%89%E5%93%A5%E5%A7%90%E5%A7%90-%E9%A9%9A%E5%96%9C%E7%99%BB%E5%A0%B4|title=【Kelly Online】Ian阿冰現身譚仔三哥廣告sell人情味 花姐變「三哥姐姐」驚喜登場|publisher=頭條日報|date=2021-07-12|accessdate=2021-07-13}}</ref>《記憶嘅味道 一直喺度》 === MV === * 2020年：[[Dear Jane]]《[[銀河修理員]]》 * 2021年：[[郭嘉駿|Denis Kwok 193]]《睡到三點》 ==軼事== 吳冰同[[香港商業電台]][[DJ]][[鍾雪瑩]]（鍾雪）好似樣，兩個人曾經一齊接受傳媒訪問。一啲香港網民就覺得吳冰同喺電影《[[賭俠]]》系列演獨眼龍大軍嘅演員{{tsl|zh|程東}}好似樣<ref>{{Cite web|url=https://www.lomography.hk/magazine/341682-lomo-amigo-sabrina-ping-pomato-simple-use-film-camera-lomo-instant-automat-hk|title=【Simple Use 即開即用菲林相機】人氣女生阿冰的隨心記錄|date=2019-05-28|work=|publisher=Lomography香港|accessdate=2020-03-05}}</ref><ref>{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20210415/VPK7BZEDTZGGNCF3WP3B47VYNM/|title=試當真小薯茄等本地YouTube頻道跨台合作 未睇片先睇女神 ｜ 蘋果日報|date=2021-06-21|website=web.archive.org|access-date=2021-07-06|archive-date=2021-06-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20210621170832/https://hk.appledaily.com/entertainment/20210415/VPK7BZEDTZGGNCF3WP3B47VYNM/|url-status=dead}}</ref>。 <!--{{advert}} 喺小薯茄嘅片入邊，[[關浩傑]]（阿J）經常飾演[[溝女|溝]]唔到吳冰嘅角色。關浩傑喺小薯茄嘅一條片<ref>{{Cite web |url= https://m.youtube.com/watch?v=lecWuhKdcYc&t=93s |title=【突發！】終於有「限定片」啦！聖誕禮物篇｜Poato 小薯茄 |accessdate=2020-05-18|date=2018-12-14|publisher=[[小薯茄]]}}</ref>入面講咗一句：「阿冰都好重要㗎，你知唔知呀？」，之後[[程仁富]]（程人富）答佢話：「阿冰係人哋女朋友。」，隨之以後，幾乎所有吳冰有份嘅片嘅留言區都會有「阿冰係人哋女朋友。」呢句出現。--> ==註== {{NoteFoot}} == 參考 == {{reflist}} ==出面網頁== *{{facebook|SabrinaPingpingNG}} *{{ig|sabrinapingping_}} [[Category:香港女演員]] [[Category:香港MV女演員]] [[Category:小薯茄成員]] [[Category:吳氏|冰]] o6f09y5zett6uj7i138uk0jclio2bn4 1865193 1865191 2022-08-19T05:56:12Z 14.0.236.93 取消[[Special:Contributions/58.177.89.133|58.177.89.133]]([[User talk:58.177.89.133|傾偈]])嘅修改 ( oldid=1865191 ) wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 女演員 | 姓名 = 吳冰 | 羅馬拼音 = Ng Ping | 英文名 = Sabrina Ng | 圖片 = Sabrina Ng 2020.jpg | 綽號 = | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = | 民族 = 漢族 | 出生日期 = {{birth date and age|1996|11|1}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 職業 = [[女演員]] | 語言 = [[粵語]]、[[英語]]、[[中華民國國文|國語]] | 母校 = [[慈幼葉漢千禧小學]]<br/>[[香港道教聯合會圓玄學院第一中學]] | 教育程度 = 大學電影系 | 活躍年代 = 2016年— | 經紀公司 = [[小薯茄]]（2016年—） }} {{Infobox YouTube personality | name = 阿冰 | nationality = {{CNHK}} | occupation = YouTuber | website = | channel_url = UC1Z8QzZRBv4fQ-Pd8js1rEg | channel_display_name = 阿冰阿冰 | years_active = 2019年— | genre = | subscribers = 69,300 | subscriber_date = 2021年12月3號 | views = 1,855,675 | view_date = 2021年12月3號 | silver_button = | silver_year = | stats_update = }} '''吳冰'''（英文：'''Sabrina Ng'''，{{bd|1996年|11月1號}}），綽號'''阿冰'''，係[[香港]][[YouTuber]]、[[女演員]]，亦係網上短片平台[[小薯茄]]嘅成員<ref>{{引網|url=https://topick.hket.com/article/3082405|title=【膠戰S2】Edan與小薯茄阿冰曾是小學同學 呂爵安自爆：傾慕咗佢好耐 - 香港經濟日報 - TOPick - 娛樂|website=topick.hket.com|access-date=2021-11-25}}</ref>。 ==簡歷== 吳冰讀大學時就讀電影系{{NoteTag|由於小薯茄介紹自己嗰陣話過成員主要出身自香港浸會大學電影系，吳冰長期被誤會都係浸大出身，直到2022年1月小薯茄喺一條短片入面順帶澄清佢讀嘅電影系課程並唔係浸大，但係佢究竟出身邊間院校就暫未有公開資料。}}，2017年畢業，之後憑住拍小薯茄嘅搞笑短片而開始畀網民認識。2019年佢拍 [[ViuTV]] 電視劇同 樂隊 Dear Jane 嘅 MV<ref>{{引網|url=https://hk.ulifestyle.com.hk/topic/detail/215452/error自肥企画-193拍mv邀女kol阿冰阿gi出鏡-網民讚幕後造型師constance一樣靚女|title=【ERROR自肥企画】193拍MV邀女KOL阿冰阿Gi出鏡 網民讚幕後服裝設計Constance一樣靚女|last=Yim|first=Cassandra|website=HK 港生活|language=zh-hk|access-date=2021-11-25}}</ref>。 ==演出== ===電視劇（ViuTV）=== *2019年：《[[理想國]] — BFGF》 飾 Lindy *2022年：《[[反起跑線聯盟]]》 飾 青年張諾雅 ===電視節目（ViuTV）=== *2021年：《[[ERROR自肥企画]]》 第12集演出 *2021年：《[[囝囝女女730]]》 第107集嘉賓 *2021年：《[[膠戰|膠戰S2]]》 第2-3集嘉賓 ===電視廣告=== *2018年：[[幸福醫藥|幸福]]安泰敏《天氣變，鼻敏感出現？》 *2021年：[[譚仔三哥]]<ref>{{cite news|url=https://hd.stheadline.com/news/realtime/hk/2129304/%E5%8D%B3%E6%99%82-%E6%B8%AF%E8%81%9E-Kelly-Online-Ian%E9%98%BF%E5%86%B0%E7%8F%BE%E8%BA%AB%E8%AD%9A%E4%BB%94%E4%B8%89%E5%93%A5%E5%BB%A3%E5%91%8Asell%E4%BA%BA%E6%83%85%E5%91%B3-%E8%8A%B1%E5%A7%90%E8%AE%8A-%E4%B8%89%E5%93%A5%E5%A7%90%E5%A7%90-%E9%A9%9A%E5%96%9C%E7%99%BB%E5%A0%B4|title=【Kelly Online】Ian阿冰現身譚仔三哥廣告sell人情味 花姐變「三哥姐姐」驚喜登場|publisher=頭條日報|date=2021-07-12|accessdate=2021-07-13}}</ref>《記憶嘅味道 一直喺度》 === MV === * 2020年：[[Dear Jane]]《[[銀河修理員]]》 * 2021年：[[郭嘉駿|Denis Kwok 193]]《睡到三點》 ==軼事== 吳冰同[[香港商業電台]][[DJ]][[鍾雪瑩]]（鍾雪）好似樣，兩個人曾經一齊接受傳媒訪問。一啲香港網民就覺得吳冰同喺電影《[[賭俠]]》系列演獨眼龍大軍嘅演員{{tsl|zh|程東}}好似樣<ref>{{Cite web|url=https://www.lomography.hk/magazine/341682-lomo-amigo-sabrina-ping-pomato-simple-use-film-camera-lomo-instant-automat-hk|title=【Simple Use 即開即用菲林相機】人氣女生阿冰的隨心記錄|date=2019-05-28|work=|publisher=Lomography香港|accessdate=2020-03-05}}</ref><ref>{{引網|url=https://hk.appledaily.com/entertainment/20210415/VPK7BZEDTZGGNCF3WP3B47VYNM/|title=試當真小薯茄等本地YouTube頻道跨台合作 未睇片先睇女神 ｜ 蘋果日報|date=2021-06-21|website=web.archive.org|access-date=2021-07-06|archive-date=2021-06-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20210621170832/https://hk.appledaily.com/entertainment/20210415/VPK7BZEDTZGGNCF3WP3B47VYNM/|url-status=dead}}</ref>。 <!--{{advert}} 喺小薯茄嘅片入邊，[[關浩傑]]（阿J）經常飾演[[溝女|溝]]唔到吳冰嘅角色。關浩傑喺小薯茄嘅一條片<ref>{{Cite web |url= https://m.youtube.com/watch?v=lecWuhKdcYc&t=93s |title=【突發！】終於有「限定片」啦！聖誕禮物篇｜Poato 小薯茄 |accessdate=2020-05-18|date=2018-12-14|publisher=[[小薯茄]]}}</ref>入面講咗一句：「阿冰都好重要㗎，你知唔知呀？」，之後[[程仁富]]（程人富）答佢話：「阿冰係人哋女朋友。」，隨之以後，幾乎所有吳冰有份嘅片嘅留言區都會有「阿冰係人哋女朋友。」呢句出現。--> ==註== {{NoteFoot}} == 參考 == {{reflist}} ==出面網頁== *{{facebook|SabrinaPingpingNG}} *{{ig|sabrinapingping_}} [[Category:香港女演員]] [[Category:香港MV女演員]] [[Category:小薯茄成員]] [[Category:吳氏|冰]] dycgihvry2u26o1l2fbr1ci9zgrmdxh 2 206541 1865169 1864863 2022-08-19T04:16:36Z Dr. Greywolf 143999 /* Working */ wikitext text/x-wiki '''Current work list''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox2|future plan]]''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox3|temp]]''', and '''[[User:Dr. Greywolf/唔再睇嘅文|no longer of interest]]''' == 唔識打嘅字符 == － · 《》 == Stub template == <nowiki> ''''''（{{jpingauto|}}；{{lang-en|''''''}}）。 </nowiki> <nowiki> == 註釋 == </nowiki> <nowiki> {{reflist|group=註}} </nowiki> <nowiki> ==睇埋== </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> ==攷== </nowiki> <nowiki> {{reflist}} </nowiki> <nowiki> {{stub}} </nowiki> <nowiki> [[Category:]] </nowiki> == Article classes == ;Featured articles !! :word count ≥ 10,000 '''AND''' has covered all major relevant topics. :For 基礎文章第 3 級或以上，word count upper limit = 20,000 :Else word count upper limit = 15,000 ;Good articles * :word count ≥ 3,000 '''AND''' has covered major relevant topics. ;"Not focused"（次級）: The article might have reached "good" standards, but I don't want to spend too much time updating it. ;Incomplete（未搞掂）: The article doesn't even look complete, but I still want to keep an eye on it anyway. == Timetable == === Core === {{Image array | perrow = 4 | width = 180 | height = 180 | border-width = 0 | image1 = Mental Health - The Noun Project.svg | image2 = Anatomy-1751201 1280.png | image3 = Noun Project quill icon 1182188 cc.svg | image4 = Video-Game-Controller-Icon-IDV-green.svg }} === Weekday === {{Commonscat|Creativity}} ;TruCal :'''{{加權文長|自然語言處理}}''' :'''[[Template:自然語言處理]]''' :*{{加權文長|語義距離}} scho :**[[潛在語義分析]] :*{{加權文長|自然語言生成}} scho :*{{加權文長|網頁刮料}} :*{{加權文長|資訊提取}} :*{{加權文長|資訊抽取}} :*{{加權文長|自動總結}} :*{{加權文長|文本情感分析}} :*{{加權文長|電腦輔助評閱}} :*'''Bot''' - English search and gather algorithm, && Canto auto proof reader && For navbox, find the top most important articles to include :*'''Bot''' - take page titles, find sentences that need to be disambiguated 俾 / 畀, auto b-up? :*'''[[User:Dr. Greywolf/Bot]]''' ;'''Tools''' :'''{{加權文長|創意}}''' :'''{{加權文長|學術寫作}}''' :'''{{加權文長|概率同統計學詞彙表}}'''： ;Hobbies :'''電子遊戲''' :*'''{{加權文長|電子遊戲詞彙表}}''' Expand mod and bot parts? :*'''{{加權文長|電子遊戲類型一覽}}''' <small>check in Christmas</small> :'''{{加權文長|芭蕾舞詞彙表}}''' <small>check in Christmas</small> === Working === ;English / Anglo- literature stuff *:[[Template:英文特性]] - {{加權文長|英文文法}} *Check up to 1 old articles/navbox, based on which one hasn't been updated recently (recent = since the current semi-decade began). ;One short/wk - cycle per 2 months #知識基礎 - statistics && info theory, may wd if stats #:Up next：{{加權文長|幾何學}}、{{加權文長|混沌理論}} #資訊科技 - prioritise programming and NLP-related topics, may wd #:Up next：{{加權文長|程式編寫範式}} && {{加權文長|窮舉搜尋}}, do some planning... #認知科學 - HCI && cognition #:Up next：Expand [[Template:人機互動]] based on [[:en:Outline of human-computer interaction]] #自然科學 - Just a few selected articles, mostly modern physics #:Up next：{{加權文長|進化博弈論}} #社會科學 - mainly game theory && personal finance #:Up next：{{加權文長|外匯市場}}、{{加權文長|通貨膨脹}}、{{加權文長|經濟泡沫}}、{{加權文長|房地產}}、{{加權文長|利率}}、Charisma? #Others #:Up next：read book chapter to revise {{加權文長|數據結構}} and do [[:en:Template:Data structures]], write some openings, Music theory navboxes #"+- cate" can have siu ban. They can still have full-length articles, if the articles only involve "siu ban" amount of work. === Christmas crunch === *'''Check past articles''' *'''Choose based on which one needs checking the most''' == Weekend check == *'''有未 address 嘅評語嘅文''' *'''幫手評 or 執嘅文''' See [[Wikipedia:好文提名|好文候選]]同[[Wikipedia:正文候選|正文候選]] for details... ==Things to update== *「{{lang-en|'''xx'''}}」 instead of 「[[英文]]：'''xx'''」 *Intro needs to be more naturally Cantonese. *Use symbols for metric units. *Use '''bold''' instead of 「」. *"Syu ming ho" for game names, except for glossaries. *Fixed galleries to "traditional". *Change galleries to slideshows - galleries for lots of pictures, slideshows for <5. *Change the see also section to 3 columns - 睇埋、註釋、文獻、攷 **Or maybe change the see also section to be more navbox-like...? *Add links to relevant stub articles and vice versa. *Link to major journals, 科普 magazines, and online encyclopedias. *After that, pump up the contents of 基礎文章 using copy-and-paste. {{clear}} <!--- == 留意緊嘅新維基人 == <small><i>(New Wikipedians to keep eyes on)</i></small><br> ;Current *[[User:Z423x5c6]] *[[User:Kukkeibeng]] *[[User:Mic123Macao5201314]] *[[User:莫洛托夫雞尾酒]] ;Gone *[[User:Star021231]] *[[User:Greeninvisibledreams]] *[[User:Tpoiu 2012]] *[[User:Keyboardwarrior]] *[[User:Caacaan‎]] *[[User:Heitung221]] *[[User:Leungtsun729]] *[[User:GbusLlb‎]] *[[User:Jean Arkham]] *[[User:Kvckelvin]] *[[User:蚊仔81]] *[[User:Laiseoihaak]] *[[User:Tomatoyeunghk]] *[[User:Fongwan]] ---> ikp1wea3xip3u5eu13plmzn47r698zh 1865200 1865169 2022-08-19T06:34:36Z Dr. Greywolf 143999 /* Working */ wikitext text/x-wiki '''Current work list''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox2|future plan]]''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox3|temp]]''', and '''[[User:Dr. Greywolf/唔再睇嘅文|no longer of interest]]''' == 唔識打嘅字符 == － · 《》 == Stub template == <nowiki> ''''''（{{jpingauto|}}；{{lang-en|''''''}}）。 </nowiki> <nowiki> == 註釋 == </nowiki> <nowiki> {{reflist|group=註}} </nowiki> <nowiki> ==睇埋== </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> ==攷== </nowiki> <nowiki> {{reflist}} </nowiki> <nowiki> {{stub}} </nowiki> <nowiki> [[Category:]] </nowiki> == Article classes == ;Featured articles !! :word count ≥ 10,000 '''AND''' has covered all major relevant topics. :For 基礎文章第 3 級或以上，word count upper limit = 20,000 :Else word count upper limit = 15,000 ;Good articles * :word count ≥ 3,000 '''AND''' has covered major relevant topics. ;"Not focused"（次級）: The article might have reached "good" standards, but I don't want to spend too much time updating it. ;Incomplete（未搞掂）: The article doesn't even look complete, but I still want to keep an eye on it anyway. == Timetable == === Core === {{Image array | perrow = 4 | width = 180 | height = 180 | border-width = 0 | image1 = Mental Health - The Noun Project.svg | image2 = Anatomy-1751201 1280.png | image3 = Noun Project quill icon 1182188 cc.svg | image4 = Video-Game-Controller-Icon-IDV-green.svg }} === Weekday === {{Commonscat|Creativity}} ;TruCal :'''{{加權文長|自然語言處理}}''' :'''[[Template:自然語言處理]]''' :*{{加權文長|語義距離}} scho :**[[潛在語義分析]] :*{{加權文長|自然語言生成}} scho :*{{加權文長|網頁刮料}} :*{{加權文長|資訊提取}} :*{{加權文長|資訊抽取}} :*{{加權文長|自動總結}} :*{{加權文長|文本情感分析}} :*{{加權文長|電腦輔助評閱}} :*'''Bot''' - English search and gather algorithm, && Canto auto proof reader && For navbox, find the top most important articles to include :*'''Bot''' - take page titles, find sentences that need to be disambiguated 俾 / 畀, auto b-up? :*'''[[User:Dr. Greywolf/Bot]]''' ;'''Tools''' :'''{{加權文長|創意}}''' :'''{{加權文長|學術寫作}}''' :'''{{加權文長|概率同統計學詞彙表}}'''： ;Hobbies :'''電子遊戲''' :*'''{{加權文長|電子遊戲詞彙表}}''' Expand mod and bot parts? :*'''{{加權文長|電子遊戲類型一覽}}''' <small>check in Christmas</small> :'''{{加權文長|芭蕾舞詞彙表}}''' <small>check in Christmas</small> === Working === ;English / Anglo- literature stuff *:[[Template:英文特性]] - {{加權文長|英文文法}} *Check up to 1 old articles/navbox, based on which one hasn't been updated recently (recent = since the current semi-decade began). ;One short/wk - cycle per 2 months #知識基礎 - mostly statistics && big ideas in maths, may wd if stats #:Up next：{{加權文長|幾何學}}、{{加權文長|混沌理論}} #資訊科技 - prioritise programming, may wd #:Up next：{{加權文長|程式編寫範式}} && {{加權文長|窮舉搜尋}}, do some planning... #More 資訊科技 - prioritise NLP-related topics, may wd #:Up next：{{加權文長|程式編寫範式}} && {{加權文長|窮舉搜尋}}, do some planning... #認知科學 - HCI && cognition #:Up next：Expand [[Template:人機互動]] based on [[:en:Outline of human-computer interaction]] #自然科學 - Just a few selected articles, mostly modern physics #:Up next：{{加權文長|進化博弈論}} #社會科學 - mainly personal finance && game theory #:Up next：{{加權文長|外匯市場}}、{{加權文長|通貨膨脹}}、{{加權文長|經濟泡沫}}、{{加權文長|房地產}}、{{加權文長|利率}}、Charisma? #Others #:Up next：read book chapter to revise {{加權文長|數據結構}} and do [[:en:Template:Data structures]], write some openings, Music theory navboxes #"+- cate" can have siu ban. They can still have full-length articles, if the articles only involve "siu ban" amount of work. === Christmas crunch === *'''Check past articles''' *'''Choose based on which one needs checking the most''' == Weekend check == *'''有未 address 嘅評語嘅文''' *'''幫手評 or 執嘅文''' See [[Wikipedia:好文提名|好文候選]]同[[Wikipedia:正文候選|正文候選]] for details... ==Things to update== *「{{lang-en|'''xx'''}}」 instead of 「[[英文]]：'''xx'''」 *Intro needs to be more naturally Cantonese. *Use symbols for metric units. *Use '''bold''' instead of 「」. *"Syu ming ho" for game names, except for glossaries. *Fixed galleries to "traditional". *Change galleries to slideshows - galleries for lots of pictures, slideshows for <5. *Change the see also section to 3 columns - 睇埋、註釋、文獻、攷 **Or maybe change the see also section to be more navbox-like...? *Add links to relevant stub articles and vice versa. *Link to major journals, 科普 magazines, and online encyclopedias. *After that, pump up the contents of 基礎文章 using copy-and-paste. {{clear}} <!--- == 留意緊嘅新維基人 == <small><i>(New Wikipedians to keep eyes on)</i></small><br> ;Current *[[User:Z423x5c6]] *[[User:Kukkeibeng]] *[[User:Mic123Macao5201314]] *[[User:莫洛托夫雞尾酒]] ;Gone *[[User:Star021231]] *[[User:Greeninvisibledreams]] *[[User:Tpoiu 2012]] *[[User:Keyboardwarrior]] *[[User:Caacaan‎]] *[[User:Heitung221]] *[[User:Leungtsun729]] *[[User:GbusLlb‎]] *[[User:Jean Arkham]] *[[User:Kvckelvin]] *[[User:蚊仔81]] *[[User:Laiseoihaak]] *[[User:Tomatoyeunghk]] *[[User:Fongwan]] ---> 6c7k1qr6kjn27n9kye1uzbh7xf40lfw 1865207 1865200 2022-08-19T07:00:37Z Dr. Greywolf 143999 /* Working */ wikitext text/x-wiki '''Current work list''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox2|future plan]]''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox3|temp]]''', and '''[[User:Dr. Greywolf/唔再睇嘅文|no longer of interest]]''' == 唔識打嘅字符 == － · 《》 == Stub template == <nowiki> ''''''（{{jpingauto|}}；{{lang-en|''''''}}）。 </nowiki> <nowiki> == 註釋 == </nowiki> <nowiki> {{reflist|group=註}} </nowiki> <nowiki> ==睇埋== </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> ==攷== </nowiki> <nowiki> {{reflist}} </nowiki> <nowiki> {{stub}} </nowiki> <nowiki> [[Category:]] </nowiki> == Article classes == ;Featured articles !! :word count ≥ 10,000 '''AND''' has covered all major relevant topics. :For 基礎文章第 3 級或以上，word count upper limit = 20,000 :Else word count upper limit = 15,000 ;Good articles * :word count ≥ 3,000 '''AND''' has covered major relevant topics. ;"Not focused"（次級）: The article might have reached "good" standards, but I don't want to spend too much time updating it. ;Incomplete（未搞掂）: The article doesn't even look complete, but I still want to keep an eye on it anyway. == Timetable == === Core === {{Image array | perrow = 4 | width = 180 | height = 180 | border-width = 0 | image1 = Mental Health - The Noun Project.svg | image2 = Anatomy-1751201 1280.png | image3 = Noun Project quill icon 1182188 cc.svg | image4 = Video-Game-Controller-Icon-IDV-green.svg }} === Weekday === {{Commonscat|Creativity}} ;TruCal :'''{{加權文長|自然語言處理}}''' :'''[[Template:自然語言處理]]''' :*{{加權文長|語義距離}} scho :**[[潛在語義分析]] :*{{加權文長|自然語言生成}} scho :*{{加權文長|網頁刮料}} :*{{加權文長|資訊提取}} :*{{加權文長|資訊抽取}} :*{{加權文長|自動總結}} :*{{加權文長|文本情感分析}} :*{{加權文長|電腦輔助評閱}} :*'''Bot''' - English search and gather algorithm, && Canto auto proof reader && For navbox, find the top most important articles to include :*'''Bot''' - take page titles, find sentences that need to be disambiguated 俾 / 畀, auto b-up? :*'''[[User:Dr. Greywolf/Bot]]''' ;'''Tools''' :'''{{加權文長|創意}}''' :'''{{加權文長|學術寫作}}''' :'''{{加權文長|概率同統計學詞彙表}}'''： ;Hobbies :'''電子遊戲''' :*'''{{加權文長|電子遊戲詞彙表}}''' Expand mod and bot parts? :*'''{{加權文長|電子遊戲類型一覽}}''' <small>check in Christmas</small> :'''{{加權文長|芭蕾舞詞彙表}}''' <small>check in Christmas</small> === Working === ;English / Anglo- literature stuff *:[[Template:英文特性]] - {{加權文長|英文文法}} *Check up to 1 old articles/navbox, based on which one hasn't been updated recently (recent = since the current semi-decade began). ;One short/wk - cycle per 2 months #知識基礎 - mostly statistics && big ideas in maths, may wd if stats #:Up next：{{加權文長|幾何學}}、{{加權文長|混沌理論}} #資訊科技 - prioritise programming, may wd [[:en:Outline of computer programming]] #:Up next：{{加權文長|程式編寫範式}} && {{加權文長|窮舉搜尋}}, do some planning... #More 資訊科技 - prioritise NLP-related topics, may wd [[:en:Outline of natural language processing]] #:Up next：{{加權文長|程式編寫範式}} && {{加權文長|窮舉搜尋}}, do some planning... #認知科學 - HCI && cognition #:Up next：Expand [[Template:人機互動]] based on [[:en:Outline of human-computer interaction]] #自然科學 - Just a few selected articles, mostly modern physics #:Up next：{{加權文長|進化博弈論}} #社會科學 - mainly personal finance && game theory #:Up next：{{加權文長|外匯市場}}、{{加權文長|通貨膨脹}}、{{加權文長|經濟泡沫}}、{{加權文長|房地產}}、{{加權文長|利率}}、Charisma? #Others #:Up next：read book chapter to revise {{加權文長|數據結構}} and do [[:en:Template:Data structures]], write some openings, Music theory navboxes #"+- cate" can have siu ban. They can still have full-length articles, if the articles only involve "siu ban" amount of work. === Christmas crunch === *'''Check past articles''' *'''Choose based on which one needs checking the most''' == Weekend check == *'''有未 address 嘅評語嘅文''' *'''幫手評 or 執嘅文''' See [[Wikipedia:好文提名|好文候選]]同[[Wikipedia:正文候選|正文候選]] for details... ==Things to update== *「{{lang-en|'''xx'''}}」 instead of 「[[英文]]：'''xx'''」 *Intro needs to be more naturally Cantonese. *Use symbols for metric units. *Use '''bold''' instead of 「」. *"Syu ming ho" for game names, except for glossaries. *Fixed galleries to "traditional". *Change galleries to slideshows - galleries for lots of pictures, slideshows for <5. *Change the see also section to 3 columns - 睇埋、註釋、文獻、攷 **Or maybe change the see also section to be more navbox-like...? *Add links to relevant stub articles and vice versa. *Link to major journals, 科普 magazines, and online encyclopedias. *After that, pump up the contents of 基礎文章 using copy-and-paste. {{clear}} <!--- == 留意緊嘅新維基人 == <small><i>(New Wikipedians to keep eyes on)</i></small><br> ;Current *[[User:Z423x5c6]] *[[User:Kukkeibeng]] *[[User:Mic123Macao5201314]] *[[User:莫洛托夫雞尾酒]] ;Gone *[[User:Star021231]] *[[User:Greeninvisibledreams]] *[[User:Tpoiu 2012]] *[[User:Keyboardwarrior]] *[[User:Caacaan‎]] *[[User:Heitung221]] *[[User:Leungtsun729]] *[[User:GbusLlb‎]] *[[User:Jean Arkham]] *[[User:Kvckelvin]] *[[User:蚊仔81]] *[[User:Laiseoihaak]] *[[User:Tomatoyeunghk]] *[[User:Fongwan]] ---> 0atse23d29mvstp2kcm26g5nmnxo9rt 1865208 1865207 2022-08-19T07:01:03Z Dr. Greywolf 143999 /* Working */ wikitext text/x-wiki '''Current work list''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox2|future plan]]''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox3|temp]]''', and '''[[User:Dr. Greywolf/唔再睇嘅文|no longer of interest]]''' == 唔識打嘅字符 == － · 《》 == Stub template == <nowiki> ''''''（{{jpingauto|}}；{{lang-en|''''''}}）。 </nowiki> <nowiki> == 註釋 == </nowiki> <nowiki> {{reflist|group=註}} </nowiki> <nowiki> ==睇埋== </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> ==攷== </nowiki> <nowiki> {{reflist}} </nowiki> <nowiki> {{stub}} </nowiki> <nowiki> [[Category:]] </nowiki> == Article classes == ;Featured articles !! :word count ≥ 10,000 '''AND''' has covered all major relevant topics. :For 基礎文章第 3 級或以上，word count upper limit = 20,000 :Else word count upper limit = 15,000 ;Good articles * :word count ≥ 3,000 '''AND''' has covered major relevant topics. ;"Not focused"（次級）: The article might have reached "good" standards, but I don't want to spend too much time updating it. ;Incomplete（未搞掂）: The article doesn't even look complete, but I still want to keep an eye on it anyway. == Timetable == === Core === {{Image array | perrow = 4 | width = 180 | height = 180 | border-width = 0 | image1 = Mental Health - The Noun Project.svg | image2 = Anatomy-1751201 1280.png | image3 = Noun Project quill icon 1182188 cc.svg | image4 = Video-Game-Controller-Icon-IDV-green.svg }} === Weekday === {{Commonscat|Creativity}} ;TruCal :'''{{加權文長|自然語言處理}}''' :'''[[Template:自然語言處理]]''' :*{{加權文長|語義距離}} scho :**[[潛在語義分析]] :*{{加權文長|自然語言生成}} scho :*{{加權文長|網頁刮料}} :*{{加權文長|資訊提取}} :*{{加權文長|資訊抽取}} :*{{加權文長|自動總結}} :*{{加權文長|文本情感分析}} :*{{加權文長|電腦輔助評閱}} :*'''Bot''' - English search and gather algorithm, && Canto auto proof reader && For navbox, find the top most important articles to include :*'''Bot''' - take page titles, find sentences that need to be disambiguated 俾 / 畀, auto b-up? :*'''[[User:Dr. Greywolf/Bot]]''' ;'''Tools''' :'''{{加權文長|創意}}''' :'''{{加權文長|學術寫作}}''' :'''{{加權文長|概率同統計學詞彙表}}'''： ;Hobbies :'''電子遊戲''' :*'''{{加權文長|電子遊戲詞彙表}}''' Expand mod and bot parts? :*'''{{加權文長|電子遊戲類型一覽}}''' <small>check in Christmas</small> :'''{{加權文長|芭蕾舞詞彙表}}''' <small>check in Christmas</small> === Working === ;English / Anglo- literature stuff *:[[Template:英文特性]] - {{加權文長|英文文法}} *Check up to 1 old articles/navbox, based on which one hasn't been updated recently (recent = since the current semi-decade began). ;One short/wk - cycle per 2 months #知識基礎 - mostly statistics && big ideas in maths, may wd if stats #:Up next：{{加權文長|幾何學}}、{{加權文長|混沌理論}} #資訊科技 - prioritise programming, may wd [[:en:Outline of computer programming]] #:Up next：{{加權文長|程式編寫範式}} && {{加權文長|窮舉搜尋}}, do some planning... #More 資訊科技 - prioritise NLP-related topics, may wd [[:en:Outline of natural language processing]] #:Up next：See '''TruCal''' #認知科學 - HCI && cognition #:Up next：Expand [[Template:人機互動]] based on [[:en:Outline of human-computer interaction]] #自然科學 - Just a few selected articles, mostly modern physics #:Up next：{{加權文長|進化博弈論}} #社會科學 - mainly personal finance && game theory #:Up next：{{加權文長|外匯市場}}、{{加權文長|通貨膨脹}}、{{加權文長|經濟泡沫}}、{{加權文長|房地產}}、{{加權文長|利率}}、Charisma? #Others #:Up next：read book chapter to revise {{加權文長|數據結構}} and do [[:en:Template:Data structures]], write some openings, Music theory navboxes #"+- cate" can have siu ban. They can still have full-length articles, if the articles only involve "siu ban" amount of work. === Christmas crunch === *'''Check past articles''' *'''Choose based on which one needs checking the most''' == Weekend check == *'''有未 address 嘅評語嘅文''' *'''幫手評 or 執嘅文''' See [[Wikipedia:好文提名|好文候選]]同[[Wikipedia:正文候選|正文候選]] for details... ==Things to update== *「{{lang-en|'''xx'''}}」 instead of 「[[英文]]：'''xx'''」 *Intro needs to be more naturally Cantonese. *Use symbols for metric units. *Use '''bold''' instead of 「」. *"Syu ming ho" for game names, except for glossaries. *Fixed galleries to "traditional". *Change galleries to slideshows - galleries for lots of pictures, slideshows for <5. *Change the see also section to 3 columns - 睇埋、註釋、文獻、攷 **Or maybe change the see also section to be more navbox-like...? *Add links to relevant stub articles and vice versa. *Link to major journals, 科普 magazines, and online encyclopedias. *After that, pump up the contents of 基礎文章 using copy-and-paste. {{clear}} <!--- == 留意緊嘅新維基人 == <small><i>(New Wikipedians to keep eyes on)</i></small><br> ;Current *[[User:Z423x5c6]] *[[User:Kukkeibeng]] *[[User:Mic123Macao5201314]] *[[User:莫洛托夫雞尾酒]] ;Gone *[[User:Star021231]] *[[User:Greeninvisibledreams]] *[[User:Tpoiu 2012]] *[[User:Keyboardwarrior]] *[[User:Caacaan‎]] *[[User:Heitung221]] *[[User:Leungtsun729]] *[[User:GbusLlb‎]] *[[User:Jean Arkham]] *[[User:Kvckelvin]] *[[User:蚊仔81]] *[[User:Laiseoihaak]] *[[User:Tomatoyeunghk]] *[[User:Fongwan]] ---> c0iq4shb5lgjvduhyf7dsfmcz2mdw3q 1865209 1865208 2022-08-19T07:03:36Z Dr. Greywolf 143999 /* Weekday */ wikitext text/x-wiki '''Current work list''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox2|future plan]]''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox3|temp]]''', and '''[[User:Dr. Greywolf/唔再睇嘅文|no longer of interest]]''' == 唔識打嘅字符 == － · 《》 == Stub template == <nowiki> ''''''（{{jpingauto|}}；{{lang-en|''''''}}）。 </nowiki> <nowiki> == 註釋 == </nowiki> <nowiki> {{reflist|group=註}} </nowiki> <nowiki> ==睇埋== </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> ==攷== </nowiki> <nowiki> {{reflist}} </nowiki> <nowiki> {{stub}} </nowiki> <nowiki> [[Category:]] </nowiki> == Article classes == ;Featured articles !! :word count ≥ 10,000 '''AND''' has covered all major relevant topics. :For 基礎文章第 3 級或以上，word count upper limit = 20,000 :Else word count upper limit = 15,000 ;Good articles * :word count ≥ 3,000 '''AND''' has covered major relevant topics. ;"Not focused"（次級）: The article might have reached "good" standards, but I don't want to spend too much time updating it. ;Incomplete（未搞掂）: The article doesn't even look complete, but I still want to keep an eye on it anyway. == Timetable == === Core === {{Image array | perrow = 4 | width = 180 | height = 180 | border-width = 0 | image1 = Mental Health - The Noun Project.svg | image2 = Anatomy-1751201 1280.png | image3 = Noun Project quill icon 1182188 cc.svg | image4 = Video-Game-Controller-Icon-IDV-green.svg }} === Weekday === {{Commonscat|Creativity}} ;TruCal :'''{{加權文長|自然語言處理}}''' :'''[[Template:自然語言處理]]''' :*{{加權文長|自動總結}} :*{{加權文長|語義距離}} scho :**[[潛在語義分析]] :*{{加權文長|自然語言生成}} scho :*{{加權文長|網頁刮料}} :*{{加權文長|資訊提取}} :*{{加權文長|資訊抽取}} :*{{加權文長|文本情感分析}} :*{{加權文長|電腦輔助評閱}} :*'''Bot''' - English search and gather algorithm, && Canto auto proof reader && For navbox, find the top most important articles to include :*'''Bot''' - take page titles, find sentences that need to be disambiguated 俾 / 畀, auto b-up? :*'''[[User:Dr. Greywolf/Bot]]''' ;'''Tools''' :'''{{加權文長|創意}}''' :'''{{加權文長|學術寫作}}''' :'''{{加權文長|概率同統計學詞彙表}}'''： ;Hobbies :'''電子遊戲''' :*'''{{加權文長|電子遊戲詞彙表}}''' Expand mod and bot parts? :*'''{{加權文長|電子遊戲類型一覽}}''' <small>check in Christmas</small> :'''{{加權文長|芭蕾舞詞彙表}}''' <small>check in Christmas</small> === Working === ;English / Anglo- literature stuff *:[[Template:英文特性]] - {{加權文長|英文文法}} *Check up to 1 old articles/navbox, based on which one hasn't been updated recently (recent = since the current semi-decade began). ;One short/wk - cycle per 2 months #知識基礎 - mostly statistics && big ideas in maths, may wd if stats #:Up next：{{加權文長|幾何學}}、{{加權文長|混沌理論}} #資訊科技 - prioritise programming, may wd [[:en:Outline of computer programming]] #:Up next：{{加權文長|程式編寫範式}} && {{加權文長|窮舉搜尋}}, do some planning... #More 資訊科技 - prioritise NLP-related topics, may wd [[:en:Outline of natural language processing]] #:Up next：See '''TruCal''' #認知科學 - HCI && cognition #:Up next：Expand [[Template:人機互動]] based on [[:en:Outline of human-computer interaction]] #自然科學 - Just a few selected articles, mostly modern physics #:Up next：{{加權文長|進化博弈論}} #社會科學 - mainly personal finance && game theory #:Up next：{{加權文長|外匯市場}}、{{加權文長|通貨膨脹}}、{{加權文長|經濟泡沫}}、{{加權文長|房地產}}、{{加權文長|利率}}、Charisma? #Others #:Up next：read book chapter to revise {{加權文長|數據結構}} and do [[:en:Template:Data structures]], write some openings, Music theory navboxes #"+- cate" can have siu ban. They can still have full-length articles, if the articles only involve "siu ban" amount of work. === Christmas crunch === *'''Check past articles''' *'''Choose based on which one needs checking the most''' == Weekend check == *'''有未 address 嘅評語嘅文''' *'''幫手評 or 執嘅文''' See [[Wikipedia:好文提名|好文候選]]同[[Wikipedia:正文候選|正文候選]] for details... ==Things to update== *「{{lang-en|'''xx'''}}」 instead of 「[[英文]]：'''xx'''」 *Intro needs to be more naturally Cantonese. *Use symbols for metric units. *Use '''bold''' instead of 「」. *"Syu ming ho" for game names, except for glossaries. *Fixed galleries to "traditional". *Change galleries to slideshows - galleries for lots of pictures, slideshows for <5. *Change the see also section to 3 columns - 睇埋、註釋、文獻、攷 **Or maybe change the see also section to be more navbox-like...? *Add links to relevant stub articles and vice versa. *Link to major journals, 科普 magazines, and online encyclopedias. *After that, pump up the contents of 基礎文章 using copy-and-paste. {{clear}} <!--- == 留意緊嘅新維基人 == <small><i>(New Wikipedians to keep eyes on)</i></small><br> ;Current *[[User:Z423x5c6]] *[[User:Kukkeibeng]] *[[User:Mic123Macao5201314]] *[[User:莫洛托夫雞尾酒]] ;Gone *[[User:Star021231]] *[[User:Greeninvisibledreams]] *[[User:Tpoiu 2012]] *[[User:Keyboardwarrior]] *[[User:Caacaan‎]] *[[User:Heitung221]] *[[User:Leungtsun729]] *[[User:GbusLlb‎]] *[[User:Jean Arkham]] *[[User:Kvckelvin]] *[[User:蚊仔81]] *[[User:Laiseoihaak]] *[[User:Tomatoyeunghk]] *[[User:Fongwan]] ---> 1go1q347vx85b5p76oalbhfgxfff5wa 1865210 1865209 2022-08-19T07:03:59Z Dr. Greywolf 143999 /* Weekday */ wikitext text/x-wiki '''Current work list''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox2|future plan]]''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox3|temp]]''', and '''[[User:Dr. Greywolf/唔再睇嘅文|no longer of interest]]''' == 唔識打嘅字符 == － · 《》 == Stub template == <nowiki> ''''''（{{jpingauto|}}；{{lang-en|''''''}}）。 </nowiki> <nowiki> == 註釋 == </nowiki> <nowiki> {{reflist|group=註}} </nowiki> <nowiki> ==睇埋== </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> ==攷== </nowiki> <nowiki> {{reflist}} </nowiki> <nowiki> {{stub}} </nowiki> <nowiki> [[Category:]] </nowiki> == Article classes == ;Featured articles !! :word count ≥ 10,000 '''AND''' has covered all major relevant topics. :For 基礎文章第 3 級或以上，word count upper limit = 20,000 :Else word count upper limit = 15,000 ;Good articles * :word count ≥ 3,000 '''AND''' has covered major relevant topics. ;"Not focused"（次級）: The article might have reached "good" standards, but I don't want to spend too much time updating it. ;Incomplete（未搞掂）: The article doesn't even look complete, but I still want to keep an eye on it anyway. == Timetable == === Core === {{Image array | perrow = 4 | width = 180 | height = 180 | border-width = 0 | image1 = Mental Health - The Noun Project.svg | image2 = Anatomy-1751201 1280.png | image3 = Noun Project quill icon 1182188 cc.svg | image4 = Video-Game-Controller-Icon-IDV-green.svg }} === Weekday === {{Commonscat|Creativity}} ;TruCal :'''{{加權文長|自然語言處理}}''' :'''[[Template:自然語言處理]]''' :*'''Project'''：autosummariser review :*{{加權文長|自動總結}} :*{{加權文長|語義距離}} scho :**[[潛在語義分析]] :*{{加權文長|自然語言生成}} scho :*{{加權文長|網頁刮料}} :*{{加權文長|資訊提取}} :*{{加權文長|資訊抽取}} :*{{加權文長|文本情感分析}} :*{{加權文長|電腦輔助評閱}} :*'''Bot''' - English search and gather algorithm, && Canto auto proof reader && For navbox, find the top most important articles to include :*'''Bot''' - take page titles, find sentences that need to be disambiguated 俾 / 畀, auto b-up? :*'''[[User:Dr. Greywolf/Bot]]''' ;'''Tools''' :'''{{加權文長|創意}}''' :'''{{加權文長|學術寫作}}''' :'''{{加權文長|概率同統計學詞彙表}}'''： ;Hobbies :'''電子遊戲''' :*'''{{加權文長|電子遊戲詞彙表}}''' Expand mod and bot parts? :*'''{{加權文長|電子遊戲類型一覽}}''' <small>check in Christmas</small> :'''{{加權文長|芭蕾舞詞彙表}}''' <small>check in Christmas</small> === Working === ;English / Anglo- literature stuff *:[[Template:英文特性]] - {{加權文長|英文文法}} *Check up to 1 old articles/navbox, based on which one hasn't been updated recently (recent = since the current semi-decade began). ;One short/wk - cycle per 2 months #知識基礎 - mostly statistics && big ideas in maths, may wd if stats #:Up next：{{加權文長|幾何學}}、{{加權文長|混沌理論}} #資訊科技 - prioritise programming, may wd [[:en:Outline of computer programming]] #:Up next：{{加權文長|程式編寫範式}} && {{加權文長|窮舉搜尋}}, do some planning... #More 資訊科技 - prioritise NLP-related topics, may wd [[:en:Outline of natural language processing]] #:Up next：See '''TruCal''' #認知科學 - HCI && cognition #:Up next：Expand [[Template:人機互動]] based on [[:en:Outline of human-computer interaction]] #自然科學 - Just a few selected articles, mostly modern physics #:Up next：{{加權文長|進化博弈論}} #社會科學 - mainly personal finance && game theory #:Up next：{{加權文長|外匯市場}}、{{加權文長|通貨膨脹}}、{{加權文長|經濟泡沫}}、{{加權文長|房地產}}、{{加權文長|利率}}、Charisma? #Others #:Up next：read book chapter to revise {{加權文長|數據結構}} and do [[:en:Template:Data structures]], write some openings, Music theory navboxes #"+- cate" can have siu ban. They can still have full-length articles, if the articles only involve "siu ban" amount of work. === Christmas crunch === *'''Check past articles''' *'''Choose based on which one needs checking the most''' == Weekend check == *'''有未 address 嘅評語嘅文''' *'''幫手評 or 執嘅文''' See [[Wikipedia:好文提名|好文候選]]同[[Wikipedia:正文候選|正文候選]] for details... ==Things to update== *「{{lang-en|'''xx'''}}」 instead of 「[[英文]]：'''xx'''」 *Intro needs to be more naturally Cantonese. *Use symbols for metric units. *Use '''bold''' instead of 「」. *"Syu ming ho" for game names, except for glossaries. *Fixed galleries to "traditional". *Change galleries to slideshows - galleries for lots of pictures, slideshows for <5. *Change the see also section to 3 columns - 睇埋、註釋、文獻、攷 **Or maybe change the see also section to be more navbox-like...? *Add links to relevant stub articles and vice versa. *Link to major journals, 科普 magazines, and online encyclopedias. *After that, pump up the contents of 基礎文章 using copy-and-paste. {{clear}} <!--- == 留意緊嘅新維基人 == <small><i>(New Wikipedians to keep eyes on)</i></small><br> ;Current *[[User:Z423x5c6]] *[[User:Kukkeibeng]] *[[User:Mic123Macao5201314]] *[[User:莫洛托夫雞尾酒]] ;Gone *[[User:Star021231]] *[[User:Greeninvisibledreams]] *[[User:Tpoiu 2012]] *[[User:Keyboardwarrior]] *[[User:Caacaan‎]] *[[User:Heitung221]] *[[User:Leungtsun729]] *[[User:GbusLlb‎]] *[[User:Jean Arkham]] *[[User:Kvckelvin]] *[[User:蚊仔81]] *[[User:Laiseoihaak]] *[[User:Tomatoyeunghk]] *[[User:Fongwan]] ---> smjeizyhiswdi9ycawmekv9kjngw02r 1865257 1865210 2022-08-19T09:01:34Z Dr. Greywolf 143999 /* Working */執 wikitext text/x-wiki '''Current work list''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox2|future plan]]''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox3|temp]]''', and '''[[User:Dr. Greywolf/唔再睇嘅文|no longer of interest]]''' == 唔識打嘅字符 == － · 《》 == Stub template == <nowiki> ''''''（{{jpingauto|}}；{{lang-en|''''''}}）。 </nowiki> <nowiki> == 註釋 == </nowiki> <nowiki> {{reflist|group=註}} </nowiki> <nowiki> ==睇埋== </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> *[[]] </nowiki> <nowiki> ==攷== </nowiki> <nowiki> {{reflist}} </nowiki> <nowiki> {{stub}} </nowiki> <nowiki> [[Category:]] </nowiki> == Article classes == ;Featured articles !! :word count ≥ 10,000 '''AND''' has covered all major relevant topics. :For 基礎文章第 3 級或以上，word count upper limit = 20,000 :Else word count upper limit = 15,000 ;Good articles * :word count ≥ 3,000 '''AND''' has covered major relevant topics. ;"Not focused"（次級）: The article might have reached "good" standards, but I don't want to spend too much time updating it. ;Incomplete（未搞掂）: The article doesn't even look complete, but I still want to keep an eye on it anyway. == Timetable == === Core === {{Image array | perrow = 4 | width = 180 | height = 180 | border-width = 0 | image1 = Mental Health - The Noun Project.svg | image2 = Anatomy-1751201 1280.png | image3 = Noun Project quill icon 1182188 cc.svg | image4 = Video-Game-Controller-Icon-IDV-green.svg }} === Weekday === {{Commonscat|Creativity}} ;TruCal :'''{{加權文長|自然語言處理}}''' :'''[[Template:自然語言處理]]''' :*'''Project'''：autosummariser review :*{{加權文長|自動總結}} :*{{加權文長|語義距離}} scho :**[[潛在語義分析]] :*{{加權文長|自然語言生成}} scho :*{{加權文長|網頁刮料}} :*{{加權文長|資訊提取}} :*{{加權文長|資訊抽取}} :*{{加權文長|文本情感分析}} :*{{加權文長|電腦輔助評閱}} :*'''Bot''' - English search and gather algorithm, && Canto auto proof reader && For navbox, find the top most important articles to include :*'''Bot''' - take page titles, find sentences that need to be disambiguated 俾 / 畀, auto b-up? :*'''[[User:Dr. Greywolf/Bot]]''' ;'''Tools''' :'''{{加權文長|創意}}''' :'''{{加權文長|學術寫作}}''' :'''{{加權文長|概率同統計學詞彙表}}'''： ;Hobbies :'''電子遊戲''' :*'''{{加權文長|電子遊戲詞彙表}}''' Expand mod and bot parts? :*'''{{加權文長|電子遊戲類型一覽}}''' <small>check in Christmas</small> :'''{{加權文長|芭蕾舞詞彙表}}''' <small>check in Christmas</small> === Working === ;English / Anglo- literature stuff *:[[Template:英文特性]] - {{加權文長|英文文法}} *Check up to 1 old articles/navbox, based on which one hasn't been updated recently (recent = since the current semi-decade began). ;One short/wk - cycle per 2 months #知識基礎 - mostly statistics && big ideas in maths, may wd if stats #:Up next：{{加權文長|幾何學}}、{{加權文長|混沌理論}} #資訊科技 - prioritise programming, may wd [[:en:Outline of computer programming]] #:Up next：{{加權文長|程式編寫範式}} && {{加權文長|窮舉搜尋}}, do some planning... #More 資訊科技 - prioritise NLP-related topics, may wd [[:en:Outline of natural language processing]] #:Up next：See '''TruCal''' #認知科學 - HCI && cognition, see outline #:Up next：Expand [[Template:人機互動]] based on [[:en:Outline of human-computer interaction]] #自然科學 - Just a few selected articles, mostly modern physics #:Up next：{{加權文長|進化博弈論}} #社會科學 - mainly personal finance && game theory #:Up next：{{加權文長|外匯市場}}、{{加權文長|通貨膨脹}}、{{加權文長|經濟泡沫}}、{{加權文長|房地產}}、{{加權文長|利率}}、Charisma? #Others #:Up next：read book chapter to revise {{加權文長|數據結構}} and do [[:en:Template:Data structures]], write some openings, Music theory navboxes #"+- cate" can have siu ban. They can still have full-length articles, if the articles only involve "siu ban" amount of work. === Christmas crunch === *'''Check past articles''' *'''Choose based on which one needs checking the most''' == Weekend check == *'''有未 address 嘅評語嘅文''' *'''幫手評 or 執嘅文''' See [[Wikipedia:好文提名|好文候選]]同[[Wikipedia:正文候選|正文候選]] for details... ==Things to update== *「{{lang-en|'''xx'''}}」 instead of 「[[英文]]：'''xx'''」 *Intro needs to be more naturally Cantonese. *Use symbols for metric units. *Use '''bold''' instead of 「」. *"Syu ming ho" for game names, except for glossaries. *Fixed galleries to "traditional". *Change galleries to slideshows - galleries for lots of pictures, slideshows for <5. *Change the see also section to 3 columns - 睇埋、註釋、文獻、攷 **Or maybe change the see also section to be more navbox-like...? *Add links to relevant stub articles and vice versa. *Link to major journals, 科普 magazines, and online encyclopedias. *After that, pump up the contents of 基礎文章 using copy-and-paste. {{clear}} <!--- == 留意緊嘅新維基人 == <small><i>(New Wikipedians to keep eyes on)</i></small><br> ;Current *[[User:Z423x5c6]] *[[User:Kukkeibeng]] *[[User:Mic123Macao5201314]] *[[User:莫洛托夫雞尾酒]] ;Gone *[[User:Star021231]] *[[User:Greeninvisibledreams]] *[[User:Tpoiu 2012]] *[[User:Keyboardwarrior]] *[[User:Caacaan‎]] *[[User:Heitung221]] *[[User:Leungtsun729]] *[[User:GbusLlb‎]] *[[User:Jean Arkham]] *[[User:Kvckelvin]] *[[User:蚊仔81]] *[[User:Laiseoihaak]] *[[User:Tomatoyeunghk]] *[[User:Fongwan]] ---> 9u7k912rzclmvp882rw6xtnzetr0tqm 0 206791 1865127 1706935 2022-08-19T03:20:02Z Dr. Greywolf 143999 /* 睇埋 */ wikitext text/x-wiki {{好文}} [[File:Battle for Mandicor 0.0.5.png|thumb|300px|一隻製作早期嘅遊戲；喺整遊戲嗰陣，製作組通常會用低質圖像頂住檔先，試行吓個遊戲嘅程式－遊戲程式喺呢度應該經已處於行得到嘅狀態。]] '''遊戲編程'''（{{jpingauto|jau4 hei3 pin1 cing4}}；{{lang-en|'''game programming'''}}）係[[電子遊戲製作]]嘅一部份，指為[[電子遊戲]]做[[軟件工程]]嘅工作：通常一隻遊戲嘅製作組喺做完[[電子遊戲設計|設計]]－度好嗮隻遊戲嘅規則應該係點－之後，就要開始做[[程式編寫]]，編制隻遊戲嘅程式，途中用到[[電腦圖像]]同[[人工智能]]等嘅技術，而[[大型多人網上遊戲]]（MMOG）等嘅編程仲會考製作組對[[網絡編程]]同[[數據庫]]等技術嘅認識<ref>Sanchez-Crespo, D., & Dalmau, D. S. C. (2004). ''Core techniques and algorithms in game programming''. New Riders.</ref>。雖然遊戲編程咁專業，但都有啲人為興趣而做遊戲編程，而且仲有成功案例<ref>[https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ 7 Reasons Game Development Is the Perfect Side Hobby for Software Developers] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181013173204/https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ |date=2018年10月13號 }}. ''Atomic Object''.</ref><ref>Moore, Michael E.; Novak, Jeannie (2010). ''Game Industry Career Guide''. Delmar: Cengage Learning.</ref>。 一個電子遊戲程式嘅根基係[[遊戲迴圈]]（game loop）：隻遊戲嘅程式係一個[[迴圈]]（loop），要係噉重複做同一樣嘅工作（而唔係將個程式啲[[源碼|碼]]逐句逐句行一次就算）－呢樣工作就係攞「玩家透過[[遊戲手掣|手掣]]等架生俾嘅輸入」以及「隻遊戲喺上一刻嘅狀態」等嘅[[資訊]]，再按呢啲資訊同隻遊戲嘅法則，計遊戲世界下一刻嘅狀態應該係點。即係話一隻電子遊戲大致上可以想像成噉樣（用咗 [[while 迴圈]]）嘅[[虛擬碼]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>"[https://web.archive.org/web/20070208133442/http://pil.pl/~mariuszj/rozne/plg-second-printing-update.pdf Programming Linux Games, Chapter 1]" (PDF). ISBN 1-886411-48-4.</ref>： '''while''' game is running process inputs update game world generate outputs '''loop''' 以上呢段碼就噉睇落好簡單，但查實佢包含多個複雜嘅[[子系統]]（subsystem）：輸入可以包括[[鍵盤]]、[[踎士]]、同手掣等，而控制系統嘅設計可以高深得好交關（例：「要用邊啲掣做輸入先可以令玩家覺得舒服就手？」）；更新個遊戲世界即係要攞玩家嘅輸入加埋個世界前一刻嘅狀態，用一大堆（表示個遊戲世界運作法則嘅）碼計出下一刻嘅狀態應該係點，例如如果玩家撳咗「向前」，玩家控制嘅角色位置就要向住佢面向嘅方向改變，而改變幅度由個角色嘅移動速度決定；跟手個程式仲要有計，將個新狀態顯示俾喺個[[熒光幕]]上面，等個用家有得睇（涉及大量電腦圖像技術）。喺現實應用裏面，上述嘅程式閒閒地可以有幾萬行碼<ref name="informITgameloop"/><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>。 == 程式結構 == [[File:Pac-Man Atari 2600 footage.ogv|thumb|270px|1982 年嘅食鬼遊戲]] {{see also|控制流程}} 一個遊戲程式結構大致如下：喺一隻遊戲嘅程式啟動嗰陣，個程式要[[初始化]]（initialize）－設定好嗮隻遊戲嘅[[參數]]嘅數值、講好嗮要用乜[[系統資源|資源]]等等。初始化咗之後，個程式就要進入[[遊戲迴圈]]（game loop）－喺[[程式編寫]]上，[[迴圈]]（loop）係一類[[控制流程]]機制，能夠令一段程式碼只要某啲條件唔達到，就會一路係噉重複行，而相對喺冇迴圈嗰陣，段碼會逐句逐句行，行一次就算<ref name="mcshaffry20143435">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 34 - 35.</ref>。好似係以下呢段[[食鬼]]嘅[[虛擬碼]]噉，就用咗個 [[while 迴圈]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>： move_speed = ... number_of_ghost = ... ... ''用若干行 declaration 設定遊戲柞參數嘅數值'' '''while''' player.lives > 0 ''當玩家有多過 0 條命嗰陣一路做...（「玩家命變咗 0」就係 [[GAME OVER]] 條件）'' // Process Inputs；睇'''讀取輸入''' JoystickData j = grab raw data from joystick ''由手掣嗰度探測玩家撳咗乜掣'' // Update Game World；睇'''遊戲邏輯'''同'''人工智能''' update player.position based on j ''基於玩家撳嘅掣，更新玩家角色嘅位置'' foreach Ghost g in world ''for 每一隻鬼'' if player collides with g ''如果玩家撞到嗰隻鬼'' kill either player or g ''玩家就死'' else update AI for g based on player.position ''基於隻鬼嘅人工智能，更新佢嘅位置'' end loop // ''喺現實應用上，以上嘅各個動作通常會每個做一個[[子程式]]。'' ... // Generate outputs；睇'''遊戲外觀''' draw graphics ''喺熒光幕上面畫相應嘅影像'' update audio ''... 同埋整聲效'' loop {{clear}} == 讀取輸入 == [[File:Nintendo-Switch-Pro-Controller-FL.jpg|thumb|270px|一個[[任天堂 Switch]] 嘅手掣；佢上面有好多個掣，俾玩家用手指活動嚟俾輸入。]] 一個遊戲程式嘅首要任務係要曉讀取[[玩家]]俾嘅[[輸入]]（input）：一隻遊戲[[定義]]係一種能夠俾玩家有操控權嘅媒體－相對於[[戲]]或者[[文學]]等淨係向觀眾單向噉傳意念嘅媒體；所以隻遊戲要有某啲方法知玩家想做啲乜；喺傳統嘅[[家用遊戲機]]當中，玩家會有個[[遊戲機手掣|手掣]]攞喺手，個手掣有若干個掣俾佢撳，每當佢撳一個掣嗰時，個掣就會有（好微弱、唔足以危害人類嘅）[[電]]傳返去部機嗰度，於是喺是但一個時間點，部機都可以靠探測由手掣嚟嘅[[訊號]]，知玩家撳咗邊幾個掣<ref name="shellymisty2008">Shelly, Gary; Vermaat, Misty (2008). ''Discovering Computers: Fundamentals''. Boston, MA: Course Technology Cengage Learning. p. 172.</ref><ref>Whitehead, A., Crampton, N., Fox, K., & Johnston, H. (2007, November). Sensor networks as video game input devices. In ''Proceedings of the 2007 conference on Future Play'' (pp. 38-45). ACM.</ref>。 喺[[軟件]]上，遊戲機內部對輸入嘅處理可以大致上想像成類似噉嘅 [[Arduino]]（一種用嚟為電子硬件做編程嘅[[程式語言]]）[[原始碼|碼]]<ref>[https://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ Video Game Controller With Arduino] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190113120535/http://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ |date=2019年1月13號 }}.</ref>： <source lang="arduino" style="font-size:10pt;"> const int UpButton = 12; /* 用一個變數代表個「上」掣有冇俾人撳 */ const int DownButton = 11; /* 另一個變數代表個「下」掣有冇俾人撳 */ void setup(){ Serial.begin(9600); pinMode(UpButton, INPUT); pinMode(UpButton, INPUT); } void loop(){ /* 程式迴圈 */ if(digitalRead(UpButton) == HIGH){ /* 如果個「上」掣有訊號... */ Serial.println("Up:"); delay(100); } if(digitalRead(DownButton) == HIGH){ /* 如果個「下」掣有訊號... */ Serial.println("Down:"); delay(100); } } </source> 一個遊戲程式要編成（例如）當感應到「上」掣有訊號嗰時，將個角色向前移動，移動幅度取決於個角色嘅速度－於是玩家就可以透過撳手掣上嘅掣，控制遊戲世界入面嘅嘢。其他平台嘅遊戲通常唔會用手掣，不過原理基本上一樣：好似係[[電腦遊戲]]當中，玩家會用[[踎士]]同[[鍵盤]]俾輸入；而呢啲輸入架生都係會傳電訊號俾部電腦嘅主機<ref name="shellymisty2008"/>。 === 指令詮釋器 === 喺現實世界，出得街賣嘅遊戲多數有'''指令詮釋器'''（command interpreter）：指令詮釋器係喺遊戲收到嘅輸入同世界更新之間嘅詮釋機制；例如係一隻賽車遊戲當中，喺玩家撳咗個「X」掣嗰陣，個遊戲程式要將呢個指令翻譯成「個玩家想加速」，跟住再按呢份資訊將玩家架車嘅加速度作出相應嘅改變。呢個過程就噉睇好似冇必要，但查實相當有用：有咗呢種機制，遊戲製作組就可以整個模組出嚟，俾玩家設定（例如）「X」掣對應邊個指令、「Y」掣對應邊個指令... 呀噉－等玩家有得將個遊戲操作方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 40.</ref><ref name="designinggamecontrols">[https://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php Designing Game Controls] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190112233512/http://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php |date=2019年1月12號 }}. ''Gamasutra''.</ref>。 例如喺冇指令詮釋器之下，一隻[[射擊遊戲]]嘅原始碼會有噉嘅嘢<ref name="commandinter">[https://gameprogrammingpatterns.com/command.html Command]. ''Game Programming''.</ref>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) jump(); // 如果撳咗 X 掣，角色要跳。 else if (isPressed(BUTTON_Y)) fireGun(); // 如果撳咗 Y 掣，角色會開槍。 else if (isPressed(BUTTON_A)) swapWeapon(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_B)) lurchIneffectively(); } </source> 而喺有指令詮釋器下，段碼會變成噉<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) buttonX_->execute(); // 如果撳咗 X 掣，做 X 掣相應嘅功能； else if (isPressed(BUTTON_Y)) buttonY_->execute(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_A)) buttonA_->execute(); else if (isPressed(BUTTON_B)) buttonB_->execute(); } </source> 呢段碼會配合好似噉嘅碼<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> class Command // 定義一個 class，代表指令 { public: virtual ~Command() {} virtual void execute() = 0; }; class JumpCommand : public Command // 定義「跳」嘅指令 { public: virtual void execute() { jump(); } }; class FireCommand : public Command // 定義「開槍」嘅指令 { public: virtual void execute() { fireGun(); } }; ... 如此類推 ... class InputHandler // 定義一個 class { public: void handleInput(); private: Command* buttonX_; // 每個掣都係一個 pointer，point 去某個指令。 Command* buttonY_; Command* buttonA_; Command* buttonB_; }; </source> 喺冇指令詮釋器嘅情況當中，如果（例如）有個玩家比較鍾意用 X 掣代表「開槍」，A 掣代表「跳」，而唔用隻遊戲預設嗰個控制方案，佢都冇方法改個控制方案（除非佢曉改隻遊戲嘅程式）；但喺有指令詮釋器嘅情況下，製作組可以喺遊戲當中加個模組，俾玩家揀要唔要跟預設個控制方案，而如果佢唔要，佢想揀邊個掣代表邊個指令－指令詮釋器嘅存在令玩家有得將控制方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40"/>。 {{clear}} == 遊戲邏輯 == {{see also|物件導向編程}} '''遊戲邏輯'''（game logic）指隻遊戲入面有乜[[物件導向編程|物件]]、每件物件包含乜[[變數 (編程)|變數]]、以及物件同物件之間點互動，遊戲邏輯亦都界定咗個遊戲程式要點樣對玩家嘅輸入俾反應。用返上面嗰段食鬼碼為例，隻遊戲嘅遊戲邏輯包含咗初始化當中嗰柞定義咗嘅變數同物件，以及個遊戲迴圈入面嘅「process input」同「update game world」當中所包含嘅「隻遊戲點運作」嘅法則。遊戲邏輯係[[電子遊戲設計]]要度好嘅嘢<ref name="mcshaffry20143435"/>。為一隻遊戲編定遊戲邏輯嗰陣要考慮嘅嘢包括咗<ref name="mcshaffry2014ch2">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. Ch. 2.</ref>： *[[數據結構]]（data structure）：一隻遊戲會包含大量嘅物件同相應變數，例如一隻一般嘅[[射擊遊戲]]會有若干把唔同嘅槍俾玩家揀，每把係一件物件，而佢哋分別喺「彈匣大細」同「每槍造成幾多傷害」等嘅變數上都有異；編寫一個遊戲程式需要思考數據結構要點處理－個程式內部要用乜方法儲起各變數同物件嘅數據（睇埋[[初始化]]）<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 *[[基於事件架構]]（event-driven architecture，簡稱「EDA」）係一種[[軟件畫則]]上嘅範式。喺遊戲編程上，基於事件架構將一隻遊戲軟件視為一柞'''事件'''（event）嘅集合體。一件事件係指一次系統狀態嘅改變（例：「架車開始加速，加速度提升若干數值」），而喺好多遊戲嘅程式當中都有'''事件管理系統'''（event manager）：事件管理系統界定每種事件係乜同涉及乜數據；而喺做更新遊戲狀態嗰時，遊戲世界入面每件物件同每個子系統（睇 [[foreach]]）會睇吓發生緊嘅事件當中邊啲係同佢相關嘅，再按遊戲法則決定要點俾反應<ref>K. Mani Chandy. ''Event-Driven Applications: Costs, Benefits and Design Approaches'', California Institute of Technology, 2006.</ref>。 === 遊戲物理 === {{main|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）指個遊戲世界嘅[[物理]]：除咗[[互動式小說]]等少數遊戲類型之外，電子遊戲多數都會有個空間俾玩家控制某啲嘢喺入面郁動，所以一隻遊戲嘅世界多數要有[[物理法則]]主宰啲嘢應該點郁（唔一定合乎現實世界嘅物理定律），而喺「更新遊戲世界狀態」嘅過程當中，個遊戲程式要按照遊戲嘅物理法則同玩家輸入計返個世界嘅狀態應該點變，例如一隻用[[牛頓力學]]（Newtonian mechanics）嘅[[賽車遊戲]]，喺玩家撳咗「踩油」嘅掣嗰陣，要改變架車嘅[[加速度]]數值，而架車相應嘅[[速度]]同位置等變數亦要跟牛頓力學裏面嘅法則作出相應嘅改變<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 例如以下呢段用 [[C 程式語言|C]] 寫嘅碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體，喺[[動作遊戲]]當中基本上實會用到<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref>： {{clear}} <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，佢列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 人工智能 == {{main|電子遊戲嘅人工智能}} 遊戲編程會用到[[人工智能]]（AI）嘅技術：好多遊戲嘅[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]入面都會有敵人俾玩家打，啲敵人要曉唔淨只係企喺度，仲要識探測玩家嘅位置，並且攻擊玩家，以及對玩家嘅攻擊作出迴避等等－即係話要令遊戲角色作出有[[智能]]嘅行為，而「令[[機械]]展示智能」正正就係人工智能嘅定義<ref>Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref>。 一般嘅[[電子遊戲人工智能]]（video game AI）有以下嘅部份： *'''刺激詮釋器'''（stimulus interpreter）：刺激詮釋器會話俾一個人工智能程式知個遊戲狀態係點；一般嚟講，每個個體敵人都會有個獨立嘅人工智能（除非隻遊戲係講玩家角色打緊一班具有[[集合心靈]]嘅外星人），每個智能會透過刺激詮釋器得到佢哋應該得到嘅資訊，跟住個程式要有方法表示「[[foreach]] 敵人，嗰個敵人手上有乜資訊」<ref name="mcshaffry2014p45">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 45 - 46.</ref>。 *'''決策系統'''（decision system）：每一個人工智能都要按手上嘅資訊同自己嘅目的，計出跟住要採取乜嘢行動；例如一個敵人見到玩家，知道玩家嘅位置，而佢目的係要行埋玩家度攻擊佢，佢個人工智能程式就要有個方法教佢點樣用「玩家嘅位置」同「自己嘅位置」（個決策系統嘅輸入）計出「自己應該向乜方向移動」（個決策系統嘅輸出）<ref name="mcshaffry2014p45"/>。 === 例子 AI 碼 === 人工智能嘅部份位於「更新遊戲狀態」當中。例如以下呢段碼，定義咗兩個[[子程式]]，用嚟教人工智能避開障礙物<ref name="collisionavoidance">[https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/understanding-steering-behaviors-collision-avoidance--gamedev-7777 Understanding Steering Behaviors: Collision Avoidance].</ref>： <source lang="C++"> private function collisionAvoidance() :Vector3D { // 計要點樣避，呢個子程式俾嘅結果會係一股力（睇返上面遊戲物理嗰度）。 ahead = ...; // calculate the ahead vector ahead2 = ...; // calculate the ahead2 vector var mostThreatening :Obstacle = findMostThreateningObstacle();　// 用「findMostThreateningObstacle」呢個子程式搵出最有威脅性嘅障礙物。 var avoidance :Vector3D = new Vector3D(0, 0, 0); if (mostThreatening != null) { // 如果有障礙物，計避開嗰股力要係幾多，用「最有威脅性嘅障礙物」嘅位置同個角色嘅速度計。 avoidance.x = ahead.x - mostThreatening.center.x; avoidance.y = ahead.y - mostThreatening.center.y; avoidance.normalize(); avoidance.scaleBy(MAX_AVOID_FORCE); } else { avoidance.scaleBy(0); // nullify the avoidance force // 如果冇，避開嗰股力變 0（唔使避）。 } return avoidance; } private function findMostThreateningObstacle() :Obstacle { // 用嚟搵出環境入面邊件障礙物最危險嘅子程式 var mostThreatening :Obstacle = null; // 首先將「最有威脅性嘅障礙物」設做「冇嘢」。 for (var i:int = 0; i < Game.instance.obstacles.length; i++) { // 逐件逐件障礙物計一次 var obstacle :Obstacle = Game.instance.obstacles[i]; var collision :Boolean = lineIntersecsCircle(ahead, ahead2, obstacle); // 計吓個角色會唔會同件障礙物相撞 // "position" 係個角色現時嘅位置 if (collision && (mostThreatening == null || distance(position, obstacle) < distance(position, mostThreatening))) { // 如果會相撞，而且件障礙物近過目前手上最近嗰件「最有威脅性嘅障礙物」嘅話，將件障礙物設做「最有威脅性嘅障礙物」。 mostThreatening = obstacle; } } return mostThreatening; // 將最後「最有威脅性嘅障礙物」俾做輸出。 } </source> 喺個遊戲程式「更新遊戲狀態」嘅部份入面會有「[[foreach]] 人工智能角色，幫佢做 <code>collisionAvoidance()</code>」噉嘅碼<ref name="collisionavoidance"/>。 {{clear}} == 遊戲外觀 == {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = Jcactv.JPG | caption1 = 一個電視[[液晶顯示器]]；一部[[家用遊戲機]]通常會用某啲方式傳訊號去個顯示器嗰度，話俾個顯示器聽要出乜畫面。 | image2 = PSP-2000.jpg | caption2 = 一部 [[PSP]]；PSP 係一部[[手提遊戲機]]，部機上面有熒幕用嚟顯示遊戲狀態。 }} '''遊戲外觀'''（game view）係一柞將遊戲邏輯向觀察者（通常指玩家）展現嘅子系統：一隻遊戲需要俾玩家決定要作出乜行動，而為咗俾玩家知要做決策，個程式實要以某啲方式，呈現遊戲世界嘅狀態俾玩家知；喺廿一世紀嘅應用當中，遊戲世界通常會用有吸引力嘅[[電腦圖像]]（CG）再加埋適當嘅[[聲音]]嚟呈現。喺攞咗玩家輸入，又計好遊戲世界嘅新狀態之後，個遊戲程式要做嘅嘢就係度好「個熒光幕要顯示乜圖像」以及「啲[[音響喇叭]]要出乜嘢聲」－負責做呢個工序嘅遊戲程式部份就係遊戲外觀系統<ref name="mcshaffry2014p41">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 41.</ref>。 === 影像 === {{see also|電腦圖像}} 顯示影像嘅方法要睇隻遊戲係用二維定三維影像嘅做法： *[[二維]]圖像會用[[精靈圖]]（sprite）結合埋一齊整景。舉個例子說明，喺一隻二維嘅《[[超級瑪利奧]]》（Super Mario）遊戲入面，個遊戲程式會記住主角嘅精靈圖同埋啲怪獸嘅精靈圖，而個主角瑪利奧嘅精靈圖又會包含咗（例如）佢企喺度嗰陣嘅樣、佢行路嗰陣嘅樣、同埋佢跳嗰陣嘅樣等等。喺每一個時間點，個程式都會按「個主角同每隻怪獸喺邊個位置，喺度做緊乜」等嘅資訊，揀應該用邊幾幅精靈圖，並且按照每件物件嘅位置，將呢啲精靈圖同個背景合拼埋一齊，最後形成一個畫面，最後個程式要將呢個畫面傳去個熒光幕嗰度，等個熒光幕將個畫面顯示出嚟<ref name="james">Hague, James. "[https://prog21.dadgum.com/181.html Why Do Dedicated Game Consoles Exist?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180423173142/http://prog21.dadgum.com/181.html |date=2018年4月23號 }}". ''dadgum.com''.</ref><ref>Schaul, T. (2013, August). A video game description language for model-based or interactive learning. In 2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG) (pp. 1-8). ''IEEE''.</ref><ref>Khalifa, A., Green, M. C., Perez-Liebana, D., & Togelius, J. (2017, August). General video game rule generation. In 2017 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG) (pp. 170-177). ''IEEE''.</ref>。 *[[三維]]圖像會用到[[三維模型]]（3D model）。一個三維模型係一個（對於部電腦嚟講）用數字呈現嘅三維物體，而整一幅三維嘅電腦圖像過程要用[[彩現]]（rendering）嘅方法：想做彩現嘅人會首先整一個'''景檔案'''（scene file）出嚟，呢個檔案會包含多種資訊，包括「個景入面用咗啲乜嘢立體模型」、「每個立體模型喺邊個位置」、「光源喺邊」、「個鏡頭擺喺邊個位置」、同埋「幾何變換」（睇下面）呀噉，描述個景係點嘅；然後部電腦會將呢個檔案入面嘅數據傳去一個彩現程式嗰度，等個程式做一大柞人手做唔嚟嘅運算，計出個鏡頭會睇到嘅（二維）影像應該係點樣嘅，並且將個鏡頭所睇到嘅影像俾出嚟做輸出<ref name="bouknight1970">Bouknight, W. J. (1970). "A procedure for generation of three-dimensional half-tone computer graphics presentations". ''Communications of the ACM''. 13 (9): 527–536.</ref><ref name="phong1975">Phong, B-T (1975). "Illumination for computer generated pictures". ''Communications of the ACM''. 18 (6): 311–316.</ref>。 *無論二維定三維圖像，一個電子遊戲程式會係噉做「基於遊戲狀態更新影像」嘅工作，而且一秒內做閒閒地做幾廿次－由人眼嚟睇就好似係識郁嘅影像噉<ref name="james"/><ref name="bouknight1970"/>。 用虛擬碼表達大致上會係噉<ref>[https://www.toptal.com/game/ultimate-guide-to-processing-simple-game Ultimate Guide to the Processing Language Part II: Building a Simple Game]. ''Developers''.</ref>： make the background the color it should be ''// 將背景設做應有嘅色水。'' '''for each''' object ''// for each 物件，用精靈圖（2D 嘅話）或者三維模型（3D 嘅話）畫佢出嚟。'' take that object's position take that object's sprite/3D model draw it === 聲音 === {{see also|電腦音樂}} 電子遊戲程式會內有若干個聲檔案，喺某啲事件發生嗰陣，個程式要按「玩家角色離發聲物件幾遠」等嘅資訊，傳訊號去音響喇叭嗰度，教個喇叭出乜嘢聲。電子遊戲涉及三大種聲音<ref name="mcshaffry2014p44">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 43 - 44.</ref>： *[[遊戲音樂|音樂]]（music）：個遊戲程式一日喺某個狀態（「喺標題畫面」、「喺第一關」、「喺第二關」... 等等）就要一路循環播嘅聲，會用到 while 迴圈（「while 隻遊戲喺呢個呢個狀態，播呢首呢首音樂）。音樂對於營造一隻遊戲嘅氣氛嚟講不可或缺<ref>Collins, Karen (2008). ''Game sound: an introduction to the history, theory, and practice of video game music and sound design''. MIT Press. pp. 112–118.</ref>。 *[[聲效]]（sound effect）：指喺某啲事件發生嗰時一次性嘅聲，例如係一隻賽車遊戲入面，每當有兩架車相撞，個遊戲程式要叫個喇叭播出相應嗰個聲檔案嘅內容<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 *'''講嘢'''（speech）：係三種聲入面最難搞嗰種；因為喺多數情況下，個遊戲程式唔淨只要叫喇叭播出個聲檔案，仲要確保啲聲同講緊嘢嗰個角色嘅三維模型嘅[[嘴唇]]嘅郁動同步（而且喺製作上，整講嘢聲要特登請配音員返嚟做）。有啲遊戲程式會索性有個數據庫，儲住「人類嘴唇喺發每種聲嗰時係乜樣」嘅資訊，再喺要播講嘢聲嗰陣，即場由啲聲計出個角色嘅三維模型嘅嘴唇要係乜樣<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 喺每一個時間點 <math>t</math>，個遊戲程式要考慮有邊幾個聲檔案喺度播緊，再（foreach 播緊嘅聲檔案）按「呢個聲檔案處於邊個時間點」以及「呢個聲源離玩家角色幾遠」等嘅資訊，計出佢喺嗰個時間點會造成乜嘢聲（一個聲有「幾高音」同「幾大聲」等都可以用數字表示），再將呢啲資訊傳去音響喇叭嗰度<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 {{clear}} == 學術研究 == {{see also|A/B 測試}} 喺學術性嘅[[電腦科學]]上，會有人研究遊戲編程。而有關遊戲編程嘅學術研究會探討以下嘅問題： *'''邊啲演算法比較能夠改良玩家體驗？'''例如<ref name="yannakakis2005">Yannakakis, G. N., & Hallam, J. ''[http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2012/02/JOGD.pdf A Generic Approach for Obtaining Higher Entertainment in Predator/Prey Games]''.</ref>： *#研究者由[[人工智能]]文獻等嘅來源，得知有一種新嘅演算法，而呢種演算法係遊戲編程上甚少有人用，甚至係從來未有人用過嘅； *#佢哋搵一啲指標用嚟量度玩家體驗，例子可以睇吓[[心流]]； *#佢哋整一隻簡單嘅遊戲，再幫隻遊戲整兩個版本，一個版本用咗新嘅演算法，另一個版本唔用（[[A/B 測試]]）； *#搵班受試者返嚟試玩，用指標量度喺兩個情況下，玩家體驗係點，睇吓用咗隻新嘅演算法係咪會改良玩家體驗。 *'''邊啲演算法比較能夠造到[[遊戲設計師]]想要嘅效果？'''例如<ref>Yannakakis, G. N., Levine, J., & Hallam, J. (2007). [http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2012/02/TECV.pdf Emerging cooperation with minimal effort: Rewarding over mimicking] (PDF). ''IEEE transactions on evolutionary computation'', 11(3), 382-396.</ref>： *#研究者由[[遊戲設計]]等領域嘅文獻嗰度得知，有某種效果係好多遊戲設計師都想要做到嘅； *#佢哋耖咗吓人工智能等領域嘅文獻，知道有一隻新演算法可以做到類似噉嘅效果； *#做 A/B 測試，比較吓用現有嘅演算法同用新演算法做嗰種效果會係點； *#如果發現隻新演算法能夠更加有效率（用嘅時間空間資源少）或者更加[[強健性|強健]]噉做到嗰種效果，佢哋就發現咗啲有用嘅嘢。 *'''有乜嘢方法可以幫遊戲編程研究更加準確噉量度玩家體驗？'''有研究者就試過噉做<ref name="yannakakis2005"/>： *#佢哋首先考慮一啲描述玩家經驗嘅[[心理學]]理論（例如可以睇吓[[心流]]）； *#根據呢啲理論，佢哋推斷一個遊戲程式嘅邊啲[[參數]]最有可能會影響玩家體驗（例：根據心流理論，唔係太難又唔係太易嘅遊戲最有可能令玩家過癮，而遊戲敵人嘅行為複雜度同難度相關）； *#然後佢哋諗出一啲量化嘅指標，量度呢啲參數嘅數值（例：遊戲敵人嘅行為複雜度可以局部由「玩家生存時間嘅[[標準差]]」反映）； *#做實驗，睇吓呢啲參數嘅數值係咪真係同「玩家有幾享受隻遊戲」（以心流等做指標量度）有強嘅[[統計相關]]。 ... 等等。 {{clear}} == 遊戲編程架生 == === 程式語言 === 常用嚟做遊戲編程嘅[[程式語言]]有以下呢啲（要留意嘅係，遊戲好多時會用多過一款語言寫）： *[[組合語言]]（多數係廿世紀嘅遊戲先會用嘅）<ref>Hyde, Randy (1985). ''Using 6502 Assembly Language''.</ref> *[[C 程式語言|C]]<ref name="ccpp">Corlan, Alexandru-Dan (2011). "[https://www.cprogramming.com/game-programming.html Game Programming in C and C++] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190513112051/https://www.cprogramming.com/game-programming.html |date=2019年5月13號 }}".</ref> *[[C++]]<ref name="ccpp"/> *[[C#]] *[[Java 程式語言|Java]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan. "[https://web.archive.org/web/20151110034437/http://legacy.lwjgl.org/projects.php LWJGL - Projects]".</ref> *[[Lua]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan (2015-03-24). "[http://www.lua.org/uses.html Lua: Uses] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190724041205/http://www.lua.org/uses.html |date=2019年7月24號 }}".</ref> === 應用程式介面 === *[[DirectX]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[Direct3D]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[OpenGL]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲設計]] *[[電子遊戲設計]] *[[電子遊戲製作]] *[[遊戲物理]] *[[電腦編程]] *[[網絡編程]] *[[遊戲模組]] *[[程序生成]] *[[物件生成]] *[[遊戲引擎]] *[[遊戲描述語言]] *[[打機用語]] {{div col end}} {{clear}} == 文獻 == *Lengyel, E. (2001). ''Mathematics for 3D game programming and computer graphics''. Charles River Media, Inc.. *McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[http://www.gamedev.net/ GameDev.net], a leading resource for game development. *[http://www.igda.org/ International Game Developers Association (IGDA)]. *[http://web.mit.edu/professional/short-programs/courses/game_development_for_software_engineers.html Game Development for Software Engineers], a short 5 day short course offered by MIT with guidance from the mentors of the award-winning MIT Game Lab. *[http://www.konaearth.com/Life/2006/060430/ One ex-game programmer's experience in the game development industry]. *[http://www.sloperama.com/advice/lesson15.htm Game industry veteran Tom Sloper's advice on game programming]. === 維基 === *[http://gamedesign.wikidot.com/ 2D Game Development wiki]. *[https://web.archive.org/web/20100107180938/http://wiki.gamedev.net/index.php/Main_Page Game Development Wiki -GDwiki]. {{視像遊戲}} {{程式執行}} [[Category:遊戲製作]] okti1xd6aw4r3rbd15hjqhsdjcfx6f0 1865128 1865127 2022-08-19T03:21:21Z Dr. Greywolf 143999 /* 人工智能 */ wikitext text/x-wiki {{好文}} [[File:Battle for Mandicor 0.0.5.png|thumb|300px|一隻製作早期嘅遊戲；喺整遊戲嗰陣，製作組通常會用低質圖像頂住檔先，試行吓個遊戲嘅程式－遊戲程式喺呢度應該經已處於行得到嘅狀態。]] '''遊戲編程'''（{{jpingauto|jau4 hei3 pin1 cing4}}；{{lang-en|'''game programming'''}}）係[[電子遊戲製作]]嘅一部份，指為[[電子遊戲]]做[[軟件工程]]嘅工作：通常一隻遊戲嘅製作組喺做完[[電子遊戲設計|設計]]－度好嗮隻遊戲嘅規則應該係點－之後，就要開始做[[程式編寫]]，編制隻遊戲嘅程式，途中用到[[電腦圖像]]同[[人工智能]]等嘅技術，而[[大型多人網上遊戲]]（MMOG）等嘅編程仲會考製作組對[[網絡編程]]同[[數據庫]]等技術嘅認識<ref>Sanchez-Crespo, D., & Dalmau, D. S. C. (2004). ''Core techniques and algorithms in game programming''. New Riders.</ref>。雖然遊戲編程咁專業，但都有啲人為興趣而做遊戲編程，而且仲有成功案例<ref>[https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ 7 Reasons Game Development Is the Perfect Side Hobby for Software Developers] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181013173204/https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ |date=2018年10月13號 }}. ''Atomic Object''.</ref><ref>Moore, Michael E.; Novak, Jeannie (2010). ''Game Industry Career Guide''. Delmar: Cengage Learning.</ref>。 一個電子遊戲程式嘅根基係[[遊戲迴圈]]（game loop）：隻遊戲嘅程式係一個[[迴圈]]（loop），要係噉重複做同一樣嘅工作（而唔係將個程式啲[[源碼|碼]]逐句逐句行一次就算）－呢樣工作就係攞「玩家透過[[遊戲手掣|手掣]]等架生俾嘅輸入」以及「隻遊戲喺上一刻嘅狀態」等嘅[[資訊]]，再按呢啲資訊同隻遊戲嘅法則，計遊戲世界下一刻嘅狀態應該係點。即係話一隻電子遊戲大致上可以想像成噉樣（用咗 [[while 迴圈]]）嘅[[虛擬碼]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>"[https://web.archive.org/web/20070208133442/http://pil.pl/~mariuszj/rozne/plg-second-printing-update.pdf Programming Linux Games, Chapter 1]" (PDF). ISBN 1-886411-48-4.</ref>： '''while''' game is running process inputs update game world generate outputs '''loop''' 以上呢段碼就噉睇落好簡單，但查實佢包含多個複雜嘅[[子系統]]（subsystem）：輸入可以包括[[鍵盤]]、[[踎士]]、同手掣等，而控制系統嘅設計可以高深得好交關（例：「要用邊啲掣做輸入先可以令玩家覺得舒服就手？」）；更新個遊戲世界即係要攞玩家嘅輸入加埋個世界前一刻嘅狀態，用一大堆（表示個遊戲世界運作法則嘅）碼計出下一刻嘅狀態應該係點，例如如果玩家撳咗「向前」，玩家控制嘅角色位置就要向住佢面向嘅方向改變，而改變幅度由個角色嘅移動速度決定；跟手個程式仲要有計，將個新狀態顯示俾喺個[[熒光幕]]上面，等個用家有得睇（涉及大量電腦圖像技術）。喺現實應用裏面，上述嘅程式閒閒地可以有幾萬行碼<ref name="informITgameloop"/><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>。 == 程式結構 == [[File:Pac-Man Atari 2600 footage.ogv|thumb|270px|1982 年嘅食鬼遊戲]] {{see also|控制流程}} 一個遊戲程式結構大致如下：喺一隻遊戲嘅程式啟動嗰陣，個程式要[[初始化]]（initialize）－設定好嗮隻遊戲嘅[[參數]]嘅數值、講好嗮要用乜[[系統資源|資源]]等等。初始化咗之後，個程式就要進入[[遊戲迴圈]]（game loop）－喺[[程式編寫]]上，[[迴圈]]（loop）係一類[[控制流程]]機制，能夠令一段程式碼只要某啲條件唔達到，就會一路係噉重複行，而相對喺冇迴圈嗰陣，段碼會逐句逐句行，行一次就算<ref name="mcshaffry20143435">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 34 - 35.</ref>。好似係以下呢段[[食鬼]]嘅[[虛擬碼]]噉，就用咗個 [[while 迴圈]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>： move_speed = ... number_of_ghost = ... ... ''用若干行 declaration 設定遊戲柞參數嘅數值'' '''while''' player.lives > 0 ''當玩家有多過 0 條命嗰陣一路做...（「玩家命變咗 0」就係 [[GAME OVER]] 條件）'' // Process Inputs；睇'''讀取輸入''' JoystickData j = grab raw data from joystick ''由手掣嗰度探測玩家撳咗乜掣'' // Update Game World；睇'''遊戲邏輯'''同'''人工智能''' update player.position based on j ''基於玩家撳嘅掣，更新玩家角色嘅位置'' foreach Ghost g in world ''for 每一隻鬼'' if player collides with g ''如果玩家撞到嗰隻鬼'' kill either player or g ''玩家就死'' else update AI for g based on player.position ''基於隻鬼嘅人工智能，更新佢嘅位置'' end loop // ''喺現實應用上，以上嘅各個動作通常會每個做一個[[子程式]]。'' ... // Generate outputs；睇'''遊戲外觀''' draw graphics ''喺熒光幕上面畫相應嘅影像'' update audio ''... 同埋整聲效'' loop {{clear}} == 讀取輸入 == [[File:Nintendo-Switch-Pro-Controller-FL.jpg|thumb|270px|一個[[任天堂 Switch]] 嘅手掣；佢上面有好多個掣，俾玩家用手指活動嚟俾輸入。]] 一個遊戲程式嘅首要任務係要曉讀取[[玩家]]俾嘅[[輸入]]（input）：一隻遊戲[[定義]]係一種能夠俾玩家有操控權嘅媒體－相對於[[戲]]或者[[文學]]等淨係向觀眾單向噉傳意念嘅媒體；所以隻遊戲要有某啲方法知玩家想做啲乜；喺傳統嘅[[家用遊戲機]]當中，玩家會有個[[遊戲機手掣|手掣]]攞喺手，個手掣有若干個掣俾佢撳，每當佢撳一個掣嗰時，個掣就會有（好微弱、唔足以危害人類嘅）[[電]]傳返去部機嗰度，於是喺是但一個時間點，部機都可以靠探測由手掣嚟嘅[[訊號]]，知玩家撳咗邊幾個掣<ref name="shellymisty2008">Shelly, Gary; Vermaat, Misty (2008). ''Discovering Computers: Fundamentals''. Boston, MA: Course Technology Cengage Learning. p. 172.</ref><ref>Whitehead, A., Crampton, N., Fox, K., & Johnston, H. (2007, November). Sensor networks as video game input devices. In ''Proceedings of the 2007 conference on Future Play'' (pp. 38-45). ACM.</ref>。 喺[[軟件]]上，遊戲機內部對輸入嘅處理可以大致上想像成類似噉嘅 [[Arduino]]（一種用嚟為電子硬件做編程嘅[[程式語言]]）[[原始碼|碼]]<ref>[https://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ Video Game Controller With Arduino] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190113120535/http://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ |date=2019年1月13號 }}.</ref>： <source lang="arduino" style="font-size:10pt;"> const int UpButton = 12; /* 用一個變數代表個「上」掣有冇俾人撳 */ const int DownButton = 11; /* 另一個變數代表個「下」掣有冇俾人撳 */ void setup(){ Serial.begin(9600); pinMode(UpButton, INPUT); pinMode(UpButton, INPUT); } void loop(){ /* 程式迴圈 */ if(digitalRead(UpButton) == HIGH){ /* 如果個「上」掣有訊號... */ Serial.println("Up:"); delay(100); } if(digitalRead(DownButton) == HIGH){ /* 如果個「下」掣有訊號... */ Serial.println("Down:"); delay(100); } } </source> 一個遊戲程式要編成（例如）當感應到「上」掣有訊號嗰時，將個角色向前移動，移動幅度取決於個角色嘅速度－於是玩家就可以透過撳手掣上嘅掣，控制遊戲世界入面嘅嘢。其他平台嘅遊戲通常唔會用手掣，不過原理基本上一樣：好似係[[電腦遊戲]]當中，玩家會用[[踎士]]同[[鍵盤]]俾輸入；而呢啲輸入架生都係會傳電訊號俾部電腦嘅主機<ref name="shellymisty2008"/>。 === 指令詮釋器 === 喺現實世界，出得街賣嘅遊戲多數有'''指令詮釋器'''（command interpreter）：指令詮釋器係喺遊戲收到嘅輸入同世界更新之間嘅詮釋機制；例如係一隻賽車遊戲當中，喺玩家撳咗個「X」掣嗰陣，個遊戲程式要將呢個指令翻譯成「個玩家想加速」，跟住再按呢份資訊將玩家架車嘅加速度作出相應嘅改變。呢個過程就噉睇好似冇必要，但查實相當有用：有咗呢種機制，遊戲製作組就可以整個模組出嚟，俾玩家設定（例如）「X」掣對應邊個指令、「Y」掣對應邊個指令... 呀噉－等玩家有得將個遊戲操作方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 40.</ref><ref name="designinggamecontrols">[https://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php Designing Game Controls] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190112233512/http://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php |date=2019年1月12號 }}. ''Gamasutra''.</ref>。 例如喺冇指令詮釋器之下，一隻[[射擊遊戲]]嘅原始碼會有噉嘅嘢<ref name="commandinter">[https://gameprogrammingpatterns.com/command.html Command]. ''Game Programming''.</ref>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) jump(); // 如果撳咗 X 掣，角色要跳。 else if (isPressed(BUTTON_Y)) fireGun(); // 如果撳咗 Y 掣，角色會開槍。 else if (isPressed(BUTTON_A)) swapWeapon(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_B)) lurchIneffectively(); } </source> 而喺有指令詮釋器下，段碼會變成噉<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) buttonX_->execute(); // 如果撳咗 X 掣，做 X 掣相應嘅功能； else if (isPressed(BUTTON_Y)) buttonY_->execute(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_A)) buttonA_->execute(); else if (isPressed(BUTTON_B)) buttonB_->execute(); } </source> 呢段碼會配合好似噉嘅碼<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> class Command // 定義一個 class，代表指令 { public: virtual ~Command() {} virtual void execute() = 0; }; class JumpCommand : public Command // 定義「跳」嘅指令 { public: virtual void execute() { jump(); } }; class FireCommand : public Command // 定義「開槍」嘅指令 { public: virtual void execute() { fireGun(); } }; ... 如此類推 ... class InputHandler // 定義一個 class { public: void handleInput(); private: Command* buttonX_; // 每個掣都係一個 pointer，point 去某個指令。 Command* buttonY_; Command* buttonA_; Command* buttonB_; }; </source> 喺冇指令詮釋器嘅情況當中，如果（例如）有個玩家比較鍾意用 X 掣代表「開槍」，A 掣代表「跳」，而唔用隻遊戲預設嗰個控制方案，佢都冇方法改個控制方案（除非佢曉改隻遊戲嘅程式）；但喺有指令詮釋器嘅情況下，製作組可以喺遊戲當中加個模組，俾玩家揀要唔要跟預設個控制方案，而如果佢唔要，佢想揀邊個掣代表邊個指令－指令詮釋器嘅存在令玩家有得將控制方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40"/>。 {{clear}} == 遊戲邏輯 == {{see also|物件導向編程}} '''遊戲邏輯'''（game logic）指隻遊戲入面有乜[[物件導向編程|物件]]、每件物件包含乜[[變數 (編程)|變數]]、以及物件同物件之間點互動，遊戲邏輯亦都界定咗個遊戲程式要點樣對玩家嘅輸入俾反應。用返上面嗰段食鬼碼為例，隻遊戲嘅遊戲邏輯包含咗初始化當中嗰柞定義咗嘅變數同物件，以及個遊戲迴圈入面嘅「process input」同「update game world」當中所包含嘅「隻遊戲點運作」嘅法則。遊戲邏輯係[[電子遊戲設計]]要度好嘅嘢<ref name="mcshaffry20143435"/>。為一隻遊戲編定遊戲邏輯嗰陣要考慮嘅嘢包括咗<ref name="mcshaffry2014ch2">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. Ch. 2.</ref>： *[[數據結構]]（data structure）：一隻遊戲會包含大量嘅物件同相應變數，例如一隻一般嘅[[射擊遊戲]]會有若干把唔同嘅槍俾玩家揀，每把係一件物件，而佢哋分別喺「彈匣大細」同「每槍造成幾多傷害」等嘅變數上都有異；編寫一個遊戲程式需要思考數據結構要點處理－個程式內部要用乜方法儲起各變數同物件嘅數據（睇埋[[初始化]]）<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 *[[基於事件架構]]（event-driven architecture，簡稱「EDA」）係一種[[軟件畫則]]上嘅範式。喺遊戲編程上，基於事件架構將一隻遊戲軟件視為一柞'''事件'''（event）嘅集合體。一件事件係指一次系統狀態嘅改變（例：「架車開始加速，加速度提升若干數值」），而喺好多遊戲嘅程式當中都有'''事件管理系統'''（event manager）：事件管理系統界定每種事件係乜同涉及乜數據；而喺做更新遊戲狀態嗰時，遊戲世界入面每件物件同每個子系統（睇 [[foreach]]）會睇吓發生緊嘅事件當中邊啲係同佢相關嘅，再按遊戲法則決定要點俾反應<ref>K. Mani Chandy. ''Event-Driven Applications: Costs, Benefits and Design Approaches'', California Institute of Technology, 2006.</ref>。 === 遊戲物理 === {{main|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）指個遊戲世界嘅[[物理]]：除咗[[互動式小說]]等少數遊戲類型之外，電子遊戲多數都會有個空間俾玩家控制某啲嘢喺入面郁動，所以一隻遊戲嘅世界多數要有[[物理法則]]主宰啲嘢應該點郁（唔一定合乎現實世界嘅物理定律），而喺「更新遊戲世界狀態」嘅過程當中，個遊戲程式要按照遊戲嘅物理法則同玩家輸入計返個世界嘅狀態應該點變，例如一隻用[[牛頓力學]]（Newtonian mechanics）嘅[[賽車遊戲]]，喺玩家撳咗「踩油」嘅掣嗰陣，要改變架車嘅[[加速度]]數值，而架車相應嘅[[速度]]同位置等變數亦要跟牛頓力學裏面嘅法則作出相應嘅改變<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 例如以下呢段用 [[C 程式語言|C]] 寫嘅碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體，喺[[動作遊戲]]當中基本上實會用到<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref>： {{clear}} <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，佢列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 人工智能 == {{main|電子遊戲嘅人工智能}} 遊戲編程會用到[[人工智能]]（AI）嘅技術：好多遊戲嘅[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]入面都會有敵人俾玩家打，啲敵人要曉唔淨只係企喺度，仲要識探測玩家嘅位置，並且攻擊玩家，以及對玩家嘅攻擊作出迴避等等－即係話要令遊戲角色作出有[[智能]]嘅行為，而「令[[機械]]展示智能」正正就係人工智能嘅定義<ref>Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref>。 一般嘅[[電子遊戲人工智能]]（video game AI）有以下嘅部份： *'''刺激詮釋器'''（stimulus interpreter）：刺激詮釋器會話俾一個人工智能程式知個遊戲狀態係點；一般嚟講，每個個體敵人都會有個獨立嘅人工智能（除非隻遊戲係講玩家角色打緊一班具有[[集合心靈]]嘅外星人），每個智能會透過刺激詮釋器得到佢哋應該得到嘅資訊，跟住個程式要有方法表示「[[foreach]] 敵人，嗰個敵人手上有乜資訊」<ref name="mcshaffry2014p45">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 45 - 46.</ref>。 *'''決策系統'''（decision system）：每一個人工智能都要按手上嘅資訊同自己嘅目的，計出跟住要採取乜嘢行動；例如一個敵人見到玩家，知道玩家嘅位置，而佢目的係要行埋玩家度攻擊佢，佢個人工智能程式就要有個方法教佢點樣用「玩家嘅位置」同「自己嘅位置」（個決策系統嘅輸入）計出「自己應該向乜方向移動」（個決策系統嘅輸出）<ref name="mcshaffry2014p45"/>。 ;例子碼 1 喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 == 遊戲外觀 == {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = Jcactv.JPG | caption1 = 一個電視[[液晶顯示器]]；一部[[家用遊戲機]]通常會用某啲方式傳訊號去個顯示器嗰度，話俾個顯示器聽要出乜畫面。 | image2 = PSP-2000.jpg | caption2 = 一部 [[PSP]]；PSP 係一部[[手提遊戲機]]，部機上面有熒幕用嚟顯示遊戲狀態。 }} '''遊戲外觀'''（game view）係一柞將遊戲邏輯向觀察者（通常指玩家）展現嘅子系統：一隻遊戲需要俾玩家決定要作出乜行動，而為咗俾玩家知要做決策，個程式實要以某啲方式，呈現遊戲世界嘅狀態俾玩家知；喺廿一世紀嘅應用當中，遊戲世界通常會用有吸引力嘅[[電腦圖像]]（CG）再加埋適當嘅[[聲音]]嚟呈現。喺攞咗玩家輸入，又計好遊戲世界嘅新狀態之後，個遊戲程式要做嘅嘢就係度好「個熒光幕要顯示乜圖像」以及「啲[[音響喇叭]]要出乜嘢聲」－負責做呢個工序嘅遊戲程式部份就係遊戲外觀系統<ref name="mcshaffry2014p41">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 41.</ref>。 === 影像 === {{see also|電腦圖像}} 顯示影像嘅方法要睇隻遊戲係用二維定三維影像嘅做法： *[[二維]]圖像會用[[精靈圖]]（sprite）結合埋一齊整景。舉個例子說明，喺一隻二維嘅《[[超級瑪利奧]]》（Super Mario）遊戲入面，個遊戲程式會記住主角嘅精靈圖同埋啲怪獸嘅精靈圖，而個主角瑪利奧嘅精靈圖又會包含咗（例如）佢企喺度嗰陣嘅樣、佢行路嗰陣嘅樣、同埋佢跳嗰陣嘅樣等等。喺每一個時間點，個程式都會按「個主角同每隻怪獸喺邊個位置，喺度做緊乜」等嘅資訊，揀應該用邊幾幅精靈圖，並且按照每件物件嘅位置，將呢啲精靈圖同個背景合拼埋一齊，最後形成一個畫面，最後個程式要將呢個畫面傳去個熒光幕嗰度，等個熒光幕將個畫面顯示出嚟<ref name="james">Hague, James. "[https://prog21.dadgum.com/181.html Why Do Dedicated Game Consoles Exist?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180423173142/http://prog21.dadgum.com/181.html |date=2018年4月23號 }}". ''dadgum.com''.</ref><ref>Schaul, T. (2013, August). A video game description language for model-based or interactive learning. In 2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG) (pp. 1-8). ''IEEE''.</ref><ref>Khalifa, A., Green, M. C., Perez-Liebana, D., & Togelius, J. (2017, August). General video game rule generation. In 2017 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG) (pp. 170-177). ''IEEE''.</ref>。 *[[三維]]圖像會用到[[三維模型]]（3D model）。一個三維模型係一個（對於部電腦嚟講）用數字呈現嘅三維物體，而整一幅三維嘅電腦圖像過程要用[[彩現]]（rendering）嘅方法：想做彩現嘅人會首先整一個'''景檔案'''（scene file）出嚟，呢個檔案會包含多種資訊，包括「個景入面用咗啲乜嘢立體模型」、「每個立體模型喺邊個位置」、「光源喺邊」、「個鏡頭擺喺邊個位置」、同埋「幾何變換」（睇下面）呀噉，描述個景係點嘅；然後部電腦會將呢個檔案入面嘅數據傳去一個彩現程式嗰度，等個程式做一大柞人手做唔嚟嘅運算，計出個鏡頭會睇到嘅（二維）影像應該係點樣嘅，並且將個鏡頭所睇到嘅影像俾出嚟做輸出<ref name="bouknight1970">Bouknight, W. J. (1970). "A procedure for generation of three-dimensional half-tone computer graphics presentations". ''Communications of the ACM''. 13 (9): 527–536.</ref><ref name="phong1975">Phong, B-T (1975). "Illumination for computer generated pictures". ''Communications of the ACM''. 18 (6): 311–316.</ref>。 *無論二維定三維圖像，一個電子遊戲程式會係噉做「基於遊戲狀態更新影像」嘅工作，而且一秒內做閒閒地做幾廿次－由人眼嚟睇就好似係識郁嘅影像噉<ref name="james"/><ref name="bouknight1970"/>。 用虛擬碼表達大致上會係噉<ref>[https://www.toptal.com/game/ultimate-guide-to-processing-simple-game Ultimate Guide to the Processing Language Part II: Building a Simple Game]. ''Developers''.</ref>： make the background the color it should be ''// 將背景設做應有嘅色水。'' '''for each''' object ''// for each 物件，用精靈圖（2D 嘅話）或者三維模型（3D 嘅話）畫佢出嚟。'' take that object's position take that object's sprite/3D model draw it === 聲音 === {{see also|電腦音樂}} 電子遊戲程式會內有若干個聲檔案，喺某啲事件發生嗰陣，個程式要按「玩家角色離發聲物件幾遠」等嘅資訊，傳訊號去音響喇叭嗰度，教個喇叭出乜嘢聲。電子遊戲涉及三大種聲音<ref name="mcshaffry2014p44">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 43 - 44.</ref>： *[[遊戲音樂|音樂]]（music）：個遊戲程式一日喺某個狀態（「喺標題畫面」、「喺第一關」、「喺第二關」... 等等）就要一路循環播嘅聲，會用到 while 迴圈（「while 隻遊戲喺呢個呢個狀態，播呢首呢首音樂）。音樂對於營造一隻遊戲嘅氣氛嚟講不可或缺<ref>Collins, Karen (2008). ''Game sound: an introduction to the history, theory, and practice of video game music and sound design''. MIT Press. pp. 112–118.</ref>。 *[[聲效]]（sound effect）：指喺某啲事件發生嗰時一次性嘅聲，例如係一隻賽車遊戲入面，每當有兩架車相撞，個遊戲程式要叫個喇叭播出相應嗰個聲檔案嘅內容<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 *'''講嘢'''（speech）：係三種聲入面最難搞嗰種；因為喺多數情況下，個遊戲程式唔淨只要叫喇叭播出個聲檔案，仲要確保啲聲同講緊嘢嗰個角色嘅三維模型嘅[[嘴唇]]嘅郁動同步（而且喺製作上，整講嘢聲要特登請配音員返嚟做）。有啲遊戲程式會索性有個數據庫，儲住「人類嘴唇喺發每種聲嗰時係乜樣」嘅資訊，再喺要播講嘢聲嗰陣，即場由啲聲計出個角色嘅三維模型嘅嘴唇要係乜樣<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 喺每一個時間點 <math>t</math>，個遊戲程式要考慮有邊幾個聲檔案喺度播緊，再（foreach 播緊嘅聲檔案）按「呢個聲檔案處於邊個時間點」以及「呢個聲源離玩家角色幾遠」等嘅資訊，計出佢喺嗰個時間點會造成乜嘢聲（一個聲有「幾高音」同「幾大聲」等都可以用數字表示），再將呢啲資訊傳去音響喇叭嗰度<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 {{clear}} == 學術研究 == {{see also|A/B 測試}} 喺學術性嘅[[電腦科學]]上，會有人研究遊戲編程。而有關遊戲編程嘅學術研究會探討以下嘅問題： *'''邊啲演算法比較能夠改良玩家體驗？'''例如<ref name="yannakakis2005">Yannakakis, G. N., & Hallam, J. ''[http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2012/02/JOGD.pdf A Generic Approach for Obtaining Higher Entertainment in Predator/Prey Games]''.</ref>： *#研究者由[[人工智能]]文獻等嘅來源，得知有一種新嘅演算法，而呢種演算法係遊戲編程上甚少有人用，甚至係從來未有人用過嘅； *#佢哋搵一啲指標用嚟量度玩家體驗，例子可以睇吓[[心流]]； *#佢哋整一隻簡單嘅遊戲，再幫隻遊戲整兩個版本，一個版本用咗新嘅演算法，另一個版本唔用（[[A/B 測試]]）； *#搵班受試者返嚟試玩，用指標量度喺兩個情況下，玩家體驗係點，睇吓用咗隻新嘅演算法係咪會改良玩家體驗。 *'''邊啲演算法比較能夠造到[[遊戲設計師]]想要嘅效果？'''例如<ref>Yannakakis, G. N., Levine, J., & Hallam, J. (2007). [http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2012/02/TECV.pdf Emerging cooperation with minimal effort: Rewarding over mimicking] (PDF). ''IEEE transactions on evolutionary computation'', 11(3), 382-396.</ref>： *#研究者由[[遊戲設計]]等領域嘅文獻嗰度得知，有某種效果係好多遊戲設計師都想要做到嘅； *#佢哋耖咗吓人工智能等領域嘅文獻，知道有一隻新演算法可以做到類似噉嘅效果； *#做 A/B 測試，比較吓用現有嘅演算法同用新演算法做嗰種效果會係點； *#如果發現隻新演算法能夠更加有效率（用嘅時間空間資源少）或者更加[[強健性|強健]]噉做到嗰種效果，佢哋就發現咗啲有用嘅嘢。 *'''有乜嘢方法可以幫遊戲編程研究更加準確噉量度玩家體驗？'''有研究者就試過噉做<ref name="yannakakis2005"/>： *#佢哋首先考慮一啲描述玩家經驗嘅[[心理學]]理論（例如可以睇吓[[心流]]）； *#根據呢啲理論，佢哋推斷一個遊戲程式嘅邊啲[[參數]]最有可能會影響玩家體驗（例：根據心流理論，唔係太難又唔係太易嘅遊戲最有可能令玩家過癮，而遊戲敵人嘅行為複雜度同難度相關）； *#然後佢哋諗出一啲量化嘅指標，量度呢啲參數嘅數值（例：遊戲敵人嘅行為複雜度可以局部由「玩家生存時間嘅[[標準差]]」反映）； *#做實驗，睇吓呢啲參數嘅數值係咪真係同「玩家有幾享受隻遊戲」（以心流等做指標量度）有強嘅[[統計相關]]。 ... 等等。 {{clear}} == 遊戲編程架生 == === 程式語言 === 常用嚟做遊戲編程嘅[[程式語言]]有以下呢啲（要留意嘅係，遊戲好多時會用多過一款語言寫）： *[[組合語言]]（多數係廿世紀嘅遊戲先會用嘅）<ref>Hyde, Randy (1985). ''Using 6502 Assembly Language''.</ref> *[[C 程式語言|C]]<ref name="ccpp">Corlan, Alexandru-Dan (2011). "[https://www.cprogramming.com/game-programming.html Game Programming in C and C++] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190513112051/https://www.cprogramming.com/game-programming.html |date=2019年5月13號 }}".</ref> *[[C++]]<ref name="ccpp"/> *[[C#]] *[[Java 程式語言|Java]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan. "[https://web.archive.org/web/20151110034437/http://legacy.lwjgl.org/projects.php LWJGL - Projects]".</ref> *[[Lua]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan (2015-03-24). "[http://www.lua.org/uses.html Lua: Uses] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190724041205/http://www.lua.org/uses.html |date=2019年7月24號 }}".</ref> === 應用程式介面 === *[[DirectX]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[Direct3D]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[OpenGL]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲設計]] *[[電子遊戲設計]] *[[電子遊戲製作]] *[[遊戲物理]] *[[電腦編程]] *[[網絡編程]] *[[遊戲模組]] *[[程序生成]] *[[物件生成]] *[[遊戲引擎]] *[[遊戲描述語言]] *[[打機用語]] {{div col end}} {{clear}} == 文獻 == *Lengyel, E. (2001). ''Mathematics for 3D game programming and computer graphics''. Charles River Media, Inc.. *McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[http://www.gamedev.net/ GameDev.net], a leading resource for game development. *[http://www.igda.org/ International Game Developers Association (IGDA)]. *[http://web.mit.edu/professional/short-programs/courses/game_development_for_software_engineers.html Game Development for Software Engineers], a short 5 day short course offered by MIT with guidance from the mentors of the award-winning MIT Game Lab. *[http://www.konaearth.com/Life/2006/060430/ One ex-game programmer's experience in the game development industry]. *[http://www.sloperama.com/advice/lesson15.htm Game industry veteran Tom Sloper's advice on game programming]. === 維基 === *[http://gamedesign.wikidot.com/ 2D Game Development wiki]. *[https://web.archive.org/web/20100107180938/http://wiki.gamedev.net/index.php/Main_Page Game Development Wiki -GDwiki]. {{視像遊戲}} {{程式執行}} [[Category:遊戲製作]] 1ydnxnmaixal6k2y41p5wsw7tox8qes 1865129 1865128 2022-08-19T03:21:56Z Dr. Greywolf 143999 /* 人工智能 */ wikitext text/x-wiki {{好文}} [[File:Battle for Mandicor 0.0.5.png|thumb|300px|一隻製作早期嘅遊戲；喺整遊戲嗰陣，製作組通常會用低質圖像頂住檔先，試行吓個遊戲嘅程式－遊戲程式喺呢度應該經已處於行得到嘅狀態。]] '''遊戲編程'''（{{jpingauto|jau4 hei3 pin1 cing4}}；{{lang-en|'''game programming'''}}）係[[電子遊戲製作]]嘅一部份，指為[[電子遊戲]]做[[軟件工程]]嘅工作：通常一隻遊戲嘅製作組喺做完[[電子遊戲設計|設計]]－度好嗮隻遊戲嘅規則應該係點－之後，就要開始做[[程式編寫]]，編制隻遊戲嘅程式，途中用到[[電腦圖像]]同[[人工智能]]等嘅技術，而[[大型多人網上遊戲]]（MMOG）等嘅編程仲會考製作組對[[網絡編程]]同[[數據庫]]等技術嘅認識<ref>Sanchez-Crespo, D., & Dalmau, D. S. C. (2004). ''Core techniques and algorithms in game programming''. New Riders.</ref>。雖然遊戲編程咁專業，但都有啲人為興趣而做遊戲編程，而且仲有成功案例<ref>[https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ 7 Reasons Game Development Is the Perfect Side Hobby for Software Developers] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181013173204/https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ |date=2018年10月13號 }}. ''Atomic Object''.</ref><ref>Moore, Michael E.; Novak, Jeannie (2010). ''Game Industry Career Guide''. Delmar: Cengage Learning.</ref>。 一個電子遊戲程式嘅根基係[[遊戲迴圈]]（game loop）：隻遊戲嘅程式係一個[[迴圈]]（loop），要係噉重複做同一樣嘅工作（而唔係將個程式啲[[源碼|碼]]逐句逐句行一次就算）－呢樣工作就係攞「玩家透過[[遊戲手掣|手掣]]等架生俾嘅輸入」以及「隻遊戲喺上一刻嘅狀態」等嘅[[資訊]]，再按呢啲資訊同隻遊戲嘅法則，計遊戲世界下一刻嘅狀態應該係點。即係話一隻電子遊戲大致上可以想像成噉樣（用咗 [[while 迴圈]]）嘅[[虛擬碼]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>"[https://web.archive.org/web/20070208133442/http://pil.pl/~mariuszj/rozne/plg-second-printing-update.pdf Programming Linux Games, Chapter 1]" (PDF). ISBN 1-886411-48-4.</ref>： '''while''' game is running process inputs update game world generate outputs '''loop''' 以上呢段碼就噉睇落好簡單，但查實佢包含多個複雜嘅[[子系統]]（subsystem）：輸入可以包括[[鍵盤]]、[[踎士]]、同手掣等，而控制系統嘅設計可以高深得好交關（例：「要用邊啲掣做輸入先可以令玩家覺得舒服就手？」）；更新個遊戲世界即係要攞玩家嘅輸入加埋個世界前一刻嘅狀態，用一大堆（表示個遊戲世界運作法則嘅）碼計出下一刻嘅狀態應該係點，例如如果玩家撳咗「向前」，玩家控制嘅角色位置就要向住佢面向嘅方向改變，而改變幅度由個角色嘅移動速度決定；跟手個程式仲要有計，將個新狀態顯示俾喺個[[熒光幕]]上面，等個用家有得睇（涉及大量電腦圖像技術）。喺現實應用裏面，上述嘅程式閒閒地可以有幾萬行碼<ref name="informITgameloop"/><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>。 == 程式結構 == [[File:Pac-Man Atari 2600 footage.ogv|thumb|270px|1982 年嘅食鬼遊戲]] {{see also|控制流程}} 一個遊戲程式結構大致如下：喺一隻遊戲嘅程式啟動嗰陣，個程式要[[初始化]]（initialize）－設定好嗮隻遊戲嘅[[參數]]嘅數值、講好嗮要用乜[[系統資源|資源]]等等。初始化咗之後，個程式就要進入[[遊戲迴圈]]（game loop）－喺[[程式編寫]]上，[[迴圈]]（loop）係一類[[控制流程]]機制，能夠令一段程式碼只要某啲條件唔達到，就會一路係噉重複行，而相對喺冇迴圈嗰陣，段碼會逐句逐句行，行一次就算<ref name="mcshaffry20143435">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 34 - 35.</ref>。好似係以下呢段[[食鬼]]嘅[[虛擬碼]]噉，就用咗個 [[while 迴圈]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>： move_speed = ... number_of_ghost = ... ... ''用若干行 declaration 設定遊戲柞參數嘅數值'' '''while''' player.lives > 0 ''當玩家有多過 0 條命嗰陣一路做...（「玩家命變咗 0」就係 [[GAME OVER]] 條件）'' // Process Inputs；睇'''讀取輸入''' JoystickData j = grab raw data from joystick ''由手掣嗰度探測玩家撳咗乜掣'' // Update Game World；睇'''遊戲邏輯'''同'''人工智能''' update player.position based on j ''基於玩家撳嘅掣，更新玩家角色嘅位置'' foreach Ghost g in world ''for 每一隻鬼'' if player collides with g ''如果玩家撞到嗰隻鬼'' kill either player or g ''玩家就死'' else update AI for g based on player.position ''基於隻鬼嘅人工智能，更新佢嘅位置'' end loop // ''喺現實應用上，以上嘅各個動作通常會每個做一個[[子程式]]。'' ... // Generate outputs；睇'''遊戲外觀''' draw graphics ''喺熒光幕上面畫相應嘅影像'' update audio ''... 同埋整聲效'' loop {{clear}} == 讀取輸入 == [[File:Nintendo-Switch-Pro-Controller-FL.jpg|thumb|270px|一個[[任天堂 Switch]] 嘅手掣；佢上面有好多個掣，俾玩家用手指活動嚟俾輸入。]] 一個遊戲程式嘅首要任務係要曉讀取[[玩家]]俾嘅[[輸入]]（input）：一隻遊戲[[定義]]係一種能夠俾玩家有操控權嘅媒體－相對於[[戲]]或者[[文學]]等淨係向觀眾單向噉傳意念嘅媒體；所以隻遊戲要有某啲方法知玩家想做啲乜；喺傳統嘅[[家用遊戲機]]當中，玩家會有個[[遊戲機手掣|手掣]]攞喺手，個手掣有若干個掣俾佢撳，每當佢撳一個掣嗰時，個掣就會有（好微弱、唔足以危害人類嘅）[[電]]傳返去部機嗰度，於是喺是但一個時間點，部機都可以靠探測由手掣嚟嘅[[訊號]]，知玩家撳咗邊幾個掣<ref name="shellymisty2008">Shelly, Gary; Vermaat, Misty (2008). ''Discovering Computers: Fundamentals''. Boston, MA: Course Technology Cengage Learning. p. 172.</ref><ref>Whitehead, A., Crampton, N., Fox, K., & Johnston, H. (2007, November). Sensor networks as video game input devices. In ''Proceedings of the 2007 conference on Future Play'' (pp. 38-45). ACM.</ref>。 喺[[軟件]]上，遊戲機內部對輸入嘅處理可以大致上想像成類似噉嘅 [[Arduino]]（一種用嚟為電子硬件做編程嘅[[程式語言]]）[[原始碼|碼]]<ref>[https://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ Video Game Controller With Arduino] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190113120535/http://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ |date=2019年1月13號 }}.</ref>： <source lang="arduino" style="font-size:10pt;"> const int UpButton = 12; /* 用一個變數代表個「上」掣有冇俾人撳 */ const int DownButton = 11; /* 另一個變數代表個「下」掣有冇俾人撳 */ void setup(){ Serial.begin(9600); pinMode(UpButton, INPUT); pinMode(UpButton, INPUT); } void loop(){ /* 程式迴圈 */ if(digitalRead(UpButton) == HIGH){ /* 如果個「上」掣有訊號... */ Serial.println("Up:"); delay(100); } if(digitalRead(DownButton) == HIGH){ /* 如果個「下」掣有訊號... */ Serial.println("Down:"); delay(100); } } </source> 一個遊戲程式要編成（例如）當感應到「上」掣有訊號嗰時，將個角色向前移動，移動幅度取決於個角色嘅速度－於是玩家就可以透過撳手掣上嘅掣，控制遊戲世界入面嘅嘢。其他平台嘅遊戲通常唔會用手掣，不過原理基本上一樣：好似係[[電腦遊戲]]當中，玩家會用[[踎士]]同[[鍵盤]]俾輸入；而呢啲輸入架生都係會傳電訊號俾部電腦嘅主機<ref name="shellymisty2008"/>。 === 指令詮釋器 === 喺現實世界，出得街賣嘅遊戲多數有'''指令詮釋器'''（command interpreter）：指令詮釋器係喺遊戲收到嘅輸入同世界更新之間嘅詮釋機制；例如係一隻賽車遊戲當中，喺玩家撳咗個「X」掣嗰陣，個遊戲程式要將呢個指令翻譯成「個玩家想加速」，跟住再按呢份資訊將玩家架車嘅加速度作出相應嘅改變。呢個過程就噉睇好似冇必要，但查實相當有用：有咗呢種機制，遊戲製作組就可以整個模組出嚟，俾玩家設定（例如）「X」掣對應邊個指令、「Y」掣對應邊個指令... 呀噉－等玩家有得將個遊戲操作方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 40.</ref><ref name="designinggamecontrols">[https://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php Designing Game Controls] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190112233512/http://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php |date=2019年1月12號 }}. ''Gamasutra''.</ref>。 例如喺冇指令詮釋器之下，一隻[[射擊遊戲]]嘅原始碼會有噉嘅嘢<ref name="commandinter">[https://gameprogrammingpatterns.com/command.html Command]. ''Game Programming''.</ref>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) jump(); // 如果撳咗 X 掣，角色要跳。 else if (isPressed(BUTTON_Y)) fireGun(); // 如果撳咗 Y 掣，角色會開槍。 else if (isPressed(BUTTON_A)) swapWeapon(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_B)) lurchIneffectively(); } </source> 而喺有指令詮釋器下，段碼會變成噉<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) buttonX_->execute(); // 如果撳咗 X 掣，做 X 掣相應嘅功能； else if (isPressed(BUTTON_Y)) buttonY_->execute(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_A)) buttonA_->execute(); else if (isPressed(BUTTON_B)) buttonB_->execute(); } </source> 呢段碼會配合好似噉嘅碼<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> class Command // 定義一個 class，代表指令 { public: virtual ~Command() {} virtual void execute() = 0; }; class JumpCommand : public Command // 定義「跳」嘅指令 { public: virtual void execute() { jump(); } }; class FireCommand : public Command // 定義「開槍」嘅指令 { public: virtual void execute() { fireGun(); } }; ... 如此類推 ... class InputHandler // 定義一個 class { public: void handleInput(); private: Command* buttonX_; // 每個掣都係一個 pointer，point 去某個指令。 Command* buttonY_; Command* buttonA_; Command* buttonB_; }; </source> 喺冇指令詮釋器嘅情況當中，如果（例如）有個玩家比較鍾意用 X 掣代表「開槍」，A 掣代表「跳」，而唔用隻遊戲預設嗰個控制方案，佢都冇方法改個控制方案（除非佢曉改隻遊戲嘅程式）；但喺有指令詮釋器嘅情況下，製作組可以喺遊戲當中加個模組，俾玩家揀要唔要跟預設個控制方案，而如果佢唔要，佢想揀邊個掣代表邊個指令－指令詮釋器嘅存在令玩家有得將控制方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40"/>。 {{clear}} == 遊戲邏輯 == {{see also|物件導向編程}} '''遊戲邏輯'''（game logic）指隻遊戲入面有乜[[物件導向編程|物件]]、每件物件包含乜[[變數 (編程)|變數]]、以及物件同物件之間點互動，遊戲邏輯亦都界定咗個遊戲程式要點樣對玩家嘅輸入俾反應。用返上面嗰段食鬼碼為例，隻遊戲嘅遊戲邏輯包含咗初始化當中嗰柞定義咗嘅變數同物件，以及個遊戲迴圈入面嘅「process input」同「update game world」當中所包含嘅「隻遊戲點運作」嘅法則。遊戲邏輯係[[電子遊戲設計]]要度好嘅嘢<ref name="mcshaffry20143435"/>。為一隻遊戲編定遊戲邏輯嗰陣要考慮嘅嘢包括咗<ref name="mcshaffry2014ch2">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. Ch. 2.</ref>： *[[數據結構]]（data structure）：一隻遊戲會包含大量嘅物件同相應變數，例如一隻一般嘅[[射擊遊戲]]會有若干把唔同嘅槍俾玩家揀，每把係一件物件，而佢哋分別喺「彈匣大細」同「每槍造成幾多傷害」等嘅變數上都有異；編寫一個遊戲程式需要思考數據結構要點處理－個程式內部要用乜方法儲起各變數同物件嘅數據（睇埋[[初始化]]）<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 *[[基於事件架構]]（event-driven architecture，簡稱「EDA」）係一種[[軟件畫則]]上嘅範式。喺遊戲編程上，基於事件架構將一隻遊戲軟件視為一柞'''事件'''（event）嘅集合體。一件事件係指一次系統狀態嘅改變（例：「架車開始加速，加速度提升若干數值」），而喺好多遊戲嘅程式當中都有'''事件管理系統'''（event manager）：事件管理系統界定每種事件係乜同涉及乜數據；而喺做更新遊戲狀態嗰時，遊戲世界入面每件物件同每個子系統（睇 [[foreach]]）會睇吓發生緊嘅事件當中邊啲係同佢相關嘅，再按遊戲法則決定要點俾反應<ref>K. Mani Chandy. ''Event-Driven Applications: Costs, Benefits and Design Approaches'', California Institute of Technology, 2006.</ref>。 === 遊戲物理 === {{main|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）指個遊戲世界嘅[[物理]]：除咗[[互動式小說]]等少數遊戲類型之外，電子遊戲多數都會有個空間俾玩家控制某啲嘢喺入面郁動，所以一隻遊戲嘅世界多數要有[[物理法則]]主宰啲嘢應該點郁（唔一定合乎現實世界嘅物理定律），而喺「更新遊戲世界狀態」嘅過程當中，個遊戲程式要按照遊戲嘅物理法則同玩家輸入計返個世界嘅狀態應該點變，例如一隻用[[牛頓力學]]（Newtonian mechanics）嘅[[賽車遊戲]]，喺玩家撳咗「踩油」嘅掣嗰陣，要改變架車嘅[[加速度]]數值，而架車相應嘅[[速度]]同位置等變數亦要跟牛頓力學裏面嘅法則作出相應嘅改變<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 例如以下呢段用 [[C 程式語言|C]] 寫嘅碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體，喺[[動作遊戲]]當中基本上實會用到<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref>： {{clear}} <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，佢列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 人工智能 == {{main|電子遊戲嘅人工智能}} 遊戲編程會用到[[人工智能]]（AI）嘅技術：好多遊戲嘅[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]入面都會有敵人俾玩家打，啲敵人要曉唔淨只係企喺度，仲要識探測玩家嘅位置，並且攻擊玩家，以及對玩家嘅攻擊作出迴避等等－即係話要令遊戲角色作出有[[智能]]嘅行為，而「令[[機械]]展示智能」正正就係人工智能嘅定義<ref>Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref>。 一般嘅[[電子遊戲人工智能]]（video game AI）有以下嘅部份： *'''刺激詮釋器'''（stimulus interpreter）：刺激詮釋器會話俾一個人工智能程式知個遊戲狀態係點；一般嚟講，每個個體敵人都會有個獨立嘅人工智能（除非隻遊戲係講玩家角色打緊一班具有[[集合心靈]]嘅外星人），每個智能會透過刺激詮釋器得到佢哋應該得到嘅資訊，跟住個程式要有方法表示「[[foreach]] 敵人，嗰個敵人手上有乜資訊」<ref name="mcshaffry2014p45">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 45 - 46.</ref>。 *'''決策系統'''（decision system）：每一個人工智能都要按手上嘅資訊同自己嘅目的，計出跟住要採取乜嘢行動；例如一個敵人見到玩家，知道玩家嘅位置，而佢目的係要行埋玩家度攻擊佢，佢個人工智能程式就要有個方法教佢點樣用「玩家嘅位置」同「自己嘅位置」（個決策系統嘅輸入）計出「自己應該向乜方向移動」（個決策系統嘅輸出）<ref name="mcshaffry2014p45"/>。 舉例說明，喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 == 遊戲外觀 == {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = Jcactv.JPG | caption1 = 一個電視[[液晶顯示器]]；一部[[家用遊戲機]]通常會用某啲方式傳訊號去個顯示器嗰度，話俾個顯示器聽要出乜畫面。 | image2 = PSP-2000.jpg | caption2 = 一部 [[PSP]]；PSP 係一部[[手提遊戲機]]，部機上面有熒幕用嚟顯示遊戲狀態。 }} '''遊戲外觀'''（game view）係一柞將遊戲邏輯向觀察者（通常指玩家）展現嘅子系統：一隻遊戲需要俾玩家決定要作出乜行動，而為咗俾玩家知要做決策，個程式實要以某啲方式，呈現遊戲世界嘅狀態俾玩家知；喺廿一世紀嘅應用當中，遊戲世界通常會用有吸引力嘅[[電腦圖像]]（CG）再加埋適當嘅[[聲音]]嚟呈現。喺攞咗玩家輸入，又計好遊戲世界嘅新狀態之後，個遊戲程式要做嘅嘢就係度好「個熒光幕要顯示乜圖像」以及「啲[[音響喇叭]]要出乜嘢聲」－負責做呢個工序嘅遊戲程式部份就係遊戲外觀系統<ref name="mcshaffry2014p41">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 41.</ref>。 === 影像 === {{see also|電腦圖像}} 顯示影像嘅方法要睇隻遊戲係用二維定三維影像嘅做法： *[[二維]]圖像會用[[精靈圖]]（sprite）結合埋一齊整景。舉個例子說明，喺一隻二維嘅《[[超級瑪利奧]]》（Super Mario）遊戲入面，個遊戲程式會記住主角嘅精靈圖同埋啲怪獸嘅精靈圖，而個主角瑪利奧嘅精靈圖又會包含咗（例如）佢企喺度嗰陣嘅樣、佢行路嗰陣嘅樣、同埋佢跳嗰陣嘅樣等等。喺每一個時間點，個程式都會按「個主角同每隻怪獸喺邊個位置，喺度做緊乜」等嘅資訊，揀應該用邊幾幅精靈圖，並且按照每件物件嘅位置，將呢啲精靈圖同個背景合拼埋一齊，最後形成一個畫面，最後個程式要將呢個畫面傳去個熒光幕嗰度，等個熒光幕將個畫面顯示出嚟<ref name="james">Hague, James. "[https://prog21.dadgum.com/181.html Why Do Dedicated Game Consoles Exist?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180423173142/http://prog21.dadgum.com/181.html |date=2018年4月23號 }}". ''dadgum.com''.</ref><ref>Schaul, T. (2013, August). A video game description language for model-based or interactive learning. In 2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG) (pp. 1-8). ''IEEE''.</ref><ref>Khalifa, A., Green, M. C., Perez-Liebana, D., & Togelius, J. (2017, August). General video game rule generation. In 2017 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG) (pp. 170-177). ''IEEE''.</ref>。 *[[三維]]圖像會用到[[三維模型]]（3D model）。一個三維模型係一個（對於部電腦嚟講）用數字呈現嘅三維物體，而整一幅三維嘅電腦圖像過程要用[[彩現]]（rendering）嘅方法：想做彩現嘅人會首先整一個'''景檔案'''（scene file）出嚟，呢個檔案會包含多種資訊，包括「個景入面用咗啲乜嘢立體模型」、「每個立體模型喺邊個位置」、「光源喺邊」、「個鏡頭擺喺邊個位置」、同埋「幾何變換」（睇下面）呀噉，描述個景係點嘅；然後部電腦會將呢個檔案入面嘅數據傳去一個彩現程式嗰度，等個程式做一大柞人手做唔嚟嘅運算，計出個鏡頭會睇到嘅（二維）影像應該係點樣嘅，並且將個鏡頭所睇到嘅影像俾出嚟做輸出<ref name="bouknight1970">Bouknight, W. J. (1970). "A procedure for generation of three-dimensional half-tone computer graphics presentations". ''Communications of the ACM''. 13 (9): 527–536.</ref><ref name="phong1975">Phong, B-T (1975). "Illumination for computer generated pictures". ''Communications of the ACM''. 18 (6): 311–316.</ref>。 *無論二維定三維圖像，一個電子遊戲程式會係噉做「基於遊戲狀態更新影像」嘅工作，而且一秒內做閒閒地做幾廿次－由人眼嚟睇就好似係識郁嘅影像噉<ref name="james"/><ref name="bouknight1970"/>。 用虛擬碼表達大致上會係噉<ref>[https://www.toptal.com/game/ultimate-guide-to-processing-simple-game Ultimate Guide to the Processing Language Part II: Building a Simple Game]. ''Developers''.</ref>： make the background the color it should be ''// 將背景設做應有嘅色水。'' '''for each''' object ''// for each 物件，用精靈圖（2D 嘅話）或者三維模型（3D 嘅話）畫佢出嚟。'' take that object's position take that object's sprite/3D model draw it === 聲音 === {{see also|電腦音樂}} 電子遊戲程式會內有若干個聲檔案，喺某啲事件發生嗰陣，個程式要按「玩家角色離發聲物件幾遠」等嘅資訊，傳訊號去音響喇叭嗰度，教個喇叭出乜嘢聲。電子遊戲涉及三大種聲音<ref name="mcshaffry2014p44">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 43 - 44.</ref>： *[[遊戲音樂|音樂]]（music）：個遊戲程式一日喺某個狀態（「喺標題畫面」、「喺第一關」、「喺第二關」... 等等）就要一路循環播嘅聲，會用到 while 迴圈（「while 隻遊戲喺呢個呢個狀態，播呢首呢首音樂）。音樂對於營造一隻遊戲嘅氣氛嚟講不可或缺<ref>Collins, Karen (2008). ''Game sound: an introduction to the history, theory, and practice of video game music and sound design''. MIT Press. pp. 112–118.</ref>。 *[[聲效]]（sound effect）：指喺某啲事件發生嗰時一次性嘅聲，例如係一隻賽車遊戲入面，每當有兩架車相撞，個遊戲程式要叫個喇叭播出相應嗰個聲檔案嘅內容<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 *'''講嘢'''（speech）：係三種聲入面最難搞嗰種；因為喺多數情況下，個遊戲程式唔淨只要叫喇叭播出個聲檔案，仲要確保啲聲同講緊嘢嗰個角色嘅三維模型嘅[[嘴唇]]嘅郁動同步（而且喺製作上，整講嘢聲要特登請配音員返嚟做）。有啲遊戲程式會索性有個數據庫，儲住「人類嘴唇喺發每種聲嗰時係乜樣」嘅資訊，再喺要播講嘢聲嗰陣，即場由啲聲計出個角色嘅三維模型嘅嘴唇要係乜樣<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 喺每一個時間點 <math>t</math>，個遊戲程式要考慮有邊幾個聲檔案喺度播緊，再（foreach 播緊嘅聲檔案）按「呢個聲檔案處於邊個時間點」以及「呢個聲源離玩家角色幾遠」等嘅資訊，計出佢喺嗰個時間點會造成乜嘢聲（一個聲有「幾高音」同「幾大聲」等都可以用數字表示），再將呢啲資訊傳去音響喇叭嗰度<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 {{clear}} == 學術研究 == {{see also|A/B 測試}} 喺學術性嘅[[電腦科學]]上，會有人研究遊戲編程。而有關遊戲編程嘅學術研究會探討以下嘅問題： *'''邊啲演算法比較能夠改良玩家體驗？'''例如<ref name="yannakakis2005">Yannakakis, G. N., & Hallam, J. ''[http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2012/02/JOGD.pdf A Generic Approach for Obtaining Higher Entertainment in Predator/Prey Games]''.</ref>： *#研究者由[[人工智能]]文獻等嘅來源，得知有一種新嘅演算法，而呢種演算法係遊戲編程上甚少有人用，甚至係從來未有人用過嘅； *#佢哋搵一啲指標用嚟量度玩家體驗，例子可以睇吓[[心流]]； *#佢哋整一隻簡單嘅遊戲，再幫隻遊戲整兩個版本，一個版本用咗新嘅演算法，另一個版本唔用（[[A/B 測試]]）； *#搵班受試者返嚟試玩，用指標量度喺兩個情況下，玩家體驗係點，睇吓用咗隻新嘅演算法係咪會改良玩家體驗。 *'''邊啲演算法比較能夠造到[[遊戲設計師]]想要嘅效果？'''例如<ref>Yannakakis, G. N., Levine, J., & Hallam, J. (2007). [http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2012/02/TECV.pdf Emerging cooperation with minimal effort: Rewarding over mimicking] (PDF). ''IEEE transactions on evolutionary computation'', 11(3), 382-396.</ref>： *#研究者由[[遊戲設計]]等領域嘅文獻嗰度得知，有某種效果係好多遊戲設計師都想要做到嘅； *#佢哋耖咗吓人工智能等領域嘅文獻，知道有一隻新演算法可以做到類似噉嘅效果； *#做 A/B 測試，比較吓用現有嘅演算法同用新演算法做嗰種效果會係點； *#如果發現隻新演算法能夠更加有效率（用嘅時間空間資源少）或者更加[[強健性|強健]]噉做到嗰種效果，佢哋就發現咗啲有用嘅嘢。 *'''有乜嘢方法可以幫遊戲編程研究更加準確噉量度玩家體驗？'''有研究者就試過噉做<ref name="yannakakis2005"/>： *#佢哋首先考慮一啲描述玩家經驗嘅[[心理學]]理論（例如可以睇吓[[心流]]）； *#根據呢啲理論，佢哋推斷一個遊戲程式嘅邊啲[[參數]]最有可能會影響玩家體驗（例：根據心流理論，唔係太難又唔係太易嘅遊戲最有可能令玩家過癮，而遊戲敵人嘅行為複雜度同難度相關）； *#然後佢哋諗出一啲量化嘅指標，量度呢啲參數嘅數值（例：遊戲敵人嘅行為複雜度可以局部由「玩家生存時間嘅[[標準差]]」反映）； *#做實驗，睇吓呢啲參數嘅數值係咪真係同「玩家有幾享受隻遊戲」（以心流等做指標量度）有強嘅[[統計相關]]。 ... 等等。 {{clear}} == 遊戲編程架生 == === 程式語言 === 常用嚟做遊戲編程嘅[[程式語言]]有以下呢啲（要留意嘅係，遊戲好多時會用多過一款語言寫）： *[[組合語言]]（多數係廿世紀嘅遊戲先會用嘅）<ref>Hyde, Randy (1985). ''Using 6502 Assembly Language''.</ref> *[[C 程式語言|C]]<ref name="ccpp">Corlan, Alexandru-Dan (2011). "[https://www.cprogramming.com/game-programming.html Game Programming in C and C++] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190513112051/https://www.cprogramming.com/game-programming.html |date=2019年5月13號 }}".</ref> *[[C++]]<ref name="ccpp"/> *[[C#]] *[[Java 程式語言|Java]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan. "[https://web.archive.org/web/20151110034437/http://legacy.lwjgl.org/projects.php LWJGL - Projects]".</ref> *[[Lua]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan (2015-03-24). "[http://www.lua.org/uses.html Lua: Uses] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190724041205/http://www.lua.org/uses.html |date=2019年7月24號 }}".</ref> === 應用程式介面 === *[[DirectX]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[Direct3D]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[OpenGL]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲設計]] *[[電子遊戲設計]] *[[電子遊戲製作]] *[[遊戲物理]] *[[電腦編程]] *[[網絡編程]] *[[遊戲模組]] *[[程序生成]] *[[物件生成]] *[[遊戲引擎]] *[[遊戲描述語言]] *[[打機用語]] {{div col end}} {{clear}} == 文獻 == *Lengyel, E. (2001). ''Mathematics for 3D game programming and computer graphics''. Charles River Media, Inc.. *McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[http://www.gamedev.net/ GameDev.net], a leading resource for game development. *[http://www.igda.org/ International Game Developers Association (IGDA)]. *[http://web.mit.edu/professional/short-programs/courses/game_development_for_software_engineers.html Game Development for Software Engineers], a short 5 day short course offered by MIT with guidance from the mentors of the award-winning MIT Game Lab. *[http://www.konaearth.com/Life/2006/060430/ One ex-game programmer's experience in the game development industry]. *[http://www.sloperama.com/advice/lesson15.htm Game industry veteran Tom Sloper's advice on game programming]. === 維基 === *[http://gamedesign.wikidot.com/ 2D Game Development wiki]. *[https://web.archive.org/web/20100107180938/http://wiki.gamedev.net/index.php/Main_Page Game Development Wiki -GDwiki]. {{視像遊戲}} {{程式執行}} [[Category:遊戲製作]] qnxa2qn7xx88002errows5ibk1uo95n 1865132 1865129 2022-08-19T03:23:00Z Dr. Greywolf 143999 /* 學術研究 */ wikitext text/x-wiki {{好文}} [[File:Battle for Mandicor 0.0.5.png|thumb|300px|一隻製作早期嘅遊戲；喺整遊戲嗰陣，製作組通常會用低質圖像頂住檔先，試行吓個遊戲嘅程式－遊戲程式喺呢度應該經已處於行得到嘅狀態。]] '''遊戲編程'''（{{jpingauto|jau4 hei3 pin1 cing4}}；{{lang-en|'''game programming'''}}）係[[電子遊戲製作]]嘅一部份，指為[[電子遊戲]]做[[軟件工程]]嘅工作：通常一隻遊戲嘅製作組喺做完[[電子遊戲設計|設計]]－度好嗮隻遊戲嘅規則應該係點－之後，就要開始做[[程式編寫]]，編制隻遊戲嘅程式，途中用到[[電腦圖像]]同[[人工智能]]等嘅技術，而[[大型多人網上遊戲]]（MMOG）等嘅編程仲會考製作組對[[網絡編程]]同[[數據庫]]等技術嘅認識<ref>Sanchez-Crespo, D., & Dalmau, D. S. C. (2004). ''Core techniques and algorithms in game programming''. New Riders.</ref>。雖然遊戲編程咁專業，但都有啲人為興趣而做遊戲編程，而且仲有成功案例<ref>[https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ 7 Reasons Game Development Is the Perfect Side Hobby for Software Developers] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181013173204/https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ |date=2018年10月13號 }}. ''Atomic Object''.</ref><ref>Moore, Michael E.; Novak, Jeannie (2010). ''Game Industry Career Guide''. Delmar: Cengage Learning.</ref>。 一個電子遊戲程式嘅根基係[[遊戲迴圈]]（game loop）：隻遊戲嘅程式係一個[[迴圈]]（loop），要係噉重複做同一樣嘅工作（而唔係將個程式啲[[源碼|碼]]逐句逐句行一次就算）－呢樣工作就係攞「玩家透過[[遊戲手掣|手掣]]等架生俾嘅輸入」以及「隻遊戲喺上一刻嘅狀態」等嘅[[資訊]]，再按呢啲資訊同隻遊戲嘅法則，計遊戲世界下一刻嘅狀態應該係點。即係話一隻電子遊戲大致上可以想像成噉樣（用咗 [[while 迴圈]]）嘅[[虛擬碼]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>"[https://web.archive.org/web/20070208133442/http://pil.pl/~mariuszj/rozne/plg-second-printing-update.pdf Programming Linux Games, Chapter 1]" (PDF). ISBN 1-886411-48-4.</ref>： '''while''' game is running process inputs update game world generate outputs '''loop''' 以上呢段碼就噉睇落好簡單，但查實佢包含多個複雜嘅[[子系統]]（subsystem）：輸入可以包括[[鍵盤]]、[[踎士]]、同手掣等，而控制系統嘅設計可以高深得好交關（例：「要用邊啲掣做輸入先可以令玩家覺得舒服就手？」）；更新個遊戲世界即係要攞玩家嘅輸入加埋個世界前一刻嘅狀態，用一大堆（表示個遊戲世界運作法則嘅）碼計出下一刻嘅狀態應該係點，例如如果玩家撳咗「向前」，玩家控制嘅角色位置就要向住佢面向嘅方向改變，而改變幅度由個角色嘅移動速度決定；跟手個程式仲要有計，將個新狀態顯示俾喺個[[熒光幕]]上面，等個用家有得睇（涉及大量電腦圖像技術）。喺現實應用裏面，上述嘅程式閒閒地可以有幾萬行碼<ref name="informITgameloop"/><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>。 == 程式結構 == [[File:Pac-Man Atari 2600 footage.ogv|thumb|270px|1982 年嘅食鬼遊戲]] {{see also|控制流程}} 一個遊戲程式結構大致如下：喺一隻遊戲嘅程式啟動嗰陣，個程式要[[初始化]]（initialize）－設定好嗮隻遊戲嘅[[參數]]嘅數值、講好嗮要用乜[[系統資源|資源]]等等。初始化咗之後，個程式就要進入[[遊戲迴圈]]（game loop）－喺[[程式編寫]]上，[[迴圈]]（loop）係一類[[控制流程]]機制，能夠令一段程式碼只要某啲條件唔達到，就會一路係噉重複行，而相對喺冇迴圈嗰陣，段碼會逐句逐句行，行一次就算<ref name="mcshaffry20143435">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 34 - 35.</ref>。好似係以下呢段[[食鬼]]嘅[[虛擬碼]]噉，就用咗個 [[while 迴圈]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>： move_speed = ... number_of_ghost = ... ... ''用若干行 declaration 設定遊戲柞參數嘅數值'' '''while''' player.lives > 0 ''當玩家有多過 0 條命嗰陣一路做...（「玩家命變咗 0」就係 [[GAME OVER]] 條件）'' // Process Inputs；睇'''讀取輸入''' JoystickData j = grab raw data from joystick ''由手掣嗰度探測玩家撳咗乜掣'' // Update Game World；睇'''遊戲邏輯'''同'''人工智能''' update player.position based on j ''基於玩家撳嘅掣，更新玩家角色嘅位置'' foreach Ghost g in world ''for 每一隻鬼'' if player collides with g ''如果玩家撞到嗰隻鬼'' kill either player or g ''玩家就死'' else update AI for g based on player.position ''基於隻鬼嘅人工智能，更新佢嘅位置'' end loop // ''喺現實應用上，以上嘅各個動作通常會每個做一個[[子程式]]。'' ... // Generate outputs；睇'''遊戲外觀''' draw graphics ''喺熒光幕上面畫相應嘅影像'' update audio ''... 同埋整聲效'' loop {{clear}} == 讀取輸入 == [[File:Nintendo-Switch-Pro-Controller-FL.jpg|thumb|270px|一個[[任天堂 Switch]] 嘅手掣；佢上面有好多個掣，俾玩家用手指活動嚟俾輸入。]] 一個遊戲程式嘅首要任務係要曉讀取[[玩家]]俾嘅[[輸入]]（input）：一隻遊戲[[定義]]係一種能夠俾玩家有操控權嘅媒體－相對於[[戲]]或者[[文學]]等淨係向觀眾單向噉傳意念嘅媒體；所以隻遊戲要有某啲方法知玩家想做啲乜；喺傳統嘅[[家用遊戲機]]當中，玩家會有個[[遊戲機手掣|手掣]]攞喺手，個手掣有若干個掣俾佢撳，每當佢撳一個掣嗰時，個掣就會有（好微弱、唔足以危害人類嘅）[[電]]傳返去部機嗰度，於是喺是但一個時間點，部機都可以靠探測由手掣嚟嘅[[訊號]]，知玩家撳咗邊幾個掣<ref name="shellymisty2008">Shelly, Gary; Vermaat, Misty (2008). ''Discovering Computers: Fundamentals''. Boston, MA: Course Technology Cengage Learning. p. 172.</ref><ref>Whitehead, A., Crampton, N., Fox, K., & Johnston, H. (2007, November). Sensor networks as video game input devices. In ''Proceedings of the 2007 conference on Future Play'' (pp. 38-45). ACM.</ref>。 喺[[軟件]]上，遊戲機內部對輸入嘅處理可以大致上想像成類似噉嘅 [[Arduino]]（一種用嚟為電子硬件做編程嘅[[程式語言]]）[[原始碼|碼]]<ref>[https://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ Video Game Controller With Arduino] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190113120535/http://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ |date=2019年1月13號 }}.</ref>： <source lang="arduino" style="font-size:10pt;"> const int UpButton = 12; /* 用一個變數代表個「上」掣有冇俾人撳 */ const int DownButton = 11; /* 另一個變數代表個「下」掣有冇俾人撳 */ void setup(){ Serial.begin(9600); pinMode(UpButton, INPUT); pinMode(UpButton, INPUT); } void loop(){ /* 程式迴圈 */ if(digitalRead(UpButton) == HIGH){ /* 如果個「上」掣有訊號... */ Serial.println("Up:"); delay(100); } if(digitalRead(DownButton) == HIGH){ /* 如果個「下」掣有訊號... */ Serial.println("Down:"); delay(100); } } </source> 一個遊戲程式要編成（例如）當感應到「上」掣有訊號嗰時，將個角色向前移動，移動幅度取決於個角色嘅速度－於是玩家就可以透過撳手掣上嘅掣，控制遊戲世界入面嘅嘢。其他平台嘅遊戲通常唔會用手掣，不過原理基本上一樣：好似係[[電腦遊戲]]當中，玩家會用[[踎士]]同[[鍵盤]]俾輸入；而呢啲輸入架生都係會傳電訊號俾部電腦嘅主機<ref name="shellymisty2008"/>。 === 指令詮釋器 === 喺現實世界，出得街賣嘅遊戲多數有'''指令詮釋器'''（command interpreter）：指令詮釋器係喺遊戲收到嘅輸入同世界更新之間嘅詮釋機制；例如係一隻賽車遊戲當中，喺玩家撳咗個「X」掣嗰陣，個遊戲程式要將呢個指令翻譯成「個玩家想加速」，跟住再按呢份資訊將玩家架車嘅加速度作出相應嘅改變。呢個過程就噉睇好似冇必要，但查實相當有用：有咗呢種機制，遊戲製作組就可以整個模組出嚟，俾玩家設定（例如）「X」掣對應邊個指令、「Y」掣對應邊個指令... 呀噉－等玩家有得將個遊戲操作方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 40.</ref><ref name="designinggamecontrols">[https://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php Designing Game Controls] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190112233512/http://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php |date=2019年1月12號 }}. ''Gamasutra''.</ref>。 例如喺冇指令詮釋器之下，一隻[[射擊遊戲]]嘅原始碼會有噉嘅嘢<ref name="commandinter">[https://gameprogrammingpatterns.com/command.html Command]. ''Game Programming''.</ref>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) jump(); // 如果撳咗 X 掣，角色要跳。 else if (isPressed(BUTTON_Y)) fireGun(); // 如果撳咗 Y 掣，角色會開槍。 else if (isPressed(BUTTON_A)) swapWeapon(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_B)) lurchIneffectively(); } </source> 而喺有指令詮釋器下，段碼會變成噉<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) buttonX_->execute(); // 如果撳咗 X 掣，做 X 掣相應嘅功能； else if (isPressed(BUTTON_Y)) buttonY_->execute(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_A)) buttonA_->execute(); else if (isPressed(BUTTON_B)) buttonB_->execute(); } </source> 呢段碼會配合好似噉嘅碼<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> class Command // 定義一個 class，代表指令 { public: virtual ~Command() {} virtual void execute() = 0; }; class JumpCommand : public Command // 定義「跳」嘅指令 { public: virtual void execute() { jump(); } }; class FireCommand : public Command // 定義「開槍」嘅指令 { public: virtual void execute() { fireGun(); } }; ... 如此類推 ... class InputHandler // 定義一個 class { public: void handleInput(); private: Command* buttonX_; // 每個掣都係一個 pointer，point 去某個指令。 Command* buttonY_; Command* buttonA_; Command* buttonB_; }; </source> 喺冇指令詮釋器嘅情況當中，如果（例如）有個玩家比較鍾意用 X 掣代表「開槍」，A 掣代表「跳」，而唔用隻遊戲預設嗰個控制方案，佢都冇方法改個控制方案（除非佢曉改隻遊戲嘅程式）；但喺有指令詮釋器嘅情況下，製作組可以喺遊戲當中加個模組，俾玩家揀要唔要跟預設個控制方案，而如果佢唔要，佢想揀邊個掣代表邊個指令－指令詮釋器嘅存在令玩家有得將控制方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40"/>。 {{clear}} == 遊戲邏輯 == {{see also|物件導向編程}} '''遊戲邏輯'''（game logic）指隻遊戲入面有乜[[物件導向編程|物件]]、每件物件包含乜[[變數 (編程)|變數]]、以及物件同物件之間點互動，遊戲邏輯亦都界定咗個遊戲程式要點樣對玩家嘅輸入俾反應。用返上面嗰段食鬼碼為例，隻遊戲嘅遊戲邏輯包含咗初始化當中嗰柞定義咗嘅變數同物件，以及個遊戲迴圈入面嘅「process input」同「update game world」當中所包含嘅「隻遊戲點運作」嘅法則。遊戲邏輯係[[電子遊戲設計]]要度好嘅嘢<ref name="mcshaffry20143435"/>。為一隻遊戲編定遊戲邏輯嗰陣要考慮嘅嘢包括咗<ref name="mcshaffry2014ch2">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. Ch. 2.</ref>： *[[數據結構]]（data structure）：一隻遊戲會包含大量嘅物件同相應變數，例如一隻一般嘅[[射擊遊戲]]會有若干把唔同嘅槍俾玩家揀，每把係一件物件，而佢哋分別喺「彈匣大細」同「每槍造成幾多傷害」等嘅變數上都有異；編寫一個遊戲程式需要思考數據結構要點處理－個程式內部要用乜方法儲起各變數同物件嘅數據（睇埋[[初始化]]）<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 *[[基於事件架構]]（event-driven architecture，簡稱「EDA」）係一種[[軟件畫則]]上嘅範式。喺遊戲編程上，基於事件架構將一隻遊戲軟件視為一柞'''事件'''（event）嘅集合體。一件事件係指一次系統狀態嘅改變（例：「架車開始加速，加速度提升若干數值」），而喺好多遊戲嘅程式當中都有'''事件管理系統'''（event manager）：事件管理系統界定每種事件係乜同涉及乜數據；而喺做更新遊戲狀態嗰時，遊戲世界入面每件物件同每個子系統（睇 [[foreach]]）會睇吓發生緊嘅事件當中邊啲係同佢相關嘅，再按遊戲法則決定要點俾反應<ref>K. Mani Chandy. ''Event-Driven Applications: Costs, Benefits and Design Approaches'', California Institute of Technology, 2006.</ref>。 === 遊戲物理 === {{main|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）指個遊戲世界嘅[[物理]]：除咗[[互動式小說]]等少數遊戲類型之外，電子遊戲多數都會有個空間俾玩家控制某啲嘢喺入面郁動，所以一隻遊戲嘅世界多數要有[[物理法則]]主宰啲嘢應該點郁（唔一定合乎現實世界嘅物理定律），而喺「更新遊戲世界狀態」嘅過程當中，個遊戲程式要按照遊戲嘅物理法則同玩家輸入計返個世界嘅狀態應該點變，例如一隻用[[牛頓力學]]（Newtonian mechanics）嘅[[賽車遊戲]]，喺玩家撳咗「踩油」嘅掣嗰陣，要改變架車嘅[[加速度]]數值，而架車相應嘅[[速度]]同位置等變數亦要跟牛頓力學裏面嘅法則作出相應嘅改變<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 例如以下呢段用 [[C 程式語言|C]] 寫嘅碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體，喺[[動作遊戲]]當中基本上實會用到<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref>： {{clear}} <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，佢列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 人工智能 == {{main|電子遊戲嘅人工智能}} 遊戲編程會用到[[人工智能]]（AI）嘅技術：好多遊戲嘅[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]入面都會有敵人俾玩家打，啲敵人要曉唔淨只係企喺度，仲要識探測玩家嘅位置，並且攻擊玩家，以及對玩家嘅攻擊作出迴避等等－即係話要令遊戲角色作出有[[智能]]嘅行為，而「令[[機械]]展示智能」正正就係人工智能嘅定義<ref>Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref>。 一般嘅[[電子遊戲人工智能]]（video game AI）有以下嘅部份： *'''刺激詮釋器'''（stimulus interpreter）：刺激詮釋器會話俾一個人工智能程式知個遊戲狀態係點；一般嚟講，每個個體敵人都會有個獨立嘅人工智能（除非隻遊戲係講玩家角色打緊一班具有[[集合心靈]]嘅外星人），每個智能會透過刺激詮釋器得到佢哋應該得到嘅資訊，跟住個程式要有方法表示「[[foreach]] 敵人，嗰個敵人手上有乜資訊」<ref name="mcshaffry2014p45">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 45 - 46.</ref>。 *'''決策系統'''（decision system）：每一個人工智能都要按手上嘅資訊同自己嘅目的，計出跟住要採取乜嘢行動；例如一個敵人見到玩家，知道玩家嘅位置，而佢目的係要行埋玩家度攻擊佢，佢個人工智能程式就要有個方法教佢點樣用「玩家嘅位置」同「自己嘅位置」（個決策系統嘅輸入）計出「自己應該向乜方向移動」（個決策系統嘅輸出）<ref name="mcshaffry2014p45"/>。 舉例說明，喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 == 遊戲外觀 == {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = Jcactv.JPG | caption1 = 一個電視[[液晶顯示器]]；一部[[家用遊戲機]]通常會用某啲方式傳訊號去個顯示器嗰度，話俾個顯示器聽要出乜畫面。 | image2 = PSP-2000.jpg | caption2 = 一部 [[PSP]]；PSP 係一部[[手提遊戲機]]，部機上面有熒幕用嚟顯示遊戲狀態。 }} '''遊戲外觀'''（game view）係一柞將遊戲邏輯向觀察者（通常指玩家）展現嘅子系統：一隻遊戲需要俾玩家決定要作出乜行動，而為咗俾玩家知要做決策，個程式實要以某啲方式，呈現遊戲世界嘅狀態俾玩家知；喺廿一世紀嘅應用當中，遊戲世界通常會用有吸引力嘅[[電腦圖像]]（CG）再加埋適當嘅[[聲音]]嚟呈現。喺攞咗玩家輸入，又計好遊戲世界嘅新狀態之後，個遊戲程式要做嘅嘢就係度好「個熒光幕要顯示乜圖像」以及「啲[[音響喇叭]]要出乜嘢聲」－負責做呢個工序嘅遊戲程式部份就係遊戲外觀系統<ref name="mcshaffry2014p41">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 41.</ref>。 === 影像 === {{see also|電腦圖像}} 顯示影像嘅方法要睇隻遊戲係用二維定三維影像嘅做法： *[[二維]]圖像會用[[精靈圖]]（sprite）結合埋一齊整景。舉個例子說明，喺一隻二維嘅《[[超級瑪利奧]]》（Super Mario）遊戲入面，個遊戲程式會記住主角嘅精靈圖同埋啲怪獸嘅精靈圖，而個主角瑪利奧嘅精靈圖又會包含咗（例如）佢企喺度嗰陣嘅樣、佢行路嗰陣嘅樣、同埋佢跳嗰陣嘅樣等等。喺每一個時間點，個程式都會按「個主角同每隻怪獸喺邊個位置，喺度做緊乜」等嘅資訊，揀應該用邊幾幅精靈圖，並且按照每件物件嘅位置，將呢啲精靈圖同個背景合拼埋一齊，最後形成一個畫面，最後個程式要將呢個畫面傳去個熒光幕嗰度，等個熒光幕將個畫面顯示出嚟<ref name="james">Hague, James. "[https://prog21.dadgum.com/181.html Why Do Dedicated Game Consoles Exist?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180423173142/http://prog21.dadgum.com/181.html |date=2018年4月23號 }}". ''dadgum.com''.</ref><ref>Schaul, T. (2013, August). A video game description language for model-based or interactive learning. In 2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG) (pp. 1-8). ''IEEE''.</ref><ref>Khalifa, A., Green, M. C., Perez-Liebana, D., & Togelius, J. (2017, August). General video game rule generation. In 2017 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG) (pp. 170-177). ''IEEE''.</ref>。 *[[三維]]圖像會用到[[三維模型]]（3D model）。一個三維模型係一個（對於部電腦嚟講）用數字呈現嘅三維物體，而整一幅三維嘅電腦圖像過程要用[[彩現]]（rendering）嘅方法：想做彩現嘅人會首先整一個'''景檔案'''（scene file）出嚟，呢個檔案會包含多種資訊，包括「個景入面用咗啲乜嘢立體模型」、「每個立體模型喺邊個位置」、「光源喺邊」、「個鏡頭擺喺邊個位置」、同埋「幾何變換」（睇下面）呀噉，描述個景係點嘅；然後部電腦會將呢個檔案入面嘅數據傳去一個彩現程式嗰度，等個程式做一大柞人手做唔嚟嘅運算，計出個鏡頭會睇到嘅（二維）影像應該係點樣嘅，並且將個鏡頭所睇到嘅影像俾出嚟做輸出<ref name="bouknight1970">Bouknight, W. J. (1970). "A procedure for generation of three-dimensional half-tone computer graphics presentations". ''Communications of the ACM''. 13 (9): 527–536.</ref><ref name="phong1975">Phong, B-T (1975). "Illumination for computer generated pictures". ''Communications of the ACM''. 18 (6): 311–316.</ref>。 *無論二維定三維圖像，一個電子遊戲程式會係噉做「基於遊戲狀態更新影像」嘅工作，而且一秒內做閒閒地做幾廿次－由人眼嚟睇就好似係識郁嘅影像噉<ref name="james"/><ref name="bouknight1970"/>。 用虛擬碼表達大致上會係噉<ref>[https://www.toptal.com/game/ultimate-guide-to-processing-simple-game Ultimate Guide to the Processing Language Part II: Building a Simple Game]. ''Developers''.</ref>： make the background the color it should be ''// 將背景設做應有嘅色水。'' '''for each''' object ''// for each 物件，用精靈圖（2D 嘅話）或者三維模型（3D 嘅話）畫佢出嚟。'' take that object's position take that object's sprite/3D model draw it === 聲音 === {{see also|電腦音樂}} 電子遊戲程式會內有若干個聲檔案，喺某啲事件發生嗰陣，個程式要按「玩家角色離發聲物件幾遠」等嘅資訊，傳訊號去音響喇叭嗰度，教個喇叭出乜嘢聲。電子遊戲涉及三大種聲音<ref name="mcshaffry2014p44">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 43 - 44.</ref>： *[[遊戲音樂|音樂]]（music）：個遊戲程式一日喺某個狀態（「喺標題畫面」、「喺第一關」、「喺第二關」... 等等）就要一路循環播嘅聲，會用到 while 迴圈（「while 隻遊戲喺呢個呢個狀態，播呢首呢首音樂）。音樂對於營造一隻遊戲嘅氣氛嚟講不可或缺<ref>Collins, Karen (2008). ''Game sound: an introduction to the history, theory, and practice of video game music and sound design''. MIT Press. pp. 112–118.</ref>。 *[[聲效]]（sound effect）：指喺某啲事件發生嗰時一次性嘅聲，例如係一隻賽車遊戲入面，每當有兩架車相撞，個遊戲程式要叫個喇叭播出相應嗰個聲檔案嘅內容<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 *'''講嘢'''（speech）：係三種聲入面最難搞嗰種；因為喺多數情況下，個遊戲程式唔淨只要叫喇叭播出個聲檔案，仲要確保啲聲同講緊嘢嗰個角色嘅三維模型嘅[[嘴唇]]嘅郁動同步（而且喺製作上，整講嘢聲要特登請配音員返嚟做）。有啲遊戲程式會索性有個數據庫，儲住「人類嘴唇喺發每種聲嗰時係乜樣」嘅資訊，再喺要播講嘢聲嗰陣，即場由啲聲計出個角色嘅三維模型嘅嘴唇要係乜樣<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 喺每一個時間點 <math>t</math>，個遊戲程式要考慮有邊幾個聲檔案喺度播緊，再（foreach 播緊嘅聲檔案）按「呢個聲檔案處於邊個時間點」以及「呢個聲源離玩家角色幾遠」等嘅資訊，計出佢喺嗰個時間點會造成乜嘢聲（一個聲有「幾高音」同「幾大聲」等都可以用數字表示），再將呢啲資訊傳去音響喇叭嗰度<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 {{clear}} {{clear}} == 遊戲編程架生 == === 程式語言 === 常用嚟做遊戲編程嘅[[程式語言]]有以下呢啲（要留意嘅係，遊戲好多時會用多過一款語言寫）： *[[組合語言]]（多數係廿世紀嘅遊戲先會用嘅）<ref>Hyde, Randy (1985). ''Using 6502 Assembly Language''.</ref> *[[C 程式語言|C]]<ref name="ccpp">Corlan, Alexandru-Dan (2011). "[https://www.cprogramming.com/game-programming.html Game Programming in C and C++] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190513112051/https://www.cprogramming.com/game-programming.html |date=2019年5月13號 }}".</ref> *[[C++]]<ref name="ccpp"/> *[[C#]] *[[Java 程式語言|Java]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan. "[https://web.archive.org/web/20151110034437/http://legacy.lwjgl.org/projects.php LWJGL - Projects]".</ref> *[[Lua]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan (2015-03-24). "[http://www.lua.org/uses.html Lua: Uses] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190724041205/http://www.lua.org/uses.html |date=2019年7月24號 }}".</ref> === 應用程式介面 === *[[DirectX]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[Direct3D]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[OpenGL]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲設計]] *[[電子遊戲設計]] *[[電子遊戲製作]] *[[遊戲物理]] *[[電腦編程]] *[[網絡編程]] *[[遊戲模組]] *[[程序生成]] *[[物件生成]] *[[遊戲引擎]] *[[遊戲描述語言]] *[[打機用語]] {{div col end}} {{clear}} == 文獻 == *Lengyel, E. (2001). ''Mathematics for 3D game programming and computer graphics''. Charles River Media, Inc.. *McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[http://www.gamedev.net/ GameDev.net], a leading resource for game development. *[http://www.igda.org/ International Game Developers Association (IGDA)]. *[http://web.mit.edu/professional/short-programs/courses/game_development_for_software_engineers.html Game Development for Software Engineers], a short 5 day short course offered by MIT with guidance from the mentors of the award-winning MIT Game Lab. *[http://www.konaearth.com/Life/2006/060430/ One ex-game programmer's experience in the game development industry]. *[http://www.sloperama.com/advice/lesson15.htm Game industry veteran Tom Sloper's advice on game programming]. === 維基 === *[http://gamedesign.wikidot.com/ 2D Game Development wiki]. *[https://web.archive.org/web/20100107180938/http://wiki.gamedev.net/index.php/Main_Page Game Development Wiki -GDwiki]. {{視像遊戲}} {{程式執行}} [[Category:遊戲製作]] n63nkyc346zv92swib1jhaq5414c1hr 1865133 1865132 2022-08-19T03:23:27Z Dr. Greywolf 143999 /* 遊戲編程架生 */ wikitext text/x-wiki {{好文}} [[File:Battle for Mandicor 0.0.5.png|thumb|300px|一隻製作早期嘅遊戲；喺整遊戲嗰陣，製作組通常會用低質圖像頂住檔先，試行吓個遊戲嘅程式－遊戲程式喺呢度應該經已處於行得到嘅狀態。]] '''遊戲編程'''（{{jpingauto|jau4 hei3 pin1 cing4}}；{{lang-en|'''game programming'''}}）係[[電子遊戲製作]]嘅一部份，指為[[電子遊戲]]做[[軟件工程]]嘅工作：通常一隻遊戲嘅製作組喺做完[[電子遊戲設計|設計]]－度好嗮隻遊戲嘅規則應該係點－之後，就要開始做[[程式編寫]]，編制隻遊戲嘅程式，途中用到[[電腦圖像]]同[[人工智能]]等嘅技術，而[[大型多人網上遊戲]]（MMOG）等嘅編程仲會考製作組對[[網絡編程]]同[[數據庫]]等技術嘅認識<ref>Sanchez-Crespo, D., & Dalmau, D. S. C. (2004). ''Core techniques and algorithms in game programming''. New Riders.</ref>。雖然遊戲編程咁專業，但都有啲人為興趣而做遊戲編程，而且仲有成功案例<ref>[https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ 7 Reasons Game Development Is the Perfect Side Hobby for Software Developers] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181013173204/https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ |date=2018年10月13號 }}. ''Atomic Object''.</ref><ref>Moore, Michael E.; Novak, Jeannie (2010). ''Game Industry Career Guide''. Delmar: Cengage Learning.</ref>。 一個電子遊戲程式嘅根基係[[遊戲迴圈]]（game loop）：隻遊戲嘅程式係一個[[迴圈]]（loop），要係噉重複做同一樣嘅工作（而唔係將個程式啲[[源碼|碼]]逐句逐句行一次就算）－呢樣工作就係攞「玩家透過[[遊戲手掣|手掣]]等架生俾嘅輸入」以及「隻遊戲喺上一刻嘅狀態」等嘅[[資訊]]，再按呢啲資訊同隻遊戲嘅法則，計遊戲世界下一刻嘅狀態應該係點。即係話一隻電子遊戲大致上可以想像成噉樣（用咗 [[while 迴圈]]）嘅[[虛擬碼]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>"[https://web.archive.org/web/20070208133442/http://pil.pl/~mariuszj/rozne/plg-second-printing-update.pdf Programming Linux Games, Chapter 1]" (PDF). ISBN 1-886411-48-4.</ref>： '''while''' game is running process inputs update game world generate outputs '''loop''' 以上呢段碼就噉睇落好簡單，但查實佢包含多個複雜嘅[[子系統]]（subsystem）：輸入可以包括[[鍵盤]]、[[踎士]]、同手掣等，而控制系統嘅設計可以高深得好交關（例：「要用邊啲掣做輸入先可以令玩家覺得舒服就手？」）；更新個遊戲世界即係要攞玩家嘅輸入加埋個世界前一刻嘅狀態，用一大堆（表示個遊戲世界運作法則嘅）碼計出下一刻嘅狀態應該係點，例如如果玩家撳咗「向前」，玩家控制嘅角色位置就要向住佢面向嘅方向改變，而改變幅度由個角色嘅移動速度決定；跟手個程式仲要有計，將個新狀態顯示俾喺個[[熒光幕]]上面，等個用家有得睇（涉及大量電腦圖像技術）。喺現實應用裏面，上述嘅程式閒閒地可以有幾萬行碼<ref name="informITgameloop"/><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>。 == 程式結構 == [[File:Pac-Man Atari 2600 footage.ogv|thumb|270px|1982 年嘅食鬼遊戲]] {{see also|控制流程}} 一個遊戲程式結構大致如下：喺一隻遊戲嘅程式啟動嗰陣，個程式要[[初始化]]（initialize）－設定好嗮隻遊戲嘅[[參數]]嘅數值、講好嗮要用乜[[系統資源|資源]]等等。初始化咗之後，個程式就要進入[[遊戲迴圈]]（game loop）－喺[[程式編寫]]上，[[迴圈]]（loop）係一類[[控制流程]]機制，能夠令一段程式碼只要某啲條件唔達到，就會一路係噉重複行，而相對喺冇迴圈嗰陣，段碼會逐句逐句行，行一次就算<ref name="mcshaffry20143435">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 34 - 35.</ref>。好似係以下呢段[[食鬼]]嘅[[虛擬碼]]噉，就用咗個 [[while 迴圈]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>： move_speed = ... number_of_ghost = ... ... ''用若干行 declaration 設定遊戲柞參數嘅數值'' '''while''' player.lives > 0 ''當玩家有多過 0 條命嗰陣一路做...（「玩家命變咗 0」就係 [[GAME OVER]] 條件）'' // Process Inputs；睇'''讀取輸入''' JoystickData j = grab raw data from joystick ''由手掣嗰度探測玩家撳咗乜掣'' // Update Game World；睇'''遊戲邏輯'''同'''人工智能''' update player.position based on j ''基於玩家撳嘅掣，更新玩家角色嘅位置'' foreach Ghost g in world ''for 每一隻鬼'' if player collides with g ''如果玩家撞到嗰隻鬼'' kill either player or g ''玩家就死'' else update AI for g based on player.position ''基於隻鬼嘅人工智能，更新佢嘅位置'' end loop // ''喺現實應用上，以上嘅各個動作通常會每個做一個[[子程式]]。'' ... // Generate outputs；睇'''遊戲外觀''' draw graphics ''喺熒光幕上面畫相應嘅影像'' update audio ''... 同埋整聲效'' loop {{clear}} == 讀取輸入 == [[File:Nintendo-Switch-Pro-Controller-FL.jpg|thumb|270px|一個[[任天堂 Switch]] 嘅手掣；佢上面有好多個掣，俾玩家用手指活動嚟俾輸入。]] 一個遊戲程式嘅首要任務係要曉讀取[[玩家]]俾嘅[[輸入]]（input）：一隻遊戲[[定義]]係一種能夠俾玩家有操控權嘅媒體－相對於[[戲]]或者[[文學]]等淨係向觀眾單向噉傳意念嘅媒體；所以隻遊戲要有某啲方法知玩家想做啲乜；喺傳統嘅[[家用遊戲機]]當中，玩家會有個[[遊戲機手掣|手掣]]攞喺手，個手掣有若干個掣俾佢撳，每當佢撳一個掣嗰時，個掣就會有（好微弱、唔足以危害人類嘅）[[電]]傳返去部機嗰度，於是喺是但一個時間點，部機都可以靠探測由手掣嚟嘅[[訊號]]，知玩家撳咗邊幾個掣<ref name="shellymisty2008">Shelly, Gary; Vermaat, Misty (2008). ''Discovering Computers: Fundamentals''. Boston, MA: Course Technology Cengage Learning. p. 172.</ref><ref>Whitehead, A., Crampton, N., Fox, K., & Johnston, H. (2007, November). Sensor networks as video game input devices. In ''Proceedings of the 2007 conference on Future Play'' (pp. 38-45). ACM.</ref>。 喺[[軟件]]上，遊戲機內部對輸入嘅處理可以大致上想像成類似噉嘅 [[Arduino]]（一種用嚟為電子硬件做編程嘅[[程式語言]]）[[原始碼|碼]]<ref>[https://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ Video Game Controller With Arduino] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190113120535/http://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ |date=2019年1月13號 }}.</ref>： <source lang="arduino" style="font-size:10pt;"> const int UpButton = 12; /* 用一個變數代表個「上」掣有冇俾人撳 */ const int DownButton = 11; /* 另一個變數代表個「下」掣有冇俾人撳 */ void setup(){ Serial.begin(9600); pinMode(UpButton, INPUT); pinMode(UpButton, INPUT); } void loop(){ /* 程式迴圈 */ if(digitalRead(UpButton) == HIGH){ /* 如果個「上」掣有訊號... */ Serial.println("Up:"); delay(100); } if(digitalRead(DownButton) == HIGH){ /* 如果個「下」掣有訊號... */ Serial.println("Down:"); delay(100); } } </source> 一個遊戲程式要編成（例如）當感應到「上」掣有訊號嗰時，將個角色向前移動，移動幅度取決於個角色嘅速度－於是玩家就可以透過撳手掣上嘅掣，控制遊戲世界入面嘅嘢。其他平台嘅遊戲通常唔會用手掣，不過原理基本上一樣：好似係[[電腦遊戲]]當中，玩家會用[[踎士]]同[[鍵盤]]俾輸入；而呢啲輸入架生都係會傳電訊號俾部電腦嘅主機<ref name="shellymisty2008"/>。 === 指令詮釋器 === 喺現實世界，出得街賣嘅遊戲多數有'''指令詮釋器'''（command interpreter）：指令詮釋器係喺遊戲收到嘅輸入同世界更新之間嘅詮釋機制；例如係一隻賽車遊戲當中，喺玩家撳咗個「X」掣嗰陣，個遊戲程式要將呢個指令翻譯成「個玩家想加速」，跟住再按呢份資訊將玩家架車嘅加速度作出相應嘅改變。呢個過程就噉睇好似冇必要，但查實相當有用：有咗呢種機制，遊戲製作組就可以整個模組出嚟，俾玩家設定（例如）「X」掣對應邊個指令、「Y」掣對應邊個指令... 呀噉－等玩家有得將個遊戲操作方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 40.</ref><ref name="designinggamecontrols">[https://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php Designing Game Controls] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190112233512/http://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php |date=2019年1月12號 }}. ''Gamasutra''.</ref>。 例如喺冇指令詮釋器之下，一隻[[射擊遊戲]]嘅原始碼會有噉嘅嘢<ref name="commandinter">[https://gameprogrammingpatterns.com/command.html Command]. ''Game Programming''.</ref>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) jump(); // 如果撳咗 X 掣，角色要跳。 else if (isPressed(BUTTON_Y)) fireGun(); // 如果撳咗 Y 掣，角色會開槍。 else if (isPressed(BUTTON_A)) swapWeapon(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_B)) lurchIneffectively(); } </source> 而喺有指令詮釋器下，段碼會變成噉<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) buttonX_->execute(); // 如果撳咗 X 掣，做 X 掣相應嘅功能； else if (isPressed(BUTTON_Y)) buttonY_->execute(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_A)) buttonA_->execute(); else if (isPressed(BUTTON_B)) buttonB_->execute(); } </source> 呢段碼會配合好似噉嘅碼<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> class Command // 定義一個 class，代表指令 { public: virtual ~Command() {} virtual void execute() = 0; }; class JumpCommand : public Command // 定義「跳」嘅指令 { public: virtual void execute() { jump(); } }; class FireCommand : public Command // 定義「開槍」嘅指令 { public: virtual void execute() { fireGun(); } }; ... 如此類推 ... class InputHandler // 定義一個 class { public: void handleInput(); private: Command* buttonX_; // 每個掣都係一個 pointer，point 去某個指令。 Command* buttonY_; Command* buttonA_; Command* buttonB_; }; </source> 喺冇指令詮釋器嘅情況當中，如果（例如）有個玩家比較鍾意用 X 掣代表「開槍」，A 掣代表「跳」，而唔用隻遊戲預設嗰個控制方案，佢都冇方法改個控制方案（除非佢曉改隻遊戲嘅程式）；但喺有指令詮釋器嘅情況下，製作組可以喺遊戲當中加個模組，俾玩家揀要唔要跟預設個控制方案，而如果佢唔要，佢想揀邊個掣代表邊個指令－指令詮釋器嘅存在令玩家有得將控制方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40"/>。 {{clear}} == 遊戲邏輯 == {{see also|物件導向編程}} '''遊戲邏輯'''（game logic）指隻遊戲入面有乜[[物件導向編程|物件]]、每件物件包含乜[[變數 (編程)|變數]]、以及物件同物件之間點互動，遊戲邏輯亦都界定咗個遊戲程式要點樣對玩家嘅輸入俾反應。用返上面嗰段食鬼碼為例，隻遊戲嘅遊戲邏輯包含咗初始化當中嗰柞定義咗嘅變數同物件，以及個遊戲迴圈入面嘅「process input」同「update game world」當中所包含嘅「隻遊戲點運作」嘅法則。遊戲邏輯係[[電子遊戲設計]]要度好嘅嘢<ref name="mcshaffry20143435"/>。為一隻遊戲編定遊戲邏輯嗰陣要考慮嘅嘢包括咗<ref name="mcshaffry2014ch2">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. Ch. 2.</ref>： *[[數據結構]]（data structure）：一隻遊戲會包含大量嘅物件同相應變數，例如一隻一般嘅[[射擊遊戲]]會有若干把唔同嘅槍俾玩家揀，每把係一件物件，而佢哋分別喺「彈匣大細」同「每槍造成幾多傷害」等嘅變數上都有異；編寫一個遊戲程式需要思考數據結構要點處理－個程式內部要用乜方法儲起各變數同物件嘅數據（睇埋[[初始化]]）<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 *[[基於事件架構]]（event-driven architecture，簡稱「EDA」）係一種[[軟件畫則]]上嘅範式。喺遊戲編程上，基於事件架構將一隻遊戲軟件視為一柞'''事件'''（event）嘅集合體。一件事件係指一次系統狀態嘅改變（例：「架車開始加速，加速度提升若干數值」），而喺好多遊戲嘅程式當中都有'''事件管理系統'''（event manager）：事件管理系統界定每種事件係乜同涉及乜數據；而喺做更新遊戲狀態嗰時，遊戲世界入面每件物件同每個子系統（睇 [[foreach]]）會睇吓發生緊嘅事件當中邊啲係同佢相關嘅，再按遊戲法則決定要點俾反應<ref>K. Mani Chandy. ''Event-Driven Applications: Costs, Benefits and Design Approaches'', California Institute of Technology, 2006.</ref>。 === 遊戲物理 === {{main|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）指個遊戲世界嘅[[物理]]：除咗[[互動式小說]]等少數遊戲類型之外，電子遊戲多數都會有個空間俾玩家控制某啲嘢喺入面郁動，所以一隻遊戲嘅世界多數要有[[物理法則]]主宰啲嘢應該點郁（唔一定合乎現實世界嘅物理定律），而喺「更新遊戲世界狀態」嘅過程當中，個遊戲程式要按照遊戲嘅物理法則同玩家輸入計返個世界嘅狀態應該點變，例如一隻用[[牛頓力學]]（Newtonian mechanics）嘅[[賽車遊戲]]，喺玩家撳咗「踩油」嘅掣嗰陣，要改變架車嘅[[加速度]]數值，而架車相應嘅[[速度]]同位置等變數亦要跟牛頓力學裏面嘅法則作出相應嘅改變<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 例如以下呢段用 [[C 程式語言|C]] 寫嘅碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體，喺[[動作遊戲]]當中基本上實會用到<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref>： {{clear}} <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，佢列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 人工智能 == {{main|電子遊戲嘅人工智能}} 遊戲編程會用到[[人工智能]]（AI）嘅技術：好多遊戲嘅[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]入面都會有敵人俾玩家打，啲敵人要曉唔淨只係企喺度，仲要識探測玩家嘅位置，並且攻擊玩家，以及對玩家嘅攻擊作出迴避等等－即係話要令遊戲角色作出有[[智能]]嘅行為，而「令[[機械]]展示智能」正正就係人工智能嘅定義<ref>Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref>。 一般嘅[[電子遊戲人工智能]]（video game AI）有以下嘅部份： *'''刺激詮釋器'''（stimulus interpreter）：刺激詮釋器會話俾一個人工智能程式知個遊戲狀態係點；一般嚟講，每個個體敵人都會有個獨立嘅人工智能（除非隻遊戲係講玩家角色打緊一班具有[[集合心靈]]嘅外星人），每個智能會透過刺激詮釋器得到佢哋應該得到嘅資訊，跟住個程式要有方法表示「[[foreach]] 敵人，嗰個敵人手上有乜資訊」<ref name="mcshaffry2014p45">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 45 - 46.</ref>。 *'''決策系統'''（decision system）：每一個人工智能都要按手上嘅資訊同自己嘅目的，計出跟住要採取乜嘢行動；例如一個敵人見到玩家，知道玩家嘅位置，而佢目的係要行埋玩家度攻擊佢，佢個人工智能程式就要有個方法教佢點樣用「玩家嘅位置」同「自己嘅位置」（個決策系統嘅輸入）計出「自己應該向乜方向移動」（個決策系統嘅輸出）<ref name="mcshaffry2014p45"/>。 舉例說明，喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 == 遊戲外觀 == {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = Jcactv.JPG | caption1 = 一個電視[[液晶顯示器]]；一部[[家用遊戲機]]通常會用某啲方式傳訊號去個顯示器嗰度，話俾個顯示器聽要出乜畫面。 | image2 = PSP-2000.jpg | caption2 = 一部 [[PSP]]；PSP 係一部[[手提遊戲機]]，部機上面有熒幕用嚟顯示遊戲狀態。 }} '''遊戲外觀'''（game view）係一柞將遊戲邏輯向觀察者（通常指玩家）展現嘅子系統：一隻遊戲需要俾玩家決定要作出乜行動，而為咗俾玩家知要做決策，個程式實要以某啲方式，呈現遊戲世界嘅狀態俾玩家知；喺廿一世紀嘅應用當中，遊戲世界通常會用有吸引力嘅[[電腦圖像]]（CG）再加埋適當嘅[[聲音]]嚟呈現。喺攞咗玩家輸入，又計好遊戲世界嘅新狀態之後，個遊戲程式要做嘅嘢就係度好「個熒光幕要顯示乜圖像」以及「啲[[音響喇叭]]要出乜嘢聲」－負責做呢個工序嘅遊戲程式部份就係遊戲外觀系統<ref name="mcshaffry2014p41">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 41.</ref>。 === 影像 === {{see also|電腦圖像}} 顯示影像嘅方法要睇隻遊戲係用二維定三維影像嘅做法： *[[二維]]圖像會用[[精靈圖]]（sprite）結合埋一齊整景。舉個例子說明，喺一隻二維嘅《[[超級瑪利奧]]》（Super Mario）遊戲入面，個遊戲程式會記住主角嘅精靈圖同埋啲怪獸嘅精靈圖，而個主角瑪利奧嘅精靈圖又會包含咗（例如）佢企喺度嗰陣嘅樣、佢行路嗰陣嘅樣、同埋佢跳嗰陣嘅樣等等。喺每一個時間點，個程式都會按「個主角同每隻怪獸喺邊個位置，喺度做緊乜」等嘅資訊，揀應該用邊幾幅精靈圖，並且按照每件物件嘅位置，將呢啲精靈圖同個背景合拼埋一齊，最後形成一個畫面，最後個程式要將呢個畫面傳去個熒光幕嗰度，等個熒光幕將個畫面顯示出嚟<ref name="james">Hague, James. "[https://prog21.dadgum.com/181.html Why Do Dedicated Game Consoles Exist?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180423173142/http://prog21.dadgum.com/181.html |date=2018年4月23號 }}". ''dadgum.com''.</ref><ref>Schaul, T. (2013, August). A video game description language for model-based or interactive learning. In 2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG) (pp. 1-8). ''IEEE''.</ref><ref>Khalifa, A., Green, M. C., Perez-Liebana, D., & Togelius, J. (2017, August). General video game rule generation. In 2017 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG) (pp. 170-177). ''IEEE''.</ref>。 *[[三維]]圖像會用到[[三維模型]]（3D model）。一個三維模型係一個（對於部電腦嚟講）用數字呈現嘅三維物體，而整一幅三維嘅電腦圖像過程要用[[彩現]]（rendering）嘅方法：想做彩現嘅人會首先整一個'''景檔案'''（scene file）出嚟，呢個檔案會包含多種資訊，包括「個景入面用咗啲乜嘢立體模型」、「每個立體模型喺邊個位置」、「光源喺邊」、「個鏡頭擺喺邊個位置」、同埋「幾何變換」（睇下面）呀噉，描述個景係點嘅；然後部電腦會將呢個檔案入面嘅數據傳去一個彩現程式嗰度，等個程式做一大柞人手做唔嚟嘅運算，計出個鏡頭會睇到嘅（二維）影像應該係點樣嘅，並且將個鏡頭所睇到嘅影像俾出嚟做輸出<ref name="bouknight1970">Bouknight, W. J. (1970). "A procedure for generation of three-dimensional half-tone computer graphics presentations". ''Communications of the ACM''. 13 (9): 527–536.</ref><ref name="phong1975">Phong, B-T (1975). "Illumination for computer generated pictures". ''Communications of the ACM''. 18 (6): 311–316.</ref>。 *無論二維定三維圖像，一個電子遊戲程式會係噉做「基於遊戲狀態更新影像」嘅工作，而且一秒內做閒閒地做幾廿次－由人眼嚟睇就好似係識郁嘅影像噉<ref name="james"/><ref name="bouknight1970"/>。 用虛擬碼表達大致上會係噉<ref>[https://www.toptal.com/game/ultimate-guide-to-processing-simple-game Ultimate Guide to the Processing Language Part II: Building a Simple Game]. ''Developers''.</ref>： make the background the color it should be ''// 將背景設做應有嘅色水。'' '''for each''' object ''// for each 物件，用精靈圖（2D 嘅話）或者三維模型（3D 嘅話）畫佢出嚟。'' take that object's position take that object's sprite/3D model draw it === 聲音 === {{see also|電腦音樂}} 電子遊戲程式會內有若干個聲檔案，喺某啲事件發生嗰陣，個程式要按「玩家角色離發聲物件幾遠」等嘅資訊，傳訊號去音響喇叭嗰度，教個喇叭出乜嘢聲。電子遊戲涉及三大種聲音<ref name="mcshaffry2014p44">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 43 - 44.</ref>： *[[遊戲音樂|音樂]]（music）：個遊戲程式一日喺某個狀態（「喺標題畫面」、「喺第一關」、「喺第二關」... 等等）就要一路循環播嘅聲，會用到 while 迴圈（「while 隻遊戲喺呢個呢個狀態，播呢首呢首音樂）。音樂對於營造一隻遊戲嘅氣氛嚟講不可或缺<ref>Collins, Karen (2008). ''Game sound: an introduction to the history, theory, and practice of video game music and sound design''. MIT Press. pp. 112–118.</ref>。 *[[聲效]]（sound effect）：指喺某啲事件發生嗰時一次性嘅聲，例如係一隻賽車遊戲入面，每當有兩架車相撞，個遊戲程式要叫個喇叭播出相應嗰個聲檔案嘅內容<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 *'''講嘢'''（speech）：係三種聲入面最難搞嗰種；因為喺多數情況下，個遊戲程式唔淨只要叫喇叭播出個聲檔案，仲要確保啲聲同講緊嘢嗰個角色嘅三維模型嘅[[嘴唇]]嘅郁動同步（而且喺製作上，整講嘢聲要特登請配音員返嚟做）。有啲遊戲程式會索性有個數據庫，儲住「人類嘴唇喺發每種聲嗰時係乜樣」嘅資訊，再喺要播講嘢聲嗰陣，即場由啲聲計出個角色嘅三維模型嘅嘴唇要係乜樣<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 喺每一個時間點 <math>t</math>，個遊戲程式要考慮有邊幾個聲檔案喺度播緊，再（foreach 播緊嘅聲檔案）按「呢個聲檔案處於邊個時間點」以及「呢個聲源離玩家角色幾遠」等嘅資訊，計出佢喺嗰個時間點會造成乜嘢聲（一個聲有「幾高音」同「幾大聲」等都可以用數字表示），再將呢啲資訊傳去音響喇叭嗰度<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 {{clear}} {{clear}} == 編程架生 == === 程式語言 === 常用嚟做遊戲編程嘅[[程式語言]]有以下呢啲（要留意嘅係，遊戲好多時會用多過一款語言寫）： *[[組合語言]]（多數係廿世紀嘅遊戲先會用嘅）<ref>Hyde, Randy (1985). ''Using 6502 Assembly Language''.</ref> *[[C 程式語言|C]]<ref name="ccpp">Corlan, Alexandru-Dan (2011). "[https://www.cprogramming.com/game-programming.html Game Programming in C and C++] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190513112051/https://www.cprogramming.com/game-programming.html |date=2019年5月13號 }}".</ref> *[[C++]]<ref name="ccpp"/> *[[C#]] *[[Java 程式語言|Java]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan. "[https://web.archive.org/web/20151110034437/http://legacy.lwjgl.org/projects.php LWJGL - Projects]".</ref> *[[Lua]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan (2015-03-24). "[http://www.lua.org/uses.html Lua: Uses] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190724041205/http://www.lua.org/uses.html |date=2019年7月24號 }}".</ref> === 應用程式 === *[[DirectX]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[Direct3D]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[OpenGL]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲設計]] *[[電子遊戲設計]] *[[電子遊戲製作]] *[[遊戲物理]] *[[電腦編程]] *[[網絡編程]] *[[遊戲模組]] *[[程序生成]] *[[物件生成]] *[[遊戲引擎]] *[[遊戲描述語言]] *[[打機用語]] {{div col end}} {{clear}} == 文獻 == *Lengyel, E. (2001). ''Mathematics for 3D game programming and computer graphics''. Charles River Media, Inc.. *McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[http://www.gamedev.net/ GameDev.net], a leading resource for game development. *[http://www.igda.org/ International Game Developers Association (IGDA)]. *[http://web.mit.edu/professional/short-programs/courses/game_development_for_software_engineers.html Game Development for Software Engineers], a short 5 day short course offered by MIT with guidance from the mentors of the award-winning MIT Game Lab. *[http://www.konaearth.com/Life/2006/060430/ One ex-game programmer's experience in the game development industry]. *[http://www.sloperama.com/advice/lesson15.htm Game industry veteran Tom Sloper's advice on game programming]. === 維基 === *[http://gamedesign.wikidot.com/ 2D Game Development wiki]. *[https://web.archive.org/web/20100107180938/http://wiki.gamedev.net/index.php/Main_Page Game Development Wiki -GDwiki]. {{視像遊戲}} {{程式執行}} [[Category:遊戲製作]] h92gu2hqg9qg8jfsbk6cd6njmrcrb5e 1865134 1865133 2022-08-19T03:23:45Z Dr. Greywolf 143999 /* 編程架生 */ wikitext text/x-wiki {{好文}} [[File:Battle for Mandicor 0.0.5.png|thumb|300px|一隻製作早期嘅遊戲；喺整遊戲嗰陣，製作組通常會用低質圖像頂住檔先，試行吓個遊戲嘅程式－遊戲程式喺呢度應該經已處於行得到嘅狀態。]] '''遊戲編程'''（{{jpingauto|jau4 hei3 pin1 cing4}}；{{lang-en|'''game programming'''}}）係[[電子遊戲製作]]嘅一部份，指為[[電子遊戲]]做[[軟件工程]]嘅工作：通常一隻遊戲嘅製作組喺做完[[電子遊戲設計|設計]]－度好嗮隻遊戲嘅規則應該係點－之後，就要開始做[[程式編寫]]，編制隻遊戲嘅程式，途中用到[[電腦圖像]]同[[人工智能]]等嘅技術，而[[大型多人網上遊戲]]（MMOG）等嘅編程仲會考製作組對[[網絡編程]]同[[數據庫]]等技術嘅認識<ref>Sanchez-Crespo, D., & Dalmau, D. S. C. (2004). ''Core techniques and algorithms in game programming''. New Riders.</ref>。雖然遊戲編程咁專業，但都有啲人為興趣而做遊戲編程，而且仲有成功案例<ref>[https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ 7 Reasons Game Development Is the Perfect Side Hobby for Software Developers] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181013173204/https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ |date=2018年10月13號 }}. ''Atomic Object''.</ref><ref>Moore, Michael E.; Novak, Jeannie (2010). ''Game Industry Career Guide''. Delmar: Cengage Learning.</ref>。 一個電子遊戲程式嘅根基係[[遊戲迴圈]]（game loop）：隻遊戲嘅程式係一個[[迴圈]]（loop），要係噉重複做同一樣嘅工作（而唔係將個程式啲[[源碼|碼]]逐句逐句行一次就算）－呢樣工作就係攞「玩家透過[[遊戲手掣|手掣]]等架生俾嘅輸入」以及「隻遊戲喺上一刻嘅狀態」等嘅[[資訊]]，再按呢啲資訊同隻遊戲嘅法則，計遊戲世界下一刻嘅狀態應該係點。即係話一隻電子遊戲大致上可以想像成噉樣（用咗 [[while 迴圈]]）嘅[[虛擬碼]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>"[https://web.archive.org/web/20070208133442/http://pil.pl/~mariuszj/rozne/plg-second-printing-update.pdf Programming Linux Games, Chapter 1]" (PDF). ISBN 1-886411-48-4.</ref>： '''while''' game is running process inputs update game world generate outputs '''loop''' 以上呢段碼就噉睇落好簡單，但查實佢包含多個複雜嘅[[子系統]]（subsystem）：輸入可以包括[[鍵盤]]、[[踎士]]、同手掣等，而控制系統嘅設計可以高深得好交關（例：「要用邊啲掣做輸入先可以令玩家覺得舒服就手？」）；更新個遊戲世界即係要攞玩家嘅輸入加埋個世界前一刻嘅狀態，用一大堆（表示個遊戲世界運作法則嘅）碼計出下一刻嘅狀態應該係點，例如如果玩家撳咗「向前」，玩家控制嘅角色位置就要向住佢面向嘅方向改變，而改變幅度由個角色嘅移動速度決定；跟手個程式仲要有計，將個新狀態顯示俾喺個[[熒光幕]]上面，等個用家有得睇（涉及大量電腦圖像技術）。喺現實應用裏面，上述嘅程式閒閒地可以有幾萬行碼<ref name="informITgameloop"/><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>。 == 程式結構 == [[File:Pac-Man Atari 2600 footage.ogv|thumb|270px|1982 年嘅食鬼遊戲]] {{see also|控制流程}} 一個遊戲程式結構大致如下：喺一隻遊戲嘅程式啟動嗰陣，個程式要[[初始化]]（initialize）－設定好嗮隻遊戲嘅[[參數]]嘅數值、講好嗮要用乜[[系統資源|資源]]等等。初始化咗之後，個程式就要進入[[遊戲迴圈]]（game loop）－喺[[程式編寫]]上，[[迴圈]]（loop）係一類[[控制流程]]機制，能夠令一段程式碼只要某啲條件唔達到，就會一路係噉重複行，而相對喺冇迴圈嗰陣，段碼會逐句逐句行，行一次就算<ref name="mcshaffry20143435">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 34 - 35.</ref>。好似係以下呢段[[食鬼]]嘅[[虛擬碼]]噉，就用咗個 [[while 迴圈]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>： move_speed = ... number_of_ghost = ... ... ''用若干行 declaration 設定遊戲柞參數嘅數值'' '''while''' player.lives > 0 ''當玩家有多過 0 條命嗰陣一路做...（「玩家命變咗 0」就係 [[GAME OVER]] 條件）'' // Process Inputs；睇'''讀取輸入''' JoystickData j = grab raw data from joystick ''由手掣嗰度探測玩家撳咗乜掣'' // Update Game World；睇'''遊戲邏輯'''同'''人工智能''' update player.position based on j ''基於玩家撳嘅掣，更新玩家角色嘅位置'' foreach Ghost g in world ''for 每一隻鬼'' if player collides with g ''如果玩家撞到嗰隻鬼'' kill either player or g ''玩家就死'' else update AI for g based on player.position ''基於隻鬼嘅人工智能，更新佢嘅位置'' end loop // ''喺現實應用上，以上嘅各個動作通常會每個做一個[[子程式]]。'' ... // Generate outputs；睇'''遊戲外觀''' draw graphics ''喺熒光幕上面畫相應嘅影像'' update audio ''... 同埋整聲效'' loop {{clear}} == 讀取輸入 == [[File:Nintendo-Switch-Pro-Controller-FL.jpg|thumb|270px|一個[[任天堂 Switch]] 嘅手掣；佢上面有好多個掣，俾玩家用手指活動嚟俾輸入。]] 一個遊戲程式嘅首要任務係要曉讀取[[玩家]]俾嘅[[輸入]]（input）：一隻遊戲[[定義]]係一種能夠俾玩家有操控權嘅媒體－相對於[[戲]]或者[[文學]]等淨係向觀眾單向噉傳意念嘅媒體；所以隻遊戲要有某啲方法知玩家想做啲乜；喺傳統嘅[[家用遊戲機]]當中，玩家會有個[[遊戲機手掣|手掣]]攞喺手，個手掣有若干個掣俾佢撳，每當佢撳一個掣嗰時，個掣就會有（好微弱、唔足以危害人類嘅）[[電]]傳返去部機嗰度，於是喺是但一個時間點，部機都可以靠探測由手掣嚟嘅[[訊號]]，知玩家撳咗邊幾個掣<ref name="shellymisty2008">Shelly, Gary; Vermaat, Misty (2008). ''Discovering Computers: Fundamentals''. Boston, MA: Course Technology Cengage Learning. p. 172.</ref><ref>Whitehead, A., Crampton, N., Fox, K., & Johnston, H. (2007, November). Sensor networks as video game input devices. In ''Proceedings of the 2007 conference on Future Play'' (pp. 38-45). ACM.</ref>。 喺[[軟件]]上，遊戲機內部對輸入嘅處理可以大致上想像成類似噉嘅 [[Arduino]]（一種用嚟為電子硬件做編程嘅[[程式語言]]）[[原始碼|碼]]<ref>[https://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ Video Game Controller With Arduino] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190113120535/http://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ |date=2019年1月13號 }}.</ref>： <source lang="arduino" style="font-size:10pt;"> const int UpButton = 12; /* 用一個變數代表個「上」掣有冇俾人撳 */ const int DownButton = 11; /* 另一個變數代表個「下」掣有冇俾人撳 */ void setup(){ Serial.begin(9600); pinMode(UpButton, INPUT); pinMode(UpButton, INPUT); } void loop(){ /* 程式迴圈 */ if(digitalRead(UpButton) == HIGH){ /* 如果個「上」掣有訊號... */ Serial.println("Up:"); delay(100); } if(digitalRead(DownButton) == HIGH){ /* 如果個「下」掣有訊號... */ Serial.println("Down:"); delay(100); } } </source> 一個遊戲程式要編成（例如）當感應到「上」掣有訊號嗰時，將個角色向前移動，移動幅度取決於個角色嘅速度－於是玩家就可以透過撳手掣上嘅掣，控制遊戲世界入面嘅嘢。其他平台嘅遊戲通常唔會用手掣，不過原理基本上一樣：好似係[[電腦遊戲]]當中，玩家會用[[踎士]]同[[鍵盤]]俾輸入；而呢啲輸入架生都係會傳電訊號俾部電腦嘅主機<ref name="shellymisty2008"/>。 === 指令詮釋器 === 喺現實世界，出得街賣嘅遊戲多數有'''指令詮釋器'''（command interpreter）：指令詮釋器係喺遊戲收到嘅輸入同世界更新之間嘅詮釋機制；例如係一隻賽車遊戲當中，喺玩家撳咗個「X」掣嗰陣，個遊戲程式要將呢個指令翻譯成「個玩家想加速」，跟住再按呢份資訊將玩家架車嘅加速度作出相應嘅改變。呢個過程就噉睇好似冇必要，但查實相當有用：有咗呢種機制，遊戲製作組就可以整個模組出嚟，俾玩家設定（例如）「X」掣對應邊個指令、「Y」掣對應邊個指令... 呀噉－等玩家有得將個遊戲操作方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 40.</ref><ref name="designinggamecontrols">[https://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php Designing Game Controls] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190112233512/http://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php |date=2019年1月12號 }}. ''Gamasutra''.</ref>。 例如喺冇指令詮釋器之下，一隻[[射擊遊戲]]嘅原始碼會有噉嘅嘢<ref name="commandinter">[https://gameprogrammingpatterns.com/command.html Command]. ''Game Programming''.</ref>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) jump(); // 如果撳咗 X 掣，角色要跳。 else if (isPressed(BUTTON_Y)) fireGun(); // 如果撳咗 Y 掣，角色會開槍。 else if (isPressed(BUTTON_A)) swapWeapon(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_B)) lurchIneffectively(); } </source> 而喺有指令詮釋器下，段碼會變成噉<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) buttonX_->execute(); // 如果撳咗 X 掣，做 X 掣相應嘅功能； else if (isPressed(BUTTON_Y)) buttonY_->execute(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_A)) buttonA_->execute(); else if (isPressed(BUTTON_B)) buttonB_->execute(); } </source> 呢段碼會配合好似噉嘅碼<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> class Command // 定義一個 class，代表指令 { public: virtual ~Command() {} virtual void execute() = 0; }; class JumpCommand : public Command // 定義「跳」嘅指令 { public: virtual void execute() { jump(); } }; class FireCommand : public Command // 定義「開槍」嘅指令 { public: virtual void execute() { fireGun(); } }; ... 如此類推 ... class InputHandler // 定義一個 class { public: void handleInput(); private: Command* buttonX_; // 每個掣都係一個 pointer，point 去某個指令。 Command* buttonY_; Command* buttonA_; Command* buttonB_; }; </source> 喺冇指令詮釋器嘅情況當中，如果（例如）有個玩家比較鍾意用 X 掣代表「開槍」，A 掣代表「跳」，而唔用隻遊戲預設嗰個控制方案，佢都冇方法改個控制方案（除非佢曉改隻遊戲嘅程式）；但喺有指令詮釋器嘅情況下，製作組可以喺遊戲當中加個模組，俾玩家揀要唔要跟預設個控制方案，而如果佢唔要，佢想揀邊個掣代表邊個指令－指令詮釋器嘅存在令玩家有得將控制方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40"/>。 {{clear}} == 遊戲邏輯 == {{see also|物件導向編程}} '''遊戲邏輯'''（game logic）指隻遊戲入面有乜[[物件導向編程|物件]]、每件物件包含乜[[變數 (編程)|變數]]、以及物件同物件之間點互動，遊戲邏輯亦都界定咗個遊戲程式要點樣對玩家嘅輸入俾反應。用返上面嗰段食鬼碼為例，隻遊戲嘅遊戲邏輯包含咗初始化當中嗰柞定義咗嘅變數同物件，以及個遊戲迴圈入面嘅「process input」同「update game world」當中所包含嘅「隻遊戲點運作」嘅法則。遊戲邏輯係[[電子遊戲設計]]要度好嘅嘢<ref name="mcshaffry20143435"/>。為一隻遊戲編定遊戲邏輯嗰陣要考慮嘅嘢包括咗<ref name="mcshaffry2014ch2">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. Ch. 2.</ref>： *[[數據結構]]（data structure）：一隻遊戲會包含大量嘅物件同相應變數，例如一隻一般嘅[[射擊遊戲]]會有若干把唔同嘅槍俾玩家揀，每把係一件物件，而佢哋分別喺「彈匣大細」同「每槍造成幾多傷害」等嘅變數上都有異；編寫一個遊戲程式需要思考數據結構要點處理－個程式內部要用乜方法儲起各變數同物件嘅數據（睇埋[[初始化]]）<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 *[[基於事件架構]]（event-driven architecture，簡稱「EDA」）係一種[[軟件畫則]]上嘅範式。喺遊戲編程上，基於事件架構將一隻遊戲軟件視為一柞'''事件'''（event）嘅集合體。一件事件係指一次系統狀態嘅改變（例：「架車開始加速，加速度提升若干數值」），而喺好多遊戲嘅程式當中都有'''事件管理系統'''（event manager）：事件管理系統界定每種事件係乜同涉及乜數據；而喺做更新遊戲狀態嗰時，遊戲世界入面每件物件同每個子系統（睇 [[foreach]]）會睇吓發生緊嘅事件當中邊啲係同佢相關嘅，再按遊戲法則決定要點俾反應<ref>K. Mani Chandy. ''Event-Driven Applications: Costs, Benefits and Design Approaches'', California Institute of Technology, 2006.</ref>。 === 遊戲物理 === {{main|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）指個遊戲世界嘅[[物理]]：除咗[[互動式小說]]等少數遊戲類型之外，電子遊戲多數都會有個空間俾玩家控制某啲嘢喺入面郁動，所以一隻遊戲嘅世界多數要有[[物理法則]]主宰啲嘢應該點郁（唔一定合乎現實世界嘅物理定律），而喺「更新遊戲世界狀態」嘅過程當中，個遊戲程式要按照遊戲嘅物理法則同玩家輸入計返個世界嘅狀態應該點變，例如一隻用[[牛頓力學]]（Newtonian mechanics）嘅[[賽車遊戲]]，喺玩家撳咗「踩油」嘅掣嗰陣，要改變架車嘅[[加速度]]數值，而架車相應嘅[[速度]]同位置等變數亦要跟牛頓力學裏面嘅法則作出相應嘅改變<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 例如以下呢段用 [[C 程式語言|C]] 寫嘅碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體，喺[[動作遊戲]]當中基本上實會用到<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref>： {{clear}} <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，佢列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 人工智能 == {{main|電子遊戲嘅人工智能}} 遊戲編程會用到[[人工智能]]（AI）嘅技術：好多遊戲嘅[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]入面都會有敵人俾玩家打，啲敵人要曉唔淨只係企喺度，仲要識探測玩家嘅位置，並且攻擊玩家，以及對玩家嘅攻擊作出迴避等等－即係話要令遊戲角色作出有[[智能]]嘅行為，而「令[[機械]]展示智能」正正就係人工智能嘅定義<ref>Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref>。 一般嘅[[電子遊戲人工智能]]（video game AI）有以下嘅部份： *'''刺激詮釋器'''（stimulus interpreter）：刺激詮釋器會話俾一個人工智能程式知個遊戲狀態係點；一般嚟講，每個個體敵人都會有個獨立嘅人工智能（除非隻遊戲係講玩家角色打緊一班具有[[集合心靈]]嘅外星人），每個智能會透過刺激詮釋器得到佢哋應該得到嘅資訊，跟住個程式要有方法表示「[[foreach]] 敵人，嗰個敵人手上有乜資訊」<ref name="mcshaffry2014p45">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 45 - 46.</ref>。 *'''決策系統'''（decision system）：每一個人工智能都要按手上嘅資訊同自己嘅目的，計出跟住要採取乜嘢行動；例如一個敵人見到玩家，知道玩家嘅位置，而佢目的係要行埋玩家度攻擊佢，佢個人工智能程式就要有個方法教佢點樣用「玩家嘅位置」同「自己嘅位置」（個決策系統嘅輸入）計出「自己應該向乜方向移動」（個決策系統嘅輸出）<ref name="mcshaffry2014p45"/>。 舉例說明，喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 == 遊戲外觀 == {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = Jcactv.JPG | caption1 = 一個電視[[液晶顯示器]]；一部[[家用遊戲機]]通常會用某啲方式傳訊號去個顯示器嗰度，話俾個顯示器聽要出乜畫面。 | image2 = PSP-2000.jpg | caption2 = 一部 [[PSP]]；PSP 係一部[[手提遊戲機]]，部機上面有熒幕用嚟顯示遊戲狀態。 }} '''遊戲外觀'''（game view）係一柞將遊戲邏輯向觀察者（通常指玩家）展現嘅子系統：一隻遊戲需要俾玩家決定要作出乜行動，而為咗俾玩家知要做決策，個程式實要以某啲方式，呈現遊戲世界嘅狀態俾玩家知；喺廿一世紀嘅應用當中，遊戲世界通常會用有吸引力嘅[[電腦圖像]]（CG）再加埋適當嘅[[聲音]]嚟呈現。喺攞咗玩家輸入，又計好遊戲世界嘅新狀態之後，個遊戲程式要做嘅嘢就係度好「個熒光幕要顯示乜圖像」以及「啲[[音響喇叭]]要出乜嘢聲」－負責做呢個工序嘅遊戲程式部份就係遊戲外觀系統<ref name="mcshaffry2014p41">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 41.</ref>。 === 影像 === {{see also|電腦圖像}} 顯示影像嘅方法要睇隻遊戲係用二維定三維影像嘅做法： *[[二維]]圖像會用[[精靈圖]]（sprite）結合埋一齊整景。舉個例子說明，喺一隻二維嘅《[[超級瑪利奧]]》（Super Mario）遊戲入面，個遊戲程式會記住主角嘅精靈圖同埋啲怪獸嘅精靈圖，而個主角瑪利奧嘅精靈圖又會包含咗（例如）佢企喺度嗰陣嘅樣、佢行路嗰陣嘅樣、同埋佢跳嗰陣嘅樣等等。喺每一個時間點，個程式都會按「個主角同每隻怪獸喺邊個位置，喺度做緊乜」等嘅資訊，揀應該用邊幾幅精靈圖，並且按照每件物件嘅位置，將呢啲精靈圖同個背景合拼埋一齊，最後形成一個畫面，最後個程式要將呢個畫面傳去個熒光幕嗰度，等個熒光幕將個畫面顯示出嚟<ref name="james">Hague, James. "[https://prog21.dadgum.com/181.html Why Do Dedicated Game Consoles Exist?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180423173142/http://prog21.dadgum.com/181.html |date=2018年4月23號 }}". ''dadgum.com''.</ref><ref>Schaul, T. (2013, August). A video game description language for model-based or interactive learning. In 2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG) (pp. 1-8). ''IEEE''.</ref><ref>Khalifa, A., Green, M. C., Perez-Liebana, D., & Togelius, J. (2017, August). General video game rule generation. In 2017 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG) (pp. 170-177). ''IEEE''.</ref>。 *[[三維]]圖像會用到[[三維模型]]（3D model）。一個三維模型係一個（對於部電腦嚟講）用數字呈現嘅三維物體，而整一幅三維嘅電腦圖像過程要用[[彩現]]（rendering）嘅方法：想做彩現嘅人會首先整一個'''景檔案'''（scene file）出嚟，呢個檔案會包含多種資訊，包括「個景入面用咗啲乜嘢立體模型」、「每個立體模型喺邊個位置」、「光源喺邊」、「個鏡頭擺喺邊個位置」、同埋「幾何變換」（睇下面）呀噉，描述個景係點嘅；然後部電腦會將呢個檔案入面嘅數據傳去一個彩現程式嗰度，等個程式做一大柞人手做唔嚟嘅運算，計出個鏡頭會睇到嘅（二維）影像應該係點樣嘅，並且將個鏡頭所睇到嘅影像俾出嚟做輸出<ref name="bouknight1970">Bouknight, W. J. (1970). "A procedure for generation of three-dimensional half-tone computer graphics presentations". ''Communications of the ACM''. 13 (9): 527–536.</ref><ref name="phong1975">Phong, B-T (1975). "Illumination for computer generated pictures". ''Communications of the ACM''. 18 (6): 311–316.</ref>。 *無論二維定三維圖像，一個電子遊戲程式會係噉做「基於遊戲狀態更新影像」嘅工作，而且一秒內做閒閒地做幾廿次－由人眼嚟睇就好似係識郁嘅影像噉<ref name="james"/><ref name="bouknight1970"/>。 用虛擬碼表達大致上會係噉<ref>[https://www.toptal.com/game/ultimate-guide-to-processing-simple-game Ultimate Guide to the Processing Language Part II: Building a Simple Game]. ''Developers''.</ref>： make the background the color it should be ''// 將背景設做應有嘅色水。'' '''for each''' object ''// for each 物件，用精靈圖（2D 嘅話）或者三維模型（3D 嘅話）畫佢出嚟。'' take that object's position take that object's sprite/3D model draw it === 聲音 === {{see also|電腦音樂}} 電子遊戲程式會內有若干個聲檔案，喺某啲事件發生嗰陣，個程式要按「玩家角色離發聲物件幾遠」等嘅資訊，傳訊號去音響喇叭嗰度，教個喇叭出乜嘢聲。電子遊戲涉及三大種聲音<ref name="mcshaffry2014p44">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 43 - 44.</ref>： *[[遊戲音樂|音樂]]（music）：個遊戲程式一日喺某個狀態（「喺標題畫面」、「喺第一關」、「喺第二關」... 等等）就要一路循環播嘅聲，會用到 while 迴圈（「while 隻遊戲喺呢個呢個狀態，播呢首呢首音樂）。音樂對於營造一隻遊戲嘅氣氛嚟講不可或缺<ref>Collins, Karen (2008). ''Game sound: an introduction to the history, theory, and practice of video game music and sound design''. MIT Press. pp. 112–118.</ref>。 *[[聲效]]（sound effect）：指喺某啲事件發生嗰時一次性嘅聲，例如係一隻賽車遊戲入面，每當有兩架車相撞，個遊戲程式要叫個喇叭播出相應嗰個聲檔案嘅內容<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 *'''講嘢'''（speech）：係三種聲入面最難搞嗰種；因為喺多數情況下，個遊戲程式唔淨只要叫喇叭播出個聲檔案，仲要確保啲聲同講緊嘢嗰個角色嘅三維模型嘅[[嘴唇]]嘅郁動同步（而且喺製作上，整講嘢聲要特登請配音員返嚟做）。有啲遊戲程式會索性有個數據庫，儲住「人類嘴唇喺發每種聲嗰時係乜樣」嘅資訊，再喺要播講嘢聲嗰陣，即場由啲聲計出個角色嘅三維模型嘅嘴唇要係乜樣<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 喺每一個時間點 <math>t</math>，個遊戲程式要考慮有邊幾個聲檔案喺度播緊，再（foreach 播緊嘅聲檔案）按「呢個聲檔案處於邊個時間點」以及「呢個聲源離玩家角色幾遠」等嘅資訊，計出佢喺嗰個時間點會造成乜嘢聲（一個聲有「幾高音」同「幾大聲」等都可以用數字表示），再將呢啲資訊傳去音響喇叭嗰度<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 {{clear}} {{clear}} == 編程架生 == 常用嚟做遊戲編程嘅[[程式語言]]同架生有以下呢啲（要留意嘅係，遊戲好多時會用多過一款語言寫）： *[[組合語言]]（多數係廿世紀嘅遊戲先會用嘅）<ref>Hyde, Randy (1985). ''Using 6502 Assembly Language''.</ref> *[[C 程式語言|C]]<ref name="ccpp">Corlan, Alexandru-Dan (2011). "[https://www.cprogramming.com/game-programming.html Game Programming in C and C++] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190513112051/https://www.cprogramming.com/game-programming.html |date=2019年5月13號 }}".</ref> *[[C++]]<ref name="ccpp"/> *[[C#]] *[[Java 程式語言|Java]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan. "[https://web.archive.org/web/20151110034437/http://legacy.lwjgl.org/projects.php LWJGL - Projects]".</ref> *[[Lua]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan (2015-03-24). "[http://www.lua.org/uses.html Lua: Uses] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190724041205/http://www.lua.org/uses.html |date=2019年7月24號 }}".</ref> *[[DirectX]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[Direct3D]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[OpenGL]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲設計]] *[[電子遊戲設計]] *[[電子遊戲製作]] *[[遊戲物理]] *[[電腦編程]] *[[網絡編程]] *[[遊戲模組]] *[[程序生成]] *[[物件生成]] *[[遊戲引擎]] *[[遊戲描述語言]] *[[打機用語]] {{div col end}} {{clear}} == 文獻 == *Lengyel, E. (2001). ''Mathematics for 3D game programming and computer graphics''. Charles River Media, Inc.. *McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[http://www.gamedev.net/ GameDev.net], a leading resource for game development. *[http://www.igda.org/ International Game Developers Association (IGDA)]. *[http://web.mit.edu/professional/short-programs/courses/game_development_for_software_engineers.html Game Development for Software Engineers], a short 5 day short course offered by MIT with guidance from the mentors of the award-winning MIT Game Lab. *[http://www.konaearth.com/Life/2006/060430/ One ex-game programmer's experience in the game development industry]. *[http://www.sloperama.com/advice/lesson15.htm Game industry veteran Tom Sloper's advice on game programming]. === 維基 === *[http://gamedesign.wikidot.com/ 2D Game Development wiki]. *[https://web.archive.org/web/20100107180938/http://wiki.gamedev.net/index.php/Main_Page Game Development Wiki -GDwiki]. {{視像遊戲}} {{程式執行}} [[Category:遊戲製作]] e3prm43zensnzl9wy24qdgpmnedxmfs 1865135 1865134 2022-08-19T03:24:14Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{好文}} [[File:Battle for Mandicor 0.0.5.png|thumb|300px|一隻製作早期嘅遊戲；喺整遊戲嗰陣，製作組通常會用低質圖像頂住檔先，試行吓個遊戲嘅程式－遊戲程式喺呢度應該經已處於行得到嘅狀態。]] '''遊戲編程'''（{{jpingauto|jau4 hei3 pin1 cing4}}；{{lang-en|'''game programming'''}}）係[[電子遊戲製作]]嘅一部份，指為[[電子遊戲]]做[[軟件工程]]嘅工作：通常一隻遊戲嘅製作組喺做完[[電子遊戲設計|設計]]－度好嗮隻遊戲嘅規則應該係點－之後，就要開始做[[程式編寫]]，編制隻遊戲嘅程式，途中用到[[電腦圖像]]同[[人工智能]]等嘅技術，而[[大型多人網上遊戲]]（MMOG）等嘅編程仲會考製作組對[[網絡編程]]同[[數據庫]]等技術嘅認識<ref>Sanchez-Crespo, D., & Dalmau, D. S. C. (2004). ''Core techniques and algorithms in game programming''. New Riders.</ref>。雖然遊戲編程咁專業，但都有啲人為興趣而做遊戲編程，而且仲有成功案例<ref>[https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ 7 Reasons Game Development Is the Perfect Side Hobby for Software Developers] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181013173204/https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ |date=2018年10月13號 }}. ''Atomic Object''.</ref><ref>Moore, Michael E.; Novak, Jeannie (2010). ''Game Industry Career Guide''. Delmar: Cengage Learning.</ref>。 一個電子遊戲程式嘅根基係[[遊戲迴圈]]（game loop）：隻遊戲嘅程式係一個[[迴圈]]（loop），要係噉重複做同一樣嘅工作（而唔係將個程式啲[[源碼|碼]]逐句逐句行一次就算）－呢樣工作就係攞「玩家透過[[遊戲手掣|手掣]]等架生俾嘅輸入」以及「隻遊戲喺上一刻嘅狀態」等嘅[[資訊]]，再按呢啲資訊同隻遊戲嘅法則，計遊戲世界下一刻嘅狀態應該係點。即係話一隻電子遊戲大致上可以想像成噉樣（用咗 [[while 迴圈]]）嘅[[虛擬碼]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>"[https://web.archive.org/web/20070208133442/http://pil.pl/~mariuszj/rozne/plg-second-printing-update.pdf Programming Linux Games, Chapter 1]" (PDF). ISBN 1-886411-48-4.</ref>： '''while''' game is running process inputs update game world generate outputs '''loop''' 以上呢段碼就噉睇落好簡單，但查實佢包含多個複雜嘅[[子系統]]（subsystem）：輸入可以包括[[鍵盤]]、[[踎士]]、同手掣等，而控制系統嘅設計可以高深得好交關（例：「要用邊啲掣做輸入先可以令玩家覺得舒服就手？」）；更新個遊戲世界即係要攞玩家嘅輸入加埋個世界前一刻嘅狀態，用一大堆（表示個遊戲世界運作法則嘅）碼計出下一刻嘅狀態應該係點，例如如果玩家撳咗「向前」，玩家控制嘅角色位置就要向住佢面向嘅方向改變，而改變幅度由個角色嘅移動速度決定；跟手個程式仲要有計，將個新狀態顯示俾喺個[[熒光幕]]上面，等個用家有得睇（涉及大量電腦圖像技術）。喺現實應用裏面，上述嘅程式閒閒地可以有幾萬行碼<ref name="informITgameloop"/><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>。 == 程式結構 == [[File:Pac-Man Atari 2600 footage.ogv|thumb|270px|1982 年嘅食鬼遊戲]] {{see also|控制流程}} 一個遊戲程式結構大致如下：喺一隻遊戲嘅程式啟動嗰陣，個程式要[[初始化]]（initialize）－設定好嗮隻遊戲嘅[[參數]]嘅數值、講好嗮要用乜[[系統資源|資源]]等等。初始化咗之後，個程式就要進入[[遊戲迴圈]]（game loop）－喺[[程式編寫]]上，[[迴圈]]（loop）係一類[[控制流程]]機制，能夠令一段程式碼只要某啲條件唔達到，就會一路係噉重複行，而相對喺冇迴圈嗰陣，段碼會逐句逐句行，行一次就算<ref name="mcshaffry20143435">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 34 - 35.</ref>。好似係以下呢段[[食鬼]]嘅[[虛擬碼]]噉，就用咗個 [[while 迴圈]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>： move_speed = ... number_of_ghost = ... ... ''用若干行 declaration 設定遊戲柞參數嘅數值'' '''while''' player.lives > 0 ''當玩家有多過 0 條命嗰陣一路做...（「玩家命變咗 0」就係 [[GAME OVER]] 條件）'' // Process Inputs；睇'''讀取輸入''' JoystickData j = grab raw data from joystick ''由手掣嗰度探測玩家撳咗乜掣'' // Update Game World；睇'''遊戲邏輯'''同'''人工智能''' update player.position based on j ''基於玩家撳嘅掣，更新玩家角色嘅位置'' foreach Ghost g in world ''for 每一隻鬼'' if player collides with g ''如果玩家撞到嗰隻鬼'' kill either player or g ''玩家就死'' else update AI for g based on player.position ''基於隻鬼嘅人工智能，更新佢嘅位置'' end loop // ''喺現實應用上，以上嘅各個動作通常會每個做一個[[子程式]]。'' ... // Generate outputs；睇'''遊戲外觀''' draw graphics ''喺熒光幕上面畫相應嘅影像'' update audio ''... 同埋整聲效'' loop {{clear}} == 讀取輸入 == [[File:Nintendo-Switch-Pro-Controller-FL.jpg|thumb|270px|一個[[任天堂 Switch]] 嘅手掣；佢上面有好多個掣，俾玩家用手指活動嚟俾輸入。]] 一個遊戲程式嘅首要任務係要曉讀取[[玩家]]俾嘅[[輸入]]（input）：一隻遊戲[[定義]]係一種能夠俾玩家有操控權嘅媒體－相對於[[戲]]或者[[文學]]等淨係向觀眾單向噉傳意念嘅媒體；所以隻遊戲要有某啲方法知玩家想做啲乜；喺傳統嘅[[家用遊戲機]]當中，玩家會有個[[遊戲機手掣|手掣]]攞喺手，個手掣有若干個掣俾佢撳，每當佢撳一個掣嗰時，個掣就會有（好微弱、唔足以危害人類嘅）[[電]]傳返去部機嗰度，於是喺是但一個時間點，部機都可以靠探測由手掣嚟嘅[[訊號]]，知玩家撳咗邊幾個掣<ref name="shellymisty2008">Shelly, Gary; Vermaat, Misty (2008). ''Discovering Computers: Fundamentals''. Boston, MA: Course Technology Cengage Learning. p. 172.</ref><ref>Whitehead, A., Crampton, N., Fox, K., & Johnston, H. (2007, November). Sensor networks as video game input devices. In ''Proceedings of the 2007 conference on Future Play'' (pp. 38-45). ACM.</ref>。 喺[[軟件]]上，遊戲機內部對輸入嘅處理可以大致上想像成類似噉嘅 [[Arduino]]（一種用嚟為電子硬件做編程嘅[[程式語言]]）[[原始碼|碼]]<ref>[https://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ Video Game Controller With Arduino] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190113120535/http://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ |date=2019年1月13號 }}.</ref>： <source lang="arduino" style="font-size:10pt;"> const int UpButton = 12; /* 用一個變數代表個「上」掣有冇俾人撳 */ const int DownButton = 11; /* 另一個變數代表個「下」掣有冇俾人撳 */ void setup(){ Serial.begin(9600); pinMode(UpButton, INPUT); pinMode(UpButton, INPUT); } void loop(){ /* 程式迴圈 */ if(digitalRead(UpButton) == HIGH){ /* 如果個「上」掣有訊號... */ Serial.println("Up:"); delay(100); } if(digitalRead(DownButton) == HIGH){ /* 如果個「下」掣有訊號... */ Serial.println("Down:"); delay(100); } } </source> 一個遊戲程式要編成（例如）當感應到「上」掣有訊號嗰時，將個角色向前移動，移動幅度取決於個角色嘅速度－於是玩家就可以透過撳手掣上嘅掣，控制遊戲世界入面嘅嘢。其他平台嘅遊戲通常唔會用手掣，不過原理基本上一樣：好似係[[電腦遊戲]]當中，玩家會用[[踎士]]同[[鍵盤]]俾輸入；而呢啲輸入架生都係會傳電訊號俾部電腦嘅主機<ref name="shellymisty2008"/>。 === 指令詮釋器 === 喺現實世界，出得街賣嘅遊戲多數有'''指令詮釋器'''（command interpreter）：指令詮釋器係喺遊戲收到嘅輸入同世界更新之間嘅詮釋機制；例如係一隻賽車遊戲當中，喺玩家撳咗個「X」掣嗰陣，個遊戲程式要將呢個指令翻譯成「個玩家想加速」，跟住再按呢份資訊將玩家架車嘅加速度作出相應嘅改變。呢個過程就噉睇好似冇必要，但查實相當有用：有咗呢種機制，遊戲製作組就可以整個模組出嚟，俾玩家設定（例如）「X」掣對應邊個指令、「Y」掣對應邊個指令... 呀噉－等玩家有得將個遊戲操作方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 40.</ref><ref name="designinggamecontrols">[https://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php Designing Game Controls] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190112233512/http://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php |date=2019年1月12號 }}. ''Gamasutra''.</ref>。 例如喺冇指令詮釋器之下，一隻[[射擊遊戲]]嘅原始碼會有噉嘅嘢<ref name="commandinter">[https://gameprogrammingpatterns.com/command.html Command]. ''Game Programming''.</ref>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) jump(); // 如果撳咗 X 掣，角色要跳。 else if (isPressed(BUTTON_Y)) fireGun(); // 如果撳咗 Y 掣，角色會開槍。 else if (isPressed(BUTTON_A)) swapWeapon(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_B)) lurchIneffectively(); } </source> 而喺有指令詮釋器下，段碼會變成噉<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) buttonX_->execute(); // 如果撳咗 X 掣，做 X 掣相應嘅功能； else if (isPressed(BUTTON_Y)) buttonY_->execute(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_A)) buttonA_->execute(); else if (isPressed(BUTTON_B)) buttonB_->execute(); } </source> 呢段碼會配合好似噉嘅碼<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> class Command // 定義一個 class，代表指令 { public: virtual ~Command() {} virtual void execute() = 0; }; class JumpCommand : public Command // 定義「跳」嘅指令 { public: virtual void execute() { jump(); } }; class FireCommand : public Command // 定義「開槍」嘅指令 { public: virtual void execute() { fireGun(); } }; ... 如此類推 ... class InputHandler // 定義一個 class { public: void handleInput(); private: Command* buttonX_; // 每個掣都係一個 pointer，point 去某個指令。 Command* buttonY_; Command* buttonA_; Command* buttonB_; }; </source> 喺冇指令詮釋器嘅情況當中，如果（例如）有個玩家比較鍾意用 X 掣代表「開槍」，A 掣代表「跳」，而唔用隻遊戲預設嗰個控制方案，佢都冇方法改個控制方案（除非佢曉改隻遊戲嘅程式）；但喺有指令詮釋器嘅情況下，製作組可以喺遊戲當中加個模組，俾玩家揀要唔要跟預設個控制方案，而如果佢唔要，佢想揀邊個掣代表邊個指令－指令詮釋器嘅存在令玩家有得將控制方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40"/>。 {{clear}} == 遊戲邏輯 == {{see also|物件導向編程}} '''遊戲邏輯'''（game logic）指隻遊戲入面有乜[[物件導向編程|物件]]、每件物件包含乜[[變數 (編程)|變數]]、以及物件同物件之間點互動，遊戲邏輯亦都界定咗個遊戲程式要點樣對玩家嘅輸入俾反應。用返上面嗰段食鬼碼為例，隻遊戲嘅遊戲邏輯包含咗初始化當中嗰柞定義咗嘅變數同物件，以及個遊戲迴圈入面嘅「process input」同「update game world」當中所包含嘅「隻遊戲點運作」嘅法則。遊戲邏輯係[[電子遊戲設計]]要度好嘅嘢<ref name="mcshaffry20143435"/>。為一隻遊戲編定遊戲邏輯嗰陣要考慮嘅嘢包括咗<ref name="mcshaffry2014ch2">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. Ch. 2.</ref>： *[[數據結構]]（data structure）：一隻遊戲會包含大量嘅物件同相應變數，例如一隻一般嘅[[射擊遊戲]]會有若干把唔同嘅槍俾玩家揀，每把係一件物件，而佢哋分別喺「彈匣大細」同「每槍造成幾多傷害」等嘅變數上都有異；編寫一個遊戲程式需要思考數據結構要點處理－個程式內部要用乜方法儲起各變數同物件嘅數據（睇埋[[初始化]]）<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 *[[基於事件架構]]（event-driven architecture，簡稱「EDA」）係一種[[軟件畫則]]上嘅範式。喺遊戲編程上，基於事件架構將一隻遊戲軟件視為一柞'''事件'''（event）嘅集合體。一件事件係指一次系統狀態嘅改變（例：「架車開始加速，加速度提升若干數值」），而喺好多遊戲嘅程式當中都有'''事件管理系統'''（event manager）：事件管理系統界定每種事件係乜同涉及乜數據；而喺做更新遊戲狀態嗰時，遊戲世界入面每件物件同每個子系統（睇 [[foreach]]）會睇吓發生緊嘅事件當中邊啲係同佢相關嘅，再按遊戲法則決定要點俾反應<ref>K. Mani Chandy. ''Event-Driven Applications: Costs, Benefits and Design Approaches'', California Institute of Technology, 2006.</ref>。 === 遊戲物理 === {{main|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）指個遊戲世界嘅[[物理]]：除咗[[互動式小說]]等少數遊戲類型之外，電子遊戲多數都會有個空間俾玩家控制某啲嘢喺入面郁動，所以一隻遊戲嘅世界多數要有[[物理法則]]主宰啲嘢應該點郁（唔一定合乎現實世界嘅物理定律），而喺「更新遊戲世界狀態」嘅過程當中，個遊戲程式要按照遊戲嘅物理法則同玩家輸入計返個世界嘅狀態應該點變，例如一隻用[[牛頓力學]]（Newtonian mechanics）嘅[[賽車遊戲]]，喺玩家撳咗「踩油」嘅掣嗰陣，要改變架車嘅[[加速度]]數值，而架車相應嘅[[速度]]同位置等變數亦要跟牛頓力學裏面嘅法則作出相應嘅改變<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 例如以下呢段用 [[C 程式語言|C]] 寫嘅碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體，喺[[動作遊戲]]當中基本上實會用到<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref>： {{clear}} <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，佢列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 人工智能 == {{main|電子遊戲嘅人工智能}} 遊戲編程會用到[[人工智能]]（AI）嘅技術：好多遊戲嘅[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]入面都會有敵人俾玩家打，啲敵人要曉唔淨只係企喺度，仲要識探測玩家嘅位置，並且攻擊玩家，以及對玩家嘅攻擊作出迴避等等－即係話要令遊戲角色作出有[[智能]]嘅行為，而「令[[機械]]展示智能」正正就係人工智能嘅定義<ref>Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref>。 一般嘅[[電子遊戲人工智能]]（video game AI）有以下嘅部份： *'''刺激詮釋器'''（stimulus interpreter）：刺激詮釋器會話俾一個人工智能程式知個遊戲狀態係點；一般嚟講，每個個體敵人都會有個獨立嘅人工智能（除非隻遊戲係講玩家角色打緊一班具有[[集合心靈]]嘅外星人），每個智能會透過刺激詮釋器得到佢哋應該得到嘅資訊，跟住個程式要有方法表示「[[foreach]] 敵人，嗰個敵人手上有乜資訊」<ref name="mcshaffry2014p45">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 45 - 46.</ref>。 *'''決策系統'''（decision system）：每一個人工智能都要按手上嘅資訊同自己嘅目的，計出跟住要採取乜嘢行動；例如一個敵人見到玩家，知道玩家嘅位置，而佢目的係要行埋玩家度攻擊佢，佢個人工智能程式就要有個方法教佢點樣用「玩家嘅位置」同「自己嘅位置」（個決策系統嘅輸入）計出「自己應該向乜方向移動」（個決策系統嘅輸出）<ref name="mcshaffry2014p45"/>。 舉例說明，喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 == 遊戲外觀 == {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = Jcactv.JPG | caption1 = 一個電視[[液晶顯示器]]；一部[[家用遊戲機]]通常會用某啲方式傳訊號去個顯示器嗰度，話俾個顯示器聽要出乜畫面。 | image2 = PSP-2000.jpg | caption2 = 一部 [[PSP]]；PSP 係一部[[手提遊戲機]]，部機上面有熒幕用嚟顯示遊戲狀態。 }} '''遊戲外觀'''（game view）係一柞將遊戲邏輯向觀察者（通常指玩家）展現嘅子系統：一隻遊戲需要俾玩家決定要作出乜行動，而為咗俾玩家知要做決策，個程式實要以某啲方式，呈現遊戲世界嘅狀態俾玩家知；喺廿一世紀嘅應用當中，遊戲世界通常會用有吸引力嘅[[電腦圖像]]（CG）再加埋適當嘅[[聲音]]嚟呈現。喺攞咗玩家輸入，又計好遊戲世界嘅新狀態之後，個遊戲程式要做嘅嘢就係度好「個熒光幕要顯示乜圖像」以及「啲[[音響喇叭]]要出乜嘢聲」－負責做呢個工序嘅遊戲程式部份就係遊戲外觀系統<ref name="mcshaffry2014p41">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 41.</ref>。 === 影像 === {{see also|電腦圖像}} 顯示影像嘅方法要睇隻遊戲係用二維定三維影像嘅做法： *[[二維]]圖像會用[[精靈圖]]（sprite）結合埋一齊整景。舉個例子說明，喺一隻二維嘅《[[超級瑪利奧]]》（Super Mario）遊戲入面，個遊戲程式會記住主角嘅精靈圖同埋啲怪獸嘅精靈圖，而個主角瑪利奧嘅精靈圖又會包含咗（例如）佢企喺度嗰陣嘅樣、佢行路嗰陣嘅樣、同埋佢跳嗰陣嘅樣等等。喺每一個時間點，個程式都會按「個主角同每隻怪獸喺邊個位置，喺度做緊乜」等嘅資訊，揀應該用邊幾幅精靈圖，並且按照每件物件嘅位置，將呢啲精靈圖同個背景合拼埋一齊，最後形成一個畫面，最後個程式要將呢個畫面傳去個熒光幕嗰度，等個熒光幕將個畫面顯示出嚟<ref name="james">Hague, James. "[https://prog21.dadgum.com/181.html Why Do Dedicated Game Consoles Exist?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180423173142/http://prog21.dadgum.com/181.html |date=2018年4月23號 }}". ''dadgum.com''.</ref><ref>Schaul, T. (2013, August). A video game description language for model-based or interactive learning. In 2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG) (pp. 1-8). ''IEEE''.</ref><ref>Khalifa, A., Green, M. C., Perez-Liebana, D., & Togelius, J. (2017, August). General video game rule generation. In 2017 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG) (pp. 170-177). ''IEEE''.</ref>。 *[[三維]]圖像會用到[[三維模型]]（3D model）。一個三維模型係一個（對於部電腦嚟講）用數字呈現嘅三維物體，而整一幅三維嘅電腦圖像過程要用[[彩現]]（rendering）嘅方法：想做彩現嘅人會首先整一個'''景檔案'''（scene file）出嚟，呢個檔案會包含多種資訊，包括「個景入面用咗啲乜嘢立體模型」、「每個立體模型喺邊個位置」、「光源喺邊」、「個鏡頭擺喺邊個位置」、同埋「幾何變換」（睇下面）呀噉，描述個景係點嘅；然後部電腦會將呢個檔案入面嘅數據傳去一個彩現程式嗰度，等個程式做一大柞人手做唔嚟嘅運算，計出個鏡頭會睇到嘅（二維）影像應該係點樣嘅，並且將個鏡頭所睇到嘅影像俾出嚟做輸出<ref name="bouknight1970">Bouknight, W. J. (1970). "A procedure for generation of three-dimensional half-tone computer graphics presentations". ''Communications of the ACM''. 13 (9): 527–536.</ref><ref name="phong1975">Phong, B-T (1975). "Illumination for computer generated pictures". ''Communications of the ACM''. 18 (6): 311–316.</ref>。 *無論二維定三維圖像，一個電子遊戲程式會係噉做「基於遊戲狀態更新影像」嘅工作，而且一秒內做閒閒地做幾廿次－由人眼嚟睇就好似係識郁嘅影像噉<ref name="james"/><ref name="bouknight1970"/>。 用虛擬碼表達大致上會係噉<ref>[https://www.toptal.com/game/ultimate-guide-to-processing-simple-game Ultimate Guide to the Processing Language Part II: Building a Simple Game]. ''Developers''.</ref>： make the background the color it should be ''// 將背景設做應有嘅色水。'' '''for each''' object ''// for each 物件，用精靈圖（2D 嘅話）或者三維模型（3D 嘅話）畫佢出嚟。'' take that object's position take that object's sprite/3D model draw it === 聲音 === {{see also|電腦音樂}} 電子遊戲程式會內有若干個聲檔案，喺某啲事件發生嗰陣，個程式要按「玩家角色離發聲物件幾遠」等嘅資訊，傳訊號去音響喇叭嗰度，教個喇叭出乜嘢聲。電子遊戲涉及三大種聲音<ref name="mcshaffry2014p44">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 43 - 44.</ref>： *[[遊戲音樂|音樂]]（music）：個遊戲程式一日喺某個狀態（「喺標題畫面」、「喺第一關」、「喺第二關」... 等等）就要一路循環播嘅聲，會用到 while 迴圈（「while 隻遊戲喺呢個呢個狀態，播呢首呢首音樂）。音樂對於營造一隻遊戲嘅氣氛嚟講不可或缺<ref>Collins, Karen (2008). ''Game sound: an introduction to the history, theory, and practice of video game music and sound design''. MIT Press. pp. 112–118.</ref>。 *[[聲效]]（sound effect）：指喺某啲事件發生嗰時一次性嘅聲，例如係一隻賽車遊戲入面，每當有兩架車相撞，個遊戲程式要叫個喇叭播出相應嗰個聲檔案嘅內容<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 *'''講嘢'''（speech）：係三種聲入面最難搞嗰種；因為喺多數情況下，個遊戲程式唔淨只要叫喇叭播出個聲檔案，仲要確保啲聲同講緊嘢嗰個角色嘅三維模型嘅[[嘴唇]]嘅郁動同步（而且喺製作上，整講嘢聲要特登請配音員返嚟做）。有啲遊戲程式會索性有個數據庫，儲住「人類嘴唇喺發每種聲嗰時係乜樣」嘅資訊，再喺要播講嘢聲嗰陣，即場由啲聲計出個角色嘅三維模型嘅嘴唇要係乜樣<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 喺每一個時間點 <math>t</math>，個遊戲程式要考慮有邊幾個聲檔案喺度播緊，再（foreach 播緊嘅聲檔案）按「呢個聲檔案處於邊個時間點」以及「呢個聲源離玩家角色幾遠」等嘅資訊，計出佢喺嗰個時間點會造成乜嘢聲（一個聲有「幾高音」同「幾大聲」等都可以用數字表示），再將呢啲資訊傳去音響喇叭嗰度<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 {{clear}} {{clear}} == 編程架生 == 常用嚟做遊戲編程嘅[[程式語言]]同架生有以下呢啲（要留意嘅係，遊戲好多時會用多過一款語言寫）： *[[組合語言]]（多數係廿世紀嘅遊戲先會用嘅）<ref>Hyde, Randy (1985). ''Using 6502 Assembly Language''.</ref> *[[C 程式語言|C]]<ref name="ccpp">Corlan, Alexandru-Dan (2011). "[https://www.cprogramming.com/game-programming.html Game Programming in C and C++] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190513112051/https://www.cprogramming.com/game-programming.html |date=2019年5月13號 }}".</ref> *[[C++]]<ref name="ccpp"/> *[[C#]] *[[Java 程式語言|Java]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan. "[https://web.archive.org/web/20151110034437/http://legacy.lwjgl.org/projects.php LWJGL - Projects]".</ref> *[[Lua]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan (2015-03-24). "[http://www.lua.org/uses.html Lua: Uses] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190724041205/http://www.lua.org/uses.html |date=2019年7月24號 }}".</ref> *[[DirectX]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[Direct3D]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[OpenGL]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> == 文獻 == *Lengyel, E. (2001). ''Mathematics for 3D game programming and computer graphics''. Charles River Media, Inc.. *McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. {{clear}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲設計]] *[[電子遊戲設計]] *[[電子遊戲製作]] *[[遊戲物理]] *[[電腦編程]] *[[網絡編程]] *[[遊戲模組]] *[[程序生成]] *[[物件生成]] *[[遊戲引擎]] *[[遊戲描述語言]] *[[打機用語]] {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[http://www.gamedev.net/ GameDev.net], a leading resource for game development. *[http://www.igda.org/ International Game Developers Association (IGDA)]. *[http://web.mit.edu/professional/short-programs/courses/game_development_for_software_engineers.html Game Development for Software Engineers], a short 5 day short course offered by MIT with guidance from the mentors of the award-winning MIT Game Lab. *[http://www.konaearth.com/Life/2006/060430/ One ex-game programmer's experience in the game development industry]. *[http://www.sloperama.com/advice/lesson15.htm Game industry veteran Tom Sloper's advice on game programming]. === 維基 === *[http://gamedesign.wikidot.com/ 2D Game Development wiki]. *[https://web.archive.org/web/20100107180938/http://wiki.gamedev.net/index.php/Main_Page Game Development Wiki -GDwiki]. {{視像遊戲}} {{程式執行}} [[Category:遊戲製作]] 7910jcpol04ubbs3rcyhctz0mdp2b89 1865136 1865135 2022-08-19T03:24:48Z Dr. Greywolf 143999 /* 拎 */ wikitext text/x-wiki {{好文}} [[File:Battle for Mandicor 0.0.5.png|thumb|300px|一隻製作早期嘅遊戲；喺整遊戲嗰陣，製作組通常會用低質圖像頂住檔先，試行吓個遊戲嘅程式－遊戲程式喺呢度應該經已處於行得到嘅狀態。]] '''遊戲編程'''（{{jpingauto|jau4 hei3 pin1 cing4}}；{{lang-en|'''game programming'''}}）係[[電子遊戲製作]]嘅一部份，指為[[電子遊戲]]做[[軟件工程]]嘅工作：通常一隻遊戲嘅製作組喺做完[[電子遊戲設計|設計]]－度好嗮隻遊戲嘅規則應該係點－之後，就要開始做[[程式編寫]]，編制隻遊戲嘅程式，途中用到[[電腦圖像]]同[[人工智能]]等嘅技術，而[[大型多人網上遊戲]]（MMOG）等嘅編程仲會考製作組對[[網絡編程]]同[[數據庫]]等技術嘅認識<ref>Sanchez-Crespo, D., & Dalmau, D. S. C. (2004). ''Core techniques and algorithms in game programming''. New Riders.</ref>。雖然遊戲編程咁專業，但都有啲人為興趣而做遊戲編程，而且仲有成功案例<ref>[https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ 7 Reasons Game Development Is the Perfect Side Hobby for Software Developers] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181013173204/https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ |date=2018年10月13號 }}. ''Atomic Object''.</ref><ref>Moore, Michael E.; Novak, Jeannie (2010). ''Game Industry Career Guide''. Delmar: Cengage Learning.</ref>。 一個電子遊戲程式嘅根基係[[遊戲迴圈]]（game loop）：隻遊戲嘅程式係一個[[迴圈]]（loop），要係噉重複做同一樣嘅工作（而唔係將個程式啲[[源碼|碼]]逐句逐句行一次就算）－呢樣工作就係攞「玩家透過[[遊戲手掣|手掣]]等架生俾嘅輸入」以及「隻遊戲喺上一刻嘅狀態」等嘅[[資訊]]，再按呢啲資訊同隻遊戲嘅法則，計遊戲世界下一刻嘅狀態應該係點。即係話一隻電子遊戲大致上可以想像成噉樣（用咗 [[while 迴圈]]）嘅[[虛擬碼]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>"[https://web.archive.org/web/20070208133442/http://pil.pl/~mariuszj/rozne/plg-second-printing-update.pdf Programming Linux Games, Chapter 1]" (PDF). ISBN 1-886411-48-4.</ref>： '''while''' game is running process inputs update game world generate outputs '''loop''' 以上呢段碼就噉睇落好簡單，但查實佢包含多個複雜嘅[[子系統]]（subsystem）：輸入可以包括[[鍵盤]]、[[踎士]]、同手掣等，而控制系統嘅設計可以高深得好交關（例：「要用邊啲掣做輸入先可以令玩家覺得舒服就手？」）；更新個遊戲世界即係要攞玩家嘅輸入加埋個世界前一刻嘅狀態，用一大堆（表示個遊戲世界運作法則嘅）碼計出下一刻嘅狀態應該係點，例如如果玩家撳咗「向前」，玩家控制嘅角色位置就要向住佢面向嘅方向改變，而改變幅度由個角色嘅移動速度決定；跟手個程式仲要有計，將個新狀態顯示俾喺個[[熒光幕]]上面，等個用家有得睇（涉及大量電腦圖像技術）。喺現實應用裏面，上述嘅程式閒閒地可以有幾萬行碼<ref name="informITgameloop"/><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>。 == 程式結構 == [[File:Pac-Man Atari 2600 footage.ogv|thumb|270px|1982 年嘅食鬼遊戲]] {{see also|控制流程}} 一個遊戲程式結構大致如下：喺一隻遊戲嘅程式啟動嗰陣，個程式要[[初始化]]（initialize）－設定好嗮隻遊戲嘅[[參數]]嘅數值、講好嗮要用乜[[系統資源|資源]]等等。初始化咗之後，個程式就要進入[[遊戲迴圈]]（game loop）－喺[[程式編寫]]上，[[迴圈]]（loop）係一類[[控制流程]]機制，能夠令一段程式碼只要某啲條件唔達到，就會一路係噉重複行，而相對喺冇迴圈嗰陣，段碼會逐句逐句行，行一次就算<ref name="mcshaffry20143435">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 34 - 35.</ref>。好似係以下呢段[[食鬼]]嘅[[虛擬碼]]噉，就用咗個 [[while 迴圈]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>： move_speed = ... number_of_ghost = ... ... ''用若干行 declaration 設定遊戲柞參數嘅數值'' '''while''' player.lives > 0 ''當玩家有多過 0 條命嗰陣一路做...（「玩家命變咗 0」就係 [[GAME OVER]] 條件）'' // Process Inputs；睇'''讀取輸入''' JoystickData j = grab raw data from joystick ''由手掣嗰度探測玩家撳咗乜掣'' // Update Game World；睇'''遊戲邏輯'''同'''人工智能''' update player.position based on j ''基於玩家撳嘅掣，更新玩家角色嘅位置'' foreach Ghost g in world ''for 每一隻鬼'' if player collides with g ''如果玩家撞到嗰隻鬼'' kill either player or g ''玩家就死'' else update AI for g based on player.position ''基於隻鬼嘅人工智能，更新佢嘅位置'' end loop // ''喺現實應用上，以上嘅各個動作通常會每個做一個[[子程式]]。'' ... // Generate outputs；睇'''遊戲外觀''' draw graphics ''喺熒光幕上面畫相應嘅影像'' update audio ''... 同埋整聲效'' loop {{clear}} == 讀取輸入 == [[File:Nintendo-Switch-Pro-Controller-FL.jpg|thumb|270px|一個[[任天堂 Switch]] 嘅手掣；佢上面有好多個掣，俾玩家用手指活動嚟俾輸入。]] 一個遊戲程式嘅首要任務係要曉讀取[[玩家]]俾嘅[[輸入]]（input）：一隻遊戲[[定義]]係一種能夠俾玩家有操控權嘅媒體－相對於[[戲]]或者[[文學]]等淨係向觀眾單向噉傳意念嘅媒體；所以隻遊戲要有某啲方法知玩家想做啲乜；喺傳統嘅[[家用遊戲機]]當中，玩家會有個[[遊戲機手掣|手掣]]攞喺手，個手掣有若干個掣俾佢撳，每當佢撳一個掣嗰時，個掣就會有（好微弱、唔足以危害人類嘅）[[電]]傳返去部機嗰度，於是喺是但一個時間點，部機都可以靠探測由手掣嚟嘅[[訊號]]，知玩家撳咗邊幾個掣<ref name="shellymisty2008">Shelly, Gary; Vermaat, Misty (2008). ''Discovering Computers: Fundamentals''. Boston, MA: Course Technology Cengage Learning. p. 172.</ref><ref>Whitehead, A., Crampton, N., Fox, K., & Johnston, H. (2007, November). Sensor networks as video game input devices. In ''Proceedings of the 2007 conference on Future Play'' (pp. 38-45). ACM.</ref>。 喺[[軟件]]上，遊戲機內部對輸入嘅處理可以大致上想像成類似噉嘅 [[Arduino]]（一種用嚟為電子硬件做編程嘅[[程式語言]]）[[原始碼|碼]]<ref>[https://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ Video Game Controller With Arduino] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190113120535/http://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ |date=2019年1月13號 }}.</ref>： <source lang="arduino" style="font-size:10pt;"> const int UpButton = 12; /* 用一個變數代表個「上」掣有冇俾人撳 */ const int DownButton = 11; /* 另一個變數代表個「下」掣有冇俾人撳 */ void setup(){ Serial.begin(9600); pinMode(UpButton, INPUT); pinMode(UpButton, INPUT); } void loop(){ /* 程式迴圈 */ if(digitalRead(UpButton) == HIGH){ /* 如果個「上」掣有訊號... */ Serial.println("Up:"); delay(100); } if(digitalRead(DownButton) == HIGH){ /* 如果個「下」掣有訊號... */ Serial.println("Down:"); delay(100); } } </source> 一個遊戲程式要編成（例如）當感應到「上」掣有訊號嗰時，將個角色向前移動，移動幅度取決於個角色嘅速度－於是玩家就可以透過撳手掣上嘅掣，控制遊戲世界入面嘅嘢。其他平台嘅遊戲通常唔會用手掣，不過原理基本上一樣：好似係[[電腦遊戲]]當中，玩家會用[[踎士]]同[[鍵盤]]俾輸入；而呢啲輸入架生都係會傳電訊號俾部電腦嘅主機<ref name="shellymisty2008"/>。 === 指令詮釋器 === 喺現實世界，出得街賣嘅遊戲多數有'''指令詮釋器'''（command interpreter）：指令詮釋器係喺遊戲收到嘅輸入同世界更新之間嘅詮釋機制；例如係一隻賽車遊戲當中，喺玩家撳咗個「X」掣嗰陣，個遊戲程式要將呢個指令翻譯成「個玩家想加速」，跟住再按呢份資訊將玩家架車嘅加速度作出相應嘅改變。呢個過程就噉睇好似冇必要，但查實相當有用：有咗呢種機制，遊戲製作組就可以整個模組出嚟，俾玩家設定（例如）「X」掣對應邊個指令、「Y」掣對應邊個指令... 呀噉－等玩家有得將個遊戲操作方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 40.</ref><ref name="designinggamecontrols">[https://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php Designing Game Controls] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190112233512/http://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php |date=2019年1月12號 }}. ''Gamasutra''.</ref>。 例如喺冇指令詮釋器之下，一隻[[射擊遊戲]]嘅原始碼會有噉嘅嘢<ref name="commandinter">[https://gameprogrammingpatterns.com/command.html Command]. ''Game Programming''.</ref>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) jump(); // 如果撳咗 X 掣，角色要跳。 else if (isPressed(BUTTON_Y)) fireGun(); // 如果撳咗 Y 掣，角色會開槍。 else if (isPressed(BUTTON_A)) swapWeapon(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_B)) lurchIneffectively(); } </source> 而喺有指令詮釋器下，段碼會變成噉<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) buttonX_->execute(); // 如果撳咗 X 掣，做 X 掣相應嘅功能； else if (isPressed(BUTTON_Y)) buttonY_->execute(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_A)) buttonA_->execute(); else if (isPressed(BUTTON_B)) buttonB_->execute(); } </source> 呢段碼會配合好似噉嘅碼<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> class Command // 定義一個 class，代表指令 { public: virtual ~Command() {} virtual void execute() = 0; }; class JumpCommand : public Command // 定義「跳」嘅指令 { public: virtual void execute() { jump(); } }; class FireCommand : public Command // 定義「開槍」嘅指令 { public: virtual void execute() { fireGun(); } }; ... 如此類推 ... class InputHandler // 定義一個 class { public: void handleInput(); private: Command* buttonX_; // 每個掣都係一個 pointer，point 去某個指令。 Command* buttonY_; Command* buttonA_; Command* buttonB_; }; </source> 喺冇指令詮釋器嘅情況當中，如果（例如）有個玩家比較鍾意用 X 掣代表「開槍」，A 掣代表「跳」，而唔用隻遊戲預設嗰個控制方案，佢都冇方法改個控制方案（除非佢曉改隻遊戲嘅程式）；但喺有指令詮釋器嘅情況下，製作組可以喺遊戲當中加個模組，俾玩家揀要唔要跟預設個控制方案，而如果佢唔要，佢想揀邊個掣代表邊個指令－指令詮釋器嘅存在令玩家有得將控制方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40"/>。 {{clear}} == 遊戲邏輯 == {{see also|物件導向編程}} '''遊戲邏輯'''（game logic）指隻遊戲入面有乜[[物件導向編程|物件]]、每件物件包含乜[[變數 (編程)|變數]]、以及物件同物件之間點互動，遊戲邏輯亦都界定咗個遊戲程式要點樣對玩家嘅輸入俾反應。用返上面嗰段食鬼碼為例，隻遊戲嘅遊戲邏輯包含咗初始化當中嗰柞定義咗嘅變數同物件，以及個遊戲迴圈入面嘅「process input」同「update game world」當中所包含嘅「隻遊戲點運作」嘅法則。遊戲邏輯係[[電子遊戲設計]]要度好嘅嘢<ref name="mcshaffry20143435"/>。為一隻遊戲編定遊戲邏輯嗰陣要考慮嘅嘢包括咗<ref name="mcshaffry2014ch2">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. Ch. 2.</ref>： *[[數據結構]]（data structure）：一隻遊戲會包含大量嘅物件同相應變數，例如一隻一般嘅[[射擊遊戲]]會有若干把唔同嘅槍俾玩家揀，每把係一件物件，而佢哋分別喺「彈匣大細」同「每槍造成幾多傷害」等嘅變數上都有異；編寫一個遊戲程式需要思考數據結構要點處理－個程式內部要用乜方法儲起各變數同物件嘅數據（睇埋[[初始化]]）<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 *[[基於事件架構]]（event-driven architecture，簡稱「EDA」）係一種[[軟件畫則]]上嘅範式。喺遊戲編程上，基於事件架構將一隻遊戲軟件視為一柞'''事件'''（event）嘅集合體。一件事件係指一次系統狀態嘅改變（例：「架車開始加速，加速度提升若干數值」），而喺好多遊戲嘅程式當中都有'''事件管理系統'''（event manager）：事件管理系統界定每種事件係乜同涉及乜數據；而喺做更新遊戲狀態嗰時，遊戲世界入面每件物件同每個子系統（睇 [[foreach]]）會睇吓發生緊嘅事件當中邊啲係同佢相關嘅，再按遊戲法則決定要點俾反應<ref>K. Mani Chandy. ''Event-Driven Applications: Costs, Benefits and Design Approaches'', California Institute of Technology, 2006.</ref>。 === 遊戲物理 === {{main|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）指個遊戲世界嘅[[物理]]：除咗[[互動式小說]]等少數遊戲類型之外，電子遊戲多數都會有個空間俾玩家控制某啲嘢喺入面郁動，所以一隻遊戲嘅世界多數要有[[物理法則]]主宰啲嘢應該點郁（唔一定合乎現實世界嘅物理定律），而喺「更新遊戲世界狀態」嘅過程當中，個遊戲程式要按照遊戲嘅物理法則同玩家輸入計返個世界嘅狀態應該點變，例如一隻用[[牛頓力學]]（Newtonian mechanics）嘅[[賽車遊戲]]，喺玩家撳咗「踩油」嘅掣嗰陣，要改變架車嘅[[加速度]]數值，而架車相應嘅[[速度]]同位置等變數亦要跟牛頓力學裏面嘅法則作出相應嘅改變<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 例如以下呢段用 [[C 程式語言|C]] 寫嘅碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體，喺[[動作遊戲]]當中基本上實會用到<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref>： {{clear}} <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，佢列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 人工智能 == {{main|電子遊戲嘅人工智能}} 遊戲編程會用到[[人工智能]]（AI）嘅技術：好多遊戲嘅[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]入面都會有敵人俾玩家打，啲敵人要曉唔淨只係企喺度，仲要識探測玩家嘅位置，並且攻擊玩家，以及對玩家嘅攻擊作出迴避等等－即係話要令遊戲角色作出有[[智能]]嘅行為，而「令[[機械]]展示智能」正正就係人工智能嘅定義<ref>Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref>。 一般嘅[[電子遊戲人工智能]]（video game AI）有以下嘅部份： *'''刺激詮釋器'''（stimulus interpreter）：刺激詮釋器會話俾一個人工智能程式知個遊戲狀態係點；一般嚟講，每個個體敵人都會有個獨立嘅人工智能（除非隻遊戲係講玩家角色打緊一班具有[[集合心靈]]嘅外星人），每個智能會透過刺激詮釋器得到佢哋應該得到嘅資訊，跟住個程式要有方法表示「[[foreach]] 敵人，嗰個敵人手上有乜資訊」<ref name="mcshaffry2014p45">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 45 - 46.</ref>。 *'''決策系統'''（decision system）：每一個人工智能都要按手上嘅資訊同自己嘅目的，計出跟住要採取乜嘢行動；例如一個敵人見到玩家，知道玩家嘅位置，而佢目的係要行埋玩家度攻擊佢，佢個人工智能程式就要有個方法教佢點樣用「玩家嘅位置」同「自己嘅位置」（個決策系統嘅輸入）計出「自己應該向乜方向移動」（個決策系統嘅輸出）<ref name="mcshaffry2014p45"/>。 舉例說明，喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 == 遊戲外觀 == {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = Jcactv.JPG | caption1 = 一個電視[[液晶顯示器]]；一部[[家用遊戲機]]通常會用某啲方式傳訊號去個顯示器嗰度，話俾個顯示器聽要出乜畫面。 | image2 = PSP-2000.jpg | caption2 = 一部 [[PSP]]；PSP 係一部[[手提遊戲機]]，部機上面有熒幕用嚟顯示遊戲狀態。 }} '''遊戲外觀'''（game view）係一柞將遊戲邏輯向觀察者（通常指玩家）展現嘅子系統：一隻遊戲需要俾玩家決定要作出乜行動，而為咗俾玩家知要做決策，個程式實要以某啲方式，呈現遊戲世界嘅狀態俾玩家知；喺廿一世紀嘅應用當中，遊戲世界通常會用有吸引力嘅[[電腦圖像]]（CG）再加埋適當嘅[[聲音]]嚟呈現。喺攞咗玩家輸入，又計好遊戲世界嘅新狀態之後，個遊戲程式要做嘅嘢就係度好「個熒光幕要顯示乜圖像」以及「啲[[音響喇叭]]要出乜嘢聲」－負責做呢個工序嘅遊戲程式部份就係遊戲外觀系統<ref name="mcshaffry2014p41">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 41.</ref>。 === 影像 === {{see also|電腦圖像}} 顯示影像嘅方法要睇隻遊戲係用二維定三維影像嘅做法： *[[二維]]圖像會用[[精靈圖]]（sprite）結合埋一齊整景。舉個例子說明，喺一隻二維嘅《[[超級瑪利奧]]》（Super Mario）遊戲入面，個遊戲程式會記住主角嘅精靈圖同埋啲怪獸嘅精靈圖，而個主角瑪利奧嘅精靈圖又會包含咗（例如）佢企喺度嗰陣嘅樣、佢行路嗰陣嘅樣、同埋佢跳嗰陣嘅樣等等。喺每一個時間點，個程式都會按「個主角同每隻怪獸喺邊個位置，喺度做緊乜」等嘅資訊，揀應該用邊幾幅精靈圖，並且按照每件物件嘅位置，將呢啲精靈圖同個背景合拼埋一齊，最後形成一個畫面，最後個程式要將呢個畫面傳去個熒光幕嗰度，等個熒光幕將個畫面顯示出嚟<ref name="james">Hague, James. "[https://prog21.dadgum.com/181.html Why Do Dedicated Game Consoles Exist?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180423173142/http://prog21.dadgum.com/181.html |date=2018年4月23號 }}". ''dadgum.com''.</ref><ref>Schaul, T. (2013, August). A video game description language for model-based or interactive learning. In 2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG) (pp. 1-8). ''IEEE''.</ref><ref>Khalifa, A., Green, M. C., Perez-Liebana, D., & Togelius, J. (2017, August). General video game rule generation. In 2017 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG) (pp. 170-177). ''IEEE''.</ref>。 *[[三維]]圖像會用到[[三維模型]]（3D model）。一個三維模型係一個（對於部電腦嚟講）用數字呈現嘅三維物體，而整一幅三維嘅電腦圖像過程要用[[彩現]]（rendering）嘅方法：想做彩現嘅人會首先整一個'''景檔案'''（scene file）出嚟，呢個檔案會包含多種資訊，包括「個景入面用咗啲乜嘢立體模型」、「每個立體模型喺邊個位置」、「光源喺邊」、「個鏡頭擺喺邊個位置」、同埋「幾何變換」（睇下面）呀噉，描述個景係點嘅；然後部電腦會將呢個檔案入面嘅數據傳去一個彩現程式嗰度，等個程式做一大柞人手做唔嚟嘅運算，計出個鏡頭會睇到嘅（二維）影像應該係點樣嘅，並且將個鏡頭所睇到嘅影像俾出嚟做輸出<ref name="bouknight1970">Bouknight, W. J. (1970). "A procedure for generation of three-dimensional half-tone computer graphics presentations". ''Communications of the ACM''. 13 (9): 527–536.</ref><ref name="phong1975">Phong, B-T (1975). "Illumination for computer generated pictures". ''Communications of the ACM''. 18 (6): 311–316.</ref>。 *無論二維定三維圖像，一個電子遊戲程式會係噉做「基於遊戲狀態更新影像」嘅工作，而且一秒內做閒閒地做幾廿次－由人眼嚟睇就好似係識郁嘅影像噉<ref name="james"/><ref name="bouknight1970"/>。 用虛擬碼表達大致上會係噉<ref>[https://www.toptal.com/game/ultimate-guide-to-processing-simple-game Ultimate Guide to the Processing Language Part II: Building a Simple Game]. ''Developers''.</ref>： make the background the color it should be ''// 將背景設做應有嘅色水。'' '''for each''' object ''// for each 物件，用精靈圖（2D 嘅話）或者三維模型（3D 嘅話）畫佢出嚟。'' take that object's position take that object's sprite/3D model draw it === 聲音 === {{see also|電腦音樂}} 電子遊戲程式會內有若干個聲檔案，喺某啲事件發生嗰陣，個程式要按「玩家角色離發聲物件幾遠」等嘅資訊，傳訊號去音響喇叭嗰度，教個喇叭出乜嘢聲。電子遊戲涉及三大種聲音<ref name="mcshaffry2014p44">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 43 - 44.</ref>： *[[遊戲音樂|音樂]]（music）：個遊戲程式一日喺某個狀態（「喺標題畫面」、「喺第一關」、「喺第二關」... 等等）就要一路循環播嘅聲，會用到 while 迴圈（「while 隻遊戲喺呢個呢個狀態，播呢首呢首音樂）。音樂對於營造一隻遊戲嘅氣氛嚟講不可或缺<ref>Collins, Karen (2008). ''Game sound: an introduction to the history, theory, and practice of video game music and sound design''. MIT Press. pp. 112–118.</ref>。 *[[聲效]]（sound effect）：指喺某啲事件發生嗰時一次性嘅聲，例如係一隻賽車遊戲入面，每當有兩架車相撞，個遊戲程式要叫個喇叭播出相應嗰個聲檔案嘅內容<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 *'''講嘢'''（speech）：係三種聲入面最難搞嗰種；因為喺多數情況下，個遊戲程式唔淨只要叫喇叭播出個聲檔案，仲要確保啲聲同講緊嘢嗰個角色嘅三維模型嘅[[嘴唇]]嘅郁動同步（而且喺製作上，整講嘢聲要特登請配音員返嚟做）。有啲遊戲程式會索性有個數據庫，儲住「人類嘴唇喺發每種聲嗰時係乜樣」嘅資訊，再喺要播講嘢聲嗰陣，即場由啲聲計出個角色嘅三維模型嘅嘴唇要係乜樣<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 喺每一個時間點 <math>t</math>，個遊戲程式要考慮有邊幾個聲檔案喺度播緊，再（foreach 播緊嘅聲檔案）按「呢個聲檔案處於邊個時間點」以及「呢個聲源離玩家角色幾遠」等嘅資訊，計出佢喺嗰個時間點會造成乜嘢聲（一個聲有「幾高音」同「幾大聲」等都可以用數字表示），再將呢啲資訊傳去音響喇叭嗰度<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 {{clear}} {{clear}} == 編程架生 == 常用嚟做遊戲編程嘅[[程式語言]]同架生有以下呢啲（要留意嘅係，遊戲好多時會用多過一款語言寫）： *[[組合語言]]（多數係廿世紀嘅遊戲先會用嘅）<ref>Hyde, Randy (1985). ''Using 6502 Assembly Language''.</ref> *[[C 程式語言|C]]<ref name="ccpp">Corlan, Alexandru-Dan (2011). "[https://www.cprogramming.com/game-programming.html Game Programming in C and C++] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190513112051/https://www.cprogramming.com/game-programming.html |date=2019年5月13號 }}".</ref> *[[C++]]<ref name="ccpp"/> *[[C#]] *[[Java 程式語言|Java]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan. "[https://web.archive.org/web/20151110034437/http://legacy.lwjgl.org/projects.php LWJGL - Projects]".</ref> *[[Lua]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan (2015-03-24). "[http://www.lua.org/uses.html Lua: Uses] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190724041205/http://www.lua.org/uses.html |date=2019年7月24號 }}".</ref> *[[DirectX]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[Direct3D]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[OpenGL]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> == 文獻 == *Lengyel, E. (2001). ''Mathematics for 3D game programming and computer graphics''. Charles River Media, Inc.. *McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. {{clear}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲設計]] *[[電子遊戲設計]] *[[電子遊戲製作]] *[[遊戲物理]] *[[電腦編程]] *[[網絡編程]] *[[遊戲模組]] *[[程序生成]] *[[物件生成]] *[[遊戲引擎]] *[[遊戲描述語言]] *[[打機用語]] {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[http://www.gamedev.net/ GameDev.net], a leading resource for game development. *[http://www.igda.org/ International Game Developers Association (IGDA)]. *[http://web.mit.edu/professional/short-programs/courses/game_development_for_software_engineers.html Game Development for Software Engineers], a short 5 day short course offered by MIT with guidance from the mentors of the award-winning MIT Game Lab. *[http://www.konaearth.com/Life/2006/060430/ One ex-game programmer's experience in the game development industry]. *[http://www.sloperama.com/advice/lesson15.htm Game industry veteran Tom Sloper's advice on game programming]. *[http://gamedesign.wikidot.com/ 2D Game Development wiki]. *[https://web.archive.org/web/20100107180938/http://wiki.gamedev.net/index.php/Main_Page Game Development Wiki -GDwiki]. {{視像遊戲}} {{程式執行}} [[Category:遊戲製作]] ncy7c3psfewrpq5bm4fl5qooy9444jd 1865137 1865136 2022-08-19T03:25:06Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{好文}} [[File:Battle for Mandicor 0.0.5.png|thumb|300px|一隻製作早期嘅遊戲；喺整遊戲嗰陣，製作組通常會用低質圖像頂住檔先，試行吓個遊戲嘅程式－遊戲程式喺呢度應該經已處於行得到嘅狀態。]] '''遊戲編程'''（{{jpingauto|jau4 hei3 pin1 cing4}}；{{lang-en|'''game programming'''}}）係[[電子遊戲製作]]嘅一部份，指為[[電子遊戲]]做[[軟件工程]]嘅工作：通常一隻遊戲嘅製作組喺做完[[電子遊戲設計|設計]]－度好嗮隻遊戲嘅規則應該係點－之後，就要開始做[[程式編寫]]，編制隻遊戲嘅程式，途中用到[[電腦圖像]]同[[人工智能]]等嘅技術，而[[大型多人網上遊戲]]（MMOG）等嘅編程仲會考製作組對[[網絡編程]]同[[數據庫]]等技術嘅認識<ref>Sanchez-Crespo, D., & Dalmau, D. S. C. (2004). ''Core techniques and algorithms in game programming''. New Riders.</ref>。雖然遊戲編程咁專業，但都有啲人為興趣而做遊戲編程，而且仲有成功案例<ref>[https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ 7 Reasons Game Development Is the Perfect Side Hobby for Software Developers] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181013173204/https://spin.atomicobject.com/2018/10/12/game-dev-side-hobby/ |date=2018年10月13號 }}. ''Atomic Object''.</ref><ref>Moore, Michael E.; Novak, Jeannie (2010). ''Game Industry Career Guide''. Delmar: Cengage Learning.</ref>。 一個電子遊戲程式嘅根基係[[遊戲迴圈]]（game loop）：隻遊戲嘅程式係一個[[迴圈]]（loop），要係噉重複做同一樣嘅工作（而唔係將個程式啲[[源碼|碼]]逐句逐句行一次就算）－呢樣工作就係攞「玩家透過[[遊戲手掣|手掣]]等架生俾嘅輸入」以及「隻遊戲喺上一刻嘅狀態」等嘅[[資訊]]，再按呢啲資訊同隻遊戲嘅法則，計遊戲世界下一刻嘅狀態應該係點。即係話一隻電子遊戲大致上可以想像成噉樣（用咗 [[while 迴圈]]）嘅[[虛擬碼]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>"[https://web.archive.org/web/20070208133442/http://pil.pl/~mariuszj/rozne/plg-second-printing-update.pdf Programming Linux Games, Chapter 1]" (PDF). ISBN 1-886411-48-4.</ref>： '''while''' game is running process inputs update game world generate outputs '''loop''' 以上呢段碼就噉睇落好簡單，但查實佢包含多個複雜嘅[[子系統]]：輸入可以包括[[鍵盤]]、[[踎士]]、同手掣等，而控制系統嘅設計可以高深得好交關（例：「要用邊啲掣做輸入先可以令玩家覺得舒服就手？」）；更新個遊戲世界即係要攞玩家嘅輸入加埋個世界前一刻嘅狀態，用一大堆（表示個遊戲世界運作法則嘅）碼計出下一刻嘅狀態應該係點，例如如果玩家撳咗「向前」，玩家控制嘅角色位置就要向住佢面向嘅方向改變，而改變幅度由個角色嘅移動速度決定；跟手個程式仲要有計，將個新狀態顯示俾喺個[[熒光幕]]上面，等個用家有得睇（涉及大量電腦圖像技術）。喺現實應用裏面，上述嘅程式閒閒地可以有幾萬行碼<ref name="informITgameloop"/><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>。 == 程式結構 == [[File:Pac-Man Atari 2600 footage.ogv|thumb|270px|1982 年嘅食鬼遊戲]] {{see also|控制流程}} 一個遊戲程式結構大致如下：喺一隻遊戲嘅程式啟動嗰陣，個程式要[[初始化]]（initialize）－設定好嗮隻遊戲嘅[[參數]]嘅數值、講好嗮要用乜[[系統資源|資源]]等等。初始化咗之後，個程式就要進入[[遊戲迴圈]]（game loop）－喺[[程式編寫]]上，[[迴圈]]（loop）係一類[[控制流程]]機制，能夠令一段程式碼只要某啲條件唔達到，就會一路係噉重複行，而相對喺冇迴圈嗰陣，段碼會逐句逐句行，行一次就算<ref name="mcshaffry20143435">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 34 - 35.</ref>。好似係以下呢段[[食鬼]]嘅[[虛擬碼]]噉，就用咗個 [[while 迴圈]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>Valente, L., Conci, A., & Feijó, B. (2005). Real time game loop models for single-player computer games. In ''Proceedings of the IV Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment'' (Vol. 89, p. 99).</ref>： move_speed = ... number_of_ghost = ... ... ''用若干行 declaration 設定遊戲柞參數嘅數值'' '''while''' player.lives > 0 ''當玩家有多過 0 條命嗰陣一路做...（「玩家命變咗 0」就係 [[GAME OVER]] 條件）'' // Process Inputs；睇'''讀取輸入''' JoystickData j = grab raw data from joystick ''由手掣嗰度探測玩家撳咗乜掣'' // Update Game World；睇'''遊戲邏輯'''同'''人工智能''' update player.position based on j ''基於玩家撳嘅掣，更新玩家角色嘅位置'' foreach Ghost g in world ''for 每一隻鬼'' if player collides with g ''如果玩家撞到嗰隻鬼'' kill either player or g ''玩家就死'' else update AI for g based on player.position ''基於隻鬼嘅人工智能，更新佢嘅位置'' end loop // ''喺現實應用上，以上嘅各個動作通常會每個做一個[[子程式]]。'' ... // Generate outputs；睇'''遊戲外觀''' draw graphics ''喺熒光幕上面畫相應嘅影像'' update audio ''... 同埋整聲效'' loop {{clear}} == 讀取輸入 == [[File:Nintendo-Switch-Pro-Controller-FL.jpg|thumb|270px|一個[[任天堂 Switch]] 嘅手掣；佢上面有好多個掣，俾玩家用手指活動嚟俾輸入。]] 一個遊戲程式嘅首要任務係要曉讀取[[玩家]]俾嘅[[輸入]]（input）：一隻遊戲[[定義]]係一種能夠俾玩家有操控權嘅媒體－相對於[[戲]]或者[[文學]]等淨係向觀眾單向噉傳意念嘅媒體；所以隻遊戲要有某啲方法知玩家想做啲乜；喺傳統嘅[[家用遊戲機]]當中，玩家會有個[[遊戲機手掣|手掣]]攞喺手，個手掣有若干個掣俾佢撳，每當佢撳一個掣嗰時，個掣就會有（好微弱、唔足以危害人類嘅）[[電]]傳返去部機嗰度，於是喺是但一個時間點，部機都可以靠探測由手掣嚟嘅[[訊號]]，知玩家撳咗邊幾個掣<ref name="shellymisty2008">Shelly, Gary; Vermaat, Misty (2008). ''Discovering Computers: Fundamentals''. Boston, MA: Course Technology Cengage Learning. p. 172.</ref><ref>Whitehead, A., Crampton, N., Fox, K., & Johnston, H. (2007, November). Sensor networks as video game input devices. In ''Proceedings of the 2007 conference on Future Play'' (pp. 38-45). ACM.</ref>。 喺[[軟件]]上，遊戲機內部對輸入嘅處理可以大致上想像成類似噉嘅 [[Arduino]]（一種用嚟為電子硬件做編程嘅[[程式語言]]）[[原始碼|碼]]<ref>[https://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ Video Game Controller With Arduino] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190113120535/http://www.instructables.com/id/Video-Game-Controller-With-Arduino/ |date=2019年1月13號 }}.</ref>： <source lang="arduino" style="font-size:10pt;"> const int UpButton = 12; /* 用一個變數代表個「上」掣有冇俾人撳 */ const int DownButton = 11; /* 另一個變數代表個「下」掣有冇俾人撳 */ void setup(){ Serial.begin(9600); pinMode(UpButton, INPUT); pinMode(UpButton, INPUT); } void loop(){ /* 程式迴圈 */ if(digitalRead(UpButton) == HIGH){ /* 如果個「上」掣有訊號... */ Serial.println("Up:"); delay(100); } if(digitalRead(DownButton) == HIGH){ /* 如果個「下」掣有訊號... */ Serial.println("Down:"); delay(100); } } </source> 一個遊戲程式要編成（例如）當感應到「上」掣有訊號嗰時，將個角色向前移動，移動幅度取決於個角色嘅速度－於是玩家就可以透過撳手掣上嘅掣，控制遊戲世界入面嘅嘢。其他平台嘅遊戲通常唔會用手掣，不過原理基本上一樣：好似係[[電腦遊戲]]當中，玩家會用[[踎士]]同[[鍵盤]]俾輸入；而呢啲輸入架生都係會傳電訊號俾部電腦嘅主機<ref name="shellymisty2008"/>。 === 指令詮釋器 === 喺現實世界，出得街賣嘅遊戲多數有'''指令詮釋器'''（command interpreter）：指令詮釋器係喺遊戲收到嘅輸入同世界更新之間嘅詮釋機制；例如係一隻賽車遊戲當中，喺玩家撳咗個「X」掣嗰陣，個遊戲程式要將呢個指令翻譯成「個玩家想加速」，跟住再按呢份資訊將玩家架車嘅加速度作出相應嘅改變。呢個過程就噉睇好似冇必要，但查實相當有用：有咗呢種機制，遊戲製作組就可以整個模組出嚟，俾玩家設定（例如）「X」掣對應邊個指令、「Y」掣對應邊個指令... 呀噉－等玩家有得將個遊戲操作方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 40.</ref><ref name="designinggamecontrols">[https://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php Designing Game Controls] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190112233512/http://www.gamasutra.com/blogs/AndrewDotsenko/20170329/294676/Designing_Game_Controls.php |date=2019年1月12號 }}. ''Gamasutra''.</ref>。 例如喺冇指令詮釋器之下，一隻[[射擊遊戲]]嘅原始碼會有噉嘅嘢<ref name="commandinter">[https://gameprogrammingpatterns.com/command.html Command]. ''Game Programming''.</ref>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) jump(); // 如果撳咗 X 掣，角色要跳。 else if (isPressed(BUTTON_Y)) fireGun(); // 如果撳咗 Y 掣，角色會開槍。 else if (isPressed(BUTTON_A)) swapWeapon(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_B)) lurchIneffectively(); } </source> 而喺有指令詮釋器下，段碼會變成噉<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> void InputHandler::handleInput() { if (isPressed(BUTTON_X)) buttonX_->execute(); // 如果撳咗 X 掣，做 X 掣相應嘅功能； else if (isPressed(BUTTON_Y)) buttonY_->execute(); // 如此類推 else if (isPressed(BUTTON_A)) buttonA_->execute(); else if (isPressed(BUTTON_B)) buttonB_->execute(); } </source> 呢段碼會配合好似噉嘅碼<ref name="commandinter"/>： <source lang="cpp"> class Command // 定義一個 class，代表指令 { public: virtual ~Command() {} virtual void execute() = 0; }; class JumpCommand : public Command // 定義「跳」嘅指令 { public: virtual void execute() { jump(); } }; class FireCommand : public Command // 定義「開槍」嘅指令 { public: virtual void execute() { fireGun(); } }; ... 如此類推 ... class InputHandler // 定義一個 class { public: void handleInput(); private: Command* buttonX_; // 每個掣都係一個 pointer，point 去某個指令。 Command* buttonY_; Command* buttonA_; Command* buttonB_; }; </source> 喺冇指令詮釋器嘅情況當中，如果（例如）有個玩家比較鍾意用 X 掣代表「開槍」，A 掣代表「跳」，而唔用隻遊戲預設嗰個控制方案，佢都冇方法改個控制方案（除非佢曉改隻遊戲嘅程式）；但喺有指令詮釋器嘅情況下，製作組可以喺遊戲當中加個模組，俾玩家揀要唔要跟預設個控制方案，而如果佢唔要，佢想揀邊個掣代表邊個指令－指令詮釋器嘅存在令玩家有得將控制方案個人化<ref name="mcshaffry2014p40"/>。 {{clear}} == 遊戲邏輯 == {{see also|物件導向編程}} '''遊戲邏輯'''（game logic）指隻遊戲入面有乜[[物件導向編程|物件]]、每件物件包含乜[[變數 (編程)|變數]]、以及物件同物件之間點互動，遊戲邏輯亦都界定咗個遊戲程式要點樣對玩家嘅輸入俾反應。用返上面嗰段食鬼碼為例，隻遊戲嘅遊戲邏輯包含咗初始化當中嗰柞定義咗嘅變數同物件，以及個遊戲迴圈入面嘅「process input」同「update game world」當中所包含嘅「隻遊戲點運作」嘅法則。遊戲邏輯係[[電子遊戲設計]]要度好嘅嘢<ref name="mcshaffry20143435"/>。為一隻遊戲編定遊戲邏輯嗰陣要考慮嘅嘢包括咗<ref name="mcshaffry2014ch2">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. Ch. 2.</ref>： *[[數據結構]]（data structure）：一隻遊戲會包含大量嘅物件同相應變數，例如一隻一般嘅[[射擊遊戲]]會有若干把唔同嘅槍俾玩家揀，每把係一件物件，而佢哋分別喺「彈匣大細」同「每槍造成幾多傷害」等嘅變數上都有異；編寫一個遊戲程式需要思考數據結構要點處理－個程式內部要用乜方法儲起各變數同物件嘅數據（睇埋[[初始化]]）<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 *[[基於事件架構]]（event-driven architecture，簡稱「EDA」）係一種[[軟件畫則]]上嘅範式。喺遊戲編程上，基於事件架構將一隻遊戲軟件視為一柞'''事件'''（event）嘅集合體。一件事件係指一次系統狀態嘅改變（例：「架車開始加速，加速度提升若干數值」），而喺好多遊戲嘅程式當中都有'''事件管理系統'''（event manager）：事件管理系統界定每種事件係乜同涉及乜數據；而喺做更新遊戲狀態嗰時，遊戲世界入面每件物件同每個子系統（睇 [[foreach]]）會睇吓發生緊嘅事件當中邊啲係同佢相關嘅，再按遊戲法則決定要點俾反應<ref>K. Mani Chandy. ''Event-Driven Applications: Costs, Benefits and Design Approaches'', California Institute of Technology, 2006.</ref>。 === 遊戲物理 === {{main|遊戲物理}} [[遊戲物理]]（game physics）指個遊戲世界嘅[[物理]]：除咗[[互動式小說]]等少數遊戲類型之外，電子遊戲多數都會有個空間俾玩家控制某啲嘢喺入面郁動，所以一隻遊戲嘅世界多數要有[[物理法則]]主宰啲嘢應該點郁（唔一定合乎現實世界嘅物理定律），而喺「更新遊戲世界狀態」嘅過程當中，個遊戲程式要按照遊戲嘅物理法則同玩家輸入計返個世界嘅狀態應該點變，例如一隻用[[牛頓力學]]（Newtonian mechanics）嘅[[賽車遊戲]]，喺玩家撳咗「踩油」嘅掣嗰陣，要改變架車嘅[[加速度]]數值，而架車相應嘅[[速度]]同位置等變數亦要跟牛頓力學裏面嘅法則作出相應嘅改變<ref name="mcshaffry2014ch2"/>。 例如以下呢段用 [[C 程式語言|C]] 寫嘅碼可以攞嚟模擬喺[[牛頓第二定律]]（Newton's second law）之下郁動嘅物體，喺[[動作遊戲]]當中基本上實會用到<ref name="gaffer">[https://gafferongames.com/post/integration_basics/ Integration Basics: How to integrate the equations of motion] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20181026014534/https://gafferongames.com/post/integration_basics/ |date=2018年10月26號 }}. ''Gaffer on Games''.</ref>： {{clear}} <source lang="cpp"> double t = 0.0; float dt = 1.0f; float velocity = 0.0f; float position = 0.0f; float force = 10.0f; float mass = 1.0f; // 設一大柞變數，包括咗時間點（t）、時間間隔（dt）、速度（velocity）、位置（position）、件物體受嘅力（force）、同件物體嘅質量（mass）。 while ( t <= 10.0 ) // 重複噉計若干次，計到時間點係 10 為止。 { position = position + velocity * dt; velocity = velocity + ( force / mass ) * dt; // 用牛頓第二定律計吓件物體受嘅力同佢嘅質量會點影響佢嘅速度。 t += dt; } </source> 呢段嘢會俾嘅輸出如下，佢列嗮佢模擬嗰件物體喺每個時間點 <math>t</math> 嘅[[位置]]同[[速度]]出嚟<ref name="gaffer"/>： <source lang="cpp"> t=0: position = 0 velocity = 0 t=1: position = 0 velocity = 10 t=2: position = 10 velocity = 20 t=3: position = 30 velocity = 30 t=4: position = 60 velocity = 40 t=5: position = 100 velocity = 50 t=6: position = 150 velocity = 60 t=7: position = 210 velocity = 70 t=8: position = 280 velocity = 80 t=9: position = 360 velocity = 90 t=10: position = 450 velocity = 100 </source> {{clear}} == 人工智能 == {{main|電子遊戲嘅人工智能}} 遊戲編程會用到[[人工智能]]（AI）嘅技術：好多遊戲嘅[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]入面都會有敵人俾玩家打，啲敵人要曉唔淨只係企喺度，仲要識探測玩家嘅位置，並且攻擊玩家，以及對玩家嘅攻擊作出迴避等等－即係話要令遊戲角色作出有[[智能]]嘅行為，而「令[[機械]]展示智能」正正就係人工智能嘅定義<ref>Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref>。 一般嘅[[電子遊戲人工智能]]（video game AI）有以下嘅部份： *'''刺激詮釋器'''（stimulus interpreter）：刺激詮釋器會話俾一個人工智能程式知個遊戲狀態係點；一般嚟講，每個個體敵人都會有個獨立嘅人工智能（除非隻遊戲係講玩家角色打緊一班具有[[集合心靈]]嘅外星人），每個智能會透過刺激詮釋器得到佢哋應該得到嘅資訊，跟住個程式要有方法表示「[[foreach]] 敵人，嗰個敵人手上有乜資訊」<ref name="mcshaffry2014p45">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 45 - 46.</ref>。 *'''決策系統'''（decision system）：每一個人工智能都要按手上嘅資訊同自己嘅目的，計出跟住要採取乜嘢行動；例如一個敵人見到玩家，知道玩家嘅位置，而佢目的係要行埋玩家度攻擊佢，佢個人工智能程式就要有個方法教佢點樣用「玩家嘅位置」同「自己嘅位置」（個決策系統嘅輸入）計出「自己應該向乜方向移動」（個決策系統嘅輸出）<ref name="mcshaffry2014p45"/>。 舉例說明，喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 == 遊戲外觀 == {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = Jcactv.JPG | caption1 = 一個電視[[液晶顯示器]]；一部[[家用遊戲機]]通常會用某啲方式傳訊號去個顯示器嗰度，話俾個顯示器聽要出乜畫面。 | image2 = PSP-2000.jpg | caption2 = 一部 [[PSP]]；PSP 係一部[[手提遊戲機]]，部機上面有熒幕用嚟顯示遊戲狀態。 }} '''遊戲外觀'''（game view）係一柞將遊戲邏輯向觀察者（通常指玩家）展現嘅子系統：一隻遊戲需要俾玩家決定要作出乜行動，而為咗俾玩家知要做決策，個程式實要以某啲方式，呈現遊戲世界嘅狀態俾玩家知；喺廿一世紀嘅應用當中，遊戲世界通常會用有吸引力嘅[[電腦圖像]]（CG）再加埋適當嘅[[聲音]]嚟呈現。喺攞咗玩家輸入，又計好遊戲世界嘅新狀態之後，個遊戲程式要做嘅嘢就係度好「個熒光幕要顯示乜圖像」以及「啲[[音響喇叭]]要出乜嘢聲」－負責做呢個工序嘅遊戲程式部份就係遊戲外觀系統<ref name="mcshaffry2014p41">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 41.</ref>。 === 影像 === {{see also|電腦圖像}} 顯示影像嘅方法要睇隻遊戲係用二維定三維影像嘅做法： *[[二維]]圖像會用[[精靈圖]]（sprite）結合埋一齊整景。舉個例子說明，喺一隻二維嘅《[[超級瑪利奧]]》（Super Mario）遊戲入面，個遊戲程式會記住主角嘅精靈圖同埋啲怪獸嘅精靈圖，而個主角瑪利奧嘅精靈圖又會包含咗（例如）佢企喺度嗰陣嘅樣、佢行路嗰陣嘅樣、同埋佢跳嗰陣嘅樣等等。喺每一個時間點，個程式都會按「個主角同每隻怪獸喺邊個位置，喺度做緊乜」等嘅資訊，揀應該用邊幾幅精靈圖，並且按照每件物件嘅位置，將呢啲精靈圖同個背景合拼埋一齊，最後形成一個畫面，最後個程式要將呢個畫面傳去個熒光幕嗰度，等個熒光幕將個畫面顯示出嚟<ref name="james">Hague, James. "[https://prog21.dadgum.com/181.html Why Do Dedicated Game Consoles Exist?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180423173142/http://prog21.dadgum.com/181.html |date=2018年4月23號 }}". ''dadgum.com''.</ref><ref>Schaul, T. (2013, August). A video game description language for model-based or interactive learning. In 2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG) (pp. 1-8). ''IEEE''.</ref><ref>Khalifa, A., Green, M. C., Perez-Liebana, D., & Togelius, J. (2017, August). General video game rule generation. In 2017 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG) (pp. 170-177). ''IEEE''.</ref>。 *[[三維]]圖像會用到[[三維模型]]（3D model）。一個三維模型係一個（對於部電腦嚟講）用數字呈現嘅三維物體，而整一幅三維嘅電腦圖像過程要用[[彩現]]（rendering）嘅方法：想做彩現嘅人會首先整一個'''景檔案'''（scene file）出嚟，呢個檔案會包含多種資訊，包括「個景入面用咗啲乜嘢立體模型」、「每個立體模型喺邊個位置」、「光源喺邊」、「個鏡頭擺喺邊個位置」、同埋「幾何變換」（睇下面）呀噉，描述個景係點嘅；然後部電腦會將呢個檔案入面嘅數據傳去一個彩現程式嗰度，等個程式做一大柞人手做唔嚟嘅運算，計出個鏡頭會睇到嘅（二維）影像應該係點樣嘅，並且將個鏡頭所睇到嘅影像俾出嚟做輸出<ref name="bouknight1970">Bouknight, W. J. (1970). "A procedure for generation of three-dimensional half-tone computer graphics presentations". ''Communications of the ACM''. 13 (9): 527–536.</ref><ref name="phong1975">Phong, B-T (1975). "Illumination for computer generated pictures". ''Communications of the ACM''. 18 (6): 311–316.</ref>。 *無論二維定三維圖像，一個電子遊戲程式會係噉做「基於遊戲狀態更新影像」嘅工作，而且一秒內做閒閒地做幾廿次－由人眼嚟睇就好似係識郁嘅影像噉<ref name="james"/><ref name="bouknight1970"/>。 用虛擬碼表達大致上會係噉<ref>[https://www.toptal.com/game/ultimate-guide-to-processing-simple-game Ultimate Guide to the Processing Language Part II: Building a Simple Game]. ''Developers''.</ref>： make the background the color it should be ''// 將背景設做應有嘅色水。'' '''for each''' object ''// for each 物件，用精靈圖（2D 嘅話）或者三維模型（3D 嘅話）畫佢出嚟。'' take that object's position take that object's sprite/3D model draw it === 聲音 === {{see also|電腦音樂}} 電子遊戲程式會內有若干個聲檔案，喺某啲事件發生嗰陣，個程式要按「玩家角色離發聲物件幾遠」等嘅資訊，傳訊號去音響喇叭嗰度，教個喇叭出乜嘢聲。電子遊戲涉及三大種聲音<ref name="mcshaffry2014p44">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 43 - 44.</ref>： *[[遊戲音樂|音樂]]（music）：個遊戲程式一日喺某個狀態（「喺標題畫面」、「喺第一關」、「喺第二關」... 等等）就要一路循環播嘅聲，會用到 while 迴圈（「while 隻遊戲喺呢個呢個狀態，播呢首呢首音樂）。音樂對於營造一隻遊戲嘅氣氛嚟講不可或缺<ref>Collins, Karen (2008). ''Game sound: an introduction to the history, theory, and practice of video game music and sound design''. MIT Press. pp. 112–118.</ref>。 *[[聲效]]（sound effect）：指喺某啲事件發生嗰時一次性嘅聲，例如係一隻賽車遊戲入面，每當有兩架車相撞，個遊戲程式要叫個喇叭播出相應嗰個聲檔案嘅內容<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 *'''講嘢'''（speech）：係三種聲入面最難搞嗰種；因為喺多數情況下，個遊戲程式唔淨只要叫喇叭播出個聲檔案，仲要確保啲聲同講緊嘢嗰個角色嘅三維模型嘅[[嘴唇]]嘅郁動同步（而且喺製作上，整講嘢聲要特登請配音員返嚟做）。有啲遊戲程式會索性有個數據庫，儲住「人類嘴唇喺發每種聲嗰時係乜樣」嘅資訊，再喺要播講嘢聲嗰陣，即場由啲聲計出個角色嘅三維模型嘅嘴唇要係乜樣<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 喺每一個時間點 <math>t</math>，個遊戲程式要考慮有邊幾個聲檔案喺度播緊，再（foreach 播緊嘅聲檔案）按「呢個聲檔案處於邊個時間點」以及「呢個聲源離玩家角色幾遠」等嘅資訊，計出佢喺嗰個時間點會造成乜嘢聲（一個聲有「幾高音」同「幾大聲」等都可以用數字表示），再將呢啲資訊傳去音響喇叭嗰度<ref name="mcshaffry2014p44"/>。 {{clear}} {{clear}} == 編程架生 == 常用嚟做遊戲編程嘅[[程式語言]]同架生有以下呢啲（要留意嘅係，遊戲好多時會用多過一款語言寫）： *[[組合語言]]（多數係廿世紀嘅遊戲先會用嘅）<ref>Hyde, Randy (1985). ''Using 6502 Assembly Language''.</ref> *[[C 程式語言|C]]<ref name="ccpp">Corlan, Alexandru-Dan (2011). "[https://www.cprogramming.com/game-programming.html Game Programming in C and C++] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190513112051/https://www.cprogramming.com/game-programming.html |date=2019年5月13號 }}".</ref> *[[C++]]<ref name="ccpp"/> *[[C#]] *[[Java 程式語言|Java]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan. "[https://web.archive.org/web/20151110034437/http://legacy.lwjgl.org/projects.php LWJGL - Projects]".</ref> *[[Lua]]<ref>Corlan, Alexandru-Dan (2015-03-24). "[http://www.lua.org/uses.html Lua: Uses] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190724041205/http://www.lua.org/uses.html |date=2019年7月24號 }}".</ref> *[[DirectX]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[Direct3D]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> *[[OpenGL]]<ref name="mcshaffry2014ch2"/> == 文獻 == *Lengyel, E. (2001). ''Mathematics for 3D game programming and computer graphics''. Charles River Media, Inc.. *McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. {{clear}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲設計]] *[[電子遊戲設計]] *[[電子遊戲製作]] *[[遊戲物理]] *[[電腦編程]] *[[網絡編程]] *[[遊戲模組]] *[[程序生成]] *[[物件生成]] *[[遊戲引擎]] *[[遊戲描述語言]] *[[打機用語]] {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[http://www.gamedev.net/ GameDev.net], a leading resource for game development. *[http://www.igda.org/ International Game Developers Association (IGDA)]. *[http://web.mit.edu/professional/short-programs/courses/game_development_for_software_engineers.html Game Development for Software Engineers], a short 5 day short course offered by MIT with guidance from the mentors of the award-winning MIT Game Lab. *[http://www.konaearth.com/Life/2006/060430/ One ex-game programmer's experience in the game development industry]. *[http://www.sloperama.com/advice/lesson15.htm Game industry veteran Tom Sloper's advice on game programming]. *[http://gamedesign.wikidot.com/ 2D Game Development wiki]. *[https://web.archive.org/web/20100107180938/http://wiki.gamedev.net/index.php/Main_Page Game Development Wiki -GDwiki]. {{視像遊戲}} {{程式執行}} [[Category:遊戲製作]] 7tri3vs3hqbtat7rw1v3wf0n14zjq8l 0 207128 1865298 1477938 2022-08-19T10:05:49Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''迴圈'''（{{jpingauto|wui4 hyun1}}；{{lang-en|'''loop'''}}）係一種[[控制流程]][[陳述式 (編程)|陳述式]]。 一個迴圈係一串陳述式，特徵係喺段[[源碼|碼]]嗰度淨係講咗一次，但會喺個[[電腦程式|程式]]行嗰陣行幾次：一個迴圈會掕住若干句陳述式同重複條件，個程式會按照個迴圈所指定嘅條件，重複噉執行掕住嗰柞陳述式若干次，直至個條件達到為止，而每一次個程式檢查「個條件達到未」就係一個[[迭代]]（iteration）。迴圈嘅使用令到程式編寫方便好多，同一段要用多次嘅碼淨係需打一次<ref>McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 34.</ref>。廿一世紀常用嘅程式語言冚唪唥都會包含迴圈，而一啲高階程式語言仲會有多過一種迴圈，例如 [[C 程式語言]]、[[C++]]、同 [[C#]] 等都支援好幾種迴圈嘅使用，當中 C 仲可以用一種陳述式包嗮所有種類嘅迴圈<ref>[https://www.thoughtco.com/definition-of-loop-958105 Definition of a Loop]. ''ThoughtCo''.</ref>。 == For 迴圈 == [[File:For-loop-diagram.png|thumb|210px|For 迴圈嘅控制流程圖]] {{main|For 迴圈}} [[For 迴圈]]（for loop）係幾乎所有程式語言都有嘅迴圈。一個 for 迴圈會有個關鍵字，後面有一個條件，而跟住嗰幾行碼就係掕住碼，衹要個條件一日係真，個程式會一路係噉行柞掕住碼，例如係以下呢段用 [[Java (程式語言)|Java]] 寫嘅碼噉<ref>[https://www.javatpoint.com/java-for-loop Loops in Java].</ref>： <syntaxhighlight Lang="java"> for (int i = 0; i < 100; i++) // 設一個變數 i，其數值係 0；衹要 i 細過 100，就一路行 {} 以內嘅碼，每行一次將 i 數值加 1（所以段碼會行 100 次）。 { System.out.print(i); // output i 嘅數值 System.out.print(' '); // 後面要有 space } System.out.println(); // 呢段碼會出嘅係 0 至 99 嘅一串數字，而且每個數字之間有個 space。 </syntaxhighlight> 喺一個 for 迴圈當中用嚟數迭代嗰個變數（此後叫「<code>i</code>」）跳嘅一步好多時可以預設當做 1：原則上，<code>i</code> 每次跳可以跳多過 1 而成個 for 迴圈功能不變，例如 <code> (int i = 0; i < 200; i = i + 2)</code> 查實一樣會令段掕住碼行 100 次；不過喺實際應用上，好多人都嫌吓吓要指明「<code>i</code> 每步要跳 1」麻煩，所以唔少程式語言會預設咗 <code>i</code> 每步都係跳 1，唔使用家講明。好似係 [[MATLAB]] 噉<ref>[https://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_prog/loop-control-statements.html Loop Control Statements]. ''MathWorks''.</ref>： <source lang="matlab"> for n = 1:100 % 有個變數 n，其數值係 1；衹要 n 喺 1 同 100 之間，就一路行直至 end 為止嘅碼，每行一次將 n 數值加 1（所以段碼會行 100 次）。 ............ end </source> == While 迴圈 == {{main|While 迴圈}} [[While 迴圈]]（while loop）係廿一世紀初多數程式語言都有嘅迴圈。一個 while 迴圈會有一個條件，同一柞掕住嘅碼。個程式會評估個條件，如果個條件係真，噉就會行柞掕住碼，行完一次之後再睇吓個條件係咪真，如果係就再行多次柞掕住碼，一路重複直至個條件唔係真止。While 迴圈一個應用例子係[[電子遊戲編程]]：一隻電子遊戲嘅一場對局可以想像成個遊戲程式一路做場對局嘅運算，直至某個 [[GAME OVER]] 條件（例如玩家角色生命值變咗 0）達到為止。以下呢段 MATLAB 碼用咗 while 迴圈計 10 嘅[[階乘]]（factorial）<ref>[https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/while.html while]. ''MathWorks''.</ref>： <source lang="matlab"> n = 10; % 設 n 做 10。 f = n; % 設 f 等同 n。 while n > 1 % 衹要 n 大過 1，就一路做以下嘅嘢： n = n - 1; % 將 n 數值下降 1。 f = f * n; % 將 f 變成 f 乘 n。 end disp(['n! = ' num2str(f)]) % show "n! = " 同 f 最後個數值；呢段碼計出嘅係 10 嘅 factorial。 </source> == Do-while 迴圈 == {{main|Do-while 迴圈}} [[Do-while 迴圈]]（do-while loop）係同 while 迴圈好相似嘅迴圈，分別在於幾時評估個條件：一個 do-while 迴圈都係會有一個條件，同一柞掕住嘅碼。個程式會行一次段掕住碼，睇吓個條件係咪真，如果係，噉就再行多次段掕住碼，跟住再睇吓個條件係咪真，如此類推。喺一個程式嘅執行過程當中，一個 do-while 迴圈起碼會行一次，而一個 while 迴圈有機會可以完全一次都唔行，所以 do-while 迴圈有陣時可以做啲 while 迴圈做唔到嘅效果，不過有好多受歡迎嘅程式語言都冇 do-while 迴圈嘅功能（例子有 Python）<ref>[https://www.javatpoint.com/python-do-while-loop Python Do While Loop].</ref>。 以下呢段 Java 碼就用咗 do-while 迴圈<ref>[https://www.javatpoint.com/java-do-while-loop Java do-while Loop].</ref>： <syntaxhighlight Lang="java"> public class DoWhileExample { public static void main(String[] args) { int i = 1; // 設 i 嘅數值係 1。 do{ System.out.println(i); // show i 嘅數值。 i++; // 將 i 嘅數值上升 1。 }while(i <= 10); // do {} 入面嘅碼 while i 細過或者等如 10。 } } // 呢段碼會將 1 到 10 嘅數字 show 喺 output 嗰度。 </syntaxhighlight> == Foreach 迴圈 == {{main|Foreach 迴圈}} [[Foreach 迴圈]]（for each loop）係一種迴圈，會叫個程式攞某柞嘢，'''為'''（for）柞嘢當中'''每一件'''（each）行段掕住碼一次。Foreach 迴圈最常係夾埋[[數組]]（array；一個數組包含一列各自獨立嘅數值）一齊用，例子有以下呢段 Java 碼<ref name="javaforeach">[https://www.javatpoint.com/for-each-loop Java For-each Loop | Enhanced For Loop].</ref>： <syntaxhighlight Lang="java"> class ForEachExample1{ public static void main(String args[]){ int arr[] = {12,13,14,44}; // 整一個 array，名為 arr，個 array 包含 12、13、14、同 44 呢幾個數值。 for(int i:arr){ // for arr 入面每個元素，做... System.out.println(i); // show i 嘅數值出嚟睇。 } } } // 呢段碼會喺 output 嗰度 show 出 12、13、14、同 44 呢幾個數字。 </syntaxhighlight> 就算個數組入面嘅嘢唔係數字，foreach 迴圈都行得通<ref name="javaforeach"/>： <syntaxhighlight Lang="java"> import java.util.*; class ForEachExample2{ public static void main(String args[]){ ArrayList<String> list=new ArrayList<String>(); // 整一個 array，個名叫「list」，用嚟裝 string（文字）。 list.add("vimal"); // 喺 list 加入「vimal」呢個元素。 list.add("sonoo"); // 如此類推... list.add("ratan"); for(String s:list){ // for list 嘅每個元素，做... System.out.println(s); // show 個元素出嚟睇。 } } // 呢段碼會喺 output 嗰度 show 出「vimal sonoo ratan」。 </syntaxhighlight> [[File:For-Loop-Mint-Programming-Language-Type-2.gif|thumb|360px|center|Foreach 圖解]] == 無限迴圈 == {{main|無限迴圈}} [[無限迴圈]]（infinite loop）係指一個永遠都行唔完嘅迴圈，原因可能係因為個迴圈根本冇終止條件、有一個冇可能達得到嘅終止條件、又或者有一啲會搞到個迴圈重新啟動嘅陳述式－通常係個編程員無意中犯錯先會噉。喺原始啲嘅廿世紀電腦當中，無限迴圈會搞到部電腦輕機，不過先進啲嘅電腦會識得喺出現無限迴圈嗰時話俾個使用者知，等個使用者決定好唔好繼續行落去，又或者俾個用家喺無限迴圈出現嗰時人手終止個程式。 無限迴圈例子有以下呢啲<ref>Hoare, C. A. R. (1969). An axiomatic basis for computer programming. ''Communications of the ACM'', 12(10), 576-580.</ref><ref>Meerbaum-Salant, O., Armoni, M., & Ben-Ari, M. (2011, June). Habits of programming in scratch. In ''Proceedings of the 16th annual joint conference on Innovation and technology in computer science education'' (pp. 168-172). ACM.</ref>： 一段 Java 碼： <syntaxhighlight Lang="java"> while (true) // 當「true」係真嘅時候一路做以下嘅嘢；因為 true by definition 就係真，所以呢個 loop 永遠唔會完。 System.out.println("Infinite Loop"); </syntaxhighlight> 一段 [[Visual Basic]] 碼： <source lang=vb> dim x as integer ' 設 x 呢個變數，佢係一個整數 do while x < 5 ' do 以下嘅嘢 while x 細過 5 x = 1 ' 設 x 做 1 x = x + 1 ' 設 x 做 x + 1 loop ' 呢段碼個迴圈開頭會將 x 嘅數值設返做 1，所以 x 嘅數值永遠都唔會等如或者大過 5（有一個冇可能達得到嘅終止條件）。 </source> == 提早離開迴圈 == 有陣時，個編程員會想個程式喺某個條件達到嗰時停止迴圈。例如家陣有段碼，用個 while 迴圈係噉耖一柞數據，由頭耖到落尾，理想嘅話，個程式喺搵到想要嗰個數據嗰時，會離開個迴圈，而唔係繼續耖柞數據。因為呢個緣故，廿一世紀初嘅程式語言多數都會支援 <code>break</code>（離開迴圈）嘅功能；同時，Visual basic 有 <code>exit</code>，而 Perl 有 <code>last</code>，兩者都係做同樣嘅功能－即刻終止個迴圈，令個程式直接行個迴圈嘅下一行陳述式。呢種情況有時會俾人嗌做「提早離開迴圈」（early-exit loop）<ref name="cbreak">[https://beginnersbook.com/2014/01/c-break-statement/ C – break statement in C programming] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190906122227/https://beginnersbook.com/2014/01/c-break-statement/ |date=2019年9月6號 }}.</ref>。 提早離開迴圈典型嘅做法係有個迴圈，喺個迴圈入面有一個條件陳述式，如果一個條件成立，個程式就要行 <code>break</code>，否則個程式就繼續行個迴圈。好似係以下呢段用 C 寫嘅碼噉<ref name="cbreak"/>： <source lang="c"> #include <stdio.h> int main() { int num = 0; /* 設 num 係 0 */ while (num <= 100) /* while num 細過等如 100，做... */ { printf("value of variable num is: %d\n", num); /* show 出... */ if (num == 2) /* if num 等如 2 */ { break; /* 離開個迴圈，行迴圈之後嗰行碼。 */ } num++; /* 將 num 數值加 1 */ } printf("Out of while-loop"); return 0; } </source> 呢段碼嘅輸出會係噉嘅<ref name="cbreak"/>： <source lang="c"> value of variable num is: 0 value of variable num is: 1 value of variable num is: 2 Out of while-loop </source> === 離開決策 === 某啲程式語言仲支援「視乎個迴圈有冇 <code>break</code>，決定行唔行某一段碼」，例如以下呢段 Python 碼<ref>[https://www.programiz.com/python-programming/break-continue Python break and continue] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190906124259/https://www.programiz.com/python-programming/break-continue |date=2019年9月6號 }}.</ref>： <source lang="python"> for val in "string": if val == "n": print("found") break else: print("The loop didn't break") </source> 呢段碼會俾： <source lang="python"> found </source> 而如果將段碼改做： <source lang="python"> for val in "string": if val == "z": print("found") break else: print("The loop didn't break") </source> 就會出： <source lang="python"> The loop didn't break </source> 即係話 <code>else:</code> 跟住嗰段碼衹會喺個迴圈冇 <code>break</code> 嗰陣被執行。 === 多層離開 === 喺要應付''嵌套住嘅迴圈''（nested loop；喺另一個迴圈內嘅迴圈）嗰陣，<code>break</code> 嘅使用就比較撈絞<ref>''comp.lang.c FAQ list''. "Question 20.20b".</ref><ref>[https://nedbatchelder.com/blog/201608/breaking_out_of_two_loops.html Breaking out of two loops] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190906135607/https://nedbatchelder.com/blog/201608/breaking_out_of_two_loops.html |date=2019年9月6號 }}.</ref><ref>David Anthony Watt; William Findlay (2004). ''Programming language design concepts''. John Wiley & Sons. pp. 215–221.</ref>： *喺好多程式語言入面（例如 Python），<code>break</code> 衹會終止一層迴圈，即係話如果有一個嵌套住嘅迴圈嗰度做 <code>break</code>，外層嗰個迴圈會如常噉繼續行； *另一方面，有啲程式語言會俾用家用 <code>break</code> 一吓離開嗮行緊嘅迴圈，而喺理論性嘅編程研究上，呢個動作就係所謂嘅''多層離開''（multi-level break）； *此外，常見嘅做法仲有將個迴圈擺喺一個[[子程式]]當中，再喺個子程式裏面用 <code>return</code>（終止個子程式）一吓離開成個（包含咗一大柞迴圈嘅）子程式； *再唔係有人會索性用 goto 離開一柞行緊嘅迴圈。 有唔少編程專家都懷疑「容許用家一嘢離開嗮所有行緊嘅迴圈」係咪一樣好嘢，例如喺廿一世紀初嗰陣，Python 就試過有人提議加多層離開功能，但就俾人以「呢個功能會造成多餘嘅複雜性，而佢嘅用途太少，根本唔值得加」為由否決<ref>[https://mail.python.org/pipermail/python-3000/2007-July/008663.html [Python-3000] Announcing PEP 3136] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190906135608/https://mail.python.org/pipermail/python-3000/2007-July/008663.html |date=2019年9月6號 }}, Guido van Rossum.</ref>。 多層離開嘅諗頭喺[[理論電腦科學]]（theoretical computer science）當中引起唔少人思考：喺 1973 年，有電腦科學家執咗吓結構化程式定理，跟手仲證明，衹要一隻程式語言有多層離開嘅功能，就可以避免加多啲變數－是但搵個整數 ''n''，都會有個程式具有一個離開 ''n'' 個迴圈嘅多層離開，而呢個程式'''唔'''可以重寫做一個具有離開 ''m'' 個迴圈（''m'' < ''n''）、而且變數數量一樣或者更少嘅程式。既然多層離開嘅使用容許一個程式有少啲變數，即係呢種功能喺某啲情況下可以減低程式嘅複雜性<ref>Kozen, Dexter (2008). [http://www.cs.cornell.edu/~kozen/Papers/BohmJacopini.pdf The Böhm–Jacopini Theorem Is False, Propositionally] (PDF). ''Lecture Notes in Computer Science''. 5133. pp. 177–192.</ref><ref>Kosaraju, S. Rao. "Analysis of structured programs," Proc. Fifth Annual ACM Syrup. Theory of Computing, (May 1973), 240-252; also in J. Computer and System Sciences, 9, 3 (December 1974). cited by Donald Knuth (1974). "Structured Programming with go to Statements". ''Computing Surveys''. 6 (4): 261–301.</ref>。 == 其他相關功能 == *'''跳去下一個迭代'''：喺某啲編程應用當中，編程員有陣時會想個程式跳過個迴圈嘅剩餘部份，直接進入下一個迭代；有啲程式語言有陳述式做噉嘅嘢，例如多數語言有嘅 <code>continue</code>、Perl 同 [[Ruby 程式語言|Ruby]] 當中有嘅 <code>next</code>、同 <code>skip</code>。呢啲陳述式一定要搭配迴圈使用，會結束目前嗰個迭代，直接跳去行下一個迭代，而如果個迭代係最後一個，個 <code>continue</code> 會直接終止個迴圈。例如係以下呢段 C 碼<ref>[https://www.programiz.com/c-programming/c-break-continue-statement C break and continue] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190906042256/https://www.programiz.com/c-programming/c-break-continue-statement |date=2019年9月6號 }}.</ref>： <source lang="c"> # include <stdio.h> int main() /* 呢段碼會俾個用家輸入若干個數字，再將啲數字加埋一齊。 */ { int i; double number, sum = 0.0; for(i = 1; i <= 10; ++i) { printf("Enter a n%d: ",i); scanf("%lf",&number); if (number < 0.0) { continue; /* 如果輸入嗰個數字細過 0，跳去下一個迭代。 */ } sum += number; } printf("Sum = %.2lf",sum); return 0; } </source> 呢段碼嘅輸出望落會係噉嘅： <source lang="c"> Enter a n1: 1.1 Enter a n2: 2.2 Enter a n3: 5.5 Enter a n4: 4.4 Enter a n5: -3.4 Enter a n6: -45.5 Enter a n7: 34.5 Enter a n8: -4.2 Enter a n9: -1000 Enter a n10: 12 Sum = 59.70 </source> *'''重做呢個迭代'''：Perl 同 Ruby 有 <code>redo</code> 嘅陳述式，會令個程式重新行過個迭代<ref name="ruby2008">Flanagan, D., & Matsumoto, Y. (2008). ''The Ruby Programming Language: Everything You Need to Know''. O'Reilly Media, Inc.</ref>。 *'''重新做個迴圈'''：Ruby 有 <code>retry</code> 嘅陳述式，會令個程式將成個迴圈重新行過<ref name="ruby2008"/>。 == 變量同不變量 == [[迴圈變量]]（loop variant）同[[迴圈不變量]]（loop invariant）係用嚟評估迴圈嘅機制<ref>Meyer, Bertrand (1991). ''Eiffel: The Language''. Prentice Hall. pp. 129–131.</ref>： *迴圈變量指一個數值會隨住迭代而減少嘅變數，設嚟監察個迴圈運作係咪如常。例如係喺以下呢段 [[Whiley]] 碼當中，<code>|items| - i</code> 會係一個啱用嘅迴圈變量<ref>Winskel, Glynn (1993). ''The Formal Semantics of Programming Languages: An Introduction''. Massachusetts Institute of Technology. pp. 32–33, 174–176.</ref>： <syntaxhighlight lang="whiley"> function contains([int] items, int item) => bool: int i = 0 // 設 i // while i < |items|: if items[i] == item: return true i = i + 1 // 喺每一個迭代當中，i 數值都會上升 1 // 「|items| - i」嘅數值一定會隨住迭代而下降。 // 編程員可以喺度加段陳述式，叫個程式喺 output 嗰度每迭代顯示 (|items| - i) 嘅值，跟住佢就可以用眼 monitor 住個迴圈運作係咪如常。 return false </syntaxhighlight> *迴圈不變量係一個數值理應唔會隨迭代改變嘅變數，都係整嚟監察個迴圈運作係咪如常嘅。例如有以下呢段 C 碼<ref>David Gries. "A note on a standard strategy for developing loop invariants and loops." ''Science of Computer Programming'', vol 2, pp. 207–214. 1984.</ref>： <source lang="c" line highlight="6,11"> int max(int n,const int a[]) { // 呢個子程式會攞一個 array，再搵出個 array 裏面最大嗰個數 int m = a[0]; // a[0] 係指 a 呢個 array 嘅第 1 個數 int i = 1; while (i != n) { // 如果 i 數值唔等如 n，一路做... if (m < a[i]) m = a[i]; // 如果 m 數值細過 a 嘅第 (i + 1) 個數值，將 m 設做 a[i] ++i; // i 數值升 1 } return m; } // 一個可能嘅迴圈不變量係 a[] 嘅第一個數；個編程員可以加句陳述式，叫個程式每次迭代都 display a[0] 出嚟－如果個程式運作正常，a[0] 數值理應會維持不變。 </source> == 攷 == {{reflist|3}} {{template:程式執行}} [[category:編程]] p5dom9r2oesjkwvo6mq8yr9lo6kwphy 0 207324 1865121 1841726 2022-08-19T03:10:28Z Dr. Greywolf 143999 /* 搵路 */ wikitext text/x-wiki {{正文}} {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = The Art of Video Games 2012 (6848237506).jpg | caption1 = 一班人喺度玩[[食鬼]]；啲鬼由電腦操控，但曉追捕玩家－展現咗簡單嘅智能。 | image2 = Pathfinding 2D Illustration.svg | caption2 = [[搵路演算法]]泛指用嚟教電腦喺指定空間入面搵移動路線嘅演算法，係遊戲 AI 不可或缺嘅一環。 | image3 = In-game screenshot of DATA Agent.jpeg | caption3 = 一隻簡單遊戲嘅 NPC 喺度同玩家「傾偈」－製作者想玩家心入面有「我面前呢個個體係有智能」嘅假像。 }} '''電子遊戲人工智能'''係指[[電子遊戲]]當中嘅[[人工智能]]（{{lang-en|'''artificial intelligence，AI'''}}）：電子遊戲係曉同[[玩家]]互動、以娛樂玩家為目的嘅[[電腦程式]]；而電子遊戲入面好多時會涉及由電腦控制，同玩家進行對局嘅[[角色]]（[[非玩家角色|NPC]]）<ref>"The Next Generation 1996 Lexicon A to Z: NPC (Nonplayer Character)". ''Next Generation''. No. 15. Imagine Media. March 1996. p. 38.</ref>，[[遊戲開發者]]為咗想玩家得到樂趣，通常會想呢啲由電腦控制嘅角色有返咁上下聰明，能夠為玩家提供一定嘅挑戰（睇埋[[心流]]）<ref>Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2007). Towards optimizing entertainment in computer games. ''Applied Artificial Intelligence'', 21(10), 933-971.</ref>；噉即係話佢哋會想 NPC 展現一定程度嘅[[智能]]，而「教電腦程式做出類似有智能噉嘅行為」正正就係 AI 呢個領域嘅重心<ref name="revisit">Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref><ref name="stanley2005">Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Evolving neural network agents in the NERO video game. ''Proceedings of the IEEE'', 182-189.</ref>。 舉個簡單例子，[[食鬼]]入面嘅敵人由電腦控制，一個教電腦控制啲敵人嘅可能[[演算法]]如下<ref name="pacmanexample">[http://ideate.xsead.cmu.edu/gallery/projects/pac-man Pac-Man] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210211033808/http://ideate.xsead.cmu.edu/gallery/projects/pac-man |date=2021年2月11號 }}.</ref>： <source lang="cpp"> Pac-Man.pos clyde_target = random_tiles // 將 clyde_target 設做隨機一格 while game == in_play: // 當隻遊戲進行嘅每一個時間點， case player of: Blinky: move 1 tile toward Pac-Man.pos // 第一隻鬼要向主角位置（Pac-Man.pos）行一步。 Inky: move 1 tile toward (Pac-Man.pos + 4) // 第二隻鬼要向主角位置前四格行一步。 Clyde: if Clyde.pos == clyde_target: // Clyde 呢隻鬼要向佢嘅目標位置前進，如果到咗目標位置，揀個新嘅目標位置。 clyde_target = (clyde_target + 1) % 10 else: move 1 tile toward clyde_target </source> 上述嘅[[源碼|碼]]會令啲敵人曉追趕主角－有少少似有智能嘅噉<ref>Bogost, Ian (March 2017). "[https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/03/what-is-artificial-intelligence/518547/ "Artificial Intelligence" Has Become Meaningless]". Retrieved 22 July 2017.</ref>。 早期－廿世紀中－嘅電子遊戲經已有喺度用相對簡單嘅 AI，而廿一世紀初及後，電子遊戲嘅 AI 仲成為咗遊戲製作上嘅一個大課題。[[遊戲製作]]嘅專家會研究用乜嘢演算法整一隻遊戲嘅 AI 先最可以令玩家過癮，而且 AI 仲有俾人運用嚟做「控制 NPC」以外嘅工作，例如係做[[遊戲測試]]（喺隻遊戲出街前測試隻遊戲玩起上嚟點）以及[[對局配對]]（喺[[網上遊戲|網上]] PvP 遊戲當中、搵若干個玩家、再將佢哋擺喺一個對局）等等都有用到 AI 相關嘅技術<ref>Lu, F., Yamamoto, K., Nomura, L. H., Mizuno, S., Lee, Y., & Thawonmas, R. (2013, October). Fighting game artificial intelligence competition platform. In ''2013 IEEE 2nd Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)'' (pp. 320-323). IEEE.</ref><ref name="delalleu2012">Delalleau, O., Contal, E., Thibodeau-Laufer, E., Ferrari, R. C., Bengio, Y., & Zhang, F. (2012). Beyond skill rating: Advanced matchmaking in ghost recon online. ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games'', 4(3), 167-177.</ref>。 == 基本概念 == {{see also|人工智能詞彙表}} === 遊戲程式 === {{main|遊戲程式}} [[電子遊戲]]係[[電腦程式]]嘅一種，而一個遊戲程式嘅根基係[[遊戲迴圈]]（game loop）：隻遊戲嘅程式係一個[[程式迴圈]]（loop），要係噉重複做同一樣嘅工作（而唔係將個程式啲[[源碼|碼]]逐句逐句行一次就算）－呢樣工作就係攞「玩家透過[[遊戲手掣|手掣]]等架生俾嘅輸入」以及「隻遊戲喺上一刻嘅狀態」等嘅[[資訊]]，再按呢啲資訊同隻遊戲嘅法則，計遊戲世界下一刻嘅狀態應該係點。一隻電子遊戲大致上可以想像成噉樣（用咗 [[while 迴圈]]）嘅[[虛擬碼]]<ref name="informITgameloop">[http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2167437&seqNum=2 Game Programming Algorithms and Techniques: Overview, p. 2]. ''informIT''.</ref><ref>"[https://web.archive.org/web/20070208133442/http://pil.pl/~mariuszj/rozne/plg-second-printing-update.pdf Programming Linux Games, Chapter 1]" (PDF). ISBN 1-886411-48-4.</ref>： '''while''' game is running process inputs update game world generate outputs '''loop''' [[File:Pac-Man Atari 2600 footage.ogv|thumb|300px|1982 年嘅食鬼遊戲]] 用以下呢段[[食鬼]]嘅虛擬碼為例<ref name="informITgameloop"/>： '''while''' player.lives > 0 ''當玩家有多過 0 條命嗰陣一路做...'' // Process Inputs JoystickData j = grab raw data from joystick ''由手掣嗰度探測玩家撳咗乜掣'' // Update Game World update player.position based on j ''基於玩家撳嘅掣，更新玩家角色嘅位置'' foreach Ghost g in world ''for 每一隻鬼'' if player collides with g ''如果玩家撞到嗰隻鬼'' kill either player or g ''玩家就死'' else update AI for g based on player.position ''基於隻鬼嘅 AI，更新佢嘅位置；例子有上面提到嘅演算法。'' end loop // Pac-Man eats any pellets ... // Generate Outputs draw graphics ''喺熒光幕上面畫相應嘅影像'' update audio ''... 同埋整聲效'' loop 遊戲 AI 嘅碼位於 <code>update game world</code> 當中：有好多 PvE 遊戲嘅[[關卡]]入面都會有敵人俾玩家打，甚至有啲遊戲會喺 PvP 對局入面有由 AI 控制嘅個體<ref>[https://www.polygon.com/2016/9/22/13018336/titanfall-2-attrition-mode Titanfall 2 will bring back Attrition mode]. ''Polygon''.</ref>；每當個程式更新遊戲世界嘅狀態嗰陣，佢都要估計每個 AI 個體需要採取乜嘢行動－呢啲個體要識探測玩家嘅位置，攻擊玩家，以及對玩家嘅攻擊作出迴避等等－即係話要按照呢啲 AI 嘅運作原理，計出佢哋每個個體喺下一刻會變成乜嘢狀態<ref>Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref>。 === 人工智能 === {{main|人工智能}} [[人工智能]]（AI）泛指教[[機械]]展示有[[智能]]行為嘅一類技術，喺電子遊戲業當中好常用：喺實際應用上，好多遊戲都會俾[[遊戲設計師]]設計成由[[玩家]]負責操控嘅[[主角]]打低一啲敵人通過關卡，而呢啲敵人喺美術上通常都會被設成「敵人士兵」等理應有智能嘅物體，所以玩家自然會期望呢啲個體識得或多或少噉展現出智能；喺[[認知科學]]等嘅領域上認為，一個有智能嘅物體至少會曉[[感知]]周圍嘅環境，然後按收到嘅資訊同自己嘅[[目的]]決定要做出點嘅行為<ref>Belkin, N. J. (1990). The cognitive viewpoint in information science. ''Journal of information science'', 16(1), 11-15.</ref>。 所以一般嘅遊戲 AI 至低限度會有以下兩大部份： *'''刺激詮釋器'''（stimulus interpreter）：刺激詮釋器會話俾一個 AI 程式知個遊戲狀態係點；一般嚟講，每個個體敵人都會有個獨立嘅 AI，每個智能會透過刺激詮釋器得到佢哋應該得到嘅資訊（例如一個敵人士兵應該知道佢視線範圍內發生緊乜事），即係話個程式要有方法表示「[[foreach]] AI ，嗰個智能手上有乜資訊」<ref name="mcshaffry2014p45">McShaffry, M. (2014). ''Game coding complete''. Nelson Education. p. 45 - 46.</ref>；刺激詮釋器喺某啲[[電子遊戲類型|遊戲類型]]－例如係[[隱蔽類遊戲]]（stealth game；指重視要玩家避開敵人偵察嘅遊戲）－入面零舍重要，例：一隻俾玩家扮演[[忍者]]嘅遊戲，有[[遊戲機制|機制]]決定一個敵人有冇睇到玩家，喺每個時間點，foreach 敵人，遊戲程式由個敵人對眼射幾條隱形嘅光出去，睇吓嗰幾條光有冇同玩家嘅[[命中框]]（hitbox）相交，而如果有，嗰個敵人就算睇到玩家<ref>Schreiner, Tim. "Artificial Intelligence in Game Design." ''Artificial Intelligence Depot''. Web. 19 November 2009.</ref>。 *'''決策系統'''（decision system）：呢個部份嘅碼一般會喺刺激詮釋器嘅碼後面；每一個 AI 都要按手上嘅資訊同自己嘅目的，計出跟住要採取乜嘢行動；例如一個敵人見到玩家，知道玩家嘅位置，而佢目的係要行埋玩家度攻擊佢，佢個 AI 程式就要有個方法教佢點樣用「玩家嘅位置」同「自己嘅位置」（個決策系統嘅輸入）計出「自己應該向乜方向移動」（個決策系統嘅輸出）<ref name="mcshaffry2014p45"/>。 攞返上面食鬼嗰個例子，段虛擬碼嘅其中一行 <code>move 1 tile toward Pac-Man.pos</code> 涉及要隻鬼移向主角嘅位置，即係話個程式知道主角嘅位置（<code>Pac-Man.pos</code>），並且直接當隻鬼知道呢個資訊（刺激詮釋器），而隻鬼嘅智能按一條好簡單嘅法則運行－向主角嘅位置移一格（決策系統），喺下刻，遊戲程式就按此知道隻鬼嘅狀態（位置）要點樣改變<ref name="pacmanexample"/>。 === 啟發法 === {{main|啟發法}} [[啟發法]]（heuristics）係認知科學同相關領域上嘅一個概念，指一啲用嚟解難嘅簡單法則：喺現實生活當中，人類好多時會用一啲過往經驗顯示咗係解到難嘅「認知捷徑」嚟應付佢哋面對嘅問題；舉個例子說明，想像有個人家陣去超市買餸，想買[[意粉]]，如果佢想做完全[[理性]]嘅決策，（根據理性嘅[[定義]]）佢要諗過度過嗮所有有得買嘅意粉牌子，諗出一套基準決定一隻牌子點先算「好」，量度吓每一款有幾能夠滿足佢嘅慾望（價錢貴唔貴、有幾好食等），再用一個[[效益函數]]（utility function）計吓邊隻牌子效用最高，而某隻牌子嘅效用可以（例如）用呢條式計： :<math>u(x, T, H) = x + 2 T + H</math>， 當中 <math>u</math> 係[[效益]]（utility），<math>x</math> 係買咗之後淨低嘅錢反映嘅效用，<math>T</math> 反映隻牌子有幾好食，而 <math>H</math> 反映隻牌子有幾健康（假設呢幾個數都可以用同一[[計量單位|單位]]量度）。計咗呢條數之後，嗰個人就要揀效用最高嗰隻牌子，令自己效用最大化；佢又可以就噉揀佢買開嗰隻牌子－「揀我買開嗰隻牌子嘅意粉」就係一個啟發法；呢個啟發法未必可以達到最理想嘅結果－例如可能有一隻好好味、但佢未試過嘅意粉牌子（搞到用呢個啟發法達唔到最高嘅可能效用），但就幫到個人手慳好多時間。喺日常生活當中，人類做嘅經濟決策多數都係用啟發法做嘅－事實係，如果人類吓吓用完全理性嘅方法做決策嘅話，佢哋就要嘥好多時間做運算，喺實際應用上根本唔可行<ref>Slovic, P., Finucane, M., Peters, E., & MacGregor, D. G. (2002). Rational actors or rational fools: Implications of the affect heuristic for behavioral economics. ''The Journal of Socio-Economics'', 31(4), 329-342.</ref>。 同一道理，如果要一個遊戲 AI 做完美運算，往往會嘥極大量嘅時間同精神，而且亦有搞到個 AI 唔似現實世界嘅智能嘅憂慮，所以遊戲 AI 嘅設計者一般會用大量嘅啟發法嚟教 AI 解決問題；好似係上面嗰段食鬼碼噉，原則上，個遊戲程式可以寫成（例如）每隻鬼都曉做運算，計算玩家跟住落嚟嗰 50 步嘅[[概率分佈]]（跟住落嚟嗰 50 步嘅所有可能性以及每個可能性發生嘅[[機會率]]），然後再攞每個可能性，計算喺每個可能性下，自己要用乜嘢移動軌跡，先可以令自己捉到玩家嘅機會率最大化－相比之下，<code>move 1 tile toward Pac-Man.pos</code>（靠近玩家嘅位置）或者 <code>move 1 tile toward (Pac-Man.pos + 4)</code>（靠近玩家位置前四格嘅位置）呢啲解難法則就簡單好多<ref>Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 25.</ref>。 == 移動 == {{see also|遊戲物理}} 教 AI 移動嘅[[演算法]]係遊戲 AI 嘅基礎之一：除咗好似[[互動式小說]]等嘅[[電子遊戲類型|類型]]之外，絕大多數嘅遊戲都會包含一個遊戲空間，俾遊戲角色喺個空間入面移動；好似食鬼等嘅早期電子遊戲經已有喺度用演算法教 [[非玩家角色|NPC]] 點樣探索遊戲空間，而呢個時期用嘅演算法有啲到咗廿一世紀都仲有人用<ref name="pacmanexample"/>。 喺比較簡單嘅情況下，一個電子遊戲 AI 移動演算法會攞遊戲空間入面其他物件嘅運動屬性做輸入，並且用呢啲輸入計出個 AI 角色應該要移去邊個方向或者位置： *輸入 <code>input</code>：第啲物件或者個 AI 角色本身嘅 position（位置） # 一個二至三維嘅向量，用[[坐標]]表達位置。 orientation（方向） # 一個單一嘅數值，用離正北方嘅[[角度]]表達個角色面向邊個方向。 velocity（速度，<math>v</math>） # 另一個二至三維嘅向量，表示個角色喺三條軸分別嘅速度。 rotation（旋轉） # 一個單一嘅數值，degree per second *輸出 <code>output</code>：個 AI 角色跟住落嚟嘅 acceleration（加速度） # 一個二至三維嘅向量，<math>\Delta v / \Delta t</math> force（力） # 另一個二至三維嘅向量 舉個簡單例子，好似係一個教 NPC 避子彈嘅演算法，就通常要有方法俾個 AI 角色知道子彈嘅位置、方向同速度，再計出個 AI 角色應該向自己施一股點嘅[[力]]，或者有個點嘅[[加速度]]，先可以避開粒子彈（有關相關嘅[[遊戲物理|物理學]]概念，可以睇吓[[牛頓力學]]同[[向量]]）<ref>Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 42 - 48.</ref>。 ;例子碼 1 喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 ;例子碼 2 以下呢段碼定義咗兩個[[子程式]]用嚟教人工智能避開障礙物<ref name="collisionavoidance">[https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/understanding-steering-behaviors-collision-avoidance--gamedev-7777 Understanding Steering Behaviors: Collision Avoidance].</ref>： <source lang="C++"> private function collisionAvoidance() :Vector3D { // 計要點樣避，呢個子程式俾嘅結果會係一股力（睇返上面遊戲物理嗰度）。 ahead = ...; // calculate the ahead vector ahead2 = ...; // calculate the ahead2 vector var mostThreatening :Obstacle = findMostThreateningObstacle();　// 用「findMostThreateningObstacle」呢個子程式搵出最有威脅性嘅障礙物。 var avoidance :Vector3D = new Vector3D(0, 0, 0); if (mostThreatening != null) { // 如果有障礙物，計避開嗰股力要係幾多，用「最有威脅性嘅障礙物」嘅位置同個角色嘅速度計。 avoidance.x = ahead.x - mostThreatening.center.x; avoidance.y = ahead.y - mostThreatening.center.y; avoidance.normalize(); avoidance.scaleBy(MAX_AVOID_FORCE); } else { avoidance.scaleBy(0); // nullify the avoidance force // 如果冇，避開嗰股力變 0（唔使避）。 } return avoidance; } private function findMostThreateningObstacle() :Obstacle { // 用嚟搵出環境入面邊件障礙物最危險嘅子程式 var mostThreatening :Obstacle = null; // 首先將「最有威脅性嘅障礙物」設做「冇嘢」。 for (var i:int = 0; i < Game.instance.obstacles.length; i++) { // 逐件逐件障礙物計一次 var obstacle :Obstacle = Game.instance.obstacles[i]; var collision :Boolean = lineIntersecsCircle(ahead, ahead2, obstacle); // 計吓個角色會唔會同件障礙物相撞 // "position" 係個角色現時嘅位置 if (collision && (mostThreatening == null || distance(position, obstacle) < distance(position, mostThreatening))) { // 如果會相撞，而且件障礙物近過目前手上最近嗰件「最有威脅性嘅障礙物」嘅話，將件障礙物設做「最有威脅性嘅障礙物」。 mostThreatening = obstacle; } } return mostThreatening; // 將最後「最有威脅性嘅障礙物」俾做輸出。 } </source> 喺個遊戲程式「更新遊戲狀態」嘅部份入面會有「[[foreach]] 人工智能角色，幫佢做 <code>collisionAvoidance()</code>」噉嘅碼<ref name="collisionavoidance"/>。 === 搵路 === [[File:6n-graf.svg|thumb|240px|一幅圖論當中嘅圖；通常一個搵路演算法會用呢啲圖做輸入。]] {{main|搵路}} {{see also|解迷宮演算法}} [[搵路]]（pathfinding / pathing）係人工智能上嘅一個大課題，指教一個 AI 喺空間入面指定兩個點，並且搵出一條連接兩點嘅線。做搵路嘅演算法有好多用途，例如喺[[機械人學]]上教[[機械人]]探索自己周圍嘅空間，以及喺遊戲製作上教遊戲 AI 喺遊戲空間入面搵出要行嘅路線<ref name="cui2011">Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based pathfinding in modern computer games. ''International Journal of Computer Science and Network Security'', 11(1), 125-130.</ref><ref name="bovarski2015">Boyarski, E., Felner, A., Stern, R., Sharon, G., Tolpin, D., Betzalel, O., & Shimony, E. (2015, June). ICBS: improved conflict-based search algorithm for multi-agent pathfinding. In ''Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence''.</ref>。 一般嚟講，搵路演算法－無論係咪電子遊戲用嘅都好－都會<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref><ref>Hagelback, Johan, and Stefan J. Johansson. "Dealing with fog of war in a real-time strategy game environment." In ''Computational Intelligence and Games'', 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, pp. 55-62. IEEE, 2008.</ref> *攞一幅圖做輸入 <code>input</code>：呢類演算法通常唔能夠直接處理一個環境，而係要靠第個演算法，<code>simplify</code>，將個環境變成一幅'''圖'''（graph）；[[圖論]]當中嘅一幅圖會有若干個'''節點'''（node），並且指明邊啲節點之間有連結，喺應用上，一個可能嘅做法係個輸入最先嗰個數字代表節點嘅數量，跟住嘅數字表示邊啲節點之間有連結（睇埋[[陣列]]），例如 <code>[6, 1-2, 1-5, 2-5, 2-3, 5-4, 3-4, 4-6]</code> 表示幅圖有 6 個節點，節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推；<code>simplify</code> 要做嘅嘢係攞要探索嗰個環境做輸入，輸出一個表示個環境當中有邊啲重要位置（節點）同邊啲位置之間有路能夠互通（連結）嘅圖，等搵路演算法做嘅嘢容易啲<ref name="millington2019ch4"/>。 *喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用'''權重表'''（weighted graph），意思即係話個表每條連結都會有個數值<ref group="註">喺實際應用上，呢啲數值通常一定係 0 或者[[正數]]，因為好多常用嘅搵路演算法一撞到[[負數]]嘅權重值就會出錯。</ref>，表示嗰條路線嘅'''成本'''（cost）<ref>Fletcher, Peter; Hoyle, Hughes; Patty, C. Wayne (1991). ''Foundations of Discrete Mathematics'' (International student ed.). Boston: PWS-KENT Pub. Co. p. 463. ISBN 978-0-53492-373-0. "A weighted graph is a graph in which a number w(e), called its weight, is assigned to each edge e."</ref>：例如有一個 <code>simplify</code> 演算法會每條路都俾個權重值佢，個數值愈大表示條路愈難行（成本高）；想像其中兩個節點之間有兩條可能路線 <code>a</code> 同 <code>b</code>，<code>a</code> 係一條完全冇機關嘅平路，而 <code>b</code> 長過 <code>a</code> 之餘仲有十個陷阱設咗喺度，噉正路嚟講，假設 <code>a</code> 同 <code>b</code> 喺其他因素上完全相等，<code>b</code> 嘅權重值理應會大過 <code>a</code> 嘅<ref>Antsfeld, L., Harabor, D. D., Kilby, P., & Walsh, T. (2012, October). Transit routing on video game maps. In ''Eighth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref>。 *最後個演算法會俾一條路線嚟做輸出 <code>output</code> <ref>Goodwin, S. D., Menon, S., & Price, R. G. (2006). Pathfinding in open terrain. In ''Proceedings of International Academic Conference on the Future of Game Design and Technology''.</ref>。 {{clear}} [[File:Weighted network.png|thumb|450px|center|<center>一個權重表；一條路掕住嘅數字表達嗰條路有幾易行<ref group="註">有啲演算法仲會精細到考慮埋連結之間嘅方向性：即係有啲路可能淨係可以向其中一個方向通行，又或者由一個方向行嘅成本同由第個方向行嘅唔同。</ref>。</center>]] 一個搵路演算法嘅輸入 <code>input</code> 望落大致上係噉嘅<ref name="millington2019ch4"/>： <source lang="csharp"> class Graph: // 搵出柞連結 def getConnections(fromNode) class Connection: // 每條連結... // 條連結有個非負嘅數做佢權重 def getCost() // 條連結由邊個節點出發 def getFromNode() // 條連結去邊個節點 def getToNode() </source> 有關搵路嘅具體演算法，可以睇吓[[迪卡斯特拉演算法]]同埋會用某啲[[啟發法]]考慮預計成本嘅 [[A* 搜尋演算法]]<ref name="millington2019ch4"/><ref>Barnouti, N. H., Al-Dabbagh, S. S. M., & Naser, M. A. S. (2016). Pathfinding in strategy games and maze solving using A* search algorithm. ''Journal of Computer and Communications'', 4(11), 15.</ref><ref>Abd Algfoor, Zeyad; Sunar, Mohd Shahrizal; Kolivand, Hoshang (2015). "A Comprehensive Study on Pathfinding Techniques for Robotics and Video Games". ''International Journal of Computer Games Technology''. 2015: 1–11.</ref>。 == 決策 == {{see also|有限狀態機}} [[決策]]係指「由一柞可能選擇當中揀一個」嘅過程。廿世紀嘅電子遊戲 AI 幾乎冚唪唥都會用[[基於規則嘅系統]]（rule-based system）<ref name="stateofindustryp1"/>，例如想像一個寫嚟教電腦玩[[射擊遊戲]]嘅 AI，個 AI 係一部[[有限狀態機]]（finite-state machine），有「防守」、「進攻」同「去搵彈藥」等多個可能狀態，佢內置嘅 AI 演算法就要教佢幾時進入邊個狀態（例：<code>if</code> 自己淨低嘅[[生命值]]低過 50%，<code>then</code> 進入防守狀態－教佢喺自己血低嗰陣要防守）。呢類決策演算法會攞同遊戲輸贏相關嘅資訊（自己同對手血量等等），並且計出要進入邊個狀態（採取邊個策略）。有限狀態機同搵路呢兩個概念係遊戲 AI 嘅基礎<ref>Orkin, J. (2006, March). Three states and a plan: the AI of FEAR. In ''Game Developers Conference'' (Vol. 2006, p. 4).</ref><ref>Gillies, M. (2009). [https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=4812072 Learning finite-state machine controllers from motion capture data] (PDF). ''IEEE transactions on computational intelligence and AI in games'', 1(1), 63-72.</ref>。 一個以有限狀態機形式存在嘅遊戲 AI 望落會有類似噉嘅碼<ref name="gamaFSM">[https://www.gamasutra.com/blogs/CarlBerglund/20170227/292378/Designing_a_simple_game_AI_using_Finite_State_Machines.php Designing a simple game AI using Finite State Machines]. ''Gamasutra''.</ref><ref name="millington2019ch5">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 5.</ref>： <source lang="csharp"> void Update(){ // 呢段碼教一個 AI 玩揸戰機。 switch(state){ // 視乎 state（狀態）係乜，做... case State.PURSUIT: // 如果狀態係 pursuit（追擊）嘅話，做... CheckForDanger(); // 一個睇吓周圍有冇危險嘅子程序 Chase(target, true); // 追目標；呢個子程序當中會有演算法，決定幾時要將 state 呢個變數改變並且離開個子程序。 break; case State.DARWINISM: // 如果狀態係 Darwinism 嘅話，做... var angle = GetDeltaAngle(target); // ... 同一道理 SteerClear(angle); if(!IsOnCollisionCourse) state = pausedState; break; case State.FOLLOW: // ... CheckForDanger(); Chase(squadron.leader); EvaluateSquadron(); break; case State.PATROL: // ... CheckForDanger(); FlyTo(route.goingTo); PatrolManagement(20); break; } void Chase(target, true){ // Chase 呢個子程序 ... // 做 chase 狀態要做嘅行動。 if (.....) // 如果某啲條件達到... break; // 離開子程序，令個程式返到去揀狀態嘅點。 } </source> === 快思邏輯 === {{see also|快思邏輯}} [[快思邏輯]]（fuzzy logic）係相對於一係「真」一係「假」嘅[[布林 (數據類型)|布林]]邏輯嘅一種邏輯。想像家陣有杯水，研究者想按杯水嘅[[攝氏]][[溫度]]將杯水分落「熱」、「暖」同「凍」三個類別，佢可以用布林邏輯嚟分－15 度以下嘅係凍、15 至 40 度嘅係暖... 如此類推，即係話「杯水屬熱」呢句陳述式只能夠係真（1）或者假（0）；另一方面，佢可以用快思邏輯嚟分－10 度以下嘅實係凍，而 10 至 20 度之間嘅水會介乎於凍同暖之間，例如一杯 15 度嘅水會係 0.5 凍 0.5 暖... 如此類推，「杯水屬熱」呢句陳述式嘅數值可以喺真（1）同假（0）之間。快思邏輯呢種思考法係喺 1960 年代中興起嘅<ref>Zadeh, L. A. (1988). Fuzzy logic. ''Computer'', 21(4), 83-93.</ref>。 {{clear}} [[Image:Fuzzy logic temperature en.svg|thumb|center|upright=1.5|用快思邏輯斷定一個溫度係熱、暖定凍；X 軸係溫度，而 Y 軸係真假。]] 快思邏輯喺電子遊戲上都會有用：想像一隻[[射擊遊戲]]當中曉同玩家角色戰鬥嘅 AI 角色；佢具有[[生命值]]呢個屬性，而且係一部有限狀態機－喺每個時間點，佢有「去搵藥包回復生命值」同「繼續戰鬥」呢兩個可能狀態， *如果個程式用嘅係布林邏輯，佢可能會按「<code>if 生命值 < 50%, then 去搵藥包回復生命值, else 繼續戰鬥</code>」嘅邏輯行事， *另一方面，佢又可以用快思邏輯行事，例： if 生命值 < 20%, then 去搵藥包, else if 20% <= 生命值 < 40%, then 一路繼續戰鬥一路同藥包位置維持 x 咁多嘅距離，當中 x = f(淨低嘅生命值)，即係一個介乎於「繼續戰鬥」同「去搵藥包」之間嘅狀態。 ... 喺多數情況下，用快思邏輯製作遊戲 AI 會令個 AI 變得更加似人－人類做起決策上嚟都係一定程度跟快思邏輯嘅<ref name="millington2019ch5"/><ref>[https://www.gamasutra.com/view/feature/131705/game_ai_the_state_of_the_industry.php?page=2 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamastura''. p. 2.</ref>。 === 決策樹 === [[File:Decision tree model.png|thumb|300px|一樖決定'''去玩'''（play）定'''唔好去玩'''（don't play）嘅三步決策樹]] {{see also|蒙地卡羅樹搜索}} [[決策樹]]（decision tree）係一種用樹狀圖做決策嘅做法。一樖決策樹會有若干個'''節點'''（node），每個節點代表一個決策點，會有若干個箭咀指去下一柞節點（下一步），每個箭咀表示「如果揀咗呢個選項，就去呢個決策點」。想像附圖嗰樖決策樹， *個決策者想決定好唔好去玩， *喺開頭個節點，去玩（play）嘅[[效益|價值]]有 9 分，唔好去玩（don't play）嘅價值有 5 分，然後睇天氣（OUTLOOK）， *如果晴天（sunny），去玩嘅價值變成 2 分，唔好去玩嘅價值變成 3 分，然後個決策者會睇[[濕度]]（HUMIDITY）... 如此類推。 喺運算上，一樖決策樹節點數量 <math>n</math> 愈大，運算樖樹要用嘅時間就愈多<ref>Bontrager, P., Khalifa, A., Mendes, A., & Togelius, J. (2016, September). Matching games and algorithms for general video game playing. In ''Twelfth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref><ref>Kleinsmith, A., & Gillies, M. (2013). Customizing by doing for responsive video game characters. ''International Journal of Human-Computer Studies'', 71(7-8), 775-784.</ref>。 喺遊戲 AI 上，[[蒙地卡羅樹搜索]]（Monte Carlo tree search，MCTS）係一種比較實際嘅做法：現實世界嘅電子遊戲嘅決策樹通常都大得好交關，可能去到第二第三步經已有成幾千個節點，夾硬考慮嗮所有嘅可能性喺實際應用上根本唔可行；MCTS 簡單啲講就係有技巧噉搜索一樖決策樹－會揀定一個深度值 <math>d</math> 做「要考慮幾多步」，並且喺每步按某啲準則揀邊啲節點嘅下一步值得考慮（例如可能搵個[[人工神經網絡]]計吓邊啲節點比較有可能發生），而如果上述嘅演算法設計得夠好，MCTS 可以有效噉教電腦玩遊戲<ref>Cameron Browne; Edward Powley; Daniel Whitehouse; Simon Lucas; Peter I. Cowling; Philipp Rohlfshagen; Stephen Tavener; Diego Perez; Spyridon Samothrakis; Simon Colton (March 2012). "A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods". ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games''. 4 (1): 1–43.</ref><ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。2016 年打贏九段[[圍棋]]棋手[[李世石]]而出名嘅人工智能程式 [[AlphaGo]] 就係用咗 MCTS 嘅技術<ref>Liu, Michael (10 October 2017). "[https://medium.com/@quasimik/monte-carlo-tree-search-applied-to-letterpress-34f41c86e238 General Game-Playing With Monte Carlo Tree Search]". ''Medium''.</ref>。 決策樹可以用相對簡單嘅[[條件運算式]]編寫<ref name="millington2019ch5"/>： <source lang="csharp"> struct RandomDecision (Decision): lastFrame = -1 lastDecision = false def test(): if frame() > lastFrame + 1: lastDecision = randomBoolean() lastFrame = frame() return lastDecision </source> {{clear}} === 策略戰術 === {{see also|博弈論|軍事策略}} 一個遊戲 AI 唔淨只要識得做決策，而且仲有識得判斷邊個選擇能夠令佢打贏嘅機會率最大化。一般嚟講，一個遊戲 AI 需要有一套[[策略]]（strategy），套策略會講明「喺情況 <math>A</math> 我會採取噉嘅行動」、「喺情況 <math>B</math> 我會採取噉嘅行動」... 等等嘅資訊，令佢喺適當嘅時候用適當嘅[[戰術]]（tactics）；策略喺遊戲 AI 上係一個重大課題－聰明嘅 AI 能夠令一隻遊戲更加好玩，而且理論性啲嘅[[人工智能]]研究亦都對「點樣令一部電腦出現有[[智能]]嘅策略性行動」呢個問題感興趣<ref name="stateofindustryp1">[https://www.gamasutra.com/view/feature/131705/game_ai_the_state_of_the_industry.php?page=2 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamastura''. p. 1.</ref><ref name="millington2019ch6">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 6.</ref>。 喺有地圖嘅[[電子遊戲類型|遊戲類型]]當中，遊戲 AI 演算法好多時會運用對地圖唔同位置嘅戰略價值嘅判斷：例如想像一隻[[射擊遊戲]]，設計者想教遊戲 AI 有策略噉喺地圖上移動同揀企嘅位置，佢可以用演算法將地圖變成一幅圖論入面嘅圖（睇返上面[[搵路]]），然後按照一套事先制訂咗嘅演算法 <code>judge value</code>，<code>judge value</code> 會每個節點都俾個數值 <math>u</math> 佢，<math>u</math> 代表咗嗰個位置喺戰術上有幾有利（<math>u</math> 會取決於嗰個位置嘅高度、掩護物嘅存在、有冇逃走路線以及有冇彈藥供應等嘅因素），並且喺每個時間點一路決定自己應該要喺邊個狀態（睇返上面[[有限狀態機]]嘅嘢）一路嘗試盡量將自己移向 <math>u</math> 值高嘅位置<ref group="註">個 AI 嘅狀態可能會影響一個位置嘅 <math>u</math> 值。例：如果一個 AI 生命值低，進入咗「搵地方匿埋同回復生命值」嘅狀態，佢理應會想去便於防守嘅位置多過想去便於攻擊嘅位置。</ref>；當中 <code>judge value</code> 嘅質素－有幾能夠準確噉判斷一個位置嘅戰略價值－反映個 AI 嘅戰略能力。呢種做法喺現實嘅軍事策略入面都會用到。事實係，喺[[動作遊戲]]同[[戰略遊戲]]嘅 AI 設計當中，設計師往往會參考現實世界嘅軍事策略<ref name="millington2019ch6"/>。 === 協調行動 === {{see also|群體智能}} 喺廿一世紀嘅電子遊戲當中，一個 AI 角色好多時唔淨只要單獨噉行動，仲要識得同（由 AI 或者玩家控制嘅）第啲個體合作：喺好多戰略遊戲同動作遊戲入面都會有成隊人一齊上嘅 AI 敵人角色，又有啲戰略射擊遊戲會俾玩家扮演指揮官，一路戰鬥一路指揮住由 AI 控制嘅隊友，例：隊友係有限狀態機，有「掩護玩家」、「去搵彈藥」同「進攻」等多個狀態，玩家可以指定佢哋要去邊個狀態<ref group="註">順帶一提，現實嘅遊戲通常都係玩家指揮 AI 而唔係 AI 指揮玩家，因為主流[[遊戲設計師]]認為俾玩家做指揮，隻遊戲會好玩啲。</ref>。喺呢啲情況下，一個噉嘅 AI 角色內部嘅演算法要攞「同佢合作緊嗰啲個體嘅行動」作為 <code>input</code>；呢類 AI 大致上可以按「會唔會由高層嗰度收 <code>input</code>」分做兩類－ *[[由上至下過程|由上至下]]（top-down），指某個高層個體會攞一啲 <code>input</code>，並且對下層嘅個體落命令，好似現實世界由[[將軍]]等高階將士指揮軍隊作戰噉；呢啲高層個體好多時能夠鳥瞰遊戲地圖，所以佢哋手上會有一啲下層個體冇嘅資訊；同埋 *[[由下至上過程|由下至上]]（bottom-up），指各個個體分別噉對自己周圍嘅環境嘅變數（包括視線範圍內嘅隊友）作出判斷，並且 <code>output</code> 各自嘅行動，而唔會由任何高層嗰度收命令；喺某啲情況下，呢類演算法可以引致望落好似成個隊伍有一個智能噉嘅行為（可以睇埋[[群體智能]]）<ref name="millington2019ch6"/><ref>Díaz, G., & Iglesias, A. (2017, July). Intelligent behavioral design of non-player characters in a FPS video game through PSO. In ''International Conference on Swarm Intelligence'' (pp. 246-254). Springer, Cham.</ref>。 {{clear}} == 學習 == [[File:Evolution-of-Adaptive-Behaviour-in-Robots-by-Means-of-Darwinian-Selection-pbio.1000292.s007.ogv|thumb|300px|一班[[機械人]]學識慢慢噉一齊合作推郁物件。]] {{see also|機械學習}} [[機械學習]]（machine learning，簡稱 ML）係人工智能上嘅一種技術。指用程式編寫教一部電腦做[[學習]]，典型做法如下<ref>The definition "without being explicitly programmed" is often attributed to Arthur Samuel, who coined the term "machine learning" in 1959, but the phrase is not found verbatim in this publication, and may be a paraphrase that appeared later. Confer "Paraphrasing Arthur Samuel (1959), the question is: How can computers learn to solve problems without being explicitly programmed?" in Koza, John R.; Bennett, Forrest H.; Andre, David; Keane, Martin A. (1996). Automated Design of Both the Topology and Sizing of Analog Electrical Circuits Using Genetic Programming. ''Artificial Intelligence in Design'' '96. Springer, Dordrecht. pp. 151–170.</ref><ref name="bishop2006">Bishop, C. M. (2006), ''Pattern Recognition and Machine Learning'', Springer.</ref>{{rp|p. 2}}： #編寫一個程式，教部電腦點樣由數據嗰度建立一個[[數學模型]]嚟描述佢對啲[[變數 (科研)|變數]]之間嘅關係嘅知識； #搵啲樣本數據（即係所謂嘅「訓練數據」）返嚟，俾個程式處理吓啲數據入面嘅個案，等部電腦按個程式建立一個數學模型；跟住 #喺將來再撞到同類個案嗰時，部電腦就會曉按佢個程式，用建立咗嗰個模型，對呢啲之前未見過嘅個案作出預測－個設計者唔使明文噉教部電腦點樣應對呢啲前所未見嘅個案，部電腦都會有能力一定程度上應對。 原則上，如果一個遊戲 AI 能夠記住玩家過去嘅行為（描述玩家行為嘅變數數值就係數據），再按呢樣資訊改變自己嘅行為，噉就會做到「遊戲 AI 曉學習同適應，持續為玩家提供新挑戰」嘅效果。一個簡單嘅例子有以下噉嘅做法<ref name="millington2019ch7">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 7.</ref>： 記低玩家而家選擇咗邊個戰術， 按手上數據（玩家喺過去 n 個時間點每一個當中揀咗邊個戰術），計算玩家揀每個戰術嘅機會率， 將出現機會率最大嘅戰術做「預佢會用嘅戰術」。 揀選能夠最有效噉應對「預佢會用嘅戰術」嘅戰術。 廿一世紀初嘅遊戲 AI 界變得重視對機械學習嘅討論：一方面，有好多遊戲設計師都希望自己嘅遊戲嘅 AI 可以做到曉學習，不過另一方面又有遊戲設計學者指出，曉學習嘅遊戲程式有「難控制難預測」嘅問題，而遊戲環境太難預測好多時會搞到玩家冇癮<ref>[https://www.theverge.com/2019/3/6/18222203/video-game-ai-future-procedural-generation-deep-learning HOW ARTIFICIAL INTELLIGENCE WILL REVOLUTIONIZE THE WAY VIDEO GAMES ARE DEVELOPED AND PLAYED]. ''The Verge''.</ref><ref>Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Real-time neuroevolution in the NERO video game. ''IEEE transactions on evolutionary computation'', 9(6), 653-668.</ref>。亦有 AI 領域嘅科學家指出，電子遊戲本質上就係設計嚟俾一個[[認知系統]]慢慢[[學習]]（遊戲難度一般會慢慢提高）嘅，所以電子遊戲係一個好便於研究點樣教 AI 學習嘅環境－遊戲製作同 AI 呢兩個領域做到相輔相成<ref>[https://towardsdatascience.com/video-games-as-a-perfect-playground-for-artificial-intelligence-3b4ebeea36ce Video Games as a Perfect Playground for Artificial Intelligence]. ''Towards Data Science''.</ref><ref>[https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-in-video-games-3e2566d59c22 Artificial Intelligence in Video Games]. ''Towards Data Science''.</ref>。 喺現實世界嘅[[遊戲製作]]當中，機械學習嘅遊戲 AI 通常係'''離線'''（offline）做嘅：想像有個[[網上遊戲]]程式，會一路俾玩家玩一路學習，所以會[[在線機械學習|係噉變化]]，但噉通常會引致一個問題－喺管理網上遊戲嘅途中，製作組要做[[程式除錯]]（debugging）嘅工作，而要檢查程式錯誤，個錯誤就一定要能夠重複出現，等編程員慢慢研究個錯誤係點嚟，所以俾個遊戲程式係噉變化會搞到除錯嘅工作變得撈絞。因為呢個緣故，遊戲 AI 機械學習（尤其係網上遊戲）比較常用嘅做法係離線做，即係例如每隔一段時間就要個網上遊戲程式離線，按機械學習演算法更新，先至再上返線<ref name="millington2019ch7"/>。 {{clear}} == 第啲應用 == [[File:Dragon trees.jpg|thumb|300px|六樖用程序生成產生嘅虛擬樹]] {{see also|瓣瓣掂玩遊戲}} 喺廿世紀嗰陣，遊戲 AI 嘅用途幾乎完全局限於教遊戲程式點樣控制啲 [[非玩家角色|NPC]]，搵路、有限狀態機同蒙地卡羅樹搜索等嘅技術都係噉。但自從廿一世紀開始，遊戲 AI 界開始將人工智能嘅相關技術應用落去其他嘅用途嗰度，包括<ref name="revisit"/>： *[[玩家體驗模擬]]（player experience modeling）：遊戲製作其中一個最重要嘅目的係要令玩家玩嗰陣開心過癮；人工智能相關技術可以用嚟建立模擬玩家體驗嘅模型，呢啲模型一般會攞描述遊戲[[參數]]嘅變數做 <code>input</code>（例如係[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]嘅參數（有幾多敵人、幾長...）同遊戲畫面呀噉），而 <code>output</code> 就係（個模型所預測嘅）玩家體驗，後者可以用「喺玩家玩完之後，問佢哋 1 至 10 分會俾隻遊戲幾多分」等嘅方法量度；然後研究者可以用監督式學習訓練[[人工神經網絡]]由遊戲參數預測玩家體驗－如果順利嘅話，個模型可以話到俾製作組聽，「如果隻遊戲係噉噉噉樣，玩家嘅體驗會係噉噉噉樣」等嘅資訊<ref>Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2008). Entertainment modeling through physiology in physical play. ''International Journal of Human-Computer Studies'', 66(10), 741-755.</ref><ref>Yannakakis, G. N., Martínez, H. P., & Jhala, A. (2010). Towards affective camera control in games. ''User Modeling and User-Adapted Interaction'', 20(4), 313-340.</ref>。可以睇埋用嚟做[[偏好學習]]（preference learning）嘅[[人工神經網絡]]<ref>G. N. Yannakakis. Preference Learning for Affective Modeling. In ''Proceedings of the Int. Conf. on Affective Computing and Intelligent Interaction'', pages 126–131, Amsterdam, The Netherlands, September 2009. IEEE.</ref><ref>G. N. Yannakakis, M. Maragoudakis, and J. Hallam. Preference Learning for Cognitive Modeling: A Case Study on Entertainment Preferences. IEEE Systems, ''Man and Cybernetics; Part A: Systems and Humans'', 39(6):1165–1175, November 2009.</ref>。 *[[程序生成]]（procedural generation）：程序生成係[[電腦科學]]上嘅概念，指用[[演算法]]嚟生成[[數據]]嘅做法。舉個例子說明，程序生成喺[[電子遊戲設計]]上好常用：有啲遊戲可能會想幅地圖嘅地形有啲[[隨機性]]嘅起伏－例子有[[做個創世神]]（Minecraft）－於是個[[遊戲程式]]要嘅嘢就唔係好似一般嘅遊戲噉，死記住幅地圖係乜嘢樣嘅，而係記住一段演算法，並且喺個玩家要求個程式整一幅地圖（撳「開始遊戲」）嗰時，即場用段演算法整一幅地圖出嚟。呢啲演算法當中可以有隨機性，所以次次產生地圖嗰陣，最後出嗰幅地圖都唔同樣<ref>Shaker, Noor; Togelius, Julian; Nelson, Mark J. (2016). ''Procedural Content Generation in Games: A Textbook and an Overview of Current Research''. Springer.</ref><ref>Moss, Richard (January 1, 2016). "[https://www.gamasutra.com/view/news/262869/7_uses_of_procedural_generation_that_all_developers_should_study.php 7 uses of procedural generation that all developers should study] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190827015814/https://www.gamasutra.com/view/news/262869/7_uses_of_procedural_generation_that_all_developers_should_study.php |date=2019年8月27號 }}". ''Gamasutra''.</ref>。而家想像一個遊戲程式，要用程序生成整一個關卡出嚟俾玩家玩，佢可以用類似噉嘅做法嚟將玩家滿足感最大化<ref>Togelius, J., De Nardi, R., & Lucas, S. M. (2007, April). Towards automatic personalised content creation for racing games. In ''2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games'' (pp. 252-259). IEEE.</ref><ref>A. Martin, A. Lim, S. Colton, and C. Browne. Evolving 3D buildings for the prototype video game subversion. ''Applications of Evolutionary Computation'', pages 111–120, 2010</ref>： *:用程序生成，產生 n 個關卡； *:[[Foreach]] 產生出嚟嘅關卡， *::用一個事先訓練好嘅人工神經網絡（睇返上面玩家體驗模擬），預計呢個關卡會造成幾高嘅玩家滿足感； *:揀預計玩家滿足感最高嗰個關卡俾玩家玩。 *[[遊戲分析]]（game analytics）：遊戲分析係[[行為分析]]（behavioral analytics）嘅一種，指遊戲製作者特登將遊戲程式編寫成曉紀錄[[玩家]]行為嘅相關數據，並且按呢啲數據做有關管理隻遊戲嘅決策；舉個例說明，一隻[[網上遊戲]]，製作者將個遊戲程式編寫成曉紀錄遊戲世界入面每個地點有幾多玩家到訪同每個玩家喺嗰度逗留幾耐，而佢哋發現有個地點零舍唔受歡迎（好少玩家到訪，玩家平均逗留時間短），於是就更改嗰個地點嘅設計，等嗰個地點有趣啲，打後嘅數據反映玩家到訪次數多咗同逗留時間長咗<ref>El-Nasr, M. S., Drachen, A., & Canossa, A. (2016). ''Game analytics''. Springer London Limited.</ref><ref>Bauckhage, C., Drachen, A., & Sifa, R. (2014). Clustering game behavior data. ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games'', 7(3), 266-278.</ref>。有唔少人工智能相關嘅技術都可以攞嚟幫手做遊戲分析方面嘅工作，例如[[聚類分析]]（cluster analysis；一種按若干個變數將個案分做聚類嘅分析方法）就試過俾人攞嚟將一隻遊戲嘅玩家按「玩遊戲嗰陣嘅行為」嚟分類<ref>Drachen, A., Canossa, A., & Yannakakis, G. N. (2009, September). Player modeling using self-organization in Tomb Raider: Underworld. In ''2009 IEEE symposium on computational intelligence and games'' (pp. 1-8). IEEE.</ref>。 *[[電子遊戲機械人]]（video game bot）：係一啲特殊嘅人工智能程式，曉一定程度上代人打機；用家要用某啲方法將隻遊戲嘅狀態做 <code>input</code> 俾個機械人，然後個程式又要曉用某啲方法做運算，再俾出一個 <code>output</code>，<code>output</code> 代表佢決定要撳嘅掣，靠噉嚟俾個機械人玩隻遊戲。寫得夠好嘅機械人表現仲可以超越人類玩家，有啲玩家會用機械人嚟[[電子遊戲茅招|出茅招]]－聲稱佢係靠自己玩，但查實係用機械人代佢玩嘅；另一方面，喺遊戲製作過程當中，遊戲製作者有陣時亦會用機械人嚟[[遊戲測試|測試]]隻遊戲<ref>Kaminka, G. A., Veloso, M. M., Schaffer, S., Sollitto, C., Adobbati, R., Marshall, A. N., ... & Tejada, S. (2002). Gamebots: a flexible test bed for multiagent team research. ''Communications of the ACM'', 45(1), 43-45.</ref><ref>Villanes, A. (2013). Analytical approach for bot cheating detection in a massive multiplayer online racing game. ''North Carolina State University''.</ref>。 == 註釋 == {{Reflist|group=註}} {{clear}} == 演算法 == {{div col|style=column-count:3}} *[[行為樹]] *[[馬可夫鏈]] *[[自動計劃]] *[[群動]] *[[導航網格]] *[[人群模擬]] *[[解迷宮演算法]] {{div col end}} {{clear}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲製作]] *[[遊戲設計]] *[[遊戲編程]] *[[人工智能]] *[[人工神經網絡]] *[[瓣瓣掂玩遊戲]] *[[電子遊戲詞彙]] *[[投入感]] *[[心流體驗]] {{div col end}} {{clear}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Bourg; Seemann (2004). ''AI for Game Developers''. O'Reilly & Associates. ISBN 0-596-00555-5. *Buckland (2002). ''AI Techniques for Game Programming''. Muska & Lipman. ISBN 1-931841-08-X. *Buckland (2004). ''Programming Game AI By Example''. Wordware Publishing. ISBN 1-55622-078-2. *Champandard (2003). ''AI Game Development''. New Riders. ISBN 1-59273-004-3. *Funge (1999). ''AI for Animation and Games: A Cognitive Modeling Approach''. A K Peters. ISBN 1-56881-103-9. *Funge (2004). ''Artificial Intelligence for Computer Games: An Introduction''. A K Peters. ISBN 1-56881-208-6. *Le Hy, R., Arrigoni, A., Bessiere, P., & Lebeltel, O. (2004). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S092188900400048X?token=6986CC514F445DD70C114FCD61A724C50E3F8F2588C1043EC6317961D5856B6B612FE43D0FE0037A278FAD9BCA3CD54B Teaching bayesian behaviours to video game characters] (PDF). ''Robotics and Autonomous Systems'', 47(2-3), 177-185. *Millington (2005). ''Artificial Intelligence for Games''. Morgan Kaufmann. ISBN 0-12-497782-0. *Schaeffer, J. (2001). A gamut of games. ''AI Magazine'', 22(3), 29-29. *Schwab (2004). ''AI Game Engine Programming''. Charles River Media. ISBN 1-58450-344-0. *Smed and Hakonen (2006). ''Algorithms and Networking for Computer Games''. John Wiley & Sons. ISBN 0-470-01812-7. *Spronck, P., Sprinkhuizen-Kuyper, I., & Postma, E. (2004, November). [http://www.socsci.ru.nl/idak/publications/papers/SpronckGAMEON2004.pdf Difficulty scaling of game AI]. In ''Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Games and Simulation'' (GAME-on 2004) (pp. 33-37). *Thompson, T. (2019). [https://www.gamasutra.com/blogs/TommyThompson/20190124/333902/Why_Friendly_AI_Cheat_in_Ghost_Recon_Wildlands.php Why Friendly AI Cheat in Ghost Recon Wildlands]. ''Gamasutra''. *Yannakakis, G. N. (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292. *Woodcock, S. (1999). [https://www.gamasutra.com/view/feature/3371/game_ai_the_state_of_the_industry.php?print=1 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamasutra''. {{div col end}} ;玩家體驗模擬相關 {{div col|style=column-count:3}} *Cruz, C. A., & Uresti, J. A. R. (2017). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S1875952117300095?token=2C8165225B3AF8171C7A2EFA939A46A26C0DEC8E345BC2842CD35B09DAB98D9D0F0199E7CEA3599738374094D434C7B5 Player-centered game AI from a flow perspective: Towards a better understanding of past trends and future directions] (PDF). ''Entertainment Computing'', 20, 11-24. *Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2006, May). Towards capturing and enhancing entertainment in computer games. In ''Hellenic Conference on Artificial Intelligence'' (pp. 432-442). Springer, Berlin, Heidelberg. *Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2007). [http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2012/02/AAI.pdf Towards optimizing entertainment in computer games] (PDF). ''Applied Artificial Intelligence'', 21(10), 933-971. *Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2007). [http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2012/02/IJAIT.pdf Modeling and augmenting game entertainment through challenge and curiosity] (PDF). ''International Journal on Artificial Intelligence Tools'', 16(06), 981-999. *Zook, A., & Riedl, M. (2012, October). A temporal data-driven player model for dynamic difficulty adjustment. In ''Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment'' (Vol. 8, No. 1). {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Game artificial intelligence|遊戲人工智能}} *[https://web.archive.org/web/20110102030422/http://archives.igda.org/ai/ Special Interest Group on Artificial Intelligence @IGDA]. *[https://web.archive.org/web/20070520232449/http://www.aiwisdom.com/ AI Game Programming Wisdom] on aiwisdom.com. *[http://gameaibook.org/book.pdf Georgios N. Yannakakis and Julian Togelius]. {{視像遊戲}} {{人工智能}} [[Category:人工智能]] [[Category:電子遊戲]] 2gk0yzsrswtweu05ixt90gtge294y88 1865122 1865121 2022-08-19T03:16:46Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{正文}} {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = The Art of Video Games 2012 (6848237506).jpg | caption1 = 一班人喺度玩[[食鬼]]；啲鬼由電腦操控，但曉追捕玩家－展現咗簡單嘅智能。 | image2 = Pathfinding 2D Illustration.svg | caption2 = [[搵路演算法]]泛指用嚟教電腦喺指定空間入面搵移動路線嘅演算法，係遊戲 AI 不可或缺嘅一環。 | image3 = In-game screenshot of DATA Agent.jpeg | caption3 = 一隻簡單遊戲嘅 NPC 喺度同玩家「傾偈」－製作者想玩家心入面有「我面前呢個個體係有智能」嘅假像。 }} '''電子遊戲人工智能'''係指[[電子遊戲]]當中嘅[[人工智能]]（{{lang-en|'''artificial intelligence，AI'''}}）：電子遊戲係曉同[[玩家]]互動、以娛樂玩家為目的嘅[[電腦程式]]；而電子遊戲入面好多時會涉及由電腦控制，同玩家進行對局嘅[[角色]]（[[非玩家角色|NPC]]）<ref>"The Next Generation 1996 Lexicon A to Z: NPC (Nonplayer Character)". ''Next Generation''. No. 15. Imagine Media. March 1996. p. 38.</ref>，[[遊戲開發者]]為咗想玩家得到樂趣，通常會想呢啲由電腦控制嘅角色有返咁上下聰明，能夠為玩家提供一定嘅挑戰（睇埋[[心流]]）<ref>Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2007). Towards optimizing entertainment in computer games. ''Applied Artificial Intelligence'', 21(10), 933-971.</ref>；噉即係話佢哋會想 NPC 展現一定程度嘅[[智能]]，而「教電腦程式做出類似有智能噉嘅行為」正正就係 AI 呢個領域嘅重心<ref name="revisit">Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref><ref name="stanley2005">Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Evolving neural network agents in the NERO video game. ''Proceedings of the IEEE'', 182-189.</ref>。 舉個簡單例子，[[食鬼]]入面嘅敵人由電腦控制，一個教電腦控制啲敵人嘅可能[[演算法]]如下<ref name="pacmanexample">[http://ideate.xsead.cmu.edu/gallery/projects/pac-man Pac-Man] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210211033808/http://ideate.xsead.cmu.edu/gallery/projects/pac-man |date=2021年2月11號 }}.</ref>： <source lang="cpp"> Pac-Man.pos clyde_target = random_tiles // 將 clyde_target 設做隨機一格 while game == in_play: // 當隻遊戲進行嘅每一個時間點， case player of: Blinky: move 1 tile toward Pac-Man.pos // 第一隻鬼要向主角位置（Pac-Man.pos）行一步。 Inky: move 1 tile toward (Pac-Man.pos + 4) // 第二隻鬼要向主角位置前四格行一步。 Clyde: if Clyde.pos == clyde_target: // Clyde 呢隻鬼要向佢嘅目標位置前進，如果到咗目標位置，揀個新嘅目標位置。 clyde_target = (clyde_target + 1) % 10 else: move 1 tile toward clyde_target </source> 上述嘅[[源碼|碼]]會令啲敵人曉追趕主角－有少少似有智能嘅噉<ref>Bogost, Ian (March 2017). "[https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/03/what-is-artificial-intelligence/518547/ "Artificial Intelligence" Has Become Meaningless]". Retrieved 22 July 2017.</ref>。 早期－廿世紀中－嘅電子遊戲經已有喺度用相對簡單嘅 AI，而廿一世紀初及後，電子遊戲嘅 AI 仲成為咗遊戲製作上嘅一個大課題。[[遊戲製作]]嘅專家會研究用乜嘢演算法整一隻遊戲嘅 AI 先最可以令玩家過癮，而且 AI 仲有俾人運用嚟做「控制 NPC」以外嘅工作，例如係做[[遊戲測試]]（喺隻遊戲出街前測試隻遊戲玩起上嚟點）以及[[對局配對]]（喺[[網上遊戲|網上]] PvP 遊戲當中、搵若干個玩家、再將佢哋擺喺一個對局）等等都有用到 AI 相關嘅技術<ref>Lu, F., Yamamoto, K., Nomura, L. H., Mizuno, S., Lee, Y., & Thawonmas, R. (2013, October). Fighting game artificial intelligence competition platform. In ''2013 IEEE 2nd Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)'' (pp. 320-323). IEEE.</ref><ref name="delalleu2012">Delalleau, O., Contal, E., Thibodeau-Laufer, E., Ferrari, R. C., Bengio, Y., & Zhang, F. (2012). Beyond skill rating: Advanced matchmaking in ghost recon online. ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games'', 4(3), 167-177.</ref>。 篇文跟住嘅內容假設讀者已經具備[[遊戲編程]]、[[人工智能]]同[[啟發法]]等嘅基本概念。 == 基本移動 == {{see also|遊戲物理}} 教 AI 移動嘅[[演算法]]係遊戲 AI 嘅基礎之一：除咗好似[[互動式小說]]等嘅[[電子遊戲類型|類型]]之外，絕大多數嘅遊戲都會包含一個遊戲空間，俾遊戲角色喺個空間入面移動；好似食鬼等嘅早期電子遊戲經已有喺度用演算法教 [[非玩家角色|NPC]] 點樣探索遊戲空間，而呢個時期用嘅演算法有啲到咗廿一世紀都仲有人用<ref name="pacmanexample"/>。 喺比較簡單嘅情況下，一個電子遊戲 AI 移動演算法會攞遊戲空間入面其他物件嘅運動屬性做輸入，並且用呢啲輸入計出個 AI 角色應該要移去邊個方向或者位置： *輸入 <code>input</code>：第啲物件或者個 AI 角色本身嘅 position（位置） # 一個二至三維嘅向量，用[[坐標]]表達位置。 orientation（方向） # 一個單一嘅數值，用離正北方嘅[[角度]]表達個角色面向邊個方向。 velocity（速度，<math>v</math>） # 另一個二至三維嘅向量，表示個角色喺三條軸分別嘅速度。 rotation（旋轉） # 一個單一嘅數值，degree per second *輸出 <code>output</code>：個 AI 角色跟住落嚟嘅 acceleration（加速度） # 一個二至三維嘅向量，<math>\Delta v / \Delta t</math> force（力） # 另一個二至三維嘅向量 舉個簡單例子，好似係一個教 NPC 避子彈嘅演算法，就通常要有方法俾個 AI 角色知道子彈嘅位置、方向同速度，再計出個 AI 角色應該向自己施一股點嘅[[力]]，或者有個點嘅[[加速度]]，先可以避開粒子彈（有關相關嘅[[遊戲物理|物理學]]概念，可以睇吓[[牛頓力學]]同[[向量]]）<ref>Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 42 - 48.</ref>。 ;例子碼 1 喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 ;例子碼 2 以下呢段碼定義咗兩個[[子程式]]用嚟教人工智能避開障礙物<ref name="collisionavoidance">[https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/understanding-steering-behaviors-collision-avoidance--gamedev-7777 Understanding Steering Behaviors: Collision Avoidance].</ref>： <source lang="C++"> private function collisionAvoidance() :Vector3D { // 計要點樣避，呢個子程式俾嘅結果會係一股力（睇返上面遊戲物理嗰度）。 ahead = ...; // calculate the ahead vector ahead2 = ...; // calculate the ahead2 vector var mostThreatening :Obstacle = findMostThreateningObstacle();　// 用「findMostThreateningObstacle」呢個子程式搵出最有威脅性嘅障礙物。 var avoidance :Vector3D = new Vector3D(0, 0, 0); if (mostThreatening != null) { // 如果有障礙物，計避開嗰股力要係幾多，用「最有威脅性嘅障礙物」嘅位置同個角色嘅速度計。 avoidance.x = ahead.x - mostThreatening.center.x; avoidance.y = ahead.y - mostThreatening.center.y; avoidance.normalize(); avoidance.scaleBy(MAX_AVOID_FORCE); } else { avoidance.scaleBy(0); // nullify the avoidance force // 如果冇，避開嗰股力變 0（唔使避）。 } return avoidance; } private function findMostThreateningObstacle() :Obstacle { // 用嚟搵出環境入面邊件障礙物最危險嘅子程式 var mostThreatening :Obstacle = null; // 首先將「最有威脅性嘅障礙物」設做「冇嘢」。 for (var i:int = 0; i < Game.instance.obstacles.length; i++) { // 逐件逐件障礙物計一次 var obstacle :Obstacle = Game.instance.obstacles[i]; var collision :Boolean = lineIntersecsCircle(ahead, ahead2, obstacle); // 計吓個角色會唔會同件障礙物相撞 // "position" 係個角色現時嘅位置 if (collision && (mostThreatening == null || distance(position, obstacle) < distance(position, mostThreatening))) { // 如果會相撞，而且件障礙物近過目前手上最近嗰件「最有威脅性嘅障礙物」嘅話，將件障礙物設做「最有威脅性嘅障礙物」。 mostThreatening = obstacle; } } return mostThreatening; // 將最後「最有威脅性嘅障礙物」俾做輸出。 } </source> 喺個遊戲程式「更新遊戲狀態」嘅部份入面會有「[[foreach]] 人工智能角色，幫佢做 <code>collisionAvoidance()</code>」噉嘅碼<ref name="collisionavoidance"/>。 === 搵路 === [[File:6n-graf.svg|thumb|240px|一幅圖論當中嘅圖；通常一個搵路演算法會用呢啲圖做輸入。]] {{main|搵路}} {{see also|解迷宮演算法}} [[搵路]]（pathfinding / pathing）係人工智能上嘅一個大課題，指教一個 AI 喺空間入面指定兩個點，並且搵出一條連接兩點嘅線。做搵路嘅演算法有好多用途，例如喺[[機械人學]]上教[[機械人]]探索自己周圍嘅空間，以及喺遊戲製作上教遊戲 AI 喺遊戲空間入面搵出要行嘅路線<ref name="cui2011">Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based pathfinding in modern computer games. ''International Journal of Computer Science and Network Security'', 11(1), 125-130.</ref><ref name="bovarski2015">Boyarski, E., Felner, A., Stern, R., Sharon, G., Tolpin, D., Betzalel, O., & Shimony, E. (2015, June). ICBS: improved conflict-based search algorithm for multi-agent pathfinding. In ''Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence''.</ref>。 一般嚟講，搵路演算法－無論係咪電子遊戲用嘅都好－都會<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref><ref>Hagelback, Johan, and Stefan J. Johansson. "Dealing with fog of war in a real-time strategy game environment." In ''Computational Intelligence and Games'', 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, pp. 55-62. IEEE, 2008.</ref> *攞一幅圖做輸入 <code>input</code>：呢類演算法通常唔能夠直接處理一個環境，而係要靠第個演算法，<code>simplify</code>，將個環境變成一幅'''圖'''（graph）；[[圖論]]當中嘅一幅圖會有若干個'''節點'''（node），並且指明邊啲節點之間有連結，喺應用上，一個可能嘅做法係個輸入最先嗰個數字代表節點嘅數量，跟住嘅數字表示邊啲節點之間有連結（睇埋[[陣列]]），例如 <code>[6, 1-2, 1-5, 2-5, 2-3, 5-4, 3-4, 4-6]</code> 表示幅圖有 6 個節點，節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推；<code>simplify</code> 要做嘅嘢係攞要探索嗰個環境做輸入，輸出一個表示個環境當中有邊啲重要位置（節點）同邊啲位置之間有路能夠互通（連結）嘅圖，等搵路演算法做嘅嘢容易啲<ref name="millington2019ch4"/>。 *喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用'''權重表'''（weighted graph），意思即係話個表每條連結都會有個數值<ref group="註">喺實際應用上，呢啲數值通常一定係 0 或者[[正數]]，因為好多常用嘅搵路演算法一撞到[[負數]]嘅權重值就會出錯。</ref>，表示嗰條路線嘅'''成本'''（cost）<ref>Fletcher, Peter; Hoyle, Hughes; Patty, C. Wayne (1991). ''Foundations of Discrete Mathematics'' (International student ed.). Boston: PWS-KENT Pub. Co. p. 463. ISBN 978-0-53492-373-0. "A weighted graph is a graph in which a number w(e), called its weight, is assigned to each edge e."</ref>：例如有一個 <code>simplify</code> 演算法會每條路都俾個權重值佢，個數值愈大表示條路愈難行（成本高）；想像其中兩個節點之間有兩條可能路線 <code>a</code> 同 <code>b</code>，<code>a</code> 係一條完全冇機關嘅平路，而 <code>b</code> 長過 <code>a</code> 之餘仲有十個陷阱設咗喺度，噉正路嚟講，假設 <code>a</code> 同 <code>b</code> 喺其他因素上完全相等，<code>b</code> 嘅權重值理應會大過 <code>a</code> 嘅<ref>Antsfeld, L., Harabor, D. D., Kilby, P., & Walsh, T. (2012, October). Transit routing on video game maps. In ''Eighth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref>。 *最後個演算法會俾一條路線嚟做輸出 <code>output</code> <ref>Goodwin, S. D., Menon, S., & Price, R. G. (2006). Pathfinding in open terrain. In ''Proceedings of International Academic Conference on the Future of Game Design and Technology''.</ref>。 {{clear}} [[File:Weighted network.png|thumb|450px|center|<center>一個權重表；一條路掕住嘅數字表達嗰條路有幾易行<ref group="註">有啲演算法仲會精細到考慮埋連結之間嘅方向性：即係有啲路可能淨係可以向其中一個方向通行，又或者由一個方向行嘅成本同由第個方向行嘅唔同。</ref>。</center>]] 一個搵路演算法嘅輸入 <code>input</code> 望落大致上係噉嘅<ref name="millington2019ch4"/>： <source lang="csharp"> class Graph: // 搵出柞連結 def getConnections(fromNode) class Connection: // 每條連結... // 條連結有個非負嘅數做佢權重 def getCost() // 條連結由邊個節點出發 def getFromNode() // 條連結去邊個節點 def getToNode() </source> 有關搵路嘅具體演算法，可以睇吓[[迪卡斯特拉演算法]]同埋會用某啲[[啟發法]]考慮預計成本嘅 [[A* 搜尋演算法]]<ref name="millington2019ch4"/><ref>Barnouti, N. H., Al-Dabbagh, S. S. M., & Naser, M. A. S. (2016). Pathfinding in strategy games and maze solving using A* search algorithm. ''Journal of Computer and Communications'', 4(11), 15.</ref><ref>Abd Algfoor, Zeyad; Sunar, Mohd Shahrizal; Kolivand, Hoshang (2015). "A Comprehensive Study on Pathfinding Techniques for Robotics and Video Games". ''International Journal of Computer Games Technology''. 2015: 1–11.</ref>。 == 決策 == {{see also|有限狀態機}} [[決策]]係指「由一柞可能選擇當中揀一個」嘅過程。廿世紀嘅電子遊戲 AI 幾乎冚唪唥都會用[[基於規則嘅系統]]（rule-based system）<ref name="stateofindustryp1"/>，例如想像一個寫嚟教電腦玩[[射擊遊戲]]嘅 AI，個 AI 係一部[[有限狀態機]]（finite-state machine），有「防守」、「進攻」同「去搵彈藥」等多個可能狀態，佢內置嘅 AI 演算法就要教佢幾時進入邊個狀態（例：<code>if</code> 自己淨低嘅[[生命值]]低過 50%，<code>then</code> 進入防守狀態－教佢喺自己血低嗰陣要防守）。呢類決策演算法會攞同遊戲輸贏相關嘅資訊（自己同對手血量等等），並且計出要進入邊個狀態（採取邊個策略）。有限狀態機同搵路呢兩個概念係遊戲 AI 嘅基礎<ref>Orkin, J. (2006, March). Three states and a plan: the AI of FEAR. In ''Game Developers Conference'' (Vol. 2006, p. 4).</ref><ref>Gillies, M. (2009). [https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=4812072 Learning finite-state machine controllers from motion capture data] (PDF). ''IEEE transactions on computational intelligence and AI in games'', 1(1), 63-72.</ref>。 一個以有限狀態機形式存在嘅遊戲 AI 望落會有類似噉嘅碼<ref name="gamaFSM">[https://www.gamasutra.com/blogs/CarlBerglund/20170227/292378/Designing_a_simple_game_AI_using_Finite_State_Machines.php Designing a simple game AI using Finite State Machines]. ''Gamasutra''.</ref><ref name="millington2019ch5">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 5.</ref>： <source lang="csharp"> void Update(){ // 呢段碼教一個 AI 玩揸戰機。 switch(state){ // 視乎 state（狀態）係乜，做... case State.PURSUIT: // 如果狀態係 pursuit（追擊）嘅話，做... CheckForDanger(); // 一個睇吓周圍有冇危險嘅子程序 Chase(target, true); // 追目標；呢個子程序當中會有演算法，決定幾時要將 state 呢個變數改變並且離開個子程序。 break; case State.DARWINISM: // 如果狀態係 Darwinism 嘅話，做... var angle = GetDeltaAngle(target); // ... 同一道理 SteerClear(angle); if(!IsOnCollisionCourse) state = pausedState; break; case State.FOLLOW: // ... CheckForDanger(); Chase(squadron.leader); EvaluateSquadron(); break; case State.PATROL: // ... CheckForDanger(); FlyTo(route.goingTo); PatrolManagement(20); break; } void Chase(target, true){ // Chase 呢個子程序 ... // 做 chase 狀態要做嘅行動。 if (.....) // 如果某啲條件達到... break; // 離開子程序，令個程式返到去揀狀態嘅點。 } </source> === 快思邏輯 === {{see also|快思邏輯}} [[快思邏輯]]（fuzzy logic）係相對於一係「真」一係「假」嘅[[布林 (數據類型)|布林]]邏輯嘅一種邏輯。想像家陣有杯水，研究者想按杯水嘅[[攝氏]][[溫度]]將杯水分落「熱」、「暖」同「凍」三個類別，佢可以用布林邏輯嚟分－15 度以下嘅係凍、15 至 40 度嘅係暖... 如此類推，即係話「杯水屬熱」呢句陳述式只能夠係真（1）或者假（0）；另一方面，佢可以用快思邏輯嚟分－10 度以下嘅實係凍，而 10 至 20 度之間嘅水會介乎於凍同暖之間，例如一杯 15 度嘅水會係 0.5 凍 0.5 暖... 如此類推，「杯水屬熱」呢句陳述式嘅數值可以喺真（1）同假（0）之間。快思邏輯呢種思考法係喺 1960 年代中興起嘅<ref>Zadeh, L. A. (1988). Fuzzy logic. ''Computer'', 21(4), 83-93.</ref>。 {{clear}} [[Image:Fuzzy logic temperature en.svg|thumb|center|upright=1.5|用快思邏輯斷定一個溫度係熱、暖定凍；X 軸係溫度，而 Y 軸係真假。]] 快思邏輯喺電子遊戲上都會有用：想像一隻[[射擊遊戲]]當中曉同玩家角色戰鬥嘅 AI 角色；佢具有[[生命值]]呢個屬性，而且係一部有限狀態機－喺每個時間點，佢有「去搵藥包回復生命值」同「繼續戰鬥」呢兩個可能狀態， *如果個程式用嘅係布林邏輯，佢可能會按「<code>if 生命值 < 50%, then 去搵藥包回復生命值, else 繼續戰鬥</code>」嘅邏輯行事， *另一方面，佢又可以用快思邏輯行事，例： if 生命值 < 20%, then 去搵藥包, else if 20% <= 生命值 < 40%, then 一路繼續戰鬥一路同藥包位置維持 x 咁多嘅距離，當中 x = f(淨低嘅生命值)，即係一個介乎於「繼續戰鬥」同「去搵藥包」之間嘅狀態。 ... 喺多數情況下，用快思邏輯製作遊戲 AI 會令個 AI 變得更加似人－人類做起決策上嚟都係一定程度跟快思邏輯嘅<ref name="millington2019ch5"/><ref>[https://www.gamasutra.com/view/feature/131705/game_ai_the_state_of_the_industry.php?page=2 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamastura''. p. 2.</ref>。 === 決策樹 === [[File:Decision tree model.png|thumb|300px|一樖決定'''去玩'''（play）定'''唔好去玩'''（don't play）嘅三步決策樹]] {{see also|蒙地卡羅樹搜索}} [[決策樹]]（decision tree）係一種用樹狀圖做決策嘅做法。一樖決策樹會有若干個'''節點'''（node），每個節點代表一個決策點，會有若干個箭咀指去下一柞節點（下一步），每個箭咀表示「如果揀咗呢個選項，就去呢個決策點」。想像附圖嗰樖決策樹， *個決策者想決定好唔好去玩， *喺開頭個節點，去玩（play）嘅[[效益|價值]]有 9 分，唔好去玩（don't play）嘅價值有 5 分，然後睇天氣（OUTLOOK）， *如果晴天（sunny），去玩嘅價值變成 2 分，唔好去玩嘅價值變成 3 分，然後個決策者會睇[[濕度]]（HUMIDITY）... 如此類推。 喺運算上，一樖決策樹節點數量 <math>n</math> 愈大，運算樖樹要用嘅時間就愈多<ref>Bontrager, P., Khalifa, A., Mendes, A., & Togelius, J. (2016, September). Matching games and algorithms for general video game playing. In ''Twelfth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref><ref>Kleinsmith, A., & Gillies, M. (2013). Customizing by doing for responsive video game characters. ''International Journal of Human-Computer Studies'', 71(7-8), 775-784.</ref>。 喺遊戲 AI 上，[[蒙地卡羅樹搜索]]（Monte Carlo tree search，MCTS）係一種比較實際嘅做法：現實世界嘅電子遊戲嘅決策樹通常都大得好交關，可能去到第二第三步經已有成幾千個節點，夾硬考慮嗮所有嘅可能性喺實際應用上根本唔可行；MCTS 簡單啲講就係有技巧噉搜索一樖決策樹－會揀定一個深度值 <math>d</math> 做「要考慮幾多步」，並且喺每步按某啲準則揀邊啲節點嘅下一步值得考慮（例如可能搵個[[人工神經網絡]]計吓邊啲節點比較有可能發生），而如果上述嘅演算法設計得夠好，MCTS 可以有效噉教電腦玩遊戲<ref>Cameron Browne; Edward Powley; Daniel Whitehouse; Simon Lucas; Peter I. Cowling; Philipp Rohlfshagen; Stephen Tavener; Diego Perez; Spyridon Samothrakis; Simon Colton (March 2012). "A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods". ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games''. 4 (1): 1–43.</ref><ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。2016 年打贏九段[[圍棋]]棋手[[李世石]]而出名嘅人工智能程式 [[AlphaGo]] 就係用咗 MCTS 嘅技術<ref>Liu, Michael (10 October 2017). "[https://medium.com/@quasimik/monte-carlo-tree-search-applied-to-letterpress-34f41c86e238 General Game-Playing With Monte Carlo Tree Search]". ''Medium''.</ref>。 決策樹可以用相對簡單嘅[[條件運算式]]編寫<ref name="millington2019ch5"/>： <source lang="csharp"> struct RandomDecision (Decision): lastFrame = -1 lastDecision = false def test(): if frame() > lastFrame + 1: lastDecision = randomBoolean() lastFrame = frame() return lastDecision </source> {{clear}} === 策略戰術 === {{see also|博弈論|軍事策略}} 一個遊戲 AI 唔淨只要識得做決策，而且仲有識得判斷邊個選擇能夠令佢打贏嘅機會率最大化。一般嚟講，一個遊戲 AI 需要有一套[[策略]]（strategy），套策略會講明「喺情況 <math>A</math> 我會採取噉嘅行動」、「喺情況 <math>B</math> 我會採取噉嘅行動」... 等等嘅資訊，令佢喺適當嘅時候用適當嘅[[戰術]]（tactics）；策略喺遊戲 AI 上係一個重大課題－聰明嘅 AI 能夠令一隻遊戲更加好玩，而且理論性啲嘅[[人工智能]]研究亦都對「點樣令一部電腦出現有[[智能]]嘅策略性行動」呢個問題感興趣<ref name="stateofindustryp1">[https://www.gamasutra.com/view/feature/131705/game_ai_the_state_of_the_industry.php?page=2 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamastura''. p. 1.</ref><ref name="millington2019ch6">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 6.</ref>。 喺有地圖嘅[[電子遊戲類型|遊戲類型]]當中，遊戲 AI 演算法好多時會運用對地圖唔同位置嘅戰略價值嘅判斷：例如想像一隻[[射擊遊戲]]，設計者想教遊戲 AI 有策略噉喺地圖上移動同揀企嘅位置，佢可以用演算法將地圖變成一幅圖論入面嘅圖（睇返上面[[搵路]]），然後按照一套事先制訂咗嘅演算法 <code>judge value</code>，<code>judge value</code> 會每個節點都俾個數值 <math>u</math> 佢，<math>u</math> 代表咗嗰個位置喺戰術上有幾有利（<math>u</math> 會取決於嗰個位置嘅高度、掩護物嘅存在、有冇逃走路線以及有冇彈藥供應等嘅因素），並且喺每個時間點一路決定自己應該要喺邊個狀態（睇返上面[[有限狀態機]]嘅嘢）一路嘗試盡量將自己移向 <math>u</math> 值高嘅位置<ref group="註">個 AI 嘅狀態可能會影響一個位置嘅 <math>u</math> 值。例：如果一個 AI 生命值低，進入咗「搵地方匿埋同回復生命值」嘅狀態，佢理應會想去便於防守嘅位置多過想去便於攻擊嘅位置。</ref>；當中 <code>judge value</code> 嘅質素－有幾能夠準確噉判斷一個位置嘅戰略價值－反映個 AI 嘅戰略能力。呢種做法喺現實嘅軍事策略入面都會用到。事實係，喺[[動作遊戲]]同[[戰略遊戲]]嘅 AI 設計當中，設計師往往會參考現實世界嘅軍事策略<ref name="millington2019ch6"/>。 === 協調行動 === {{see also|群體智能}} 喺廿一世紀嘅電子遊戲當中，一個 AI 角色好多時唔淨只要單獨噉行動，仲要識得同（由 AI 或者玩家控制嘅）第啲個體合作：喺好多戰略遊戲同動作遊戲入面都會有成隊人一齊上嘅 AI 敵人角色，又有啲戰略射擊遊戲會俾玩家扮演指揮官，一路戰鬥一路指揮住由 AI 控制嘅隊友，例：隊友係有限狀態機，有「掩護玩家」、「去搵彈藥」同「進攻」等多個狀態，玩家可以指定佢哋要去邊個狀態<ref group="註">順帶一提，現實嘅遊戲通常都係玩家指揮 AI 而唔係 AI 指揮玩家，因為主流[[遊戲設計師]]認為俾玩家做指揮，隻遊戲會好玩啲。</ref>。喺呢啲情況下，一個噉嘅 AI 角色內部嘅演算法要攞「同佢合作緊嗰啲個體嘅行動」作為 <code>input</code>；呢類 AI 大致上可以按「會唔會由高層嗰度收 <code>input</code>」分做兩類－ *[[由上至下過程|由上至下]]（top-down），指某個高層個體會攞一啲 <code>input</code>，並且對下層嘅個體落命令，好似現實世界由[[將軍]]等高階將士指揮軍隊作戰噉；呢啲高層個體好多時能夠鳥瞰遊戲地圖，所以佢哋手上會有一啲下層個體冇嘅資訊；同埋 *[[由下至上過程|由下至上]]（bottom-up），指各個個體分別噉對自己周圍嘅環境嘅變數（包括視線範圍內嘅隊友）作出判斷，並且 <code>output</code> 各自嘅行動，而唔會由任何高層嗰度收命令；喺某啲情況下，呢類演算法可以引致望落好似成個隊伍有一個智能噉嘅行為（可以睇埋[[群體智能]]）<ref name="millington2019ch6"/><ref>Díaz, G., & Iglesias, A. (2017, July). Intelligent behavioral design of non-player characters in a FPS video game through PSO. In ''International Conference on Swarm Intelligence'' (pp. 246-254). Springer, Cham.</ref>。 {{clear}} == 學習 == [[File:Evolution-of-Adaptive-Behaviour-in-Robots-by-Means-of-Darwinian-Selection-pbio.1000292.s007.ogv|thumb|300px|一班[[機械人]]學識慢慢噉一齊合作推郁物件。]] {{see also|機械學習}} [[機械學習]]（machine learning，簡稱 ML）係人工智能上嘅一種技術。指用程式編寫教一部電腦做[[學習]]，典型做法如下<ref>The definition "without being explicitly programmed" is often attributed to Arthur Samuel, who coined the term "machine learning" in 1959, but the phrase is not found verbatim in this publication, and may be a paraphrase that appeared later. Confer "Paraphrasing Arthur Samuel (1959), the question is: How can computers learn to solve problems without being explicitly programmed?" in Koza, John R.; Bennett, Forrest H.; Andre, David; Keane, Martin A. (1996). Automated Design of Both the Topology and Sizing of Analog Electrical Circuits Using Genetic Programming. ''Artificial Intelligence in Design'' '96. Springer, Dordrecht. pp. 151–170.</ref><ref name="bishop2006">Bishop, C. M. (2006), ''Pattern Recognition and Machine Learning'', Springer.</ref>{{rp|p. 2}}： #編寫一個程式，教部電腦點樣由數據嗰度建立一個[[數學模型]]嚟描述佢對啲[[變數 (科研)|變數]]之間嘅關係嘅知識； #搵啲樣本數據（即係所謂嘅「訓練數據」）返嚟，俾個程式處理吓啲數據入面嘅個案，等部電腦按個程式建立一個數學模型；跟住 #喺將來再撞到同類個案嗰時，部電腦就會曉按佢個程式，用建立咗嗰個模型，對呢啲之前未見過嘅個案作出預測－個設計者唔使明文噉教部電腦點樣應對呢啲前所未見嘅個案，部電腦都會有能力一定程度上應對。 原則上，如果一個遊戲 AI 能夠記住玩家過去嘅行為（描述玩家行為嘅變數數值就係數據），再按呢樣資訊改變自己嘅行為，噉就會做到「遊戲 AI 曉學習同適應，持續為玩家提供新挑戰」嘅效果。一個簡單嘅例子有以下噉嘅做法<ref name="millington2019ch7">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 7.</ref>： 記低玩家而家選擇咗邊個戰術， 按手上數據（玩家喺過去 n 個時間點每一個當中揀咗邊個戰術），計算玩家揀每個戰術嘅機會率， 將出現機會率最大嘅戰術做「預佢會用嘅戰術」。 揀選能夠最有效噉應對「預佢會用嘅戰術」嘅戰術。 廿一世紀初嘅遊戲 AI 界變得重視對機械學習嘅討論：一方面，有好多遊戲設計師都希望自己嘅遊戲嘅 AI 可以做到曉學習，不過另一方面又有遊戲設計學者指出，曉學習嘅遊戲程式有「難控制難預測」嘅問題，而遊戲環境太難預測好多時會搞到玩家冇癮<ref>[https://www.theverge.com/2019/3/6/18222203/video-game-ai-future-procedural-generation-deep-learning HOW ARTIFICIAL INTELLIGENCE WILL REVOLUTIONIZE THE WAY VIDEO GAMES ARE DEVELOPED AND PLAYED]. ''The Verge''.</ref><ref>Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Real-time neuroevolution in the NERO video game. ''IEEE transactions on evolutionary computation'', 9(6), 653-668.</ref>。亦有 AI 領域嘅科學家指出，電子遊戲本質上就係設計嚟俾一個[[認知系統]]慢慢[[學習]]（遊戲難度一般會慢慢提高）嘅，所以電子遊戲係一個好便於研究點樣教 AI 學習嘅環境－遊戲製作同 AI 呢兩個領域做到相輔相成<ref>[https://towardsdatascience.com/video-games-as-a-perfect-playground-for-artificial-intelligence-3b4ebeea36ce Video Games as a Perfect Playground for Artificial Intelligence]. ''Towards Data Science''.</ref><ref>[https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-in-video-games-3e2566d59c22 Artificial Intelligence in Video Games]. ''Towards Data Science''.</ref>。 喺現實世界嘅[[遊戲製作]]當中，機械學習嘅遊戲 AI 通常係'''離線'''（offline）做嘅：想像有個[[網上遊戲]]程式，會一路俾玩家玩一路學習，所以會[[在線機械學習|係噉變化]]，但噉通常會引致一個問題－喺管理網上遊戲嘅途中，製作組要做[[程式除錯]]（debugging）嘅工作，而要檢查程式錯誤，個錯誤就一定要能夠重複出現，等編程員慢慢研究個錯誤係點嚟，所以俾個遊戲程式係噉變化會搞到除錯嘅工作變得撈絞。因為呢個緣故，遊戲 AI 機械學習（尤其係網上遊戲）比較常用嘅做法係離線做，即係例如每隔一段時間就要個網上遊戲程式離線，按機械學習演算法更新，先至再上返線<ref name="millington2019ch7"/>。 == 第啲應用 == [[File:Dragon trees.jpg|thumb|300px|六樖用程序生成產生嘅虛擬樹]] {{see also|瓣瓣掂玩遊戲}} 喺廿世紀嗰陣，遊戲 AI 嘅用途幾乎完全局限於教遊戲程式點樣控制啲 [[非玩家角色|NPC]]，搵路、有限狀態機同蒙地卡羅樹搜索等嘅技術都係噉。但自從廿一世紀開始，遊戲 AI 界開始將人工智能嘅相關技術應用落去其他嘅用途嗰度，包括<ref name="revisit"/>： *[[玩家體驗模擬]]（player experience modeling）：遊戲製作其中一個最重要嘅目的係要令玩家玩嗰陣開心過癮；人工智能相關技術可以用嚟建立模擬玩家體驗嘅模型，呢啲模型一般會攞描述遊戲[[參數]]嘅變數做 <code>input</code>（例如係[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]嘅參數（有幾多敵人、幾長...）同遊戲畫面呀噉），而 <code>output</code> 就係（個模型所預測嘅）玩家體驗，後者可以用「喺玩家玩完之後，問佢哋 1 至 10 分會俾隻遊戲幾多分」等嘅方法量度；然後研究者可以用監督式學習訓練[[人工神經網絡]]由遊戲參數預測玩家體驗－如果順利嘅話，個模型可以話到俾製作組聽，「如果隻遊戲係噉噉噉樣，玩家嘅體驗會係噉噉噉樣」等嘅資訊<ref>Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2008). Entertainment modeling through physiology in physical play. ''International Journal of Human-Computer Studies'', 66(10), 741-755.</ref><ref>Yannakakis, G. N., Martínez, H. P., & Jhala, A. (2010). Towards affective camera control in games. ''User Modeling and User-Adapted Interaction'', 20(4), 313-340.</ref>。可以睇埋用嚟做[[偏好學習]]（preference learning）嘅[[人工神經網絡]]<ref>G. N. Yannakakis. Preference Learning for Affective Modeling. In ''Proceedings of the Int. Conf. on Affective Computing and Intelligent Interaction'', pages 126–131, Amsterdam, The Netherlands, September 2009. IEEE.</ref><ref>G. N. Yannakakis, M. Maragoudakis, and J. Hallam. Preference Learning for Cognitive Modeling: A Case Study on Entertainment Preferences. IEEE Systems, ''Man and Cybernetics; Part A: Systems and Humans'', 39(6):1165–1175, November 2009.</ref>。 *[[程序生成]]（procedural generation）：程序生成係[[電腦科學]]上嘅概念，指用[[演算法]]嚟生成[[數據]]嘅做法。舉個例子說明，程序生成喺[[電子遊戲設計]]上好常用：有啲遊戲可能會想幅地圖嘅地形有啲[[隨機性]]嘅起伏－例子有[[做個創世神]]（Minecraft）－於是個[[遊戲程式]]要嘅嘢就唔係好似一般嘅遊戲噉，死記住幅地圖係乜嘢樣嘅，而係記住一段演算法，並且喺個玩家要求個程式整一幅地圖（撳「開始遊戲」）嗰時，即場用段演算法整一幅地圖出嚟。呢啲演算法當中可以有隨機性，所以次次產生地圖嗰陣，最後出嗰幅地圖都唔同樣<ref>Shaker, Noor; Togelius, Julian; Nelson, Mark J. (2016). ''Procedural Content Generation in Games: A Textbook and an Overview of Current Research''. Springer.</ref><ref>Moss, Richard (January 1, 2016). "[https://www.gamasutra.com/view/news/262869/7_uses_of_procedural_generation_that_all_developers_should_study.php 7 uses of procedural generation that all developers should study] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190827015814/https://www.gamasutra.com/view/news/262869/7_uses_of_procedural_generation_that_all_developers_should_study.php |date=2019年8月27號 }}". ''Gamasutra''.</ref>。而家想像一個遊戲程式，要用程序生成整一個關卡出嚟俾玩家玩，佢可以用類似噉嘅做法嚟將玩家滿足感最大化<ref>Togelius, J., De Nardi, R., & Lucas, S. M. (2007, April). Towards automatic personalised content creation for racing games. In ''2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games'' (pp. 252-259). IEEE.</ref><ref>A. Martin, A. Lim, S. Colton, and C. Browne. Evolving 3D buildings for the prototype video game subversion. ''Applications of Evolutionary Computation'', pages 111–120, 2010</ref>： *:用程序生成，產生 n 個關卡； *:[[Foreach]] 產生出嚟嘅關卡， *::用一個事先訓練好嘅人工神經網絡（睇返上面玩家體驗模擬），預計呢個關卡會造成幾高嘅玩家滿足感； *:揀預計玩家滿足感最高嗰個關卡俾玩家玩。 *[[遊戲分析]]（game analytics）：遊戲分析係[[行為分析]]（behavioral analytics）嘅一種，指遊戲製作者特登將遊戲程式編寫成曉紀錄[[玩家]]行為嘅相關數據，並且按呢啲數據做有關管理隻遊戲嘅決策；舉個例說明，一隻[[網上遊戲]]，製作者將個遊戲程式編寫成曉紀錄遊戲世界入面每個地點有幾多玩家到訪同每個玩家喺嗰度逗留幾耐，而佢哋發現有個地點零舍唔受歡迎（好少玩家到訪，玩家平均逗留時間短），於是就更改嗰個地點嘅設計，等嗰個地點有趣啲，打後嘅數據反映玩家到訪次數多咗同逗留時間長咗<ref>El-Nasr, M. S., Drachen, A., & Canossa, A. (2016). ''Game analytics''. Springer London Limited.</ref><ref>Bauckhage, C., Drachen, A., & Sifa, R. (2014). Clustering game behavior data. ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games'', 7(3), 266-278.</ref>。有唔少人工智能相關嘅技術都可以攞嚟幫手做遊戲分析方面嘅工作，例如[[聚類分析]]（cluster analysis；一種按若干個變數將個案分做聚類嘅分析方法）就試過俾人攞嚟將一隻遊戲嘅玩家按「玩遊戲嗰陣嘅行為」嚟分類<ref>Drachen, A., Canossa, A., & Yannakakis, G. N. (2009, September). Player modeling using self-organization in Tomb Raider: Underworld. In ''2009 IEEE symposium on computational intelligence and games'' (pp. 1-8). IEEE.</ref>。 *[[電子遊戲機械人]]（video game bot）：係一啲特殊嘅人工智能程式，曉一定程度上代人打機；用家要用某啲方法將隻遊戲嘅狀態做 <code>input</code> 俾個機械人，然後個程式又要曉用某啲方法做運算，再俾出一個 <code>output</code>，<code>output</code> 代表佢決定要撳嘅掣，靠噉嚟俾個機械人玩隻遊戲。寫得夠好嘅機械人表現仲可以超越人類玩家，有啲玩家會用機械人嚟[[電子遊戲茅招|出茅招]]－聲稱佢係靠自己玩，但查實係用機械人代佢玩嘅；另一方面，喺遊戲製作過程當中，遊戲製作者有陣時亦會用機械人嚟[[遊戲測試|測試]]隻遊戲<ref>Kaminka, G. A., Veloso, M. M., Schaffer, S., Sollitto, C., Adobbati, R., Marshall, A. N., ... & Tejada, S. (2002). Gamebots: a flexible test bed for multiagent team research. ''Communications of the ACM'', 45(1), 43-45.</ref><ref>Villanes, A. (2013). Analytical approach for bot cheating detection in a massive multiplayer online racing game. ''North Carolina State University''.</ref>。 {{clear}} == 註釋 == {{Reflist|group=註}} == 演算法 == {{div col|style=column-count:3}} *[[行為樹]] *[[馬可夫鏈]] *[[自動計劃]] *[[群動]] *[[導航網格]] *[[人群模擬]] *[[解迷宮演算法]] {{div col end}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲製作]] *[[遊戲設計]] *[[人工神經網絡]] *[[瓣瓣掂玩遊戲]] *[[電子遊戲詞彙]] *[[投入感]] *[[心流體驗]] {{div col end}} == 文獻 == ;一般文獻 {{div col|style=column-count:3}} *Bourg; Seemann (2004). ''AI for Game Developers''. O'Reilly & Associates. ISBN 0-596-00555-5. *Buckland (2002). ''AI Techniques for Game Programming''. Muska & Lipman. ISBN 1-931841-08-X. *Buckland (2004). ''Programming Game AI By Example''. Wordware Publishing. ISBN 1-55622-078-2. *Champandard (2003). ''AI Game Development''. New Riders. ISBN 1-59273-004-3. *Cruz, C. A., & Uresti, J. A. R. (2017). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S1875952117300095?token=2C8165225B3AF8171C7A2EFA939A46A26C0DEC8E345BC2842CD35B09DAB98D9D0F0199E7CEA3599738374094D434C7B5 Player-centered game AI from a flow perspective: Towards a better understanding of past trends and future directions] (PDF). ''Entertainment Computing'', 20, 11-24. *Funge (1999). ''AI for Animation and Games: A Cognitive Modeling Approach''. A K Peters. ISBN 1-56881-103-9. *Funge (2004). ''Artificial Intelligence for Computer Games: An Introduction''. A K Peters. ISBN 1-56881-208-6. *Le Hy, R., Arrigoni, A., Bessiere, P., & Lebeltel, O. (2004). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S092188900400048X?token=6986CC514F445DD70C114FCD61A724C50E3F8F2588C1043EC6317961D5856B6B612FE43D0FE0037A278FAD9BCA3CD54B Teaching bayesian behaviours to video game characters] (PDF). ''Robotics and Autonomous Systems'', 47(2-3), 177-185. *Millington (2005). ''Artificial Intelligence for Games''. Morgan Kaufmann. ISBN 0-12-497782-0. *Schaeffer, J. (2001). A gamut of games. ''AI Magazine'', 22(3), 29-29. *Schwab (2004). ''AI Game Engine Programming''. Charles River Media. ISBN 1-58450-344-0. *Smed and Hakonen (2006). ''Algorithms and Networking for Computer Games''. John Wiley & Sons. ISBN 0-470-01812-7. *Spronck, P., Sprinkhuizen-Kuyper, I., & Postma, E. (2004, November). [http://www.socsci.ru.nl/idak/publications/papers/SpronckGAMEON2004.pdf Difficulty scaling of game AI]. In ''Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Games and Simulation'' (GAME-on 2004) (pp. 33-37). *Thompson, T. (2019). [https://www.gamasutra.com/blogs/TommyThompson/20190124/333902/Why_Friendly_AI_Cheat_in_Ghost_Recon_Wildlands.php Why Friendly AI Cheat in Ghost Recon Wildlands]. ''Gamasutra''. *Yannakakis, G. N. (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292. *Woodcock, S. (1999). [https://www.gamasutra.com/view/feature/3371/game_ai_the_state_of_the_industry.php?print=1 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamasutra''. *Zook, A., & Riedl, M. (2012, October). A temporal data-driven player model for dynamic difficulty adjustment. In ''Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment'' (Vol. 8, No. 1). {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Game artificial intelligence|遊戲人工智能}} *[https://web.archive.org/web/20110102030422/http://archives.igda.org/ai/ Special Interest Group on Artificial Intelligence @IGDA]. *[https://web.archive.org/web/20070520232449/http://www.aiwisdom.com/ AI Game Programming Wisdom] on aiwisdom.com. *[http://gameaibook.org/book.pdf Georgios N. Yannakakis and Julian Togelius]. *[https://www.polygon.com/2016/9/22/13018336/titanfall-2-attrition-mode Titanfall 2 will bring back Attrition mode]. ''Polygon''. {{視像遊戲}} {{人工智能}} [[Category:人工智能]] [[Category:電子遊戲]] 07rudkm0sveb5nxgykw7df1jssf10an 1865123 1865122 2022-08-19T03:17:28Z Dr. Greywolf 143999 /* 協調行動 */ wikitext text/x-wiki {{正文}} {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = The Art of Video Games 2012 (6848237506).jpg | caption1 = 一班人喺度玩[[食鬼]]；啲鬼由電腦操控，但曉追捕玩家－展現咗簡單嘅智能。 | image2 = Pathfinding 2D Illustration.svg | caption2 = [[搵路演算法]]泛指用嚟教電腦喺指定空間入面搵移動路線嘅演算法，係遊戲 AI 不可或缺嘅一環。 | image3 = In-game screenshot of DATA Agent.jpeg | caption3 = 一隻簡單遊戲嘅 NPC 喺度同玩家「傾偈」－製作者想玩家心入面有「我面前呢個個體係有智能」嘅假像。 }} '''電子遊戲人工智能'''係指[[電子遊戲]]當中嘅[[人工智能]]（{{lang-en|'''artificial intelligence，AI'''}}）：電子遊戲係曉同[[玩家]]互動、以娛樂玩家為目的嘅[[電腦程式]]；而電子遊戲入面好多時會涉及由電腦控制，同玩家進行對局嘅[[角色]]（[[非玩家角色|NPC]]）<ref>"The Next Generation 1996 Lexicon A to Z: NPC (Nonplayer Character)". ''Next Generation''. No. 15. Imagine Media. March 1996. p. 38.</ref>，[[遊戲開發者]]為咗想玩家得到樂趣，通常會想呢啲由電腦控制嘅角色有返咁上下聰明，能夠為玩家提供一定嘅挑戰（睇埋[[心流]]）<ref>Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2007). Towards optimizing entertainment in computer games. ''Applied Artificial Intelligence'', 21(10), 933-971.</ref>；噉即係話佢哋會想 NPC 展現一定程度嘅[[智能]]，而「教電腦程式做出類似有智能噉嘅行為」正正就係 AI 呢個領域嘅重心<ref name="revisit">Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref><ref name="stanley2005">Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Evolving neural network agents in the NERO video game. ''Proceedings of the IEEE'', 182-189.</ref>。 舉個簡單例子，[[食鬼]]入面嘅敵人由電腦控制，一個教電腦控制啲敵人嘅可能[[演算法]]如下<ref name="pacmanexample">[http://ideate.xsead.cmu.edu/gallery/projects/pac-man Pac-Man] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210211033808/http://ideate.xsead.cmu.edu/gallery/projects/pac-man |date=2021年2月11號 }}.</ref>： <source lang="cpp"> Pac-Man.pos clyde_target = random_tiles // 將 clyde_target 設做隨機一格 while game == in_play: // 當隻遊戲進行嘅每一個時間點， case player of: Blinky: move 1 tile toward Pac-Man.pos // 第一隻鬼要向主角位置（Pac-Man.pos）行一步。 Inky: move 1 tile toward (Pac-Man.pos + 4) // 第二隻鬼要向主角位置前四格行一步。 Clyde: if Clyde.pos == clyde_target: // Clyde 呢隻鬼要向佢嘅目標位置前進，如果到咗目標位置，揀個新嘅目標位置。 clyde_target = (clyde_target + 1) % 10 else: move 1 tile toward clyde_target </source> 上述嘅[[源碼|碼]]會令啲敵人曉追趕主角－有少少似有智能嘅噉<ref>Bogost, Ian (March 2017). "[https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/03/what-is-artificial-intelligence/518547/ "Artificial Intelligence" Has Become Meaningless]". Retrieved 22 July 2017.</ref>。 早期－廿世紀中－嘅電子遊戲經已有喺度用相對簡單嘅 AI，而廿一世紀初及後，電子遊戲嘅 AI 仲成為咗遊戲製作上嘅一個大課題。[[遊戲製作]]嘅專家會研究用乜嘢演算法整一隻遊戲嘅 AI 先最可以令玩家過癮，而且 AI 仲有俾人運用嚟做「控制 NPC」以外嘅工作，例如係做[[遊戲測試]]（喺隻遊戲出街前測試隻遊戲玩起上嚟點）以及[[對局配對]]（喺[[網上遊戲|網上]] PvP 遊戲當中、搵若干個玩家、再將佢哋擺喺一個對局）等等都有用到 AI 相關嘅技術<ref>Lu, F., Yamamoto, K., Nomura, L. H., Mizuno, S., Lee, Y., & Thawonmas, R. (2013, October). Fighting game artificial intelligence competition platform. In ''2013 IEEE 2nd Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)'' (pp. 320-323). IEEE.</ref><ref name="delalleu2012">Delalleau, O., Contal, E., Thibodeau-Laufer, E., Ferrari, R. C., Bengio, Y., & Zhang, F. (2012). Beyond skill rating: Advanced matchmaking in ghost recon online. ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games'', 4(3), 167-177.</ref>。 篇文跟住嘅內容假設讀者已經具備[[遊戲編程]]、[[人工智能]]同[[啟發法]]等嘅基本概念。 == 基本移動 == {{see also|遊戲物理}} 教 AI 移動嘅[[演算法]]係遊戲 AI 嘅基礎之一：除咗好似[[互動式小說]]等嘅[[電子遊戲類型|類型]]之外，絕大多數嘅遊戲都會包含一個遊戲空間，俾遊戲角色喺個空間入面移動；好似食鬼等嘅早期電子遊戲經已有喺度用演算法教 [[非玩家角色|NPC]] 點樣探索遊戲空間，而呢個時期用嘅演算法有啲到咗廿一世紀都仲有人用<ref name="pacmanexample"/>。 喺比較簡單嘅情況下，一個電子遊戲 AI 移動演算法會攞遊戲空間入面其他物件嘅運動屬性做輸入，並且用呢啲輸入計出個 AI 角色應該要移去邊個方向或者位置： *輸入 <code>input</code>：第啲物件或者個 AI 角色本身嘅 position（位置） # 一個二至三維嘅向量，用[[坐標]]表達位置。 orientation（方向） # 一個單一嘅數值，用離正北方嘅[[角度]]表達個角色面向邊個方向。 velocity（速度，<math>v</math>） # 另一個二至三維嘅向量，表示個角色喺三條軸分別嘅速度。 rotation（旋轉） # 一個單一嘅數值，degree per second *輸出 <code>output</code>：個 AI 角色跟住落嚟嘅 acceleration（加速度） # 一個二至三維嘅向量，<math>\Delta v / \Delta t</math> force（力） # 另一個二至三維嘅向量 舉個簡單例子，好似係一個教 NPC 避子彈嘅演算法，就通常要有方法俾個 AI 角色知道子彈嘅位置、方向同速度，再計出個 AI 角色應該向自己施一股點嘅[[力]]，或者有個點嘅[[加速度]]，先可以避開粒子彈（有關相關嘅[[遊戲物理|物理學]]概念，可以睇吓[[牛頓力學]]同[[向量]]）<ref>Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 42 - 48.</ref>。 ;例子碼 1 喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 ;例子碼 2 以下呢段碼定義咗兩個[[子程式]]用嚟教人工智能避開障礙物<ref name="collisionavoidance">[https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/understanding-steering-behaviors-collision-avoidance--gamedev-7777 Understanding Steering Behaviors: Collision Avoidance].</ref>： <source lang="C++"> private function collisionAvoidance() :Vector3D { // 計要點樣避，呢個子程式俾嘅結果會係一股力（睇返上面遊戲物理嗰度）。 ahead = ...; // calculate the ahead vector ahead2 = ...; // calculate the ahead2 vector var mostThreatening :Obstacle = findMostThreateningObstacle();　// 用「findMostThreateningObstacle」呢個子程式搵出最有威脅性嘅障礙物。 var avoidance :Vector3D = new Vector3D(0, 0, 0); if (mostThreatening != null) { // 如果有障礙物，計避開嗰股力要係幾多，用「最有威脅性嘅障礙物」嘅位置同個角色嘅速度計。 avoidance.x = ahead.x - mostThreatening.center.x; avoidance.y = ahead.y - mostThreatening.center.y; avoidance.normalize(); avoidance.scaleBy(MAX_AVOID_FORCE); } else { avoidance.scaleBy(0); // nullify the avoidance force // 如果冇，避開嗰股力變 0（唔使避）。 } return avoidance; } private function findMostThreateningObstacle() :Obstacle { // 用嚟搵出環境入面邊件障礙物最危險嘅子程式 var mostThreatening :Obstacle = null; // 首先將「最有威脅性嘅障礙物」設做「冇嘢」。 for (var i:int = 0; i < Game.instance.obstacles.length; i++) { // 逐件逐件障礙物計一次 var obstacle :Obstacle = Game.instance.obstacles[i]; var collision :Boolean = lineIntersecsCircle(ahead, ahead2, obstacle); // 計吓個角色會唔會同件障礙物相撞 // "position" 係個角色現時嘅位置 if (collision && (mostThreatening == null || distance(position, obstacle) < distance(position, mostThreatening))) { // 如果會相撞，而且件障礙物近過目前手上最近嗰件「最有威脅性嘅障礙物」嘅話，將件障礙物設做「最有威脅性嘅障礙物」。 mostThreatening = obstacle; } } return mostThreatening; // 將最後「最有威脅性嘅障礙物」俾做輸出。 } </source> 喺個遊戲程式「更新遊戲狀態」嘅部份入面會有「[[foreach]] 人工智能角色，幫佢做 <code>collisionAvoidance()</code>」噉嘅碼<ref name="collisionavoidance"/>。 === 搵路 === [[File:6n-graf.svg|thumb|240px|一幅圖論當中嘅圖；通常一個搵路演算法會用呢啲圖做輸入。]] {{main|搵路}} {{see also|解迷宮演算法}} [[搵路]]（pathfinding / pathing）係人工智能上嘅一個大課題，指教一個 AI 喺空間入面指定兩個點，並且搵出一條連接兩點嘅線。做搵路嘅演算法有好多用途，例如喺[[機械人學]]上教[[機械人]]探索自己周圍嘅空間，以及喺遊戲製作上教遊戲 AI 喺遊戲空間入面搵出要行嘅路線<ref name="cui2011">Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based pathfinding in modern computer games. ''International Journal of Computer Science and Network Security'', 11(1), 125-130.</ref><ref name="bovarski2015">Boyarski, E., Felner, A., Stern, R., Sharon, G., Tolpin, D., Betzalel, O., & Shimony, E. (2015, June). ICBS: improved conflict-based search algorithm for multi-agent pathfinding. In ''Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence''.</ref>。 一般嚟講，搵路演算法－無論係咪電子遊戲用嘅都好－都會<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref><ref>Hagelback, Johan, and Stefan J. Johansson. "Dealing with fog of war in a real-time strategy game environment." In ''Computational Intelligence and Games'', 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, pp. 55-62. IEEE, 2008.</ref> *攞一幅圖做輸入 <code>input</code>：呢類演算法通常唔能夠直接處理一個環境，而係要靠第個演算法，<code>simplify</code>，將個環境變成一幅'''圖'''（graph）；[[圖論]]當中嘅一幅圖會有若干個'''節點'''（node），並且指明邊啲節點之間有連結，喺應用上，一個可能嘅做法係個輸入最先嗰個數字代表節點嘅數量，跟住嘅數字表示邊啲節點之間有連結（睇埋[[陣列]]），例如 <code>[6, 1-2, 1-5, 2-5, 2-3, 5-4, 3-4, 4-6]</code> 表示幅圖有 6 個節點，節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推；<code>simplify</code> 要做嘅嘢係攞要探索嗰個環境做輸入，輸出一個表示個環境當中有邊啲重要位置（節點）同邊啲位置之間有路能夠互通（連結）嘅圖，等搵路演算法做嘅嘢容易啲<ref name="millington2019ch4"/>。 *喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用'''權重表'''（weighted graph），意思即係話個表每條連結都會有個數值<ref group="註">喺實際應用上，呢啲數值通常一定係 0 或者[[正數]]，因為好多常用嘅搵路演算法一撞到[[負數]]嘅權重值就會出錯。</ref>，表示嗰條路線嘅'''成本'''（cost）<ref>Fletcher, Peter; Hoyle, Hughes; Patty, C. Wayne (1991). ''Foundations of Discrete Mathematics'' (International student ed.). Boston: PWS-KENT Pub. Co. p. 463. ISBN 978-0-53492-373-0. "A weighted graph is a graph in which a number w(e), called its weight, is assigned to each edge e."</ref>：例如有一個 <code>simplify</code> 演算法會每條路都俾個權重值佢，個數值愈大表示條路愈難行（成本高）；想像其中兩個節點之間有兩條可能路線 <code>a</code> 同 <code>b</code>，<code>a</code> 係一條完全冇機關嘅平路，而 <code>b</code> 長過 <code>a</code> 之餘仲有十個陷阱設咗喺度，噉正路嚟講，假設 <code>a</code> 同 <code>b</code> 喺其他因素上完全相等，<code>b</code> 嘅權重值理應會大過 <code>a</code> 嘅<ref>Antsfeld, L., Harabor, D. D., Kilby, P., & Walsh, T. (2012, October). Transit routing on video game maps. In ''Eighth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref>。 *最後個演算法會俾一條路線嚟做輸出 <code>output</code> <ref>Goodwin, S. D., Menon, S., & Price, R. G. (2006). Pathfinding in open terrain. In ''Proceedings of International Academic Conference on the Future of Game Design and Technology''.</ref>。 {{clear}} [[File:Weighted network.png|thumb|450px|center|<center>一個權重表；一條路掕住嘅數字表達嗰條路有幾易行<ref group="註">有啲演算法仲會精細到考慮埋連結之間嘅方向性：即係有啲路可能淨係可以向其中一個方向通行，又或者由一個方向行嘅成本同由第個方向行嘅唔同。</ref>。</center>]] 一個搵路演算法嘅輸入 <code>input</code> 望落大致上係噉嘅<ref name="millington2019ch4"/>： <source lang="csharp"> class Graph: // 搵出柞連結 def getConnections(fromNode) class Connection: // 每條連結... // 條連結有個非負嘅數做佢權重 def getCost() // 條連結由邊個節點出發 def getFromNode() // 條連結去邊個節點 def getToNode() </source> 有關搵路嘅具體演算法，可以睇吓[[迪卡斯特拉演算法]]同埋會用某啲[[啟發法]]考慮預計成本嘅 [[A* 搜尋演算法]]<ref name="millington2019ch4"/><ref>Barnouti, N. H., Al-Dabbagh, S. S. M., & Naser, M. A. S. (2016). Pathfinding in strategy games and maze solving using A* search algorithm. ''Journal of Computer and Communications'', 4(11), 15.</ref><ref>Abd Algfoor, Zeyad; Sunar, Mohd Shahrizal; Kolivand, Hoshang (2015). "A Comprehensive Study on Pathfinding Techniques for Robotics and Video Games". ''International Journal of Computer Games Technology''. 2015: 1–11.</ref>。 == 決策 == {{see also|有限狀態機}} [[決策]]係指「由一柞可能選擇當中揀一個」嘅過程。廿世紀嘅電子遊戲 AI 幾乎冚唪唥都會用[[基於規則嘅系統]]（rule-based system）<ref name="stateofindustryp1"/>，例如想像一個寫嚟教電腦玩[[射擊遊戲]]嘅 AI，個 AI 係一部[[有限狀態機]]（finite-state machine），有「防守」、「進攻」同「去搵彈藥」等多個可能狀態，佢內置嘅 AI 演算法就要教佢幾時進入邊個狀態（例：<code>if</code> 自己淨低嘅[[生命值]]低過 50%，<code>then</code> 進入防守狀態－教佢喺自己血低嗰陣要防守）。呢類決策演算法會攞同遊戲輸贏相關嘅資訊（自己同對手血量等等），並且計出要進入邊個狀態（採取邊個策略）。有限狀態機同搵路呢兩個概念係遊戲 AI 嘅基礎<ref>Orkin, J. (2006, March). Three states and a plan: the AI of FEAR. In ''Game Developers Conference'' (Vol. 2006, p. 4).</ref><ref>Gillies, M. (2009). [https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=4812072 Learning finite-state machine controllers from motion capture data] (PDF). ''IEEE transactions on computational intelligence and AI in games'', 1(1), 63-72.</ref>。 一個以有限狀態機形式存在嘅遊戲 AI 望落會有類似噉嘅碼<ref name="gamaFSM">[https://www.gamasutra.com/blogs/CarlBerglund/20170227/292378/Designing_a_simple_game_AI_using_Finite_State_Machines.php Designing a simple game AI using Finite State Machines]. ''Gamasutra''.</ref><ref name="millington2019ch5">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 5.</ref>： <source lang="csharp"> void Update(){ // 呢段碼教一個 AI 玩揸戰機。 switch(state){ // 視乎 state（狀態）係乜，做... case State.PURSUIT: // 如果狀態係 pursuit（追擊）嘅話，做... CheckForDanger(); // 一個睇吓周圍有冇危險嘅子程序 Chase(target, true); // 追目標；呢個子程序當中會有演算法，決定幾時要將 state 呢個變數改變並且離開個子程序。 break; case State.DARWINISM: // 如果狀態係 Darwinism 嘅話，做... var angle = GetDeltaAngle(target); // ... 同一道理 SteerClear(angle); if(!IsOnCollisionCourse) state = pausedState; break; case State.FOLLOW: // ... CheckForDanger(); Chase(squadron.leader); EvaluateSquadron(); break; case State.PATROL: // ... CheckForDanger(); FlyTo(route.goingTo); PatrolManagement(20); break; } void Chase(target, true){ // Chase 呢個子程序 ... // 做 chase 狀態要做嘅行動。 if (.....) // 如果某啲條件達到... break; // 離開子程序，令個程式返到去揀狀態嘅點。 } </source> === 快思邏輯 === {{see also|快思邏輯}} [[快思邏輯]]（fuzzy logic）係相對於一係「真」一係「假」嘅[[布林 (數據類型)|布林]]邏輯嘅一種邏輯。想像家陣有杯水，研究者想按杯水嘅[[攝氏]][[溫度]]將杯水分落「熱」、「暖」同「凍」三個類別，佢可以用布林邏輯嚟分－15 度以下嘅係凍、15 至 40 度嘅係暖... 如此類推，即係話「杯水屬熱」呢句陳述式只能夠係真（1）或者假（0）；另一方面，佢可以用快思邏輯嚟分－10 度以下嘅實係凍，而 10 至 20 度之間嘅水會介乎於凍同暖之間，例如一杯 15 度嘅水會係 0.5 凍 0.5 暖... 如此類推，「杯水屬熱」呢句陳述式嘅數值可以喺真（1）同假（0）之間。快思邏輯呢種思考法係喺 1960 年代中興起嘅<ref>Zadeh, L. A. (1988). Fuzzy logic. ''Computer'', 21(4), 83-93.</ref>。 {{clear}} [[Image:Fuzzy logic temperature en.svg|thumb|center|upright=1.5|用快思邏輯斷定一個溫度係熱、暖定凍；X 軸係溫度，而 Y 軸係真假。]] 快思邏輯喺電子遊戲上都會有用：想像一隻[[射擊遊戲]]當中曉同玩家角色戰鬥嘅 AI 角色；佢具有[[生命值]]呢個屬性，而且係一部有限狀態機－喺每個時間點，佢有「去搵藥包回復生命值」同「繼續戰鬥」呢兩個可能狀態， *如果個程式用嘅係布林邏輯，佢可能會按「<code>if 生命值 < 50%, then 去搵藥包回復生命值, else 繼續戰鬥</code>」嘅邏輯行事， *另一方面，佢又可以用快思邏輯行事，例： if 生命值 < 20%, then 去搵藥包, else if 20% <= 生命值 < 40%, then 一路繼續戰鬥一路同藥包位置維持 x 咁多嘅距離，當中 x = f(淨低嘅生命值)，即係一個介乎於「繼續戰鬥」同「去搵藥包」之間嘅狀態。 ... 喺多數情況下，用快思邏輯製作遊戲 AI 會令個 AI 變得更加似人－人類做起決策上嚟都係一定程度跟快思邏輯嘅<ref name="millington2019ch5"/><ref>[https://www.gamasutra.com/view/feature/131705/game_ai_the_state_of_the_industry.php?page=2 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamastura''. p. 2.</ref>。 === 決策樹 === [[File:Decision tree model.png|thumb|300px|一樖決定'''去玩'''（play）定'''唔好去玩'''（don't play）嘅三步決策樹]] {{see also|蒙地卡羅樹搜索}} [[決策樹]]（decision tree）係一種用樹狀圖做決策嘅做法。一樖決策樹會有若干個'''節點'''（node），每個節點代表一個決策點，會有若干個箭咀指去下一柞節點（下一步），每個箭咀表示「如果揀咗呢個選項，就去呢個決策點」。想像附圖嗰樖決策樹， *個決策者想決定好唔好去玩， *喺開頭個節點，去玩（play）嘅[[效益|價值]]有 9 分，唔好去玩（don't play）嘅價值有 5 分，然後睇天氣（OUTLOOK）， *如果晴天（sunny），去玩嘅價值變成 2 分，唔好去玩嘅價值變成 3 分，然後個決策者會睇[[濕度]]（HUMIDITY）... 如此類推。 喺運算上，一樖決策樹節點數量 <math>n</math> 愈大，運算樖樹要用嘅時間就愈多<ref>Bontrager, P., Khalifa, A., Mendes, A., & Togelius, J. (2016, September). Matching games and algorithms for general video game playing. In ''Twelfth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref><ref>Kleinsmith, A., & Gillies, M. (2013). Customizing by doing for responsive video game characters. ''International Journal of Human-Computer Studies'', 71(7-8), 775-784.</ref>。 喺遊戲 AI 上，[[蒙地卡羅樹搜索]]（Monte Carlo tree search，MCTS）係一種比較實際嘅做法：現實世界嘅電子遊戲嘅決策樹通常都大得好交關，可能去到第二第三步經已有成幾千個節點，夾硬考慮嗮所有嘅可能性喺實際應用上根本唔可行；MCTS 簡單啲講就係有技巧噉搜索一樖決策樹－會揀定一個深度值 <math>d</math> 做「要考慮幾多步」，並且喺每步按某啲準則揀邊啲節點嘅下一步值得考慮（例如可能搵個[[人工神經網絡]]計吓邊啲節點比較有可能發生），而如果上述嘅演算法設計得夠好，MCTS 可以有效噉教電腦玩遊戲<ref>Cameron Browne; Edward Powley; Daniel Whitehouse; Simon Lucas; Peter I. Cowling; Philipp Rohlfshagen; Stephen Tavener; Diego Perez; Spyridon Samothrakis; Simon Colton (March 2012). "A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods". ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games''. 4 (1): 1–43.</ref><ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。2016 年打贏九段[[圍棋]]棋手[[李世石]]而出名嘅人工智能程式 [[AlphaGo]] 就係用咗 MCTS 嘅技術<ref>Liu, Michael (10 October 2017). "[https://medium.com/@quasimik/monte-carlo-tree-search-applied-to-letterpress-34f41c86e238 General Game-Playing With Monte Carlo Tree Search]". ''Medium''.</ref>。 決策樹可以用相對簡單嘅[[條件運算式]]編寫<ref name="millington2019ch5"/>： <source lang="csharp"> struct RandomDecision (Decision): lastFrame = -1 lastDecision = false def test(): if frame() > lastFrame + 1: lastDecision = randomBoolean() lastFrame = frame() return lastDecision </source> {{clear}} === 策略戰術 === {{see also|博弈論|軍事策略}} 一個遊戲 AI 唔淨只要識得做決策，而且仲有識得判斷邊個選擇能夠令佢打贏嘅機會率最大化。一般嚟講，一個遊戲 AI 需要有一套[[策略]]（strategy），套策略會講明「喺情況 <math>A</math> 我會採取噉嘅行動」、「喺情況 <math>B</math> 我會採取噉嘅行動」... 等等嘅資訊，令佢喺適當嘅時候用適當嘅[[戰術]]（tactics）；策略喺遊戲 AI 上係一個重大課題－聰明嘅 AI 能夠令一隻遊戲更加好玩，而且理論性啲嘅[[人工智能]]研究亦都對「點樣令一部電腦出現有[[智能]]嘅策略性行動」呢個問題感興趣<ref name="stateofindustryp1">[https://www.gamasutra.com/view/feature/131705/game_ai_the_state_of_the_industry.php?page=2 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamastura''. p. 1.</ref><ref name="millington2019ch6">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 6.</ref>。 喺有地圖嘅[[電子遊戲類型|遊戲類型]]當中，遊戲 AI 演算法好多時會運用對地圖唔同位置嘅戰略價值嘅判斷：例如想像一隻[[射擊遊戲]]，設計者想教遊戲 AI 有策略噉喺地圖上移動同揀企嘅位置，佢可以用演算法將地圖變成一幅圖論入面嘅圖（睇返上面[[搵路]]），然後按照一套事先制訂咗嘅演算法 <code>judge value</code>，<code>judge value</code> 會每個節點都俾個數值 <math>u</math> 佢，<math>u</math> 代表咗嗰個位置喺戰術上有幾有利（<math>u</math> 會取決於嗰個位置嘅高度、掩護物嘅存在、有冇逃走路線以及有冇彈藥供應等嘅因素），並且喺每個時間點一路決定自己應該要喺邊個狀態（睇返上面[[有限狀態機]]嘅嘢）一路嘗試盡量將自己移向 <math>u</math> 值高嘅位置<ref group="註">個 AI 嘅狀態可能會影響一個位置嘅 <math>u</math> 值。例：如果一個 AI 生命值低，進入咗「搵地方匿埋同回復生命值」嘅狀態，佢理應會想去便於防守嘅位置多過想去便於攻擊嘅位置。</ref>；當中 <code>judge value</code> 嘅質素－有幾能夠準確噉判斷一個位置嘅戰略價值－反映個 AI 嘅戰略能力。呢種做法喺現實嘅軍事策略入面都會用到。事實係，喺[[動作遊戲]]同[[戰略遊戲]]嘅 AI 設計當中，設計師往往會參考現實世界嘅軍事策略<ref name="millington2019ch6"/>。 === 協調行動 === {{see also|群體智能}} 喺廿一世紀嘅電子遊戲當中，一個 AI 角色好多時唔淨只要單獨噉行動，仲要識得同（由 AI 或者玩家控制嘅）第啲個體合作：喺好多戰略遊戲同動作遊戲入面都會有成隊人一齊上嘅 AI 敵人角色，又有啲戰略射擊遊戲會俾玩家扮演指揮官，一路戰鬥一路指揮住由 AI 控制嘅隊友，例：隊友係有限狀態機，有「掩護玩家」、「去搵彈藥」同「進攻」等多個狀態，玩家可以指定佢哋要去邊個狀態<ref group="註">順帶一提，現實嘅遊戲通常都係玩家指揮 AI 而唔係 AI 指揮玩家，因為主流[[遊戲設計師]]認為俾玩家做指揮，隻遊戲會好玩啲。</ref>。喺呢啲情況下，一個噉嘅 AI 角色內部嘅演算法要攞「同佢合作緊嗰啲個體嘅行動」作為 <code>input</code>；呢類 AI 大致上可以按「會唔會由高層嗰度收 <code>input</code>」分做兩類－ *[[由上至下過程|由上至下]]（top-down），指某個高層個體會攞一啲 <code>input</code>，並且對下層嘅個體落命令，好似現實世界由[[將軍]]等高階將士指揮軍隊作戰噉；呢啲高層個體好多時能夠鳥瞰遊戲地圖，所以佢哋手上會有一啲下層個體冇嘅資訊；同埋 *[[由下至上過程|由下至上]]（bottom-up），指各個個體分別噉對自己周圍嘅環境嘅變數（包括視線範圍內嘅隊友）作出判斷，並且 <code>output</code> 各自嘅行動，而唔會由任何高層嗰度收命令；喺某啲情況下，呢類演算法可以引致望落好似成個隊伍有一個智能噉嘅行為（可以睇埋[[群體智能]]）<ref name="millington2019ch6"/><ref>Díaz, G., & Iglesias, A. (2017, July). Intelligent behavioral design of non-player characters in a FPS video game through PSO. In ''International Conference on Swarm Intelligence'' (pp. 246-254). Springer, Cham.</ref>。 呢兩種做法各有優劣。 {{clear}} == 學習 == [[File:Evolution-of-Adaptive-Behaviour-in-Robots-by-Means-of-Darwinian-Selection-pbio.1000292.s007.ogv|thumb|300px|一班[[機械人]]學識慢慢噉一齊合作推郁物件。]] {{see also|機械學習}} [[機械學習]]（machine learning，簡稱 ML）係人工智能上嘅一種技術。指用程式編寫教一部電腦做[[學習]]，典型做法如下<ref>The definition "without being explicitly programmed" is often attributed to Arthur Samuel, who coined the term "machine learning" in 1959, but the phrase is not found verbatim in this publication, and may be a paraphrase that appeared later. Confer "Paraphrasing Arthur Samuel (1959), the question is: How can computers learn to solve problems without being explicitly programmed?" in Koza, John R.; Bennett, Forrest H.; Andre, David; Keane, Martin A. (1996). Automated Design of Both the Topology and Sizing of Analog Electrical Circuits Using Genetic Programming. ''Artificial Intelligence in Design'' '96. Springer, Dordrecht. pp. 151–170.</ref><ref name="bishop2006">Bishop, C. M. (2006), ''Pattern Recognition and Machine Learning'', Springer.</ref>{{rp|p. 2}}： #編寫一個程式，教部電腦點樣由數據嗰度建立一個[[數學模型]]嚟描述佢對啲[[變數 (科研)|變數]]之間嘅關係嘅知識； #搵啲樣本數據（即係所謂嘅「訓練數據」）返嚟，俾個程式處理吓啲數據入面嘅個案，等部電腦按個程式建立一個數學模型；跟住 #喺將來再撞到同類個案嗰時，部電腦就會曉按佢個程式，用建立咗嗰個模型，對呢啲之前未見過嘅個案作出預測－個設計者唔使明文噉教部電腦點樣應對呢啲前所未見嘅個案，部電腦都會有能力一定程度上應對。 原則上，如果一個遊戲 AI 能夠記住玩家過去嘅行為（描述玩家行為嘅變數數值就係數據），再按呢樣資訊改變自己嘅行為，噉就會做到「遊戲 AI 曉學習同適應，持續為玩家提供新挑戰」嘅效果。一個簡單嘅例子有以下噉嘅做法<ref name="millington2019ch7">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 7.</ref>： 記低玩家而家選擇咗邊個戰術， 按手上數據（玩家喺過去 n 個時間點每一個當中揀咗邊個戰術），計算玩家揀每個戰術嘅機會率， 將出現機會率最大嘅戰術做「預佢會用嘅戰術」。 揀選能夠最有效噉應對「預佢會用嘅戰術」嘅戰術。 廿一世紀初嘅遊戲 AI 界變得重視對機械學習嘅討論：一方面，有好多遊戲設計師都希望自己嘅遊戲嘅 AI 可以做到曉學習，不過另一方面又有遊戲設計學者指出，曉學習嘅遊戲程式有「難控制難預測」嘅問題，而遊戲環境太難預測好多時會搞到玩家冇癮<ref>[https://www.theverge.com/2019/3/6/18222203/video-game-ai-future-procedural-generation-deep-learning HOW ARTIFICIAL INTELLIGENCE WILL REVOLUTIONIZE THE WAY VIDEO GAMES ARE DEVELOPED AND PLAYED]. ''The Verge''.</ref><ref>Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Real-time neuroevolution in the NERO video game. ''IEEE transactions on evolutionary computation'', 9(6), 653-668.</ref>。亦有 AI 領域嘅科學家指出，電子遊戲本質上就係設計嚟俾一個[[認知系統]]慢慢[[學習]]（遊戲難度一般會慢慢提高）嘅，所以電子遊戲係一個好便於研究點樣教 AI 學習嘅環境－遊戲製作同 AI 呢兩個領域做到相輔相成<ref>[https://towardsdatascience.com/video-games-as-a-perfect-playground-for-artificial-intelligence-3b4ebeea36ce Video Games as a Perfect Playground for Artificial Intelligence]. ''Towards Data Science''.</ref><ref>[https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-in-video-games-3e2566d59c22 Artificial Intelligence in Video Games]. ''Towards Data Science''.</ref>。 喺現實世界嘅[[遊戲製作]]當中，機械學習嘅遊戲 AI 通常係'''離線'''（offline）做嘅：想像有個[[網上遊戲]]程式，會一路俾玩家玩一路學習，所以會[[在線機械學習|係噉變化]]，但噉通常會引致一個問題－喺管理網上遊戲嘅途中，製作組要做[[程式除錯]]（debugging）嘅工作，而要檢查程式錯誤，個錯誤就一定要能夠重複出現，等編程員慢慢研究個錯誤係點嚟，所以俾個遊戲程式係噉變化會搞到除錯嘅工作變得撈絞。因為呢個緣故，遊戲 AI 機械學習（尤其係網上遊戲）比較常用嘅做法係離線做，即係例如每隔一段時間就要個網上遊戲程式離線，按機械學習演算法更新，先至再上返線<ref name="millington2019ch7"/>。 == 第啲應用 == [[File:Dragon trees.jpg|thumb|300px|六樖用程序生成產生嘅虛擬樹]] {{see also|瓣瓣掂玩遊戲}} 喺廿世紀嗰陣，遊戲 AI 嘅用途幾乎完全局限於教遊戲程式點樣控制啲 [[非玩家角色|NPC]]，搵路、有限狀態機同蒙地卡羅樹搜索等嘅技術都係噉。但自從廿一世紀開始，遊戲 AI 界開始將人工智能嘅相關技術應用落去其他嘅用途嗰度，包括<ref name="revisit"/>： *[[玩家體驗模擬]]（player experience modeling）：遊戲製作其中一個最重要嘅目的係要令玩家玩嗰陣開心過癮；人工智能相關技術可以用嚟建立模擬玩家體驗嘅模型，呢啲模型一般會攞描述遊戲[[參數]]嘅變數做 <code>input</code>（例如係[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]嘅參數（有幾多敵人、幾長...）同遊戲畫面呀噉），而 <code>output</code> 就係（個模型所預測嘅）玩家體驗，後者可以用「喺玩家玩完之後，問佢哋 1 至 10 分會俾隻遊戲幾多分」等嘅方法量度；然後研究者可以用監督式學習訓練[[人工神經網絡]]由遊戲參數預測玩家體驗－如果順利嘅話，個模型可以話到俾製作組聽，「如果隻遊戲係噉噉噉樣，玩家嘅體驗會係噉噉噉樣」等嘅資訊<ref>Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2008). Entertainment modeling through physiology in physical play. ''International Journal of Human-Computer Studies'', 66(10), 741-755.</ref><ref>Yannakakis, G. N., Martínez, H. P., & Jhala, A. (2010). Towards affective camera control in games. ''User Modeling and User-Adapted Interaction'', 20(4), 313-340.</ref>。可以睇埋用嚟做[[偏好學習]]（preference learning）嘅[[人工神經網絡]]<ref>G. N. Yannakakis. Preference Learning for Affective Modeling. In ''Proceedings of the Int. Conf. on Affective Computing and Intelligent Interaction'', pages 126–131, Amsterdam, The Netherlands, September 2009. IEEE.</ref><ref>G. N. Yannakakis, M. Maragoudakis, and J. Hallam. Preference Learning for Cognitive Modeling: A Case Study on Entertainment Preferences. IEEE Systems, ''Man and Cybernetics; Part A: Systems and Humans'', 39(6):1165–1175, November 2009.</ref>。 *[[程序生成]]（procedural generation）：程序生成係[[電腦科學]]上嘅概念，指用[[演算法]]嚟生成[[數據]]嘅做法。舉個例子說明，程序生成喺[[電子遊戲設計]]上好常用：有啲遊戲可能會想幅地圖嘅地形有啲[[隨機性]]嘅起伏－例子有[[做個創世神]]（Minecraft）－於是個[[遊戲程式]]要嘅嘢就唔係好似一般嘅遊戲噉，死記住幅地圖係乜嘢樣嘅，而係記住一段演算法，並且喺個玩家要求個程式整一幅地圖（撳「開始遊戲」）嗰時，即場用段演算法整一幅地圖出嚟。呢啲演算法當中可以有隨機性，所以次次產生地圖嗰陣，最後出嗰幅地圖都唔同樣<ref>Shaker, Noor; Togelius, Julian; Nelson, Mark J. (2016). ''Procedural Content Generation in Games: A Textbook and an Overview of Current Research''. Springer.</ref><ref>Moss, Richard (January 1, 2016). "[https://www.gamasutra.com/view/news/262869/7_uses_of_procedural_generation_that_all_developers_should_study.php 7 uses of procedural generation that all developers should study] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190827015814/https://www.gamasutra.com/view/news/262869/7_uses_of_procedural_generation_that_all_developers_should_study.php |date=2019年8月27號 }}". ''Gamasutra''.</ref>。而家想像一個遊戲程式，要用程序生成整一個關卡出嚟俾玩家玩，佢可以用類似噉嘅做法嚟將玩家滿足感最大化<ref>Togelius, J., De Nardi, R., & Lucas, S. M. (2007, April). Towards automatic personalised content creation for racing games. In ''2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games'' (pp. 252-259). IEEE.</ref><ref>A. Martin, A. Lim, S. Colton, and C. Browne. Evolving 3D buildings for the prototype video game subversion. ''Applications of Evolutionary Computation'', pages 111–120, 2010</ref>： *:用程序生成，產生 n 個關卡； *:[[Foreach]] 產生出嚟嘅關卡， *::用一個事先訓練好嘅人工神經網絡（睇返上面玩家體驗模擬），預計呢個關卡會造成幾高嘅玩家滿足感； *:揀預計玩家滿足感最高嗰個關卡俾玩家玩。 *[[遊戲分析]]（game analytics）：遊戲分析係[[行為分析]]（behavioral analytics）嘅一種，指遊戲製作者特登將遊戲程式編寫成曉紀錄[[玩家]]行為嘅相關數據，並且按呢啲數據做有關管理隻遊戲嘅決策；舉個例說明，一隻[[網上遊戲]]，製作者將個遊戲程式編寫成曉紀錄遊戲世界入面每個地點有幾多玩家到訪同每個玩家喺嗰度逗留幾耐，而佢哋發現有個地點零舍唔受歡迎（好少玩家到訪，玩家平均逗留時間短），於是就更改嗰個地點嘅設計，等嗰個地點有趣啲，打後嘅數據反映玩家到訪次數多咗同逗留時間長咗<ref>El-Nasr, M. S., Drachen, A., & Canossa, A. (2016). ''Game analytics''. Springer London Limited.</ref><ref>Bauckhage, C., Drachen, A., & Sifa, R. (2014). Clustering game behavior data. ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games'', 7(3), 266-278.</ref>。有唔少人工智能相關嘅技術都可以攞嚟幫手做遊戲分析方面嘅工作，例如[[聚類分析]]（cluster analysis；一種按若干個變數將個案分做聚類嘅分析方法）就試過俾人攞嚟將一隻遊戲嘅玩家按「玩遊戲嗰陣嘅行為」嚟分類<ref>Drachen, A., Canossa, A., & Yannakakis, G. N. (2009, September). Player modeling using self-organization in Tomb Raider: Underworld. In ''2009 IEEE symposium on computational intelligence and games'' (pp. 1-8). IEEE.</ref>。 *[[電子遊戲機械人]]（video game bot）：係一啲特殊嘅人工智能程式，曉一定程度上代人打機；用家要用某啲方法將隻遊戲嘅狀態做 <code>input</code> 俾個機械人，然後個程式又要曉用某啲方法做運算，再俾出一個 <code>output</code>，<code>output</code> 代表佢決定要撳嘅掣，靠噉嚟俾個機械人玩隻遊戲。寫得夠好嘅機械人表現仲可以超越人類玩家，有啲玩家會用機械人嚟[[電子遊戲茅招|出茅招]]－聲稱佢係靠自己玩，但查實係用機械人代佢玩嘅；另一方面，喺遊戲製作過程當中，遊戲製作者有陣時亦會用機械人嚟[[遊戲測試|測試]]隻遊戲<ref>Kaminka, G. A., Veloso, M. M., Schaffer, S., Sollitto, C., Adobbati, R., Marshall, A. N., ... & Tejada, S. (2002). Gamebots: a flexible test bed for multiagent team research. ''Communications of the ACM'', 45(1), 43-45.</ref><ref>Villanes, A. (2013). Analytical approach for bot cheating detection in a massive multiplayer online racing game. ''North Carolina State University''.</ref>。 {{clear}} == 註釋 == {{Reflist|group=註}} == 演算法 == {{div col|style=column-count:3}} *[[行為樹]] *[[馬可夫鏈]] *[[自動計劃]] *[[群動]] *[[導航網格]] *[[人群模擬]] *[[解迷宮演算法]] {{div col end}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲製作]] *[[遊戲設計]] *[[人工神經網絡]] *[[瓣瓣掂玩遊戲]] *[[電子遊戲詞彙]] *[[投入感]] *[[心流體驗]] {{div col end}} == 文獻 == ;一般文獻 {{div col|style=column-count:3}} *Bourg; Seemann (2004). ''AI for Game Developers''. O'Reilly & Associates. ISBN 0-596-00555-5. *Buckland (2002). ''AI Techniques for Game Programming''. Muska & Lipman. ISBN 1-931841-08-X. *Buckland (2004). ''Programming Game AI By Example''. Wordware Publishing. ISBN 1-55622-078-2. *Champandard (2003). ''AI Game Development''. New Riders. ISBN 1-59273-004-3. *Cruz, C. A., & Uresti, J. A. R. (2017). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S1875952117300095?token=2C8165225B3AF8171C7A2EFA939A46A26C0DEC8E345BC2842CD35B09DAB98D9D0F0199E7CEA3599738374094D434C7B5 Player-centered game AI from a flow perspective: Towards a better understanding of past trends and future directions] (PDF). ''Entertainment Computing'', 20, 11-24. *Funge (1999). ''AI for Animation and Games: A Cognitive Modeling Approach''. A K Peters. ISBN 1-56881-103-9. *Funge (2004). ''Artificial Intelligence for Computer Games: An Introduction''. A K Peters. ISBN 1-56881-208-6. *Le Hy, R., Arrigoni, A., Bessiere, P., & Lebeltel, O. (2004). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S092188900400048X?token=6986CC514F445DD70C114FCD61A724C50E3F8F2588C1043EC6317961D5856B6B612FE43D0FE0037A278FAD9BCA3CD54B Teaching bayesian behaviours to video game characters] (PDF). ''Robotics and Autonomous Systems'', 47(2-3), 177-185. *Millington (2005). ''Artificial Intelligence for Games''. Morgan Kaufmann. ISBN 0-12-497782-0. *Schaeffer, J. (2001). A gamut of games. ''AI Magazine'', 22(3), 29-29. *Schwab (2004). ''AI Game Engine Programming''. Charles River Media. ISBN 1-58450-344-0. *Smed and Hakonen (2006). ''Algorithms and Networking for Computer Games''. John Wiley & Sons. ISBN 0-470-01812-7. *Spronck, P., Sprinkhuizen-Kuyper, I., & Postma, E. (2004, November). [http://www.socsci.ru.nl/idak/publications/papers/SpronckGAMEON2004.pdf Difficulty scaling of game AI]. In ''Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Games and Simulation'' (GAME-on 2004) (pp. 33-37). *Thompson, T. (2019). [https://www.gamasutra.com/blogs/TommyThompson/20190124/333902/Why_Friendly_AI_Cheat_in_Ghost_Recon_Wildlands.php Why Friendly AI Cheat in Ghost Recon Wildlands]. ''Gamasutra''. *Yannakakis, G. N. (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292. *Woodcock, S. (1999). [https://www.gamasutra.com/view/feature/3371/game_ai_the_state_of_the_industry.php?print=1 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamasutra''. *Zook, A., & Riedl, M. (2012, October). A temporal data-driven player model for dynamic difficulty adjustment. In ''Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment'' (Vol. 8, No. 1). {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Game artificial intelligence|遊戲人工智能}} *[https://web.archive.org/web/20110102030422/http://archives.igda.org/ai/ Special Interest Group on Artificial Intelligence @IGDA]. *[https://web.archive.org/web/20070520232449/http://www.aiwisdom.com/ AI Game Programming Wisdom] on aiwisdom.com. *[http://gameaibook.org/book.pdf Georgios N. Yannakakis and Julian Togelius]. *[https://www.polygon.com/2016/9/22/13018336/titanfall-2-attrition-mode Titanfall 2 will bring back Attrition mode]. ''Polygon''. {{視像遊戲}} {{人工智能}} [[Category:人工智能]] [[Category:電子遊戲]] 0yljgeboxpbudhdikygw7oucygj637l 1865124 1865123 2022-08-19T03:18:19Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{正文}} {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = The Art of Video Games 2012 (6848237506).jpg | caption1 = 一班人喺度玩[[食鬼]]；啲鬼由電腦操控，但曉追捕玩家－展現咗簡單嘅智能。 | image2 = Pathfinding 2D Illustration.svg | caption2 = [[搵路演算法]]泛指用嚟教電腦喺指定空間入面搵移動路線嘅演算法，係遊戲 AI 不可或缺嘅一環。 | image3 = In-game screenshot of DATA Agent.jpeg | caption3 = 一隻簡單遊戲嘅 NPC 喺度同玩家「傾偈」－製作者想玩家心入面有「我面前呢個個體係有智能」嘅假像。 }} '''電子遊戲人工智能'''係指[[電子遊戲]]當中嘅[[人工智能]]（{{lang-en|'''artificial intelligence，AI'''}}）：電子遊戲係曉同[[玩家]]互動、以娛樂玩家為目的嘅[[電腦程式]]；而電子遊戲入面好多時會涉及由電腦控制，同玩家進行對局嘅[[角色]]（[[非玩家角色|NPC]]）<ref>"The Next Generation 1996 Lexicon A to Z: NPC (Nonplayer Character)". ''Next Generation''. No. 15. Imagine Media. March 1996. p. 38.</ref>，[[遊戲開發者]]為咗想玩家得到樂趣，通常會想呢啲由電腦控制嘅角色有返咁上下聰明，能夠為玩家提供一定嘅挑戰（睇埋[[心流]]）<ref>Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2007). Towards optimizing entertainment in computer games. ''Applied Artificial Intelligence'', 21(10), 933-971.</ref>；噉即係話佢哋會想 NPC 展現一定程度嘅[[智能]]，而「教電腦程式做出類似有智能噉嘅行為」正正就係 AI 呢個領域嘅重心<ref name="revisit">Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref><ref name="stanley2005">Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Evolving neural network agents in the NERO video game. ''Proceedings of the IEEE'', 182-189.</ref>。 舉個簡單例子，[[食鬼]]入面嘅敵人由電腦控制，一個教電腦控制啲敵人嘅可能[[演算法]]如下<ref name="pacmanexample">[http://ideate.xsead.cmu.edu/gallery/projects/pac-man Pac-Man] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210211033808/http://ideate.xsead.cmu.edu/gallery/projects/pac-man |date=2021年2月11號 }}.</ref>： <source lang="cpp"> Pac-Man.pos clyde_target = random_tiles // 將 clyde_target 設做隨機一格 while game == in_play: // 當隻遊戲進行嘅每一個時間點， case player of: Blinky: move 1 tile toward Pac-Man.pos // 第一隻鬼要向主角位置（Pac-Man.pos）行一步。 Inky: move 1 tile toward (Pac-Man.pos + 4) // 第二隻鬼要向主角位置前四格行一步。 Clyde: if Clyde.pos == clyde_target: // Clyde 呢隻鬼要向佢嘅目標位置前進，如果到咗目標位置，揀個新嘅目標位置。 clyde_target = (clyde_target + 1) % 10 else: move 1 tile toward clyde_target </source> 上述嘅[[源碼|碼]]會令啲敵人曉追趕主角－有少少似有智能嘅噉<ref>Bogost, Ian (March 2017). "[https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/03/what-is-artificial-intelligence/518547/ "Artificial Intelligence" Has Become Meaningless]". Retrieved 22 July 2017.</ref>。 早期－廿世紀中－嘅電子遊戲經已有喺度用相對簡單嘅 AI，而廿一世紀初及後，電子遊戲嘅 AI 仲成為咗遊戲製作上嘅一個大課題。[[遊戲製作]]嘅專家會研究用乜嘢演算法整一隻遊戲嘅 AI 先最可以令玩家過癮，而且 AI 仲有俾人運用嚟做「控制 NPC」以外嘅工作，例如係做[[遊戲測試]]（喺隻遊戲出街前測試隻遊戲玩起上嚟點）以及[[對局配對]]（喺[[網上遊戲|網上]] PvP 遊戲當中、搵若干個玩家、再將佢哋擺喺一個對局）等等都有用到 AI 相關嘅技術<ref>Lu, F., Yamamoto, K., Nomura, L. H., Mizuno, S., Lee, Y., & Thawonmas, R. (2013, October). Fighting game artificial intelligence competition platform. In ''2013 IEEE 2nd Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)'' (pp. 320-323). IEEE.</ref><ref name="delalleu2012">Delalleau, O., Contal, E., Thibodeau-Laufer, E., Ferrari, R. C., Bengio, Y., & Zhang, F. (2012). Beyond skill rating: Advanced matchmaking in ghost recon online. ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games'', 4(3), 167-177.</ref>。 篇文跟住嘅內容假設讀者已經具備[[遊戲編程]]、[[人工智能]]同[[啟發法]]等嘅基本概念。 == 基本移動 == {{see also|遊戲物理}} 教 AI 移動嘅[[演算法]]係遊戲 AI 嘅基礎之一：除咗好似[[互動式小說]]等嘅[[電子遊戲類型|類型]]之外，絕大多數嘅遊戲都會包含一個遊戲空間，俾遊戲角色喺個空間入面移動；好似食鬼等嘅早期電子遊戲經已有喺度用演算法教 [[非玩家角色|NPC]] 點樣探索遊戲空間，而呢個時期用嘅演算法有啲到咗廿一世紀都仲有人用<ref name="pacmanexample"/>。 喺比較簡單嘅情況下，一個電子遊戲 AI 移動演算法會攞遊戲空間入面其他物件嘅運動屬性做輸入，並且用呢啲輸入計出個 AI 角色應該要移去邊個方向或者位置： *輸入 <code>input</code>：第啲物件或者個 AI 角色本身嘅 position（位置） # 一個二至三維嘅向量，用[[坐標]]表達位置。 orientation（方向） # 一個單一嘅數值，用離正北方嘅[[角度]]表達個角色面向邊個方向。 velocity（速度，<math>v</math>） # 另一個二至三維嘅向量，表示個角色喺三條軸分別嘅速度。 rotation（旋轉） # 一個單一嘅數值，degree per second *輸出 <code>output</code>：個 AI 角色跟住落嚟嘅 acceleration（加速度） # 一個二至三維嘅向量，<math>\Delta v / \Delta t</math> force（力） # 另一個二至三維嘅向量 舉個簡單例子，好似係一個教 NPC 避子彈嘅演算法，就通常要有方法俾個 AI 角色知道子彈嘅位置、方向同速度，再計出個 AI 角色應該向自己施一股點嘅[[力]]，或者有個點嘅[[加速度]]，先可以避開粒子彈（有關相關嘅[[遊戲物理|物理學]]概念，可以睇吓[[牛頓力學]]同[[向量]]）<ref>Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 42 - 48.</ref>。 ;例子碼 1 喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 ;例子碼 2 以下呢段碼定義咗兩個[[子程式]]用嚟教人工智能避開障礙物<ref name="collisionavoidance">[https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/understanding-steering-behaviors-collision-avoidance--gamedev-7777 Understanding Steering Behaviors: Collision Avoidance].</ref>： <source lang="C++"> private function collisionAvoidance() :Vector3D { // 計要點樣避，呢個子程式俾嘅結果會係一股力（睇返上面遊戲物理嗰度）。 ahead = ...; // calculate the ahead vector ahead2 = ...; // calculate the ahead2 vector var mostThreatening :Obstacle = findMostThreateningObstacle();　// 用「findMostThreateningObstacle」呢個子程式搵出最有威脅性嘅障礙物。 var avoidance :Vector3D = new Vector3D(0, 0, 0); if (mostThreatening != null) { // 如果有障礙物，計避開嗰股力要係幾多，用「最有威脅性嘅障礙物」嘅位置同個角色嘅速度計。 avoidance.x = ahead.x - mostThreatening.center.x; avoidance.y = ahead.y - mostThreatening.center.y; avoidance.normalize(); avoidance.scaleBy(MAX_AVOID_FORCE); } else { avoidance.scaleBy(0); // nullify the avoidance force // 如果冇，避開嗰股力變 0（唔使避）。 } return avoidance; } private function findMostThreateningObstacle() :Obstacle { // 用嚟搵出環境入面邊件障礙物最危險嘅子程式 var mostThreatening :Obstacle = null; // 首先將「最有威脅性嘅障礙物」設做「冇嘢」。 for (var i:int = 0; i < Game.instance.obstacles.length; i++) { // 逐件逐件障礙物計一次 var obstacle :Obstacle = Game.instance.obstacles[i]; var collision :Boolean = lineIntersecsCircle(ahead, ahead2, obstacle); // 計吓個角色會唔會同件障礙物相撞 // "position" 係個角色現時嘅位置 if (collision && (mostThreatening == null || distance(position, obstacle) < distance(position, mostThreatening))) { // 如果會相撞，而且件障礙物近過目前手上最近嗰件「最有威脅性嘅障礙物」嘅話，將件障礙物設做「最有威脅性嘅障礙物」。 mostThreatening = obstacle; } } return mostThreatening; // 將最後「最有威脅性嘅障礙物」俾做輸出。 } </source> 喺個遊戲程式「更新遊戲狀態」嘅部份入面會有「[[foreach]] 人工智能角色，幫佢做 <code>collisionAvoidance()</code>」噉嘅碼<ref name="collisionavoidance"/>。 === 搵路 === [[File:6n-graf.svg|thumb|240px|一幅圖論當中嘅圖；通常一個搵路演算法會用呢啲圖做輸入。]] {{main|搵路}} {{see also|解迷宮演算法}} [[搵路]]（pathfinding / pathing）係人工智能上嘅一個大課題，指教一個 AI 喺空間入面指定兩個點，並且搵出一條連接兩點嘅線。做搵路嘅演算法有好多用途，例如喺[[機械人學]]上教[[機械人]]探索自己周圍嘅空間，以及喺遊戲製作上教遊戲 AI 喺遊戲空間入面搵出要行嘅路線<ref name="cui2011">Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based pathfinding in modern computer games. ''International Journal of Computer Science and Network Security'', 11(1), 125-130.</ref><ref name="bovarski2015">Boyarski, E., Felner, A., Stern, R., Sharon, G., Tolpin, D., Betzalel, O., & Shimony, E. (2015, June). ICBS: improved conflict-based search algorithm for multi-agent pathfinding. In ''Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence''.</ref>。 一般嚟講，搵路演算法－無論係咪電子遊戲用嘅都好－都會<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref><ref>Hagelback, Johan, and Stefan J. Johansson. "Dealing with fog of war in a real-time strategy game environment." In ''Computational Intelligence and Games'', 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, pp. 55-62. IEEE, 2008.</ref> *攞一幅圖做輸入 <code>input</code>：呢類演算法通常唔能夠直接處理一個環境，而係要靠第個演算法，<code>simplify</code>，將個環境變成一幅'''圖'''（graph）；[[圖論]]當中嘅一幅圖會有若干個'''節點'''（node），並且指明邊啲節點之間有連結，喺應用上，一個可能嘅做法係個輸入最先嗰個數字代表節點嘅數量，跟住嘅數字表示邊啲節點之間有連結（睇埋[[陣列]]），例如 <code>[6, 1-2, 1-5, 2-5, 2-3, 5-4, 3-4, 4-6]</code> 表示幅圖有 6 個節點，節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推；<code>simplify</code> 要做嘅嘢係攞要探索嗰個環境做輸入，輸出一個表示個環境當中有邊啲重要位置（節點）同邊啲位置之間有路能夠互通（連結）嘅圖，等搵路演算法做嘅嘢容易啲<ref name="millington2019ch4"/>。 *喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用'''權重表'''（weighted graph），意思即係話個表每條連結都會有個數值<ref group="註">喺實際應用上，呢啲數值通常一定係 0 或者[[正數]]，因為好多常用嘅搵路演算法一撞到[[負數]]嘅權重值就會出錯。</ref>，表示嗰條路線嘅'''成本'''（cost）<ref>Fletcher, Peter; Hoyle, Hughes; Patty, C. Wayne (1991). ''Foundations of Discrete Mathematics'' (International student ed.). Boston: PWS-KENT Pub. Co. p. 463. ISBN 978-0-53492-373-0. "A weighted graph is a graph in which a number w(e), called its weight, is assigned to each edge e."</ref>：例如有一個 <code>simplify</code> 演算法會每條路都俾個權重值佢，個數值愈大表示條路愈難行（成本高）；想像其中兩個節點之間有兩條可能路線 <code>a</code> 同 <code>b</code>，<code>a</code> 係一條完全冇機關嘅平路，而 <code>b</code> 長過 <code>a</code> 之餘仲有十個陷阱設咗喺度，噉正路嚟講，假設 <code>a</code> 同 <code>b</code> 喺其他因素上完全相等，<code>b</code> 嘅權重值理應會大過 <code>a</code> 嘅<ref>Antsfeld, L., Harabor, D. D., Kilby, P., & Walsh, T. (2012, October). Transit routing on video game maps. In ''Eighth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref>。 *最後個演算法會俾一條路線嚟做輸出 <code>output</code> <ref>Goodwin, S. D., Menon, S., & Price, R. G. (2006). Pathfinding in open terrain. In ''Proceedings of International Academic Conference on the Future of Game Design and Technology''.</ref>。 {{clear}} [[File:Weighted network.png|thumb|450px|center|<center>一個權重表；一條路掕住嘅數字表達嗰條路有幾易行<ref group="註">有啲演算法仲會精細到考慮埋連結之間嘅方向性：即係有啲路可能淨係可以向其中一個方向通行，又或者由一個方向行嘅成本同由第個方向行嘅唔同。</ref>。</center>]] 一個搵路演算法嘅輸入 <code>input</code> 望落大致上係噉嘅<ref name="millington2019ch4"/>： <source lang="csharp"> class Graph: // 搵出柞連結 def getConnections(fromNode) class Connection: // 每條連結... // 條連結有個非負嘅數做佢權重 def getCost() // 條連結由邊個節點出發 def getFromNode() // 條連結去邊個節點 def getToNode() </source> 有關搵路嘅具體演算法，可以睇吓[[迪卡斯特拉演算法]]同埋會用某啲[[啟發法]]考慮預計成本嘅 [[A* 搜尋演算法]]<ref name="millington2019ch4"/><ref>Barnouti, N. H., Al-Dabbagh, S. S. M., & Naser, M. A. S. (2016). Pathfinding in strategy games and maze solving using A* search algorithm. ''Journal of Computer and Communications'', 4(11), 15.</ref><ref>Abd Algfoor, Zeyad; Sunar, Mohd Shahrizal; Kolivand, Hoshang (2015). "A Comprehensive Study on Pathfinding Techniques for Robotics and Video Games". ''International Journal of Computer Games Technology''. 2015: 1–11.</ref>。 == 決策 == {{see also|有限狀態機}} [[決策]]係指「由一柞可能選擇當中揀一個」嘅過程。廿世紀嘅電子遊戲 AI 幾乎冚唪唥都會用[[基於規則嘅系統]]（rule-based system）<ref name="stateofindustryp1"/>，例如想像一個寫嚟教電腦玩[[射擊遊戲]]嘅 AI，個 AI 係一部[[有限狀態機]]（finite-state machine），有「防守」、「進攻」同「去搵彈藥」等多個可能狀態，佢內置嘅 AI 演算法就要教佢幾時進入邊個狀態（例：<code>if</code> 自己淨低嘅[[生命值]]低過 50%，<code>then</code> 進入防守狀態－教佢喺自己血低嗰陣要防守）。呢類決策演算法會攞同遊戲輸贏相關嘅資訊（自己同對手血量等等），並且計出要進入邊個狀態（採取邊個策略）。有限狀態機同搵路呢兩個概念係遊戲 AI 嘅基礎<ref>Orkin, J. (2006, March). Three states and a plan: the AI of FEAR. In ''Game Developers Conference'' (Vol. 2006, p. 4).</ref><ref>Gillies, M. (2009). [https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=4812072 Learning finite-state machine controllers from motion capture data] (PDF). ''IEEE transactions on computational intelligence and AI in games'', 1(1), 63-72.</ref>。 一個以有限狀態機形式存在嘅遊戲 AI 望落會有類似噉嘅碼<ref name="gamaFSM">[https://www.gamasutra.com/blogs/CarlBerglund/20170227/292378/Designing_a_simple_game_AI_using_Finite_State_Machines.php Designing a simple game AI using Finite State Machines]. ''Gamasutra''.</ref><ref name="millington2019ch5">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 5.</ref>： <source lang="csharp"> void Update(){ // 呢段碼教一個 AI 玩揸戰機。 switch(state){ // 視乎 state（狀態）係乜，做... case State.PURSUIT: // 如果狀態係 pursuit（追擊）嘅話，做... CheckForDanger(); // 一個睇吓周圍有冇危險嘅子程序 Chase(target, true); // 追目標；呢個子程序當中會有演算法，決定幾時要將 state 呢個變數改變並且離開個子程序。 break; case State.DARWINISM: // 如果狀態係 Darwinism 嘅話，做... var angle = GetDeltaAngle(target); // ... 同一道理 SteerClear(angle); if(!IsOnCollisionCourse) state = pausedState; break; case State.FOLLOW: // ... CheckForDanger(); Chase(squadron.leader); EvaluateSquadron(); break; case State.PATROL: // ... CheckForDanger(); FlyTo(route.goingTo); PatrolManagement(20); break; } void Chase(target, true){ // Chase 呢個子程序 ... // 做 chase 狀態要做嘅行動。 if (.....) // 如果某啲條件達到... break; // 離開子程序，令個程式返到去揀狀態嘅點。 } </source> === 快思邏輯 === {{see also|快思邏輯}} [[快思邏輯]]（fuzzy logic）係相對於一係「真」一係「假」嘅[[布林 (數據類型)|布林]]邏輯嘅一種邏輯。想像家陣有杯水，研究者想按杯水嘅[[攝氏]][[溫度]]將杯水分落「熱」、「暖」同「凍」三個類別，佢可以用布林邏輯嚟分－15 度以下嘅係凍、15 至 40 度嘅係暖... 如此類推，即係話「杯水屬熱」呢句陳述式只能夠係真（1）或者假（0）；另一方面，佢可以用快思邏輯嚟分－10 度以下嘅實係凍，而 10 至 20 度之間嘅水會介乎於凍同暖之間，例如一杯 15 度嘅水會係 0.5 凍 0.5 暖... 如此類推，「杯水屬熱」呢句陳述式嘅數值可以喺真（1）同假（0）之間。快思邏輯呢種思考法係喺 1960 年代中興起嘅<ref>Zadeh, L. A. (1988). Fuzzy logic. ''Computer'', 21(4), 83-93.</ref>。 {{clear}} [[Image:Fuzzy logic temperature en.svg|thumb|center|upright=1.5|用快思邏輯斷定一個溫度係熱、暖定凍；X 軸係溫度，而 Y 軸係真假。]] 快思邏輯喺電子遊戲上都會有用：想像一隻[[射擊遊戲]]當中曉同玩家角色戰鬥嘅 AI 角色；佢具有[[生命值]]呢個屬性，而且係一部有限狀態機－喺每個時間點，佢有「去搵藥包回復生命值」同「繼續戰鬥」呢兩個可能狀態， *如果個程式用嘅係布林邏輯，佢可能會按「<code>if 生命值 < 50%, then 去搵藥包回復生命值, else 繼續戰鬥</code>」嘅邏輯行事， *另一方面，佢又可以用快思邏輯行事，例： if 生命值 < 20%, then 去搵藥包, else if 20% <= 生命值 < 40%, then 一路繼續戰鬥一路同藥包位置維持 x 咁多嘅距離，當中 x = f(淨低嘅生命值)，即係一個介乎於「繼續戰鬥」同「去搵藥包」之間嘅狀態。 ... 喺多數情況下，用快思邏輯製作遊戲 AI 會令個 AI 變得更加似人－人類做起決策上嚟都係一定程度跟快思邏輯嘅<ref name="millington2019ch5"/><ref>[https://www.gamasutra.com/view/feature/131705/game_ai_the_state_of_the_industry.php?page=2 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamastura''. p. 2.</ref>。 === 決策樹 === [[File:Decision tree model.png|thumb|300px|一樖決定'''去玩'''（play）定'''唔好去玩'''（don't play）嘅三步決策樹]] {{see also|蒙地卡羅樹搜索}} [[決策樹]]（decision tree）係一種用樹狀圖做決策嘅做法。一樖決策樹會有若干個'''節點'''（node），每個節點代表一個決策點，會有若干個箭咀指去下一柞節點（下一步），每個箭咀表示「如果揀咗呢個選項，就去呢個決策點」。想像附圖嗰樖決策樹， *個決策者想決定好唔好去玩， *喺開頭個節點，去玩（play）嘅[[效益|價值]]有 9 分，唔好去玩（don't play）嘅價值有 5 分，然後睇天氣（OUTLOOK）， *如果晴天（sunny），去玩嘅價值變成 2 分，唔好去玩嘅價值變成 3 分，然後個決策者會睇[[濕度]]（HUMIDITY）... 如此類推。 喺運算上，一樖決策樹節點數量 <math>n</math> 愈大，運算樖樹要用嘅時間就愈多<ref>Bontrager, P., Khalifa, A., Mendes, A., & Togelius, J. (2016, September). Matching games and algorithms for general video game playing. In ''Twelfth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref><ref>Kleinsmith, A., & Gillies, M. (2013). Customizing by doing for responsive video game characters. ''International Journal of Human-Computer Studies'', 71(7-8), 775-784.</ref>。 喺遊戲 AI 上，[[蒙地卡羅樹搜索]]（Monte Carlo tree search，MCTS）係一種比較實際嘅做法：現實世界嘅電子遊戲嘅決策樹通常都大得好交關，可能去到第二第三步經已有成幾千個節點，夾硬考慮嗮所有嘅可能性喺實際應用上根本唔可行；MCTS 簡單啲講就係有技巧噉搜索一樖決策樹－會揀定一個深度值 <math>d</math> 做「要考慮幾多步」，並且喺每步按某啲準則揀邊啲節點嘅下一步值得考慮（例如可能搵個[[人工神經網絡]]計吓邊啲節點比較有可能發生），而如果上述嘅演算法設計得夠好，MCTS 可以有效噉教電腦玩遊戲<ref>Cameron Browne; Edward Powley; Daniel Whitehouse; Simon Lucas; Peter I. Cowling; Philipp Rohlfshagen; Stephen Tavener; Diego Perez; Spyridon Samothrakis; Simon Colton (March 2012). "A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods". ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games''. 4 (1): 1–43.</ref><ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。2016 年打贏九段[[圍棋]]棋手[[李世石]]而出名嘅人工智能程式 [[AlphaGo]] 就係用咗 MCTS 嘅技術<ref>Liu, Michael (10 October 2017). "[https://medium.com/@quasimik/monte-carlo-tree-search-applied-to-letterpress-34f41c86e238 General Game-Playing With Monte Carlo Tree Search]". ''Medium''.</ref>。 決策樹可以用相對簡單嘅[[條件運算式]]編寫<ref name="millington2019ch5"/>： <source lang="csharp"> struct RandomDecision (Decision): lastFrame = -1 lastDecision = false def test(): if frame() > lastFrame + 1: lastDecision = randomBoolean() lastFrame = frame() return lastDecision </source> {{clear}} === 策略戰術 === {{see also|博弈論|軍事策略}} 一個遊戲 AI 唔淨只要識得做決策，而且仲有識得判斷邊個選擇能夠令佢打贏嘅機會率最大化。一般嚟講，一個遊戲 AI 需要有一套[[策略]]（strategy），套策略會講明「喺情況 <math>A</math> 我會採取噉嘅行動」、「喺情況 <math>B</math> 我會採取噉嘅行動」... 等等嘅資訊，令佢喺適當嘅時候用適當嘅[[戰術]]（tactics）；策略喺遊戲 AI 上係一個重大課題－聰明嘅 AI 能夠令一隻遊戲更加好玩，而且理論性啲嘅[[人工智能]]研究亦都對「點樣令一部電腦出現有[[智能]]嘅策略性行動」呢個問題感興趣<ref name="stateofindustryp1">[https://www.gamasutra.com/view/feature/131705/game_ai_the_state_of_the_industry.php?page=2 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamastura''. p. 1.</ref><ref name="millington2019ch6">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 6.</ref>。 喺有地圖嘅[[電子遊戲類型|遊戲類型]]當中，遊戲 AI 演算法好多時會運用對地圖唔同位置嘅戰略價值嘅判斷：例如想像一隻[[射擊遊戲]]，設計者想教遊戲 AI 有策略噉喺地圖上移動同揀企嘅位置，佢可以用演算法將地圖變成一幅圖論入面嘅圖（睇返上面[[搵路]]），然後按照一套事先制訂咗嘅演算法 <code>judge value</code>，<code>judge value</code> 會每個節點都俾個數值 <math>u</math> 佢，<math>u</math> 代表咗嗰個位置喺戰術上有幾有利（<math>u</math> 會取決於嗰個位置嘅高度、掩護物嘅存在、有冇逃走路線以及有冇彈藥供應等嘅因素），並且喺每個時間點一路決定自己應該要喺邊個狀態（睇返上面[[有限狀態機]]嘅嘢）一路嘗試盡量將自己移向 <math>u</math> 值高嘅位置<ref group="註">個 AI 嘅狀態可能會影響一個位置嘅 <math>u</math> 值。例：如果一個 AI 生命值低，進入咗「搵地方匿埋同回復生命值」嘅狀態，佢理應會想去便於防守嘅位置多過想去便於攻擊嘅位置。</ref>；當中 <code>judge value</code> 嘅質素－有幾能夠準確噉判斷一個位置嘅戰略價值－反映個 AI 嘅戰略能力。呢種做法喺現實嘅軍事策略入面都會用到。事實係，喺[[動作遊戲]]同[[戰略遊戲]]嘅 AI 設計當中，設計師往往會參考現實世界嘅軍事策略<ref name="millington2019ch6"/>。 === 協調行動 === {{see also|群體智能}} 喺廿一世紀嘅電子遊戲當中，一個 AI 角色好多時唔淨只要單獨噉行動，仲要識得同（由 AI 或者玩家控制嘅）第啲個體合作：喺好多戰略遊戲同動作遊戲入面都會有成隊人一齊上嘅 AI 敵人角色，又有啲戰略射擊遊戲會俾玩家扮演指揮官，一路戰鬥一路指揮住由 AI 控制嘅隊友，例：隊友係有限狀態機，有「掩護玩家」、「去搵彈藥」同「進攻」等多個狀態，玩家可以指定佢哋要去邊個狀態<ref group="註">順帶一提，現實嘅遊戲通常都係玩家指揮 AI 而唔係 AI 指揮玩家，因為主流[[遊戲設計師]]認為俾玩家做指揮，隻遊戲會好玩啲。</ref>。喺呢啲情況下，一個噉嘅 AI 角色內部嘅演算法要攞「同佢合作緊嗰啲個體嘅行動」作為 <code>input</code>；呢類 AI 大致上可以按「會唔會由高層嗰度收 <code>input</code>」分做兩類－ *[[由上至下過程|由上至下]]（top-down），指某個高層個體會攞一啲 <code>input</code>，並且對下層嘅個體落命令，好似現實世界由[[將軍]]等高階將士指揮軍隊作戰噉；呢啲高層個體好多時能夠鳥瞰遊戲地圖，所以佢哋手上會有一啲下層個體冇嘅資訊；同埋 *[[由下至上過程|由下至上]]（bottom-up），指各個個體分別噉對自己周圍嘅環境嘅變數（包括視線範圍內嘅隊友）作出判斷，並且 <code>output</code> 各自嘅行動，而唔會由任何高層嗰度收命令；喺某啲情況下，呢類演算法可以引致望落好似成個隊伍有一個智能噉嘅行為（可以睇埋[[群體智能]]）<ref name="millington2019ch6"/><ref>Díaz, G., & Iglesias, A. (2017, July). Intelligent behavioral design of non-player characters in a FPS video game through PSO. In ''International Conference on Swarm Intelligence'' (pp. 246-254). Springer, Cham.</ref>。 呢兩種做法各有優劣。 {{clear}} == 學習 == [[File:Evolution-of-Adaptive-Behaviour-in-Robots-by-Means-of-Darwinian-Selection-pbio.1000292.s007.ogv|thumb|300px|一班[[機械人]]學識慢慢噉一齊合作推郁物件。]] {{see also|機械學習}} [[機械學習]]（machine learning，簡稱 ML）係人工智能上嘅一種技術。指用程式編寫教一部電腦做[[學習]]，典型做法如下<ref>The definition "without being explicitly programmed" is often attributed to Arthur Samuel, who coined the term "machine learning" in 1959, but the phrase is not found verbatim in this publication, and may be a paraphrase that appeared later. Confer "Paraphrasing Arthur Samuel (1959), the question is: How can computers learn to solve problems without being explicitly programmed?" in Koza, John R.; Bennett, Forrest H.; Andre, David; Keane, Martin A. (1996). Automated Design of Both the Topology and Sizing of Analog Electrical Circuits Using Genetic Programming. ''Artificial Intelligence in Design'' '96. Springer, Dordrecht. pp. 151–170.</ref><ref name="bishop2006">Bishop, C. M. (2006), ''Pattern Recognition and Machine Learning'', Springer.</ref>{{rp|p. 2}}： #編寫一個程式，教部電腦點樣由數據嗰度建立一個[[數學模型]]嚟描述佢對啲[[變數 (科研)|變數]]之間嘅關係嘅知識； #搵啲樣本數據（即係所謂嘅「訓練數據」）返嚟，俾個程式處理吓啲數據入面嘅個案，等部電腦按個程式建立一個數學模型；跟住 #喺將來再撞到同類個案嗰時，部電腦就會曉按佢個程式，用建立咗嗰個模型，對呢啲之前未見過嘅個案作出預測－個設計者唔使明文噉教部電腦點樣應對呢啲前所未見嘅個案，部電腦都會有能力一定程度上應對。 原則上，如果一個遊戲 AI 能夠記住玩家過去嘅行為（描述玩家行為嘅變數數值就係數據），再按呢樣資訊改變自己嘅行為，噉就會做到「遊戲 AI 曉學習同適應，持續為玩家提供新挑戰」嘅效果。一個簡單嘅例子有以下噉嘅做法<ref name="millington2019ch7">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 7.</ref>： 記低玩家而家選擇咗邊個戰術， 按手上數據（玩家喺過去 n 個時間點每一個當中揀咗邊個戰術），計算玩家揀每個戰術嘅機會率， 將出現機會率最大嘅戰術做「預佢會用嘅戰術」。 揀選能夠最有效噉應對「預佢會用嘅戰術」嘅戰術。 廿一世紀初嘅遊戲 AI 界變得重視對機械學習嘅討論：一方面，有好多遊戲設計師都希望自己嘅遊戲嘅 AI 可以做到曉學習，不過另一方面又有遊戲設計學者指出，曉學習嘅遊戲程式有「難控制難預測」嘅問題，而遊戲環境太難預測好多時會搞到玩家冇癮<ref>[https://www.theverge.com/2019/3/6/18222203/video-game-ai-future-procedural-generation-deep-learning HOW ARTIFICIAL INTELLIGENCE WILL REVOLUTIONIZE THE WAY VIDEO GAMES ARE DEVELOPED AND PLAYED]. ''The Verge''.</ref><ref>Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Real-time neuroevolution in the NERO video game. ''IEEE transactions on evolutionary computation'', 9(6), 653-668.</ref>。亦有 AI 領域嘅科學家指出，電子遊戲本質上就係設計嚟俾一個[[認知系統]]慢慢[[學習]]（遊戲難度一般會慢慢提高）嘅，所以電子遊戲係一個好便於研究點樣教 AI 學習嘅環境－遊戲製作同 AI 呢兩個領域做到相輔相成<ref>[https://towardsdatascience.com/video-games-as-a-perfect-playground-for-artificial-intelligence-3b4ebeea36ce Video Games as a Perfect Playground for Artificial Intelligence]. ''Towards Data Science''.</ref><ref>[https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-in-video-games-3e2566d59c22 Artificial Intelligence in Video Games]. ''Towards Data Science''.</ref>。 喺現實世界嘅[[遊戲製作]]當中，機械學習嘅遊戲 AI 通常係'''離線'''（offline）做嘅：想像有個[[網上遊戲]]程式，會一路俾玩家玩一路學習，所以會[[在線機械學習|係噉變化]]，但噉通常會引致一個問題－喺管理網上遊戲嘅途中，製作組要做[[程式除錯]]（debugging）嘅工作，而要檢查程式錯誤，個錯誤就一定要能夠重複出現，等編程員慢慢研究個錯誤係點嚟，所以俾個遊戲程式係噉變化會搞到除錯嘅工作變得撈絞。因為呢個緣故，遊戲 AI 機械學習（尤其係網上遊戲）比較常用嘅做法係離線做，即係例如每隔一段時間就要個網上遊戲程式離線，按機械學習演算法更新，先至再上返線<ref name="millington2019ch7"/>。 == 第啲應用 == [[File:Dragon trees.jpg|thumb|300px|六樖用程序生成產生嘅虛擬樹]] {{see also|瓣瓣掂玩遊戲}} 喺廿世紀嗰陣，遊戲 AI 嘅用途幾乎完全局限於教遊戲程式點樣控制啲 [[非玩家角色|NPC]]，搵路、有限狀態機同蒙地卡羅樹搜索等嘅技術都係噉。但自從廿一世紀開始，遊戲 AI 界開始將人工智能嘅相關技術應用落去其他嘅用途嗰度，包括<ref name="revisit"/>： *[[玩家體驗模擬]]（player experience modeling）：遊戲製作其中一個最重要嘅目的係要令玩家玩嗰陣開心過癮；人工智能相關技術可以用嚟建立模擬玩家體驗嘅模型，呢啲模型一般會攞描述遊戲[[參數]]嘅變數做 <code>input</code>（例如係[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]嘅參數（有幾多敵人、幾長...）同遊戲畫面呀噉），而 <code>output</code> 就係（個模型所預測嘅）玩家體驗，後者可以用「喺玩家玩完之後，問佢哋 1 至 10 分會俾隻遊戲幾多分」等嘅方法量度；然後研究者可以用監督式學習訓練[[人工神經網絡]]由遊戲參數預測玩家體驗－如果順利嘅話，個模型可以話到俾製作組聽，「如果隻遊戲係噉噉噉樣，玩家嘅體驗會係噉噉噉樣」等嘅資訊<ref>Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2008). Entertainment modeling through physiology in physical play. ''International Journal of Human-Computer Studies'', 66(10), 741-755.</ref><ref>Yannakakis, G. N., Martínez, H. P., & Jhala, A. (2010). Towards affective camera control in games. ''User Modeling and User-Adapted Interaction'', 20(4), 313-340.</ref>。可以睇埋用嚟做[[偏好學習]]（preference learning）嘅[[人工神經網絡]]<ref>G. N. Yannakakis. Preference Learning for Affective Modeling. In ''Proceedings of the Int. Conf. on Affective Computing and Intelligent Interaction'', pages 126–131, Amsterdam, The Netherlands, September 2009. IEEE.</ref><ref>G. N. Yannakakis, M. Maragoudakis, and J. Hallam. Preference Learning for Cognitive Modeling: A Case Study on Entertainment Preferences. IEEE Systems, ''Man and Cybernetics; Part A: Systems and Humans'', 39(6):1165–1175, November 2009.</ref>。 *[[程序生成]]（procedural generation）：程序生成係[[電腦科學]]上嘅概念，指用[[演算法]]嚟生成[[數據]]嘅做法。舉個例子說明，程序生成喺[[電子遊戲設計]]上好常用：有啲遊戲可能會想幅地圖嘅地形有啲[[隨機性]]嘅起伏－例子有[[做個創世神]]（Minecraft）－於是個[[遊戲程式]]要嘅嘢就唔係好似一般嘅遊戲噉，死記住幅地圖係乜嘢樣嘅，而係記住一段演算法，並且喺個玩家要求個程式整一幅地圖（撳「開始遊戲」）嗰時，即場用段演算法整一幅地圖出嚟。呢啲演算法當中可以有隨機性，所以次次產生地圖嗰陣，最後出嗰幅地圖都唔同樣<ref>Shaker, Noor; Togelius, Julian; Nelson, Mark J. (2016). ''Procedural Content Generation in Games: A Textbook and an Overview of Current Research''. Springer.</ref><ref>Moss, Richard (January 1, 2016). "[https://www.gamasutra.com/view/news/262869/7_uses_of_procedural_generation_that_all_developers_should_study.php 7 uses of procedural generation that all developers should study] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190827015814/https://www.gamasutra.com/view/news/262869/7_uses_of_procedural_generation_that_all_developers_should_study.php |date=2019年8月27號 }}". ''Gamasutra''.</ref>。而家想像一個遊戲程式，要用程序生成整一個關卡出嚟俾玩家玩，佢可以用類似噉嘅做法嚟將玩家滿足感最大化<ref>Togelius, J., De Nardi, R., & Lucas, S. M. (2007, April). Towards automatic personalised content creation for racing games. In ''2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games'' (pp. 252-259). IEEE.</ref><ref>A. Martin, A. Lim, S. Colton, and C. Browne. Evolving 3D buildings for the prototype video game subversion. ''Applications of Evolutionary Computation'', pages 111–120, 2010</ref>： *:用程序生成，產生 n 個關卡； *:[[Foreach]] 產生出嚟嘅關卡， *::用一個事先訓練好嘅人工神經網絡（睇返上面玩家體驗模擬），預計呢個關卡會造成幾高嘅玩家滿足感； *:揀預計玩家滿足感最高嗰個關卡俾玩家玩。 *[[遊戲分析]]（game analytics）：遊戲分析係[[行為分析]]（behavioral analytics）嘅一種，指遊戲製作者特登將遊戲程式編寫成曉紀錄[[玩家]]行為嘅相關數據，並且按呢啲數據做有關管理隻遊戲嘅決策；舉個例說明，一隻[[網上遊戲]]，製作者將個遊戲程式編寫成曉紀錄遊戲世界入面每個地點有幾多玩家到訪同每個玩家喺嗰度逗留幾耐，而佢哋發現有個地點零舍唔受歡迎（好少玩家到訪，玩家平均逗留時間短），於是就更改嗰個地點嘅設計，等嗰個地點有趣啲，打後嘅數據反映玩家到訪次數多咗同逗留時間長咗<ref>El-Nasr, M. S., Drachen, A., & Canossa, A. (2016). ''Game analytics''. Springer London Limited.</ref><ref>Bauckhage, C., Drachen, A., & Sifa, R. (2014). Clustering game behavior data. ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games'', 7(3), 266-278.</ref>。有唔少人工智能相關嘅技術都可以攞嚟幫手做遊戲分析方面嘅工作，例如[[聚類分析]]（cluster analysis；一種按若干個變數將個案分做聚類嘅分析方法）就試過俾人攞嚟將一隻遊戲嘅玩家按「玩遊戲嗰陣嘅行為」嚟分類<ref>Drachen, A., Canossa, A., & Yannakakis, G. N. (2009, September). Player modeling using self-organization in Tomb Raider: Underworld. In ''2009 IEEE symposium on computational intelligence and games'' (pp. 1-8). IEEE.</ref>。 *[[電子遊戲機械人]]（video game bot）：係一啲特殊嘅人工智能程式，曉一定程度上代人打機；用家要用某啲方法將隻遊戲嘅狀態做 <code>input</code> 俾個機械人，然後個程式又要曉用某啲方法做運算，再俾出一個 <code>output</code>，<code>output</code> 代表佢決定要撳嘅掣，靠噉嚟俾個機械人玩隻遊戲。寫得夠好嘅機械人表現仲可以超越人類玩家，有啲玩家會用機械人嚟[[電子遊戲茅招|出茅招]]－聲稱佢係靠自己玩，但查實係用機械人代佢玩嘅；另一方面，喺遊戲製作過程當中，遊戲製作者有陣時亦會用機械人嚟[[遊戲測試|測試]]隻遊戲<ref>Kaminka, G. A., Veloso, M. M., Schaffer, S., Sollitto, C., Adobbati, R., Marshall, A. N., ... & Tejada, S. (2002). Gamebots: a flexible test bed for multiagent team research. ''Communications of the ACM'', 45(1), 43-45.</ref><ref>Villanes, A. (2013). Analytical approach for bot cheating detection in a massive multiplayer online racing game. ''North Carolina State University''.</ref>。 {{clear}} == 註釋 == {{Reflist|group=註}} == 演算法 == {{div col|style=column-count:3}} *[[行為樹]] *[[馬可夫鏈]] *[[自動計劃]] *[[群動]] *[[導航網格]] *[[人群模擬]] *[[解迷宮演算法]] {{div col end}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲製作]] *[[遊戲設計]] *[[人工神經網絡]] *[[瓣瓣掂玩遊戲]] *[[電子遊戲詞彙]] *[[投入感]] *[[心流體驗]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Bourg; Seemann (2004). ''AI for Game Developers''. O'Reilly & Associates. ISBN 0-596-00555-5. *Buckland (2002). ''AI Techniques for Game Programming''. Muska & Lipman. ISBN 1-931841-08-X. *Buckland (2004). ''Programming Game AI By Example''. Wordware Publishing. ISBN 1-55622-078-2. *Champandard (2003). ''AI Game Development''. New Riders. ISBN 1-59273-004-3. *Cruz, C. A., & Uresti, J. A. R. (2017). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S1875952117300095?token=2C8165225B3AF8171C7A2EFA939A46A26C0DEC8E345BC2842CD35B09DAB98D9D0F0199E7CEA3599738374094D434C7B5 Player-centered game AI from a flow perspective: Towards a better understanding of past trends and future directions] (PDF). ''Entertainment Computing'', 20, 11-24. *Funge (1999). ''AI for Animation and Games: A Cognitive Modeling Approach''. A K Peters. ISBN 1-56881-103-9. *Funge (2004). ''Artificial Intelligence for Computer Games: An Introduction''. A K Peters. ISBN 1-56881-208-6. *Le Hy, R., Arrigoni, A., Bessiere, P., & Lebeltel, O. (2004). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S092188900400048X?token=6986CC514F445DD70C114FCD61A724C50E3F8F2588C1043EC6317961D5856B6B612FE43D0FE0037A278FAD9BCA3CD54B Teaching bayesian behaviours to video game characters] (PDF). ''Robotics and Autonomous Systems'', 47(2-3), 177-185. *Millington (2005). ''Artificial Intelligence for Games''. Morgan Kaufmann. ISBN 0-12-497782-0. *Schaeffer, J. (2001). A gamut of games. ''AI Magazine'', 22(3), 29-29. *Schwab (2004). ''AI Game Engine Programming''. Charles River Media. ISBN 1-58450-344-0. *Smed and Hakonen (2006). ''Algorithms and Networking for Computer Games''. John Wiley & Sons. ISBN 0-470-01812-7. *Spronck, P., Sprinkhuizen-Kuyper, I., & Postma, E. (2004, November). [http://www.socsci.ru.nl/idak/publications/papers/SpronckGAMEON2004.pdf Difficulty scaling of game AI]. In ''Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Games and Simulation'' (GAME-on 2004) (pp. 33-37). *Thompson, T. (2019). [https://www.gamasutra.com/blogs/TommyThompson/20190124/333902/Why_Friendly_AI_Cheat_in_Ghost_Recon_Wildlands.php Why Friendly AI Cheat in Ghost Recon Wildlands]. ''Gamasutra''. *Yannakakis, G. N. (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292. *Woodcock, S. (1999). [https://www.gamasutra.com/view/feature/3371/game_ai_the_state_of_the_industry.php?print=1 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamasutra''. *Zook, A., & Riedl, M. (2012, October). A temporal data-driven player model for dynamic difficulty adjustment. In ''Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment'' (Vol. 8, No. 1). {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Game artificial intelligence|遊戲人工智能}} *[https://web.archive.org/web/20110102030422/http://archives.igda.org/ai/ Special Interest Group on Artificial Intelligence @IGDA]. *[https://web.archive.org/web/20070520232449/http://www.aiwisdom.com/ AI Game Programming Wisdom] on aiwisdom.com. *[http://gameaibook.org/book.pdf Georgios N. Yannakakis and Julian Togelius]. *[https://www.polygon.com/2016/9/22/13018336/titanfall-2-attrition-mode Titanfall 2 will bring back Attrition mode]. ''Polygon''. {{視像遊戲}} {{人工智能}} [[Category:人工智能]] [[Category:電子遊戲]] dttzu5xk7wl2obu64ihigqha8m54kiw 1865125 1865124 2022-08-19T03:19:17Z Dr. Greywolf 143999 /* 註釋 */ wikitext text/x-wiki {{正文}} {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = The Art of Video Games 2012 (6848237506).jpg | caption1 = 一班人喺度玩[[食鬼]]；啲鬼由電腦操控，但曉追捕玩家－展現咗簡單嘅智能。 | image2 = Pathfinding 2D Illustration.svg | caption2 = [[搵路演算法]]泛指用嚟教電腦喺指定空間入面搵移動路線嘅演算法，係遊戲 AI 不可或缺嘅一環。 | image3 = In-game screenshot of DATA Agent.jpeg | caption3 = 一隻簡單遊戲嘅 NPC 喺度同玩家「傾偈」－製作者想玩家心入面有「我面前呢個個體係有智能」嘅假像。 }} '''電子遊戲人工智能'''係指[[電子遊戲]]當中嘅[[人工智能]]（{{lang-en|'''artificial intelligence，AI'''}}）：電子遊戲係曉同[[玩家]]互動、以娛樂玩家為目的嘅[[電腦程式]]；而電子遊戲入面好多時會涉及由電腦控制，同玩家進行對局嘅[[角色]]（[[非玩家角色|NPC]]）<ref>"The Next Generation 1996 Lexicon A to Z: NPC (Nonplayer Character)". ''Next Generation''. No. 15. Imagine Media. March 1996. p. 38.</ref>，[[遊戲開發者]]為咗想玩家得到樂趣，通常會想呢啲由電腦控制嘅角色有返咁上下聰明，能夠為玩家提供一定嘅挑戰（睇埋[[心流]]）<ref>Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2007). Towards optimizing entertainment in computer games. ''Applied Artificial Intelligence'', 21(10), 933-971.</ref>；噉即係話佢哋會想 NPC 展現一定程度嘅[[智能]]，而「教電腦程式做出類似有智能噉嘅行為」正正就係 AI 呢個領域嘅重心<ref name="revisit">Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref><ref name="stanley2005">Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Evolving neural network agents in the NERO video game. ''Proceedings of the IEEE'', 182-189.</ref>。 舉個簡單例子，[[食鬼]]入面嘅敵人由電腦控制，一個教電腦控制啲敵人嘅可能[[演算法]]如下<ref name="pacmanexample">[http://ideate.xsead.cmu.edu/gallery/projects/pac-man Pac-Man] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210211033808/http://ideate.xsead.cmu.edu/gallery/projects/pac-man |date=2021年2月11號 }}.</ref>： <source lang="cpp"> Pac-Man.pos clyde_target = random_tiles // 將 clyde_target 設做隨機一格 while game == in_play: // 當隻遊戲進行嘅每一個時間點， case player of: Blinky: move 1 tile toward Pac-Man.pos // 第一隻鬼要向主角位置（Pac-Man.pos）行一步。 Inky: move 1 tile toward (Pac-Man.pos + 4) // 第二隻鬼要向主角位置前四格行一步。 Clyde: if Clyde.pos == clyde_target: // Clyde 呢隻鬼要向佢嘅目標位置前進，如果到咗目標位置，揀個新嘅目標位置。 clyde_target = (clyde_target + 1) % 10 else: move 1 tile toward clyde_target </source> 上述嘅[[源碼|碼]]會令啲敵人曉追趕主角－有少少似有智能嘅噉<ref>Bogost, Ian (March 2017). "[https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/03/what-is-artificial-intelligence/518547/ "Artificial Intelligence" Has Become Meaningless]". Retrieved 22 July 2017.</ref>。 早期－廿世紀中－嘅電子遊戲經已有喺度用相對簡單嘅 AI，而廿一世紀初及後，電子遊戲嘅 AI 仲成為咗遊戲製作上嘅一個大課題。[[遊戲製作]]嘅專家會研究用乜嘢演算法整一隻遊戲嘅 AI 先最可以令玩家過癮，而且 AI 仲有俾人運用嚟做「控制 NPC」以外嘅工作，例如係做[[遊戲測試]]（喺隻遊戲出街前測試隻遊戲玩起上嚟點）以及[[對局配對]]（喺[[網上遊戲|網上]] PvP 遊戲當中、搵若干個玩家、再將佢哋擺喺一個對局）等等都有用到 AI 相關嘅技術<ref>Lu, F., Yamamoto, K., Nomura, L. H., Mizuno, S., Lee, Y., & Thawonmas, R. (2013, October). Fighting game artificial intelligence competition platform. In ''2013 IEEE 2nd Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)'' (pp. 320-323). IEEE.</ref><ref name="delalleu2012">Delalleau, O., Contal, E., Thibodeau-Laufer, E., Ferrari, R. C., Bengio, Y., & Zhang, F. (2012). Beyond skill rating: Advanced matchmaking in ghost recon online. ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games'', 4(3), 167-177.</ref>。 篇文跟住嘅內容假設讀者已經具備[[遊戲編程]]、[[人工智能]]同[[啟發法]]等嘅基本概念。 == 基本移動 == {{see also|遊戲物理}} 教 AI 移動嘅[[演算法]]係遊戲 AI 嘅基礎之一：除咗好似[[互動式小說]]等嘅[[電子遊戲類型|類型]]之外，絕大多數嘅遊戲都會包含一個遊戲空間，俾遊戲角色喺個空間入面移動；好似食鬼等嘅早期電子遊戲經已有喺度用演算法教 [[非玩家角色|NPC]] 點樣探索遊戲空間，而呢個時期用嘅演算法有啲到咗廿一世紀都仲有人用<ref name="pacmanexample"/>。 喺比較簡單嘅情況下，一個電子遊戲 AI 移動演算法會攞遊戲空間入面其他物件嘅運動屬性做輸入，並且用呢啲輸入計出個 AI 角色應該要移去邊個方向或者位置： *輸入 <code>input</code>：第啲物件或者個 AI 角色本身嘅 position（位置） # 一個二至三維嘅向量，用[[坐標]]表達位置。 orientation（方向） # 一個單一嘅數值，用離正北方嘅[[角度]]表達個角色面向邊個方向。 velocity（速度，<math>v</math>） # 另一個二至三維嘅向量，表示個角色喺三條軸分別嘅速度。 rotation（旋轉） # 一個單一嘅數值，degree per second *輸出 <code>output</code>：個 AI 角色跟住落嚟嘅 acceleration（加速度） # 一個二至三維嘅向量，<math>\Delta v / \Delta t</math> force（力） # 另一個二至三維嘅向量 舉個簡單例子，好似係一個教 NPC 避子彈嘅演算法，就通常要有方法俾個 AI 角色知道子彈嘅位置、方向同速度，再計出個 AI 角色應該向自己施一股點嘅[[力]]，或者有個點嘅[[加速度]]，先可以避開粒子彈（有關相關嘅[[遊戲物理|物理學]]概念，可以睇吓[[牛頓力學]]同[[向量]]）<ref>Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 42 - 48.</ref>。 ;例子碼 1 喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 ;例子碼 2 以下呢段碼定義咗兩個[[子程式]]用嚟教人工智能避開障礙物<ref name="collisionavoidance">[https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/understanding-steering-behaviors-collision-avoidance--gamedev-7777 Understanding Steering Behaviors: Collision Avoidance].</ref>： <source lang="C++"> private function collisionAvoidance() :Vector3D { // 計要點樣避，呢個子程式俾嘅結果會係一股力（睇返上面遊戲物理嗰度）。 ahead = ...; // calculate the ahead vector ahead2 = ...; // calculate the ahead2 vector var mostThreatening :Obstacle = findMostThreateningObstacle();　// 用「findMostThreateningObstacle」呢個子程式搵出最有威脅性嘅障礙物。 var avoidance :Vector3D = new Vector3D(0, 0, 0); if (mostThreatening != null) { // 如果有障礙物，計避開嗰股力要係幾多，用「最有威脅性嘅障礙物」嘅位置同個角色嘅速度計。 avoidance.x = ahead.x - mostThreatening.center.x; avoidance.y = ahead.y - mostThreatening.center.y; avoidance.normalize(); avoidance.scaleBy(MAX_AVOID_FORCE); } else { avoidance.scaleBy(0); // nullify the avoidance force // 如果冇，避開嗰股力變 0（唔使避）。 } return avoidance; } private function findMostThreateningObstacle() :Obstacle { // 用嚟搵出環境入面邊件障礙物最危險嘅子程式 var mostThreatening :Obstacle = null; // 首先將「最有威脅性嘅障礙物」設做「冇嘢」。 for (var i:int = 0; i < Game.instance.obstacles.length; i++) { // 逐件逐件障礙物計一次 var obstacle :Obstacle = Game.instance.obstacles[i]; var collision :Boolean = lineIntersecsCircle(ahead, ahead2, obstacle); // 計吓個角色會唔會同件障礙物相撞 // "position" 係個角色現時嘅位置 if (collision && (mostThreatening == null || distance(position, obstacle) < distance(position, mostThreatening))) { // 如果會相撞，而且件障礙物近過目前手上最近嗰件「最有威脅性嘅障礙物」嘅話，將件障礙物設做「最有威脅性嘅障礙物」。 mostThreatening = obstacle; } } return mostThreatening; // 將最後「最有威脅性嘅障礙物」俾做輸出。 } </source> 喺個遊戲程式「更新遊戲狀態」嘅部份入面會有「[[foreach]] 人工智能角色，幫佢做 <code>collisionAvoidance()</code>」噉嘅碼<ref name="collisionavoidance"/>。 === 搵路 === [[File:6n-graf.svg|thumb|240px|一幅圖論當中嘅圖；通常一個搵路演算法會用呢啲圖做輸入。]] {{main|搵路}} {{see also|解迷宮演算法}} [[搵路]]（pathfinding / pathing）係人工智能上嘅一個大課題，指教一個 AI 喺空間入面指定兩個點，並且搵出一條連接兩點嘅線。做搵路嘅演算法有好多用途，例如喺[[機械人學]]上教[[機械人]]探索自己周圍嘅空間，以及喺遊戲製作上教遊戲 AI 喺遊戲空間入面搵出要行嘅路線<ref name="cui2011">Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based pathfinding in modern computer games. ''International Journal of Computer Science and Network Security'', 11(1), 125-130.</ref><ref name="bovarski2015">Boyarski, E., Felner, A., Stern, R., Sharon, G., Tolpin, D., Betzalel, O., & Shimony, E. (2015, June). ICBS: improved conflict-based search algorithm for multi-agent pathfinding. In ''Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence''.</ref>。 一般嚟講，搵路演算法－無論係咪電子遊戲用嘅都好－都會<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref><ref>Hagelback, Johan, and Stefan J. Johansson. "Dealing with fog of war in a real-time strategy game environment." In ''Computational Intelligence and Games'', 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, pp. 55-62. IEEE, 2008.</ref> *攞一幅圖做輸入 <code>input</code>：呢類演算法通常唔能夠直接處理一個環境，而係要靠第個演算法，<code>simplify</code>，將個環境變成一幅'''圖'''（graph）；[[圖論]]當中嘅一幅圖會有若干個'''節點'''（node），並且指明邊啲節點之間有連結，喺應用上，一個可能嘅做法係個輸入最先嗰個數字代表節點嘅數量，跟住嘅數字表示邊啲節點之間有連結（睇埋[[陣列]]），例如 <code>[6, 1-2, 1-5, 2-5, 2-3, 5-4, 3-4, 4-6]</code> 表示幅圖有 6 個節點，節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推；<code>simplify</code> 要做嘅嘢係攞要探索嗰個環境做輸入，輸出一個表示個環境當中有邊啲重要位置（節點）同邊啲位置之間有路能夠互通（連結）嘅圖，等搵路演算法做嘅嘢容易啲<ref name="millington2019ch4"/>。 *喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用'''權重表'''（weighted graph），意思即係話個表每條連結都會有個數值<ref group="註">喺實際應用上，呢啲數值通常一定係 0 或者[[正數]]，因為好多常用嘅搵路演算法一撞到[[負數]]嘅權重值就會出錯。</ref>，表示嗰條路線嘅'''成本'''（cost）<ref>Fletcher, Peter; Hoyle, Hughes; Patty, C. Wayne (1991). ''Foundations of Discrete Mathematics'' (International student ed.). Boston: PWS-KENT Pub. Co. p. 463. ISBN 978-0-53492-373-0. "A weighted graph is a graph in which a number w(e), called its weight, is assigned to each edge e."</ref>：例如有一個 <code>simplify</code> 演算法會每條路都俾個權重值佢，個數值愈大表示條路愈難行（成本高）；想像其中兩個節點之間有兩條可能路線 <code>a</code> 同 <code>b</code>，<code>a</code> 係一條完全冇機關嘅平路，而 <code>b</code> 長過 <code>a</code> 之餘仲有十個陷阱設咗喺度，噉正路嚟講，假設 <code>a</code> 同 <code>b</code> 喺其他因素上完全相等，<code>b</code> 嘅權重值理應會大過 <code>a</code> 嘅<ref>Antsfeld, L., Harabor, D. D., Kilby, P., & Walsh, T. (2012, October). Transit routing on video game maps. In ''Eighth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref>。 *最後個演算法會俾一條路線嚟做輸出 <code>output</code> <ref>Goodwin, S. D., Menon, S., & Price, R. G. (2006). Pathfinding in open terrain. In ''Proceedings of International Academic Conference on the Future of Game Design and Technology''.</ref>。 {{clear}} [[File:Weighted network.png|thumb|450px|center|<center>一個權重表；一條路掕住嘅數字表達嗰條路有幾易行<ref group="註">有啲演算法仲會精細到考慮埋連結之間嘅方向性：即係有啲路可能淨係可以向其中一個方向通行，又或者由一個方向行嘅成本同由第個方向行嘅唔同。</ref>。</center>]] 一個搵路演算法嘅輸入 <code>input</code> 望落大致上係噉嘅<ref name="millington2019ch4"/>： <source lang="csharp"> class Graph: // 搵出柞連結 def getConnections(fromNode) class Connection: // 每條連結... // 條連結有個非負嘅數做佢權重 def getCost() // 條連結由邊個節點出發 def getFromNode() // 條連結去邊個節點 def getToNode() </source> 有關搵路嘅具體演算法，可以睇吓[[迪卡斯特拉演算法]]同埋會用某啲[[啟發法]]考慮預計成本嘅 [[A* 搜尋演算法]]<ref name="millington2019ch4"/><ref>Barnouti, N. H., Al-Dabbagh, S. S. M., & Naser, M. A. S. (2016). Pathfinding in strategy games and maze solving using A* search algorithm. ''Journal of Computer and Communications'', 4(11), 15.</ref><ref>Abd Algfoor, Zeyad; Sunar, Mohd Shahrizal; Kolivand, Hoshang (2015). "A Comprehensive Study on Pathfinding Techniques for Robotics and Video Games". ''International Journal of Computer Games Technology''. 2015: 1–11.</ref>。 == 決策 == {{see also|有限狀態機}} [[決策]]係指「由一柞可能選擇當中揀一個」嘅過程。廿世紀嘅電子遊戲 AI 幾乎冚唪唥都會用[[基於規則嘅系統]]（rule-based system）<ref name="stateofindustryp1"/>，例如想像一個寫嚟教電腦玩[[射擊遊戲]]嘅 AI，個 AI 係一部[[有限狀態機]]（finite-state machine），有「防守」、「進攻」同「去搵彈藥」等多個可能狀態，佢內置嘅 AI 演算法就要教佢幾時進入邊個狀態（例：<code>if</code> 自己淨低嘅[[生命值]]低過 50%，<code>then</code> 進入防守狀態－教佢喺自己血低嗰陣要防守）。呢類決策演算法會攞同遊戲輸贏相關嘅資訊（自己同對手血量等等），並且計出要進入邊個狀態（採取邊個策略）。有限狀態機同搵路呢兩個概念係遊戲 AI 嘅基礎<ref>Orkin, J. (2006, March). Three states and a plan: the AI of FEAR. In ''Game Developers Conference'' (Vol. 2006, p. 4).</ref><ref>Gillies, M. (2009). [https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=4812072 Learning finite-state machine controllers from motion capture data] (PDF). ''IEEE transactions on computational intelligence and AI in games'', 1(1), 63-72.</ref>。 一個以有限狀態機形式存在嘅遊戲 AI 望落會有類似噉嘅碼<ref name="gamaFSM">[https://www.gamasutra.com/blogs/CarlBerglund/20170227/292378/Designing_a_simple_game_AI_using_Finite_State_Machines.php Designing a simple game AI using Finite State Machines]. ''Gamasutra''.</ref><ref name="millington2019ch5">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 5.</ref>： <source lang="csharp"> void Update(){ // 呢段碼教一個 AI 玩揸戰機。 switch(state){ // 視乎 state（狀態）係乜，做... case State.PURSUIT: // 如果狀態係 pursuit（追擊）嘅話，做... CheckForDanger(); // 一個睇吓周圍有冇危險嘅子程序 Chase(target, true); // 追目標；呢個子程序當中會有演算法，決定幾時要將 state 呢個變數改變並且離開個子程序。 break; case State.DARWINISM: // 如果狀態係 Darwinism 嘅話，做... var angle = GetDeltaAngle(target); // ... 同一道理 SteerClear(angle); if(!IsOnCollisionCourse) state = pausedState; break; case State.FOLLOW: // ... CheckForDanger(); Chase(squadron.leader); EvaluateSquadron(); break; case State.PATROL: // ... CheckForDanger(); FlyTo(route.goingTo); PatrolManagement(20); break; } void Chase(target, true){ // Chase 呢個子程序 ... // 做 chase 狀態要做嘅行動。 if (.....) // 如果某啲條件達到... break; // 離開子程序，令個程式返到去揀狀態嘅點。 } </source> === 快思邏輯 === {{see also|快思邏輯}} [[快思邏輯]]（fuzzy logic）係相對於一係「真」一係「假」嘅[[布林 (數據類型)|布林]]邏輯嘅一種邏輯。想像家陣有杯水，研究者想按杯水嘅[[攝氏]][[溫度]]將杯水分落「熱」、「暖」同「凍」三個類別，佢可以用布林邏輯嚟分－15 度以下嘅係凍、15 至 40 度嘅係暖... 如此類推，即係話「杯水屬熱」呢句陳述式只能夠係真（1）或者假（0）；另一方面，佢可以用快思邏輯嚟分－10 度以下嘅實係凍，而 10 至 20 度之間嘅水會介乎於凍同暖之間，例如一杯 15 度嘅水會係 0.5 凍 0.5 暖... 如此類推，「杯水屬熱」呢句陳述式嘅數值可以喺真（1）同假（0）之間。快思邏輯呢種思考法係喺 1960 年代中興起嘅<ref>Zadeh, L. A. (1988). Fuzzy logic. ''Computer'', 21(4), 83-93.</ref>。 {{clear}} [[Image:Fuzzy logic temperature en.svg|thumb|center|upright=1.5|用快思邏輯斷定一個溫度係熱、暖定凍；X 軸係溫度，而 Y 軸係真假。]] 快思邏輯喺電子遊戲上都會有用：想像一隻[[射擊遊戲]]當中曉同玩家角色戰鬥嘅 AI 角色；佢具有[[生命值]]呢個屬性，而且係一部有限狀態機－喺每個時間點，佢有「去搵藥包回復生命值」同「繼續戰鬥」呢兩個可能狀態， *如果個程式用嘅係布林邏輯，佢可能會按「<code>if 生命值 < 50%, then 去搵藥包回復生命值, else 繼續戰鬥</code>」嘅邏輯行事， *另一方面，佢又可以用快思邏輯行事，例： if 生命值 < 20%, then 去搵藥包, else if 20% <= 生命值 < 40%, then 一路繼續戰鬥一路同藥包位置維持 x 咁多嘅距離，當中 x = f(淨低嘅生命值)，即係一個介乎於「繼續戰鬥」同「去搵藥包」之間嘅狀態。 ... 喺多數情況下，用快思邏輯製作遊戲 AI 會令個 AI 變得更加似人－人類做起決策上嚟都係一定程度跟快思邏輯嘅<ref name="millington2019ch5"/><ref>[https://www.gamasutra.com/view/feature/131705/game_ai_the_state_of_the_industry.php?page=2 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamastura''. p. 2.</ref>。 === 決策樹 === [[File:Decision tree model.png|thumb|300px|一樖決定'''去玩'''（play）定'''唔好去玩'''（don't play）嘅三步決策樹]] {{see also|蒙地卡羅樹搜索}} [[決策樹]]（decision tree）係一種用樹狀圖做決策嘅做法。一樖決策樹會有若干個'''節點'''（node），每個節點代表一個決策點，會有若干個箭咀指去下一柞節點（下一步），每個箭咀表示「如果揀咗呢個選項，就去呢個決策點」。想像附圖嗰樖決策樹， *個決策者想決定好唔好去玩， *喺開頭個節點，去玩（play）嘅[[效益|價值]]有 9 分，唔好去玩（don't play）嘅價值有 5 分，然後睇天氣（OUTLOOK）， *如果晴天（sunny），去玩嘅價值變成 2 分，唔好去玩嘅價值變成 3 分，然後個決策者會睇[[濕度]]（HUMIDITY）... 如此類推。 喺運算上，一樖決策樹節點數量 <math>n</math> 愈大，運算樖樹要用嘅時間就愈多<ref>Bontrager, P., Khalifa, A., Mendes, A., & Togelius, J. (2016, September). Matching games and algorithms for general video game playing. In ''Twelfth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref><ref>Kleinsmith, A., & Gillies, M. (2013). Customizing by doing for responsive video game characters. ''International Journal of Human-Computer Studies'', 71(7-8), 775-784.</ref>。 喺遊戲 AI 上，[[蒙地卡羅樹搜索]]（Monte Carlo tree search，MCTS）係一種比較實際嘅做法：現實世界嘅電子遊戲嘅決策樹通常都大得好交關，可能去到第二第三步經已有成幾千個節點，夾硬考慮嗮所有嘅可能性喺實際應用上根本唔可行；MCTS 簡單啲講就係有技巧噉搜索一樖決策樹－會揀定一個深度值 <math>d</math> 做「要考慮幾多步」，並且喺每步按某啲準則揀邊啲節點嘅下一步值得考慮（例如可能搵個[[人工神經網絡]]計吓邊啲節點比較有可能發生），而如果上述嘅演算法設計得夠好，MCTS 可以有效噉教電腦玩遊戲<ref>Cameron Browne; Edward Powley; Daniel Whitehouse; Simon Lucas; Peter I. Cowling; Philipp Rohlfshagen; Stephen Tavener; Diego Perez; Spyridon Samothrakis; Simon Colton (March 2012). "A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods". ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games''. 4 (1): 1–43.</ref><ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。2016 年打贏九段[[圍棋]]棋手[[李世石]]而出名嘅人工智能程式 [[AlphaGo]] 就係用咗 MCTS 嘅技術<ref>Liu, Michael (10 October 2017). "[https://medium.com/@quasimik/monte-carlo-tree-search-applied-to-letterpress-34f41c86e238 General Game-Playing With Monte Carlo Tree Search]". ''Medium''.</ref>。 決策樹可以用相對簡單嘅[[條件運算式]]編寫<ref name="millington2019ch5"/>： <source lang="csharp"> struct RandomDecision (Decision): lastFrame = -1 lastDecision = false def test(): if frame() > lastFrame + 1: lastDecision = randomBoolean() lastFrame = frame() return lastDecision </source> {{clear}} === 策略戰術 === {{see also|博弈論|軍事策略}} 一個遊戲 AI 唔淨只要識得做決策，而且仲有識得判斷邊個選擇能夠令佢打贏嘅機會率最大化。一般嚟講，一個遊戲 AI 需要有一套[[策略]]（strategy），套策略會講明「喺情況 <math>A</math> 我會採取噉嘅行動」、「喺情況 <math>B</math> 我會採取噉嘅行動」... 等等嘅資訊，令佢喺適當嘅時候用適當嘅[[戰術]]（tactics）；策略喺遊戲 AI 上係一個重大課題－聰明嘅 AI 能夠令一隻遊戲更加好玩，而且理論性啲嘅[[人工智能]]研究亦都對「點樣令一部電腦出現有[[智能]]嘅策略性行動」呢個問題感興趣<ref name="stateofindustryp1">[https://www.gamasutra.com/view/feature/131705/game_ai_the_state_of_the_industry.php?page=2 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamastura''. p. 1.</ref><ref name="millington2019ch6">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 6.</ref>。 喺有地圖嘅[[電子遊戲類型|遊戲類型]]當中，遊戲 AI 演算法好多時會運用對地圖唔同位置嘅戰略價值嘅判斷：例如想像一隻[[射擊遊戲]]，設計者想教遊戲 AI 有策略噉喺地圖上移動同揀企嘅位置，佢可以用演算法將地圖變成一幅圖論入面嘅圖（睇返上面[[搵路]]），然後按照一套事先制訂咗嘅演算法 <code>judge value</code>，<code>judge value</code> 會每個節點都俾個數值 <math>u</math> 佢，<math>u</math> 代表咗嗰個位置喺戰術上有幾有利（<math>u</math> 會取決於嗰個位置嘅高度、掩護物嘅存在、有冇逃走路線以及有冇彈藥供應等嘅因素），並且喺每個時間點一路決定自己應該要喺邊個狀態（睇返上面[[有限狀態機]]嘅嘢）一路嘗試盡量將自己移向 <math>u</math> 值高嘅位置<ref group="註">個 AI 嘅狀態可能會影響一個位置嘅 <math>u</math> 值。例：如果一個 AI 生命值低，進入咗「搵地方匿埋同回復生命值」嘅狀態，佢理應會想去便於防守嘅位置多過想去便於攻擊嘅位置。</ref>；當中 <code>judge value</code> 嘅質素－有幾能夠準確噉判斷一個位置嘅戰略價值－反映個 AI 嘅戰略能力。呢種做法喺現實嘅軍事策略入面都會用到。事實係，喺[[動作遊戲]]同[[戰略遊戲]]嘅 AI 設計當中，設計師往往會參考現實世界嘅軍事策略<ref name="millington2019ch6"/>。 === 協調行動 === {{see also|群體智能}} 喺廿一世紀嘅電子遊戲當中，一個 AI 角色好多時唔淨只要單獨噉行動，仲要識得同（由 AI 或者玩家控制嘅）第啲個體合作：喺好多戰略遊戲同動作遊戲入面都會有成隊人一齊上嘅 AI 敵人角色，又有啲戰略射擊遊戲會俾玩家扮演指揮官，一路戰鬥一路指揮住由 AI 控制嘅隊友，例：隊友係有限狀態機，有「掩護玩家」、「去搵彈藥」同「進攻」等多個狀態，玩家可以指定佢哋要去邊個狀態<ref group="註">順帶一提，現實嘅遊戲通常都係玩家指揮 AI 而唔係 AI 指揮玩家，因為主流[[遊戲設計師]]認為俾玩家做指揮，隻遊戲會好玩啲。</ref>。喺呢啲情況下，一個噉嘅 AI 角色內部嘅演算法要攞「同佢合作緊嗰啲個體嘅行動」作為 <code>input</code>；呢類 AI 大致上可以按「會唔會由高層嗰度收 <code>input</code>」分做兩類－ *[[由上至下過程|由上至下]]（top-down），指某個高層個體會攞一啲 <code>input</code>，並且對下層嘅個體落命令，好似現實世界由[[將軍]]等高階將士指揮軍隊作戰噉；呢啲高層個體好多時能夠鳥瞰遊戲地圖，所以佢哋手上會有一啲下層個體冇嘅資訊；同埋 *[[由下至上過程|由下至上]]（bottom-up），指各個個體分別噉對自己周圍嘅環境嘅變數（包括視線範圍內嘅隊友）作出判斷，並且 <code>output</code> 各自嘅行動，而唔會由任何高層嗰度收命令；喺某啲情況下，呢類演算法可以引致望落好似成個隊伍有一個智能噉嘅行為（可以睇埋[[群體智能]]）<ref name="millington2019ch6"/><ref>Díaz, G., & Iglesias, A. (2017, July). Intelligent behavioral design of non-player characters in a FPS video game through PSO. In ''International Conference on Swarm Intelligence'' (pp. 246-254). Springer, Cham.</ref>。 呢兩種做法各有優劣。 {{clear}} == 學習 == [[File:Evolution-of-Adaptive-Behaviour-in-Robots-by-Means-of-Darwinian-Selection-pbio.1000292.s007.ogv|thumb|300px|一班[[機械人]]學識慢慢噉一齊合作推郁物件。]] {{see also|機械學習}} [[機械學習]]（machine learning，簡稱 ML）係人工智能上嘅一種技術。指用程式編寫教一部電腦做[[學習]]，典型做法如下<ref>The definition "without being explicitly programmed" is often attributed to Arthur Samuel, who coined the term "machine learning" in 1959, but the phrase is not found verbatim in this publication, and may be a paraphrase that appeared later. Confer "Paraphrasing Arthur Samuel (1959), the question is: How can computers learn to solve problems without being explicitly programmed?" in Koza, John R.; Bennett, Forrest H.; Andre, David; Keane, Martin A. (1996). Automated Design of Both the Topology and Sizing of Analog Electrical Circuits Using Genetic Programming. ''Artificial Intelligence in Design'' '96. Springer, Dordrecht. pp. 151–170.</ref><ref name="bishop2006">Bishop, C. M. (2006), ''Pattern Recognition and Machine Learning'', Springer.</ref>{{rp|p. 2}}： #編寫一個程式，教部電腦點樣由數據嗰度建立一個[[數學模型]]嚟描述佢對啲[[變數 (科研)|變數]]之間嘅關係嘅知識； #搵啲樣本數據（即係所謂嘅「訓練數據」）返嚟，俾個程式處理吓啲數據入面嘅個案，等部電腦按個程式建立一個數學模型；跟住 #喺將來再撞到同類個案嗰時，部電腦就會曉按佢個程式，用建立咗嗰個模型，對呢啲之前未見過嘅個案作出預測－個設計者唔使明文噉教部電腦點樣應對呢啲前所未見嘅個案，部電腦都會有能力一定程度上應對。 原則上，如果一個遊戲 AI 能夠記住玩家過去嘅行為（描述玩家行為嘅變數數值就係數據），再按呢樣資訊改變自己嘅行為，噉就會做到「遊戲 AI 曉學習同適應，持續為玩家提供新挑戰」嘅效果。一個簡單嘅例子有以下噉嘅做法<ref name="millington2019ch7">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 7.</ref>： 記低玩家而家選擇咗邊個戰術， 按手上數據（玩家喺過去 n 個時間點每一個當中揀咗邊個戰術），計算玩家揀每個戰術嘅機會率， 將出現機會率最大嘅戰術做「預佢會用嘅戰術」。 揀選能夠最有效噉應對「預佢會用嘅戰術」嘅戰術。 廿一世紀初嘅遊戲 AI 界變得重視對機械學習嘅討論：一方面，有好多遊戲設計師都希望自己嘅遊戲嘅 AI 可以做到曉學習，不過另一方面又有遊戲設計學者指出，曉學習嘅遊戲程式有「難控制難預測」嘅問題，而遊戲環境太難預測好多時會搞到玩家冇癮<ref>[https://www.theverge.com/2019/3/6/18222203/video-game-ai-future-procedural-generation-deep-learning HOW ARTIFICIAL INTELLIGENCE WILL REVOLUTIONIZE THE WAY VIDEO GAMES ARE DEVELOPED AND PLAYED]. ''The Verge''.</ref><ref>Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Real-time neuroevolution in the NERO video game. ''IEEE transactions on evolutionary computation'', 9(6), 653-668.</ref>。亦有 AI 領域嘅科學家指出，電子遊戲本質上就係設計嚟俾一個[[認知系統]]慢慢[[學習]]（遊戲難度一般會慢慢提高）嘅，所以電子遊戲係一個好便於研究點樣教 AI 學習嘅環境－遊戲製作同 AI 呢兩個領域做到相輔相成<ref>[https://towardsdatascience.com/video-games-as-a-perfect-playground-for-artificial-intelligence-3b4ebeea36ce Video Games as a Perfect Playground for Artificial Intelligence]. ''Towards Data Science''.</ref><ref>[https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-in-video-games-3e2566d59c22 Artificial Intelligence in Video Games]. ''Towards Data Science''.</ref>。 喺現實世界嘅[[遊戲製作]]當中，機械學習嘅遊戲 AI 通常係'''離線'''（offline）做嘅：想像有個[[網上遊戲]]程式，會一路俾玩家玩一路學習，所以會[[在線機械學習|係噉變化]]，但噉通常會引致一個問題－喺管理網上遊戲嘅途中，製作組要做[[程式除錯]]（debugging）嘅工作，而要檢查程式錯誤，個錯誤就一定要能夠重複出現，等編程員慢慢研究個錯誤係點嚟，所以俾個遊戲程式係噉變化會搞到除錯嘅工作變得撈絞。因為呢個緣故，遊戲 AI 機械學習（尤其係網上遊戲）比較常用嘅做法係離線做，即係例如每隔一段時間就要個網上遊戲程式離線，按機械學習演算法更新，先至再上返線<ref name="millington2019ch7"/>。 == 第啲應用 == [[File:Dragon trees.jpg|thumb|300px|六樖用程序生成產生嘅虛擬樹]] {{see also|瓣瓣掂玩遊戲}} 喺廿世紀嗰陣，遊戲 AI 嘅用途幾乎完全局限於教遊戲程式點樣控制啲 [[非玩家角色|NPC]]，搵路、有限狀態機同蒙地卡羅樹搜索等嘅技術都係噉。但自從廿一世紀開始，遊戲 AI 界開始將人工智能嘅相關技術應用落去其他嘅用途嗰度，包括<ref name="revisit"/>： *[[玩家體驗模擬]]（player experience modeling）：遊戲製作其中一個最重要嘅目的係要令玩家玩嗰陣開心過癮；人工智能相關技術可以用嚟建立模擬玩家體驗嘅模型，呢啲模型一般會攞描述遊戲[[參數]]嘅變數做 <code>input</code>（例如係[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]嘅參數（有幾多敵人、幾長...）同遊戲畫面呀噉），而 <code>output</code> 就係（個模型所預測嘅）玩家體驗，後者可以用「喺玩家玩完之後，問佢哋 1 至 10 分會俾隻遊戲幾多分」等嘅方法量度；然後研究者可以用監督式學習訓練[[人工神經網絡]]由遊戲參數預測玩家體驗－如果順利嘅話，個模型可以話到俾製作組聽，「如果隻遊戲係噉噉噉樣，玩家嘅體驗會係噉噉噉樣」等嘅資訊<ref>Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2008). Entertainment modeling through physiology in physical play. ''International Journal of Human-Computer Studies'', 66(10), 741-755.</ref><ref>Yannakakis, G. N., Martínez, H. P., & Jhala, A. (2010). Towards affective camera control in games. ''User Modeling and User-Adapted Interaction'', 20(4), 313-340.</ref>。可以睇埋用嚟做[[偏好學習]]（preference learning）嘅[[人工神經網絡]]<ref>G. N. Yannakakis. Preference Learning for Affective Modeling. In ''Proceedings of the Int. Conf. on Affective Computing and Intelligent Interaction'', pages 126–131, Amsterdam, The Netherlands, September 2009. IEEE.</ref><ref>G. N. Yannakakis, M. Maragoudakis, and J. Hallam. Preference Learning for Cognitive Modeling: A Case Study on Entertainment Preferences. IEEE Systems, ''Man and Cybernetics; Part A: Systems and Humans'', 39(6):1165–1175, November 2009.</ref>。 *[[程序生成]]（procedural generation）：程序生成係[[電腦科學]]上嘅概念，指用[[演算法]]嚟生成[[數據]]嘅做法。舉個例子說明，程序生成喺[[電子遊戲設計]]上好常用：有啲遊戲可能會想幅地圖嘅地形有啲[[隨機性]]嘅起伏－例子有[[做個創世神]]（Minecraft）－於是個[[遊戲程式]]要嘅嘢就唔係好似一般嘅遊戲噉，死記住幅地圖係乜嘢樣嘅，而係記住一段演算法，並且喺個玩家要求個程式整一幅地圖（撳「開始遊戲」）嗰時，即場用段演算法整一幅地圖出嚟。呢啲演算法當中可以有隨機性，所以次次產生地圖嗰陣，最後出嗰幅地圖都唔同樣<ref>Shaker, Noor; Togelius, Julian; Nelson, Mark J. (2016). ''Procedural Content Generation in Games: A Textbook and an Overview of Current Research''. Springer.</ref><ref>Moss, Richard (January 1, 2016). "[https://www.gamasutra.com/view/news/262869/7_uses_of_procedural_generation_that_all_developers_should_study.php 7 uses of procedural generation that all developers should study] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190827015814/https://www.gamasutra.com/view/news/262869/7_uses_of_procedural_generation_that_all_developers_should_study.php |date=2019年8月27號 }}". ''Gamasutra''.</ref>。而家想像一個遊戲程式，要用程序生成整一個關卡出嚟俾玩家玩，佢可以用類似噉嘅做法嚟將玩家滿足感最大化<ref>Togelius, J., De Nardi, R., & Lucas, S. M. (2007, April). Towards automatic personalised content creation for racing games. In ''2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games'' (pp. 252-259). IEEE.</ref><ref>A. Martin, A. Lim, S. Colton, and C. Browne. Evolving 3D buildings for the prototype video game subversion. ''Applications of Evolutionary Computation'', pages 111–120, 2010</ref>： *:用程序生成，產生 n 個關卡； *:[[Foreach]] 產生出嚟嘅關卡， *::用一個事先訓練好嘅人工神經網絡（睇返上面玩家體驗模擬），預計呢個關卡會造成幾高嘅玩家滿足感； *:揀預計玩家滿足感最高嗰個關卡俾玩家玩。 *[[遊戲分析]]（game analytics）：遊戲分析係[[行為分析]]（behavioral analytics）嘅一種，指遊戲製作者特登將遊戲程式編寫成曉紀錄[[玩家]]行為嘅相關數據，並且按呢啲數據做有關管理隻遊戲嘅決策；舉個例說明，一隻[[網上遊戲]]，製作者將個遊戲程式編寫成曉紀錄遊戲世界入面每個地點有幾多玩家到訪同每個玩家喺嗰度逗留幾耐，而佢哋發現有個地點零舍唔受歡迎（好少玩家到訪，玩家平均逗留時間短），於是就更改嗰個地點嘅設計，等嗰個地點有趣啲，打後嘅數據反映玩家到訪次數多咗同逗留時間長咗<ref>El-Nasr, M. S., Drachen, A., & Canossa, A. (2016). ''Game analytics''. Springer London Limited.</ref><ref>Bauckhage, C., Drachen, A., & Sifa, R. (2014). Clustering game behavior data. ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games'', 7(3), 266-278.</ref>。有唔少人工智能相關嘅技術都可以攞嚟幫手做遊戲分析方面嘅工作，例如[[聚類分析]]（cluster analysis；一種按若干個變數將個案分做聚類嘅分析方法）就試過俾人攞嚟將一隻遊戲嘅玩家按「玩遊戲嗰陣嘅行為」嚟分類<ref>Drachen, A., Canossa, A., & Yannakakis, G. N. (2009, September). Player modeling using self-organization in Tomb Raider: Underworld. In ''2009 IEEE symposium on computational intelligence and games'' (pp. 1-8). IEEE.</ref>。 *[[電子遊戲機械人]]（video game bot）：係一啲特殊嘅人工智能程式，曉一定程度上代人打機；用家要用某啲方法將隻遊戲嘅狀態做 <code>input</code> 俾個機械人，然後個程式又要曉用某啲方法做運算，再俾出一個 <code>output</code>，<code>output</code> 代表佢決定要撳嘅掣，靠噉嚟俾個機械人玩隻遊戲。寫得夠好嘅機械人表現仲可以超越人類玩家，有啲玩家會用機械人嚟[[電子遊戲茅招|出茅招]]－聲稱佢係靠自己玩，但查實係用機械人代佢玩嘅；另一方面，喺遊戲製作過程當中，遊戲製作者有陣時亦會用機械人嚟[[遊戲測試|測試]]隻遊戲<ref>Kaminka, G. A., Veloso, M. M., Schaffer, S., Sollitto, C., Adobbati, R., Marshall, A. N., ... & Tejada, S. (2002). Gamebots: a flexible test bed for multiagent team research. ''Communications of the ACM'', 45(1), 43-45.</ref><ref>Villanes, A. (2013). Analytical approach for bot cheating detection in a massive multiplayer online racing game. ''North Carolina State University''.</ref>。 {{clear}} == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 演算法 == {{div col|style=column-count:3}} *[[行為樹]] *[[馬可夫鏈]] *[[自動計劃]] *[[群動]] *[[導航網格]] *[[人群模擬]] *[[解迷宮演算法]] {{div col end}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲製作]] *[[遊戲設計]] *[[人工神經網絡]] *[[瓣瓣掂玩遊戲]] *[[電子遊戲詞彙]] *[[投入感]] *[[心流體驗]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Bourg; Seemann (2004). ''AI for Game Developers''. O'Reilly & Associates. ISBN 0-596-00555-5. *Buckland (2002). ''AI Techniques for Game Programming''. Muska & Lipman. ISBN 1-931841-08-X. *Buckland (2004). ''Programming Game AI By Example''. Wordware Publishing. ISBN 1-55622-078-2. *Champandard (2003). ''AI Game Development''. New Riders. ISBN 1-59273-004-3. *Cruz, C. A., & Uresti, J. A. R. (2017). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S1875952117300095?token=2C8165225B3AF8171C7A2EFA939A46A26C0DEC8E345BC2842CD35B09DAB98D9D0F0199E7CEA3599738374094D434C7B5 Player-centered game AI from a flow perspective: Towards a better understanding of past trends and future directions] (PDF). ''Entertainment Computing'', 20, 11-24. *Funge (1999). ''AI for Animation and Games: A Cognitive Modeling Approach''. A K Peters. ISBN 1-56881-103-9. *Funge (2004). ''Artificial Intelligence for Computer Games: An Introduction''. A K Peters. ISBN 1-56881-208-6. *Le Hy, R., Arrigoni, A., Bessiere, P., & Lebeltel, O. (2004). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S092188900400048X?token=6986CC514F445DD70C114FCD61A724C50E3F8F2588C1043EC6317961D5856B6B612FE43D0FE0037A278FAD9BCA3CD54B Teaching bayesian behaviours to video game characters] (PDF). ''Robotics and Autonomous Systems'', 47(2-3), 177-185. *Millington (2005). ''Artificial Intelligence for Games''. Morgan Kaufmann. ISBN 0-12-497782-0. *Schaeffer, J. (2001). A gamut of games. ''AI Magazine'', 22(3), 29-29. *Schwab (2004). ''AI Game Engine Programming''. Charles River Media. ISBN 1-58450-344-0. *Smed and Hakonen (2006). ''Algorithms and Networking for Computer Games''. John Wiley & Sons. ISBN 0-470-01812-7. *Spronck, P., Sprinkhuizen-Kuyper, I., & Postma, E. (2004, November). [http://www.socsci.ru.nl/idak/publications/papers/SpronckGAMEON2004.pdf Difficulty scaling of game AI]. In ''Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Games and Simulation'' (GAME-on 2004) (pp. 33-37). *Thompson, T. (2019). [https://www.gamasutra.com/blogs/TommyThompson/20190124/333902/Why_Friendly_AI_Cheat_in_Ghost_Recon_Wildlands.php Why Friendly AI Cheat in Ghost Recon Wildlands]. ''Gamasutra''. *Yannakakis, G. N. (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292. *Woodcock, S. (1999). [https://www.gamasutra.com/view/feature/3371/game_ai_the_state_of_the_industry.php?print=1 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamasutra''. *Zook, A., & Riedl, M. (2012, October). A temporal data-driven player model for dynamic difficulty adjustment. In ''Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment'' (Vol. 8, No. 1). {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Game artificial intelligence|遊戲人工智能}} *[https://web.archive.org/web/20110102030422/http://archives.igda.org/ai/ Special Interest Group on Artificial Intelligence @IGDA]. *[https://web.archive.org/web/20070520232449/http://www.aiwisdom.com/ AI Game Programming Wisdom] on aiwisdom.com. *[http://gameaibook.org/book.pdf Georgios N. Yannakakis and Julian Togelius]. *[https://www.polygon.com/2016/9/22/13018336/titanfall-2-attrition-mode Titanfall 2 will bring back Attrition mode]. ''Polygon''. {{視像遊戲}} {{人工智能}} [[Category:人工智能]] [[Category:電子遊戲]] 2dbo80q57q4cwpdzz2i8uyl89qt29to 1865126 1865125 2022-08-19T03:19:28Z Dr. Greywolf 143999 /* 註釋 */ wikitext text/x-wiki {{正文}} {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 300 | image1 = The Art of Video Games 2012 (6848237506).jpg | caption1 = 一班人喺度玩[[食鬼]]；啲鬼由電腦操控，但曉追捕玩家－展現咗簡單嘅智能。 | image2 = Pathfinding 2D Illustration.svg | caption2 = [[搵路演算法]]泛指用嚟教電腦喺指定空間入面搵移動路線嘅演算法，係遊戲 AI 不可或缺嘅一環。 | image3 = In-game screenshot of DATA Agent.jpeg | caption3 = 一隻簡單遊戲嘅 NPC 喺度同玩家「傾偈」－製作者想玩家心入面有「我面前呢個個體係有智能」嘅假像。 }} '''電子遊戲人工智能'''係指[[電子遊戲]]當中嘅[[人工智能]]（{{lang-en|'''artificial intelligence，AI'''}}）：電子遊戲係曉同[[玩家]]互動、以娛樂玩家為目的嘅[[電腦程式]]；而電子遊戲入面好多時會涉及由電腦控制，同玩家進行對局嘅[[角色]]（[[非玩家角色|NPC]]）<ref>"The Next Generation 1996 Lexicon A to Z: NPC (Nonplayer Character)". ''Next Generation''. No. 15. Imagine Media. March 1996. p. 38.</ref>，[[遊戲開發者]]為咗想玩家得到樂趣，通常會想呢啲由電腦控制嘅角色有返咁上下聰明，能夠為玩家提供一定嘅挑戰（睇埋[[心流]]）<ref>Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2007). Towards optimizing entertainment in computer games. ''Applied Artificial Intelligence'', 21(10), 933-971.</ref>；噉即係話佢哋會想 NPC 展現一定程度嘅[[智能]]，而「教電腦程式做出類似有智能噉嘅行為」正正就係 AI 呢個領域嘅重心<ref name="revisit">Yannakakis, Geogios N (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292.</ref><ref name="stanley2005">Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Evolving neural network agents in the NERO video game. ''Proceedings of the IEEE'', 182-189.</ref>。 舉個簡單例子，[[食鬼]]入面嘅敵人由電腦控制，一個教電腦控制啲敵人嘅可能[[演算法]]如下<ref name="pacmanexample">[http://ideate.xsead.cmu.edu/gallery/projects/pac-man Pac-Man] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210211033808/http://ideate.xsead.cmu.edu/gallery/projects/pac-man |date=2021年2月11號 }}.</ref>： <source lang="cpp"> Pac-Man.pos clyde_target = random_tiles // 將 clyde_target 設做隨機一格 while game == in_play: // 當隻遊戲進行嘅每一個時間點， case player of: Blinky: move 1 tile toward Pac-Man.pos // 第一隻鬼要向主角位置（Pac-Man.pos）行一步。 Inky: move 1 tile toward (Pac-Man.pos + 4) // 第二隻鬼要向主角位置前四格行一步。 Clyde: if Clyde.pos == clyde_target: // Clyde 呢隻鬼要向佢嘅目標位置前進，如果到咗目標位置，揀個新嘅目標位置。 clyde_target = (clyde_target + 1) % 10 else: move 1 tile toward clyde_target </source> 上述嘅[[源碼|碼]]會令啲敵人曉追趕主角－有少少似有智能嘅噉<ref>Bogost, Ian (March 2017). "[https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/03/what-is-artificial-intelligence/518547/ "Artificial Intelligence" Has Become Meaningless]". Retrieved 22 July 2017.</ref>。 早期－廿世紀中－嘅電子遊戲經已有喺度用相對簡單嘅 AI，而廿一世紀初及後，電子遊戲嘅 AI 仲成為咗遊戲製作上嘅一個大課題。[[遊戲製作]]嘅專家會研究用乜嘢演算法整一隻遊戲嘅 AI 先最可以令玩家過癮，而且 AI 仲有俾人運用嚟做「控制 NPC」以外嘅工作，例如係做[[遊戲測試]]（喺隻遊戲出街前測試隻遊戲玩起上嚟點）以及[[對局配對]]（喺[[網上遊戲|網上]] PvP 遊戲當中、搵若干個玩家、再將佢哋擺喺一個對局）等等都有用到 AI 相關嘅技術<ref>Lu, F., Yamamoto, K., Nomura, L. H., Mizuno, S., Lee, Y., & Thawonmas, R. (2013, October). Fighting game artificial intelligence competition platform. In ''2013 IEEE 2nd Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)'' (pp. 320-323). IEEE.</ref><ref name="delalleu2012">Delalleau, O., Contal, E., Thibodeau-Laufer, E., Ferrari, R. C., Bengio, Y., & Zhang, F. (2012). Beyond skill rating: Advanced matchmaking in ghost recon online. ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games'', 4(3), 167-177.</ref>。 篇文跟住嘅內容假設讀者已經具備[[遊戲編程]]、[[人工智能]]同[[啟發法]]等嘅基本概念。 == 基本移動 == {{see also|遊戲物理}} 教 AI 移動嘅[[演算法]]係遊戲 AI 嘅基礎之一：除咗好似[[互動式小說]]等嘅[[電子遊戲類型|類型]]之外，絕大多數嘅遊戲都會包含一個遊戲空間，俾遊戲角色喺個空間入面移動；好似食鬼等嘅早期電子遊戲經已有喺度用演算法教 [[非玩家角色|NPC]] 點樣探索遊戲空間，而呢個時期用嘅演算法有啲到咗廿一世紀都仲有人用<ref name="pacmanexample"/>。 喺比較簡單嘅情況下，一個電子遊戲 AI 移動演算法會攞遊戲空間入面其他物件嘅運動屬性做輸入，並且用呢啲輸入計出個 AI 角色應該要移去邊個方向或者位置： *輸入 <code>input</code>：第啲物件或者個 AI 角色本身嘅 position（位置） # 一個二至三維嘅向量，用[[坐標]]表達位置。 orientation（方向） # 一個單一嘅數值，用離正北方嘅[[角度]]表達個角色面向邊個方向。 velocity（速度，<math>v</math>） # 另一個二至三維嘅向量，表示個角色喺三條軸分別嘅速度。 rotation（旋轉） # 一個單一嘅數值，degree per second *輸出 <code>output</code>：個 AI 角色跟住落嚟嘅 acceleration（加速度） # 一個二至三維嘅向量，<math>\Delta v / \Delta t</math> force（力） # 另一個二至三維嘅向量 舉個簡單例子，好似係一個教 NPC 避子彈嘅演算法，就通常要有方法俾個 AI 角色知道子彈嘅位置、方向同速度，再計出個 AI 角色應該向自己施一股點嘅[[力]]，或者有個點嘅[[加速度]]，先可以避開粒子彈（有關相關嘅[[遊戲物理|物理學]]概念，可以睇吓[[牛頓力學]]同[[向量]]）<ref>Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 42 - 48.</ref>。 ;例子碼 1 喺遊戲 AI 上，其中一樣最基本嘅嘢係教 AI 追敵人，例如遊戲敵人追蹤玩家，嘗試接近同攻擊玩家角色。以下係教一個 AI '''追蹤'''（seek）一件物件嘅演算法<ref name="millington20195253">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 52 - 53.</ref>： <source lang="csharp"> class KinematicSeek: // Declare 個演算法控制緊邊個角色同要追嘅目標 character, target // Declare 個角色嘅最大速度 maxSpeed def getSteering(): // 整個 output 嘅結構 steering = new KinematicSteeringOutput() // 攞個 steering 嘅方向 steering.velocity = target.position - character.position // 如果將呢個數變成隨機，可以用嚟教個 AI 隨機行嚟行去（wandering）。 if steering.velocity.length() < radius: // 如果同目標之間嘅距離細過某個特定數值，就唔使郁。 return none // 計出個 exact 嘅速度 steering.velocity.normalize() steering.velocity *= maxSpeed // 轉向要郁嘅方向 character.orientation = getNewOrientation(character.orientation,steering.velocity) // 將個 steering 俾做 output steering.rotation = 0 return steering </source> 順帶一提，將 <code>target.position - character.position</code> 改做 <code>character.position - target.position</code> 就可以令段演算法變成教個 AI 避開一件物件<ref name="millington20195253"/>。再進一步嘅演算法仲會教埋個 AI 離目標有返咁上下近就要剎掣、將方向對準、以及將自己嘅速度變成同目標一致等等嘅功能<ref name="millington201962">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. p. 62 - 64.</ref>。 ;例子碼 2 以下呢段碼定義咗兩個[[子程式]]用嚟教人工智能避開障礙物<ref name="collisionavoidance">[https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/understanding-steering-behaviors-collision-avoidance--gamedev-7777 Understanding Steering Behaviors: Collision Avoidance].</ref>： <source lang="C++"> private function collisionAvoidance() :Vector3D { // 計要點樣避，呢個子程式俾嘅結果會係一股力（睇返上面遊戲物理嗰度）。 ahead = ...; // calculate the ahead vector ahead2 = ...; // calculate the ahead2 vector var mostThreatening :Obstacle = findMostThreateningObstacle();　// 用「findMostThreateningObstacle」呢個子程式搵出最有威脅性嘅障礙物。 var avoidance :Vector3D = new Vector3D(0, 0, 0); if (mostThreatening != null) { // 如果有障礙物，計避開嗰股力要係幾多，用「最有威脅性嘅障礙物」嘅位置同個角色嘅速度計。 avoidance.x = ahead.x - mostThreatening.center.x; avoidance.y = ahead.y - mostThreatening.center.y; avoidance.normalize(); avoidance.scaleBy(MAX_AVOID_FORCE); } else { avoidance.scaleBy(0); // nullify the avoidance force // 如果冇，避開嗰股力變 0（唔使避）。 } return avoidance; } private function findMostThreateningObstacle() :Obstacle { // 用嚟搵出環境入面邊件障礙物最危險嘅子程式 var mostThreatening :Obstacle = null; // 首先將「最有威脅性嘅障礙物」設做「冇嘢」。 for (var i:int = 0; i < Game.instance.obstacles.length; i++) { // 逐件逐件障礙物計一次 var obstacle :Obstacle = Game.instance.obstacles[i]; var collision :Boolean = lineIntersecsCircle(ahead, ahead2, obstacle); // 計吓個角色會唔會同件障礙物相撞 // "position" 係個角色現時嘅位置 if (collision && (mostThreatening == null || distance(position, obstacle) < distance(position, mostThreatening))) { // 如果會相撞，而且件障礙物近過目前手上最近嗰件「最有威脅性嘅障礙物」嘅話，將件障礙物設做「最有威脅性嘅障礙物」。 mostThreatening = obstacle; } } return mostThreatening; // 將最後「最有威脅性嘅障礙物」俾做輸出。 } </source> 喺個遊戲程式「更新遊戲狀態」嘅部份入面會有「[[foreach]] 人工智能角色，幫佢做 <code>collisionAvoidance()</code>」噉嘅碼<ref name="collisionavoidance"/>。 === 搵路 === [[File:6n-graf.svg|thumb|240px|一幅圖論當中嘅圖；通常一個搵路演算法會用呢啲圖做輸入。]] {{main|搵路}} {{see also|解迷宮演算法}} [[搵路]]（pathfinding / pathing）係人工智能上嘅一個大課題，指教一個 AI 喺空間入面指定兩個點，並且搵出一條連接兩點嘅線。做搵路嘅演算法有好多用途，例如喺[[機械人學]]上教[[機械人]]探索自己周圍嘅空間，以及喺遊戲製作上教遊戲 AI 喺遊戲空間入面搵出要行嘅路線<ref name="cui2011">Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based pathfinding in modern computer games. ''International Journal of Computer Science and Network Security'', 11(1), 125-130.</ref><ref name="bovarski2015">Boyarski, E., Felner, A., Stern, R., Sharon, G., Tolpin, D., Betzalel, O., & Shimony, E. (2015, June). ICBS: improved conflict-based search algorithm for multi-agent pathfinding. In ''Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence''.</ref>。 一般嚟講，搵路演算法－無論係咪電子遊戲用嘅都好－都會<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref><ref>Hagelback, Johan, and Stefan J. Johansson. "Dealing with fog of war in a real-time strategy game environment." In ''Computational Intelligence and Games'', 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, pp. 55-62. IEEE, 2008.</ref> *攞一幅圖做輸入 <code>input</code>：呢類演算法通常唔能夠直接處理一個環境，而係要靠第個演算法，<code>simplify</code>，將個環境變成一幅'''圖'''（graph）；[[圖論]]當中嘅一幅圖會有若干個'''節點'''（node），並且指明邊啲節點之間有連結，喺應用上，一個可能嘅做法係個輸入最先嗰個數字代表節點嘅數量，跟住嘅數字表示邊啲節點之間有連結（睇埋[[陣列]]），例如 <code>[6, 1-2, 1-5, 2-5, 2-3, 5-4, 3-4, 4-6]</code> 表示幅圖有 6 個節點，節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推；<code>simplify</code> 要做嘅嘢係攞要探索嗰個環境做輸入，輸出一個表示個環境當中有邊啲重要位置（節點）同邊啲位置之間有路能夠互通（連結）嘅圖，等搵路演算法做嘅嘢容易啲<ref name="millington2019ch4"/>。 *喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用'''權重表'''（weighted graph），意思即係話個表每條連結都會有個數值<ref group="註">喺實際應用上，呢啲數值通常一定係 0 或者[[正數]]，因為好多常用嘅搵路演算法一撞到[[負數]]嘅權重值就會出錯。</ref>，表示嗰條路線嘅'''成本'''（cost）<ref>Fletcher, Peter; Hoyle, Hughes; Patty, C. Wayne (1991). ''Foundations of Discrete Mathematics'' (International student ed.). Boston: PWS-KENT Pub. Co. p. 463. ISBN 978-0-53492-373-0. "A weighted graph is a graph in which a number w(e), called its weight, is assigned to each edge e."</ref>：例如有一個 <code>simplify</code> 演算法會每條路都俾個權重值佢，個數值愈大表示條路愈難行（成本高）；想像其中兩個節點之間有兩條可能路線 <code>a</code> 同 <code>b</code>，<code>a</code> 係一條完全冇機關嘅平路，而 <code>b</code> 長過 <code>a</code> 之餘仲有十個陷阱設咗喺度，噉正路嚟講，假設 <code>a</code> 同 <code>b</code> 喺其他因素上完全相等，<code>b</code> 嘅權重值理應會大過 <code>a</code> 嘅<ref>Antsfeld, L., Harabor, D. D., Kilby, P., & Walsh, T. (2012, October). Transit routing on video game maps. In ''Eighth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref>。 *最後個演算法會俾一條路線嚟做輸出 <code>output</code> <ref>Goodwin, S. D., Menon, S., & Price, R. G. (2006). Pathfinding in open terrain. In ''Proceedings of International Academic Conference on the Future of Game Design and Technology''.</ref>。 {{clear}} [[File:Weighted network.png|thumb|450px|center|<center>一個權重表；一條路掕住嘅數字表達嗰條路有幾易行<ref group="註">有啲演算法仲會精細到考慮埋連結之間嘅方向性：即係有啲路可能淨係可以向其中一個方向通行，又或者由一個方向行嘅成本同由第個方向行嘅唔同。</ref>。</center>]] 一個搵路演算法嘅輸入 <code>input</code> 望落大致上係噉嘅<ref name="millington2019ch4"/>： <source lang="csharp"> class Graph: // 搵出柞連結 def getConnections(fromNode) class Connection: // 每條連結... // 條連結有個非負嘅數做佢權重 def getCost() // 條連結由邊個節點出發 def getFromNode() // 條連結去邊個節點 def getToNode() </source> 有關搵路嘅具體演算法，可以睇吓[[迪卡斯特拉演算法]]同埋會用某啲[[啟發法]]考慮預計成本嘅 [[A* 搜尋演算法]]<ref name="millington2019ch4"/><ref>Barnouti, N. H., Al-Dabbagh, S. S. M., & Naser, M. A. S. (2016). Pathfinding in strategy games and maze solving using A* search algorithm. ''Journal of Computer and Communications'', 4(11), 15.</ref><ref>Abd Algfoor, Zeyad; Sunar, Mohd Shahrizal; Kolivand, Hoshang (2015). "A Comprehensive Study on Pathfinding Techniques for Robotics and Video Games". ''International Journal of Computer Games Technology''. 2015: 1–11.</ref>。 == 決策 == {{see also|有限狀態機}} [[決策]]係指「由一柞可能選擇當中揀一個」嘅過程。廿世紀嘅電子遊戲 AI 幾乎冚唪唥都會用[[基於規則嘅系統]]（rule-based system）<ref name="stateofindustryp1"/>，例如想像一個寫嚟教電腦玩[[射擊遊戲]]嘅 AI，個 AI 係一部[[有限狀態機]]（finite-state machine），有「防守」、「進攻」同「去搵彈藥」等多個可能狀態，佢內置嘅 AI 演算法就要教佢幾時進入邊個狀態（例：<code>if</code> 自己淨低嘅[[生命值]]低過 50%，<code>then</code> 進入防守狀態－教佢喺自己血低嗰陣要防守）。呢類決策演算法會攞同遊戲輸贏相關嘅資訊（自己同對手血量等等），並且計出要進入邊個狀態（採取邊個策略）。有限狀態機同搵路呢兩個概念係遊戲 AI 嘅基礎<ref>Orkin, J. (2006, March). Three states and a plan: the AI of FEAR. In ''Game Developers Conference'' (Vol. 2006, p. 4).</ref><ref>Gillies, M. (2009). [https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=4812072 Learning finite-state machine controllers from motion capture data] (PDF). ''IEEE transactions on computational intelligence and AI in games'', 1(1), 63-72.</ref>。 一個以有限狀態機形式存在嘅遊戲 AI 望落會有類似噉嘅碼<ref name="gamaFSM">[https://www.gamasutra.com/blogs/CarlBerglund/20170227/292378/Designing_a_simple_game_AI_using_Finite_State_Machines.php Designing a simple game AI using Finite State Machines]. ''Gamasutra''.</ref><ref name="millington2019ch5">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 5.</ref>： <source lang="csharp"> void Update(){ // 呢段碼教一個 AI 玩揸戰機。 switch(state){ // 視乎 state（狀態）係乜，做... case State.PURSUIT: // 如果狀態係 pursuit（追擊）嘅話，做... CheckForDanger(); // 一個睇吓周圍有冇危險嘅子程序 Chase(target, true); // 追目標；呢個子程序當中會有演算法，決定幾時要將 state 呢個變數改變並且離開個子程序。 break; case State.DARWINISM: // 如果狀態係 Darwinism 嘅話，做... var angle = GetDeltaAngle(target); // ... 同一道理 SteerClear(angle); if(!IsOnCollisionCourse) state = pausedState; break; case State.FOLLOW: // ... CheckForDanger(); Chase(squadron.leader); EvaluateSquadron(); break; case State.PATROL: // ... CheckForDanger(); FlyTo(route.goingTo); PatrolManagement(20); break; } void Chase(target, true){ // Chase 呢個子程序 ... // 做 chase 狀態要做嘅行動。 if (.....) // 如果某啲條件達到... break; // 離開子程序，令個程式返到去揀狀態嘅點。 } </source> === 快思邏輯 === {{see also|快思邏輯}} [[快思邏輯]]（fuzzy logic）係相對於一係「真」一係「假」嘅[[布林 (數據類型)|布林]]邏輯嘅一種邏輯。想像家陣有杯水，研究者想按杯水嘅[[攝氏]][[溫度]]將杯水分落「熱」、「暖」同「凍」三個類別，佢可以用布林邏輯嚟分－15 度以下嘅係凍、15 至 40 度嘅係暖... 如此類推，即係話「杯水屬熱」呢句陳述式只能夠係真（1）或者假（0）；另一方面，佢可以用快思邏輯嚟分－10 度以下嘅實係凍，而 10 至 20 度之間嘅水會介乎於凍同暖之間，例如一杯 15 度嘅水會係 0.5 凍 0.5 暖... 如此類推，「杯水屬熱」呢句陳述式嘅數值可以喺真（1）同假（0）之間。快思邏輯呢種思考法係喺 1960 年代中興起嘅<ref>Zadeh, L. A. (1988). Fuzzy logic. ''Computer'', 21(4), 83-93.</ref>。 {{clear}} [[Image:Fuzzy logic temperature en.svg|thumb|center|upright=1.5|用快思邏輯斷定一個溫度係熱、暖定凍；X 軸係溫度，而 Y 軸係真假。]] 快思邏輯喺電子遊戲上都會有用：想像一隻[[射擊遊戲]]當中曉同玩家角色戰鬥嘅 AI 角色；佢具有[[生命值]]呢個屬性，而且係一部有限狀態機－喺每個時間點，佢有「去搵藥包回復生命值」同「繼續戰鬥」呢兩個可能狀態， *如果個程式用嘅係布林邏輯，佢可能會按「<code>if 生命值 < 50%, then 去搵藥包回復生命值, else 繼續戰鬥</code>」嘅邏輯行事， *另一方面，佢又可以用快思邏輯行事，例： if 生命值 < 20%, then 去搵藥包, else if 20% <= 生命值 < 40%, then 一路繼續戰鬥一路同藥包位置維持 x 咁多嘅距離，當中 x = f(淨低嘅生命值)，即係一個介乎於「繼續戰鬥」同「去搵藥包」之間嘅狀態。 ... 喺多數情況下，用快思邏輯製作遊戲 AI 會令個 AI 變得更加似人－人類做起決策上嚟都係一定程度跟快思邏輯嘅<ref name="millington2019ch5"/><ref>[https://www.gamasutra.com/view/feature/131705/game_ai_the_state_of_the_industry.php?page=2 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamastura''. p. 2.</ref>。 === 決策樹 === [[File:Decision tree model.png|thumb|300px|一樖決定'''去玩'''（play）定'''唔好去玩'''（don't play）嘅三步決策樹]] {{see also|蒙地卡羅樹搜索}} [[決策樹]]（decision tree）係一種用樹狀圖做決策嘅做法。一樖決策樹會有若干個'''節點'''（node），每個節點代表一個決策點，會有若干個箭咀指去下一柞節點（下一步），每個箭咀表示「如果揀咗呢個選項，就去呢個決策點」。想像附圖嗰樖決策樹， *個決策者想決定好唔好去玩， *喺開頭個節點，去玩（play）嘅[[效益|價值]]有 9 分，唔好去玩（don't play）嘅價值有 5 分，然後睇天氣（OUTLOOK）， *如果晴天（sunny），去玩嘅價值變成 2 分，唔好去玩嘅價值變成 3 分，然後個決策者會睇[[濕度]]（HUMIDITY）... 如此類推。 喺運算上，一樖決策樹節點數量 <math>n</math> 愈大，運算樖樹要用嘅時間就愈多<ref>Bontrager, P., Khalifa, A., Mendes, A., & Togelius, J. (2016, September). Matching games and algorithms for general video game playing. In ''Twelfth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference''.</ref><ref>Kleinsmith, A., & Gillies, M. (2013). Customizing by doing for responsive video game characters. ''International Journal of Human-Computer Studies'', 71(7-8), 775-784.</ref>。 喺遊戲 AI 上，[[蒙地卡羅樹搜索]]（Monte Carlo tree search，MCTS）係一種比較實際嘅做法：現實世界嘅電子遊戲嘅決策樹通常都大得好交關，可能去到第二第三步經已有成幾千個節點，夾硬考慮嗮所有嘅可能性喺實際應用上根本唔可行；MCTS 簡單啲講就係有技巧噉搜索一樖決策樹－會揀定一個深度值 <math>d</math> 做「要考慮幾多步」，並且喺每步按某啲準則揀邊啲節點嘅下一步值得考慮（例如可能搵個[[人工神經網絡]]計吓邊啲節點比較有可能發生），而如果上述嘅演算法設計得夠好，MCTS 可以有效噉教電腦玩遊戲<ref>Cameron Browne; Edward Powley; Daniel Whitehouse; Simon Lucas; Peter I. Cowling; Philipp Rohlfshagen; Stephen Tavener; Diego Perez; Spyridon Samothrakis; Simon Colton (March 2012). "A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods". ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games''. 4 (1): 1–43.</ref><ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。2016 年打贏九段[[圍棋]]棋手[[李世石]]而出名嘅人工智能程式 [[AlphaGo]] 就係用咗 MCTS 嘅技術<ref>Liu, Michael (10 October 2017). "[https://medium.com/@quasimik/monte-carlo-tree-search-applied-to-letterpress-34f41c86e238 General Game-Playing With Monte Carlo Tree Search]". ''Medium''.</ref>。 決策樹可以用相對簡單嘅[[條件運算式]]編寫<ref name="millington2019ch5"/>： <source lang="csharp"> struct RandomDecision (Decision): lastFrame = -1 lastDecision = false def test(): if frame() > lastFrame + 1: lastDecision = randomBoolean() lastFrame = frame() return lastDecision </source> {{clear}} === 策略戰術 === {{see also|博弈論|軍事策略}} 一個遊戲 AI 唔淨只要識得做決策，而且仲有識得判斷邊個選擇能夠令佢打贏嘅機會率最大化。一般嚟講，一個遊戲 AI 需要有一套[[策略]]（strategy），套策略會講明「喺情況 <math>A</math> 我會採取噉嘅行動」、「喺情況 <math>B</math> 我會採取噉嘅行動」... 等等嘅資訊，令佢喺適當嘅時候用適當嘅[[戰術]]（tactics）；策略喺遊戲 AI 上係一個重大課題－聰明嘅 AI 能夠令一隻遊戲更加好玩，而且理論性啲嘅[[人工智能]]研究亦都對「點樣令一部電腦出現有[[智能]]嘅策略性行動」呢個問題感興趣<ref name="stateofindustryp1">[https://www.gamasutra.com/view/feature/131705/game_ai_the_state_of_the_industry.php?page=2 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamastura''. p. 1.</ref><ref name="millington2019ch6">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 6.</ref>。 喺有地圖嘅[[電子遊戲類型|遊戲類型]]當中，遊戲 AI 演算法好多時會運用對地圖唔同位置嘅戰略價值嘅判斷：例如想像一隻[[射擊遊戲]]，設計者想教遊戲 AI 有策略噉喺地圖上移動同揀企嘅位置，佢可以用演算法將地圖變成一幅圖論入面嘅圖（睇返上面[[搵路]]），然後按照一套事先制訂咗嘅演算法 <code>judge value</code>，<code>judge value</code> 會每個節點都俾個數值 <math>u</math> 佢，<math>u</math> 代表咗嗰個位置喺戰術上有幾有利（<math>u</math> 會取決於嗰個位置嘅高度、掩護物嘅存在、有冇逃走路線以及有冇彈藥供應等嘅因素），並且喺每個時間點一路決定自己應該要喺邊個狀態（睇返上面[[有限狀態機]]嘅嘢）一路嘗試盡量將自己移向 <math>u</math> 值高嘅位置<ref group="註">個 AI 嘅狀態可能會影響一個位置嘅 <math>u</math> 值。例：如果一個 AI 生命值低，進入咗「搵地方匿埋同回復生命值」嘅狀態，佢理應會想去便於防守嘅位置多過想去便於攻擊嘅位置。</ref>；當中 <code>judge value</code> 嘅質素－有幾能夠準確噉判斷一個位置嘅戰略價值－反映個 AI 嘅戰略能力。呢種做法喺現實嘅軍事策略入面都會用到。事實係，喺[[動作遊戲]]同[[戰略遊戲]]嘅 AI 設計當中，設計師往往會參考現實世界嘅軍事策略<ref name="millington2019ch6"/>。 === 協調行動 === {{see also|群體智能}} 喺廿一世紀嘅電子遊戲當中，一個 AI 角色好多時唔淨只要單獨噉行動，仲要識得同（由 AI 或者玩家控制嘅）第啲個體合作：喺好多戰略遊戲同動作遊戲入面都會有成隊人一齊上嘅 AI 敵人角色，又有啲戰略射擊遊戲會俾玩家扮演指揮官，一路戰鬥一路指揮住由 AI 控制嘅隊友，例：隊友係有限狀態機，有「掩護玩家」、「去搵彈藥」同「進攻」等多個狀態，玩家可以指定佢哋要去邊個狀態<ref group="註">順帶一提，現實嘅遊戲通常都係玩家指揮 AI 而唔係 AI 指揮玩家，因為主流[[遊戲設計師]]認為俾玩家做指揮，隻遊戲會好玩啲。</ref>。喺呢啲情況下，一個噉嘅 AI 角色內部嘅演算法要攞「同佢合作緊嗰啲個體嘅行動」作為 <code>input</code>；呢類 AI 大致上可以按「會唔會由高層嗰度收 <code>input</code>」分做兩類－ *[[由上至下過程|由上至下]]（top-down），指某個高層個體會攞一啲 <code>input</code>，並且對下層嘅個體落命令，好似現實世界由[[將軍]]等高階將士指揮軍隊作戰噉；呢啲高層個體好多時能夠鳥瞰遊戲地圖，所以佢哋手上會有一啲下層個體冇嘅資訊；同埋 *[[由下至上過程|由下至上]]（bottom-up），指各個個體分別噉對自己周圍嘅環境嘅變數（包括視線範圍內嘅隊友）作出判斷，並且 <code>output</code> 各自嘅行動，而唔會由任何高層嗰度收命令；喺某啲情況下，呢類演算法可以引致望落好似成個隊伍有一個智能噉嘅行為（可以睇埋[[群體智能]]）<ref name="millington2019ch6"/><ref>Díaz, G., & Iglesias, A. (2017, July). Intelligent behavioral design of non-player characters in a FPS video game through PSO. In ''International Conference on Swarm Intelligence'' (pp. 246-254). Springer, Cham.</ref>。 呢兩種做法各有優劣。 {{clear}} == 學習 == [[File:Evolution-of-Adaptive-Behaviour-in-Robots-by-Means-of-Darwinian-Selection-pbio.1000292.s007.ogv|thumb|300px|一班[[機械人]]學識慢慢噉一齊合作推郁物件。]] {{see also|機械學習}} [[機械學習]]（machine learning，簡稱 ML）係人工智能上嘅一種技術。指用程式編寫教一部電腦做[[學習]]，典型做法如下<ref>The definition "without being explicitly programmed" is often attributed to Arthur Samuel, who coined the term "machine learning" in 1959, but the phrase is not found verbatim in this publication, and may be a paraphrase that appeared later. Confer "Paraphrasing Arthur Samuel (1959), the question is: How can computers learn to solve problems without being explicitly programmed?" in Koza, John R.; Bennett, Forrest H.; Andre, David; Keane, Martin A. (1996). Automated Design of Both the Topology and Sizing of Analog Electrical Circuits Using Genetic Programming. ''Artificial Intelligence in Design'' '96. Springer, Dordrecht. pp. 151–170.</ref><ref name="bishop2006">Bishop, C. M. (2006), ''Pattern Recognition and Machine Learning'', Springer.</ref>{{rp|p. 2}}： #編寫一個程式，教部電腦點樣由數據嗰度建立一個[[數學模型]]嚟描述佢對啲[[變數 (科研)|變數]]之間嘅關係嘅知識； #搵啲樣本數據（即係所謂嘅「訓練數據」）返嚟，俾個程式處理吓啲數據入面嘅個案，等部電腦按個程式建立一個數學模型；跟住 #喺將來再撞到同類個案嗰時，部電腦就會曉按佢個程式，用建立咗嗰個模型，對呢啲之前未見過嘅個案作出預測－個設計者唔使明文噉教部電腦點樣應對呢啲前所未見嘅個案，部電腦都會有能力一定程度上應對。 原則上，如果一個遊戲 AI 能夠記住玩家過去嘅行為（描述玩家行為嘅變數數值就係數據），再按呢樣資訊改變自己嘅行為，噉就會做到「遊戲 AI 曉學習同適應，持續為玩家提供新挑戰」嘅效果。一個簡單嘅例子有以下噉嘅做法<ref name="millington2019ch7">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 7.</ref>： 記低玩家而家選擇咗邊個戰術， 按手上數據（玩家喺過去 n 個時間點每一個當中揀咗邊個戰術），計算玩家揀每個戰術嘅機會率， 將出現機會率最大嘅戰術做「預佢會用嘅戰術」。 揀選能夠最有效噉應對「預佢會用嘅戰術」嘅戰術。 廿一世紀初嘅遊戲 AI 界變得重視對機械學習嘅討論：一方面，有好多遊戲設計師都希望自己嘅遊戲嘅 AI 可以做到曉學習，不過另一方面又有遊戲設計學者指出，曉學習嘅遊戲程式有「難控制難預測」嘅問題，而遊戲環境太難預測好多時會搞到玩家冇癮<ref>[https://www.theverge.com/2019/3/6/18222203/video-game-ai-future-procedural-generation-deep-learning HOW ARTIFICIAL INTELLIGENCE WILL REVOLUTIONIZE THE WAY VIDEO GAMES ARE DEVELOPED AND PLAYED]. ''The Verge''.</ref><ref>Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Real-time neuroevolution in the NERO video game. ''IEEE transactions on evolutionary computation'', 9(6), 653-668.</ref>。亦有 AI 領域嘅科學家指出，電子遊戲本質上就係設計嚟俾一個[[認知系統]]慢慢[[學習]]（遊戲難度一般會慢慢提高）嘅，所以電子遊戲係一個好便於研究點樣教 AI 學習嘅環境－遊戲製作同 AI 呢兩個領域做到相輔相成<ref>[https://towardsdatascience.com/video-games-as-a-perfect-playground-for-artificial-intelligence-3b4ebeea36ce Video Games as a Perfect Playground for Artificial Intelligence]. ''Towards Data Science''.</ref><ref>[https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-in-video-games-3e2566d59c22 Artificial Intelligence in Video Games]. ''Towards Data Science''.</ref>。 喺現實世界嘅[[遊戲製作]]當中，機械學習嘅遊戲 AI 通常係'''離線'''（offline）做嘅：想像有個[[網上遊戲]]程式，會一路俾玩家玩一路學習，所以會[[在線機械學習|係噉變化]]，但噉通常會引致一個問題－喺管理網上遊戲嘅途中，製作組要做[[程式除錯]]（debugging）嘅工作，而要檢查程式錯誤，個錯誤就一定要能夠重複出現，等編程員慢慢研究個錯誤係點嚟，所以俾個遊戲程式係噉變化會搞到除錯嘅工作變得撈絞。因為呢個緣故，遊戲 AI 機械學習（尤其係網上遊戲）比較常用嘅做法係離線做，即係例如每隔一段時間就要個網上遊戲程式離線，按機械學習演算法更新，先至再上返線<ref name="millington2019ch7"/>。 == 第啲應用 == [[File:Dragon trees.jpg|thumb|300px|六樖用程序生成產生嘅虛擬樹]] {{see also|瓣瓣掂玩遊戲}} 喺廿世紀嗰陣，遊戲 AI 嘅用途幾乎完全局限於教遊戲程式點樣控制啲 [[非玩家角色|NPC]]，搵路、有限狀態機同蒙地卡羅樹搜索等嘅技術都係噉。但自從廿一世紀開始，遊戲 AI 界開始將人工智能嘅相關技術應用落去其他嘅用途嗰度，包括<ref name="revisit"/>： *[[玩家體驗模擬]]（player experience modeling）：遊戲製作其中一個最重要嘅目的係要令玩家玩嗰陣開心過癮；人工智能相關技術可以用嚟建立模擬玩家體驗嘅模型，呢啲模型一般會攞描述遊戲[[參數]]嘅變數做 <code>input</code>（例如係[[關卡 (電子遊戲)|關卡]]嘅參數（有幾多敵人、幾長...）同遊戲畫面呀噉），而 <code>output</code> 就係（個模型所預測嘅）玩家體驗，後者可以用「喺玩家玩完之後，問佢哋 1 至 10 分會俾隻遊戲幾多分」等嘅方法量度；然後研究者可以用監督式學習訓練[[人工神經網絡]]由遊戲參數預測玩家體驗－如果順利嘅話，個模型可以話到俾製作組聽，「如果隻遊戲係噉噉噉樣，玩家嘅體驗會係噉噉噉樣」等嘅資訊<ref>Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2008). Entertainment modeling through physiology in physical play. ''International Journal of Human-Computer Studies'', 66(10), 741-755.</ref><ref>Yannakakis, G. N., Martínez, H. P., & Jhala, A. (2010). Towards affective camera control in games. ''User Modeling and User-Adapted Interaction'', 20(4), 313-340.</ref>。可以睇埋用嚟做[[偏好學習]]（preference learning）嘅[[人工神經網絡]]<ref>G. N. Yannakakis. Preference Learning for Affective Modeling. In ''Proceedings of the Int. Conf. on Affective Computing and Intelligent Interaction'', pages 126–131, Amsterdam, The Netherlands, September 2009. IEEE.</ref><ref>G. N. Yannakakis, M. Maragoudakis, and J. Hallam. Preference Learning for Cognitive Modeling: A Case Study on Entertainment Preferences. IEEE Systems, ''Man and Cybernetics; Part A: Systems and Humans'', 39(6):1165–1175, November 2009.</ref>。 *[[程序生成]]（procedural generation）：程序生成係[[電腦科學]]上嘅概念，指用[[演算法]]嚟生成[[數據]]嘅做法。舉個例子說明，程序生成喺[[電子遊戲設計]]上好常用：有啲遊戲可能會想幅地圖嘅地形有啲[[隨機性]]嘅起伏－例子有[[做個創世神]]（Minecraft）－於是個[[遊戲程式]]要嘅嘢就唔係好似一般嘅遊戲噉，死記住幅地圖係乜嘢樣嘅，而係記住一段演算法，並且喺個玩家要求個程式整一幅地圖（撳「開始遊戲」）嗰時，即場用段演算法整一幅地圖出嚟。呢啲演算法當中可以有隨機性，所以次次產生地圖嗰陣，最後出嗰幅地圖都唔同樣<ref>Shaker, Noor; Togelius, Julian; Nelson, Mark J. (2016). ''Procedural Content Generation in Games: A Textbook and an Overview of Current Research''. Springer.</ref><ref>Moss, Richard (January 1, 2016). "[https://www.gamasutra.com/view/news/262869/7_uses_of_procedural_generation_that_all_developers_should_study.php 7 uses of procedural generation that all developers should study] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190827015814/https://www.gamasutra.com/view/news/262869/7_uses_of_procedural_generation_that_all_developers_should_study.php |date=2019年8月27號 }}". ''Gamasutra''.</ref>。而家想像一個遊戲程式，要用程序生成整一個關卡出嚟俾玩家玩，佢可以用類似噉嘅做法嚟將玩家滿足感最大化<ref>Togelius, J., De Nardi, R., & Lucas, S. M. (2007, April). Towards automatic personalised content creation for racing games. In ''2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games'' (pp. 252-259). IEEE.</ref><ref>A. Martin, A. Lim, S. Colton, and C. Browne. Evolving 3D buildings for the prototype video game subversion. ''Applications of Evolutionary Computation'', pages 111–120, 2010</ref>： *:用程序生成，產生 n 個關卡； *:[[Foreach]] 產生出嚟嘅關卡， *::用一個事先訓練好嘅人工神經網絡（睇返上面玩家體驗模擬），預計呢個關卡會造成幾高嘅玩家滿足感； *:揀預計玩家滿足感最高嗰個關卡俾玩家玩。 *[[遊戲分析]]（game analytics）：遊戲分析係[[行為分析]]（behavioral analytics）嘅一種，指遊戲製作者特登將遊戲程式編寫成曉紀錄[[玩家]]行為嘅相關數據，並且按呢啲數據做有關管理隻遊戲嘅決策；舉個例說明，一隻[[網上遊戲]]，製作者將個遊戲程式編寫成曉紀錄遊戲世界入面每個地點有幾多玩家到訪同每個玩家喺嗰度逗留幾耐，而佢哋發現有個地點零舍唔受歡迎（好少玩家到訪，玩家平均逗留時間短），於是就更改嗰個地點嘅設計，等嗰個地點有趣啲，打後嘅數據反映玩家到訪次數多咗同逗留時間長咗<ref>El-Nasr, M. S., Drachen, A., & Canossa, A. (2016). ''Game analytics''. Springer London Limited.</ref><ref>Bauckhage, C., Drachen, A., & Sifa, R. (2014). Clustering game behavior data. ''IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games'', 7(3), 266-278.</ref>。有唔少人工智能相關嘅技術都可以攞嚟幫手做遊戲分析方面嘅工作，例如[[聚類分析]]（cluster analysis；一種按若干個變數將個案分做聚類嘅分析方法）就試過俾人攞嚟將一隻遊戲嘅玩家按「玩遊戲嗰陣嘅行為」嚟分類<ref>Drachen, A., Canossa, A., & Yannakakis, G. N. (2009, September). Player modeling using self-organization in Tomb Raider: Underworld. In ''2009 IEEE symposium on computational intelligence and games'' (pp. 1-8). IEEE.</ref>。 *[[電子遊戲機械人]]（video game bot）：係一啲特殊嘅人工智能程式，曉一定程度上代人打機；用家要用某啲方法將隻遊戲嘅狀態做 <code>input</code> 俾個機械人，然後個程式又要曉用某啲方法做運算，再俾出一個 <code>output</code>，<code>output</code> 代表佢決定要撳嘅掣，靠噉嚟俾個機械人玩隻遊戲。寫得夠好嘅機械人表現仲可以超越人類玩家，有啲玩家會用機械人嚟[[電子遊戲茅招|出茅招]]－聲稱佢係靠自己玩，但查實係用機械人代佢玩嘅；另一方面，喺遊戲製作過程當中，遊戲製作者有陣時亦會用機械人嚟[[遊戲測試|測試]]隻遊戲<ref>Kaminka, G. A., Veloso, M. M., Schaffer, S., Sollitto, C., Adobbati, R., Marshall, A. N., ... & Tejada, S. (2002). Gamebots: a flexible test bed for multiagent team research. ''Communications of the ACM'', 45(1), 43-45.</ref><ref>Villanes, A. (2013). Analytical approach for bot cheating detection in a massive multiplayer online racing game. ''North Carolina State University''.</ref>。 {{clear}} == 註釋 == {{Reflist|group=註}} == 演算法 == {{div col|style=column-count:3}} *[[行為樹]] *[[馬可夫鏈]] *[[自動計劃]] *[[群動]] *[[導航網格]] *[[人群模擬]] *[[解迷宮演算法]] {{div col end}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[遊戲製作]] *[[遊戲設計]] *[[人工神經網絡]] *[[瓣瓣掂玩遊戲]] *[[電子遊戲詞彙]] *[[投入感]] *[[心流體驗]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Bourg; Seemann (2004). ''AI for Game Developers''. O'Reilly & Associates. ISBN 0-596-00555-5. *Buckland (2002). ''AI Techniques for Game Programming''. Muska & Lipman. ISBN 1-931841-08-X. *Buckland (2004). ''Programming Game AI By Example''. Wordware Publishing. ISBN 1-55622-078-2. *Champandard (2003). ''AI Game Development''. New Riders. ISBN 1-59273-004-3. *Cruz, C. A., & Uresti, J. A. R. (2017). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S1875952117300095?token=2C8165225B3AF8171C7A2EFA939A46A26C0DEC8E345BC2842CD35B09DAB98D9D0F0199E7CEA3599738374094D434C7B5 Player-centered game AI from a flow perspective: Towards a better understanding of past trends and future directions] (PDF). ''Entertainment Computing'', 20, 11-24. *Funge (1999). ''AI for Animation and Games: A Cognitive Modeling Approach''. A K Peters. ISBN 1-56881-103-9. *Funge (2004). ''Artificial Intelligence for Computer Games: An Introduction''. A K Peters. ISBN 1-56881-208-6. *Le Hy, R., Arrigoni, A., Bessiere, P., & Lebeltel, O. (2004). [https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S092188900400048X?token=6986CC514F445DD70C114FCD61A724C50E3F8F2588C1043EC6317961D5856B6B612FE43D0FE0037A278FAD9BCA3CD54B Teaching bayesian behaviours to video game characters] (PDF). ''Robotics and Autonomous Systems'', 47(2-3), 177-185. *Millington (2005). ''Artificial Intelligence for Games''. Morgan Kaufmann. ISBN 0-12-497782-0. *Schaeffer, J. (2001). A gamut of games. ''AI Magazine'', 22(3), 29-29. *Schwab (2004). ''AI Game Engine Programming''. Charles River Media. ISBN 1-58450-344-0. *Smed and Hakonen (2006). ''Algorithms and Networking for Computer Games''. John Wiley & Sons. ISBN 0-470-01812-7. *Spronck, P., Sprinkhuizen-Kuyper, I., & Postma, E. (2004, November). [http://www.socsci.ru.nl/idak/publications/papers/SpronckGAMEON2004.pdf Difficulty scaling of game AI]. In ''Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Games and Simulation'' (GAME-on 2004) (pp. 33-37). *Thompson, T. (2019). [https://www.gamasutra.com/blogs/TommyThompson/20190124/333902/Why_Friendly_AI_Cheat_in_Ghost_Recon_Wildlands.php Why Friendly AI Cheat in Ghost Recon Wildlands]. ''Gamasutra''. *Yannakakis, G. N. (2012). "[https://web.archive.org/web/20140808052149/http://aida.ii.uam.es/teaching/videojuegos/wp-content/uploads/course_files_12_13/gameAI.pdf Game AI revisited]" (PDF). ''Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers'': 285–292. *Woodcock, S. (1999). [https://www.gamasutra.com/view/feature/3371/game_ai_the_state_of_the_industry.php?print=1 Game AI: The State of the Industry]. ''Gamasutra''. *Zook, A., & Riedl, M. (2012, October). A temporal data-driven player model for dynamic difficulty adjustment. In ''Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment'' (Vol. 8, No. 1). {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Game artificial intelligence|遊戲人工智能}} *[https://web.archive.org/web/20110102030422/http://archives.igda.org/ai/ Special Interest Group on Artificial Intelligence @IGDA]. *[https://web.archive.org/web/20070520232449/http://www.aiwisdom.com/ AI Game Programming Wisdom] on aiwisdom.com. *[http://gameaibook.org/book.pdf Georgios N. Yannakakis and Julian Togelius]. *[https://www.polygon.com/2016/9/22/13018336/titanfall-2-attrition-mode Titanfall 2 will bring back Attrition mode]. ''Polygon''. {{視像遊戲}} {{人工智能}} [[Category:人工智能]] [[Category:電子遊戲]] dttzu5xk7wl2obu64ihigqha8m54kiw 10 208346 1864954 1335060 2022-08-18T12:18:20Z 182.239.92.50 wikitext text/x-wiki {{asbox | image = Flag-map of Iran (tricolour).svg | pix = 30 | subject = [[伊朗]]地理 | qualifier = | category = 伊朗地理楔類 | tempsort = | name = Template:Iran-geo-stub }}<noinclude> [[Category:地理楔模|Iran]] [[類:伊朗模|地理楔]] </noinclude> k9hs29smwpjsvqvufsmugo3j4x7vg3g 0 210051 1864994 1850402 2022-08-18T14:22:42Z Pokman817 53354 /* 其他 */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 趙啓嵐 | 原名 = 趙啓嵐 | 類型 = 童星 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 英文名 = Matt Jiu | 暱稱 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth_date_and_age|2009|9|4}} | 出生地點 = {{HK}} | 職業 = [[中學生]]、[[演員]]、[[模特兒]] | 語言 = [[粵語]]、[[普通話|國語]]、[[英語]] | 代表作 = | 經紀公司 = | IMDb = }} '''趙啓嵐'''（{{lang-en|'''Matt Jiu'''}}，{{bd|2009年|9月4號}}）係[[香港]][[童星]]，曾經參與唔少電視節目演出，亦有拍攝平面廣告。 ==演出作品== ===[[香港電台]]劇集=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- |rowspan="2" |2016年 |[[同行者]]：內褲 |陳子軒 |- |[[人間有情]]：蘋果的故事 |添添 |- |rowspan="2" |2017年 |[[彩虹交匯處 (電視節目)|彩虹交匯處]]：租客的衣櫃 |哥哥 |- |[[忘憂理髮店]]：金鉸剪 |剪頭髮細路 |- |2018年 |那些年那些歌II 謝安琪篇：《Kontinue》－我愛茶餐廳 |細佬 |- |2019年 |[[迷什麼]]：我個仔要入名校 |Ryan |} ===[[ViuTV]]劇集=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- | rowspan="2" |2019年||[[仇老爺爺]]||童年仇樂秋 |- |[[假設性無罪]] |希希 |} ===[[無綫電視]]劇集=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- |2018年 |[[救妻同學會]] |童年李恩朗 |- |2020年 |[[使徒行者3]] |呂正植 |- |2022年 |[[金宵大廈2]] |莫志佳 Timmy |} ===[[無綫電視]]資訊節目=== {|class="wikitable" |- !首播||節目名||角色 |- |2016年 |[[湊仔攻略]]第3、5、10集 |樂樂 |} ===網絡電視劇=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- |2017年 |[[反黑]] |韓世鳳 |} ===電影=== {|class="wikitable" |- !首播||戲名||角色 |- |2018年 |[[淪落人]] |人像照細路 |- | rowspan="3" |2019年 |[[G殺]] |檔主個仔 |- |[[小Q]] | |- |[[最佳男友進化論]] |婚宴花仔 |- | rowspan="2" |2020年 |[[冥通銀行特約：翻生爭霸戰]] |許瘋（細路形象） |- |[[狂舞派3]] |Heyo（童年） |} ===[[鮮浪潮]]短片=== {|class="wikitable" |- align=center !首播||片名||角色 |- |2019年||我的孤兒||子希 |} ===MV演出=== {|class="wikitable" |- align=center !年份||歌名||歌手 |- |rowspan="3" |2018年||[https://www.youtube.com/watch?v=f-e7SlvpZBk 大不了一代]||[[Nowhere boys]] |- |[https://www.youtube.com/watch?v=Ocv3jFO3zzY 爸媽]||[[Myar|Myar 麥芽]] |- |[https://www.youtube.com/watch?v=64ypIDlA-xE 瘋癲世代]||歐國成 Travis ft. [[吳保錡]] Poki |} ===香港電台節目=== *2017年：[[天下父母心-快樂家長指引]]：一個孩子？兩個孩子？或者…… *2017年：[[自在8點半（旅遊）]]：第八集 ===舞台劇=== *2019年：《慧藍的告白》 ===微電影=== *2016年：[https://www.youtube.com/watch?v=EM1ZJuU6lGk 《路．放膽走》] *2016年：[https://www.youtube.com/watch?v=7HkDIiriS6c 《一分鐘・一份情》沙畫母子情 - 楊玉梅] *2017年：[https://www.youtube.com/watch?v=kIFxdyL0cD4 【品格培育】如何教出勇敢自信的小孩] *2019年：[https://www.youtube.com/watch?v=KBwBCMZsaJw 微辣Manner：富臨集團─每個食火鍋的人，背後都有段故事！] ===電視廣告／宣傳片=== {| class="wikitable" !年份 !廣告 |- |2018年 |[https://www.youtube.com/watch?v=6roD-vcsVpk 皇冠濕廁紙] |} ===平面廣告／報刊模特兒=== {| class="wikitable" !年份 !報刊／種類 !標題 |- | rowspan="2" |2014年 | rowspan="2" |明報 |開學準備：整裝待發 醒神開學 |- |開學準備：字典愈厚愈好？ 中小學生要求大不同 選對啞老師趣學英語 |- |2016年 |巴士車身廣告 |領展 |- |2019年 |平面廣告 |日本叮叮 |- |2020年 |親子王 |孩子留家變契機 學培養規律生活 |- |2021年 |平面廣告 |SAVEWO 3DMASK KIDS |} ===其他=== ;2017年 *亞洲公營電視台：兒童劇《消失的茶果》 ;2018年 *[[第37屆香港電影金像獎]]開幕表演 ;2019年 *《爸媽講呢D》：[https://www.youtube.com/watch?v=YXYKwyfwQ_0 金像獎童星楊鎧凝 趙啓嵐入行經過，童年從演仍不失童真] *《爸媽講呢D》：[https://www.youtube.com/watch?v=pIJCkNVy06k 金像獎童星用兒童圖書表演講故事 將人狼演釋成喜劇角色] ;2020年 *[[細路開電視]]節目小主持 *兒歌《[https://www.youtube.com/watch?v=QpTRg2qU-gE 家 有愛]》 ;2022年 *[https://www.youtube.com/watch?v=iD_iVnWETGM 母親節念親恩音樂分享會] *[[天下華人唱出好詩歌大賽]] [https://www.youtube.com/watch?v=YYlryL9neb4 初賽] [https://www.youtube.com/watch?v=Up_tq_McGoI 66強VS大賽] *《[[就是青春]]》參考者 ==出面網頁== *{{facebook}} *{{instagram}} *{{youtube|channel=UC25tNNuCVgAAa1QseLtoHFQ}} * {{Hkmdb name|94904}} [[Category:香港童星]] 81wpxau6h7sgfpyf66myuyybhp7cdua 1864995 1864994 2022-08-18T14:22:53Z Pokman817 53354 /* 其他 */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 趙啓嵐 | 原名 = 趙啓嵐 | 類型 = 童星 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 英文名 = Matt Jiu | 暱稱 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth_date_and_age|2009|9|4}} | 出生地點 = {{HK}} | 職業 = [[中學生]]、[[演員]]、[[模特兒]] | 語言 = [[粵語]]、[[普通話|國語]]、[[英語]] | 代表作 = | 經紀公司 = | IMDb = }} '''趙啓嵐'''（{{lang-en|'''Matt Jiu'''}}，{{bd|2009年|9月4號}}）係[[香港]][[童星]]，曾經參與唔少電視節目演出，亦有拍攝平面廣告。 ==演出作品== ===[[香港電台]]劇集=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- |rowspan="2" |2016年 |[[同行者]]：內褲 |陳子軒 |- |[[人間有情]]：蘋果的故事 |添添 |- |rowspan="2" |2017年 |[[彩虹交匯處 (電視節目)|彩虹交匯處]]：租客的衣櫃 |哥哥 |- |[[忘憂理髮店]]：金鉸剪 |剪頭髮細路 |- |2018年 |那些年那些歌II 謝安琪篇：《Kontinue》－我愛茶餐廳 |細佬 |- |2019年 |[[迷什麼]]：我個仔要入名校 |Ryan |} ===[[ViuTV]]劇集=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- | rowspan="2" |2019年||[[仇老爺爺]]||童年仇樂秋 |- |[[假設性無罪]] |希希 |} ===[[無綫電視]]劇集=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- |2018年 |[[救妻同學會]] |童年李恩朗 |- |2020年 |[[使徒行者3]] |呂正植 |- |2022年 |[[金宵大廈2]] |莫志佳 Timmy |} ===[[無綫電視]]資訊節目=== {|class="wikitable" |- !首播||節目名||角色 |- |2016年 |[[湊仔攻略]]第3、5、10集 |樂樂 |} ===網絡電視劇=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- |2017年 |[[反黑]] |韓世鳳 |} ===電影=== {|class="wikitable" |- !首播||戲名||角色 |- |2018年 |[[淪落人]] |人像照細路 |- | rowspan="3" |2019年 |[[G殺]] |檔主個仔 |- |[[小Q]] | |- |[[最佳男友進化論]] |婚宴花仔 |- | rowspan="2" |2020年 |[[冥通銀行特約：翻生爭霸戰]] |許瘋（細路形象） |- |[[狂舞派3]] |Heyo（童年） |} ===[[鮮浪潮]]短片=== {|class="wikitable" |- align=center !首播||片名||角色 |- |2019年||我的孤兒||子希 |} ===MV演出=== {|class="wikitable" |- align=center !年份||歌名||歌手 |- |rowspan="3" |2018年||[https://www.youtube.com/watch?v=f-e7SlvpZBk 大不了一代]||[[Nowhere boys]] |- |[https://www.youtube.com/watch?v=Ocv3jFO3zzY 爸媽]||[[Myar|Myar 麥芽]] |- |[https://www.youtube.com/watch?v=64ypIDlA-xE 瘋癲世代]||歐國成 Travis ft. [[吳保錡]] Poki |} ===香港電台節目=== *2017年：[[天下父母心-快樂家長指引]]：一個孩子？兩個孩子？或者…… *2017年：[[自在8點半（旅遊）]]：第八集 ===舞台劇=== *2019年：《慧藍的告白》 ===微電影=== *2016年：[https://www.youtube.com/watch?v=EM1ZJuU6lGk 《路．放膽走》] *2016年：[https://www.youtube.com/watch?v=7HkDIiriS6c 《一分鐘・一份情》沙畫母子情 - 楊玉梅] *2017年：[https://www.youtube.com/watch?v=kIFxdyL0cD4 【品格培育】如何教出勇敢自信的小孩] *2019年：[https://www.youtube.com/watch?v=KBwBCMZsaJw 微辣Manner：富臨集團─每個食火鍋的人，背後都有段故事！] ===電視廣告／宣傳片=== {| class="wikitable" !年份 !廣告 |- |2018年 |[https://www.youtube.com/watch?v=6roD-vcsVpk 皇冠濕廁紙] |} ===平面廣告／報刊模特兒=== {| class="wikitable" !年份 !報刊／種類 !標題 |- | rowspan="2" |2014年 | rowspan="2" |明報 |開學準備：整裝待發 醒神開學 |- |開學準備：字典愈厚愈好？ 中小學生要求大不同 選對啞老師趣學英語 |- |2016年 |巴士車身廣告 |領展 |- |2019年 |平面廣告 |日本叮叮 |- |2020年 |親子王 |孩子留家變契機 學培養規律生活 |- |2021年 |平面廣告 |SAVEWO 3DMASK KIDS |} ===其他=== ;2017年 *亞洲公營電視台：兒童劇《消失的茶果》 ;2018年 *[[第37屆香港電影金像獎]]開幕表演 ;2019年 *《爸媽講呢D》：[https://www.youtube.com/watch?v=YXYKwyfwQ_0 金像獎童星楊鎧凝 趙啓嵐入行經過，童年從演仍不失童真] *《爸媽講呢D》：[https://www.youtube.com/watch?v=pIJCkNVy06k 金像獎童星用兒童圖書表演講故事 將人狼演釋成喜劇角色] ;2020年 *[[細路開電視]]節目小主持 *兒歌《[https://www.youtube.com/watch?v=QpTRg2qU-gE 家 有愛]》 ;2022年 *[https://www.youtube.com/watch?v=iD_iVnWETGM 母親節念親恩音樂分享會] *[[天下華人唱出好詩歌大賽]] [https://www.youtube.com/watch?v=YYlryL9neb4 初賽] [https://www.youtube.com/watch?v=Up_tq_McGoI 66強VS大賽] *《[[就是青春]]》參賽者 ==出面網頁== *{{facebook}} *{{instagram}} *{{youtube|channel=UC25tNNuCVgAAa1QseLtoHFQ}} * {{Hkmdb name|94904}} [[Category:香港童星]] gb0rop50pdrui92fim8vyppbcrk6uk4 1864996 1864995 2022-08-18T14:28:21Z Pokman817 53354 /* 其他 */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 趙啓嵐 | 原名 = 趙啓嵐 | 類型 = 童星 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 英文名 = Matt Jiu | 暱稱 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth_date_and_age|2009|9|4}} | 出生地點 = {{HK}} | 職業 = [[中學生]]、[[演員]]、[[模特兒]] | 語言 = [[粵語]]、[[普通話|國語]]、[[英語]] | 代表作 = | 經紀公司 = | IMDb = }} '''趙啓嵐'''（{{lang-en|'''Matt Jiu'''}}，{{bd|2009年|9月4號}}）係[[香港]][[童星]]，曾經參與唔少電視節目演出，亦有拍攝平面廣告。 ==演出作品== ===[[香港電台]]劇集=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- |rowspan="2" |2016年 |[[同行者]]：內褲 |陳子軒 |- |[[人間有情]]：蘋果的故事 |添添 |- |rowspan="2" |2017年 |[[彩虹交匯處 (電視節目)|彩虹交匯處]]：租客的衣櫃 |哥哥 |- |[[忘憂理髮店]]：金鉸剪 |剪頭髮細路 |- |2018年 |那些年那些歌II 謝安琪篇：《Kontinue》－我愛茶餐廳 |細佬 |- |2019年 |[[迷什麼]]：我個仔要入名校 |Ryan |} ===[[ViuTV]]劇集=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- | rowspan="2" |2019年||[[仇老爺爺]]||童年仇樂秋 |- |[[假設性無罪]] |希希 |} ===[[無綫電視]]劇集=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- |2018年 |[[救妻同學會]] |童年李恩朗 |- |2020年 |[[使徒行者3]] |呂正植 |- |2022年 |[[金宵大廈2]] |莫志佳 Timmy |} ===[[無綫電視]]資訊節目=== {|class="wikitable" |- !首播||節目名||角色 |- |2016年 |[[湊仔攻略]]第3、5、10集 |樂樂 |} ===網絡電視劇=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- |2017年 |[[反黑]] |韓世鳳 |} ===電影=== {|class="wikitable" |- !首播||戲名||角色 |- |2018年 |[[淪落人]] |人像照細路 |- | rowspan="3" |2019年 |[[G殺]] |檔主個仔 |- |[[小Q]] | |- |[[最佳男友進化論]] |婚宴花仔 |- | rowspan="2" |2020年 |[[冥通銀行特約：翻生爭霸戰]] |許瘋（細路形象） |- |[[狂舞派3]] |Heyo（童年） |} ===[[鮮浪潮]]短片=== {|class="wikitable" |- align=center !首播||片名||角色 |- |2019年||我的孤兒||子希 |} ===MV演出=== {|class="wikitable" |- align=center !年份||歌名||歌手 |- |rowspan="3" |2018年||[https://www.youtube.com/watch?v=f-e7SlvpZBk 大不了一代]||[[Nowhere boys]] |- |[https://www.youtube.com/watch?v=Ocv3jFO3zzY 爸媽]||[[Myar|Myar 麥芽]] |- |[https://www.youtube.com/watch?v=64ypIDlA-xE 瘋癲世代]||歐國成 Travis ft. [[吳保錡]] Poki |} ===香港電台節目=== *2017年：[[天下父母心-快樂家長指引]]：一個孩子？兩個孩子？或者…… *2017年：[[自在8點半（旅遊）]]：第八集 ===舞台劇=== *2019年：《慧藍的告白》 ===微電影=== *2016年：[https://www.youtube.com/watch?v=EM1ZJuU6lGk 《路．放膽走》] *2016年：[https://www.youtube.com/watch?v=7HkDIiriS6c 《一分鐘・一份情》沙畫母子情 - 楊玉梅] *2017年：[https://www.youtube.com/watch?v=kIFxdyL0cD4 【品格培育】如何教出勇敢自信的小孩] *2019年：[https://www.youtube.com/watch?v=KBwBCMZsaJw 微辣Manner：富臨集團─每個食火鍋的人，背後都有段故事！] ===電視廣告／宣傳片=== {| class="wikitable" !年份 !廣告 |- |2018年 |[https://www.youtube.com/watch?v=6roD-vcsVpk 皇冠濕廁紙] |} ===平面廣告／報刊模特兒=== {| class="wikitable" !年份 !報刊／種類 !標題 |- | rowspan="2" |2014年 | rowspan="2" |明報 |開學準備：整裝待發 醒神開學 |- |開學準備：字典愈厚愈好？ 中小學生要求大不同 選對啞老師趣學英語 |- |2016年 |巴士車身廣告 |領展 |- |2019年 |平面廣告 |日本叮叮 |- |2020年 |親子王 |孩子留家變契機 學培養規律生活 |- |2021年 |平面廣告 |SAVEWO 3DMASK KIDS |} ===其他=== ;2017年 *亞洲公營電視台：兒童劇《消失的茶果》 ;2018年 *[[第37屆香港電影金像獎]]開幕表演 ;2019年 *《爸媽講呢D》：[https://www.youtube.com/watch?v=YXYKwyfwQ_0 金像獎童星楊鎧凝 趙啓嵐入行經過，童年從演仍不失童真] *《爸媽講呢D》：[https://www.youtube.com/watch?v=pIJCkNVy06k 金像獎童星用兒童圖書表演講故事 將人狼演釋成喜劇角色] ;2020年 *[[細路開電視]]節目小主持 *兒歌《[https://www.youtube.com/watch?v=QpTRg2qU-gE 家 有愛]》 ;2022年 *[https://www.youtube.com/watch?v=iD_iVnWETGM 母親節念親恩音樂分享會] *[[天下華人唱出好詩歌大賽]] [https://www.youtube.com/watch?v=YYlryL9neb4 初賽] [https://www.youtube.com/watch?v=Up_tq_McGoI 66強VS大賽] *香港開電視《[[就是青春]]》參賽者 ==出面網頁== *{{facebook}} *{{instagram}} *{{youtube|channel=UC25tNNuCVgAAa1QseLtoHFQ}} * {{Hkmdb name|94904}} [[Category:香港童星]] 1v84m93ff985crvvs4f9tsfisvox9wp 1864997 1864996 2022-08-18T14:28:33Z Pokman817 53354 /* 其他 */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 趙啓嵐 | 原名 = 趙啓嵐 | 類型 = 童星 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 英文名 = Matt Jiu | 暱稱 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth_date_and_age|2009|9|4}} | 出生地點 = {{HK}} | 職業 = [[中學生]]、[[演員]]、[[模特兒]] | 語言 = [[粵語]]、[[普通話|國語]]、[[英語]] | 代表作 = | 經紀公司 = | IMDb = }} '''趙啓嵐'''（{{lang-en|'''Matt Jiu'''}}，{{bd|2009年|9月4號}}）係[[香港]][[童星]]，曾經參與唔少電視節目演出，亦有拍攝平面廣告。 ==演出作品== ===[[香港電台]]劇集=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- |rowspan="2" |2016年 |[[同行者]]：內褲 |陳子軒 |- |[[人間有情]]：蘋果的故事 |添添 |- |rowspan="2" |2017年 |[[彩虹交匯處 (電視節目)|彩虹交匯處]]：租客的衣櫃 |哥哥 |- |[[忘憂理髮店]]：金鉸剪 |剪頭髮細路 |- |2018年 |那些年那些歌II 謝安琪篇：《Kontinue》－我愛茶餐廳 |細佬 |- |2019年 |[[迷什麼]]：我個仔要入名校 |Ryan |} ===[[ViuTV]]劇集=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- | rowspan="2" |2019年||[[仇老爺爺]]||童年仇樂秋 |- |[[假設性無罪]] |希希 |} ===[[無綫電視]]劇集=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- |2018年 |[[救妻同學會]] |童年李恩朗 |- |2020年 |[[使徒行者3]] |呂正植 |- |2022年 |[[金宵大廈2]] |莫志佳 Timmy |} ===[[無綫電視]]資訊節目=== {|class="wikitable" |- !首播||節目名||角色 |- |2016年 |[[湊仔攻略]]第3、5、10集 |樂樂 |} ===網絡電視劇=== {|class="wikitable" |- !首播||劇名||角色 |- |2017年 |[[反黑]] |韓世鳳 |} ===電影=== {|class="wikitable" |- !首播||戲名||角色 |- |2018年 |[[淪落人]] |人像照細路 |- | rowspan="3" |2019年 |[[G殺]] |檔主個仔 |- |[[小Q]] | |- |[[最佳男友進化論]] |婚宴花仔 |- | rowspan="2" |2020年 |[[冥通銀行特約：翻生爭霸戰]] |許瘋（細路形象） |- |[[狂舞派3]] |Heyo（童年） |} ===[[鮮浪潮]]短片=== {|class="wikitable" |- align=center !首播||片名||角色 |- |2019年||我的孤兒||子希 |} ===MV演出=== {|class="wikitable" |- align=center !年份||歌名||歌手 |- |rowspan="3" |2018年||[https://www.youtube.com/watch?v=f-e7SlvpZBk 大不了一代]||[[Nowhere boys]] |- |[https://www.youtube.com/watch?v=Ocv3jFO3zzY 爸媽]||[[Myar|Myar 麥芽]] |- |[https://www.youtube.com/watch?v=64ypIDlA-xE 瘋癲世代]||歐國成 Travis ft. [[吳保錡]] Poki |} ===香港電台節目=== *2017年：[[天下父母心-快樂家長指引]]：一個孩子？兩個孩子？或者…… *2017年：[[自在8點半（旅遊）]]：第八集 ===舞台劇=== *2019年：《慧藍的告白》 ===微電影=== *2016年：[https://www.youtube.com/watch?v=EM1ZJuU6lGk 《路．放膽走》] *2016年：[https://www.youtube.com/watch?v=7HkDIiriS6c 《一分鐘・一份情》沙畫母子情 - 楊玉梅] *2017年：[https://www.youtube.com/watch?v=kIFxdyL0cD4 【品格培育】如何教出勇敢自信的小孩] *2019年：[https://www.youtube.com/watch?v=KBwBCMZsaJw 微辣Manner：富臨集團─每個食火鍋的人，背後都有段故事！] ===電視廣告／宣傳片=== {| class="wikitable" !年份 !廣告 |- |2018年 |[https://www.youtube.com/watch?v=6roD-vcsVpk 皇冠濕廁紙] |} ===平面廣告／報刊模特兒=== {| class="wikitable" !年份 !報刊／種類 !標題 |- | rowspan="2" |2014年 | rowspan="2" |明報 |開學準備：整裝待發 醒神開學 |- |開學準備：字典愈厚愈好？ 中小學生要求大不同 選對啞老師趣學英語 |- |2016年 |巴士車身廣告 |領展 |- |2019年 |平面廣告 |日本叮叮 |- |2020年 |親子王 |孩子留家變契機 學培養規律生活 |- |2021年 |平面廣告 |SAVEWO 3DMASK KIDS |} ===其他=== ;2017年 *亞洲公營電視台：兒童劇《消失的茶果》 ;2018年 *[[第37屆香港電影金像獎]]開幕表演 ;2019年 *《爸媽講呢D》：[https://www.youtube.com/watch?v=YXYKwyfwQ_0 金像獎童星楊鎧凝 趙啓嵐入行經過，童年從演仍不失童真] *《爸媽講呢D》：[https://www.youtube.com/watch?v=pIJCkNVy06k 金像獎童星用兒童圖書表演講故事 將人狼演釋成喜劇角色] ;2020年 *[[細路開電視]]節目小主持 *兒歌《[https://www.youtube.com/watch?v=QpTRg2qU-gE 家 有愛]》 ;2022年 *[https://www.youtube.com/watch?v=iD_iVnWETGM 母親節念親恩音樂分享會] *[[天下華人唱出好詩歌大賽]] [https://www.youtube.com/watch?v=YYlryL9neb4 初賽] [https://www.youtube.com/watch?v=Up_tq_McGoI 66強VS大賽] *香港開電視：《[[就是青春]]》參賽者 ==出面網頁== *{{facebook}} *{{instagram}} *{{youtube|channel=UC25tNNuCVgAAa1QseLtoHFQ}} * {{Hkmdb name|94904}} [[Category:香港童星]] k5obhnrjd197fk6cl0zec8tmfrk02du 0 210555 1865272 1702879 2022-08-19T09:18:57Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:Gray739-emphasizing-hippocampus.png|thumb|300px|一個[[人腦]]嘅解剖圖解；有色嗰舊就係海馬體。]] '''海馬體'''（{{lang-en|'''hippocampus'''}}）係個[[腦]]嘅[[邊緣系統]]（limbic system）嘅一個重要部份，'''背側'''（dorsal）嘅部份同多種[[記憶功能]]好有拏褦。 == 功能 == {{see also|犒賞系統}} 海馬體'''前部'''（anterior）嘅一個重要功能係處理[[趨近定遠離衝突]]（approach-avoidance conflict）－趨近定遠離衝突係一種情況，指隻[[動物]][[感知]]到一個刺激，個刺激可以係[[心理犒賞|犒賞]]、但又有可能係[[行為懲罰]]，例如佢離遠見到隻動物，隻動物有可能係同伴（犒賞）又有可能係[[獵食者]]（行為懲罰），搞到隻動物想趨近隻動物但同時又想遠離佢<ref>O'Neil, E. B., Newsome, R. N., Li, I. H., Thavabalasingam, S., Ito, R., & Lee, A. C. (2015). [https://www.jneurosci.org/content/jneuro/35/45/15039.full.pdf Examining the role of the human hippocampus in approach-avoidance decision making using a novel conflict paradigm and multivariate functional magnetic resonance imaging] (PDF). ''Journal of Neuroscience'', 35(45), 15039-15049.</ref>；如果海馬體前部受到啟動，隻動物一般會進入[[慎重趨近]]（cautious approach）狀態，即係話佢會作出趨近，但同時將[[注意力]]變成集中於留意周圍有冇危險，以便一旦真係有危險就可以即刻發覺同進入[[戰鬥定逃走]]（fight-or-flight）狀態<ref>Kelly, D. (1982). The Neuropsychology of Anxiety: An Enquiry into the Functions of the Septo-Hippocampel System. By Jeffrey A. Gray Oxford University Press. 1982. Pp 548.£ 27.50. ''The British Journal of Psychiatry'', 141(6), 634-634.</ref><ref>McNaughton, N., & Corr, P. J. (2008). ''[http://www.philipcorr.net/uploads/downloads/40.pdf The neuropsychology of fear and anxiety: A foundation for Reinforcement Sensitivity Theory]'' (PDF).</ref>。 == 睇埋 == *[[焦慮]] == 攷 == {{reflist}} [[Category:腦]] {{Anatomy-stub}} pbq88qjthpdj6nthgrpgky5o9l8wllt 1865273 1865272 2022-08-19T09:19:29Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:Gray739-emphasizing-hippocampus.png|thumb|300px|一個[[人腦]]嘅解剖圖解；有色嗰舊就係海馬體。]] '''海馬體'''（{{jpingauto|hoi2 maa5 tai2}}；{{lang-en|'''hippocampus'''}}）係個[[腦]]嘅[[邊緣系統]]（limbic system）嘅一個重要部份，'''背側'''（dorsal）嘅部份同多種[[記憶功能]]好有拏褦。 == 功能 == {{see also|犒賞系統}} 海馬體'''前部'''（anterior）嘅一個重要功能係處理[[趨近定遠離衝突]]（approach-avoidance conflict）－趨近定遠離衝突係一種情況，指隻[[動物]][[感知]]到一個刺激，個刺激可以係[[心理犒賞|犒賞]]、但又有可能係[[行為懲罰]]，例如佢離遠見到隻動物，隻動物有可能係同伴（犒賞）又有可能係[[獵食者]]（行為懲罰），搞到隻動物想趨近隻動物但同時又想遠離佢<ref>O'Neil, E. B., Newsome, R. N., Li, I. H., Thavabalasingam, S., Ito, R., & Lee, A. C. (2015). [https://www.jneurosci.org/content/jneuro/35/45/15039.full.pdf Examining the role of the human hippocampus in approach-avoidance decision making using a novel conflict paradigm and multivariate functional magnetic resonance imaging] (PDF). ''Journal of Neuroscience'', 35(45), 15039-15049.</ref>；如果海馬體前部受到啟動，隻動物一般會進入[[慎重趨近]]（cautious approach）狀態，即係話佢會作出趨近，但同時將[[注意力]]變成集中於留意周圍有冇危險，以便一旦真係有危險就可以即刻發覺同進入[[戰鬥定逃走]]（fight-or-flight）狀態<ref>Kelly, D. (1982). The Neuropsychology of Anxiety: An Enquiry into the Functions of the Septo-Hippocampel System. By Jeffrey A. Gray Oxford University Press. 1982. Pp 548.£ 27.50. ''The British Journal of Psychiatry'', 141(6), 634-634.</ref><ref>McNaughton, N., & Corr, P. J. (2008). ''[http://www.philipcorr.net/uploads/downloads/40.pdf The neuropsychology of fear and anxiety: A foundation for Reinforcement Sensitivity Theory]'' (PDF).</ref>。 == 睇埋 == *[[焦慮]] == 攷 == {{reflist}} [[Category:腦]] {{Anatomy-stub}} pyy99cljtxrad8ndwds6mddk4ftbu38 1865275 1865273 2022-08-19T09:20:27Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:Gray739-emphasizing-hippocampus.png|thumb|300px|一個[[人腦]]嘅解剖圖解；有色嗰舊就係海馬體。]] '''海馬體'''（{{jpingauto|hoi2 maa5 tai2}}；{{lang-en|'''hippocampus'''}}）係個[[腦]]嘅[[邊緣系統]]（limbic system）嘅一個重要部份，'''背側'''（dorsal）嘅部份同多種[[記憶功能]]好有拏褦。 == 功能 == {{see also|犒賞系統}} 海馬體'''前部'''（anterior）嘅一個重要功能係處理[[趨近定遠離衝突]]（approach-avoidance conflict）－趨近定遠離衝突係一種情況，指隻[[動物]][[感知]]到一個刺激，個刺激可以係[[心理犒賞|犒賞]]、但又有可能係[[行為懲罰]]，例如佢離遠見到隻動物，隻動物有可能係同伴（犒賞）又有可能係[[獵食者]]（行為懲罰），搞到隻動物想趨近隻動物但同時又想遠離佢<ref>O'Neil, E. B., Newsome, R. N., Li, I. H., Thavabalasingam, S., Ito, R., & Lee, A. C. (2015). [https://www.jneurosci.org/content/jneuro/35/45/15039.full.pdf Examining the role of the human hippocampus in approach-avoidance decision making using a novel conflict paradigm and multivariate functional magnetic resonance imaging] (PDF). ''Journal of Neuroscience'', 35(45), 15039-15049.</ref>；如果海馬體前部受到啟動，隻動物一般會進入[[慎重趨近]]（cautious approach）狀態，即係話佢會作出趨近，但同時將[[注意力]]變成集中於留意周圍有冇危險，以便一旦真係有危險就可以即刻發覺同進入[[戰鬥定逃走]]（fight-or-flight）狀態<ref>Kelly, D. (1982). The Neuropsychology of Anxiety: An Enquiry into the Functions of the Septo-Hippocampel System. By Jeffrey A. Gray Oxford University Press. 1982. Pp 548.£ 27.50. ''The British Journal of Psychiatry'', 141(6), 634-634.</ref><ref>McNaughton, N., & Corr, P. J. (2008). ''[http://www.philipcorr.net/uploads/downloads/40.pdf The neuropsychology of fear and anxiety: A foundation for Reinforcement Sensitivity Theory]'' (PDF).</ref>。 == 睇埋 == *[[焦慮]] *[[記憶嘅神經底質]] == 攷 == {{reflist}} [[Category:腦]] {{Anatomy-stub}} 0oq4c2uxnzmifc6ei2kyrkmwua3m3g9 0 210622 1865269 1347678 2022-08-19T09:16:43Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''電腦記憶體'''（{{lang-en|'''computer memory'''}}）係指一件為[[電腦]]暫時或者永久儲起[[資訊]]嘅架生。 ==睇埋== *[[RAM]] *[[ROM]] *[[數據結構]] *[[記憶痕跡]] {{Comp-stub}} [[Category:電腦記憶體| ]] h6r6kx71tqeknohzvlx3rhb3b48pbe8 1865279 1865269 2022-08-19T09:27:59Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{ruby-yue|'''電腦記憶體'''|din6 nou5 gei3 jik1 tai2}}（{{lang-en|'''computer memory'''}}）係指一件為[[電腦]]暫時或者永久儲起[[資訊]]嘅架生。 ==概念== {{see also|電腦硬件詞彙表}} *[[記憶體地址]]（memory address）：一個記憶體地址係指一嚿用嚟表示記憶體入面某個位置嘅嘢（通常會係一串冇[[負數]]嘅[[整數 (資料類型)|整數]]），會俾各層嘅軟件同硬件攞嚟用<ref>Vishkin, U. (1983). Implementation of simultaneous memory address access in models that forbid it. ''Journal of algorithms'', 4(1), 45-50.</ref>。 *[[唯讀記憶體]]（read-only memory，ROM）：記憶體嘅一種，特徵係喺件硬件整好咗之後，就定死咗冇得用電子方法改變；ROM 之所以會存在係因為好多用途都會涉及設計者唔想俾用家立亂改啲數據，例如廿世紀啲[[遊戲機]]用嘅 [[ROM 咭匣]]就用咗 ROM，費事隻[[電子遊戲|遊戲]]嘅[[遊戲程式|程式]]走樣<ref>Naguboina, G. C., & Anusudha, K. (2017, March). Design and implementation of programmable read only memory using reversible decoder on FPGA. In ''2017 Fourth International Conference on Signal Processing, Communication and Networking (ICSCN)'' (pp. 1-6). IEEE.</ref>。 *[[緩存]]（cache）：一類嘅硬件或者軟件部份，專門攞嚟儲住啲數據，而目的係為咗第時俾用家以更快嘅速度攞啲數據嚟用；一部廿一世紀初嘅電腦，通常會將最近用過或者不嬲成日用嘅數據儲喺緩存度，達致提升[[電腦性能]]（部機處理起數據上嚟快咗）嘅效果<ref>Zhong, Liang; Zheng, Xueqian; Liu, Yong; Wang, Mengting; Cao, Yang (February 2020). "Cache hit ratio maximization in device-to-device communications overlaying cellular networks". ''China Communications''. 17 (2): 232-238.</ref>。 *[[ROM 映像]]（ROM image）：指一個[[電腦檔案]]包含咗嚟自一塊 [[唯讀記憶體|ROM]] 晶片嘅數據；喺實際應用上，ROM 映像最常見嘅用途係俾人攞嚟複製電子遊戲 [[ROM 咭匣]]嘅內容，然後攞去俾[[遊戲機模擬器]]嚟行，等用家有得喺[[個人電腦]]度打[[遊戲機遊戲]]<ref>Jacob, R. (2003). ''[http://web.stanford.edu/group/htgg/sts145papers/rjacob_2003_1.pdf The History and the Future of Console and Arcade Emulation]''.</ref>。 *[[隨機存取記憶體]]（random access memory，RAM）：可以俾部機以任何次序嚟讀取或者改變嘅記憶體，攞嚟暫時儲住部機用緊嗰啲[[數據]]或者[[機械碼]]嘅；RAM '''唔會'''長期噉儲住啲數據，通常用家一熄機 RAM 入面啲數據就會一嘢冇嗮；一般嚟講，一部機嘅 RAM [[記憶體容量|容量]]（喺 2020 年代通常以 [[吉字節|GB]] 計）愈大，部機就愈能夠同時噉處理大量嘅[[運算作業]]，所以愈會算係[[電腦性能|性能]]勁<ref>[https://www.dell.com/support/kbdoc/en-au/000148441/what-is-memory-ram What Is Memory (RAM)?]. ''Dell''.</ref>。 **RAM 好多時仲會分做幾橛，每橛都專係負責處理某啲類型嘅數據，例如 [[VRAM]]（全名 video random access memory）就係專門處理[[電腦圖像|圖像]]相關運算嘅 RAM <ref>Foley, James D.; van Dam, Andries; Feiner, Steven K.; Hughes, John F. (1997). ''Computer Graphics: Principles and Practice''. Addison-Wesley. p. 859.</ref>。 ==睇埋== *[[寄存器]] *[[數據結構]] *[[記憶痕跡]] {{clear}} ==攷== {{reflist|3}} [[Category:電腦記憶體| ]] 75obhe0g0x4mcyj99tyidhxxqfcrjzh 1865280 1865279 2022-08-19T09:29:40Z Dr. Greywolf 143999 /* 概念 */ wikitext text/x-wiki {{ruby-yue|'''電腦記憶體'''|din6 nou5 gei3 jik1 tai2}}（{{lang-en|'''computer memory'''}}）係指一件為[[電腦]]暫時或者永久儲起[[資訊]]嘅架生。 ==相關概念== {{see also|電腦硬件詞彙表}} *[[記憶體地址]]（memory address）：一個記憶體地址係指一嚿用嚟表示記憶體入面某個位置嘅嘢（通常會係一串冇[[負數]]嘅[[整數 (資料類型)|整數]]），會俾各層嘅軟件同硬件攞嚟用<ref>Vishkin, U. (1983). Implementation of simultaneous memory address access in models that forbid it. ''Journal of algorithms'', 4(1), 45-50.</ref>。 *[[唯讀記憶體]]（read-only memory，ROM）：記憶體嘅一種，特徵係喺件硬件整好咗之後，就定死咗冇得用電子方法改變；ROM 之所以會存在係因為好多用途都會涉及設計者唔想俾用家立亂改啲數據，例如廿世紀啲[[遊戲機]]用嘅 [[ROM 咭匣]]就用咗 ROM，費事隻[[電子遊戲|遊戲]]嘅[[遊戲程式|程式]]走樣<ref>Naguboina, G. C., & Anusudha, K. (2017, March). Design and implementation of programmable read only memory using reversible decoder on FPGA. In ''2017 Fourth International Conference on Signal Processing, Communication and Networking (ICSCN)'' (pp. 1-6). IEEE.</ref>。 *[[緩存]]（cache）：一類嘅硬件或者軟件部份，專門攞嚟儲住啲數據，而目的係為咗第時俾用家以更快嘅速度攞啲數據嚟用；一部廿一世紀初嘅電腦，通常會將最近用過或者不嬲成日用嘅數據儲喺緩存度，達致提升[[電腦性能]]（部機處理起數據上嚟快咗）嘅效果<ref>Zhong, Liang; Zheng, Xueqian; Liu, Yong; Wang, Mengting; Cao, Yang (February 2020). "Cache hit ratio maximization in device-to-device communications overlaying cellular networks". ''China Communications''. 17 (2): 232-238.</ref>。 *[[ROM 映像]]（ROM image）：指一個[[電腦檔案]]包含咗嚟自一塊 [[唯讀記憶體|ROM]] 晶片嘅數據；喺實際應用上，ROM 映像最常見嘅用途係俾人攞嚟複製電子遊戲 [[ROM 咭匣]]嘅內容，然後攞去俾[[遊戲機模擬器]]嚟行，等用家有得喺[[個人電腦]]度打[[遊戲機遊戲]]<ref>Jacob, R. (2003). ''[http://web.stanford.edu/group/htgg/sts145papers/rjacob_2003_1.pdf The History and the Future of Console and Arcade Emulation]''.</ref>。 *[[隨機存取記憶體]]（random access memory，RAM）：可以俾部機以任何次序嚟讀取或者改變嘅記憶體，攞嚟暫時儲住部機用緊嗰啲[[數據]]或者[[機械碼]]嘅；RAM '''唔會'''長期噉儲住啲數據，通常用家一熄機 RAM 入面啲數據就會一嘢冇嗮；一般嚟講，一部機嘅 RAM [[記憶體容量|容量]]（喺 2020 年代通常以 [[吉字節|GB]] 計）愈大，部機就愈能夠同時噉處理大量嘅[[運算作業]]，所以愈會算係[[電腦性能|性能]]勁<ref>[https://www.dell.com/support/kbdoc/en-au/000148441/what-is-memory-ram What Is Memory (RAM)?]. ''Dell''.</ref>。 **RAM 好多時仲會分做幾橛，每橛都專係負責處理某啲類型嘅數據，例如 [[VRAM]]（全名 video random access memory）就係專門處理[[電腦圖像|圖像]]相關運算嘅 RAM <ref>Foley, James D.; van Dam, Andries; Feiner, Steven K.; Hughes, John F. (1997). ''Computer Graphics: Principles and Practice''. Addison-Wesley. p. 859.</ref>。 ==睇埋== *[[寄存器]] *[[數據結構]] *[[記憶痕跡]] {{clear}} ==攷== {{reflist|3}} [[Category:電腦記憶體| ]] dhapj00vh5kvum1vbmtzquojd0x6bpd 1865281 1865280 2022-08-19T09:29:55Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{ruby-yue|'''電腦記憶體'''|din6 nou5 gei3 jik1 tai2}}（{{lang-en|'''computer memory'''}}）係指一件為[[電腦]]暫時或者永久儲起[[資訊]]嘅架生。 ==相關概念== {{see also|電腦硬件詞彙表}} *[[記憶體地址]]（memory address）：一個記憶體地址係指一嚿用嚟表示記憶體入面某個位置嘅嘢（通常會係一串冇[[負數]]嘅[[整數 (資料類型)|整數]]），會俾各層嘅軟件同硬件攞嚟用<ref>Vishkin, U. (1983). Implementation of simultaneous memory address access in models that forbid it. ''Journal of algorithms'', 4(1), 45-50.</ref>。 *[[唯讀記憶體]]（read-only memory，ROM）：記憶體嘅一種，特徵係喺件硬件整好咗之後，就定死咗冇得用電子方法改變；ROM 之所以會存在係因為好多用途都會涉及設計者唔想俾用家立亂改啲數據，例如廿世紀啲[[遊戲機]]用嘅 [[ROM 咭匣]]就用咗 ROM，費事隻[[電子遊戲|遊戲]]嘅[[遊戲程式|程式]]走樣<ref>Naguboina, G. C., & Anusudha, K. (2017, March). Design and implementation of programmable read only memory using reversible decoder on FPGA. In ''2017 Fourth International Conference on Signal Processing, Communication and Networking (ICSCN)'' (pp. 1-6). IEEE.</ref>。 *[[緩存]]（cache）：一類嘅硬件或者軟件部份，專門攞嚟儲住啲數據，而目的係為咗第時俾用家以更快嘅速度攞啲數據嚟用；一部廿一世紀初嘅電腦，通常會將最近用過或者不嬲成日用嘅數據儲喺緩存度，達致提升[[電腦性能]]（部機處理起數據上嚟快咗）嘅效果<ref>Zhong, Liang; Zheng, Xueqian; Liu, Yong; Wang, Mengting; Cao, Yang (February 2020). "Cache hit ratio maximization in device-to-device communications overlaying cellular networks". ''China Communications''. 17 (2): 232-238.</ref>。 *[[ROM 映像]]（ROM image）：指一個[[電腦檔案]]包含咗嚟自一塊 [[唯讀記憶體|ROM]] 晶片嘅數據；喺實際應用上，ROM 映像最常見嘅用途係俾人攞嚟複製電子遊戲 [[ROM 咭匣]]嘅內容，然後攞去俾[[遊戲機模擬器]]嚟行，等用家有得喺[[個人電腦]]度打[[遊戲機遊戲]]<ref>Jacob, R. (2003). ''[http://web.stanford.edu/group/htgg/sts145papers/rjacob_2003_1.pdf The History and the Future of Console and Arcade Emulation]''.</ref>。 *[[隨機存取記憶體]]（random access memory，RAM）：可以俾部機以任何次序嚟讀取或者改變嘅記憶體，攞嚟暫時儲住部機用緊嗰啲[[數據]]或者[[機械碼]]嘅；RAM '''唔會'''長期噉儲住啲數據，通常用家一熄機 RAM 入面啲數據就會一嘢冇嗮；一般嚟講，一部機嘅 RAM [[記憶體容量|容量]]（喺 2020 年代通常以 [[吉字節|GB]] 計）愈大，部機就愈能夠同時噉處理大量嘅[[運算作業]]，所以愈會算係[[電腦性能|性能]]勁<ref>[https://www.dell.com/support/kbdoc/en-au/000148441/what-is-memory-ram What Is Memory (RAM)?]. ''Dell''.</ref>。 **RAM 好多時仲會分做幾橛，每橛都專係負責處理某啲類型嘅數據，例如 [[VRAM]]（全名 video random access memory）就係專門處理[[電腦圖像|圖像]]相關運算嘅 RAM <ref>Foley, James D.; van Dam, Andries; Feiner, Steven K.; Hughes, John F. (1997). ''Computer Graphics: Principles and Practice''. Addison-Wesley. p. 859.</ref>。 ==睇埋== *[[寄存器]] *[[數據結構]] *[[記憶痕跡]] {{clear}} ==參攷== {{reflist|3}} [[Category:電腦記憶體| ]] 0m1xgbc47rl7iedodgt70uuulzfh4yd 0 211678 1864953 1814124 2022-08-18T12:14:07Z SC96 259 /* 教練生涯 */ wikitext text/x-wiki {{Infobox football biography | name = 佩平·利達斯<br />''Pepijn Lijnders'' | image = [[File:Nieuwe_trainer_NEC-_"Moeten_promoveren_is_een_druk_met_privilege".webm|300px]] | fullname = Pepijn Lijnders | birth_date = {{Birth date and age|1983|1|24|df=y}} | birth_place = 荷蘭{{link-en|布魯克赫伊曾|Broekhuizen, Limburg}} | height = | currentclub = [[利物浦足球會|利物浦]]（助教） | pcupdate = | manageryears1= 2018 | managerclubs1= {{link-zh|NEC奈梅亨}} }} '''佩平·利達斯'''（{{lang-nl|'''Pepijn "Pep" Lijnders'''}}，{{bd|1983年|1月24號}}）係[[荷蘭]]藉足球教練，現職[[英超]]球隊[[利物浦足球會|利物浦]]嘅助理教練。 ==教練生涯== 利達斯喺[[PSV燕豪芬|燕豪芬]]開始佢嘅教練生涯，佢由2002年開始喺青訓系統擔任教練。2006年，佢轉到[[波圖足球會|波圖]]嘅青訓工作，期間波圖由{{link-zh|域陀·拜亞|维托尔·巴亚}}同埋{{link-zh|安德烈·維拉斯-波亞斯|安德烈·韋拿斯-保亞斯}}執教。<ref>{{cite web|url=http://daswunderkind.net/liverpools-pepijn-lijnders-is-a-big-deal/|title=Liverpool's Pepijn Lijnders is a big deal|date=2015-04-17|publisher=|access-date=2019-12-15|archive-url=https://web.archive.org/web/20180521215813/http://daswunderkind.net/liverpools-pepijn-lijnders-is-a-big-deal/|archive-date=2018-05-21|url-status=dead}}</ref>2014年，佢轉到[[利物浦足球會|利物浦]]擔任助理教練，成為領隊{{link-zh|班頓·羅渣士}}，以及後來[[祖根·高普]]嘅副手。<ref>{{cite web|url=http://www.liverpoolfc.com/news/first-team/286008-pepijn-lijnders-leaves-liverpool-fc|title=Pepijn Lijnders leaves Liverpool FC|date=2018-01-02|access-date=2019-12-15|archive-url=https://web.archive.org/web/20191213155332/https://www.liverpoolfc.com/news/first-team/286008-pepijn-lijnders-leaves-liverpool-fc|archive-date=2019-12-13|url-status=dead}}</ref> 2018年1月2日，利達斯俾{{link-zh|荷蘭乙組足球聯賽|荷兰足球乙级联赛|荷乙}}球隊{{link-zh|NEC奈梅亨}}請做領隊<ref>{{cite web|url=https://www.nec-nijmegen.nl/2018/01/pepijn-lijnders-nieuwe-hoofdtrainer-n-e-c/|title=Pepijn Lijnders nieuwe hoofdtrainer N.E.C.|website=nec-nijmegen.nl|date=2018-01-02|access-date=2019-12-15|archive-url=https://web.archive.org/web/20180102163518/https://www.nec-nijmegen.nl/2018/01/pepijn-lijnders-nieuwe-hoofdtrainer-n-e-c/|archive-date=2018-01-02|url-status=dead}}</ref> ，簽約1年半。<ref>{{cite web|url=https://www.vi.nl/nieuws/liverpool-assistent-lijnders-nieuwe-hoofdtrainer-nec|title=Cookies op VI.nl|website=www.vi.nl|date=2018-01-02}}</ref>但係喺2018年5月17號，NEC奈梅亨喺升班附加賽第2輪以5–4不敵[[安曼足球會|安曼]]，無緣升班[[荷蘭甲組足球聯賽|荷甲]]，利達斯亦被球會辭退<ref>{{cite web|url=https://nos.nl/artikel/2232243-lijnders-na-half-jaar-alweer-op-straat-gezet-door-nec.html|title=Lijnders na half jaar alweer op straat gezet door NEC|website=nos.nl|date=2018-05-17}}</ref>。 2018年6月5號，佢重返利物浦擔任助教<ref>{{Cite news|url=https://www.liverpoolfc.com/news/first-team/304052-pepijn-lijnders-liverpool-fc|title=Pep Lijnders rejoins LFC coaching staff|work=Liverpool FC|access-date=2018-06-05|archive-url=https://web.archive.org/web/20180612151202/https://www.liverpoolfc.com/news/first-team/304052-pepijn-lijnders-liverpool-fc|archive-date=2018-06-12|url-status=dead}}</ref>，並協助利物浦喺2019年6月1號第6度[[歐洲聯賽冠軍盃|歐聯]]封王。 ==參考== {{Reflist}} ==出面網頁== *[http://www.liverpoolfc.com/team/first-team/staff/pepijn-lijnders Liverpool Profile] *[https://www.nec-nijmegen.nl/staf/pepijn-lijnders/ NEC Nijmegen Profile] *[https://www.sport.de/fussball/pe407940/pepijn-lijnders/ Sport.de Profile] [[Category:足球教練]] [[Category:荷蘭人]] 4p7fcmg5ptltce8v1tcp82t7rvs3f7e 0 213421 1865270 1755902 2022-08-19T09:17:49Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''記憶痕跡'''（{{jpingauto|gei3 jik1 han4 zik1}}；{{lang-en|'''engram''' / '''memory trace'''}}）係指個[[腦]]入面儲住嘅一啲[[認知]][[資訊]]，用嚟以某啲[[物理]]型式將[[記憶]]儲喺腦同第啲神經組織。 理論上，一個腦係一個認知系統，曉由外界吸收資訊（[[感知]]），呢啲資訊會引致個腦裏面有電同化學[[訊號]]等嘅變化（[[心智表徵]]），呢啲資訊當中有啲唔俾個腦判定為「值得儲起做記憶」，而假設[[心身二元論]]（mind-body dualism）係假－假設心理現象完全係由[[神經系統]]嘅物理過程主宰嘅，一個記憶嘅形成理應會造成個腦嘅一啲微細嘅物理變化，而搵出點樣由個腦嘅物理變化睇出有乜記憶產生喺[[神經科學]]同[[心理學]]等嘅領域上係一個重要嘅課題<ref>Liu, X., Ramirez, S., Pang, P. T., Puryear, C. B., Govindarajan, A., Deisseroth, K., Tonegawa, S. (22 March 2012). Optogenetic stimulation of a hippocampal engram activates fear memory recall. ''Nature'', 22 March 2012 (Vol. 484 Issue. 7394 p. 381-385).</ref><ref>Ryan, T.J., Roy, D.S., Pignatelli, M., Arons, A., Tonegawa, S. (29 May 2015). Engram cells retain memory under retrograde amnesia. ''Science'', 29 May 2015 (Vol. 348 Issue. 6238 p. 1007-1013).</ref>。 ==痕跡分佈== 廿一世紀初嘅神經科學界經已確立咗，記憶痕跡並唔係存在於一個單一腦區嘅：神經科學界做咗好多[[實驗]]，例如係特登破壞一隻[[大家鼠]]嘅某個腦區，再睇吓呢個操作會點樣影響受試動物嘅記憶能力；結果發現，搵唔到有任何一個腦區係「一旦呢個區破壞咗，就會冇嗮啲記憶」嘅， *[[小腦]]（cerebellum）、 *[[大腦皮層]]（cerebral cortex）、 *[[海馬體]]（hippocampus）、同 *[[杏仁核]]（amygdala） 等等多個腦區都同記憶功能有關－一般認為噉即係話，記憶痕跡係分散喺個腦嘅各部份嘅<ref>Bruce, Darryl (2001). "Fifty Years Since Lashley's In Search of the Engram". ''Journal of the History of the Neurosciences''. 10 (3): 308–318.</ref>（不過有神經科學家指出，某啲特定類型嘅記憶有可能係由某啲腦區掌控嘅）<ref>Stefanelli, T.; Bertollini, C.; Lüscher, C.; Muller, D.; Mendez, P. (2016). "Hippocampal somatostatin interneurons control the size of neuronal memory ensembles". ''Neuron''. 89 (5): 1–12.</ref>。 == 遺傳研究 == 有好多科學家致力研究記憶功能會點樣受[[遺傳]]因素影響。喺呢啲研究當中尤其重要嘅一個課題係搵出同[[記憶障礙]]（即係好似[[腦退化]]等會令記憶力出問題嘅病）相關嘅基因，個諗頭係靠呢啲研究幫醫護人員手預測邊啲人比較易患上記憶障礙，幫佢哋手做診斷嘅工作<ref>Tanzi, R. E., & Bertram, L. (2005). Twenty years of the Alzheimer’s disease amyloid hypothesis: a genetic perspective. ''Cell'', 120(4), 545-555.</ref>；到咗廿一世紀初，呢類研究經已有相當嘅成果，例如喺 2006 年，一班科學家發現咗一橛叫 [[WWC1]] 嘅[[基因]]，呢個基因能夠預測大人喺記憶作業上嘅表現，幫手令到持有佢嘅大人冇咁快唔記得吸收過嘅資訊<ref>"[https://www.news-medical.net/news/2006/10/20/20650.aspx Gene called Kibra plays an important role in memory]". ''News-medical.net''.</ref><ref>Papassotiropoulos A., Stephan D.A., Huentelman M.J., Hoerndli F.J., Craig D.W., Pearson J.V., Huynh K.D., Brunner F., Corneveaux J., Osborne D., Wollmer M.A., Aerni A., Coluccia D., Hänggi J., Mondadori C.R., Buchmann A., Reiman E.M., Caselli R.J., Henke K., de Quervain D.J. (October 2006). "Common Kibra alleles are associated with human memory performance". ''Science''. 314 (5798): 475–8.</ref>。 == 睇埋 == *[[記憶]] *[[心智表徵]] *[[知識表示]] *[[心靈上載]] {{clear}} == 文獻 == *''Forgotten Ideas, Neglected Pioneers: Richard Semon and the Story of Memory'', Daniel Schacter, 2001 ISBN 1-84169-052-X *Dudai, Y (2004). "The neurobiology of consolidations, or, how stable is the engram?". ''Annual Review of Psychology''. 55: 51–86. doi:10.1146/annurev.psych.55.090902.142050. *Josselyn, S.A. (2010). "Continuing the search for the engram: examining the mechanism of fear memories". ''Journal of Psychiatry and Neuroscience''. 35 (4): 221–228. doi:10.1503/jpn.100015. PMC 2895151. PMID 20569648. == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[https://www.scientificamerican.com/article/how-the-brain-builds-memory-chains/ How the Brain Builds Memory Chains]. ''Scientific American''. {{記憶}} {{學習}} [[Category:記憶]] 6n5izregvtpe6cv78qfos4l0oj47q6z 1865278 1865270 2022-08-19T09:24:33Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:Hippocampus.gif|thumb|270px|一個[[人腦]]嘅[[立體模型]]；紅色嗰兩嚿就係[[海馬體]]，海馬體受損會搞到個人[[記憶力]]受損，但唔會令個人完全冇嗮記憶能力。]] '''記憶痕跡'''（{{jpingauto|gei3 jik1 han4 zik1}}；{{lang-en|'''engram''' / '''memory trace'''}}）係指個[[腦]]入面儲住嘅一啲[[認知]][[資訊]]，用嚟以某啲[[物理]]型式將[[記憶]]儲喺腦同第啲神經組織。 理論上，一個腦係一個認知系統，曉由外界吸收資訊（[[感知]]），呢啲資訊會引致個腦裏面有電同化學[[訊號]]等嘅變化（[[心智表徵]]），呢啲資訊當中有啲唔俾個腦判定為「值得儲起做記憶」，而假設[[心身二元論]]（mind-body dualism）係假－假設心理現象完全係由[[神經系統]]嘅物理過程主宰嘅，一個記憶嘅形成理應會造成個腦嘅一啲微細嘅物理變化，而搵出點樣由個腦嘅物理變化睇出有乜記憶產生喺[[神經科學]]同[[心理學]]等嘅領域上係一個重要嘅課題<ref>Liu, X., Ramirez, S., Pang, P. T., Puryear, C. B., Govindarajan, A., Deisseroth, K., Tonegawa, S. (22 March 2012). Optogenetic stimulation of a hippocampal engram activates fear memory recall. ''Nature'', 22 March 2012 (Vol. 484 Issue. 7394 p. 381-385).</ref><ref>Ryan, T.J., Roy, D.S., Pignatelli, M., Arons, A., Tonegawa, S. (29 May 2015). Engram cells retain memory under retrograde amnesia. ''Science'', 29 May 2015 (Vol. 348 Issue. 6238 p. 1007-1013).</ref>。 ==痕跡分佈== 廿一世紀初嘅神經科學界經已確立咗，記憶痕跡並唔係存在於一個單一腦區嘅：神經科學界做咗好多[[實驗]]，例如係特登破壞一隻[[大家鼠]]嘅某個腦區，再睇吓呢個操作會點樣影響受試動物嘅記憶能力；結果發現，搵唔到有任何一個腦區係「一旦呢個區破壞咗，就會冇嗮啲記憶」嘅<ref>Bruce, Darryl (2001). "Fifty Years Since Lashley's In Search of the Engram". ''Journal of the History of the Neurosciences''. 10 (3): 308-318.</ref>， *[[小腦]]（cerebellum）、 *[[大腦皮層]]（cerebral cortex）、 *[[海馬體]]（hippocampus）、同 *[[杏仁核]]（amygdala） 等等多個腦區都同記憶功能有關－一般認為噉即係話，記憶痕跡係分散喺個腦嘅各部份嘅<ref group="註">不過有神經科學家指出，某啲特定類型嘅記憶有可能係由某啲腦區掌控嘅。</ref><ref>Stefanelli, T.; Bertollini, C.; Lüscher, C.; Muller, D.; Mendez, P. (2016). "Hippocampal somatostatin interneurons control the size of neuronal memory ensembles". ''Neuron''. 89 (5): 1-12.</ref>。 == 遺傳研究 == 有好多科學家致力研究記憶功能會點樣受[[遺傳]]因素影響。喺呢啲研究當中尤其重要嘅一個課題係搵出同[[記憶障礙]]（即係好似[[腦退化]]等會令記憶力出問題嘅病）相關嘅基因，個諗頭係靠呢啲研究幫醫護人員手預測邊啲人比較易患上記憶障礙，幫佢哋手做診斷嘅工作<ref>Tanzi, R. E., & Bertram, L. (2005). Twenty years of the Alzheimer’s disease amyloid hypothesis: a genetic perspective. ''Cell'', 120(4), 545-555.</ref>；到咗廿一世紀初，呢類研究經已有相當嘅成果，例如喺 2006 年，一班科學家發現咗一橛叫 [[WWC1]] 嘅[[基因]]，呢個基因能夠預測大人喺記憶作業上嘅表現，幫手令到持有佢嘅大人冇咁快唔記得吸收過嘅資訊<ref>"[https://www.news-medical.net/news/2006/10/20/20650.aspx Gene called Kibra plays an important role in memory]". ''News-medical.net''.</ref><ref>Papassotiropoulos A., Stephan D.A., Huentelman M.J., Hoerndli F.J., Craig D.W., Pearson J.V., Huynh K.D., Brunner F., Corneveaux J., Osborne D., Wollmer M.A., Aerni A., Coluccia D., Hänggi J., Mondadori C.R., Buchmann A., Reiman E.M., Caselli R.J., Henke K., de Quervain D.J. (October 2006). "Common Kibra alleles are associated with human memory performance". ''Science''. 314 (5798): 475-8.</ref>。 == 註釋 == {{reflist|group=註}} == 睇埋 == *[[記憶]] *[[心智表徵]] *[[知識表示]] *[[心靈上載]] {{clear}} == 文獻 == *''Forgotten Ideas, Neglected Pioneers: Richard Semon and the Story of Memory'', Daniel Schacter, 2001 ISBN 1-84169-052-X *Dudai, Y (2004). "The neurobiology of consolidations, or, how stable is the engram?". ''Annual Review of Psychology''. 55: 51–86. doi:10.1146/annurev.psych.55.090902.142050. *Josselyn, S.A. (2010). "Continuing the search for the engram: examining the mechanism of fear memories". ''Journal of Psychiatry and Neuroscience''. 35 (4): 221–228. doi:10.1503/jpn.100015. PMC 2895151. PMID 20569648. == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == *[https://www.scientificamerican.com/article/how-the-brain-builds-memory-chains/ How the Brain Builds Memory Chains]. ''Scientific American''. {{記憶}} {{學習}} [[Category:記憶]] nytu7ejd2w896492dbvbd3cxx9mbdy5 0 213452 1864970 1855538 2022-08-18T13:25:30Z 221.124.47.146 changed the updated subscribers number wikitext text/x-wiki {{Infobox YouTube personality | name = 小薯茄 | nationality = {{CNHK}} | occupation = YouTube Channel | website = {{URL|https://www.pomato.hk/}} | channel_url = UCHQoZ0_MHDXIgWeRvPTLTJw | channel_display_name = Pomato 小薯茄 | years_active = 2016年至今 | genre = | subscribers = 48.2萬 | subscriber_date = 2022年8月18號 | views = 147,534,103 | view_date = 2022年7月30號 | silver_button = yes | silver_year = 2019年 | stats_update = 2022年7月30號 }} '''小薯茄'''（'''Pomato'''）係[[香港]]一個網上[[短片]]製作團隊，2014年11月<ref>{{Cite web |url= https://topick.hket.com/article/2012032/|title= 小小工作室盛載無限創意　90後「小薯茄」港式短片放笑彈|accessdate=2020-03-04 |work= TOPick|publisher= [[香港經濟日報]]|date= 2018-02-14}}</ref>正式開始營運，由一班90年代出世嘅後生仔搞，大部分出身於[[香港浸會大學]]電影系。其中有七位幕前演出嘅成員，包括[[程仁富]]<ref>{{Cite web |url= https://today.line.me/hk/pc/article/%E3%80%90%E7%A8%8B%E4%BA%BA%E5%AF%8C%E3%80%81%E9%84%A7%E9%BA%97%E8%8B%B1%E3%80%81%E7%9B%A7%E8%93%81%E5%AE%9C%E5%B0%88%E8%A8%AA%EF%BC%88%E4%B8%8A%EF%BC%89%E3%80%91%E3%80%8A%E6%95%99%E6%9D%9F%E3%80%8B%E7%A5%9E%E8%A9%B1%E9%81%8E%E5%BE%8C%EF%BC%81%E4%B8%8D%E8%80%81%E9%A8%8E%E5%A3%AB%E5%8E%BB%E5%93%AA%E5%85%92%EF%BC%9F-850pZk|title= 【程人富、鄧麗英、盧蓁宜專訪（上）】《教束》神話過後！不老騎士去哪兒？|accessdate=2020-03-04 |work= |publisher= LINE TODAY|date= 2019-08-09}}</ref>（程人富）、[[蔡曉童]]（童童）、[[吳冰]]（阿冰）、[[關浩傑]]（阿J）、[[鄧麗英]]（麗英）、[[姚澤汶]]（肥蚊）同埋[[朱柏熹]]（朱mic）。導演高江凌（高Ling）亦係其中一個出名嘅幕後人員。小薯茄短片主要以幽默同引起共鳴為主，因此獲得唔少支持者，截至2022年7月30號，約有47萬9千人訂閱，Instagram亦有48萬3千位追踨者。標語係「由簡單創出不平凡」。 2021年4月，小薯茄聯同另外三個YouTube頻道[[FHProductionHK|熊仔頭]]、[[試當真]]、[[啱Channel]]用「四台聯播」形式合作拍片。 == 個名點嚟 == 小薯茄嘅薯茄讀快啲就會變咗日文「{{lang|ja|すげえ}}」（羅馬音：sugee，意思：好犀利），因爲只有小小勁，所以就叫小薯茄。 另一個原因係因爲番茄同薯仔都係好簡單嘅元素，但係呢啲咁簡單嘅元素都可以煲出一煲好好飲、好窩心嘅[[蕃茄薯仔湯|番茄薯仔湯]]，就好似小薯茄咁。<ref>{{Cite web |url= https://www.youtube.com/watch?v=1LaSR24qTP0|title= <nowiki>【找數】🎉小薯茄三週年十萬訂閱 Q&A 🎊｜Pomato 小薯茄</nowiki>|accessdate=2020-04-26 |work= |publisher= YouTube|date= 2019-09-20}}</ref> == 工作人員 == === 幕前工作人員 === * [[程仁富]]（程人富） * [[蔡曉童]]（童童） * [[吳冰]]（阿冰） * [[關浩傑]]（阿J） * [[鄧麗英]]（麗英） * 朱柏熹（朱Mic） * 姚澤汶（肥蚊） === 幕後工作人員（上過鏡介紹過嘅） === * 導演&幕前：高江凌（高Ling） * 導演&燈光師：肥研<!--李頌研--> * 攝影師&後製：阿齊<!--何師齊--> * 編劇：阿富<!--黃家富--> * 經理人：Kiko<!--陳健欣--> * Sales&收音：魚蛋<!--陳海賢--> * 澳洲分部同事：阿John * Business同事：嘉碧<!--陳嘉碧--> * 多功能同事：肥文 * 多功能同事：Peter * 琪琪<!--蘇泳琪--> * 阿Ling * 許芳婷（Manco） *剪輯師：哈比 == 睇埋 == * {{link-zh|香港YouTube訂閱人數排行榜|香港YouTube訂閱人數排行榜|香港YouTube訂閱人數排行榜}} ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== *[https://www.pomato.hk/ 小薯茄] *{{facebook}} *{{YouTube|channel=UCHQoZ0_MHDXIgWeRvPTLTJw}} *{{ig}} *[https://hkg.databasesets.com/gongsimingdan/number/2687243 小薯茄工作室有限公司嘅資料] *[https://mewe.com/p/pomatohk 小薯茄MeWe連結] {{網楔}} [[Category:香港YouTube頻道]] rrwjm3eqv5v1jsp1kcefg0pow1l05db 0 213489 1865157 1710832 2022-08-19T03:48:16Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} '''物理學史'''係指[[物理學]]嘅歷史。 == 遠古物理學 == {{see also|物理學史}} 物理學嘅歷史好悠久：物理呢家嘢早喺公元前 6 世紀嘅[[古希臘]]嗰陣經已有人喺度研究；當時嗰啲古希臘[[哲學家]]好興思考宇宙嘅本質等嘅課題，會喺度為「乜嘢係[[物質]]」等嘅問題作理論性討論<ref>Singer 2008, p. 35.</ref>，當中公元前 5 世紀嘅[[德謨克利特]]（Democritus，Δημόκριτος）提出[[原子論]]（atomic theory），主張宇宙萬物都係由好細粒嘅[[原子]]組成嘅，而呢個諗頭喺 2,000 年打後俾現代物理學家證實係真確<ref>Gill, N.S. "Atomism – Pre-Socratic Philosophy of Atomism". ''About Education''. Archived from the original on 10 July 2014. Retrieved 1 April 2014.</ref><ref>''The atomists, Leucippus and Democritus: fragments, a text and translation with a commentary'' by C.C.W. Taylor, University of Toronto Press Incorporated 1999.</ref>；後嚟物理研究喺[[中世紀]]嘅[[歐洲]]同[[伊斯蘭世界]]都有繼續發展，亦都出咗唔少有睇頭嘅諗法，例如係由一班[[阿拉伯人]]同[[波斯人]]學者所出版嘅《[[:en:Book of Optics|光學之書]]》（Book of Optics；[[阿拉伯文]]：كتاب المناظر‎），就有提出一啲連現代[[光學]]都仲會用嘅概念<ref>Nader El-Bizri, 'A Philosophical Perspective on Alhazen's Optics', ''Arabic Sciences and Philosophy'', 15 (2005), 189–218.</ref>。總括嚟講，早期嘅物理理論有唔少都俾現代研究證實咗係錯（或者唔完全準）嘅，但上述例子顯示，早期人類的確有零散噉出一啲經得考驗嘅物理理論<ref name="krupp2003"/>。 不過喺 15 世紀之前嘅世界，世人並冇將物理學當做一門獨立嘅[[科學]]領域。例如西人直至中世紀結束為止都一路將「對能量同物質嘅研究」歸做[[自然哲學]]（natural philosophy）嘅一門－將呢啲研究同[[化學|對物質成份嘅研究]]以及[[生物學|對生命體嘅研究]]包埋一齊做一個領域<ref name="krupp2003"/>。 == 時期 == *[[古典物理學]] *[[現代物理學]] ==睇埋== *[[科學史]] {{clear}} ==攷== {{reflist|3}} {{Template:物理學分枝}} [[Category:物理]] [[Category:科學史]] 2x2wstmmoqwerw8y8fesldcyxy49rmm 1865158 1865157 2022-08-19T03:48:34Z Dr. Greywolf 143999 /* 遠古物理學 */ wikitext text/x-wiki {{Expert}} '''物理學史'''係指[[物理學]]嘅歷史。 == 遠古物理學 == {{see also|物理學}} 物理學嘅歷史好悠久：物理呢家嘢早喺公元前 6 世紀嘅[[古希臘]]嗰陣經已有人喺度研究；當時嗰啲古希臘[[哲學家]]好興思考宇宙嘅本質等嘅課題，會喺度為「乜嘢係[[物質]]」等嘅問題作理論性討論<ref>Singer 2008, p. 35.</ref>，當中公元前 5 世紀嘅[[德謨克利特]]（Democritus，Δημόκριτος）提出[[原子論]]（atomic theory），主張宇宙萬物都係由好細粒嘅[[原子]]組成嘅，而呢個諗頭喺 2,000 年打後俾現代物理學家證實係真確<ref>Gill, N.S. "Atomism – Pre-Socratic Philosophy of Atomism". ''About Education''. Archived from the original on 10 July 2014. Retrieved 1 April 2014.</ref><ref>''The atomists, Leucippus and Democritus: fragments, a text and translation with a commentary'' by C.C.W. Taylor, University of Toronto Press Incorporated 1999.</ref>；後嚟物理研究喺[[中世紀]]嘅[[歐洲]]同[[伊斯蘭世界]]都有繼續發展，亦都出咗唔少有睇頭嘅諗法，例如係由一班[[阿拉伯人]]同[[波斯人]]學者所出版嘅《[[:en:Book of Optics|光學之書]]》（Book of Optics；[[阿拉伯文]]：كتاب المناظر‎），就有提出一啲連現代[[光學]]都仲會用嘅概念<ref>Nader El-Bizri, 'A Philosophical Perspective on Alhazen's Optics', ''Arabic Sciences and Philosophy'', 15 (2005), 189–218.</ref>。總括嚟講，早期嘅物理理論有唔少都俾現代研究證實咗係錯（或者唔完全準）嘅，但上述例子顯示，早期人類的確有零散噉出一啲經得考驗嘅物理理論。 不過喺 15 世紀之前嘅世界，世人並冇將物理學當做一門獨立嘅[[科學]]領域。例如西人直至中世紀結束為止都一路將「對能量同物質嘅研究」歸做[[自然哲學]]（natural philosophy）嘅一門－將呢啲研究同[[化學|對物質成份嘅研究]]以及[[生物學|對生命體嘅研究]]包埋一齊做一個領域。 == 時期 == *[[古典物理學]] *[[現代物理學]] ==睇埋== *[[科學史]] {{clear}} ==攷== {{reflist|3}} {{Template:物理學分枝}} [[Category:物理]] [[Category:科學史]] fxvi668dsq8m1n4md9tppcc8xzd3nw3 0 213491 1865145 1801689 2022-08-19T03:35:28Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:Helium atom QM.svg|thumb|270px|原子論將[[物質]]想像成一大柞細細粒嘅原子。]] '''原子論'''（{{lang-en|'''atomic theory'''}}）係[[物理學]]同[[化學]]上嘅一個[[科學理論]]，核心諗頭係「[[物質]]由叫[[原子]]嘅'''離散'''（discrete）嘅單位組成」。 == 點確立 == {{see also|化學史}} 要確立原子論，可以由[[化學反應]]嘅角度諗，想像以下呢兩句[[互斥|相對立]]（兩句嘢冇得同時成立）嘅[[假說]]<ref name="figureoutatom">[https://www.space.com/how-did-we-discover-atoms.html How Did We Figure Out Atoms Exist?]. ''Space.com''.</ref>： *假說 1：[[物質]]冚唪唥都係由一大柞細細粒嘅嘢（[[原子]]；atom）組成嘅，呢啲細細粒嘅嘢係冇得再斬細啲嘅（原子論）<ref group="註">根據[[現代物理學]]研究，原子查實係有可能再揼散啲嘅，但用一般[[地球]]環境下做到嘅方法正路做唔到揼散原子。</ref>； *假說 2：物質冇所謂嘅原子，是但攞一嚿物質，嚿物質都係'''連續'''（continous）嘅，即係（最少理論上）斬到幾細件都得嘅； 首先，由日常生活當中經已可以得知[[化學反應]]嘅現象：好多時，一隻物質喺接觸到某啲特定物質而且又有某啲特定環境條件嗰陣都會變樣，慢慢（或者[[化學反應速率|好快]]）噉變做第隻物質，例如係[[生鏽]]嘅現象噉，就算一個人完全唔知現代嘅化學知識，佢都能夠觀察得到好多[[金屬]]－尤其係[[鐵]]－喺[[潮濕]]嘅環境下接觸到[[空氣]]（當中嘅[[氧]]）慢慢噉變質，變成唔同種嘅[[鏽]]<ref>Waldman, J. (2015): ''Rust - the longest war''. Simon & Schuster, New York.</ref><ref group="註">要留意埋[[化合物]]同[[混合物]]之間嘅差異。</ref>。 {{clear}} [[File:Herscheid Hüinghausen - Bahnhof - MME 06 ies.jpg|thumb|center|450px|好似[[生鏽]]等多種日常生活都會睇到嘅現象表明，一種物質好多時都可以透過用某一啲特定嘅物質接觸嚟變成第種物質。]] 19 世紀初嘅[[英國]][[化學家]][[道耳頓]]（John Dalton）做咗大量嘅實驗同觀察。佢發現咗一個重要嘅事實： {{Cquote |化學反應會消耗嘅[[反應物]]量硬係會出現一啲[[整數]]嘅[[比例]]－例如係[[錫]]同氧之間嘅反應噉，100 [[克]]嘅錫做起反應上嚟一係消耗 13.5 克咁多氧、一係消耗 27 克咁多氧（13.5:27 啱啱好係 1:2），而兩種反應會出兩種外觀特性明顯唔同嘅[[反應產物]]（可以睇吓[[氧化亞錫]]同[[二氧化錫]]）；除咗錫同氧之外，道耳頓仲試咗好多款唔同嘅化學反應，發覺無論係邊種反應，都一樣睇到『嗌兩隻反應物做 A 同 B，X 咁多嘅 A 做起反應上嚟，實係會消耗 y₁ 咁多或者 y₂ 咁多或者 y₃ 咁多... 嘅 B，當中呢啲 y₁、y₂... 彼此之間永遠都係成簡單嘅整數比例』。}} 已知[[質量守恆定律|質量唔會無端端少咗或者多咗]]，原子論能夠解釋得到呢種現象－想像錫同氧都係由一大柞細細粒、冇得斬件嘅原子組成嘅，錫原子同氧原子喺質量等特性上有差異，而兩者之間嘅化學反應涉及錫粒子同氧粒子結合，（例如）每粒錫粒子都會同一粒或者兩粒氧粒子結合，會出兩種唔同嘅產物；相比之下，如果假說 2 係真，就會出現「點解 100 克嘅錫唔能夠淨係消耗 20.25 克咁多嘅氧？」噉嘅問題<ref name="figureoutatom"/><ref>[https://courses.lumenlearning.com/introchem/chapter/john-dalton-and-atomic-theory/ John Dalton and Atomic Theory].</ref>。基於以上呢個觀察同埋第啲打後嘅實驗證據，道耳頓等嘅早期[[化學家]]就主張，物質係由原子（冇得斬件嘅細粒[[粒子]]）組成嘅。到咗廿一世紀初，化學界同物理學界經已完全噉確立咗原子論－化學家都係以「物質冚唪唥都係由'''離散'''（discrete）嘅粒子組成嘅」為前題做化學上嘅研究<ref name="brown1999">Theodore L. Brown, H. Eugene Lemay, Bruce Edward Bursten, H. Lemay. (1999). ''Chemistry: The Central Science''. Prentice Hall; 8th Ed.</ref>。 === 發現原子 === {{main|電子|質子|中子}} {{see also|古典力學|古典電磁學|量子力學}} 電子同質子嘅發現源於 19 世紀中[[物理學]]上用[[映像管]]做嘅研究：當時啲[[物理學家]]發現，駁咗[[電]]嘅[[映像管]]（下圖嘅抽象圖解）條[[陰極]]（cathode）會射一啲[[肉眼]]睇唔到嘅、有質量而且帶有負電荷嘅嘢出嚟<ref name="plucker1959">Plücker, M. (1858-12-01). "XLVI. Observations on the electrical discharge through rarefied gases". ''The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science''. 16 (109): 408–418.</ref><ref>Leicester, H.M. (1971). ''The Historical Background of Chemistry''. Courier Dover. pp. 221-222.</ref>－ *下圖嘅 '''fluorescent screen'''（熒幕）係一塊特製嘅表面，已知呢種表面俾[[輻射]]射到嗰陣會變色；研究者發現，映像管條陰極對住嗰一忽「熒幕」會變色，而且佢哋仲發現如果佢哋搵嚿物體遮住條陰極，塊「熒幕」上面會有個「影」，即係有一笪空間冇變色（反映嗰笪冇俾輻射射到）；上述嘅結果顯示，條陰極應該係射咗啲肉眼睇唔到嘅嘢出嚟。 *條陰極射出嚟嘅嘢會推郁一啲輕嘅[[物體]]；噉即係表示，陰極射出嚟嗰啲嘢有[[動量]]（momentum），而一樣嘢有動量就表示嗰樣嘢有質量同[[速度]]。有關動量同速度等概念嘅詳情，可以睇吓[[古典力學]]。 *條陰極射出嚟嘅嘢嘅郁動軌跡可以因為[[磁場]]（下圖嘅 '''deflecting coil'''）而彎曲；噉即係表示，陰極射出嚟嗰啲嘢有[[電荷]]（electric charge）－由打前少少嘅[[古典電磁學]]研究嗰度已知，係有電荷嘅物體先會因為磁場而改變郁動方向嘅。而且古典電磁學上仲有方法按件物體郁動方向點變（例如「向左定向右」同埋「變咗幾多[[角度]]」）嚟知道件物體帶嘅係正定負電荷同埋質量有幾大，進一步嘅分析顯示，條陰極射出嚟嘅嘢帶負電荷，而且質量好細（根據廿一世紀初嘅估計，一粒電子嘅質量大約係 {{val|9.1093837015|e=-31|ul=kg}} <ref>[https://www.britannica.com/science/electron Electron]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref>）。 而且打後嘅研究仲試過，搵多種用唔同[[材料]]造嘅陰極嚟搞同樣嘅[[實驗]]，發現用唔同材料造嘅陰極都出到噉嘅現象。於是科學界就萌生咗「電子」嘅概念－原子當中有質量極細、兼且帶負荷嘅組成部份<ref name="plucker1959"/><ref>O'Hara, J. G. (March 1975). "George Johnstone Stoney, F.R.S., and the Concept of the Electron". ''Notes and Records of the Royal Society of London''. Royal Society. 29 (2): 265-276.</ref>。而且電子嘅存在亦都表示，原子入面實係有一啲帶同等正電荷嘅嘢，所以原子整體先會帶中性電荷；而打後由[[紐西蘭]]物理學家[[盧瑟福]]（Ernest Rutherford）喺廿世紀頭嗰廿年做嘅一系列實驗顯示，用多種材料造嘅[[陽極]]會射出一啲帶正電荷、質量大過電子好多嘅嘢出嚟－萌生咗「質子」嘅概念<ref>Wien, Wilhelm (1904). "Über positive Elektronen und die Existenz hoher Atomgewichte". ''Annalen der Physik''. 318 (4): 669–677.</ref><ref>Petrucci, R. H.; Harwood, W. S.; Herring, F. G. (2002). ''General Chemistry'' (8th ed.). Upper Saddle River, N.J. : Prentice Hall. p. 41.</ref>；而[[量子力學]]上嘅發展亦都引致科學界喺 1930 年代初發現中子<ref>[http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbase/Particles/neutrondis.html Discovery of the Neutron].</ref>。 [[File:Cathode ray Tube.PNG|center|500px]] == 註釋 == {{Reflist|group=註}} == 睇埋 == *[[物理學]] *[[化學]] {{clear}} == 攷 == {{reflist|3}} {{化學分支}} [[Category:原子物理學]] [[Category:化學]] 2b4xzcza9fz192nkq2jcfyxwxgrvffj 2 214822 1865211 1860835 2022-08-19T07:19:52Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''Future plan''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox|current work list]]''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox3|temp]]''', and '''[[User:Dr. Greywolf/唔再睇嘅文|no longer of interest]]''' '''做法'''：聚沙成塔式寫文－ '''Foreach''' day... Randomly choose an article from 內文 of completed articles, watched navboxes, or to-be-created navboxes Write a few hundred words See if there is any large article that can be "fynished" by copying-and-pasting contents from current articles Work based on the assumption that no article (bar glossaries) will be "finished". After finishing these, just complete all discipline articles. Really low priorities. #[[邏輯]] #[[應用數學]] #[[天文學]] #[[語言學]] #[[神經科學]] #[[心理學]] #[[地理學]] #[[考古學]] #[[資訊科學]] #[[醫學]] #[[機械工程]] #[[電機工程]] #[[機械人學]] #[[城市規劃]] #[[會計學]] #[[金融學]] #[[文學]] ... == Reading list== === Tier 1 === {{div col|style=column-count:3}} *[[自動推理]] síu bán *[[深度學習]] *[[遺傳演算法]] *[[群體智能]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[時覺]] ([[:en:Template:Time topics]]) síu bán *[[自我意識]] síu bán *[[決策]] *[[解難]] síu bán *[[個體為本模型]] *[[運算搞笑]] *[[理解]] síu bán {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[預設模式網絡]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[自動計劃]] síu bán *[[電腦視覺]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[虛擬實境]] ([[:en:Template:Mixed reality]]) {{div col end}} --- === Tier 2 === {{div col|style=column-count:3}} *[[動態系統]] ([[:en:Template:Systems science]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[腦機介面]] ([[:en:Template:Brain-computer interface]]) *[[數據庫]] ([[:en:Template:Database|Template:Database]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[進化博弈論]] {{div col end}} --- === Tier 3 === {{div col|style=column-count:3}} *[[幾何學]] *[[最佳化]] *[[混沌理論]] ([[:en:Template:Systems science]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[記憶術]] síu bán *[[記憶痕跡]] síu bán {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[圖靈機]] *[[格仔自動機]] ([[:en:Template:Conway's Game of Life]]) *[[生命棋]]<small> (lite)</small> ([[:en:Template:Conway's Game of Life]]) *[[量子運算]] ([[:en:Template:Quantum mechanics]]) *[[解謎遊戲]] *[[遊戲機]] *[[電腦保安]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[外匯市場]] *[[經濟泡沫]] {{div col end}} === Tier 4 === {{div col|style=column-count:3}} *[[科技]] *[[數獨]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[量子力學]] ([[:en:Template:Quantum mechanics]]) *[[狹義相對論]] ([[:en:Template:Relativity]] & [[:en:Template:Time topics]]) *[[廣義相對論]] ([[:en:Template:Relativity]] & [[:en:Template:Time topics]]) *[[物理宇宙學]] ([[:en:Template:Cosmology]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[電子遊戲音樂]] síu bán {{div col end}} {{clear}} 56flpyt8qnt5co13a6z9sc42jkxewcg 1865212 1865211 2022-08-19T07:20:10Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''Future plan''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox|current work list]]''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox3|temp]]''', and '''[[User:Dr. Greywolf/唔再睇嘅文|no longer of interest]]''' '''做法'''：聚沙成塔式寫文－ '''Foreach''' day... Randomly choose an article from 內文 of completed articles, watched navboxes, or to-be-created navboxes Write a few hundred words See if there is any large article that can be "fynished" by copying-and-pasting contents from current articles Work based on the assumption that no article (bar glossaries) will be "finished". After finishing these, just complete all discipline articles. Really low priorities. #[[邏輯]] #[[應用數學]] #[[天文學]] #[[神經科學]] #[[心理學]] #[[地理學]] #[[考古學]] #[[資訊科學]] #[[醫學]] #[[機械工程]] #[[電機工程]] #[[機械人學]] #[[城市規劃]] #[[會計學]] #[[金融學]] #[[文學]] ... == Reading list== === Tier 1 === {{div col|style=column-count:3}} *[[自動推理]] síu bán *[[深度學習]] *[[遺傳演算法]] *[[群體智能]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[時覺]] ([[:en:Template:Time topics]]) síu bán *[[自我意識]] síu bán *[[決策]] *[[解難]] síu bán *[[個體為本模型]] *[[運算搞笑]] *[[理解]] síu bán {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[預設模式網絡]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[自動計劃]] síu bán *[[電腦視覺]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[虛擬實境]] ([[:en:Template:Mixed reality]]) {{div col end}} --- === Tier 2 === {{div col|style=column-count:3}} *[[動態系統]] ([[:en:Template:Systems science]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[腦機介面]] ([[:en:Template:Brain-computer interface]]) *[[數據庫]] ([[:en:Template:Database|Template:Database]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[進化博弈論]] {{div col end}} --- === Tier 3 === {{div col|style=column-count:3}} *[[幾何學]] *[[最佳化]] *[[混沌理論]] ([[:en:Template:Systems science]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[記憶術]] síu bán *[[記憶痕跡]] síu bán {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[圖靈機]] *[[格仔自動機]] ([[:en:Template:Conway's Game of Life]]) *[[生命棋]]<small> (lite)</small> ([[:en:Template:Conway's Game of Life]]) *[[量子運算]] ([[:en:Template:Quantum mechanics]]) *[[解謎遊戲]] *[[遊戲機]] *[[電腦保安]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[外匯市場]] *[[經濟泡沫]] {{div col end}} === Tier 4 === {{div col|style=column-count:3}} *[[科技]] *[[數獨]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[量子力學]] ([[:en:Template:Quantum mechanics]]) *[[狹義相對論]] ([[:en:Template:Relativity]] & [[:en:Template:Time topics]]) *[[廣義相對論]] ([[:en:Template:Relativity]] & [[:en:Template:Time topics]]) *[[物理宇宙學]] ([[:en:Template:Cosmology]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[電子遊戲音樂]] síu bán {{div col end}} {{clear}} p3w8q04tkcfn18afhc8v8wn7g2eqbho 1865215 1865212 2022-08-19T07:29:39Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''Future plan''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox|current work list]]''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox3|temp]]''', and '''[[User:Dr. Greywolf/唔再睇嘅文|no longer of interest]]''' '''做法'''：聚沙成塔式寫文－ '''Foreach''' day... Randomly choose an article from 內文 of completed articles, watched navboxes, or to-be-created navboxes Write a few hundred words See if there is any large article that can be "fynished" by copying-and-pasting contents from current articles Work based on the assumption that no article (bar glossaries) will be "finished". After finishing these, just complete all discipline articles. Really low priorities. #[[邏輯]] #[[應用數學]] #[[天文學]] #[[神經科學]] #[[心理學]] #[[地理學]] #[[考古學]] #[[資訊科學]] #[[醫學]] #[[機械工程]] #[[電子工程]] #[[機械人學]] #[[城市規劃]] #[[會計學]] #[[金融學]] #[[文學]] ... == Reading list== === Tier 1 === {{div col|style=column-count:3}} *[[自動推理]] síu bán *[[深度學習]] *[[遺傳演算法]] *[[群體智能]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[時覺]] ([[:en:Template:Time topics]]) síu bán *[[自我意識]] síu bán *[[決策]] *[[解難]] síu bán *[[個體為本模型]] *[[運算搞笑]] *[[理解]] síu bán {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[預設模式網絡]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[自動計劃]] síu bán *[[電腦視覺]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[虛擬實境]] ([[:en:Template:Mixed reality]]) {{div col end}} --- === Tier 2 === {{div col|style=column-count:3}} *[[動態系統]] ([[:en:Template:Systems science]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[腦機介面]] ([[:en:Template:Brain-computer interface]]) *[[數據庫]] ([[:en:Template:Database|Template:Database]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[進化博弈論]] {{div col end}} --- === Tier 3 === {{div col|style=column-count:3}} *[[幾何學]] *[[最佳化]] *[[混沌理論]] ([[:en:Template:Systems science]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[記憶術]] síu bán *[[記憶痕跡]] síu bán {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[圖靈機]] *[[格仔自動機]] ([[:en:Template:Conway's Game of Life]]) *[[生命棋]]<small> (lite)</small> ([[:en:Template:Conway's Game of Life]]) *[[量子運算]] ([[:en:Template:Quantum mechanics]]) *[[解謎遊戲]] *[[遊戲機]] *[[電腦保安]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[外匯市場]] *[[經濟泡沫]] {{div col end}} === Tier 4 === {{div col|style=column-count:3}} *[[科技]] *[[數獨]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[量子力學]] ([[:en:Template:Quantum mechanics]]) *[[狹義相對論]] ([[:en:Template:Relativity]] & [[:en:Template:Time topics]]) *[[廣義相對論]] ([[:en:Template:Relativity]] & [[:en:Template:Time topics]]) *[[物理宇宙學]] ([[:en:Template:Cosmology]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[電子遊戲音樂]] síu bán {{div col end}} {{clear}} p7wz8xa4ekn000wlzvti14qqxwm8ymf 1865216 1865215 2022-08-19T07:30:39Z Dr. Greywolf 143999 /* Tier 3 */ wikitext text/x-wiki '''Future plan''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox|current work list]]''', '''[[User:Dr. Greywolf/Sandbox3|temp]]''', and '''[[User:Dr. Greywolf/唔再睇嘅文|no longer of interest]]''' '''做法'''：聚沙成塔式寫文－ '''Foreach''' day... Randomly choose an article from 內文 of completed articles, watched navboxes, or to-be-created navboxes Write a few hundred words See if there is any large article that can be "fynished" by copying-and-pasting contents from current articles Work based on the assumption that no article (bar glossaries) will be "finished". After finishing these, just complete all discipline articles. Really low priorities. #[[邏輯]] #[[應用數學]] #[[天文學]] #[[神經科學]] #[[心理學]] #[[地理學]] #[[考古學]] #[[資訊科學]] #[[醫學]] #[[機械工程]] #[[電子工程]] #[[機械人學]] #[[城市規劃]] #[[會計學]] #[[金融學]] #[[文學]] ... == Reading list== === Tier 1 === {{div col|style=column-count:3}} *[[自動推理]] síu bán *[[深度學習]] *[[遺傳演算法]] *[[群體智能]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[時覺]] ([[:en:Template:Time topics]]) síu bán *[[自我意識]] síu bán *[[決策]] *[[解難]] síu bán *[[個體為本模型]] *[[運算搞笑]] *[[理解]] síu bán {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[預設模式網絡]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[自動計劃]] síu bán *[[電腦視覺]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[虛擬實境]] ([[:en:Template:Mixed reality]]) {{div col end}} --- === Tier 2 === {{div col|style=column-count:3}} *[[動態系統]] ([[:en:Template:Systems science]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[腦機介面]] ([[:en:Template:Brain-computer interface]]) *[[數據庫]] ([[:en:Template:Database|Template:Database]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[進化博弈論]] {{div col end}} --- === Tier 3 === {{div col|style=column-count:3}} *[[幾何學]] *[[軟件最佳化]] *[[混沌理論]] ([[:en:Template:Systems science]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[記憶術]] síu bán *[[記憶痕跡]] síu bán {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[圖靈機]] *[[格仔自動機]] ([[:en:Template:Conway's Game of Life]]) *[[生命棋]]<small> (lite)</small> ([[:en:Template:Conway's Game of Life]]) *[[量子運算]] ([[:en:Template:Quantum mechanics]]) *[[解謎遊戲]] *[[遊戲機]] *[[電腦保安]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[外匯市場]] *[[經濟泡沫]] {{div col end}} === Tier 4 === {{div col|style=column-count:3}} *[[科技]] *[[數獨]] {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[量子力學]] ([[:en:Template:Quantum mechanics]]) *[[狹義相對論]] ([[:en:Template:Relativity]] & [[:en:Template:Time topics]]) *[[廣義相對論]] ([[:en:Template:Relativity]] & [[:en:Template:Time topics]]) *[[物理宇宙學]] ([[:en:Template:Cosmology]]) {{div col end}} --- {{div col|style=column-count:3}} *[[電子遊戲音樂]] síu bán {{div col end}} {{clear}} pvm5zyjete0kvbx4ogpudqqz9sfi253 0 215408 1864993 1864552 2022-08-18T14:21:10Z Pokman817 53354 wikitext text/x-wiki {{HKCurrent}}{{expand}}{{update}} {{UTC+8}} {{About|[[武漢肺炎]]喺香港引發嘅疫情|其他地區嘅疫情|武漢肺炎國際疫情}} [[File:COVID-19 Outbreak Cases in Hong Kong.svg|thumb|300px|武漢肺炎香港十八區疫情（2021年1月22號）<br />{{legend|#ffc0c0|0.00%至0.05%人口確診}} {{legend|#ee7070|0.05%至0.10%人口確診}} {{legend|#c80200|0.10%至0.15%人口確診}} {{legend|#510000|0.15%至0.20%人口確診}} {{legend|#250101|超過0.20%人口確診}}]] '''武漢肺炎香港疫情'''，係講[[武漢肺炎大爆發|武漢肺炎]]喺[[香港]]爆發嘅情況。頭一單確診輸入個案喺2020年1月23號出現，而頭一單確診本地個案就係喺2020年2月4號出現，而[[香港政區|香港十八區]]區區都有確診個案<ref>{{cite web | author=| title=武漢肺炎民間資訊 | url=https://wars.vote4.hk/ | publisher=| accessdate=2020-03-18}}</ref>，同年7月18號確診個案總數已經超越2003年沙士疫情嘅1,755宗。到2021年疫情雖然一度受控，但2021年底隨住[[沙士病毒2型Omicron變種|Omicron變種病毒]]流入社區，最終導致2022年2月開始疫情大爆發，到4月先至大致受控。 去到2022年8月18號，累計確診個案已經有1,438,891單，其中有9,589人死亡<ref>[https://chp-dashboard.geodata.gov.hk/covid-19/zh.html 新型冠狀病毒感染-香港最新情況]</ref>。 ==爆發階段== 武漢肺炎香港疫情可以分做五波爆發階段。2020年1月嘅第一波爆發同埋3月嘅第二波爆發入面，香港嘅確診個案大部份都有外遊記錄，亦有部份係群組爆發，大部份個案都可以追溯到源頭，歸納成唔同關聯群組，當中最出名同最多人嘅群組係「[[打邊爐家族]]」群組，有十一個直接傳染個案同4個二代傳染個案，另外有福慧精舍佛堂群組爆發、3月14號愉景灣舉行嘅雞尾酒會婚禮群組爆發、3月31號尖沙咀Red MR卡拉OK出現小群組爆發等。自4月19號之後，連續23日冇本地爆發嘅新個案，只係斷續有外地輸入個案，但喺5月12號開始連續兩日再有本地感染個案，之後一度只有零星感染個案。 到2020年7月，第三波疫情爆發，懷疑係因為豁免海員檢疫而引致<ref>[https://topick.hket.com/article/2706400/【新冠肺炎】政府承認海員換班或曾留港過夜　叫停豁免檢疫不合公眾利益 【新冠肺炎】政府承認海員換班或曾留港過夜　叫停豁免檢疫不合公眾利益]，香港經濟日報，2020年7月26號</ref>，呢次規模比頭兩波大，加上有唔少個案都係源頭不明，意味出現咗社區爆發，當中比較出名嘅群組包括「[[慶回歸晚會群組]]」同「[[富臨生日宴群組]]」。政府響9月頭開始咗個「[[普及社區檢測計劃]]」，希望搵出社區嘅「隱性患者」，但社會對計劃有質疑聲音。 踏入11月，政府推出「[[安心出行]]」應用程式，希望可以紀錄確診者到訪地方，不過同時因為「[[跳舞群組]]」嘅出現而爆發第四波疫情。第四波疫情延續到2021年1月都未有顯著緩和，所以政府嗰時引入「[[限制與檢測宣告|封區檢測]]」機制，有權限制特定區域入面嘅人做強制檢測。同年2月底，香港政府正式展開「[[香港武漢肺炎疫苗接種計劃|2019冠狀病毒病疫苗接種計劃]]」，安排先為高危人士打[[武漢肺炎疫苗]]，大半個2021年疫情大致緩和。 不過到2021年底，因為[[國泰航空]]嘅防疫漏洞，導致[[沙士病毒2型Omicron變種|Omicron變種病毒]]流入社區，引發第五波疫情，當中比較出名嘅群組有「[[望月樓群組]]」、「[[國泰空姐母群組]]」（亦引發「[[洪為民生日派對事件]]」）、「[[倉鼠群組]]」（[[沙士病毒2型Delta變種|Delta變種病毒]]）同「[[葵涌邨大爆疫]]」，自2022年2月中旬開始疫情漸趨失控，連續多日都錄到數以千計嘅單日確診個案，同埋首次出現兒童死亡個案。由於疫情完全失控，驚動咗中央，中共總書記[[習近平]]下令特區政府要負起主體責任，將穩控疫情作為壓倒一切嘅任務，又委託主管港澳事務嘅中共政治局常委[[韓正]]向行政長官[[林鄭月娥]]轉達高度關注<ref>{{cite news |title=習近平：把盡快穩控香港疫情作為當前壓倒一切的任務 |url=https://news.rthk.hk/rthk/ch/component/k2/1633948-20220216.htm |accessdate=2022-02-16 |work=香港電台 |date=2022-02-16 |language=zh-HK}}</ref>。 第五波疫情喺3月3號去到單日76,991宗確診個案嘅高峰，之後逐漸回落，4月14號開始單日確診少過一千宗，政府亦喺4月21號開始逐步解除防疫限制，不過單日確診維持三位數嘅水平超過一個月，而且又開始歸納出唔少群組感染個案，當中比較出名嘅群組包括「[[星月樓群組]]」。 == 病名 == 對於由[[嚴重急性呼吸系統綜合症冠狀病毒2型]]引發嘅疾病，香港法定名稱為「嚴重新型傳染性病原體呼吸系統病」<ref>{{cite web |title=第599章 《預防及控制疾病條例》 |url=https://www.elegislation.gov.hk/hk/cap599?xpid=ID_1438403500650_004 |website=電子版香港法例 |accessdate=2020-03-18}}</ref>，而政府新聞公報早期稱為「新型冠狀病毒感染」<ref>{{cite web |title=衞生防護中心調查兩宗新增新型冠狀病毒感染確診個案 |url=https://www.info.gov.hk/gia/general/202002/18/P2020021800658.htm |website=香港特別行政區政府新聞公報 |accessdate=2020-03-18 |date=2020-02-18}}</ref>，喺2020年2月19號開始改稱為「2019冠狀病毒病」<ref>{{cite web |title=衞生防護中心調查三宗新增2019冠狀病毒病確診個案 |url=https://www.info.gov.hk/gia/general/202002/19/P2020021900675.htm |website=香港特別行政區政府新聞公報 |accessdate=2020-03-18 |date=2020-02-19}}</ref>。早期香港傳媒例如《[[明報]]》<ref>{{Cite news |url=https://news.mingpao.com/ins/港聞/article/20200205/s00001/1580869202283/【武漢肺炎】「世界夢號」曾載確診患者-旅客被拒高雄下船-郵輪今抵港郵輪碼頭 |title=【武漢肺炎】「世界夢號」曾載確診患者　旅客被拒高雄下船　郵輪今抵港郵輪碼頭 |access-date=2020-03-07 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200206130726/https://news.mingpao.com/ins/%e6%b8%af%e8%81%9e/article/20200205/s00001/1580869202283/%e3%80%90%e6%ad%a6%e6%bc%a2%e8%82%ba%e7%82%8e%e3%80%91%e3%80%8c%e4%b8%96%e7%95%8c%e5%a4%a2%e8%99%9f%e3%80%8d%e6%9b%be%e8%bc%89%e7%a2%ba%e8%a8%ba%e6%82%a3%e8%80%85-%e6%97%85%e5%ae%a2%e8%a2%ab%e6%8b%92%e9%ab%98%e9%9b%84%e4%b8%8b%e8%88%b9-%e9%83%b5%e8%bc%aa%e4%bb%8a%e6%8a%b5%e6%b8%af%e9%83%b5%e8%bc%aa%e7%a2%bc%e9%a0%ad |archive-date=2020-02-06 |url-status=live }}</ref>、《[[星島日報]]》<ref>{{Cite news |url=https://std.stheadline.com/instant/articles/detail/1197314/即時-中國-武漢肺炎-鑽石公主號-傳約百人不適-數10人發燒送院 |title=【武漢肺炎】「鑽石公主號」傳約百人不適 數10人發燒送院}}</ref>、《[[蘋果日報 (香港)|蘋果日報]]》<ref>{{Cite news |url=https://hk.news.appledaily.com/breaking/20200209/L7FQUBKBPIDTJ27ZLU55YAVCDY/ |title=【武漢肺炎】太古城逾千人排隊搶購口罩 市民轟林鄭控疫無能：有得排都排 |access-date=2020-02-09 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200213144142/https://hk.news.appledaily.com/breaking/20200209/L7FQUBKBPIDTJ27ZLU55YAVCDY/ |archive-date=2020-02-13 |url-status=live }}</ref>、《[[成報]]》<ref>{{Citation |title=武漢肺炎吹哨者李文亮病逝 |url=http://www.singpao.com.hk/index.php?fi=news1&id=110255 |access-date=2020-02-09 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200220110915/http://www.singpao.com.hk/index.php?fi=news1&id=110255 |archive-date=2020-02-20 |url-status=live }}</ref>、《[[香港經濟日報]]》<ref>{{Cite news |url=https://topick.hket.com/article/2559729/【武漢肺炎】武漢肺炎空氣傳播？%E3%80%80甚麼是氣溶膠？?mtc=40001&srkw=武漢肺炎 |title=【武漢肺炎】武漢肺炎空氣傳播？ 甚麼是氣溶膠？ |access-date=2020-03-07 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200221062444/https://topick.hket.com/article/2559729/%E3%80%90%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E%E3%80%91%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E%E7%A9%BA%E6%B0%A3%E5%82%B3%E6%92%AD%EF%BC%9F%E3%80%80%E7%94%9A%E9%BA%BC%E6%98%AF%E6%B0%A3%E6%BA%B6%E8%86%A0%EF%BC%9F?mtc=40001&srkw=%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E |archive-date=2020-02-21 |url-status=live }}</ref>、《[[頭條日報]]》<ref>{{Cite news |url=https://hd.stheadline.com/news/realtime/chi/1697197/即時-中國-武漢肺炎-全國逾3-6萬宗確診-增至804人死超越沙士 |title=【武漢肺炎】全國逾3.6萬宗確診 增至804人死超越沙士 |access-date=2020-03-07 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200222132828/https://hd.stheadline.com/news/realtime/chi/1697197/%E5%8D%B3%E6%99%82-%E4%B8%AD%E5%9C%8B-%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E-%E5%85%A8%E5%9C%8B%E9%80%BE3-6%E8%90%AC%E5%AE%97%E7%A2%BA%E8%A8%BA-%E5%A2%9E%E8%87%B3804%E4%BA%BA%E6%AD%BB%E8%B6%85%E8%B6%8A%E6%B2%99%E5%A3%AB |archive-date=2020-02-22 |url-status=live }}</ref>、《[[立場新聞]]》<ref>{{Cite news |url=https://www.thestandnews.com/china/武漢肺炎-中國新增-2656-例-累計死亡-811-超越沙士全球死亡人數/ |title=【武漢肺炎】中國新增 2656 例　累計死亡 811　超越沙士全球死亡人數 |access-date=2020-03-07 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200225091943/https://www.thestandnews.com/china/%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E-%E4%B8%AD%E5%9C%8B%E6%96%B0%E5%A2%9E-2656-%E4%BE%8B-%E7%B4%AF%E8%A8%88%E6%AD%BB%E4%BA%A1-811-%E8%B6%85%E8%B6%8A%E6%B2%99%E5%A3%AB%E5%85%A8%E7%90%83%E6%AD%BB%E4%BA%A1%E4%BA%BA%E6%95%B8/ |archive-date=2020-02-25 |url-status=live }}</ref>、《[[am730]]》<ref>{{Cite news |url=https://www.am730.com.hk/news/新聞/【武漢肺炎】日本男子於武漢肺炎死亡%e3%80%80外務省稱為保私隱難公布詳情-206557 |title=【武漢肺炎】日本男子於武漢肺炎死亡　外務省稱為保私隱難公布詳情 |access-date=2020-03-07 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200222143827/https://www.am730.com.hk/news/%E6%96%B0%E8%81%9E/%E3%80%90%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E%E3%80%91%E6%97%A5%E6%9C%AC%E7%94%B7%E5%AD%90%E6%96%BC%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E%E6%AD%BB%E4%BA%A1%e3%80%80%E5%A4%96%E5%8B%99%E7%9C%81%E7%A8%B1%E7%82%BA%E4%BF%9D%E7%A7%81%E9%9A%B1%E9%9B%A3%E5%85%AC%E5%B8%83%E8%A9%B3%E6%83%85-206557 |archive-date=2020-02-22 |url-status=live }}</ref>、《[[晴報]]》<ref>{{Cite news |url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2558944/【武漢肺炎】封城禁行%20獨居寵物陷糧食危機%20義工破門營救%20火化已死貓B |title=【武漢肺炎】封城禁行 獨居寵物陷糧食危機 義工破門營救%20火化已死貓B |access-date=2020-03-07 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200220052539/https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2558944/%E3%80%90%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E%E3%80%91%E5%B0%81%E5%9F%8E%E7%A6%81%E8%A1%8C%20%E7%8D%A8%E5%B1%85%E5%AF%B5%E7%89%A9%E9%99%B7%E7%B3%A7%E9%A3%9F%E5%8D%B1%E6%A9%9F%20%E7%BE%A9%E5%B7%A5%E7%A0%B4%E9%96%80%E7%87%9F%E6%95%91%20%E7%81%AB%E5%8C%96%E5%B7%B2%E6%AD%BB%E8%B2%93B |archive-date=2020-02-20 |url-status=live }}</ref>、《[[852郵報]]》<ref>{{Cite news |url=https://www.post852.com/296955/【武漢肺炎】20歲男子據報初步確診%e3%80%80潛伏期內曾與/ |title=【武漢肺炎】20歲男子據報初步確診　潛伏期內曾與多名親友打邊爐 |access-date=2020-03-07 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200222203310/https://www.post852.com/296955/%E3%80%90%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E%E3%80%9120%E6%AD%B2%E7%94%B7%E5%AD%90%E6%93%9A%E5%A0%B1%E5%88%9D%E6%AD%A5%E7%A2%BA%E8%A8%BA%e3%80%80%E6%BD%9B%E4%BC%8F%E6%9C%9F%E5%85%A7%E6%9B%BE%E8%88%87/ |archive-date=2020-02-22 |url-status=live }}</ref> 、《香港01》<ref>{{Cite news |url= https://www.hk01.com/社會新聞/436546/武漢肺炎-2-19疫情-港65人確診-防疫抗疫基金加碼至300億 |title=【武漢肺炎・2.19疫情】港65人確診　防疫抗疫基金加碼至300億 |access-date=2020-03-07 |archive-url= https://www.hk01.com/社會新聞/436546/武漢肺炎-2-19疫情-港65人確診-防疫抗疫基金加碼至300億 |archive-date=2020-02-20 |url-status=live }}</ref>等稱呼為「武漢肺炎」；《熱血時報》<ref>{{cite web |title=再多一名25歲男子染新型肺炎　患者居土瓜灣無外遊紀錄 |url=https://www.passiontimes.hk/article/02-05-2020/59723 |website=熱血時報網站 |accessdate=2020-02-29 |date=2020-02-05 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200226142031/http://www.passiontimes.hk/article/02-05-2020/59723 |archive-date=2020-02-26 |url-status=live }}</ref>、有線新聞、[[商業電台]]、[[香港電台]]、[[now新聞]]等稱呼為「新型肺炎」；無線電視、《東方日報》、《經濟通》<ref>{{cite web |title=【新冠肺炎】日本北海道因新冠肺炎疫情進入緊急狀態 |url=http://www.etnet.com.hk/www/tc/news/categorized_news_detail.php?newsid=ETN300228413 |website=經濟通 |accessdate=2020-02-29}}</ref>、《大公報》<ref>{{cite web |title=鍾南山：有信心疫情四月底受控 |url=http://www.takungpao.com.hk/news/232108/2020/0228/420763.html |website=大公報 |accessdate=2020-03-01 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200301073605/http://www.takungpao.com.hk/news/232108/2020/0228/420763.html |archive-date=2020-03-01 |url-status=live }}</ref>稱呼為「新冠肺炎」。後期《明報》<ref>{{Cite news |url=https://news.mingpao.com/ins/%e6%b8%af%e8%81%9e/article/20200318/s00001/1584489641539/%e3%80%8a%e5%8d%97%e8%8f%af%e6%97%a9%e5%a0%b1%e3%80%8b%e6%9c%89%e5%93%a1%e5%b7%a5%e5%88%9d%e6%ad%a5%e7%a2%ba%e8%a8%ba%e6%96%b0%e5%86%a0%e8%82%ba%e7%82%8e-%e6%9b%be%e7%94%a8%e4%bc%91%e6%81%af%e5%ae%a4%e5%8f%8a%e9%85%92%e5%90%a7 |title=《南華早報》有員工初步確診新冠肺炎　曾用休息室及酒吧 |access-date=2020-03-18 }}</ref>、《星島日報》<ref>{{Cite news |url=https://std.stheadline.com/instant/articles/detail/1225426/%E5%8D%B3%E6%99%82-%E9%A6%99%E6%B8%AF-%E6%8C%87%E6%9C%AA%E4%BE%86%E5%85%A9%E5%91%A8%E5%B1%AC%E9%9D%9E%E5%B8%B8%E6%99%82%E6%9C%9F-%E4%BD%95%E6%A0%A2%E8%89%AF%E5%80%A1%E6%8B%92%E7%B5%95%E6%89%80%E6%9C%89%E9%9D%9E%E9%A6%99%E6%B8%AF%E5%B1%85%E6%B0%91%E5%85%A5%E5%A2%83 |title=指未來兩周屬非常時期 何栢良倡拒絕所有非香港居民入境 ||access-date=2020-03-18}}</ref>、《香港經濟日報》<ref>{{Cite news |url=https://paper.hket.com/article/2593292/%E7%96%AB%E6%83%85%E8%A1%9D%E6%93%8A%E7%B6%93%E6%BF%9F%20%E4%B8%AD%E5%9C%8B%E5%8B%A2%E9%99%8D%E6%BA%96%E6%94%BE%E6%B0%B4?dis=pd&pdlist=srap001&mtc=70024 |title=疫情衝擊經濟 中國勢降準放水|access-date=2020-03-18}}</ref>、《頭條日報》<ref>{{Cite news |url=https://hd.stheadline.com/news/daily/hk/841671/%E6%97%A5%E5%A0%B1-%E6%B8%AF%E8%81%9E-%E4%B8%89%E7%95%99%E5%AD%B8%E7%94%9F%E8%BF%94%E6%B8%AF%E7%A2%BA%E8%A8%BA%E6%81%90%E5%BC%95%E6%AF%92%E5%85%A5%E9%97%9C |title=三留學生返港確診恐引毒入關 |access-date=2020-03-18 |archive-date=2020-03-18 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200318062430/https://hd.stheadline.com/news/daily/hk/841671/%25E6%2597%25A5%25E5%25A0%25B1-%25E6%25B8%25AF%25E8%2581%259E-%25E4%25B8%2589%25E7%2595%2599%25E5%25AD%25B8%25E7%2594%259F%25E8%25BF%2594%25E6%25B8%25AF%25E7%25A2%25BA%25E8%25A8%25BA%25E6%2581%2590%25E5%25BC%2595%25E6%25AF%2592%25E5%2585%25A5%25E9%2597%259C |url-status=dead }}</ref>、《am730》<ref>{{Cite news |url=https://www.am730.com.hk/news/%E6%96%B0%E8%81%9E/%e3%80%90%e6%96%b0%e5%86%a0%e8%82%ba%e7%82%8e%e3%80%91%e6%b8%af%e5%a2%9e%e8%87%b3%e5%b0%918%e5%ae%97%e5%88%9d%e6%ad%a5%e7%a2%ba%e8%a8%ba-%e5%a4%9a%e4%ba%ba%e6%9c%89%e5%a4%96%e9%81%8a%e8%a8%98%e9%8c%84-211816 |title=【新冠肺炎】港增至少8宗初步確診 多人有外遊記錄 |access-date=2020-03-18 |archive-date=2020-04-08 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200408120028/https://www.am730.com.hk/news/%E6%96%B0%E8%81%9E/%e3%80%90%e6%96%b0%e5%86%a0%e8%82%ba%e7%82%8e%e3%80%91%e6%b8%af%e5%a2%9e%e8%87%b3%e5%b0%918%e5%ae%97%e5%88%9d%e6%ad%a5%e7%a2%ba%e8%a8%ba-%e5%a4%9a%e4%ba%ba%e6%9c%89%e5%a4%96%e9%81%8a%e8%a8%98%e9%8c%84-211816 |url-status=dead }}</ref>、《晴報》<ref>{{Cite news |url=https://skypost.ulifestyle.com.hk/article/2593225/%E7%B3%9E%E4%BE%BF%E6%AA%A2%E6%B8%AC%20%E6%9C%89%E5%8A%A9%E6%8F%AA%E5%87%BA%E9%9A%B1%E5%BD%A2%E5%80%8B%E6%A1%88 |title=糞便檢測 有助揪出隱形個案 |access-date=2020-03-18}}</ref> 、《香港01》<ref>{{Cite news |url=https://www.hk01.com/%E7%A4%BE%E6%9C%83%E6%96%B0%E8%81%9E/444948/%E6%96%B0%E5%86%A0%E8%82%BA%E7%82%8E-%E8%A2%81%E5%9C%8B%E5%8B%87-%E6%AF%94%E6%B2%99%E5%A3%AB%E5%9A%B4%E9%87%8D-%E7%9F%AD%E6%9C%9F%E4%B8%8D%E6%9C%83%E7%B5%90%E6%9D%9F-%E5%AD%B8%E6%A0%A1%E5%BE%A9%E8%AA%B2%E8%BC%83%E5%9B%B0%E9%9B%A3 |title=【新冠肺炎】袁國勇：比沙士嚴重　短期不會結束　學校復課較困難 |access-date=2020-03-07 |archive-url=https://www.hk01.com/%E7%A4%BE%E6%9C%83%E6%96%B0%E8%81%9E/444948/%E6%96%B0%E5%86%A0%E8%82%BA%E7%82%8E-%E8%A2%81%E5%9C%8B%E5%8B%87-%E6%AF%94%E6%B2%99%E5%A3%AB%E5%9A%B4%E9%87%8D-%E7%9F%AD%E6%9C%9F%E4%B8%8D%E6%9C%83%E7%B5%90%E6%9D%9F-%E5%AD%B8%E6%A0%A1%E5%BE%A9%E8%AA%B2%E8%BC%83%E5%9B%B0%E9%9B%A3 |archive-date=2020-02-20 |url-status=live }}</ref>稱呼為「新冠肺炎」。 《蘋果日報》曾經長期係仍然用「武漢肺炎」嘅香港傳統媒體，去到2021年4月，平等機會委員會點名強烈譴責《蘋果日報》用「污名化標籤」，結果《蘋果日報》跪低，盡量唔再用「武漢肺炎」。 ==疫情同反應== {{武漢肺炎疫情數據/香港病例圖表}} [[File:Health_notices_issued_on_the_Vibrant_Express_display.jpg|thumb|香港[[港鐵動感號]]列車顯示屏幕度顯示咗公眾衛生建議。]] [[File:醫管局員工陣線 press conference 20200131.png|thumb|1月31號，新工會「醫管局員工陣線」公布因政府未回應到要求全面封關等訴求，發起咗罷工行動，有近6700人簽署宣言（統計時間未知）參與罷工，護士佔咗7成，醫生就佔8個巴仙。]] [[File:醫管局大樓外的醫護罷工第二階段·醫管局員工陣線集會 20200203.png|thumb|2月3號早上，多個工會去到醫管局大樓請願，有幾百名醫護同市民喺度聲援。]] 2019年12月31號，[[香港食物及衞生局]]局長陳肇始經已召集咗醫療專家同[[醫院管理局]]高層開會，陳會後話，啲專家評估過武漢肺炎群組，認為情況唔尋常，加上香港同武漢交通頻繁，需提高警覺<ref>{{Cite web|url=https://www.hkcnews.com/article/25790/袁國勇-武漢-不明肺炎-25790/|title=武漢不明肺炎 袁國勇：與禽流感SARS有相似，必須提高警覺|work=眾新聞|language=zh-HK|archive-url=https://web.archive.org/web/20200102035050/https://www.hkcnews.com/article/25790/%E8%A2%81%E5%9C%8B%E5%8B%87-%E6%AD%A6%E6%BC%A2-%E4%B8%8D%E6%98%8E%E8%82%BA%E7%82%8E-25790/|archive-date=2020-01-02|url-status=live|accessdate=2020-01-02}}</ref>。同日，一名到過武漢嘅香港女子因有咗相關嘅病症，到屯門醫院就醫。經檢測，患者初步對禽流感同SARS測試結果都呈陰性<ref>{{Cite web|url=https://www.zaobao.com/realtime/china/story20200102-1017862|title=香港一女子疑似感染武漢肺炎被醫院隔離|work=聯合早報|language=zh-cn|accessdate=2020-01-02}}</ref>。香港大學微生物學系講座教授袁國勇相信，武漢正爆發病毒感染，呼籲香港市民提高警覺<ref>{{Cite web|url=https://news.rthk.hk/rthk/ch/component/k2/1500379-20191231.htm?|title=武漢27宗不明原因肺炎 本港衞生防護中心密切監察 - RTHK|work=news.rthk.hk|language=zh-tw|archive-url=https://web.archive.org/web/20200102034826/https://news.rthk.hk/rthk/ch/component/k2/1500379-20191231.htm|archive-date=2020-01-02|url-status=live|accessdate=2020-01-02}}</ref>。 2020年1月2號上晝，香港[[將軍澳醫院]]接收報稱嘅一名女病患，但未話有冇去過華南海鮮市場，經初步診斷病患未有發燒<ref>{{Cite web|url=https://www.hk01.com/社會新聞/416747/|title=【武漢肺炎】曾訪武漢女病人往將軍澳醫院求醫　消息：病人無發燒|work=香港01|language=zh-cn|archive-url=https://web.archive.org/web/20200102112614/https://www.hk01.com/%E7%A4%BE%E6%9C%83%E6%96%B0%E8%81%9E/416747/|archive-date=2020-01-02|url-status=live|accessdate=2020-01-02}}</ref>。 1月3號晏晝，公立醫院再接受多兩名去過武漢嘅女病人，有相關嘅肺炎徵狀，轉送瑪嘉烈醫院接受咗隔離治療<ref>{{Cite news|url=https://news.rthk.hk/rthk/ch/component/k2/1500888-20200103.htm|title=公立醫院接收多2名到訪武漢後發燒女病人|date=2020-01-03|access-date=2020-01-03|archive-url=https://web.archive.org/web/20200103104950/https://news.rthk.hk/rthk/ch/component/k2/1500888-20200103.htm|archive-date=2020-01-03|url-status=live|publisher=香港電台}}</ref>。同日，特首[[林鄭月娥]]同食物及衞生局局長，到咗[[西九龍站|高鐵西九龍站]]，視察因應武漢疫情所採取嘅出入境口岸防控措施<ref>{{cite news|url=https://news.now.com/home/local/player?newsId=375467|title=林鄭月娥到高鐵西九龍站視察防控措施|date=2020-01-03|access-date=2020-01-03|archive-url=https://web.archive.org/web/20200103134201/https://news.now.com/home/local/player%3FnewsId%3D375467|archive-date=2020-01-03|url-status=live|agency=Now新聞台}}</ref>。1月4號，港特區政府宣佈「對公共衞生有重要性的新型傳染病準備及應變計劃」，同時啟動咗嚴重應變級別<ref>{{Cite news|url=https://www.info.gov.hk/gia/general/202001/04/P2020010400175.htm|title=政府公布對公共衞生有重要性的新型傳染病準備及應變計劃|date=2020-01-04|access-date=2020-01-04|archive-url=https://web.archive.org/web/20200104014331/https://www.info.gov.hk/gia/general/202001/04/P2020010400175.htm|archive-date=2020-01-04|url-status=live|publisher=政府新聞處}}</ref>。同日，[[政務司司長]]張建宗表示當局「冇掉以輕心」，但未需要減少香港來往武漢嘅高鐵同航班班次<ref>{{cite news|url=https://hk.news.appledaily.com/local/20200105/ILX4TSEVP6F4JP4UZETFUYGIZE/|title=港府拒減往來武漢航班同高鐵|date=2020-01-05|work=Apple Daily 蘋果日報|access-date=2020-03-21|archive-date=2020-03-27|archive-url=https://web.archive.org/web/20200327234210/https://hk.news.appledaily.com/local/20200105/ILX4TSEVP6F4JP4UZETFUYGIZE/|url-status=dead}}</ref>。 截至1月12號，醫管局表示，公立醫院自2019年12月31號起，共向衞生署呈報咗67宗相關病人個案，醫院已將病人樣本送交化驗，據計51人經已出院，所有仍留院病人情況穩定<ref>{{cite news|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20200112/bkn-20200112173724169-0112_00822_001.html|title=香港再增6宗武漢肺炎懷疑個案　至今累計67宗|access-date=2020-01-14|archive-url=https://web.archive.org/web/20200114055432/https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20200112/bkn-20200112173724169-0112_00822_001.html|archive-date=2020-01-14|url-status=live|agency=东网}}</ref>。 1月13號，食物及衞生局副局長徐德義率香港政府代表團到武漢了解肺炎疫情同埋處理情況，14號返港。截至13號中午，共接獲68宗懷疑個案<ref>{{cite news|url=https://www.thestandnews.com/politics/武漢肺炎-食衞局副局長率團訪武漢-本港再新增一宗懷疑個案/|title=【武漢肺炎】食衞局副局長率團訪武漢　本港再新增一宗懷疑個案|date=2020-01-13|work=立場新聞|access-date=2020-01-14|archive-url=https://web.archive.org/web/20200113232538/https://www.thestandnews.com/politics/%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E-%E9%A3%9F%E8%A1%9E%E5%B1%80%E5%89%AF%E5%B1%80%E9%95%B7%E7%8E%87%E5%9C%98%E8%A8%AA%E6%AD%A6%E6%BC%A2-%E6%9C%AC%E6%B8%AF%E5%86%8D%E6%96%B0%E5%A2%9E%E4%B8%80%E5%AE%97%E6%87%B7%E7%96%91%E5%80%8B%E6%A1%88/|archive-date=2020-01-13|url-status=live}}</ref>。 1月20號，特區政府同專家召開緊急會議後，決定擴大監測懷疑個案，要求去過湖北而有咗發燒同急性呼吸道感染或肺炎，都必須呈報衞生防護中心。兼决定咗第二日（1月21號）起由武漢抵港嘅飛機航班，乘客入境嗰陣必須填寫健康申報表；但係唔包括由武漢抵港嘅高鐵乘客<ref name="报道0123U1">{{cite news|url=https://news.now.com/home/local/player?newsId=377460&home=1|title=曾到湖北省後出現感染徵狀患者須呈報衞生防護中心|date=2020-01-20|accessdate=2020-01-20|agency=Now新聞台}}</ref>。截至1月21號，呈報累計懷疑個案增至118宗，其中一名確定測試呈陰性嘅病患因自身其他疾病過世<ref>{{cite news|url=https://news.mingpao.com/ins/%E6%B8%AF%E8%81%9E/article/20200121/s00001/1579608130534/%E3%80%90%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E%E3%80%91%E6%B8%AF%E5%A2%9E12%E6%87%B7%E7%96%91%E5%80%8B%E6%A1%88%E7%B4%AF%E8%A8%88118%E5%AE%97-%E4%B8%80%E7%95%99%E9%86%AB%E7%97%85%E4%BA%BA%E5%9B%A0%E8%87%AA%E8%BA%AB%E7%96%BE%E7%97%85%E9%9B%A2%E4%B8%96|title=【武漢肺炎】港增12懷疑個案累計118宗　一留醫病人因自身疾病離世|work=明報新聞網}}</ref>。 1月22號，[[港鐵]]透露1月21號晚9點半，接獲咗西九龍站衛生署港口衛生處嘅通知，指有名由深圳搭高鐵抵埠嘅內地男乘客，被發現有發燒徵狀，兼報稱去過武漢，其後被送往醫院作進一步檢測<ref>{{cite news|url=https://www.hk01.com/%E7%A4%BE%E6%9C%83%E6%96%B0%E8%81%9E/425238/%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E-%E6%B8%AF%E9%90%B5-%E4%B8%80%E5%85%A7%E5%9C%B0%E4%B9%98%E5%AE%A2%E9%AB%98%E9%90%B5%E6%8A%B5%E6%B8%AF%E6%99%82%E7%99%BC%E7%87%92-%E6%93%9A%E6%82%89%E6%9B%BE%E5%88%B0%E6%AD%A6%E6%BC%A2?utm_source=web_push&utm_medium=referral&utm_campaign=all|title=【武漢肺炎】港鐵：一內地乘客高鐵抵港時發燒　據悉曾到武漢|date=2020-01-22|accessdate=2020-01-22|agency=香港01}}</ref>。跟著香港確認咗出現首宗武漢肺炎感染嘅高度懷疑個案<ref>{{cite news|url=https://news.rthk.hk/rthk/ch/component/k2/1504259-20200122.htm|title=陳漢儀稱高度懷疑個案是否確診明日有結果 - RTHK|work=news.rthk.hk|language=zh-hk}}</ref>，患者喺伊利沙伯醫院隔離治療。而陪同患者一起入境嘅屋企人，入住過尖沙咀嘅皇悦酒店一晚後，就搭飛機去咗菲律賓[[馬尼拉]]，相關部門通報咗菲律賓當局<ref>{{Cite news|url=https://news.rthk.hk/rthk/ch/component/k2/1504258-20200122.htm|title=高度懷疑感染個案家人昨入住尖沙咀皇悦酒店|date=2020-01-22|publisher=香港電台}}</ref><ref>{{Cite news|url=https://www.hk01.com/%E7%A4%BE%E6%9C%83%E6%96%B0%E8%81%9E/424870/%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E-%E9%A6%99%E6%B8%AF%E7%A2%BA%E8%A8%BA%E6%82%A3%E8%80%85%E5%90%8C%E8%A1%8C%E5%AE%B6%E4%BA%BA%E5%85%A5%E4%BD%8F%E5%B0%96%E6%B2%99%E5%92%80%E9%85%92%E5%BA%97%E4%B8%80%E6%99%9A-%E5%B7%B2%E9%A3%9B%E5%A4%A7%E9%A6%AC|title=【武漢肺炎】香港確診患者同行家人入住尖沙咀酒店一晚 已飛大馬|date=2020-01-22|publisher=香港01}}</ref>。另有消息指，再有一名患者高度懷疑確診武漢肺炎，將由威爾斯親王醫院送往瑪嘉烈醫院隔離治療<ref>{{cite news|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20200122/mobile/bkn-20200122170259493-0122_00822_001.html|title=香港現兩宗高度懷疑武漢肺炎個案　內地男搭高鐵抵西九|work=东网}}</ref>。 1月23號1點，香港確認第二宗高度懷疑個案，患者係56歲男性香港本地居民，有去過武漢，1月18號起開始發燒，去過威爾斯親王醫院急症室求醫但未入院，21號再覆診發燒徴狀持續，院方安排病人入院接受隔離治療。23號轉往瑪嘉烈醫院接受隔離治療，患者嘅呼吸道樣本初步檢驗對新型冠狀病毒呈陽性反應<ref>{{cite news|url=https://www.info.gov.hk/gia/general/202001/23/P2020012300029.htm?fontSize=1|title=衛生防護中心調查第二宗輸入新型冠狀病毒感染高度懷疑個案|work=香港政府新聞網}}</ref>。香港衛生署數據則顯示，截至1月22號中午，香港共報告135宗符合標準嘅懷疑個案，其中97宗排除咗新型病毒感染兼出咗院，剩低咗38宗個案仍留院，包括確認嘅兩個個案<ref>{{cite news|url=https://www.chp.gov.hk/files/pdf/enhanced_sur_pneumonia_wuhan_chi.pdf|title=嚴重新型傳染性病原體呼吸系統病的最新情況|work=香港衛生署|url-status=dead|access-date=2020年3月21號|archive-date=2020年3月4號|archive-url=https://web.archive.org/web/20200304020236/https://www.chp.gov.hk/files/pdf/enhanced_sur_pneumonia_wuhan_chi.pdf}}</ref>。 而兩宗個案嘅三名密切接觸者亦準備喺同日送去[[麥理浩夫人度假村]]隔離同醫學觀察，衞生防護中心亦決定即時擴大新型冠狀病毒懷疑個案嘅呈報準則，考慮咁擴大健康申報安排到高鐵<ref>{{cite news|url=https://news.now.com/home/local/player?newsId=377819|title=本港疑似個案三名密切接觸者安排到隔離營|work=NOW新聞}}</ref>。港鐵宣布即時停售來往武漢嘅高鐵車飛<ref>{{cite news|url=https://news.now.com/home/local/player?newsId=377816|title=港鐵即時停售來往武漢高鐵車票|work=NOW新聞}}</ref>。 1月29號起，所有學校停課，政府豁下康樂、文化同體育設施停開，郵局停開，各區民政事務署停開，但大部份商舖同食肆照常營業。市民因欠缺口罩而引發搶購潮。而香港嘅公立醫療系統，擔憂醫護運作會冇法維持防疫負荷而崩潰，同社會各界等一路要求特區政府封關，以減低跨境傳播風險<ref>{{cite news|url=https://news.rthk.hk/rthk/ch/component/k2/1505166-20200128.htm|title=中大醫學院促政府擴大限制入境範圍至湖北省以外地區|date=2020-01-28|work=香港電台|access-date=2020-01-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20200128045912/https://news.rthk.hk/rthk/ch/component/k2/1505166-20200128.htm|archive-date=2020-01-28|url-status=live}}</ref>。開初政府就重保留大部分繁忙口岸開放，1月28號，東區醫院深切治療部有十五個護士就集體請病假，表達「全面封關」嘅訴求<ref>{{cite news|url=https://news.mingpao.com/ins/%e6%b8%af%e8%81%9e/article/20200128/s00001/1580215628633/%e3%80%90%e6%ad%a6%e6%bc%a2%e8%82%ba%e7%82%8e%e3%80%9115%e8%ad%b7%e5%a3%ab%e8%ab%8b%e7%97%85%e5%81%87%e4%bf%83%e5%85%a8%e9%9d%a2%e3%80%8c%e5%b0%81%e9%97%9c%e3%80%8d-%e6%9d%b1%e5%8d%80%e9%86%ab%e9%99%a2-%e5%b7%b2%e8%aa%bf%e9%85%8d%e4%ba%ba%e6%89%8b%e7%b6%ad%e6%8c%81%e6%9c%8d%e5%8b%99|title=【武漢肺炎】15護士請病假促全面「封關」　東區醫院：已調配人手維持服務|date=2020-01-28|work=明報|access-date=2020-01-29|archive-url=https://web.archive.org/web/20200129150641/https://news.mingpao.com/ins/%e6%b8%af%e8%81%9e/article/20200128/s00001/1580215628633/%e3%80%90%e6%ad%a6%e6%bc%a2%e8%82%ba%e7%82%8e%e3%80%9115%e8%ad%b7%e5%a3%ab%e8%ab%8b%e7%97%85%e5%81%87%e4%bf%83%e5%85%a8%e9%9d%a2%e3%80%8c%e5%b0%81%e9%97%9c%e3%80%8d-%e6%9d%b1%e5%8d%80%e9%86%ab%e9%99%a2-%e5%b7%b2%e8%aa%bf%e9%85%8d%e4%ba%ba%e6%89%8b%e7%b6%ad%e6%8c%81%e6%9c%8d%e5%8b%99|archive-date=2020-01-29|url-status=live|}}</ref>。1月30號凌晨政府先再關閉高鐵[[西九龍站]]、[[沙頭角]]、[[文錦渡]]呢六個口岸<ref>{{cite news|url=https://news.mingpao.com/ins/%e6%b8%af%e8%81%9e/article/20200131/s00001/1580455753278/%e3%80%90%e6%ad%a6%e6%bc%a2%e8%82%ba%e7%82%8e%e3%80%91%e3%80%8c%e5%b1%80%e9%83%a8%e5%b0%81%e9%97%9c%e3%80%8d%e5%be%8c%e8%a8%aa%e6%b8%af%e5%85%a7%e5%9c%b0%e4%ba%ba%e8%b7%8c29-6-%e9%81%9c%e6%94%bf%e5%ba%9c%e9%a0%90%e6%9c%9f|title=【武漢肺炎】「局部封關」後訪港內地人跌29.6%　遜政府預期|date=2020-01-31|work=明報|access-date=2020-01-31|archive-url=https://web.archive.org/web/20200131083950/https://news.mingpao.com/ins/%25E6%25B8%25AF%25E8%2581%259E/article/20200131/s00001/1580455753278/%25E3%2580%2590%25E6%25AD%25A6%25E6%25BC%25A2%25E8%2582%25BA%25E7%2582%258E%25E3%2580%2591%25E3%2580%258C%25E5%25B1%2580%25E9%2583%25A8%25E5%25B0%2581%25E9%2597%259C%25E3%2580%258D%25E5%25BE%258C%25E8%25A8%25AA%25E6%25B8%25AF%25E5%2585%25A7%25E5%259C%25B0%25E4%25BA%25BA%25E8%25B7%258C29-6-%25E9%2581%259C%25E6%2594%25BF%25E5%25BA%259C%25E9%25A0%2590%25E6%259C%259F|archive-date=2020-01-31|url-status=live}}</ref>。 不過仲係拒絕「全面封關」，公立系統醫護為咗逼使政府封關，由工會「醫管局員工陣線」宣布開始罷工。1月31號凌晨普通科醫生發起埋聯署，醫療體系度至2月1號下晝有大概五分一嘅普通科醫生參與咗<ref>{{cite news|url=https://hk.news.appledaily.com/local/20200201/IGWQMDJY4KIFNXXSK7ULLI25KE/|title=【武漢肺炎】普通科醫護界382人實名聯署 促政府馬上全面封關|date=2020-02-01|work=蘋果日報|access-date=2020-03-21|archive-date=2020-02-01|archive-url=https://web.archive.org/web/20200201171918/https://hk.news.appledaily.com/local/20200201/IGWQMDJY4KIFNXXSK7ULLI25KE/|url-status=dead}}</ref>。 到2月1號，醫管局員工陣線舉行會員大會，以近3千票贊成大比數，通過罷工計劃案。截至2月1號晚八點有成9千個簽署，承諾參與罷工<ref>{{Cite news|url=https://news.mingpao.com/ins/港聞/article/20200201/s00001/1580556232179/【武漢肺炎】醫管局員工陣線表決通過罷工-醫管局-盡量調配人手按需要調整服務|title=【武漢肺炎】醫管局員工陣線表決通過罷工　醫管局：盡量調配人手按需要調整服務|author=|date=2020-02-01|work=明報|accessdate=2020-02-03|publisher=|language=|format=}}</ref>。由於特首未有會面工會，工會就宣布談判破裂，正式喺2月3號開始一連五日嘅罷工，首日係由非緊急嘅服務人員去參與先<ref>{{Cite news|url=https://www.thestandnews.com/politics/醫管局員工陣線宣布談判破裂-明發動首階段罷工/|title=醫管局員工陣線宣布談判破裂　明發動首階段罷工|author=|date=2020-02-02|work=立場新聞|accessdate=2020-02-03|publisher=|language=|format=|archive-date=2020-02-13|archive-url=https://web.archive.org/web/20200213053146/https://www.thestandnews.com/politics/%E9%86%AB%E7%AE%A1%E5%B1%80%E5%93%A1%E5%B7%A5%E9%99%A3%E7%B7%9A%E5%AE%A3%E5%B8%83%E8%AB%87%E5%88%A4%E7%A0%B4%E8%A3%82-%E6%98%8E%E7%99%BC%E5%8B%95%E9%A6%96%E9%9A%8E%E6%AE%B5%E7%BD%B7%E5%B7%A5/|url-status=dead}}</ref>。2月2號仲有多個專業界別人士發起公開聯署信，支持醫護罷工同全面封關<ref>{{cite web|url=https://www.thestandnews.com/politics/專業組織人士聯署-港府管治失效%E1%85%A0要求尊重專業-全面封關/|title=專業組織人士聯署：港府管治失效ㅤ要求尊重專業、全面封關|date=2020-02-02|work=立場新聞|access-date=2022-01-06|archive-date=2020-05-02|archive-url=https://web.archive.org/web/20200502010806/https://www.thestandnews.com/politics/%E5%B0%88%E6%A5%AD%E7%B5%84%E7%B9%94%E4%BA%BA%E5%A3%AB%E8%81%AF%E7%BD%B2-%E6%B8%AF%E5%BA%9C%E7%AE%A1%E6%B2%BB%E5%A4%B1%E6%95%88%E1%85%A0%E8%A6%81%E6%B1%82%E5%B0%8A%E9%87%8D%E5%B0%88%E6%A5%AD-%E5%85%A8%E9%9D%A2%E5%B0%81%E9%97%9C/|url-status=dead}}</ref>。到2月3號政府先至宣佈，由2月4號凌晨零時開始，關閉剩低嘅多個口岸，但未關閉香港機場、深圳灣口岸同港珠澳大橋口岸<ref name="ap200203-XUOPLM">{{cite news|url=https://hk.news.appledaily.com/local/20200203/57X2NGHGC22KL4VIRXZIXUOPLM/|title=林鄭明起僅停羅湖皇崗等口岸 仍拒封機場深圳灣港珠澳橋|date=2020-02-03|work=蘋果日報|accessdate=2020-02-03|archive-date=2020-02-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20200211150948/https://hk.news.appledaily.com/local/20200203/57X2NGHGC22KL4VIRXZIXUOPLM/|url-status=dead}}</ref>，又話關閉嘅做法同醫管局啲醫護罷工冇關係<ref>{{cite news|url=https://news.now.com/home/local/player?newsId=379158|title=【最新】林鄭：口岸關閉與醫管局員工罷工完全無關 以極端手法威迫政府不會得逞|date=2020-02-03|work=Now 新聞|accessdate=2020-02-03}}</ref>。而2月4號香港一39歲本身有長期糖尿病患嘅男患者，因病情突然轉差而死亡，成為咗首個死亡個案<ref>{{cite news|url=https://news.rthk.hk/rthk/ch/component/k2/1506504-20200204.htm|title=消息：39歲新型冠狀病毒肺炎患者死亡|date=2020-02-04|work=[[香港電台]]|archive-url=https://web.archive.org/web/20200204072928/https://news.rthk.hk/rthk/ch/component/k2/1506504-20200204.htm|archive-date=2020-02-04|url-status=live|language=zh-hant}}</ref>。 2月5號累積個案達到21宗，特首承認疫情有惡化，可能重有社區傳播，宣布由2月8號凌晨開始，由大陸入境嘅人，都要強制接受檢疫14日<ref>[https://news.rthk.hk/rthk/ch/component/k2/1506832-20200205.htm 2月8日凌晨開始内地入境者需強制接受檢疫14日] RTHK 2020-02-05</ref>。同日星夢郵輪旗下、2月3號畀廣東疾控中心通報有旅客確診有新型肺炎<ref name="hk01-2020-02-04">{{cite news|url=https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E4%B8%AD%E5%9C%8B/429781/%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E-%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E8%88%B9%E9%80%BE4000%E5%AE%A2-%E5%BB%A3%E5%B7%9E%E5%87%BA%E7%99%BC-%E4%B8%96%E7%95%8C%E5%A4%A2%E8%99%9F-%E9%83%B5%E8%BC%AA3%E4%BA%BA%E7%A2%BA%E8%A8%BA|title=【武漢肺炎】上下船逾4000客　廣州出發「世界夢號」郵輪3人確診|date=2020-02-04|work=香港01|accessdate=2020-02-05}}</ref> 嘅[[世界夢號]]，停泊到香港啟德郵輪碼頭，開始接受檢疫隔離等處理。衛生署嘅衛生防護中心傳染病處主任披露，自有旅客確診咗肺炎，有大概5000人左近經香港上落世界夢號，除臺灣航次之外，重牽涉三個航次。其中有206人同過確診者喺同航次度，仲早喺1月24號由香港度上咗岸，呼籲呢批乘客快趣啲聯絡返衛生防護中心<ref>[https://news.mingpao.com/pns/%E8%A6%81%E8%81%9E/article/20200207/s00001/1581014425741/%E4%B8%96%E7%95%8C%E5%A4%A2%E8%99%9F%E8%BC%89%E7%A2%BA%E8%A8%BA%E8%80%85%E5%BE%8C5000%E4%BA%BA%E5%9C%A8%E6%B8%AF%E4%B8%8B%E8%88%B9-206%E5%90%8C%E8%88%B9%E5%AE%A2%E9%AB%98%E5%8D%B1-%E8%88%B9%E6%96%B9%E7%A8%B1%E8%A1%9B%E7%BD%B2%E6%98%A8%E5%8D%88%E6%96%B9%E7%B4%A2%E9%9B%BB%E8%A9%B1%E8%BF%BD%E8%B9%A4 世界夢號載確診者後5000人在港下船 206同船客高危 船方稱衛署昨午方索電話追蹤] 明報 2020-02-07</ref>。 3月31號，衞生防護中心公佈[[尖沙咀]][[Red MR]]卡拉OK出現小群組爆發。五名確診者之中，有一個人早喺去卡拉OK當晚已經發病，未確診嗰兩人就被送到檢疫中心。衞生防護中心估計群組內嘅人互相傳染<ref>{{cite news |title=尖沙咀Red MR五客人確診　衞生署料互相傳染 |url=https://news.now.com/home/local/player?newsId=386268&fbclid=IwAR2SktZAxkK8d70-jfuVDYIVCHje7t3jJp3hKbeTgzHutA_MSihtWb-Pdqc |accessdate=2020-04-01 |publisher=now新聞台 |date=2020-03-31}}</ref>。 7月31號，衞生防護中心公佈旺角怡安閣直銷公司Star Global群組有6宗確診，另外有至少5宗初步確診<ref>{{cite web|url=https://hk.appledaily.com/local/20200731/UUKEVQ6NODR2ARBISA7R4R3PHA/|title=【武漢肺炎】爆疫直銷公司與亮碧思關係密切 至少11人染疫|work=蘋果日報|date=2020-07-31|access-date=2020-08-06|archive-date=2020-07-31|archive-url=https://web.archive.org/web/20200731143525/https://hk.appledaily.com/local/20200731/UUKEVQ6NODR2ARBISA7R4R3PHA/|url-status=dead}}</ref>。8月3號凌晨12點幾，直銷公司大門被人寫上洩憤字句，並喺門上同附近路邊電箱貼上大字報，力數直銷公司罪狀，質疑有人忽視疫情「害死人」。嗰日下晝，衞生署記者會公佈感染群組已經升到37人<ref>{{cite web|url=https://hk.appledaily.com/breaking/20200803/TPQIBKJ4K6UVEU6VUNGW4VZAXM/|title=【武漢肺炎】感染群組增至37人 直銷公司被貼大字報|work=蘋果日報|date=2020-08-03|access-date=2020-08-06|archive-date=2020-08-02|archive-url=https://web.archive.org/web/20200802201859/https://hk.appledaily.com/breaking/20200803/TPQIBKJ4K6UVEU6VUNGW4VZAXM/|url-status=dead}}</ref>。8月5號已經有52宗確診<ref>{{cite web|url=https://hk.appledaily.com/local/20200805/JFXBPFAG4VCQPLN64DH2C4FGFM/|title=【武漢肺炎】Star Global傳銷多7確診 部份曾到帝京培訓 52人染疫淪港第二大群組|work=蘋果日報|date=2020-08-05|access-date=2020-08-06|archive-date=2020-08-06|archive-url=https://web.archive.org/web/20200806194044/https://hk.appledaily.com/local/20200805/JFXBPFAG4VCQPLN64DH2C4FGFM/|url-status=dead}}</ref>。 ==參考== {{reflist|2}} ==睇埋== *[[武漢肺炎國際疫情]] *[[武漢肺炎澳門疫情]] *[[武漢肺炎廣東疫情]] ==出面網頁== *[https://www.coronavirus.gov.hk/chi/ 2019冠狀病毒病專題網站] *[https://hk.on.cc/fea/hkdisease/ on.cc東網－香港疫慌專頁] {{武漢肺炎大爆發}} {{Portal bar|武漢肺炎}} [[Category:武漢肺炎香港疫情| ]] g00tkuuasbtgdw6qyowgssohl1yicpl 0 215702 1865139 1861859 2022-08-19T03:27:07Z Dr. Greywolf 143999 /* 基本特徵 */ wikitext text/x-wiki [[File:Austin A40 Somerset Wheel (2525930461).jpg|thumb|300px|2008 年[[加拿大]]一角有架[[汽車|車]][[爆呔|爆咗呔]]；條[[車呔|呔]]係架車嘅其中一橛，不過就算呢橛仔有[[故障]]，架車頂攏郁唔到一陣－架車有咁上下容錯能力。]] '''容錯性'''（{{jpingauto|jung4 co3 sing3}}；{{lang-en|'''fault tolerance'''}}），又叫'''故障容許度'''，係一個[[系統]]可以有嘅一種特性，指個系統「喺某個或者某啲組成部份[[故障]]嗰陣，有幾能夠繼續正常運作」，亦都包埋個系統喺呢種情況下「表現會跌幾多」<ref>[https://scholarworks.umass.edu/cgi/viewcontent.cgi?referer=https://en.wikipedia.org/&httpsredir=1&article=1186&context=cs_faculty_pubs Adaptive Fault Tolerance and Graceful Degradation], Oscar González et al., 1997, University of Massachusetts - Amherst</ref>： *冇容錯能力：一旦個系統其中一橛出咗錯，就成個系統軭嗮； *有咁上下容錯能力：一旦個系統其中一橛出咗錯，佢依然行到，但表現會明顯變差； *「得體」嘅容錯能力（[[得體降級]]）：隨住系統越來越多出錯，佢依然行到，表現只會細微噉變差。 舉個例說明，想像家陣有隻[[電腦軟件]]（系統），佢會接收由[[用家]]等來源嚟嘅 [[input]]；想像有吓 input 嘅數值異常，搞到隻軟件其中一部份計錯數（出錯）；如果隻軟件完全冇容錯能力，就會[[輕機]]；現實世界嘅[[軟件工程師]]多數都會將隻軟件[[設計]]成有些少容錯性，即係例如就算其中一橛計錯數，隻軟件都唔輕機，而係揼咗個錯嘅數，用第個用得（但未必最理想）嘅數頂替，再彈條[[信息]]出嚟話俾用家知出咗問題－隻軟件表現差咗，但仲行得到<ref name="laprie1985">Laprie, J. C. (1985). "[http://www.macedo.ufba.br/conceptsANDTermonology.pdf Dependable Computing and Fault Tolerance: Concepts and Terminology]" (PDF), ''Proceedings of 15th International Symposium on Fault-Tolerant Computing (FTSC-15)'', pp. 2-11.</ref><ref>[https://users.ece.cmu.edu/~koopman/des_s99/sw_fault_tolerance/#:~:text=Software%20fault%20tolerance%20is%20the,in%20accordance%20with%20the%20specification. Software Fault Tolerance]. ''Carnegie Mellon University''.</ref>。容錯性嘅概念喺[[電腦]]以外嘅[[工程學]]領域都用得著－例如一架[[汽車|車]]其中[[爆呔|有條呔爆咗]]，用家換條新[[車呔|呔]]（一段相對易嘅工序）架車就可以繼續行，唔會進入完全郁唔到嘅狀態－架車有一定嘅容錯能力。 喺廿一世紀初嘅工程學上，容錯性一般俾人認為係一個理想嘅特徵：[[工程師]]設計[[產品]]嗰陣－包括[[軟件工程師]]寫軟件，或者[[汽車工程師]]設計[[汽車]]呀噉，都會想自己設計件嘢有返咁上下容錯能力。有唔少做工程學[[學術研究]]嘅人，仲會深入噉諗同討論「啲系統要點設計，先可以容錯性高」噉嘅問題<ref>Randell, B. (1975). System structure for software fault tolerance. ''Ieee transactions on software engineering'', (2), 220-232.</ref>。 ==基本特徵== [[File:Single Point of Failure.png|thumb|300px|喺呢個[[電腦網絡]]裏面，一旦部[[路由器]]壞咗，成個網絡就喪失通訊嘅能力。]] {{main|系統|故障}} 一個系統要算得上係「有容錯性」，起碼需要滿足以下呢啲條件<ref>Wahbe, R., Lucco, S., Anderson, T. E., & Graham, S. L. (1993, December). Efficient software-based fault isolation. In ''Proceedings of the fourteenth ACM symposium on Operating systems principles'' (pp. 203-216).</ref>： *冇[[故障單點]]（single point of failure，SPOF）：一個系統嘅故障單點係指一個「一旦軭咗，就成個系統軭嗮」嘅部份，例如附圖嗰個[[電腦網絡]]，成個網絡啲[[訊號]]都要經部[[路由器]]，先可以由一部電腦傳去第部電腦度，噉部路由器一軭，成個網絡就通唔到訊－個路由器就係個系統嘅通訊嘅故障單點；一個容錯嘅系統最理想係冇故障單點。 *[[故障隔離]]（fault isolation）：當個系統出問題嗰陣，個系統需要能夠[[故障探測|探測]]個問題，並且話俾[[用家]]知「出錯嘅係個系統邊一橛」；例如[[機械工程]]上好興喺[[機械]]上面裝[[感應器]]，俾用家知部機邊一忽（喺[[溫度]]同[[壓力]]等方面）有唔妥； *[[容錯性#故障壓制|故障壓制]]（fault containment）{{anchor|故障壓制}}：當個系統出問題嗰陣，個系統要能夠確保個問題唔會「傳播開去」－軭咗嗰忽可以繼續軭，但唔可以拖累個系統嘅其餘部份，搞到淨低嗰啲部份跟住佢一齊軭。 好似噉嘅系統能夠做到'''得體降級'''{{anchor|得體降級}}（graceful degradation）－就算有嘢出咗故障，個系統都能夠或多或少噉繼續運作－「表現會'''降級'''，但降起級上嚟'''得體'''」噉解。要留意嘅係，上述呢度係講緊「個系統最理想要有呢啲特性」－喺現實世界嘅某啲情況下，呢啲特性好多時一係冇可能達到，一係有可能達到但要花費嘅[[資源]]量大得滯，所以設計者唔會嘗試追求。 ==工程設計== {{see also|工程設計}} ===設計技巧=== {{main|冗餘|複製 (運算)}} {{see also|備份}} 喺實際應用上，工程師有唔少方法可以提升個系統嘅容錯能力： *[[冗餘]]（redundancy）：指同個系統加啲「多餘」嘅功能，呢啲「多餘」功能喺冇故障嘅世界入面係唔必要；攞住「要提升佢容錯力」嘅系統部份，設計者可以將個系統部份複製幾次，啲複製品用嚟做後備；噉一旦個系統部份軭咗，個系統就可以即刻改為用啲後備部件頂替；舉例說明，啲大型<ref group="註">「大型」表示「出起事上嚟死得人多」，所以[[工程師]]有強烈[[誘因]]同呢啲船同飛機落容錯設計。</ref>嘅[[船]]同[[飛機]]好興設計成有多過一部[[發動機]]（將發動機複製咗幾次）；噉如果架嘢嘅主發動機出咗故障，佢哋就可以改為用後備發動機嚟推動架嘢，等架嘢仲可以繼續行，或者起碼有足夠時間駛去安全嘅地方<ref name="laprie1985"/>。 **又例如[[程式編寫]]噉，[[控制流程]]上就有所謂嘅[[例外處理]]（exception handling），好似以下呢段 [[Python]] [[源碼]]噉<ref>[https://www.w3schools.com/python/python_try_except.asp Python Try Except].</ref>： **:<source lang="python"> try: #「試吓行 try 嘅碼先。」 print(x) except: #「如果 try 段碼出錯，噉就行 except 嘅碼。」 print("An exception occurred") </source> **當中 <code>except:</code> 入面嗰段碼就係冗餘嘅部份－喺冇出錯嘅世界入面，嗰段碼係冇需要存在嘅，但有咗 <code>except:</code> 段碼喺度，就可以喺 <code>try:</code> 段碼出事嗰陣有個後備保障。Python 以外嘅多種[[程式語言]]（好似係 [[C++]] 同 [[Java 程式語言|Java]] 呀噉）都有例外處理嘅功能<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/exceptions-in-java/#:~:text=Java%20Exception%20Handling%20is%20a,flow%20of%20the%20program's%20instructions. Exceptions in Java]. ''GeeksForGeeks''.</ref>。 [[File:Bridge-suspension.svg|thumb|center|720px|一條[[懸索橋]]嘅抽象圖解；條橋搵好多條纜吊住，查實條橋就算唔用咁多條纜都一樣吊得起（冗餘）－不過一旦條橋嘅纜出咗問題，搞到成條橋向下跌，會造成嚴重人命財產傷亡，所以工程師就同條橋落大量嘅冗餘，想確保條橋夠嗮安全。]] *[[複製 (運算)|複製]]（replication）：一種提升[[電腦]][[軟件|軟]][[硬件]]系統容錯性嘅技巧；「複製」係指將一個系統部份複製幾次，不過唔係攞嚟做後備，而係要求呢幾件複雜品冚唪唥一齊[[平行運算|平行]]噉計數，等到要攞個運算結果去用嗰時，就睇勻嗮嗰幾件複雜品嘅運算結果先做決定；例如想像家吓想叫電腦計條好複雜嘅數，研究者可以要 5 部機分別計一次，再攞 5 部機之間嘅主流<ref group="註">例如其中一部機計到同其餘啲機唔同嘅結果，就攞其餘嗰 4 部機計到嗰個結果去用。</ref>結果去用，理由係「5 部機冚唪唥都計錯數」嘅[[機率]]細過「其中一部計錯數」嘅機率<ref>Mansouri, Najme, Gholam, Hosein Dastghaibyfard, and Ehsan Mansouri. "Combination of data replication and scheduling algorithm for improving data availability in Data Grids", ''Journal of Network and Computer Applications'' (2013)</ref>。 ... 呀噉。 [[File:IBM Blue Gene P supercomputer.jpg|center|thumb|540px|2007 年嘅[[超級電腦]][[藍色基因]]（IBM Blue Gene）；好似藍色基因噉嘅電腦各部份能夠各自噉做大量嘅運算，例如 2005 年嘅藍色基因就可以喺 1 秒內做超過 280 [[兆]]吓[[運算]]<ref>[https://www.cnet.com/news/blue-genel-tops-its-own-supercomputer-record/ Blue Gene/L tops its own supercomputer record]. ''Cnet''.</ref>，用家想計複雜嘅數嗰陣，可以教部機同一條計幾次，跟住將主流結果攞去做 [[output]]。]] ===現實考量=== [[File:Geely assembly line in Beilun, Ningbo.JPG|thumb|300px|2011 年[[寧波]]一條[[裝配線]]喺度組裝[[汽車]]；汽車係要[[量產]]嘅，所以一架車嘅造價貴咗少少，都可以令總生產成本勁升。]] {{see also|成本}} 喺實用嘅[[工程學]]上，通常淨係得一小部份嘅部件會有容錯設計：特登加容錯設計係要[[成本]]嘅；例如一架車要整得硬淨，就梗要用更多或者更貴嘅[[材料]]整；而一隻電腦軟件要加啲容錯設計就要落更多行嘅源碼，教部電腦做例外處理，就實令到隻軟件最後[[檔案大細|大咗]]。因為噉，工程師決定「好唔好同呢個部件加容錯設計」嗰時，有諸多考量要諗<ref>Dubrova, E. (2013). ''Fault-tolerant design'' (pp. 55-65). New York: Springer.</ref>： *'''故障可能性'''：假設第啲因素不變，一個系統部份愈有大[[機率]]會出故障，就愈有需要同佢落容錯設計。 *'''重要'''：假設第啲因素不變，一個系統部份愈重要，工程師就愈大機會想加容錯設計－當中「重要」係指「嗰部份一故障就會搞到個系統喪失功能，或者引致人命財產損失」；例如一架[[私家車]]上面嘅[[收音機]]對架車嘅功能唔係咁必要（冇咗都唔會搞到架車做唔到主要功能，亦唔會引致咩人命財產損失），所以工程師正路唔會專登同架車嘅收音機落容錯設計；相比之下，架車嘅[[發動機]]（冇咗發動機，架車就完全郁唔到）嘅重要部份，就比較有可能會落容錯設計。 *[[成本]]：假設第啲因素不變，一款容錯設計嘅成本愈高，工程師就愈細機會會想採用隻設計；例如想像而家要同架車嘅發動機落容錯，原則上，工程師可以索性加多部發動機落去做後備（[[冗餘]]），但現實表明，要同架車加多部發動機成本極高－汽車係要[[量產]]嘅（相比之下，例如大型[[郵輪]]就唔使量產），所以吓吓都加後備發動機要使多好錢，而且架車個殼又裝唔落兩部發動機（將架車設計到大啲又係令成本大增）；所以工程師想同架車嘅發動機做容錯設計，唔會用「加多部發動機做後備」呢種做法。 ... 等等。 ==相關概念== {{see also|系統工程|控制理論}} *[[失效安全]]（fail-safe）同[[失效致命]]（fail-deadly）：如果話一個系統係特登設計到「失效安全」，即係指佢有故障局部或者完全喪失功能嗰陣，都仲能夠做到保護[[人]]、[[財產]]同[[數據]]免受傷害<ref>"[https://www.kmccontrols.com/blog/when-failure-is-not-an-option-the-evolution-of-fail-safe-actuators/ When Failure Is Not an Option: The Evolution of Fail-Safe Actuators]". ''KMC Controls''. Retrieved 12 April 2021.</ref>；例如一架車，架車設計到有返咁上下硬淨，架車就算失控撞車（故障局部或者完全喪失功能），架車都唔會變形變得太犀利，坐喺入面嘅人同財產唔會受大傷害－就算係達致失效安全；失效致命可以話係失效安全嘅相反，指就算個系統故障局部或者完全喪失功能，佢都能夠成功傷害或者殺死目標－呢種設計喺[[武器]]嘅設計上成日見到<ref>Scott, Len (2000). ''Planning Armageddon''. Amsterdam: Overseas Publishers Association. p. 301.</ref>。 *[[人為錯誤]]（human error）：指若干個人冇意圖噉做咗啲嘢，搞到個系統出現故障，例如一架車失控可以係因為揸嗰個人[[揸車]]技術唔好；人為錯誤喺工程學上廣受關注，因為對工程師嚟講呢種錯誤難以控制；亦都可以睇吓[[人因工程]]同相關領域上對「點樣設計到個系統[[易用|一睇就知點用]]」嘅思考<ref>Senders, J.W. and Moray, N.P. (1991) ''Human Error: Cause, Prediction, and Reduction''. Lawrence Erlbaum Associates, p.25.</ref>。 *[[順應力]] *[[損傷容限]] *[[複雜系統]] *[[例外處理]] *[[錯誤檢測同糾正]] *[[縱深防禦]] *[[風險管理]] == 註釋 == {{reflist|group=註}} {{clear}} ==攷== {{reflist|3}} ==拎== {{Commonscat|Fault tolerance}} *[https://www.techtarget.com/searchdisasterrecovery/definition/fault-tolerant fault-tolerant]. ''TechTarget''. {{軟件工程}} {{複雜系統}} [[Category:工程]] [[Category:軟件工程]] 0edx02eus8tgqxd6ytrwytlippl07bc 0 215721 1865130 1815673 2022-08-19T03:22:42Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:A-B testing example.png|thumb|300px|]] '''A/B 測試'''（{{lang-en|'''A/B testing'''}}）係指比較兩種技術，通常係比較一種已有技術同一種新技術。喺最簡單嘅情況下，研究者會攞兩個技術試行，然後比較吓兩者（喺各指標上）嘅表現。 == 步驟 == 做 A/B 測試嘅人係有兩種技術需要比較，佢要搵一啲指標評定一種技術點先算係「好」，喺檢驗咗兩種技術喺呢啲指標上嘅表現之後，作出相應嘅決策<ref>Kohavi, Ron; Longbotham, Roger (2017). "Online Controlled Experiments and A/B Tests". In Sammut, Claude; Webb, Geoff (eds.). ''Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining''. Springer.</ref>。步驟如下<ref name="abtestingoverview">[https://gameanalytics.com/docs/item/a-b-testing A/B Testing – Overview]. ''Game Analytics''.</ref>： #講明要比較嘅係邊兩種技術； #決定用乜嘢指標評定技術嘅優劣； #決定要將幾多百分比嘅玩家用嚟測試新技術； #試行； #量度兩組玩家喺指標上嘅數值； #用個指標決定邊一種技術比較好。 ;例子 舉個例子說明：想像家陣有隻 PvP 嘅網上遊戲，製作組想做吓有關[[對局配對]]（matchmaking；指 PvP 遊戲當中將玩家分配落對局嘅過程）[[演算法]]嘅[[實驗]]，於是<ref name="abtestingoverview"/> #佢哋試行兩隻唔同嘅對局配對演算法，叫呢兩個演算法做 A 同 B； #決定用玩家留存作指標； #決定將一半玩家用 A 做對局配對，另外一半就用 B 做對局配對； #試行一個月； #量度兩組玩家分別嘅玩家留存； #發現 A 演算法下玩家留存數值高啲（結果），於是就決定今後隻遊戲一律用演算法 A 做對局配對（基於結果嘅決策）。 == 學術研究 == 例如喺學術性嘅[[電腦科學]]上，會有人研究[[遊戲編程]]。而有關遊戲編程嘅學術研究會探討以下嘅問題： *'''邊啲演算法比較能夠改良玩家體驗？'''例如<ref name="yannakakis2005">Yannakakis, G. N., & Hallam, J. ''[http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2012/02/JOGD.pdf A Generic Approach for Obtaining Higher Entertainment in Predator/Prey Games]''.</ref>： *#研究者由[[人工智能]]文獻等嘅來源，得知有一種新嘅演算法，而呢種演算法係遊戲編程上甚少有人用，甚至係從來未有人用過嘅； *#佢哋搵一啲指標用嚟量度玩家體驗，例子可以睇吓[[心流]]； *#佢哋整一隻簡單嘅遊戲，再幫隻遊戲整兩個版本，一個版本用咗新嘅演算法，另一個版本唔用（[[A/B 測試]]）； *#搵班受試者返嚟試玩，用指標量度喺兩個情況下，玩家體驗係點，睇吓用咗隻新嘅演算法係咪會改良玩家體驗。 *'''邊啲演算法比較能夠造到[[遊戲設計師]]想要嘅效果？'''例如<ref>Yannakakis, G. N., Levine, J., & Hallam, J. (2007). [http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2012/02/TECV.pdf Emerging cooperation with minimal effort: Rewarding over mimicking] (PDF). ''IEEE transactions on evolutionary computation'', 11(3), 382-396.</ref>： *#研究者由[[遊戲設計]]等領域嘅文獻嗰度得知，有某種效果係好多遊戲設計師都想要做到嘅； *#佢哋耖咗吓人工智能等領域嘅文獻，知道有一隻新演算法可以做到類似噉嘅效果； *#做 A/B 測試，比較吓用現有嘅演算法同用新演算法做嗰種效果會係點； *#如果發現隻新演算法能夠更加有效率（用嘅時間空間資源少）或者更加[[強健性|強健]]噉做到嗰種效果，佢哋就發現咗啲有用嘅嘢。 *'''有乜嘢方法可以幫遊戲編程研究更加準確噉量度玩家體驗？'''有研究者就試過噉做<ref name="yannakakis2005"/>： *#佢哋首先考慮一啲描述玩家經驗嘅[[心理學]]理論（例如可以睇吓[[心流]]）； *#根據呢啲理論，佢哋推斷一個遊戲程式嘅邊啲[[參數]]最有可能會影響玩家體驗（例：根據心流理論，唔係太難又唔係太易嘅遊戲最有可能令玩家過癮，而遊戲敵人嘅行為複雜度同難度相關）； *#然後佢哋諗出一啲量化嘅指標，量度呢啲參數嘅數值（例：遊戲敵人嘅行為複雜度可以局部由「玩家生存時間嘅[[標準差]]」反映）； *#做實驗，睇吓呢啲參數嘅數值係咪真係同「玩家有幾享受隻遊戲」（以心流等做指標量度）有強嘅[[統計相關]]。 ... 等等。 == 攷 == {{reflist}} {{Statistics-stub}} [[Category:測試]] qpzl2w3lr1i9p8nzxwzfo3bjcs0topn 1865131 1865130 2022-08-19T03:22:57Z Dr. Greywolf 143999 /* 學術研究 */ wikitext text/x-wiki [[File:A-B testing example.png|thumb|300px|]] '''A/B 測試'''（{{lang-en|'''A/B testing'''}}）係指比較兩種技術，通常係比較一種已有技術同一種新技術。喺最簡單嘅情況下，研究者會攞兩個技術試行，然後比較吓兩者（喺各指標上）嘅表現。 == 步驟 == 做 A/B 測試嘅人係有兩種技術需要比較，佢要搵一啲指標評定一種技術點先算係「好」，喺檢驗咗兩種技術喺呢啲指標上嘅表現之後，作出相應嘅決策<ref>Kohavi, Ron; Longbotham, Roger (2017). "Online Controlled Experiments and A/B Tests". In Sammut, Claude; Webb, Geoff (eds.). ''Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining''. Springer.</ref>。步驟如下<ref name="abtestingoverview">[https://gameanalytics.com/docs/item/a-b-testing A/B Testing – Overview]. ''Game Analytics''.</ref>： #講明要比較嘅係邊兩種技術； #決定用乜嘢指標評定技術嘅優劣； #決定要將幾多百分比嘅玩家用嚟測試新技術； #試行； #量度兩組玩家喺指標上嘅數值； #用個指標決定邊一種技術比較好。 ;例子 舉個例子說明：想像家陣有隻 PvP 嘅網上遊戲，製作組想做吓有關[[對局配對]]（matchmaking；指 PvP 遊戲當中將玩家分配落對局嘅過程）[[演算法]]嘅[[實驗]]，於是<ref name="abtestingoverview"/> #佢哋試行兩隻唔同嘅對局配對演算法，叫呢兩個演算法做 A 同 B； #決定用玩家留存作指標； #決定將一半玩家用 A 做對局配對，另外一半就用 B 做對局配對； #試行一個月； #量度兩組玩家分別嘅玩家留存； #發現 A 演算法下玩家留存數值高啲（結果），於是就決定今後隻遊戲一律用演算法 A 做對局配對（基於結果嘅決策）。 == 編程研究 == 例如喺學術性嘅[[電腦科學]]上，會有人研究[[遊戲編程]]。而有關遊戲編程嘅學術研究會探討以下嘅問題： *'''邊啲演算法比較能夠改良玩家體驗？'''例如<ref name="yannakakis2005">Yannakakis, G. N., & Hallam, J. ''[http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2012/02/JOGD.pdf A Generic Approach for Obtaining Higher Entertainment in Predator/Prey Games]''.</ref>： *#研究者由[[人工智能]]文獻等嘅來源，得知有一種新嘅演算法，而呢種演算法係遊戲編程上甚少有人用，甚至係從來未有人用過嘅； *#佢哋搵一啲指標用嚟量度玩家體驗，例子可以睇吓[[心流]]； *#佢哋整一隻簡單嘅遊戲，再幫隻遊戲整兩個版本，一個版本用咗新嘅演算法，另一個版本唔用（[[A/B 測試]]）； *#搵班受試者返嚟試玩，用指標量度喺兩個情況下，玩家體驗係點，睇吓用咗隻新嘅演算法係咪會改良玩家體驗。 *'''邊啲演算法比較能夠造到[[遊戲設計師]]想要嘅效果？'''例如<ref>Yannakakis, G. N., Levine, J., & Hallam, J. (2007). [http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2012/02/TECV.pdf Emerging cooperation with minimal effort: Rewarding over mimicking] (PDF). ''IEEE transactions on evolutionary computation'', 11(3), 382-396.</ref>： *#研究者由[[遊戲設計]]等領域嘅文獻嗰度得知，有某種效果係好多遊戲設計師都想要做到嘅； *#佢哋耖咗吓人工智能等領域嘅文獻，知道有一隻新演算法可以做到類似噉嘅效果； *#做 A/B 測試，比較吓用現有嘅演算法同用新演算法做嗰種效果會係點； *#如果發現隻新演算法能夠更加有效率（用嘅時間空間資源少）或者更加[[強健性|強健]]噉做到嗰種效果，佢哋就發現咗啲有用嘅嘢。 *'''有乜嘢方法可以幫遊戲編程研究更加準確噉量度玩家體驗？'''有研究者就試過噉做<ref name="yannakakis2005"/>： *#佢哋首先考慮一啲描述玩家經驗嘅[[心理學]]理論（例如可以睇吓[[心流]]）； *#根據呢啲理論，佢哋推斷一個遊戲程式嘅邊啲[[參數]]最有可能會影響玩家體驗（例：根據心流理論，唔係太難又唔係太易嘅遊戲最有可能令玩家過癮，而遊戲敵人嘅行為複雜度同難度相關）； *#然後佢哋諗出一啲量化嘅指標，量度呢啲參數嘅數值（例：遊戲敵人嘅行為複雜度可以局部由「玩家生存時間嘅[[標準差]]」反映）； *#做實驗，睇吓呢啲參數嘅數值係咪真係同「玩家有幾享受隻遊戲」（以心流等做指標量度）有強嘅[[統計相關]]。 ... 等等。 == 攷 == {{reflist}} {{Statistics-stub}} [[Category:測試]] b34srl380ikp1awg1brcq6pq836272h 0 216831 1865120 1475400 2022-08-19T03:09:16Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:Dijkstras progress animation.gif|thumb|210px|迪卡斯特拉演算法嘅示範]] '''迪卡斯特拉演算法'''（{{lang-en|'''Dijkstra's algorithm'''}}）係由[[荷蘭]][[電腦科學家]][[:en:Edsger W. Dijkstra|艾斯加·迪卡斯特拉]]（Edsger W. Dijkstra）諗出嚟嘅一個[[搵路]][[演算法]]。呢個演算法會攞三樣嘢做輸入：一個圖、一個起點節點同一個終點節點；目的係俾出「成本最低嗰條路線」嚟做輸出，而如果有多過一條「成本最低路線」嘅話，是但俾其中一條做輸出。虛擬碼如下<ref>Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2001). "Section 24.3: Dijkstra's algorithm". ''Introduction to Algorithms'' (Second ed.). MIT Press and McGraw–Hill. pp. 595–601.</ref><ref>Knuth, D.E. (1977). "A Generalization of Dijkstra's Algorithm". ''Information Processing Letters''. 6 (1): 1–5.</ref>： <source lang="csharp"> def pathfindDijkstra(graph, start, end): // 個演算法有三個 input，個圖（graph）、起點（start）同終點（end） struct NodeRecord: // 個演算法需要三件資訊： node // 節點 connection // 連結 costSoFar // 「目前嘅成本」 // 初始化 startRecord = new NodeRecord() startRecord.node = start startRecord.connection = None startRecord.costSoFar = 0 open = PathfindingList() // 「開放表」（open list） open += startRecord // 將起點加入開放表。 closed = PathfindingList() // 「封閉表」（closed list） // while 開放表入面仲有嘢，做... while length(open) > 0: current = open.smallestElement() // 攞開放表入面最細嗰件做現時點。 if current.node == goal: break // 如果現時點係終點，break。 // 如果冇 break 到，個程式會繼續行落去... connections = graph.getConnections(current) // 將同現時點有連結嘅節點冚唪唥搵嗮出嚟。 for connection in connections: // 同搵到嘅連結每個做以下嘅嘢... endNode = connection.getToNode() // 設嗰條連結去嘅點做終點。 endNodeCost = current.costSoFar + connection.getCost() // 計個成本。 if closed.contains(endNode): continue // 如果嗰點係冇路走嘅，skip 去計下一條連結。 else if open.contains(endNode): endNodeRecord = open.find(endNode) if endNodeRecord.cost <= endNodeCost: continue // 如果呢個點嘅成本並唔細過已知嘅點嘅話，skip 去計下一條連結。 else: endNodeRecord = new NodeRecord() // else，將呢個點加入紀錄嗰度。 endNodeRecord.node = endNode // Update 成本同連結 endNodeRecord.cost = endNodeCost endNodeRecord.connection = connection // 再將呢點加入開放表嗰度。 if not open.contains(endNode): open += endNodeRecord // 將現時點移出開放表，並且加佢入封閉表。 open -= current closed += current // 做完個 while 之後... if current.node != goal: // 如果冇去到終點嘅話，表示搵路失敗。 return None else: // 否則，compile 一個列嗮搵到嗰條路涉及嘅連結嘅表，表示條路線。 path = [] while current.node != start: path += current.connection current = current.connection.getFromNode() return reverse(path) // 將條路線俾出嚟做 output。 </source> == 睇埋 == *[[搵路]] *[[A* 搜尋演算法]] == 攷 == {{reflist}} [[Category:搵路]] tihfybyts4eer9b3itdbetb4tq821g7 0 217022 1865067 1826499 2022-08-19T00:41:52Z 182.239.92.237 wikitext text/x-wiki {{update}} [[File:COVID-19_Cases_in_Spain_by_Community.svg|250px|thumb|唔同地區確診嘅病例 {{legend|#B0B0B0|未發現確診病例}}{{legend|#fee5d9|確診案例唔夠百單}}{{legend|#fcbba1|確診案例達到三位數但未過半千}}{{legend|#fc9272|確診案例達到三位數兼過咗半千}}{{legend|#fb6a4a|確診案例達到四位數兼未夠二千五百}}{{legend|#de2d26|確診案例過咗二千五百但未夠半萬}}{{legend|#a50f15|確診案例達到至少半萬}}{{legend|#630606|確診案例達到五位數}}{{legend|#3a0303|確診案例達到至少二萬單}}]] '''武漢肺炎西班牙疫情'''係介紹「[[武漢肺炎]]」喺[[西班牙]]嘅爆發情形。截至2020年9月23號，西班牙夾埋有671,468單確診病例，死咗30,663個人。 ==情況== 西班牙喺2020年1月31號出現第一單感染個案，嗰時喺[[加那利群島]]之中嘅[[拉哥美拉島]]入面發現，最先出現嚟當地玩嘅德國導遊<ref>{{cite web|title=Sanidad confirma en La Gomera el primer caso de coronavirus en España|url=https://elpais.com/sociedad/2020/01/31/actualidad/1580509404_469734.html|website=El Pais|accessdate=31 January 2020|date=31 January 2020|language=es|archive-url=https://web.archive.org/web/20200131225909/https://elpais.com/sociedad/2020/01/31/actualidad/1580509404_469734.html|archive-date=31 January 2020|url-status=live}}</ref><ref>{{cite web|url=http://outbreaknewstoday.com/first-confirmed-coronavirus-case-in-spain-in-la-gomera-canary-islands-20628/|title=First confirmed coronavirus case in Spain in La Gomera, Canary Islands|date=2020-02-03|website=Outbreak News Today|language=en-US|access-date=2020-02-28}}</ref><ref>{{cite web|url=https://twitter.com/sanidadgob/status/1223370304275255299/photo/1|title=El Centro Nacional de Microbiología ha confirmado, pasadas las diez de esta noche, que una de las muestras enviadas desde La Gomera ha dado positivo en #coronaviruspic.twitter.com/B21LojPzZD|last=Sanidad|first=Ministerio de|date=2020-01-31|website=@sanidadgob|language=es|access-date=2020-02-28}}</ref>。9日後喺[[巴馬 (西班牙)|巴馬]]又發現一單，嗰位患者曾經接觸過已確診爲武漢肺炎嘅法國公民<ref>{{cite news|url=https://www.reuters.com/article/us-china-health-spain-idUSKBN20309T|title=Spanish authorities confirm Briton is country's second coronavirus case|date=9 February 2020|agency=Reuters|accessdate=9 February 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20200210113958/https://www.reuters.com/article/us-china-health-spain-idUSKBN20309T|archive-date=10 February 2020|url-status=live}}</ref>。4日後出現第一例死亡報告，嗰位死者從[[尼泊爾]]玩完返嚟[[華倫西亞]]後確診兼死咗<ref>Press article, https://www.20minutos.es/noticia/4176043/0/mujer-99-anos-primera-victima-coronavirus-madrid/</ref>。 同年2月24號，由於意大利爆發武漢肺炎疫情，喺[[倫巴第大區]]嚟嘅醫生參加咗[[特尼里弗島]]舉辦嘅嘉年華，玩完之後正式被確診成爲武漢肺炎患者<ref name=":82">{{cite web|url=https://www.repubblica.it/esteri/2020/02/25/news/coronavirus_contagiati_in_italia-249569108/|title=Coronavirus, positivi due italiani a Tenerife. Mille persone nell'hotel in quarantena|date=2020-02-25|website=la Repubblica|language=it|access-date=2020-02-25}}</ref>。第二日又多四位新嘅武漢肺炎患者，不過嗰時夾埋淨得8單感染個案（其中死亡1單），其中[[加泰隆尼亞]]收到確診武漢肺炎嘅報告<ref name=":82"/><ref name=":72">{{cite web|url=https://www.repubblica.it/cronaca/2020/02/25/news/coronavirus_cina_trump-249513033/|title=Coronavirus, dall'Italia si spande in Europa. Conte: "Inaccettabili limitazioni agli italiani". Ma molti Paesi prendono misure|date=2020-02-25|website=la Repubblica|language=it|access-date=2020-02-25}}</ref><ref>{{cite web|url=http://www.telemadrid.es/noticias/madrid/Confirmado-primer-caso-coronavirus-Madrid-0-2207779217--20200225111539.html|title=Confirmado el primer caso de coronavirus en Madrid|website=www.telemadrid.es|access-date=2020-02-26|date=26 February 2020}}</ref>。一日後分別喺[[安達盧西亞]]、[[加那利群島]]同[[馬德里]]收到確診武漢肺炎嘅報告<ref name=":82"/><ref>{{cite web|url=https://www.elconfidencial.com/espana/2020-02-26/coronavirus-madrid-tenerife-barcelona-valencia_2469835/|title=El coronavirus llega a Madrid: un segundo contagio eleva a 10 los casos en España|publisher=El Confidencial|language=es|date=2020-02-26|access-date=2020-02-26}}</ref><ref name=":11">{{cite web|url=https://www.20minutos.es/noticia/4166583/0/nuevo-positivo-gomera-eleva-11-numero-infectados-coronavirus-espana/|title=Un nuevo positivo en La Gomera eleva a 11 el número de infectados por coronavirus en España|last=20minutos|date=2020-02-26|website=www.20minutos.es – Últimas Noticias|language=es|access-date=2020-02-26}}</ref>。不過確診個案重未停過，到2月29號當日，連續兩日接二連三又收到確診武漢肺炎嘅新個案報告，令感染個案好快升到59單。期間雖然有僑社希望當地政府重視呢個疫情，但政府隻眼開隻眼閉。由於嗰時政府唔重視疫情，結果一個禮拜後，感染個案直線上升到525單，死亡個案亦上升到兩位數。受到疫情影響，由於好多熱門嘅天主教堂都取消咗祭拜儀式，連復活節前夕例牌嘅錫神像儀式都取消咗<ref>{{cite news|url=http://wenhui.whb.cn/zhuzhan/rd/20200307/331259.html|title=西班牙教堂取消亲吻神像仪式，民众不满，卫生部门：请大家运用常识|work=孙欣祺|publisher=文匯網|date=2020-03-07}}</ref>。重波及到體育界，喺3月4號[[歐聯]]嘅[[華倫西亞足球會|華倫西亞]]對陣[[阿特蘭大足球會|阿特蘭大]]嗰兩場比賽都必須要空場舉行。[[拉里奧哈]][[阿羅 (拉里奧哈)|阿羅]]亦喺3月7號宣佈封城<ref>[https://www.theguardian.com/world/2020/mar/07/spanish-town-faces-police-lockdown-to-contain-coronavirus Spanish town faces police lockdown to contain coronavirus] The Guardian</ref>。 [[File:2020-03-14 Desabastiment a Consum Rafelbunyol per compra compulsiva pel COVID-19 02.jpg|thumb|left|疫情期間，喺西班牙國內有超市貨架啲貨俾好多人搶購嗮，得返個空架響度。]] [[File:Dia de la mujer trabajadora, Madrid 2020.jpg|thumb|right|2020年3月8號喺馬德里舉辦嘅國際婦女節十二萬人大遊行，亦有可能成為國內武漢肺炎爆發嘅其一原因。]] 3月8號，疫情個案達到674單，死亡個案去到17單。喺馬德里，當地政府有理冇理，舉辦咗場12萬人嘅大遊行嚟慶祝[[國際婦女節]]，結果俾外界猛咁批判<ref>{{cite news|url=https://www.reuters.com/article/us-womens-day-spain/thousands-march-in-spain-on-womens-day-despite-coronavirus-fears-idUSKBN20V0ZJ|title=Thousands march in Spain on women's day despite coronavirus fears|work=Elena Rodriguez|publisher=REUTERS|date=2020-03-09}}</ref>。 3月9號，由於疫情個案破咗1000大關，重喺兩日後破埋2000大關；死亡個案總數亦提升到55單。國內重出現搶購口罩熱潮，令口罩價錢漲到[[歐羅|€]]50一隻<ref>{{cite news|url=https://www.wsj.com/articles/amazon-battles-counterfeit-masks-400-hand-sanitizer-amid-virus-panic-11583880384|title=Amazon Battles Counterfeit Masks, $400 Hand Sanitizer Amid Virus Panic|publisher=THE WALL STREET JOURNAL|date=2020-03-11}}</ref>。後嚟政府意識到疫情出現大爆發，3月11號當日喺加泰隆尼亞、馬德里大區、安達盧西亞政府亦宣佈從今日開始停課15日兼停止一切公共娛樂活動<ref>{{Cite web|url=https://www.eldiario.es/catalunya/Catalunya-prohibe-eventos-personas-coronavirus_0_1004749678.html|title=Catalunya prohíbe los eventos de más de 1.000 personas por la crisis del coronavirus|last=Rodríguez|first=Pau|website=eldiario.es|language=es|access-date=2020-03-11}}</ref><ref>{{Cite web|url=https://www.europapress.es/madrid/noticia-asamblea-madrid-suspende-actividad-parlamentaria-15-dias-coronavirus-20200311141829.html|title=La Asamblea de Madrid suspende su actividad parlamentaria durante 15 días por el coronavirus|last=Press|first=Europa|date=2020-03-11|website=www.europapress.es|access-date=2020-03-11}}</ref><ref>{{Cite web|url=https://www.eldiario.es/andalucia/coronavirus-Parlamento-andaluz-suspender-actividad_0_1004749914.html|title=El Parlamento de Andalucía suspende su actividad toda la semana por el riesgo de coronavirus en los diputados de Vox|last=Cela|first=Daniel|website=eldiario.es|language=es|access-date=2020-03-11}}</ref>，隨後好多大區都陸續開始停課兼停止一切公共娛樂活動，封城範圍亦擴大到成個西班牙境內。疫情喺第二日重向總統府落手，其中副首相[[柏保路·伊格萊西亞斯]]嘅老婆——[[伊蓮娜·蒙迪羅]]亦正式被確診成爲武漢肺炎患者<ref>{{cite news|url=https://elpais.com/espana/2020-03-12/el-gobierno-anuncia-que-irene-montero-ha-dado-positivo-por-coronavirus-y-pablo-iglesias-esta-en-cuarentena.html|title=Las ministras Montero y Darias dan positivo de coronavirus|work=Carlos E. Cué|publisher=EL PAÍS|date=2020-03-13}}</ref>。不過確診案例重未出現下降，第二日總感染個案數去到3146單，跟住嗰一個禮拜內，個案重出現直線上升趨勢。喺3月14號當日，全國實施封城，嗰時居民喺15日內除工作、買食物同藥品、就醫同其它緊急情況之外都唔畀出街<ref>{{cite news|url=https://www.france24.com/en/20200314-spain-to-announce-lockdown-after-reporting-1-500-new-coronavirus-cases-in-a-day|title=Spain announces lockdown after reporting 1,500 new coronavirus cases in a day|publisher=FRANCE24|date=2020-03-14}}</ref>。不過政府嘅呼籲重係「唇焦口燥呼不得」。 同年月15號，西班牙衛生部部長{{link-es|沙華度伊拉|Salvador Illa}}正式宣佈國內嘅醫療體系冚唪唥國有化嚟對抗疫情<ref>{{cite news|url=https://www.businessinsider.com/coronavirus-spain-nationalises-private-hospitals-emergency-covid-19-lockdown-2020-3|title=Spain has nationalized all of its private hospitals as the country goes into coronavirus lockdown|work= Adam Payne|publisher=BUSINESS INSIDER|date=2020-03-16}}</ref>。 同年月16號，感染個案數反超[[南韓]]而去到9191單；重喺第二日破埋一萬大關。喺加泰隆尼亞大區，主席{{link-es|基姆多拉|Quim Torra}}感染咗武漢肺炎<ref>{{cite web|url=https://www.majorcadailybulletin.com/news/local/2020/03/13/64051/covid-closes-catalonia-rail-sea-air-links.html|title=Catalonia isolated over coronavirus|publisher=Majorca Daily Bulletin|date=13 March 2020|accessdate=14 March 2020}}</ref>。疫情亦波及到體育界，喺[[華倫西亞足球會]]，有35%成員都感染咗武漢肺炎<ref>{{cite news|url=https://bleacherreport.com/articles/2881322-valencia-announce-35-percent-of-players-staff-tested-have-coronavirus|title=Valencia Announce 35 Percent of Players, Staff Tested Have Coronavirus|work=Gianni Verschueren|publisher=B/R|date=2020-03-17}}</ref>；喺[[愛斯賓奴足球會]]，有六位波手同教練組都感染咗武漢肺炎<ref>{{cite news|url=https://en.as.com/en/2020/03/17/football/1584480211_463872.html|title=Espanyol confirm six players and staff have coronavirus|work=Iván Molero|publisher=AS English|date=2020-03-17|access-date=2020-03-19|archive-date=2020-03-19|archive-url=https://web.archive.org/web/20200319050150/https://en.as.com/en/2020/03/17/football/1584480211_463872.html|url-status=dead}}</ref>；喺[[皇家馬德里籃球會]]，[[羅倫素·山斯]]亦感染咗武漢肺炎<ref>{{Cite web|url=https://www.lavanguardia.com/deportes/real-madrid/20200317/474237075951/lorenzo-sanz-coronavirus-real-madrid.html|title=El expresidente del Real Madrid Lorenzo Sanz, en la UCI con coronavirus|date=17 March 2020|website=La Vanguardia|language=es|access-date=17 March 2020}}</ref>，重喺5日後瓜老襯<ref>{{Cite news|url=https://www.bbc.com/sport/football/51991851|title=Lorenzo Sanz: Former Real Madrid president dies after contracting coronavirus|date=21 March 2020|publisher=British Broadcasting Corporation|access-date=21 March 2020|language=en-GB}}</ref>。 2020年3月17號，由於國內感染個案破萬，去到11826單。喺中國大陸嘅文化旅遊部向西班牙發出旅遊警告，呼籲中國大陸公民近期暫時冇去西班牙嗰邊<ref>{{cite web|url=http://cs.mfa.gov.cn/gyls/lsgz/lsyj/t1756862.shtml|title=提醒中国公民暂勿前往新冠肺炎疫情高风险国家|work=中国领事服务网|date=2020-03-17|access-date=2020-03-20|archive-date=2020-03-18|archive-url=https://web.archive.org/web/20200318024144/http://cs.mfa.gov.cn/gyls/lsgz/lsyj/t1756862.shtml|url-status=dead}}</ref>。兩日後，由於感染個案持續攀升，總確診數去到18077單，死亡個案亦加到833單。政府亦要求國內冚唪唥[[酒店]]都停業，重要對[[療養院]]搞特殊保護措施<ref>{{cite news|url=https://www.france24.com/en/20200319-spain-coronavirus-lockdown-hotel-closure-covid19|title=Spain orders all hotels to close in attempt to stave off coronavirus spread|publisher=FRANCE24|date=2020-03-19}}</ref>。喺[[一級方程式賽車]]官方重宣佈計劃喺今個月辦嘅大獎賽都要延期<ref>{{cite news|url=https://www.formula1.com/en/latest/article.monaco-announce-cancellation-2020-f1-race.4tpwalvxWpDL0uwRMnV9TI.html|title=Monaco announce cancellation of 2020 F1 race due to coronavirus|work=F1|date=2020-03-19}}</ref>。 2020年3月20號，國內確診個案打破二萬大關，去到20410單；死亡個案亦打破一千大關，去到1041單<ref>{{Cite web|url=https://www.rtve.es/noticias/20200320/espana-supera-mil-muertos-coronavirus-roza-20000-contagiados/2010461.shtml|title=Coronavirus {{!}} España supera los mil muertos con coronavirus y sigue los pasos de Italia|last=RTVE.es|date=2020-03-20|website=RTVE.es|language=es|access-date=2020-03-20}}</ref>。[[耶羅島]]收到第一單感染武漢肺炎個案<ref>{{Cite web|url=https://www.laprovincia.es/sociedad/2020/03/20/hierro-registra-primer-caso-positivo/1266661.html|title=El Hierro registra su primer caso positivo con coronavirus y Canarias suma cuatro fallecidos|last=Palmas|first=La Provincia-Diario de Las|website=www.laprovincia.es|language=es|access-date=2020-03-20}}</ref>；喺愛斯賓奴足球會，中國大陸球員[[武磊 (足球員)|武磊]]亦正式被確診成爲武漢肺炎患者<ref>{{cite web|url=https://news.cgtn.com/news/2020-03-21/Wu-Lei-reportedly-among-Espanyol-players-to-test-positive-for-COVID-19-P20etRisKc/index.html|title=Chinese striker Wu Lei reportedly among Espanyol players to test positive for COVID-19 |last1=Zhicheng |first1=Hu|website=CGTN|date=21 March 2020}}</ref>，呢個亦係中國大陸第一位職業球員被確診做武漢肺炎。第二日，由於確診個案達到25496單，死亡達到1381單。喺馬德里鄉下地區嘅{{link-es|馬德里交易機構展覽中心|IFEMA|展覽中心}}都學[[武漢市火神山醫院|火神山]]噉起方艙醫院<ref>{{YouTube|fmub8mAdBdY}}</ref>。 2020年3月22號，國內確診達到29909單，死亡達到1813單。有西班牙媒體認為，破壞森林同野生動植物交易係導致呢單武漢肺炎爆發嘅主要原因。第二日確診數破咗三萬大關，去到35480單；死亡個案亦破咗二千大關，去到2342單。喺愛斯賓奴足球會，前守門員兼教練——{{link-es|賓尼度若阿内|Benito Joanet}}因為感染武漢肺炎死咗<ref>{{cite news|url=https://www.mundodeportivo.com/futbol/rcd-espanyol/20200323/4844560948/espanyol-benito-joanet-coronavirus.html|title=Fallece Benito Joanet, víctima del coronavirus|work=Jaume Miserachs|publisher=MUNDO DEPORTIVO|date=2020-03-23}}</ref>；當日疫情重令西班牙副首相[[卡蔓卡禾]]都唔例外<ref>{{cite news|url=https://www.consalud.es/pacientes/especial-coronavirus/carmen-calvo-positivo-coronavirus_76422_102.html|title=Dudas y silencio sobre el estado de salud de Carmen Calvo|work=Redacción ConSalud|publisher=ConSalud.es|date=2020-03-24}}</ref>。第二日，確診個案亦打破埋四萬大關，去到42058單，死亡人數上升到2991單。由於當日有養老院出現老人家俾醫療隊拋棄或有人死喺病床，所以[[西班牙軍隊|軍隊]]向[[北約]]提出緊急醫學救援<ref>{{cite news|url=https://www.france24.com/en/20200324-spain-seeks-nato-help-as-virus-death-toll-touches-2-700-1|title=Spain seeks NATO help as virus death toll touches 2,700|publisher=FRANCE24|date=2020-03-24}}</ref>。國內商場經常出現口罩緊缺現象；喺足球界，[[西班牙甲組足球聯賽|西甲]]、[[西班牙乙組足球聯賽|西乙]]、[[西班牙丙組足球聯賽|西丙]]及所屬嘅業餘足球聯賽都唔繼續辦。喺馬德里，連[[火葬場]]同[[太平間]]都嚟唔切燒鹹魚，連當地嘅娛樂設施——[[馬德里國際奧林匹克冰球場]]都要攞嚟做太平間<ref>{{cite news|url=https://elpais.com/espana/madrid/2020-03-23/madrid-utilizara-como-morgue-las-instalaciones-del-palacio-de-hielo.html|title=Coronavirus: Madrid utiliza ya como morgue las instalaciones del Palacio de Hielo {{!}} Madrid {{!}} EL PAÍS|work=F. Javier Barroso|publisher=espame bracat|date=2020-03-24}}</ref>；連歌唱家{{link-es|帕拉西度·杜鳴高|Plácido Domingo}}都成爲武漢肺炎患者一員<ref>{{cite news|url=https://www.reuters.com/article/us-health-coronavirus-spain-domingo/spanish-opera-singer-placido-domingo-tests-positive-for-coronavirus-idUSKBN2190ZA|title=Opera Singer Placido Domingo Has Coronavirus|publisher=Daily Beast|date=2020-03-24}}</ref>直到同年3月29號醫返好出院<ref>{{cite news|url=https://www.cnn.com/2020/03/29/entertainment/placido-domingo-coronavirus-hospitalized-trnd/index.html|title=Opera singer Plácido Domingo hospitalized in Mexico with coronavirus|work=Amir Vera|publisher=CNN|date=2020-03-29}}</ref>。 [[File:Cuarentena Alcañiz Ejército español 2020.jpg|thumb|right|喺[[特魯埃爾]][[阿爾卡尼斯]]，2020年3月27號當日封城甚至出動埋軍隊嚟把守。]] 72個鐘頭後，確診個案接二連三打破咗五萬同六萬大關，死亡個案接二連三打破咗三千、四千同五千大關。喺愛斯賓奴足球會又多兩位足球員成為武漢肺炎患者，喺馬德里有間[[養老院]]啲老人唔好彩俾政府遺棄<ref>{{cite news|url=https://www.wtsp.com/article/news/health/coronavirus/spain-nursing-home-dead-abandoned-investigation/67-079cdc8f-3c30-4fb6-9cac-3a07879d289d|title=Nursing home patients found dead, abandoned in their beds as coronavirus sweeps across Spain|work=Dale Greenstein (WTSP) |publisher=10NEWS|date=2020-03-24}}</ref>；同日政府重開始徵用[[私家診所]]啲醫療設備嚟應付國內因疫情而出現醫療設備短缺嘅情況<ref>{{cite news|url=https://www.wsj.com/articles/coronavirus-hits-spains-health-services-hard-11585421974|title=Coronavirus Hits Spain's Health Services Hard|work= Giovanni Legorano & Xavier Fontdeglòria|publisher=THE WALL STREET JOURNAL|date=2020-03-28}}</ref>；連[[拉科魯尼亞]]都有醫護人員要求向中國醫療團體支援。呢單疫情夾埋殺死咗三位[[加泰隆尼亞]]{{link-es|莫索斯·迪·艾斯誇德拉|Mossos d'Esquadra}}差館啲成員<ref>{{cite news|url=https://www.nbcnews.com/health/health-news/live-blog/coronavirus-updates-countries-across-world-step-restrictions-combat-crisis-n1161301/ncrd1161491#liveBlogHeader|title=Coronavirus updates: All 50 states report coronavirus cases, U.S. death toll crosses 100|work=Reuters|publisher=NBC|date=2020-03-18}}</ref>；連王室成員[[瑪莉婭·特蕾莎]]都唔例外<ref name="Royal1stDeath" />，佢亦係全球第一位皇室界因感染武漢肺炎死咗嘅成員<ref name="Royal1stDeath">{{cite news|url=https://www.dailymail.co.uk/news/article-8163227/First-royal-death-coronavirus-86-year-old-Princess-Maria-Teresa-Spain-dies.html|title=First royal death from coronavirus: 86-year-old Princess Maria Teresa of Spain's Bourbon-Parma dynasty dies after testing positive for bug – as nation mourns 5,690 dead|work=Mailonline|publisher=DailyMail.com|date=2020-03-28}}</ref>。當地重有位77歲嘅老坑因為違反封城令，喺街頭玩咗[[寵物小精靈Go]]遊戲而被處罰<ref>{{cite news|url=https://www.cnet.com/news/77-year-old-fined-for-playing-pokemon-go-amid-spains-coronavirus-lockdown/|title=77-year-old fined for playing Pokemon Go amid Spain's coronavirus lockdown|work=Daniel Van Boom |publisher=C net|date=2020-03-25}}</ref>。 2020年3月28號，總感染個案繼續爬升兼突破七萬大關，去到72248單；死亡個案去到5690單。國內出現有成幾萬單醫護人員感染武漢肺炎個案。第二日，感染案例打破八萬大關，死亡案例突破六千大關。連[[美國女子職業籃球聯賽|WNBA]][[洛杉磯火花籃球會|洛杉磯火花隊]]屬下後衛——[[悉尼·維瑟]]都唔例外<ref name="WNBA1stinfected">{{cite news|url=https://nba.nbcsports.com/2020/03/28/sparks-sydney-wiese-first-wnba-player-coronavirus/|title=Sparks' Sydney Wiese becomes the first WNBA player to test positive for coronavirus|work=Kurt Helin|publisher=NBC Sports|date=2020-03-28}}</ref>，佢亦係美國女籃界第一位感染武漢肺炎嘅職業成員<ref name="WNBA1stinfected" />；國內重將冚唪唥非必須產業都要停運。一日後，感染案例繼續爬升到87956單，死亡個案去到7716單。喺馬德里，當地時間中午（[[UTC+1]]）舉辦咗因武漢肺炎死咗嘅患者搞下半旗默哀儀式<ref>{{cite news|url=https://www.itv.com/news/2020-03-30/glimmer-of-hope-as-coronavirus-infections-and-deaths-in-spain-and-italy-show-signs-of-stabilising-writes-james-mates/|title=Glimmer of hope as coronavirus infections and deaths in Spain and Italy show signs of stabilising|publisher=itv|date=2020-03-20}}</ref>，晚黑甚至有當地差佬學[[寵物小精靈]]嘅[[比卡超]]噉通報封城令；國內好多醫院都超負荷運轉，連病人都冇床位，要攤喺地下瞓<ref>{{cite news|url=https://www.nytimes.com/2020/03/25/world/europe/Spain-coronavirus-nursing-homes.html|title=A Deluged System Leaves Some Elderly to Die, Rocking Spain’s Self-Image|work=Raphael Minder & Elian Peltier|publisher=New York Times|date=2020-03-29}}</ref>。 2020年3月31號，總感染個案繼續爬升兼突破九萬大關，去到95923單；死亡個案突破咗八千大關，去到8464單。其中，[[西班牙警察局|警察局]]執行副局長——{{link-es|荷西摩連奴|José Molino}}都成為武漢肺炎患者，連[[西班牙衛生部]]嘅醫生——{{link-es|費蘭度斯蒙|Fernando Simón}}都唔例外<ref>{{Cite web|url=https://www.elmundo.es/ciencia-y-salud/salud/2020/03/30/5e81abbbfc6c83aa3c8b4574.html|title=Fernando Simón, positivo en coronavirus|date=2020-03-30|website=ELMUNDO|access-date=2020-03-30}}</ref>。 踏入4月第一日，感染案例達到六位數，去到102179單，死亡個案破埋九千大關，去到9121單。由於疫情期間實行全城封鎖，國內有350萬人出現失業。第二日，感染個案去到112065單，死亡個案突破埋一萬大關。喺馬德里，軍隊甚至徵用[[巴士]]嚟運武漢肺炎患者到{{link-es|馬德里交易機構展覽中心|IFEMA}}改造嘅臨時醫院。喺[[皇家馬德里足球會]]，前後衞{{link-es|戈約賓尼圖|Goyo Benito}}都死於武漢肺炎<ref>{{cite news|url=https://www.mundodeportivo.com/futbol/real-madrid/20200402/48273796479/muere-goyo-benito-historico-defensa-del-real-madrid.html|title=Muere Goyo Benito, histórico defensa del Real Madrid|trans-title=Death of Goyo Benito, historical Real Madrid defender|newspaper=[[Mundo Deportivo]]|language=es|date=2 April 2020|accessdate=3 April 2020}}</ref>。第三日開始，新增病例開始有所下降。總感染個案達到119199單，死亡個案達到11198單。到4月4號為止，感染案例甚至反超意大利，去到126168單；死亡個案亦上升到11947單。由於好多醫院嘅資源同床位已經達到極限，有病情好輕嘅武漢肺炎患者俾當地嘅社區衛生保健處要求做自我隔離。 兩日後，感染案例去到136675單，死亡個案上升到13341單。國內有成差唔多兩萬位醫務人員感染武漢肺炎，其中有13位醫務人員死咗。 2020年4月7號，感染案例去到141492單，死亡個案去到14045單。喺[[加利西亞]][[聖地亞哥金波斯特拉]]近[[葡萄牙]]邊境，有倉庫出現二百萬隻口罩俾西葡雙重國籍嘅商人偷走嘅情況<ref>{{cite news|url=https://www.theolivepress.es/spain-news/2020/04/07/covid-19-businessman-arrested-for-stealing-two-million-face-masks-from-warehouse-of-bankrupt-firm-in-spain/|title=COVID-19: Businessman arrested for ‘stealing two million face masks’ from warehouse of bankrupt firm in Spain|work=Charlie Smith|publisher=THE OLIVE PRESS|date=2020-04-07}}</ref>。由於當地農業成日出現人手唔夠嘅問題，有好多牧場破產<ref>{{cite news|url=https://www.barrons.com/news/spain-wants-foreigners-and-unemployed-for-agriculture-boost-01586278205|title=Spain Wants Foreigners And Unemployed For Agriculture Boost|work=AFP|publisher=BARRON'S|date=2020-04-07}}</ref>。 ==多感染案例成因== ==表== {{bar box |float = right |title=武漢肺炎西班牙疫情<br>{{legend0|#A50026|死}}{{legend0|#ABD9E9|好返}}{{legend0|#F46D43|確診}} |left1='''日期''' |right1='''病例數''' |width=460px |barwidth=260px |bars = <!-- Scaling factor for bar box width: {{#expr: value /factor}} Must be same for all rows. Width of bars should not exceed 200.--> {{Bar stacked|{{nowrap|2020-01-31}}| 1&nbsp;(–)|#A50026|{{#expr: 0 /4}}|#ABD9E9|{{#expr: 0 /4}}|{{#expr: 1 /4}}}} {{Bar stacked|----------| 1&nbsp;<nowiki>(=)</nowiki>|#A50026|{{#expr: 0 /4}}|#ABD9E9|{{#expr: 0 /4}}|#F46D43|{{#expr: 1 /4}}}} {{Bar stacked|2020-02-09| 2&nbsp;(+100%)|#A50026|{{#expr: 0 /4}}|#ABD9E9|{{#expr: 0 /4}}|{{#expr: 2 /4}}}} {{Bar stacked|----------| 2&nbsp;<nowiki>(=)</nowiki>|#A50026|{{#expr: 0 /4}}|#ABD9E9|{{#expr: 0 /4}}|#F46D43|{{#expr: 2 /4}}}} {{Bar stacked|2020-02-13| 3&nbsp;(+50%)|#A50026|{{#expr: 1 /4}}|#ABD9E9|{{#expr: 0 /4}}|{{#expr: 2 /4}}}} {{Bar stacked|2020-02-14| 3&nbsp;(–)|#A50026|{{#expr: 1 /4}}|#ABD9E9|{{#expr: 2 /4}}|{{#expr: 0 /4}}}} {{Bar stacked|----------| 3&nbsp;<nowiki>(=)</nowiki>|#A50026|{{#expr: 1 /4}}|#ABD9E9|{{#expr: 2 /4}}|#F46D43|{{#expr: 0 /4}}}} {{Bar stacked|2020-02-25| 4&nbsp;(+33%)|#A50026|{{#expr: 1/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 2/4}}|#F46D43|{{#expr: 1/4}}}} {{Bar stacked|2020-02-25| 8&nbsp;(+100%)|#A50026|{{#expr: 1/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 2/4}}|#F46D43|{{#expr: 5/4}}}} {{Bar stacked|2020-02-26| 14&nbsp;(+75%)|#A50026|{{#expr: 1/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 2/4}}|#F46D43|{{#expr: 11/4}}}} {{Bar stacked|2020-02-27| 26&nbsp;(+86%)|#A50026|{{#expr: 1/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 2/4}}|#F46D43|{{#expr: 23/4}}}} {{Bar stacked|2020-02-28| 45&nbsp;(+73%)|#A50026|{{#expr: 1/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 2/4}}|#F46D43|{{#expr: 42/4}}}} {{Bar stacked|2020-02-29| 59&nbsp;(+31%)|#A50026|{{#expr: 1/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 2/4}}|#F46D43|{{#expr: 56/4}}}} {{Bar stacked|2020-03-01| 84&nbsp;(+42%)|#A50026|{{#expr: 1 /4}}|#ABD9E9|{{#expr: 2/4}}|#F46D43|{{#expr: 81/4}}}} {{Bar stacked|2020-03-02| 125&nbsp;(+49%)|#A50026|{{#expr: 1/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 2/4}}|#F46D43|{{#expr: 122/4}}}} {{Bar stacked|2020-03-03| 169&nbsp;(+35%)|#A50026|{{#expr: 1/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 2/4}}|#F46D41|{{#expr: 165/4}}}} {{Bar stacked|2020-03-04| 228&nbsp;(+35%)|#A50026|{{#expr: 2/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 3/4}}|#F46D43|{{#expr: 222/4}}}} {{Bar stacked|2020-03-05| 282&nbsp;(+24%)|#A50026|{{#expr: 3/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 4/4}}|#F46D43|{{#expr: 278/4}}}} {{Bar stacked|2020-03-06| 365&nbsp;(+32%)|#A50026|{{#expr: 5/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 30/4}}|#F46D43|{{#expr: 330/4}}}} {{Bar stacked|2020-03-07| 430&nbsp;(+18%)|#A50026|{{#expr: 10/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 30/4}}|#F46D43|{{#expr: 390/4}}}} {{Bar stacked|2020-03-08| 674&nbsp;(+57%)|#A50026|{{#expr: 17/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 32/4}}|#F46D43|{{#expr: 625/4}}}} {{Bar stacked|2020-03-09| 1,033&nbsp;(+53%)|#A50026|{{#expr: 26/4}}|#ABD9E9|{{#expr: 32/4}}|#F46D43|{{#expr: 975/4}}}} |caption='''嚟自：''' * 2020-03-06: [https://www.mscbs.gob.es/profesionales/saludPublica/ccayes/alertasActual/nCov-China/situacionActual.htm Ministerio de Sanidad] [https://www.mscbs.gob.es/profesionales/saludPublica/ccayes/alertasActual/nCov-China/documentos/Actualizacion_38_COVID-19.pdf Actualización N 38 13:00] }} {| class="wikitable sortable" |+ style="font-size:11pt;" |{{nowrap|{{nowrap|武漢肺炎西班牙疫情}}}} !政區 !剩低嘅病例 !死 !好返 !夾埋 |- |[[安達盧西亞]] |54 |0 |0 |54 |- |[[亞拉岡]] |29 |3 |0 |32 |- |[[阿斯圖里亞斯]] |10 |0 |0 |10 |- |[[巴利亞利群島]] |10 |0 |1 |11 |- |[[巴斯克自治區|巴斯克]] |142 |6 |0 |148 |- |[[加那利群島]] |19 |0 |5 |24 |- | [[坎塔布里亞]] |12 |0 |0 |12 |- | [[卡斯提亞-拉曼查]] |26 |0 |0 |26 |- | [[卡斯提亞與利昂]] |40 |0 |0 |40 |- |[[加泰隆尼亞]] |98 |3 |0 |101 |- | [[易斯特里馬杜拉]] |7 |0 |0 |7 |- | [[加利西亞]] |18 |0 |0 |18 |- |[[馬德里]] |561 |17 |0 |578 |- | [[穆爾西亞]] |5 |0 |0 |5 |- | [[納華拉]] |13 |0 |0 |13 |- | [[拉里奧哈]] |102 |0 |0 |102 |- | [[華倫西亞]] |48 |1 |1 |50 |- |'''夾埋''' |'''1194''' |'''30''' |'''7''' |'''1231''' |} ==攷== {{reflist|2}} {{武漢肺炎大爆發}} [[Category:武漢肺炎歐洲疫情]] [[Category:西班牙史]] huknwh4zfjet8bvyh40tmsvzdpn899n 0 218039 1865307 1862937 2022-08-19T10:15:40Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''陣列'''（{{lang-en|'''array'''}}）係指由若干件相同[[資料類型|類型]]嘅[[數據]]所組成嘅[[數據結構]]，例如係 <math>n</math> 個[[實數]]或者係 <math>n</math> 個[[字串]]等等。 ==概論== {{see also|數據結構}} 陣列係用嚟裝相關嘅數據嘅[[數據結構]]：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>、喺 2 位件數據係 <code>a[2]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列噉<ref group="註">2D 嘅陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」。</ref>，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] ==實現== 以下係陣列喺 [[Python]] 入面嘅一啲實現例子<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) # 定義 x 呢個陣列，個陣列屬整數類型 ("i")，有 4 嚿數據。 y = x[0] # y 嘅值會變成同 x 第 0 嚿（數據嘅 index 由 0 數起）數據一樣，即係 y 會變成 3。 y = len(x) # y 嘅值會變成 x 嘅「長度」（有幾多件數據），喺呢個個案入面即係 4。 x.append(4) # 將 4 加入去 x 度，x 會變成 [3, 6, 9, 12, 4]。 x.pop(4) # 將 x 入面第 4 嚿數據剷走，即係會變返成 [3, 6, 9, 12]。 x.remove(3) # 將 x 入面值係 3 嘅數據剷走，即係會變成 [6, 9, 12]。 del x[0] # 將 x 入面第 0 嚿數據剷走，即係會變成 [9, 12]。 x.clear() # 將 x 入面嘅數據冚唪唥清走嗮，即係會變成 []。 </source> ==睇埋== *[[數據結構]] *[[串列 (抽象資料類型)|串列]] *[[NumPy]] *[[程式迴圈]] *[[排序演算法]] ==攷== {{reflist}} ==拎== {{Commonscat|Array data structure}} {{Comp-stub}} [[Category:數據]] 8g4djqjytvo2vzs3lyky7rl7yk9ag9j 1865309 1865307 2022-08-19T10:16:12Z Dr. Greywolf 143999 /* 實現 */ wikitext text/x-wiki '''陣列'''（{{lang-en|'''array'''}}）係指由若干件相同[[資料類型|類型]]嘅[[數據]]所組成嘅[[數據結構]]，例如係 <math>n</math> 個[[實數]]或者係 <math>n</math> 個[[字串]]等等。 ==概論== {{see also|數據結構}} 陣列係用嚟裝相關嘅數據嘅[[數據結構]]：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>、喺 2 位件數據係 <code>a[2]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列噉<ref group="註">2D 嘅陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」。</ref>，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] ==實現== 以下係陣列喺 [[Python]] 入面嘅一啲實現例子<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) # 定義 x 呢個陣列，個陣列屬整數類型 ("i")，有 4 嚿數據。 y = x[0] # y 嘅值會變成同 x 第 0 嚿（數據嘅 index 由 0 數起）數據一樣，即係 y 會變成 3。 y = len(x) # y 嘅值會變成 x 嘅「長度」（有幾多件數據），喺呢個個案入面即係 4。 x.append(4) # 將 4 加入去 x 度，x 會變成 [3, 6, 9, 12, 4]。 x.pop(4) # 將 x 入面第 4 嚿數據剷走，即係會變返成 [3, 6, 9, 12]。 x.remove(3) # 將 x 入面值係 3 嘅數據剷走，即係會變成 [6, 9, 12]。 del x[0] # 將 x 入面第 0 嚿數據剷走，即係會變成 [9, 12]。 x.clear() # 將 x 入面嘅數據冚唪唥清走嗮，即係會變成 []。 </source> == 註釋 == {{reflist|group=註}} ==睇埋== *[[數據結構]] *[[串列 (抽象資料類型)|串列]] *[[NumPy]] *[[程式迴圈]] *[[排序演算法]] ==攷== {{reflist}} ==拎== {{Commonscat|Array data structure}} {{Comp-stub}} [[Category:數據]] gmwftwsdeekjxhdjh6qz6ev02a8eiwo 1865310 1865309 2022-08-19T10:16:31Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''陣列'''（{{lang-en|'''array'''}}）係指由若干件相同[[資料類型|類型]]嘅[[數據]]所組成嘅[[數據結構]]，例如係 <math>n</math> 個[[實數]]或者係 <math>n</math> 個[[字串]]等等。 ==概論== {{see also|數據結構}} 陣列係用嚟裝相關嘅數據嘅[[數據結構]]：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>、喺 2 位件數據係 <code>a[2]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列噉<ref group="註">2D 嘅陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」。</ref>，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] ==實現== 以下係陣列喺 [[Python]] 入面嘅一啲實現例子<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) # 定義 x 呢個陣列，個陣列屬整數類型 ("i")，有 4 嚿數據。 y = x[0] # y 嘅值會變成同 x 第 0 嚿（數據嘅 index 由 0 數起）數據一樣，即係 y 會變成 3。 y = len(x) # y 嘅值會變成 x 嘅「長度」（有幾多件數據），喺呢個個案入面即係 4。 x.append(4) # 將 4 加入去 x 度，x 會變成 [3, 6, 9, 12, 4]。 x.pop(4) # 將 x 入面第 4 嚿數據剷走，即係會變返成 [3, 6, 9, 12]。 x.remove(3) # 將 x 入面值係 3 嘅數據剷走，即係會變成 [6, 9, 12]。 del x[0] # 將 x 入面第 0 嚿數據剷走，即係會變成 [9, 12]。 x.clear() # 將 x 入面嘅數據冚唪唥清走嗮，即係會變成 []。 </source> == 註釋 == {{reflist|group=註}} ==睇埋== *[[數據結構]] *[[串列 (抽象資料類型)|串列]] *[[NumPy]] *[[程式迴圈]] *[[排序演算法]] ==攷== {{reflist}} ==拎== {{Commonscat|Array data structure}} [[Category:數據]] mtpzcn5ixfmeidw01617b5yg6jzf2ik 1865311 1865310 2022-08-19T10:16:52Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} '''陣列'''（{{lang-en|'''array'''}}）係指由若干件相同[[資料類型|類型]]嘅[[數據]]所組成嘅[[數據結構]]，例如係 <math>n</math> 個[[實數]]或者係 <math>n</math> 個[[字串]]等等。 ==概論== {{see also|數據結構}} 陣列係用嚟裝相關嘅數據嘅[[數據結構]]：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>、喺 2 位件數據係 <code>a[2]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列噉<ref group="註">2D 嘅陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」。</ref>，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] ==實現== 以下係陣列喺 [[Python]] 入面嘅一啲實現例子<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) # 定義 x 呢個陣列，個陣列屬整數類型 ("i")，有 4 嚿數據。 y = x[0] # y 嘅值會變成同 x 第 0 嚿（數據嘅 index 由 0 數起）數據一樣，即係 y 會變成 3。 y = len(x) # y 嘅值會變成 x 嘅「長度」（有幾多件數據），喺呢個個案入面即係 4。 x.append(4) # 將 4 加入去 x 度，x 會變成 [3, 6, 9, 12, 4]。 x.pop(4) # 將 x 入面第 4 嚿數據剷走，即係會變返成 [3, 6, 9, 12]。 x.remove(3) # 將 x 入面值係 3 嘅數據剷走，即係會變成 [6, 9, 12]。 del x[0] # 將 x 入面第 0 嚿數據剷走，即係會變成 [9, 12]。 x.clear() # 將 x 入面嘅數據冚唪唥清走嗮，即係會變成 []。 </source> == 註釋 == {{reflist|group=註}} ==睇埋== *[[數據結構]] *[[串列 (抽象資料類型)|串列]] *[[NumPy]] *[[程式迴圈]] *[[排序演算法]] ==攷== {{reflist}} ==拎== {{Commonscat|Array data structure}} [[Category:數據]] gma3tjvgrc591b5bhyg64vitnsoenng 1 218745 1865004 1394867 2022-08-18T15:20:25Z InternetArchiveBot 158703 通知：引用來源改咗，需要檢查) #IABot (v2.0.9 wikitext text/x-wiki == 文章連結留底時出錯 (2020年3月) == 你好。留底期間，檔案庫話有啲網站搞唔到。 以下係有問題嘅對外連結同埋錯誤訊息。 * 錯誤：；有問題： http://www.yuejuopera.cn/mjmj/mjjj/zqyjml/20140114/63.html 呢個係唯一一次通知，因為我唔會再嘗試幫呢啲對外連結留底。 唔該晒。—[[:en:User:InternetArchiveBot|'''<span style="color:darkgrey;font-family:monospace">InternetArchiveBot</span>''']] <span style="color:green;font-family:Rockwell">([[:en:User talk:InternetArchiveBot|報告軟件缺陷]])</span> 2020年3月28號 (六) 08:45 (UTC) == 對外連結有變 (2022年8月) == 各位編輯仝人： 我啱啱救返[[郎筠玉]]上面嘅 1 個對外連結。麻煩檢查下[https://zh-yue.wikipedia.org/w/index.php?diff=prev&oldid=1865003 我改嘅嘢]。有咩查詢，或者想隻機械人唔理啲外連，或者想隻機械人成版唔好掂，請睇[[:m:InternetArchiveBot/FAQ|呢版簡明嘅問答頁]]。我改咗呢啲外連： *加咗存檔 https://web.archive.org/web/20210412055002/https://www.xiquwenhua.com/yuequ/renwu/4390.html 落 https://www.xiquwenhua.com/yuequ/renwu/4390.html 如果隻機械人有錯，請睇問答頁嘅指示。 唔該晒！—[[:en:User:InternetArchiveBot|'''<span style="color:darkgrey;font-family:monospace">InternetArchiveBot</span>''']] <span style="color:green;font-family:Rockwell">([[:en:User talk:InternetArchiveBot|報告軟件缺陷]])</span> 2022年8月18號 (四) 15:20 (UTC) brxmqiomtnslgmdrbliwdwrnsu531io 0 221662 1865287 1720874 2022-08-19T09:46:44Z 123.202.0.20 wikitext text/x-wiki {{otheruses}} {{not|斑}} [[File:Unterricht.jpg|thumb|一個班]] '''班'''，又叫'''班級'''、'''班別'''，係同一班學生一齊上堂[[學習]]的群組，而上堂的地方叫[[班房]]。 一間[[學校]]裏面，同一個[[年級]]的人多數都需要分幾個班上堂，有些學校會將比較叻的人編在同一班，叫「精英班」。 除了正規學校開嘅班，其他地方都可以開班教人，譬如「興趣班」、「[[補習]]班」。 == 調班 == 喺一啲特別嘅情況下，學生會調班，即係返學讀到一半就去第間[[課室]]讀，但係無[[轉校]]，[[級數]]未必一模一樣。臺灣政府為學校編班同調班等事宜制定咗套原則<ref>http://www.k12ea.gov.tw/files/common_unit/5d405e27-9a08-444c-b188-bf4c5f97952d/doc/1168_%E9%AB%98%E7%B4%9A%E4%B8%AD%E7%AD%89%E5%AD%B8%E6%A0%A1%E5%AD%B8%E7%94%9F%E7%B7%A8%E7%8F%AD%E5%8F%8A%E8%BD%89%E7%8F%AD%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E5%8E%9F%E5%89%87.pdf</ref>。 === 原因 === * 舊課室太多學生，所以焗住要調班。 * 學生識[[規矩]]都唔肯守，犯完又犯，試下調班睇會唔會搞到佢肯守。 * 學生覺得佢有啲同學唔夾，所以自願調班。 * 學生考試非常合格，所以讀到一半就[[升級]]。 * 學生考試唔合格，級數唔適合佢，所以要[[降級]]。 ==睇埋== *[[小班教學]] == 參考 == {{Reflist}} [[Category:教育]] bdkdlx6qs4ug7n8n9genmoslc7jba1c 1865288 1865287 2022-08-19T09:47:36Z 123.202.0.20 wikitext text/x-wiki {{otheruses}} {{not|斑}} [[File:Unterricht.jpg|thumb|一個班]] '''班'''，又叫'''班級'''、'''班別'''，是同一個班別的學生一齊上堂[[學習]]的群組，而上堂的地方叫[[班房]]。 一間[[學校]]裏面，同一個[[年級]]的人多數都需要分幾個班上堂，有些學校會將比較叻的人編在同一班，叫「精英班」。 除了正規學校開嘅班，其他地方都可以開班教人，譬如「興趣班」、「[[補習]]班」。 == 調班 == 喺一啲特別嘅情況下，學生會調班，即係返學讀到一半就去第間[[課室]]讀，但係無[[轉校]]，[[級數]]未必一模一樣。臺灣政府為學校編班同調班等事宜制定咗套原則<ref>http://www.k12ea.gov.tw/files/common_unit/5d405e27-9a08-444c-b188-bf4c5f97952d/doc/1168_%E9%AB%98%E7%B4%9A%E4%B8%AD%E7%AD%89%E5%AD%B8%E6%A0%A1%E5%AD%B8%E7%94%9F%E7%B7%A8%E7%8F%AD%E5%8F%8A%E8%BD%89%E7%8F%AD%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E5%8E%9F%E5%89%87.pdf</ref>。 === 原因 === * 舊課室太多學生，所以焗住要調班。 * 學生識[[規矩]]都唔肯守，犯完又犯，試下調班睇會唔會搞到佢肯守。 * 學生覺得佢有啲同學唔夾，所以自願調班。 * 學生考試非常合格，所以讀到一半就[[升級]]。 * 學生考試唔合格，級數唔適合佢，所以要[[降級]]。 ==睇埋== *[[小班教學]] == 參考 == {{Reflist}} [[Category:教育]] pg1dtljertsugniwy24hhbql08pg3ni 1865289 1865288 2022-08-19T09:47:57Z 219.77.119.116 取消[[Special:Contributions/123.202.0.20|123.202.0.20]]([[User talk:123.202.0.20|傾偈]])嘅修改 ( oldid=1865288 ) wikitext text/x-wiki {{otheruses}} {{not|斑}} [[File:Unterricht.jpg|thumb|一個班]] '''班'''，又叫'''班級'''、'''班別'''，係同一班學生一齊上堂[[學習]]的群組，而上堂的地方叫[[班房]]。 一間[[學校]]裏面，同一個[[年級]]的人多數都需要分幾個班上堂，有些學校會將比較叻的人編在同一班，叫「精英班」。 除了正規學校開嘅班，其他地方都可以開班教人，譬如「興趣班」、「[[補習]]班」。 == 調班 == 喺一啲特別嘅情況下，學生會調班，即係返學讀到一半就去第間[[課室]]讀，但係無[[轉校]]，[[級數]]未必一模一樣。臺灣政府為學校編班同調班等事宜制定咗套原則<ref>http://www.k12ea.gov.tw/files/common_unit/5d405e27-9a08-444c-b188-bf4c5f97952d/doc/1168_%E9%AB%98%E7%B4%9A%E4%B8%AD%E7%AD%89%E5%AD%B8%E6%A0%A1%E5%AD%B8%E7%94%9F%E7%B7%A8%E7%8F%AD%E5%8F%8A%E8%BD%89%E7%8F%AD%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E5%8E%9F%E5%89%87.pdf</ref>。 === 原因 === * 舊課室太多學生，所以焗住要調班。 * 學生識[[規矩]]都唔肯守，犯完又犯，試下調班睇會唔會搞到佢肯守。 * 學生覺得佢有啲同學唔夾，所以自願調班。 * 學生考試非常合格，所以讀到一半就[[升級]]。 * 學生考試唔合格，級數唔適合佢，所以要[[降級]]。 ==睇埋== *[[小班教學]] == 參考 == {{Reflist}} [[Category:教育]] phkwb2zt1kl7j5cdxfqmxlljmdc3a8u 1865290 1865289 2022-08-19T09:48:36Z 219.77.119.116 wikitext text/x-wiki {{otheruses}} {{not|斑}} [[File:Unterricht.jpg|thumb|一個班]] '''班'''，又叫'''班級'''、'''班別'''，係同一班學生一齊上堂[[學習]]嘅群組，而上堂嘅地方叫[[班房]]。 一間[[學校]]入面，同一個[[年級]]嘅人多數都需要分幾個班上堂，有啲學校會將比較叻嘅人編埋同一班，叫「精英班」。 除咗正規學校開嘅班，其他地方都可以開班教人，譬如「興趣班」、「[[補習]]班」。 == 調班 == 喺一啲特別嘅情況下，學生會調班，即係返學讀到一半就去第間[[課室]]讀，但係無[[轉校]]，[[級數]]未必一模一樣。臺灣政府為學校編班同調班等事宜制定咗套原則<ref>http://www.k12ea.gov.tw/files/common_unit/5d405e27-9a08-444c-b188-bf4c5f97952d/doc/1168_%E9%AB%98%E7%B4%9A%E4%B8%AD%E7%AD%89%E5%AD%B8%E6%A0%A1%E5%AD%B8%E7%94%9F%E7%B7%A8%E7%8F%AD%E5%8F%8A%E8%BD%89%E7%8F%AD%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E5%8E%9F%E5%89%87.pdf</ref>。 === 原因 === * 舊課室太多學生，所以焗住要調班。 * 學生識[[規矩]]都唔肯守，犯完又犯，試下調班睇會唔會搞到佢肯守。 * 學生覺得佢有啲同學唔夾，所以自願調班。 * 學生考試非常合格，所以讀到一半就[[升級]]。 * 學生考試唔合格，級數唔適合佢，所以要[[降級]]。 ==睇埋== *[[小班教學]] == 參考 == {{Reflist}} [[Category:教育]] r1ba4f80sgiaee2yiaf59srxl6s8woi 1865291 1865290 2022-08-19T09:49:16Z 123.202.0.20 wikitext text/x-wiki {{otheruses}} {{not|斑}} [[File:Unterricht.jpg|thumb|一個班]] '''班'''，又叫'''班級'''、'''班別'''，是同一班學生一齊上課[[學習]]的群組，而上課的地方叫[[班房]]。 一間[[學校]]入面，同一個[[年級]]嘅人多數都需要分幾個班上堂，有啲學校會將比較叻嘅人編埋同一班，叫「精英班」。 除咗正規學校開嘅班，其他地方都可以開班教人，譬如「興趣班」、「[[補習]]班」。 == 調班 == 喺一啲特別嘅情況下，學生會調班，即係返學讀到一半就去第間[[課室]]讀，但係無[[轉校]]，[[級數]]未必一模一樣。臺灣政府為學校編班同調班等事宜制定咗套原則<ref>http://www.k12ea.gov.tw/files/common_unit/5d405e27-9a08-444c-b188-bf4c5f97952d/doc/1168_%E9%AB%98%E7%B4%9A%E4%B8%AD%E7%AD%89%E5%AD%B8%E6%A0%A1%E5%AD%B8%E7%94%9F%E7%B7%A8%E7%8F%AD%E5%8F%8A%E8%BD%89%E7%8F%AD%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E5%8E%9F%E5%89%87.pdf</ref>。 === 原因 === * 舊課室太多學生，所以焗住要調班。 * 學生識[[規矩]]都唔肯守，犯完又犯，試下調班睇會唔會搞到佢肯守。 * 學生覺得佢有啲同學唔夾，所以自願調班。 * 學生考試非常合格，所以讀到一半就[[升級]]。 * 學生考試唔合格，級數唔適合佢，所以要[[降級]]。 ==睇埋== *[[小班教學]] == 參考 == {{Reflist}} [[Category:教育]] 78ydw9lclqeoovgufjxgjdc9i36wkpu 1865292 1865291 2022-08-19T09:50:20Z 123.202.0.20 wikitext text/x-wiki {{otheruses}} {{not|斑}} [[File:Unterricht.jpg|thumb|一個班]] '''班'''，又叫'''班級'''、'''班別'''，是同一班學生一齊上課[[學習]]的群組，而上課的地方叫[[班房]]。 一間[[學校]]裏，同一個[[年級]]的人多數都需要分幾個班上堂，有些學校會將比較叻嘅人編在同一班，叫「精英班」。 除了正規學校開嘅班，其他地方也可以開班教人，例如「興趣班」、「[[補習]]班」。 == 調班 == 喺一啲特別嘅情況下，學生會調班，即係返學讀到一半就去第間[[課室]]讀，但係無[[轉校]]，[[級數]]未必一模一樣。臺灣政府為學校編班同調班等事宜制定咗套原則<ref>http://www.k12ea.gov.tw/files/common_unit/5d405e27-9a08-444c-b188-bf4c5f97952d/doc/1168_%E9%AB%98%E7%B4%9A%E4%B8%AD%E7%AD%89%E5%AD%B8%E6%A0%A1%E5%AD%B8%E7%94%9F%E7%B7%A8%E7%8F%AD%E5%8F%8A%E8%BD%89%E7%8F%AD%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E5%8E%9F%E5%89%87.pdf</ref>。 === 原因 === * 舊課室太多學生，所以焗住要調班。 * 學生識[[規矩]]都唔肯守，犯完又犯，試下調班睇會唔會搞到佢肯守。 * 學生覺得佢有啲同學唔夾，所以自願調班。 * 學生考試非常合格，所以讀到一半就[[升級]]。 * 學生考試唔合格，級數唔適合佢，所以要[[降級]]。 ==睇埋== *[[小班教學]] == 參考 == {{Reflist}} [[Category:教育]] tf7wkjz0ng4yiq8gnsryeyhbkhql6jp 1865293 1865292 2022-08-19T09:52:13Z 123.202.0.20 /* 原因 */ wikitext text/x-wiki {{otheruses}} {{not|斑}} [[File:Unterricht.jpg|thumb|一個班]] '''班'''，又叫'''班級'''、'''班別'''，是同一班學生一齊上課[[學習]]的群組，而上課的地方叫[[班房]]。 一間[[學校]]裏，同一個[[年級]]的人多數都需要分幾個班上堂，有些學校會將比較叻嘅人編在同一班，叫「精英班」。 除了正規學校開嘅班，其他地方也可以開班教人，例如「興趣班」、「[[補習]]班」。 == 調班 == 喺一啲特別嘅情況下，學生會調班，即係返學讀到一半就去第間[[課室]]讀，但係無[[轉校]]，[[級數]]未必一模一樣。臺灣政府為學校編班同調班等事宜制定咗套原則<ref>http://www.k12ea.gov.tw/files/common_unit/5d405e27-9a08-444c-b188-bf4c5f97952d/doc/1168_%E9%AB%98%E7%B4%9A%E4%B8%AD%E7%AD%89%E5%AD%B8%E6%A0%A1%E5%AD%B8%E7%94%9F%E7%B7%A8%E7%8F%AD%E5%8F%8A%E8%BD%89%E7%8F%AD%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E5%8E%9F%E5%89%87.pdf</ref>。 === 原因 === * 舊課室太多學生，所以焗住要調班。 * 學生識[[規矩]]都不肯守，犯完又犯，試下調班睇會唔會搞到佢肯守。 * 學生覺得佢有啲同學唔夾，所以自願調班。 * 學生考試成績好，所以讀到一半就[[升級]]。 * 學生考試唔合格，級數不適合佢，所以要[[降級]]。 ==睇埋== *[[小班教學]] == 參考 == {{Reflist}} [[Category:教育]] 0henv04w3o6e0jud0je6mulh9b5ypiz 1865295 1865293 2022-08-19T09:55:14Z 219.77.119.116 rvv wikitext text/x-wiki {{otheruses}} {{not|斑}} [[File:Unterricht.jpg|thumb|一個班]] '''班'''，又叫'''班級'''、'''班別'''，係同一班學生一齊上堂[[學習]]嘅群組，而上堂嘅地方叫[[班房]]。 一間[[學校]]入面，同一個[[年級]]嘅人多數都需要分幾個班上堂，有啲學校會將比較叻嘅人編埋同一班，叫「精英班」。 除咗正規學校開嘅班，其他地方都可以開班教人，譬如「興趣班」、「[[補習]]班」。 == 調班 == 喺一啲特別嘅情況下，學生會調班，即係返學讀到一半就去第間[[課室]]讀，但係無[[轉校]]，[[級數]]未必一模一樣。臺灣政府為學校編班同調班等事宜制定咗套原則<ref>http://www.k12ea.gov.tw/files/common_unit/5d405e27-9a08-444c-b188-bf4c5f97952d/doc/1168_%E9%AB%98%E7%B4%9A%E4%B8%AD%E7%AD%89%E5%AD%B8%E6%A0%A1%E5%AD%B8%E7%94%9F%E7%B7%A8%E7%8F%AD%E5%8F%8A%E8%BD%89%E7%8F%AD%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E5%8E%9F%E5%89%87.pdf</ref>。 === 原因 === * 舊課室太多學生，所以焗住要調班。 * 學生識[[規矩]]都唔肯守，犯完又犯，試下調班睇會唔會搞到佢肯守。 * 學生覺得佢有啲同學唔夾，所以自願調班。 * 學生考試非常合格，所以讀到一半就[[升級]]。 * 學生考試唔合格，級數唔適合佢，所以要[[降級]]。 ==睇埋== *[[小班教學]] == 參考 == {{Reflist}} [[Category:教育]] r1ba4f80sgiaee2yiaf59srxl6s8woi 0 224881 1865053 1863992 2022-08-18T22:35:13Z 汩汩银泉 69181 wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一個陣列嘅抽象圖解；個陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，用嚟俾[[用家]]更有效率噉使用數據<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。精確啲噉講嘅話，數據結構分好多唔同款，一款數據結構會指明嗮以下嘅[[資訊]]<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref>： *款結構會儲住咩數據、 *儲住咗嘅每件數據之間成乜嘢關係、同埋 *屬呢種數據結構嘅數據可以攞啲咩[[算子 (編程)|算子]]計或者擺入啲乜嘢[[函數]]嗰度。 舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係一種[[寫程式]]嗰陣成日都用嘅數據結構。一個 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係[[整數 (資料類型)|整數]]；噉樣即指明係儲住咩數據。透過每件數據褦埋嘅[[整數]]，陣列會指明每個數喺邊個位嗰度，表示佢喺個陣列邊個位；亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去個陣列最尾度」噉；即係可以攞啲數據嚟做啲乜。<ref name="cormen2009"/><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref> 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某種指定嘅數據結構。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以及[[電腦程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|矩陣}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref>：一條陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<ref group="註">有啲[[程式語言]]會要求用家喺建立一條陣列嗰時必需指定 <code>n</code>，有啲語言唔會。</ref> <!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；一條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（0 做最頭嗰個位）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係一個 [[1D]]、11 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，條陣列喺 0 位件數據係 <code>M</code>、喺 1 位件數據係 <code>e</code>... 如此類推： [[File:Merkkijono.svg|center|500px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]<ref name="arraylecture"/>。 ;編程實踐 喺[[寫程式]]嗰陣，常用嚟做喺陣列身上嘅作業有以下呢啲（啲碼係用 [[Python]] 寫嘅）<ref group="註">Python 要裝咗 [[Numpy]] [[函式庫]]先可以用陣列。</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： *[[初始化]]，講明條陣列 <code>n</code> 係幾多、啲數據屬咩類型... 等嘅資訊，例： *:<source lang="python"> import array as arr x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) # 定義 x 呢條陣列，條陣列屬整數類型 ("i")，有 4 嚿數據 [3, 6, 9, 12]。 </source> *攞條陣列入面某件數據嚟用，例： *:<source lang="python"> y = x[0] # y 嘅值會變成同 x 第 0 嚿數據一樣，即係 y 嘅值會變成 3。 </source> *俾出個數值表示「條陣列有幾長」，例： *:<source lang="python"> y = len(x) # y 嘅值會變成 x 嘅「長度」，x 有 4 件數據，所以 y 嘅值會變成 4。 </source> *加數據落條陣列度，例： *:<source lang="python"> x.append(4) # 將 4 加入去 x 度，x 會變成 [3, 6, 9, 12, 4]。 </source> *將數據由條陣列度清走，例： *:<source lang="python"> x.pop(4) # 將 x 入面第 4 嚿數據剷走，即係會變返成 [3, 6, 9, 12]。 </source> ... 呀噉。 == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] 5tfkpek6hzv9z47rwfgc98lmaurkwa5 1865226 1865053 2022-08-19T08:08:17Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一個陣列嘅抽象圖解；個陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念－唔諗實行方面嘅嘢（唔諗例如隻[[程式語言]]用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）住，淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref>： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係一種[[寫程式]]嗰陣成日都用嘅數據結構。一個 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係[[整數 (資料類型)|整數]]；噉樣即指明係儲住咩數據。透過每件數據褦埋嘅[[整數]]，陣列會指明每個數喺邊個位嗰度，表示佢喺個陣列邊個位；亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去個陣列最尾度」噉；即係可以攞啲數據嚟做啲乜。<ref name="cormen2009"/><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref> 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某種指定嘅數據結構。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以及[[電腦程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|矩陣}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref>：一條陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<ref group="註">有啲[[程式語言]]會要求用家喺建立一條陣列嗰時必需指定 <code>n</code>，有啲語言唔會。</ref> <!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；一條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（0 做最頭嗰個位）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係一個 [[1D]]、11 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，條陣列喺 0 位件數據係 <code>M</code>、喺 1 位件數據係 <code>e</code>... 如此類推： [[File:Merkkijono.svg|center|500px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]<ref name="arraylecture"/>。 ;編程實踐 喺[[寫程式]]嗰陣，常用嚟做喺陣列身上嘅作業有以下呢啲（啲碼係用 [[Python]] 寫嘅）<ref group="註">Python 要裝咗 [[Numpy]] [[函式庫]]先可以用陣列。</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： *[[初始化]]，講明條陣列 <code>n</code> 係幾多、啲數據屬咩類型... 等嘅資訊，例： *:<source lang="python"> import array as arr x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) # 定義 x 呢條陣列，條陣列屬整數類型 ("i")，有 4 嚿數據 [3, 6, 9, 12]。 </source> *攞條陣列入面某件數據嚟用，例： *:<source lang="python"> y = x[0] # y 嘅值會變成同 x 第 0 嚿數據一樣，即係 y 嘅值會變成 3。 </source> *俾出個數值表示「條陣列有幾長」，例： *:<source lang="python"> y = len(x) # y 嘅值會變成 x 嘅「長度」，x 有 4 件數據，所以 y 嘅值會變成 4。 </source> *加數據落條陣列度，例： *:<source lang="python"> x.append(4) # 將 4 加入去 x 度，x 會變成 [3, 6, 9, 12, 4]。 </source> *將數據由條陣列度清走，例： *:<source lang="python"> x.pop(4) # 將 x 入面第 4 嚿數據剷走，即係會變返成 [3, 6, 9, 12]。 </source> ... 呀噉。 == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] qz7b4qtlxnzjz4s5jvknqfghr1ig5on 1865227 1865226 2022-08-19T08:11:53Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念－唔諗實行方面嘅嘢（唔諗例如隻[[程式語言]]用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）住，淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref>： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜。<ref name="cormen2009"/><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref> 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|矩陣}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref>：一條陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<ref group="註">有啲[[程式語言]]會要求用家喺建立一條陣列嗰時必需指定 <code>n</code>，有啲語言唔會。</ref> <!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；一條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（0 做最頭嗰個位）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係一個 [[1D]]、11 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，條陣列喺 0 位件數據係 <code>M</code>、喺 1 位件數據係 <code>e</code>... 如此類推： [[File:Merkkijono.svg|center|500px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]<ref name="arraylecture"/>。 ;編程實踐 喺[[寫程式]]嗰陣，常用嚟做喺陣列身上嘅作業有以下呢啲（啲碼係用 [[Python]] 寫嘅）<ref group="註">Python 要裝咗 [[Numpy]] [[函式庫]]先可以用陣列。</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： *[[初始化]]，講明條陣列 <code>n</code> 係幾多、啲數據屬咩類型... 等嘅資訊，例： *:<source lang="python"> import array as arr x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) # 定義 x 呢條陣列，條陣列屬整數類型 ("i")，有 4 嚿數據 [3, 6, 9, 12]。 </source> *攞條陣列入面某件數據嚟用，例： *:<source lang="python"> y = x[0] # y 嘅值會變成同 x 第 0 嚿數據一樣，即係 y 嘅值會變成 3。 </source> *俾出個數值表示「條陣列有幾長」，例： *:<source lang="python"> y = len(x) # y 嘅值會變成 x 嘅「長度」，x 有 4 件數據，所以 y 嘅值會變成 4。 </source> *加數據落條陣列度，例： *:<source lang="python"> x.append(4) # 將 4 加入去 x 度，x 會變成 [3, 6, 9, 12, 4]。 </source> *將數據由條陣列度清走，例： *:<source lang="python"> x.pop(4) # 將 x 入面第 4 嚿數據剷走，即係會變返成 [3, 6, 9, 12]。 </source> ... 呀噉。 == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] as6r0yj2mufylm4jd0r0girsyfc1pdz 1865229 1865227 2022-08-19T08:13:37Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念－唔諗實行方面嘅嘢（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）住，淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref>： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜。<ref name="cormen2009"/><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref> 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|矩陣}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref>：一條陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<ref group="註">有啲[[程式語言]]會要求用家喺建立一條陣列嗰時必需指定 <code>n</code>，有啲語言唔會。</ref> <!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；一條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（0 做最頭嗰個位）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係一個 [[1D]]、11 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，條陣列喺 0 位件數據係 <code>M</code>、喺 1 位件數據係 <code>e</code>... 如此類推： [[File:Merkkijono.svg|center|500px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]<ref name="arraylecture"/>。 ;編程實踐 喺[[寫程式]]嗰陣，常用嚟做喺陣列身上嘅作業有以下呢啲（啲碼係用 [[Python]] 寫嘅）<ref group="註">Python 要裝咗 [[Numpy]] [[函式庫]]先可以用陣列。</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： *[[初始化]]，講明條陣列 <code>n</code> 係幾多、啲數據屬咩類型... 等嘅資訊，例： *:<source lang="python"> import array as arr x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) # 定義 x 呢條陣列，條陣列屬整數類型 ("i")，有 4 嚿數據 [3, 6, 9, 12]。 </source> *攞條陣列入面某件數據嚟用，例： *:<source lang="python"> y = x[0] # y 嘅值會變成同 x 第 0 嚿數據一樣，即係 y 嘅值會變成 3。 </source> *俾出個數值表示「條陣列有幾長」，例： *:<source lang="python"> y = len(x) # y 嘅值會變成 x 嘅「長度」，x 有 4 件數據，所以 y 嘅值會變成 4。 </source> *加數據落條陣列度，例： *:<source lang="python"> x.append(4) # 將 4 加入去 x 度，x 會變成 [3, 6, 9, 12, 4]。 </source> *將數據由條陣列度清走，例： *:<source lang="python"> x.pop(4) # 將 x 入面第 4 嚿數據剷走，即係會變返成 [3, 6, 9, 12]。 </source> ... 呀噉。 == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] 2a9nh3ny73lh5ziadd4cwt2hjrkyhc0 1865230 1865229 2022-08-19T08:15:15Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念－唔諗實行方面嘅嘢（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）住，淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜。<ref name="cormen2009"/><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref> 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|矩陣}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref>：一條陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<ref group="註">有啲[[程式語言]]會要求用家喺建立一條陣列嗰時必需指定 <code>n</code>，有啲語言唔會。</ref> <!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；一條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（0 做最頭嗰個位）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係一個 [[1D]]、11 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，條陣列喺 0 位件數據係 <code>M</code>、喺 1 位件數據係 <code>e</code>... 如此類推： [[File:Merkkijono.svg|center|500px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]<ref name="arraylecture"/>。 ;編程實踐 喺[[寫程式]]嗰陣，常用嚟做喺陣列身上嘅作業有以下呢啲（啲碼係用 [[Python]] 寫嘅）<ref group="註">Python 要裝咗 [[Numpy]] [[函式庫]]先可以用陣列。</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： *[[初始化]]，講明條陣列 <code>n</code> 係幾多、啲數據屬咩類型... 等嘅資訊，例： *:<source lang="python"> import array as arr x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) # 定義 x 呢條陣列，條陣列屬整數類型 ("i")，有 4 嚿數據 [3, 6, 9, 12]。 </source> *攞條陣列入面某件數據嚟用，例： *:<source lang="python"> y = x[0] # y 嘅值會變成同 x 第 0 嚿數據一樣，即係 y 嘅值會變成 3。 </source> *俾出個數值表示「條陣列有幾長」，例： *:<source lang="python"> y = len(x) # y 嘅值會變成 x 嘅「長度」，x 有 4 件數據，所以 y 嘅值會變成 4。 </source> *加數據落條陣列度，例： *:<source lang="python"> x.append(4) # 將 4 加入去 x 度，x 會變成 [3, 6, 9, 12, 4]。 </source> *將數據由條陣列度清走，例： *:<source lang="python"> x.pop(4) # 將 x 入面第 4 嚿數據剷走，即係會變返成 [3, 6, 9, 12]。 </source> ... 呀噉。 == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] 30g33oo9nsezktkyfpn4v2firf7x06r 1865231 1865230 2022-08-19T08:15:44Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念－唔諗實行方面嘅嘢（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）住，淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|矩陣}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref>：一條陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<ref group="註">有啲[[程式語言]]會要求用家喺建立一條陣列嗰時必需指定 <code>n</code>，有啲語言唔會。</ref> <!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；一條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（0 做最頭嗰個位）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係一個 [[1D]]、11 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，條陣列喺 0 位件數據係 <code>M</code>、喺 1 位件數據係 <code>e</code>... 如此類推： [[File:Merkkijono.svg|center|500px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]<ref name="arraylecture"/>。 ;編程實踐 喺[[寫程式]]嗰陣，常用嚟做喺陣列身上嘅作業有以下呢啲（啲碼係用 [[Python]] 寫嘅）<ref group="註">Python 要裝咗 [[Numpy]] [[函式庫]]先可以用陣列。</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： *[[初始化]]，講明條陣列 <code>n</code> 係幾多、啲數據屬咩類型... 等嘅資訊，例： *:<source lang="python"> import array as arr x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) # 定義 x 呢條陣列，條陣列屬整數類型 ("i")，有 4 嚿數據 [3, 6, 9, 12]。 </source> *攞條陣列入面某件數據嚟用，例： *:<source lang="python"> y = x[0] # y 嘅值會變成同 x 第 0 嚿數據一樣，即係 y 嘅值會變成 3。 </source> *俾出個數值表示「條陣列有幾長」，例： *:<source lang="python"> y = len(x) # y 嘅值會變成 x 嘅「長度」，x 有 4 件數據，所以 y 嘅值會變成 4。 </source> *加數據落條陣列度，例： *:<source lang="python"> x.append(4) # 將 4 加入去 x 度，x 會變成 [3, 6, 9, 12, 4]。 </source> *將數據由條陣列度清走，例： *:<source lang="python"> x.pop(4) # 將 x 入面第 4 嚿數據剷走，即係會變返成 [3, 6, 9, 12]。 </source> ... 呀噉。 == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] 41jypffxv6iaw7v7pzqz92qduo9y84k 1865233 1865231 2022-08-19T08:20:11Z Dr. Greywolf 143999 /* 睇埋 */ wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念－唔諗實行方面嘅嘢（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）住，淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|矩陣}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref>：一條陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<ref group="註">有啲[[程式語言]]會要求用家喺建立一條陣列嗰時必需指定 <code>n</code>，有啲語言唔會。</ref> <!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；一條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（0 做最頭嗰個位）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係一個 [[1D]]、11 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，條陣列喺 0 位件數據係 <code>M</code>、喺 1 位件數據係 <code>e</code>... 如此類推： [[File:Merkkijono.svg|center|500px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]<ref name="arraylecture"/>。 ;編程實踐 喺[[寫程式]]嗰陣，常用嚟做喺陣列身上嘅作業有以下呢啲（啲碼係用 [[Python]] 寫嘅）<ref group="註">Python 要裝咗 [[Numpy]] [[函式庫]]先可以用陣列。</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： *[[初始化]]，講明條陣列 <code>n</code> 係幾多、啲數據屬咩類型... 等嘅資訊，例： *:<source lang="python"> import array as arr x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) # 定義 x 呢條陣列，條陣列屬整數類型 ("i")，有 4 嚿數據 [3, 6, 9, 12]。 </source> *攞條陣列入面某件數據嚟用，例： *:<source lang="python"> y = x[0] # y 嘅值會變成同 x 第 0 嚿數據一樣，即係 y 嘅值會變成 3。 </source> *俾出個數值表示「條陣列有幾長」，例： *:<source lang="python"> y = len(x) # y 嘅值會變成 x 嘅「長度」，x 有 4 件數據，所以 y 嘅值會變成 4。 </source> *加數據落條陣列度，例： *:<source lang="python"> x.append(4) # 將 4 加入去 x 度，x 會變成 [3, 6, 9, 12, 4]。 </source> *將數據由條陣列度清走，例： *:<source lang="python"> x.pop(4) # 將 x 入面第 4 嚿數據剷走，即係會變返成 [3, 6, 9, 12]。 </source> ... 呀噉。 == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] c2k4yh79p04a01mt5hq9mqo3lr1m8j3 1865267 1865233 2022-08-19T09:16:08Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|矩陣}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref>：一條陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<ref group="註">有啲[[程式語言]]會要求用家喺建立一條陣列嗰時必需指定 <code>n</code>，有啲語言唔會。</ref> <!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；一條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（0 做最頭嗰個位）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係一個 [[1D]]、11 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，條陣列喺 0 位件數據係 <code>M</code>、喺 1 位件數據係 <code>e</code>... 如此類推： [[File:Merkkijono.svg|center|500px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]<ref name="arraylecture"/>。 ;編程實踐 喺[[寫程式]]嗰陣，常用嚟做喺陣列身上嘅作業有以下呢啲（啲碼係用 [[Python]] 寫嘅）<ref group="註">Python 要裝咗 [[Numpy]] [[函式庫]]先可以用陣列。</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： *[[初始化]]，講明條陣列 <code>n</code> 係幾多、啲數據屬咩類型... 等嘅資訊，例： *:<source lang="python"> import array as arr x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) # 定義 x 呢條陣列，條陣列屬整數類型 ("i")，有 4 嚿數據 [3, 6, 9, 12]。 </source> *攞條陣列入面某件數據嚟用，例： *:<source lang="python"> y = x[0] # y 嘅值會變成同 x 第 0 嚿數據一樣，即係 y 嘅值會變成 3。 </source> *俾出個數值表示「條陣列有幾長」，例： *:<source lang="python"> y = len(x) # y 嘅值會變成 x 嘅「長度」，x 有 4 件數據，所以 y 嘅值會變成 4。 </source> *加數據落條陣列度，例： *:<source lang="python"> x.append(4) # 將 4 加入去 x 度，x 會變成 [3, 6, 9, 12, 4]。 </source> *將數據由條陣列度清走，例： *:<source lang="python"> x.pop(4) # 將 x 入面第 4 嚿數據剷走，即係會變返成 [3, 6, 9, 12]。 </source> ... 呀噉。 == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] 383yrlm0j6z3r966017epkglk9rbhns 1865299 1865267 2022-08-19T10:06:51Z Dr. Greywolf 143999 /* 陣列 */ wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|程式迴圈}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref>：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列（呢種陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」）噉，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] 喺[[寫程式]]嗰陣，常用嚟做喺陣列身上嘅作業有以下呢啲<ref name="johnbull"/>{{rp|Ch. 2}}<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： *指定陣列入面嘅一件數據，攞件數據用，[[Python]] 例子[[源碼|碼]]<ref group="註">Python 要裝咗 [[Numpy]] [[函式庫]]先可以用陣列。</ref>：<source lang="python">y = my_array[0] # 假定 my_array 係條陣列，y 嘅值會變成 (=) 同 my_array 嘅第 0 嚿數據一樣。</source> *用[[程式迴圈]]，將某段運算對陣列嘅每件數據逐件逐件行一次，[[C♯]] 例子碼：<source lang="csharp"> // 假定 my_array 係條定義好咗嘅陣列... for(int i = 0; i < (my_array.Length); i++) { // 開始嗰陣設 i 做 0，如果 i < my_array 嘅長度就一路做下面嘅嘢，每次重複嗰陣都將 i 數值升 1。 sum = sum + my_array[i]; // sum 會加 my_array[i] 嘅值。 } </source> ... 呀噉。 == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] n5d1zoq45ek8c9lwvyzpqo0flfsamd7 1865300 1865299 2022-08-19T10:09:57Z Dr. Greywolf 143999 /* 陣列 */ wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|程式迴圈}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref>：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列（呢種陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」）噉，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] 喺[[寫程式]]嗰陣，陣列成日都會配合[[程式迴圈|迴圈]]（loop）嚟用<ref name="johnbull"/>{{rp|Ch. 2}}<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>，即係將某段運算，對陣列入面嘅每件數據逐件逐件行嗰段運算一次，以下係一段 [[C♯]] 例子碼：<source lang="csharp"> // 假定 my_array 係條定義好咗嘅整數陣列... int sum = 0; for(int i = 0; i < (my_array.Length); i++) { // 開始嗰陣設 i 做 0，如果 i < my_array 嘅長度就一路做下面嘅嘢，每次重複嗰陣都將 i 數值升 1。 sum = sum + my_array[i]; // sum 會加 my_array[i] 嘅值。 } // 最後 sum 嘅數值會等如 my_array 入面嘅數冚唪唥加埋嘅總和。 </source> ... 呀噉。 == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] 7yfxuhiuvi6n4fmbhagzghwhj9yc25n 1865301 1865300 2022-08-19T10:10:25Z Dr. Greywolf 143999 /* 陣列 */ wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|程式迴圈}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列（呢種陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」）噉，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] 喺[[寫程式]]嗰陣，陣列成日都會配合[[程式迴圈|迴圈]]（loop）嚟用<ref name="johnbull"/>{{rp|Ch. 2}}，即係將某段運算，對陣列入面嘅每件數據逐件逐件行嗰段運算一次，以下係一段 [[C♯]] 例子碼：<source lang="csharp"> // 假定 my_array 係條定義好咗嘅整數陣列... int sum = 0; for(int i = 0; i < (my_array.Length); i++) { // 開始嗰陣設 i 做 0，如果 i < my_array 嘅長度就一路做下面嘅嘢，每次重複嗰陣都將 i 數值升 1。 sum = sum + my_array[i]; // sum 會加 my_array[i] 嘅值。 } // 最後 sum 嘅數值會等如 my_array 入面嘅數冚唪唥加埋嘅總和。 </source> ... 呀噉。 == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] l36d7qv94aizx96k09ta8o90apuq7vn 1865303 1865301 2022-08-19T10:11:29Z Dr. Greywolf 143999 /* 陣列 */ wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|程式迴圈}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列（呢種陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」）噉，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] 喺[[寫程式]]嗰陣，陣列成日都會配合[[程式迴圈|迴圈]]（loop）嚟用<ref name="johnbull"/>{{rp|Ch. 2}}，即係將某段運算，對陣列入面嘅每件數據逐件逐件行嗰段運算一次，以下係一段 [[C♯]] 例子碼：<source lang="csharp"> // 假定 my_array 係條定義好咗嘅整數陣列... int sum = 0; for(int i = 0; i < (my_array.Length); i++) { // 開始嗰陣設 i 做 0，如果 i < my_array 嘅長度就一路做下面嘅嘢，每次重複嗰陣都將 i 數值升 1。 sum = sum + my_array[i]; // sum 會加 my_array[i] 嘅值。 } // 最後 sum 嘅數值會等如 my_array 入面嘅數冚唪唥加埋嘅總和。 </source> == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] edqw34qfbddg7jfgbjjfe054yrwe9jg 1865304 1865303 2022-08-19T10:12:12Z Dr. Greywolf 143999 /* 陣列 */ wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|程式迴圈}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>、喺 2 位件數據係 <code>a[2]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列（呢種陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」）噉，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] 喺[[寫程式]]嗰陣，陣列成日都會配合[[程式迴圈|迴圈]]（loop）嚟用<ref name="johnbull"/>{{rp|Ch. 2}}，即係將某段運算，對陣列入面嘅每件數據逐件逐件行嗰段運算一次，以下係一段 [[C♯]] 例子碼：<source lang="csharp"> // 假定 my_array 係條定義好咗嘅整數陣列... int sum = 0; for(int i = 0; i < (my_array.Length); i++) { // 開始嗰陣設 i 做 0，如果 i < my_array 嘅長度就一路做下面嘅嘢，每次重複嗰陣都將 i 數值升 1。 sum = sum + my_array[i]; // sum 會加 my_array[i] 嘅值。 } // 最後 sum 嘅數值會等如 my_array 入面嘅數冚唪唥加埋嘅總和。 </source> == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] ouq5a2p6s1lz2173oouy55yl7uqofn4 1865305 1865304 2022-08-19T10:12:39Z Dr. Greywolf 143999 /* 陣列 */ wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|排序演算法|程式迴圈}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>、喺 2 位件數據係 <code>a[2]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列噉<ref group="註">2D 嘅陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」。</ref>，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] 喺[[寫程式]]嗰陣，陣列成日都會配合[[程式迴圈|迴圈]]（loop）嚟用<ref name="johnbull"/>{{rp|Ch. 2}}，即係將某段運算，對陣列入面嘅每件數據逐件逐件行嗰段運算一次，以下係一段 [[C♯]] 例子碼：<source lang="csharp"> // 假定 my_array 係條定義好咗嘅整數陣列... int sum = 0; for(int i = 0; i < (my_array.Length); i++) { // 開始嗰陣設 i 做 0，如果 i < my_array 嘅長度就一路做下面嘅嘢，每次重複嗰陣都將 i 數值升 1。 sum = sum + my_array[i]; // sum 會加 my_array[i] 嘅值。 } // 最後 sum 嘅數值會等如 my_array 入面嘅數冚唪唥加埋嘅總和。 </source> == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] t74g093nwi7jt3dcphrem5ond62lh6z 1865306 1865305 2022-08-19T10:14:04Z Dr. Greywolf 143999 /* 陣列 */ wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據，將件數據加落去條陣列最尾度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|程式迴圈|排序演算法}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>、喺 2 位件數據係 <code>a[2]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列噉<ref group="註">2D 嘅陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」。</ref>，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] 喺[[寫程式]]嗰陣，陣列成日都會配合[[程式迴圈|迴圈]]（loop）嚟用<ref name="johnbull"/>{{rp|Ch. 2}}，即係將某段運算，對陣列入面嘅每件數據逐件逐件行嗰段運算一次，以下係一段 [[C♯]] 例子碼：<source lang="csharp"> // 假定 my_array 係條定義好咗嘅整數陣列... int sum = 0; for(int i = 0; i < (my_array.Length); i++) { // 開始嗰陣設 i 做 0，如果 i < my_array 嘅長度就一路做下面嘅嘢，每次重複嗰陣都將 i 數值升 1。 sum = sum + my_array[i]; // sum 會加 my_array[i] 嘅值。 } // 最後 sum 嘅數值會等如 my_array 入面嘅數冚唪唥加埋嘅總和。 </source> == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] 83l4o6ufk525uut06pzsnymyq28g4sp 1865313 1865306 2022-08-19T10:19:47Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據同指定個位，將件數據加落去條陣列指定個位度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|程式迴圈|排序演算法}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>、喺 2 位件數據係 <code>a[2]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列噉<ref group="註">2D 嘅陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」。</ref>，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] 喺[[寫程式]]嗰陣，陣列成日都會配合[[程式迴圈|迴圈]]（loop）嚟用<ref name="johnbull"/>{{rp|Ch. 2}}，即係將某段運算，對陣列入面嘅每件數據逐件逐件行嗰段運算一次，以下係一段 [[C♯]] 例子碼：<source lang="csharp"> // 假定 my_array 係條定義好咗嘅整數陣列... int sum = 0; for(int i = 0; i < (my_array.Length); i++) { // 開始嗰陣設 i 做 0，如果 i < my_array 嘅長度就一路做下面嘅嘢，每次重複嗰陣都將 i 數值升 1。 sum = sum + my_array[i]; // sum 會加 my_array[i] 嘅值。 } // 最後 sum 嘅數值會等如 my_array 入面嘅數冚唪唥加埋嘅總和。 </source> == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] hmdjww6woafro0vu23nlnrgnao99mps 1865314 1865313 2022-08-19T10:20:00Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據同指定個位，將件數據擺落去條陣列指定個位度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|程式迴圈|排序演算法}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>、喺 2 位件數據係 <code>a[2]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列噉<ref group="註">2D 嘅陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」。</ref>，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] 喺[[寫程式]]嗰陣，陣列成日都會配合[[程式迴圈|迴圈]]（loop）嚟用<ref name="johnbull"/>{{rp|Ch. 2}}，即係將某段運算，對陣列入面嘅每件數據逐件逐件行嗰段運算一次，以下係一段 [[C♯]] 例子碼：<source lang="csharp"> // 假定 my_array 係條定義好咗嘅整數陣列... int sum = 0; for(int i = 0; i < (my_array.Length); i++) { // 開始嗰陣設 i 做 0，如果 i < my_array 嘅長度就一路做下面嘅嘢，每次重複嗰陣都將 i 數值升 1。 sum = sum + my_array[i]; // sum 會加 my_array[i] 嘅值。 } // 最後 sum 嘅數值會等如 my_array 入面嘅數冚唪唥加埋嘅總和。 </source> == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] ople4l0bufxeas6l1cmjspf17zdi1kv 1865315 1865314 2022-08-19T10:21:39Z Dr. Greywolf 143999 /* 陣列 */ wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據同指定個位，將件數據擺落去條陣列指定個位度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|程式迴圈|排序演算法}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」<!-- n 係成員畀佢？n 畀二維三維嘅array係指第0維長度抑係所有維度長度相乘？ -->；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>、喺 2 位件數據係 <code>a[2]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列噉<ref group="註">2D 嘅陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」。</ref>，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推。[[3D]] 或者以上嘅陣列可以用同一道理想像<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] 喺[[寫程式]]嗰陣，陣列成日都會配合[[程式迴圈|迴圈]]（loop）嚟用<ref name="johnbull"/>{{rp|Ch. 2}}，即係將某段運算，對陣列入面嘅每件數據逐件逐件行嗰段運算一次，以下係一段 [[C♯]] 例子碼：<source lang="csharp"> // 假定 my_array 係條定義好咗嘅整數陣列... int sum = 0; for(int i = 0; i < (my_array.Length); i++) { // 開始嗰陣設 i 做 0，如果 i < my_array 嘅長度就一路做下面嘅嘢，每次重複嗰陣都將 i 數值升 1。 sum = sum + my_array[i]; // sum 會加 my_array[i] 嘅值。 } // 最後 sum 嘅數值會等如 my_array 入面嘅數冚唪唥加埋嘅總和。 </source> == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] l6xz40mc20zgc3ci1fb7fh8571g4n1i 1865330 1865315 2022-08-19T11:47:34Z 汩汩银泉 69181 /* 陣列 */ wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據同指定個位，將件數據擺落去條陣列指定個位度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|程式迴圈|排序演算法}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>、喺 2 位件數據係 <code>a[2]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列噉<ref group="註">2D 嘅陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」。</ref>，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推。[[3D]] 或者以上嘅陣列可以用同一道理想像<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] 喺[[寫程式]]嗰陣，陣列成日都會配合[[程式迴圈|迴圈]]（loop）嚟用<ref name="johnbull"/>{{rp|Ch. 2}}，即係將某段運算，對陣列入面嘅每件數據逐件逐件行嗰段運算一次，以下係一段 [[C♯]] 例子碼：<source lang="csharp"> // 假定 my_array 係條定義好咗嘅整數陣列... int sum = 0; for(int i = 0; i < (my_array.Length); i++) { // 開始嗰陣設 i 做 0，如果 i < my_array 嘅長度就一路做下面嘅嘢，每次重複嗰陣都將 i 數值升 1。 sum = sum + my_array[i]; // sum 會加 my_array[i] 嘅值。 } // 最後 sum 嘅數值會等如 my_array 入面嘅數冚唪唥加埋嘅總和。 </source> == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 === 圖型數據 === {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 === 樹型數據 === {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] hw5e3jeggz4z9wb1ms3s31yym3d3g4a 1865334 1865330 2022-08-19T11:51:00Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Arraystatic.svg|thumb|300px|一條陣列嘅抽象圖解；條陣列嘅名叫 <code>Data</code>，[[2D]]，而 <code>Data[1][3]</code> 表示 <code>Data</code> 第 1 行第 3 格嗰個位件數據（由 0 開始數起）。]] '''數據結構'''（{{jpingauto|sou3 geoi3 git3 gau3}}；{{lang-en|'''data structure'''}}）係指[[電腦]]內部組織[[電腦數據|數據]]嘅方法，設計嚟係為咗俾[[用家]]更加有[[效率]]噉使用數據嘅<ref name="cormen2009">Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009). ''Introduction to Algorithms, Third Edition'' (3rd ed.). The MIT Press.</ref><ref>Black, Paul E. (15 December 2004). "[https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/datastructur.html data structure]" (PDF). In Pieterse, Vreda; Black, Paul E. (eds.). ''Dictionary of Algorithms and Data Structures'' [online]. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2018-11-06.</ref>。啲人討論一款數據結構嗰時，好多時會用[[抽象資料類型]]（ADT）嘅概念，即係唔諗實行方面嘅嘢住（唔諗例如隻[[程式語言]]會用咩[[陳述式 (電腦科學)|陳述式]]，唔諗啲[[記憶體]]點樣儲住啲數據）－淨係[[定義]]啲[[抽象化]]嘅嘢，包括<ref name="johnbull">John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham.</ref>{{rp|p. 7}}： *款數據結構點樣由[[原始資料類型]]（好似係[[整數 (資料類型)|整數]]呀噉）砌出嚟； *攞住一拃屬呢款結構嘅數據，可以做啲咩[[運算]]；或者 *可以點樣由拃數據度攞一件特定嘅數據出嚟； ... 呀噉。舉個具體例子，[[陣列]]（array）就係[[寫程式]]嗰陣成日用嘅一款數據結構。一條 [[1D]] 嘅陣列會包含若干個數值畀相同[[資料類型|類型]]嘅[[變數 (編程)|變數]]，即係例如冚唪唥都係整數呀噉；噉樣即係條陣列指明係儲住咗咩數據。每件數據都會褦埋[[整數]]，整數會指明嗰件數據喺條陣列邊個位度，亦即係指明咗數據之間嘅關係。而常用於陣列身上嘅操作就有「指定一件啱類型嘅數據同指定個位，將件數據擺落去條陣列指定個位度」噉，即係指明攞啲數據可以攞嚟做乜<ref>Wegner, Peter; Reilly, Edwin D. (2003-08-29). ''Encyclopedia of Computer Science''. Chichester, UK: John Wiley and Sons. pp. 507-512.</ref><ref>Seymour, Lipschutz (2014). ''Data structures'' (Revised first ed.). New Delhi, India: McGraw Hill Education.</ref>。 除咗陣列之外，數據結構仲有好多款，唔同嘅數據結構各有自己嘅優缺點。一個有返咁上下[[複雜]]嘅[[電腦程式]]通常會用到多種唔同嘅數據結構，而好多有用嘅[[演算法]]都往往會需要 [[input]] 數據屬某隻指定嘅數據結構先至行到。因為噉，有關數據結構嘅知識响[[電腦科學]][[研究]]以至[[程式編寫]]等嘅工作上不可或缺<ref name="8commondatastruct">[https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42 8 Common Data Structures every Programmer must know]. ''Towards Data Science''.</ref>。 篇文跟住落嚟嘅內容，假設睇嘅人已經具備有關[[演算法]]同[[資料類型]]嘅基礎知識。 ==陣列== {{main|陣列}} {{see also|程式迴圈|排序演算法}} [[陣列]]（array）係最常用最基本嘅數據結構之一<ref>[https://www.britannica.com/technology/data-structure data structure]. ''Encyclopedia Britannica''.</ref><ref>[https://www.geeksforgeeks.org/python-arrays/ Python Arrays]. ''GeeksForGeeks''.</ref>：一條 [[1D]] 嘅陣列好多時會褦住個[[整數]] <code>n</code> 表示佢嘅大細－大細指「裝到幾多件數據」；條陣列會<ref name="arraylecture">[https://www.ecs.csun.edu/~cputnam/Comp%20110/Lecture%20Notes/LectureNotes_Ch6.pdf Lecture Notes, Chapter #6, Arrays] (PDF).</ref> *包含最多 <code>n</code> 咁多件嘅數據； *會有次序－每件數據掕若干個整數，表示佢喺條陣列嘅邊個位（位由 0 數起）； *啲數據冚唪唥都屬同一隻[[資料類型|類型]]； 好似下圖就係條 1D、10 件數據咁長嘅陣列嘅抽象圖解，幅圖冇指定啲數據係乜或者屬乜類型；叫條陣列做 <code>a</code>，條陣列喺 0 位件數據係 <code>a[0]</code>、喺 1 位件數據係 <code>a[1]</code>、喺 2 位件數據係 <code>a[2]</code>... 如此類推： [[File:Array1.svg|center|600px]] 喺進階啲嘅使用當中，陣列仲可以有多過一個[[維度]]。想像家陣有條 m 咁多維（<code>m > 1</code>）嘅陣列，入面每件數據都會褦住 m 個整數，用呢啲整數表示件數據嘅位置，好似下圖裏面嗰條 [[2D]] 陣列噉<ref group="註">2D 嘅陣列成日畀人嗌做「[[矩陣]]」。</ref>，嗌條陣列做 <code>my_matrix</code>，條陣列儲嘅數據類型係[[字符 (資料類型)|字符]]，噉 *喺 <code>my_matrix[0][0]</code> 嗰件數據係 <code>A</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][1]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 *喺 <code>my_matrix[0][2]</code> 嗰件數據係 <code>N</code>、 ... 如此類推。[[3D]] 或者以上嘅陣列可以用同一道理想像<ref name="arraylecture"/>。 [[File:CPT-arrays-2d-names.svg|center|300px]] 喺[[寫程式]]嗰陣，陣列成日都會配合[[程式迴圈|迴圈]]（loop）嚟用<ref name="johnbull"/>{{rp|Ch. 2}}，即係將某段運算，對陣列入面嘅每件數據逐件逐件行嗰段運算一次，以下係一段 [[C♯]] 例子碼：<source lang="csharp"> // 假定 my_array 係條定義好咗嘅整數陣列... int sum = 0; for(int i = 0; i < (my_array.Length); i++) { // 開始嗰陣設 i 做 0，如果 i < my_array 嘅長度就一路做下面嘅嘢，每次重複嗰陣都將 i 數值升 1。 sum = sum + my_array[i]; // sum 會加 my_array[i] 嘅值。 } // 最後 sum 嘅數值會等如 my_array 入面嘅數冚唪唥加埋嘅總和。 </source> == 抽象資料類型 == {{main|抽象資料類型}} ===串列=== {{main|串列 (抽象資料類型)}} {{see also|多元組}} [[串列 (抽象資料類型)|串列]]（list）係種[[抽象資料類型]]，同陣列好相似：陣列同串列兩者最主要嘅分別在於，串列'''冇'''特定嘅資料類型，可以（例如）一格裝整數另一格裝[[浮點數]]，而一個陣列'''有'''指定資料類型，一個講明咗係屬整數類型嘅陣列冇得攞去裝浮點數<ref group="註">呢點有好有唔好：例如一個[[整數 (資料類型)|整數]]類型嘅陣列，保證入面啲數據件件都係整數，唔會出現「有件唔係整數嘅數據入咗去，個[[電腦程式|程式]]嘗試攞數據計數嗰陣，因為件數據類型唔啱而出錯」噉嘅問題。</ref>；例如以下呢段 Python 碼噉<ref>[https://learnpython.com/blog/python-array-vs-list/ Array vs. List in Python – What's the Difference?].</ref>： <source lang="python"> my_list = [3, 6, 9, 12] # list 係一條串列，[3, 6, 9, 12] empty_list = [] # 創建一條空嘅串列，叫 empty_list my_list.append([4,5]) # 將 [4,5] 當一嚿數據噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5]]。 my_list.extend([4,5]) # 將 4 同 5 分開噉加落去，即係會變成 [3, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 my_list.insert(1, 4) # 將 4 加落去第 1 個位度，即係會變成 [3, 4, 6, 9, 12, [4, 5], 4, 5]。 </source> 一段串列唔使格格都裝同一種類型嘅數據，所以以下噉嘅 Python 碼係行得通嘅： <source lang="python"> my_list.append('meh') # 將 'meh' 呢段字串加落去 my_list 度，my_list 會變成 [3, 6, 9, 12, 'meh']。 </source> 但好似以下噉嘅碼就會有問題： <source lang="python"> x = arr.array("i", [3, 6, 9, 12]) x.append('meh') </source> －段碼講好咗，<code>x</code> 係個整數（<code>"i"</code>）陣列，<code>'meh'</code> 唔係整數，所以呢段碼會搞到個程式出錯。 順帶一提，响揀用陣列定串列嗰陣，「用緊乜[[程式語言]]」係其中一個重要考量－例如 Python 就支援串列多過陣列，串列可以直接用，但陣列就要引入特定嘅[[函式庫]]（[[NumPy]]）先至用得。亦都可以睇吓 Python 嘅[[多元組]]（tuple）數據結構，Python 多元組建立咗之後就唔准改，不過好處係比較慳[[記憶體]]<ref>[https://towardsdatascience.com/python-tuples-when-to-use-them-over-lists-75e443f9dcd7 Python Tuples: When to Use Them Over Lists]. ''Towards Data Science''.</ref>。 === 關聯陣列 === {{main|關聯陣列}} [[關聯陣列]]（associative array / dictionary）係種專攞嚟儲住[[名-值對]]（key-value pair）嘅數據結構。一對名-值對會將每件數據都掕個獨特嘅名俾佢，想像一本[[字典]]，會紀錄咗一大拃[[字]]（名），當中每隻字都會掕住段字表示佢嘅[[語義|意思]]（值）<ref name="collins1995">Collins, Graham; Syme, Donald (1995). "A theory of finite maps". Higher Order Logic Theorem Proving and Its Applications. ''Lecture Notes in Computer Science''. 971: 122-137.</ref><ref>Andersson, Arne (1989). "Optimal Bounds on the Dictionary Problem". Proc. Symposium on Optimal Algorithms. ''Lecture Notes in Computer Science''. Springer Verlag. 401: 106-114.</ref>。舉個具體例子，想像以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]，建立一個關聯陣列嚟將[[羅馬數字]]轉換做[[數]]： <source lang="python"> my_dict = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10} # 創建一個關聯陣列，I 對應 1，V 對應 5，X 對應 10（詳情睇羅馬數字嘅嘢）。 print(my_dict['I']) # 呢行碼會 output「1」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'I' 對應 1。 print(my_dict['V']) # 呢行碼會 output「5」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'V' 對應 5。 print(my_dict['X']) # 呢行碼會 output「10」呢個整數，因為 my_dict 講咗 'X' 對應 10。 </source> 一個關聯陣列入面啲名-值對可以完全唔使用任何數，例如： <source lang="python"> my_dict = {'First': 'Python', 'Second': 'Java', 'Third': 'C++'} print(my_dict['First']) # 呢行碼會 output「Python」，因為 my_dict 講咗 'First' 對應 'Python'。 </source> 關聯陣列喺[[編程]]上好使好用－可以攞嚟指定「呢隻呢隻值嘅數據，通通轉換成嗰隻嗰隻值」噉嘅[[資訊]]<ref name="collins1995"/>。 === 堆疊 === {{main|堆疊}} {{see also|後入先出演算法}} [[堆疊]]（stack）會儲住一拃數據，當中拃數據係[[後入先出演算法|最後入嘅最先出]]（last in first out，LIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最尾嗰件數據會優先噉被提取，就好似一疊洗好咗嘅[[碟]]噉，最尾擺入疊碟嗰隻碟會最先俾人攞走；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>push</code>（擺件數據落堆疊上面） *<code>pop</code>（刪除堆疊最上面嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Lifo stack.svg|center|450px]] 响 Python 入面，堆疊可以輕易噉用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/stack-in-python/ Stack in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop() # 攞走 stack 最尾嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['a', 'b'] </source> 堆疊喺[[回溯法]]（backtracking）上成日用－例如想像家陣有個[[人工智能程式]]喺度[[解迷宮演算法|行迷宮]]，個程式要一路記住自己行過嘅位置，一去到掘頭路就返轉頭，即係話「過去嘅位置」會成一個堆疊，要返轉頭行每一步嗰陣就將最近嗰件數據（個堆疊最頂嗰件）攞走<ref>[https://www.cis.upenn.edu/~matuszek/cit594-2012/Pages/backtracking.html Backtracking].</ref>。睇埋[[遞歸]]。 === 隊列 === {{main|隊列}} {{see also|先入先出演算法}} [[隊列]]（queue）可以話係[[堆疊]]嘅相對。一條隊列會儲住一拃數據，當中拃數據係[[先入先出演算法|最先入嘅最先出]]（first in first out，FIFO）嘅，即係話嗰拃數據有次序之分，當中排最先嗰件數據會優先噉被提取，就好似一班人喺度[[排隊]]噉；可以對堆疊做嘅運算最基本有 *<code>enqueue</code>（擺件數據落隊列最後） *<code>dequeue</code>（刪除堆疊最先嗰件數據） ... 呀噉。可以睇下圖嘅圖解。 [[File:Data Queue.svg|center|450px]] 响 Python 入面，隊列又係可以用對[[串列 (抽象資料類型)|串列]]做嘅 <code>append</code> 同 <code>pop</code> 實現<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/queue-in-python/ Queue in Python]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> stack = [] # 下面三行碼將 'a'、'b' 同 'c' 加落去 stack 度。 stack.append('a') stack.append('b') stack.append('c') print(stack) # 會出 ['a', 'b', 'c'] stack.pop(0) # 攞走 stack 最頭（位於第 0 個格）嗰件數據。 print(stack) # 會出 ['b', 'c'] </source> 喺實際應用上，隊列最常見嘅用途嚟攞嚟「排隊」－俾部電腦知有啲咩數據等緊要處理，並且將啲排隊先嘅數據優先處理，呢種做法喺好多[[電腦系統]]當中都會用到<ref>Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. ''Introduction to Algorithms'', 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. Section 10.1: Stacks and queues, pp. 200-204.</ref>。 == 鏈結數據結構 == {{main|鏈結數據結構}} [[鏈結數據結構]]（linked data structure）係一大類嘅數據結構，泛指一啲包含 *一拃[[節點 (編程)|節點]]，每粒節點都係一件數據； *節點之間有[[參照 (編程)|參照]]連住，每件表示「下一粒節點喺邊」呢樣資訊； 嘅數據結構。例如[[鏈結串列]]（linked list）可以話係最出名嗰隻鏈結數據結構：一條鏈結串列會有若干件次序固定嘅數據，條鏈結串列當中每個位（<code>node</code>）都會有「件數據嘅數值係乜」、「件數據[[指標 (電腦科學)|指住]]嘅下一件數據係邊件」同「件數據嘅前一件數據係邊件」（固定次序；下圖噉）嘅資訊。 [[File:Singly-linked-list.svg|center|500px]] 一位用家[[搜尋演算法|搜尋]]一條鏈結串列嗰陣一定要焗住跟條串列個次序（或者前後掉轉）噉嚟搜尋，冇得話例如（好似陣列噉）[[隨機]]噉揀是但一件數據嚟讀取<ref group="註">陣列當中嘅一件數據可以用<br> <code>output = array[n];</code><br> 噉嘅方法嚟輕易讀取。</ref>。不過鏈結串列嘅好處係，可以容易噉由拃數據當中攞走其中一件而唔使重新排過嗮拃數據－一個陣列攞走咗其中一件再排過就要改嗮後面嗰啲數據嘅位置數值<ref group="註">技術性啲講，即係話陣列做「插入一件數據」或者「刪除一件數據」嗰陣[[運算複雜度|複雜度]]係 <code>O(n)</code> 咁多。</ref><ref>Collins, William J. (2005) [2002]. ''Data Structures and the Java Collections Framework''. New York: McGraw Hill. pp. 239-303.</ref>。 例如以下嘅 [[Python]] [[源碼|碼]]會建立一件鏈結串列[[物件 (電腦科學)|物件]]（睇埋[[物件導向編程]]）<ref>[https://www.geeksforgeeks.org/linked-list-set-1-introduction/ Linked List | Set 1 (Introduction)]. ''GeeksForGeeks''.</ref>： <source lang="python"> class Node: # Node 係個物件類別 def __init__(self, data): self.data = data # Node 裝住件數據 (data) self.next = None # 亦帶有 next（下一個 Node 係乜），呢個值初始化嗰陣係 None </source> == 圖型數據 == {{main|圖 (抽象資料類型)}} {{see also|圖論}} 一幅[[圖 (抽象資料類型)|圖型數據]]（graph data）會有 *若干個[[節點 (編程)|節點]]，而且 *每個節點都最少有一條[[邊 (圖論)|邊]]（edge）連去另外一個節點嗰度， 如果有兩個節點之間有條邊連住，佢哋就算係'''相鄰'''（adjacent）嘅；一幅圖數據嘅大細可以由節點嘅數量以及節點之間嘅邊嘅數量嚟反映。好似係下圖噉，下圖係一幅有 6 個節點嘅圖數據，當中節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）... 如此類推。 [[File:6n-graf.svg|center|400px]] 一個電腦程式可以對圖數據做多種有用嘅運算，例如<ref>See, e.g. Goodrich & Tamassia (2015), ''Section 13.1.2: Operations on graphs'', p. 360. For a more detailed set of operations, see Mehlhorn, K.; Näher, S. (1999). "Chapter 6: Graphs and their data structures". [https://people.mpi-inf.mpg.de/~mehlhorn/ftp/LEDAbook/Graphs.pdf LEDA: A platform for combinatorial and geometric computing] (PDF). Cambridge University Press. pp. 240-282.</ref>： *<code>adjacent(G, x, y)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 同 <code>y</code> 呢兩個節點，如果 <code>x</code> 同 <code>y</code> 係相鄰嘅，<code>adjacent(G, x, y)</code> 會出 1（'''真'''）； *<code>neighbors(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖以及 <code>x</code> 呢個節點，<code>output</code> 俾出嗮所有同 <code>x</code> 相鄰嘅節點； *<code>add_vertex(G, x)</code>：攞 <code>G</code> 呢幅圖，加 <code>x</code> 呢個節點落去； ... 呀噉。有關圖數據嘅應用，可以睇吓[[搵路]]（pathfinding）呢種喺[[遊戲人工智能]]上成日都會用到嘅演算法<ref name="millington2019ch4">Millington, I. (2019). ''AI for Games''. CRC Press. Ch. 4.</ref>。 == 樹型數據 == {{main|樹 (數據結構)}} {{see also|樹狀圖}} [[樹 (數據結構)|樹]]（tree）係一種同[[圖 (抽象資料類型)|圖]]好相似嘅數據結構，爭在拃數據有高低層之分（好似一幅[[樹狀圖]]噉）。一樖數據樹都係會 *有若干個[[節點 (編程)|節點]]（node），而且 *啲節點分層，除咗做起始點嗰個節點（[[根節點]]；root）之外，每個節點有一個（而且頂櫳一個）[[母節點]]（parent；指喺嗰個節點上面，連住嗰個節點嘅另一個節點）； 於是就形成拃節點喺起始點嗰度一層層噉每層都分叉嘅樣。 好似下圖噉，紅色 2 嗰點係根節點，而根節點下有一層層嘅節點，每個節點都有個母節點（例如 7 嗰點嘅母節點就係個根節點）。喺實際應用上，樹嘅數據結構可以攞嚟儲住一啲有關[[決策]]嘅資訊－決策呢家嘢可以想像成喺每個[[時間點]]（層）嗰度揀一個可能選擇（節點），再行去下一個時間點（去下一層）嗰度<ref>Susanna S. Epp (Aug 2010). ''Discrete Mathematics with Applications''. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694.</ref>。 [[File:Tree (computer science).svg|center|390px]] 例如[[蒙地卡羅樹搜尋]]（Monte Carlo tree search）呢種用嚟[[普遍玩遊戲|教電腦玩遊戲]]嘅演算法噉，就用咗樹嘅數據結構嚟思考玩[[遊戲]]嗰陣嘅決策<ref>[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-tree-search-158a917a8baa Monte Carlo Tree Search]. ''Towards Data Science''.</ref>。 {{clear}} == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} == 睇埋 == {{div col|style=column-count:3}} *[[數據結構一覽]] *[[抽象資料類型]] *[[電腦數據]] *[[資料類型]] *[[雜湊表]] *[[代數結構]] *[[物件導向]] *[[序列化]] *[[封裝 (物件導向編程)|封裝]] {{div col end}} == 文獻 == {{div col|style=column-count:3}} *Peter Brass, (2008). ''Advanced Data Structures'', Cambridge University Press, ISBN 978-0521880374 *John Bullinaria, (2019). ''[https://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/DSA/dsa.pdf Lecture Notes for Data Structures and Algorithms]'' (PDF). School of Computer Science, University of Birmingham. *Donald Knuth, (1997). ''The Art of Computer Programming'', Vol. 1. Addison-Wesley, 3rd Ed, ISBN 978-0201896831 *Dinesh Mehta and Sartaj Sahni, (2004). ''Handbook of Data Structures and Applications'', Chapman and Hall/CRC Press, ISBN 1584884355 *Niklaus Wirth, (1985). ''Algorithms and Data Structures'', Prentice Hall, ISBN 978-0130220059 {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Data structures}} *[https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-data-structures/ Introduction to Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/ Data Structures]. ''GeeksForGeeks''. *[http://www.cs.auckland.ac.nz/software/AlgAnim/ds_ToC.html Data structures course]. *[http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa289148(VS.71).aspx An Examination of Data Structures from .NET perspective]. *[http://people.cs.vt.edu/~shaffer/Book/C++3e20110915.pdf Schaffer, C. ''Data Structures and Algorithm Analysis'']. {{電腦程式編寫}} {{電腦科學}} [[Category:電腦科學]] b5d8sdhjfs1ffrh5a7bdur2u5gdjbvw 0 224976 1865119 1864838 2022-08-19T03:08:27Z Ericwong0701 235283 wikitext text/x-wiki {{notability}} {{Infobox YouTube personality | name = Chill Up | nationality = {{HK}} | occupation = Youtube Channel | website = | channel_url = UCrrbdSHvwWQOQ6EDbzeEuNg | channel_display_name = Chill Up | years_active = 2019年至今 | genre = | subscribers = ~137,000 | subscriber_date = 2022年8月18號 | views = 27,221,465 | view_date = 2022年8月18號 | stats_update = 2022年8月18號 }} '''Chill Up'''<ref>頻道cover曾有作「超UP」，但鮮有作為自稱</ref>係一個以[[香港]]為基地嘅[[YouTube]]短片製作團隊。每個星期定時喺YouTube推出新嘅娛樂影片。 == 簡介 == Chill Up初期主要以Clothes Up名義發佈影片，並喺2017年1月正式開始營運，10月以「衣起來有限公司」註冊為公司。營運初期主要以拍攝衣服穿搭及潮流服飾相關嘅影片。至2019年12月正式分拆出「Chill Up」<ref>[https://www.youtube.com/watch?v=TI2qVRWD6uA <nowiki>【4分鐘懶人包】收費版YouTube值得買嗎？ 省錢小秘技 ｜YouTube Premium</nowiki>]</ref>。「Clothes Up」嘅[[Instagram]]、[[iOS]] app及公司網頁仍會繼續推介潮流穿搭，而「Chill Up」嘅Instagram及YouTube頻道定位休閒娛樂嘅影片。影片嘅內容有大學街訪、估歌仔、歌曲Cover、歌手選拔等等，主要以音樂或大學內容為題材，亦會邀請唔同嘅藝人或其他YouTube頻道嘅成員嚟客串影片，如有[[Lolly Talk]]（女團）、[[余香凝]]（女演員）、[[劉展翹]]（女演員，當時亦係[[啱Channel]]成員）等。2020年，旗下成員翔、Anthony、Tim加上Sunny以「CU Again」嘅名開始推出原創歌曲。 == 成員 == 更新至2021年8月24號： {{Div col|2}} *翔 *Antonia *Anthony（周樂仁） *Tim（宋柏謙） *Violet Yeung（楊殷彤） *Joen（呂曉琳<ref>[https://www.youtube.com/watch?v=n2Ib05iFzmQ&t=5s 每月花$8,000補習？中學補習有用嗎？遇過最好的老師? Ft. 余香凝Jennifer & Viann 李玗蓁]</ref>） {{div col end}} == 參考 == {{Reflist}} == 出面網頁 == * [https://www.clothes-up.com/web/ Clothes Up 官方網站] * {{youtube|c=UCrrbdSHvwWQOQ6EDbzeEuNg}} * {{facebook|Clothesuphk|Clothes Up}} * {{facebook|chillup.hk}} * {{ig|clothesup.hk|Clothes Up}} * {{ig|chillup.hk}} * {{ig|cuagainofficial_hk|CU again}} {{網楔}} [[Category:香港YouTube頻道]] m8orpgenzp1f15p2auev20whn5cmreu 1865284 1865119 2022-08-19T09:35:13Z Jason1993118e 46659 wikitext text/x-wiki {{notability}} {{Infobox YouTube personality | name = Chill Up | nationality = {{HK}} | occupation = Youtube Channel | website = | channel_url = UCrrbdSHvwWQOQ6EDbzeEuNg | channel_display_name = Chill Up | years_active = 2019年至今 | genre = | subscribers = ~137,000 | subscriber_date = 2022年8月18號 | views = 27,221,465 | view_date = 2022年8月18號 | stats_update = 2022年8月18號 }} '''Chill Up'''<ref>頻道cover曾有作「超UP」，但鮮有作為自稱</ref>係一個以[[香港]]為基地嘅[[YouTube]]短片製作團隊。每個星期定時喺YouTube推出新嘅娛樂影片。 == 簡介 == Chill Up初期主要以Clothes Up名義發佈影片，並喺2017年1月正式開始營運，10月以「衣起來有限公司」註冊為公司。營運初期主要以拍攝衣服穿搭及潮流服飾相關嘅影片。至2019年12月正式分拆出「Chill Up」<ref>[https://www.youtube.com/watch?v=TI2qVRWD6uA <nowiki>【4分鐘懶人包】收費版YouTube值得買嗎？ 省錢小秘技 ｜YouTube Premium</nowiki>]</ref>。「Clothes Up」嘅[[Instagram]]、[[iOS]] app及公司網頁仍會繼續推介潮流穿搭，而「Chill Up」嘅Instagram及YouTube頻道定位休閒娛樂嘅影片。影片嘅內容有大學街訪、估歌仔、歌曲Cover、歌手選拔等等，主要以音樂或大學內容為題材，亦會邀請唔同嘅藝人或其他YouTube頻道嘅成員嚟客串影片，如有[[Lolly Talk]]（女團）、[[余香凝]]（女演員）、[[劉展翹]]（女演員，當時亦係[[啱Channel]]成員）等。2020年，旗下成員翔、Anthony、Tim加上Sunny以「CU Again」嘅名開始推出原創歌曲。 == 成員 == 更新至2021年8月24號： {{Div col|2}} *翔 *Antonia *Anthony（周樂仁） *Tim（宋柏謙） *Violet／阿櫻（楊殷彤） *Joen（呂曉琳<ref>[https://www.youtube.com/watch?v=n2Ib05iFzmQ&t=5s 每月花$8,000補習？中學補習有用嗎？遇過最好的老師? Ft. 余香凝Jennifer & Viann 李玗蓁]</ref>） {{div col end}} == 參考 == {{Reflist}} == 出面網頁 == * [https://www.clothes-up.com/web/ Clothes Up 官方網站] * {{youtube|c=UCrrbdSHvwWQOQ6EDbzeEuNg}} * {{facebook|Clothesuphk|Clothes Up}} * {{facebook|chillup.hk}} * {{ig|clothesup.hk|Clothes Up}} * {{ig|chillup.hk}} * {{ig|cuagainofficial_hk|CU again}} {{網楔}} [[Category:香港YouTube頻道]] bkh49rmp2gq2o9qcsgmwyooi01p7qhs 0 225637 1864946 1425571 2022-08-18T12:00:57Z 182.239.92.50 wikitext text/x-wiki {{Unreferenced}} {{第啲|基本法}} '''以色列基本法'''（{{lang-he|חוּקֵּי הַיְּסוֹד‎}} ''χuke ha-yesod''）係[[以色列]]嘅一系列法律，呢啲法律對以色列國嘅憲制有重要意義。以色列國冇成文憲法，政治制度由1948年嘅[[以色列獨立宣言]]奠基，之後透過一連串由[[以色列議會]]制訂嘅法律確立，而呢啲法律亦會間唔中增訂、修改。基本法主要涉及政府組成、國會運作等等直接訂立政治制度嘅嘢。 [[Category:以色列法律]] [[Category:憲法]] {{政治楔}} {{以色列楔}} 1us0rurhv7r1w85082hioiho1sn3pdo 0 226094 1865047 1863966 2022-08-18T21:49:38Z 苏凯萱 243786 /* 電影 */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 歐陽仲豪 | 本名 = | 英文名 = Carl Ao Ieong | 圖片 = | 圖片簡介 = | 類型 = 男藝人 | 國籍 = {{CNMO}} | 出道地點 = {{MAC}} | 職業 = [[演員]]、[[YouTuber]] | 暱稱 = 豪Dee、黑香蕉、Sheldon | 語言 = [[粵語]]、[[英語]] | 活躍年代 = 2017年到依家 | 經紀公司 = [[微辣]] | 教育程度 = [[澳門大學]]市場營銷學系 | 出生日期 = {{birth date and age|1993|11|26}} | birth_place = {{MAC-1976}} | residence = {{MAC}} | module = {{Infobox YouTube personality | embed = Yes | channel_name = | years_active = 2017年到依家 | channel_url = UCWrns42mivvozA5DUCWTJZQ | channel_display_name = 豪Dee | genre = [[Vlog]] | subscribers = 171,000 | subscriber_date = 2022年5月14號 | views = 22,968,588 | view_date = 2022年5月14號 | silver_button = | silver_year = | stats_update = 2022年5月14號 }} }} '''歐陽仲豪'''（'''Carl Ao Ieong'''，{{bd|1993年|11月26號}}），藝名'''豪Dee'''，係[[澳門]]男演員，亦係澳門藝人組合[[微辣]]嘅成員。佢喺[[澳門大學]]市場營銷學系畢業。佢本身有演過話劇，之後由佢學校師兄（亦係微辣創辦人）[[陸志豪 (澳門)|陸志豪]]（六毫子）聽到微辣請緊演員，所以就加入咗微辣。 歐陽仲豪參演過2019年香港賀歲電影《[[恭喜八婆]]》，憑住呢次演出贏到由觀眾評選嘅「第3屆MOVIE6全民票選電影大獎」嘅「全民票選最佳新演員」獎項。 ==簡歷== 歐陽仲豪仲係大學生嗰陣，由[[雞Wing]]聽到微辣請緊臨時演員，之後就接受咗[[六毫子]]嘅邀請加入微辣。 2019年1月，佢參演由[[彭浩翔]]執導嘅賀歲片《[[恭喜八婆]]》，之後攞到由觀眾評選「第3屆MOVIE6全民票選電影大獎」全民票選最佳新演員獎項。同年12月，佢同[[MIRROR]]成員陳卓賢頭一次配音嘅動畫片《[[魔鏡肥緣]]》正式上映，佢覺得配音只能用講嘢去表達情緒有一定嘅難度，要喺過程入面慢慢摸索，先至開始為角色加入自己嘅元素。 ==演出== ===電影=== *2019年：《[[恭喜八婆]]》 飾 豪Dee *2021年：《[[热唱吧]] 》 飾 豪Dee ===節目主持（ViuTV）=== *2019年：《[[全日情侶診所]]》 *2019年：《[[港男入贅手冊]]》（第9-11集馬來西亞篇） ===配音=== *2019年：《[[魔鏡肥緣]]》 ==獎== *2020年：「第3屆MOVIE6全民票選電影大獎」全民票選最佳新演員 ==出面網頁== *{{facebook|houdee853}} *{{instagram|carlhoudee}} {{微辣Manner}} [[Category:澳門藝人]] [[Category:歐陽氏|仲豪]] [[Category:澳門大學舊生]] {{macau-bio-stub}} ognm4lw70mq4rvdj0h2edo6bhxiwjpa 1865052 1865047 2022-08-18T22:32:17Z 219.78.128.170 /* 電影 */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 歐陽仲豪 | 本名 = | 英文名 = Carl Ao Ieong | 圖片 = | 圖片簡介 = | 類型 = 男藝人 | 國籍 = {{CNMO}} | 出道地點 = {{MAC}} | 職業 = [[演員]]、[[YouTuber]] | 暱稱 = 豪Dee、黑香蕉、Sheldon | 語言 = [[粵語]]、[[英語]] | 活躍年代 = 2017年到依家 | 經紀公司 = [[微辣]] | 教育程度 = [[澳門大學]]市場營銷學系 | 出生日期 = {{birth date and age|1993|11|26}} | birth_place = {{MAC-1976}} | residence = {{MAC}} | module = {{Infobox YouTube personality | embed = Yes | channel_name = | years_active = 2017年到依家 | channel_url = UCWrns42mivvozA5DUCWTJZQ | channel_display_name = 豪Dee | genre = [[Vlog]] | subscribers = 171,000 | subscriber_date = 2022年5月14號 | views = 22,968,588 | view_date = 2022年5月14號 | silver_button = | silver_year = | stats_update = 2022年5月14號 }} }} '''歐陽仲豪'''（'''Carl Ao Ieong'''，{{bd|1993年|11月26號}}），藝名'''豪Dee'''，係[[澳門]]男演員，亦係澳門藝人組合[[微辣]]嘅成員。佢喺[[澳門大學]]市場營銷學系畢業。佢本身有演過話劇，之後由佢學校師兄（亦係微辣創辦人）[[陸志豪 (澳門)|陸志豪]]（六毫子）聽到微辣請緊演員，所以就加入咗微辣。 歐陽仲豪參演過2019年香港賀歲電影《[[恭喜八婆]]》，憑住呢次演出贏到由觀眾評選嘅「第3屆MOVIE6全民票選電影大獎」嘅「全民票選最佳新演員」獎項。 ==簡歷== 歐陽仲豪仲係大學生嗰陣，由[[雞Wing]]聽到微辣請緊臨時演員，之後就接受咗[[六毫子]]嘅邀請加入微辣。 2019年1月，佢參演由[[彭浩翔]]執導嘅賀歲片《[[恭喜八婆]]》，之後攞到由觀眾評選「第3屆MOVIE6全民票選電影大獎」全民票選最佳新演員獎項。同年12月，佢同[[MIRROR]]成員陳卓賢頭一次配音嘅動畫片《[[魔鏡肥緣]]》正式上映，佢覺得配音只能用講嘢去表達情緒有一定嘅難度，要喺過程入面慢慢摸索，先至開始為角色加入自己嘅元素。 ==演出== ===電影=== *2019年：《[[恭喜八婆]]》 飾 豪Dee *2021年：《[[熱唱吧]]》 飾 豪Dee ===節目主持（ViuTV）=== *2019年：《[[全日情侶診所]]》 *2019年：《[[港男入贅手冊]]》（第9-11集馬來西亞篇） ===配音=== *2019年：《[[魔鏡肥緣]]》 ==獎== *2020年：「第3屆MOVIE6全民票選電影大獎」全民票選最佳新演員 ==出面網頁== *{{facebook|houdee853}} *{{instagram|carlhoudee}} {{微辣Manner}} [[Category:澳門藝人]] [[Category:歐陽氏|仲豪]] [[Category:澳門大學舊生]] {{macau-bio-stub}} 7gyj0hz4itivak2ulsfblpz8a1tnk9b 0 227946 1865114 1861833 2022-08-19T03:00:34Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{好文}} [[File:OpenMx front page model.png|thumb|300px|一個結構方程式模型嘅量度模型；<math>\text{G}</math> 呢個[[因素分析|因素]]由 5 個實際[[量度]]到嘅[[變數 (科研)|變數]]（柞 <math>\text{x}</math>）反映。]] {{ruby-yue|'''結構方程式模型'''|git3 gau3 fong1 cing4 sik1 mou4 jing4}}（{{lang-en|'''structural equation modeling'''，'''SEM'''}}）係一系列用嚟搵出一柞[[變數 (科研)|變數]]之間嘅關係嘅[[數學模型]]同[[演算法]]，包含咗[[通徑分析]]等嘅多種[[統計]]技術<ref name="kaplan2008p7988">Kaplan, D. (2008). ''Structural Equation Modeling: Foundations and Extensions'' (2nd ed.). SAGE. p. 79-88.</ref><ref name="kline2011">Kline, Rex (2011). ''Principles and Practice of Structural Equation Modeling'' (Third ed.). Guilford.</ref>。 結構方程式模型其中一種最重要嘅用途係攞嚟分析所謂嘅[[隱藏變數]]（latent variable）：喺[[心理學]]同相關領域上，研究者成日都會應付一啲「唔能夠直接[[量度]]、淨係有得由[[可觀察變數|一柞變數]]數值反映」嘅因素；例如係[[智能]]（intelligence）噉，智能呢家嘢到咗廿一世紀初都冇得直接度，淨係有得靠受試者答[[智商測試]]（IQ test）嘅問題嗰時得到嘅分數反映；結構方程式模型就可以分析呢啲隱藏變數嘅內部結構，以及隱藏變數之間嘅關係<ref name="kline2011"/>{{rp|p. 230-294}}。 結構方程式模型喺[[社會科學]]同[[商學]]上相當常用。噉係因為呢啲領域應付嘅好多時都係[[人類]]，而人類唔似得[[原子]]或者[[細胞]]噉可以俾研究者擺喺個[[實驗室]]裏面隨意操控，所以呢啲領域嘅研究成日都要應付一啲冇得直接量度嘅嘢－研究者就往往焗住要諗，有得量度嘅變數有冇可能會反映到量度唔到嗰啲變數嘅數值；結構方程式模型會話到俾研究者知「呢柞變數似唔似係反映緊同一個隱藏因素」同埋「隱藏因素 <math>\text{A}</math> 嘅數值能唔能夠預測隱藏因素 <math>\text{B}</math> 嘅」等嘅資訊，研究者可以用呢啲資訊嚟做[[假說檢定]]，驗證佢哋啲[[假說]]<ref>Hancock, Greogry R (2003). "Fortune Cookies, Measurement Error, and Experimental Design". ''Journal of Modern Applied Statistical Methods''. 2 (2): 293–305.</ref><ref>Salkind, Neil J. (2007). "''Intelligence Tests''". Encyclopedia of Measurement and Statistics.</ref>。 以下嘅內容假設咗讀者經已具備基本嘅[[概率論]]同[[統計學]]知識。 == 基本概念 == {{see also|心理測量學}} 結構方程式模型源於[[科學運算]]開始普及嘅 1960 至 70 年代<ref>Westland, J. Christopher (2015). ''Structural Equation Modeling: From Paths to Networks''. New York: Springer.</ref>。呢種分析方法做嘅嘢係'''搵出能夠描述[[隱藏變數]]之間嘅關係嘅[[方程式]]'''，可以想像成[[迴歸分析]]同[[因素分析]]嘅結合<ref name="hox1998">Hox, J. J., & Bechger, T. M. (1998). An introduction to structural equation modeling. ''Family Science Review'', 11, 354-373. </ref>。 === 迴歸分析 === [[File:Linear regression.svg|thumb|300px|一個線性迴歸模型嘅圖解；幅圖嘅兩條軸分別代表研究緊嗰兩個變數（x 同 y），每個藍點係一個個案，每個個案都喺兩個變數上有個值，條直線係一個迴歸模型。]] {{main|迴歸分析}} [[迴歸分析]]（regression analysis）係[[統計模型]]上嘅一類技術，用嚟建立描述兩個或者以上唔同[[變數 (科研)|變數]]之間嘅關係嘅數學模型<ref name="datascienceregression">[https://towardsdatascience.com/linear-regression-with-example-8daf6205bd49 Linear Regression with example]. ''Towards Data Science''.</ref>：喺[[統計學]]上，研究者好多時會想用一個變數嘅數值嚟預測第啲變數嘅數值；喺最簡單嗰種情況下，個統計模型會涉及兩個[[連續性變數|連續性]]（continuous）嘅變數，當中一個係[[自變數]]（independent variable；IV），而另一個就係[[應變數]]（dependent variable；DV），而個研究者會用個 IV 嘅數值嚟預測個 DV 嘅數值；對個研究者嚟講，一個可能嘅做法係搜集啲數據返嚟，用啲數據做迴歸分析，整個模型（即係畫條線）出嚟，個模型就能夠幫佢預測「當 IV 係呢個數值嗰陣，假設第啲因素不變，個 DV 嘅數值會傾向係幾多」<ref>Seber, G. A., & Lee, A. J. (2012). ''Linear regression analysis'' (Vol. 329). John Wiley & Sons.</ref><ref>YangJing Long (2009). "Human age estimation by metric learning for regression problems". ''Proc. International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns'': 74–82.</ref>。迴歸模型有以下呢啲<ref>[https://medium.com/datadriveninvestor/regression-in-machine-learning-296caae933ec Regression in Machine Learning]. ''Towards Data Science''.</ref>： :<math>DV = a + b(IV)</math>（線性迴歸；linear regression）； :<math>DV = a + b(IV) + c(IV)^2</math>（多項式迴歸；polynomial regression）； ... 等等。原則上，如果有個方法可以由過往數據嗰度搵出 <math>a</math> 同埋 <math>b</math> 等[[參數]]嘅數值，第時就可以靠條式大致上用 IV 嘅值估計 DV 嘅值；統計學同[[機械學習]]等嘅領域上有好多[[演算法]]可以用嚟搵出呢啲參數嘅數值<ref name="datascienceregression"/>。 === 因素分析 === [[File:Congeneric measurement model.png|thumb|300px|因素嘅想像圖；家陣研究者想量度 <math>T</math> 呢個睇唔到嘅因素（例如[[智能]]），於是就俾受試者做個測驗，有 <math>k</math> 咁多條題目，<math>X_1</math>、<math>X_2</math>、<math>X_3</math>... <math>X_k</math>，當中每條題目都有個[[誤差值]] <math>e_i</math> 以及 <math>\lambda_i</math>（<math>\lambda_i</math> 簡單講係反映嗰條題目嘅得分同 <math>T</math> 有幾強[[相關]]）。]] {{main|因素分析}} [[因素分析]]（factor analysis）係一系列用嚟將大量[[變數 (科研)|變數]]轉化成少量'''因素'''（factor）嘅[[統計方法]]。因素分析有好多種，不過做法一般都係由若干個直接觀察到嘅變數嗰度推想一個能夠解釋呢啲變數嘅變化嘅因素出嚟，而最後得出呢個因素能夠一定程度上反映嗰柞變數嘅變化<ref>Thompson, B.R. (2004). ''Exploratory and Confirmatory Factor Analysis: Understanding Concepts and Applications''. American Psychological Association.</ref>。舉個例說明： #想像家陣手上個數據庫有若干個[[可觀察變數|被觀察咗]]（observed）嘅[[隨機變數]] <math>x_1,x_2,...,x_p</math>，而呢柞變數嘅平均值係 <math>\mu_1,\mu_2,...,\mu_p</math>。 #想像有 <math>k</math> 個'''冇被觀察到'''（unobserved）嘅[[隱藏變數]]（latent variable）<math>F_j</math>，<math>j \in 1,...,k</math>（呢柞 <math>F_j</math> 係所謂嘅因素）<ref group="註">「<math>a \in b</math>」意思係「<math>a</math> 喺 <math>b</math> 呢個[[集]]入面」。</ref>； #喺做因素分析前，<math>F_j</math> 嘅數值係未知，而因素分析嘅目的就係要搵出以下呢啲式當中嘅參數： :<math>x_i-\mu_i=l_{i1} F_1 + \cdots + l_{ik} F_k + \varepsilon_i</math>；當中 :*<math>i \in 1,...,p</math> :*柞 <math>l_{ij}</math> 係參數； :*<math>\varepsilon_i</math> 係[[誤差]]，平均值係 0，而[[變異數]]係一個有限數值，唔同 <math>i</math> 嘅 <math>\varepsilon_i</math> 變異數數值可以唔同<ref>Child, Dennis (2006), ''The Essentials of Factor Analysis'' (3rd ed.), Continuum International.</ref>。 因素分析喺[[心理測量]]上極之常用：一個[[心理測驗]]會有若干條題目，而設計個測驗嘅人一般會嘗試用統計模型模擬個測驗嘅[[因素結構]]（factor structure）；舉個例說明，而家有一個[[智商測驗]]，測驗有 50 條題目，當中頭 25 條題目量度[[邏輯]]能力，而尾嗰 25 條題目量度[[語言]]能力，即係話呢個測驗理論上有兩個因素－邏輯能力同語言能力；而頭嗰 25 條題目理論上應該會係邏輯能力（<math>l_1</math>）嘅[[函數]]而非語言能力（<math>l_2</math>）嘅函數－由量度邏輯能力嗰 25 條題目當中是但攞一條嘅分數 <math>q_i</math> 嚟睇，<math>q_i = \beta_1 l_1 + \beta_2 l_2</math>，而 <math>\beta_1 > \beta_2</math>，當中 <math>\beta_1</math> 同 <math>\beta_2</math> 係數值有方法估計嘅[[系數]]（coefficient）<ref group="註">可以睇吓[[迴歸分析]]（regression analysis）。</ref><ref>Mayes, S. D., Calhoun, S. L., Bixler, E. O., & Zimmerman, D. N. (2009). IQ and neuropsychological predictors of academic achievement. ''Learning and Individual Differences'', 19(2), 238-241.</ref><ref>Kline, P. (2014). ''An easy guide to factor analysis''. Routledge.</ref>。 === 結合例子 === 結合上述講嘅嘢，以下呢個就係一個結構方程式模型：呢個模型涉及 7 個直接量度得到嘅變數，由圖下方嗰 7 個方形代表；跟住有兩個隱藏變數（圓形）－[[智能]]（intelligence）同'''學力表現'''（academic performance），當中智能由 4 個 scale（指標）代表，學力表現由尾嗰 3 個變數代表（基本上就係因素分析做嘅嘢）；跟住個結構方程式模型仲搵出咗智能同學力表現呢兩個隱藏變數之間嘅關係（基本上就係迴歸分析做嘅嘢），發現智能（[[自變數]]）可以預測學力表現（[[應變數]]）；講明智能同啲指標之間嘅關係嘅[[方程式]]（由智能去指標嘅箭咀）嘅就係所謂嘅[[量度模型]]（measurement model），而講明智能同學力表現之間嘅關係嘅方程式（由智能去學力表現嘅箭咀）就係所謂嘅[[結構模型]]（structural model）。每個箭咀掕住嘅數字反映段關係有幾強，數值愈接近 1 關係就愈勁<ref name="hox1998"/>。 {{clear}} [[File:Example Structural equation model.svg|570px|center]] == 建立模型 == === 事前數據處理 === {| class="wikitable floatright" style="text-align: right;" |+ 一個協方差矩陣 |- ! ! <math>X_1</math> ! <math>X_2</math> ! <math>X_3</math> ! <math>X_4</math> |- ! <math>X_1</math> | <math>10</math>||<math>6</math>||<math>6</math>||<math>6</math> |- ! <math>X_2</math> | <math>6</math> || <math>11</math>|| <math>6</math>|| <math>6</math> |- ! <math>X_3</math> | <math>6</math> || <math>6</math> || <math>12</math>|| <math>6</math> |- ! <math>X_4</math> | <math>6</math> || <math>6</math> || <math>6</math> || <math>13</math> |- |} {{see also|卡隆巴系數}} 要建立結構方程式模型，第一步要做嘅嘢係要手上有一個[[數據庫]]，數據庫入面包含[[樣本]]裏面每個個體喺每個可觀察變數上嘅數值，而且每個個體之間都係[[獨立同分佈]]（iid）嘅；跟住研究者可以由呢啲數據嗰度得出柞數據嘅[[協方差矩陣]]（covariance matrix），即係有咗柞變數嘅[[變異數]]同埋佢哋之間嘅[[協方差]]等嘅數值，當中「兩個變數之間嘅協方差」（<math>\operatorname{cov}(X, Y)</math>）係指以下嘅數值： :<math>\operatorname{cov}(X, Y) = \operatorname{E}{\big[(X - \operatorname{E}[X])(Y - \operatorname{E}[Y])\big]}</math>，當中 *<math>\operatorname{cov}(X, Y)</math> 係 <math>x</math> 同 <math>y</math> 呢兩個變數之間嘅協方差； *<math>X</math> 係第 <math>i</math> 個個案嘅 <math>x</math> 數值； *<math>Y</math> 係第 <math>i</math> 個個案嘅 <math>y</math> 數值； *<math>\operatorname{E}[X]</math> 係啲個案喺 <math>x</math> 上嘅[[平均值]]； *<math>\operatorname{E}[Y]</math> 係啲個案喺 <math>y</math> 上嘅平均值。 呢個數值反映兩個變數之間嘅[[統計相關]]－如果兩個變數有強嘅相關，即係佢哋傾向一齊高或者一齊低，<math>\operatorname{cov}(X, Y)</math> 數值會大；好似係右圖嗰個協方差矩陣噉，就表示緊 <math>X_1</math>、<math>X_2</math>、<math>X_3</math> 同 <math>X_4</math> 之間嘅變異數（喺[[對角線]]嗰啲數值）同埋每對變數之間嘅協方差<ref>Rice, John (2007). ''Mathematical Statistics and Data Analysis''. Belmont, CA: Brooks/Cole Cengage Learning.</ref>。有好多用嚟做結構方程式模型嘅[[演算法]]都係以協方差矩陣嚟做[[input|輸入]]嘅<ref group="註">又有做法會事先將數據庫入面每個數據嘅數值減以相應嘅平均值，噉 <math>\operatorname{cov}(X, Y)</math> 就會簡化變成 <math>\operatorname{E}{\big[XY\big]}</math>。</ref><ref>[https://joerg.evermann.ca/docs/sem_slides.pdf Covariance Based Structural Equation Modelling].</ref>。 === 估計模型參數 === {{see also|最大似然估計}} 喺得到數據之後，就要嘗試估計出'''量度模型'''（measurement model），即係「隱藏變數」同「觀察到嗰啲變數」之間嘅方程式。喺結構方程式模型當中，分析者要指明個模型係乜嘢樣嘅－有幾多個隱藏變數、邊個指標變數反映邊個隱藏變數... 等等。然後分析者就要揀用邊種技術嚟估計個模型啲[[參數]]（啲箭咀掕住嘅數值）。喺廿一世紀初嘅統計學界，[[最大似然估計]]（maximum likelihood estimation）係其中一種最常用嘅做法<ref>Maydeu-Olivares, A. (2017). [https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/10705511.2016.1269606?needAccess=true Maximum likelihood estimation of structural equation models for continuous data: Standard errors and goodness of fit] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210216204344/https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/10705511.2016.1269606?needAccess=true& |date=2021年2月16號 }} (PDF). ''Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal'', 24(3), 383-394.</ref>：最大似然估計會先搵出一個'''機會率函數'''（probability function），呢個函數會反映「觀察到手上數據嘅數值」（<math>X</math>）同「模型參數」（<math>\theta</math>）之間嘅關係，而最大似然估計演算法嘅目標係要搵出 <math>\theta</math> 嘅數值應該要係幾多先可以令 <math>\text{Pr}(X|\theta)</math>（已知模型參數係 <math>\theta</math> 噉嘅樣，觀察到手上呢柞數據嘅[[條件概率|機會率]]）嘅數值[[最佳化|有咁大得咁大]]<ref>[https://www.lexjansen.com/wuss/2006/tutorials/TUT-Suhr.pdf The Basics of Structural Equation Modeling] (PDF).</ref><ref>Rossi, Richard J. (2018). ''Mathematical Statistics : An Introduction to Likelihood Based Inference''. New York: John Wiley & Sons. p. 227.</ref>。 <math>\text{Pr}(X|\theta)</math> 可以表達成<ref>[https://machinelearningmastery.com/what-is-maximum-likelihood-estimation-in-machine-learning/#:~:text=Maximum%20Likelihood%20Estimation%20is%20a,best%20explain%20the%20observed%20data. A Gentle Introduction to Maximum Likelihood Estimation for Machine Learning].</ref>： :<math>\text{Pr}(x_1 \cap x_2 \cap... \cap x_n|\theta)</math> <ref group="註">喺實際應用上，考慮咁多極細嘅數值可能會引起[[算術下溢]]（指要處理嘅數值細過部電腦能夠表示嘅最細值），所以「要點樣計 <math>\text{Pr}(X|\theta)</math>」呢家嘢有一定嘅學問。</ref> 當中 <math>\text{Pr}(x_1)</math> 係指「第 1 個個案喺變數 <math>x</math> 上嘅值係 <math>x_1</math> 咁多」嘅機會率，而 <math>n</math> 就係[[樣本大細]]。 ==== 最佳化 ==== 喺攞到機會率函數等嘅資訊之後，個程式就要做[[最佳化]]（optimization）：假想而家有個演算法，[[初始化]]嗰陣個演算法將 <math>\theta</math> 設做隨機嘅數值，然後部電腦可以計「如果 <math>\theta</math> 係噉嘅樣，得到 <math>X</math> 呢柞數值」嘅機會率，跟住個演算用[[梯度下降法]]（gradient descent，SGD），即係考慮 <math>\text{Pr}(X|\theta)</math> 同 <math>\theta</math> 之間嘅[[導數]]，嚟睇吓 <math>\theta</math> 向邊個方向變最有可能會提升 <math>\text{Pr}(X|\theta)</math>，跟住就郁手改變 <math>\theta</math> 值，再計個新嘅 <math>\text{Pr}(X|\theta)</math> 值出嚟，重複，如是者慢慢噉達到最大嘅 <math>\text{Pr}(X|\theta)</math> 值<ref name="hill">[https://umutto.github.io/blog/2018/06/29/hill-climbing-irl Hill Climbing Algorithms (and gradient descent variants) IRL].</ref>。 簡單講，梯度下降法呢個過程就好似[[爬山]]噉：想像下圖嘅 [[X 軸]]同 [[Y 軸]]（打橫平面）係個模型嘅兩個[[參數]]（<math>\theta</math>），而 [[Z 軸]]（打戙）就代表 <math>\text{Pr}(X|\theta)</math>，梯度下降法會隨機噉將初始數值擺喺是但一點，然後<ref name="hill"/> #睇吓自己身處嗰點周圍每個方向有幾斜， #揀最能夠令自己向上爬嗰一個方向，移去嗰個方向， #重複，直至某啲條件達到（例如 <math>\text{Pr}(X|\theta)</math> 超過咗某個特定數值）為止。 順帶一提，梯度下降法並唔係唯一一種結構方程式模型可以用嘅最佳化技術。 {{clear}} [[File:Hill climb.png|500px|center]] ==== 結構模型 ==== {{see also|通徑分析}} 有咗量度模型之後，分析者手上就會有柞隱藏變數嘅預估數值（「用量度模型預估、每個個案喺柞隱藏變數上嘅數值」）<ref group="註">順帶一提，[[通徑分析]]（path analysis）基本上就係冇量度模型、齋用觀察到嘅變數嚟建立結構模型嘅 SEM。</ref>，睇返 :<math>x_i-\mu_i=l_{i1} F_1 + \cdots + l_{ik} F_k + \varepsilon_i</math> 條式嘅話，估計量度模型嘅過程俾分析者知道模型參數（<math>l_{i1}, \cdots,l_{ik}</math>），所以就能夠估計每個個案嘅 <math>F_1, \cdots, F_k</math> 值。跟住佢就有得用呢啲 <math>F_1, \cdots, F_k</math> 值嚟建立'''結構模型'''（structural model）－又用返最大似然估計等嘅方法，建立「表示柞 <math>F_1, \cdots, F_k</math> 之間嘅關係」嘅數學模型（就好似[[迴歸模型]]噉）<ref>Lee, S. Y., & Zhu, H. T. (2002). Maximum likelihood estimation of nonlinear structural equation models. ''Psychometrika'', 67(2), 189-210.</ref>。 {{clear}} === 確定性因素分析 === {{main|確定性因素分析}} 結構方程式模型嘅量度模型係所謂嘅[[確定性因素分析]]（confirmatory factor analysis）。既然要造量度模型嚟搵出一柞變數一齊反映緊嘅隱藏因素，就暗示咗呢柞變數之間會有返咁上下強嘅相關－啲變數之間嘅協方差數值會有返咁上下大；喺一般嘅[[探索性因素分析]]（exploratory factor analysis）當中，研究者唔會作出任何事先假設，而係會由手上嘅數據嗰度，俾啲演算法自己嚟估計個模型（條 <math>x_i-\mu_i</math> 式係點），頂櫳會指定隱藏因素嘅數量。相比之下，做得量度模型就假設研究者經已諗好咗個模型係點：研究者要憑手上嘅理論知識，推斷個模型應該大致上係點嘅樣－包括「有幾多個隱藏因素」、「邊個可量度變數反映邊個隱藏因素」... 呀噉，然後造量度模型嘅演算法就會作出大量嘅[[運算]]，睇吓研究者提出嘅模型「同數據反映嘅嘢[[適合度|有幾夾]]」（睇下面[[適合度]]）－喺度嘗試「確定」個模型係咪啱使<ref name="kline2011"/><ref>Preedy, V. R., & Watson, R. R. (2009) ''Handbook of Disease Burdens and Quality of Life Measures''. New York: Springer.</ref>。 確定性因素分析會得出所謂嘅[[因素負荷量]]（factor loading），因素負荷量係喺每個量度咗嘅變數同個隱藏因素之間有嘅一個數，值喺 0 到 1 之間，係嗰個變數同個隱藏因素之間嘅統計相關；如果一個變數嘅因素負荷量大，就表示佢同個隱藏因素有強嘅統計相關，而如果一個變數嘅因素負荷量細，噉就表示佢同個隱藏因素之間嘅統計相關弱<ref>[https://methods.sagepub.com/reference/encyc-of-research-design/n149.xml#:~:text=Factor%20loadings%20are%20correlation%20coefficients,regression%20coefficients%2C%20or%20regression%20weights.&text=The%20number%20of%20rows%20of,columns%20that%20of%20common%20factors. Factor Loadings]. Salkind, N. J. (2010). ''Encyclopedia of research design'' (Vols. 1-0). Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, Inc. doi: 10.4135/9781412961288.</ref>。例如用返正話個模型做例子： {{clear}} [[File:Example Structural equation model.svg|570px|center]] 每個隱藏因素都有個箭咀指住反映佢嘅變數，而箭咀掕住嘅數字就係嗰個隱藏因素同嗰個指標變數之間嘅因素負荷量，例如「scale 1」呢個變數係「智能」呢個隱藏因素嘅指標，兩者之間嘅因素負荷量係 0.7；而「high school GPA」（高中成績）係「學力表現」呢個隱藏因素嘅指標，兩者之間嘅因素負荷量係 0.75。如果一個指標變數嘅因素負荷量有返咁上下低，通常研究者就會覺得噉表示個變數根本反映唔到個隱藏因素，會考慮將嗰個變數由個模型嗰度攞走。 {{clear}} == 模型評估 == === 適合度 === {{main|適合度}} 淨係攞到個模型係唔夠嘅。手上有咗個模型之後，分析者仲要睇吓個模型嘅[[適合度]]（goodness of fit / model fit）：適合度係指一個[[統計模型]]有幾合乎觀察到嘅[[數據]]；例如用返頭先嗰個 50 條題目兩個因素嘅智商測驗嚟做例子，喺設計好啲題目之後，個設計者就要收數據（搵受試者做個測驗），收完做因素分析，睇吓啲受試者喺個測驗上嘅得分係咪真係好似佢預想嘅噉，望落似係由兩個隱藏因素話事－要睇吓「個測驗有兩個因素，當中頭嗰 25 條題目反映第一個因素，尾嗰 25 條題目反映第二個因素」呢一個統計模型嘅適合度如何<ref name="singh2009">Singh, R. (2009). Does my structural model represent the real phenomenon?: a review of the appropriate use of Structural Equation Modelling (SEM) model fit indices. ''The Marketing Review'', 9(3), 199-212.</ref><ref>[https://www.cscu.cornell.edu/news/Handouts/SEM_fit.pdf Fit Indices commonly reported for CFA and SEM] (PDF).</ref>。 [[適合度指標]]（fit indices）就係由統計學工作者設計、一啲用嚟衡量一個統計模型嘅適合度嘅指標數值；廿一世紀嘅統計學界有好多種適合度指標，而用統計技術做研究嘅人會按照自己嘅情況選擇用乜嘢指標衡量手上嘅統計模型<ref name="singh2009"/><ref>MacCallum, Robert; Austin, James (2000). "Applications of Structural Equation Modeling in Psychological Research". ''Annual Review of Psychology''. 51: 201–226.</ref>。廿一世紀初統計界常用嘅適合度指標有以下呢啲<ref>Xia, Y., & Yang, Y. (2019). RMSEA, CFI, and TLI in structural equation modeling with ordered categorical data: The story they tell depends on the estimation methods. ''Behavior research methods'', 51(1), 409-428.</ref>： *[[卡方檢定]]（Chi-squared test，{{math|''χ''²}}）<ref group="註">卡方檢定喺[[樣本大細]]大過要估計嘅參數數量（<math>df > 0</math>）嗰陣先會有用，而且當樣本大細大得滯嗰陣，卡方檢定會變得靠唔住。</ref>：呢種做法將「個模型係正確嘅」當做 <math>H_0</math>（[[虛無假說]]），並且攞「個模型嘅協方差矩陣」同「實際觀察到嘅協方差矩陣」做卡方檢定，如果卡方檢定嘅數值（{{math|''χ''²}}）愈大，就表示兩個矩陣之間嘅差異愈大－研究者就愈有理由相信個模型係錯嘅<ref name="hubentler1999">Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. ''Structural Equation Modeling'', 6, 1-55.</ref><ref>[https://www.researchgate.net/profile/Karin_Schermelleh-Engel/publication/241278052_Deciding_Between_Competing_Models_Chi-Square_Difference_Tests/links/5b16423b4585151f91fb44fb/Deciding-Between-Competing-Models-Chi-Square-Difference-Tests.pdf Deciding Between Competing Models: Chi-Square Difference Tests] (PDF). ''Introduction to Structural Equation Modeling with LISREL''.</ref>。 *[[近似值根均方誤差]]（Root Mean Square Error of Approximation，RMSEA）：一個數值愈低愈好嘅適合度指標；RMSEA 最細嘅可能數值係 0，而一般認為，RMSEA 數值喺 0.1 或者以上嘅話個模型嘅適合度就算係低到唔可以接受<ref>Browne, M. W.; Cudeck, R. (1993). "Alternative ways of assessing model fit". In Bollen, K. A.; Long, J. S. (eds.). ''Testing structural equation models''. Newbury Park, CA: Sage.</ref>。 *[[標準化根均殘差]]（Standardized Root Mean Residual，SRMR）：另一個數值愈低愈好嘅適合度指標；一般認為，SRMR 嘅數值最好係喺 0.1 以下<ref name="kline2011"/>，亦都有統計學家主張 SRMR 數值要喺 0.08 以下個模型先可以算係有充足嘅適合度<ref name="hubentler1999"/>。 *[[比較適合指數]]（Comparative Fit Index，CFI）：一個主要反映數據當中嘅[[統計相關]]嘅大細嘅適合度指標，所以數值係愈高愈好；一般嚟講，CFI 嘅數值過到 0.95，個模型就算係可以接受<ref name="hubentler1999"/>。 ... 等等。 {{clear}} === 修改指數 === {{main|修改指數}} 如果啲適合度指標唔靚，分析者就可能要諗個模型需要點樣執（改吓啲變數之間嘅箭咀），先可以得出適合度指數靚嘅模型。[[修改指數]]（modification indices）係用嚟做呢樣嘢嘅一種指數數值。有好多用嚟做結構方程式模型嘅軟件喺建立完個模型之後會俾出一啲修改指數：喺最基本上，修改指數反映「邊條箭咀應該攞走」同「邊兩個變數之間應該要加箭咀」等嘅資訊，即係例如個程式喺建立個模型嗰陣，順手計埋「如果呢兩個變數之間嘅箭咀攞走，{{math|''χ''²}} 會點樣變」同埋「如果呢兩個變數之間加個箭咀，{{math|''χ''²}} 會點樣變」等嘅嘢，所以分析者如果需要執個模型，就可以靠睇啲修改指數嚟做決定<ref>Loehlin, J. C. (2004). ''Latent Variable Models: An Introduction to Factor, Path, and Structural Equation Analysis''. Psychology Press.</ref>。 喺廿一世紀初嘅統計學界，「修改指數要點樣應付」係一個有相當爭議性嘅課題。[[心理學]]同[[社會學]]等領域嘅分析者好多時都係「完全跟從修改指數做事」嘅，但有唔少統計學界嘅人士都覺得噉做有問題－有好多理論家都覺得，研究呢家嘢係應該由理論主導嘅，而數值有返咁上下大嘅修改指數的確有可能係源自隨機性嘅[[誤差]]，所以佢哋認為，分析者喺決定係咪跟從一個修改指數嗰時，應該仲要諗埋「攞走呢個箭咀」或者「加呢個箭咀」喺理論上算唔算係合理<ref>MacCallum, Robert (1986). "Specification searches in covariance structure modeling". ''Psychological Bulletin''. 100: 107–120.</ref>。 == 多組分析 == {{see also|調節效應}} 結構方程式模型可以用嚟做[[多組分析]]（multigroup analysis）。多組分析泛指「將受試者分做幾組，每組都由佢哋嘅數據嗰度估個統計模型出嚟，並且比較唔同組喺個模型上有乜差異」。舉個簡化例子說明，研究者認為變數 <math>x</math> 同變數 <math>y</math> 喺[[實驗組]]當中會成[[正比]]，不過喺[[對照組]]當中會冇[[統計相關|相關]]（即係有個[[調節效應]]；moderation effect），於是佢就將柞數據斬開做兩份，實驗組一份、對照組一份，然後再分開噉同兩組各建立一個喺結構上相同嘅[[迴歸模型]]（<math>y = \beta x + e</math>），再睇吓呢兩組嘅 <math>\beta</math> 係咪有預期中嘅差異－如果佢個[[假說]]係正確，噉個 <math>\beta</math> 喺實驗組當中應該會係[[統計上顯著]]嘅正數，喺對照組當中就會統計上唔顯著<ref>Sarstedt, M. , Henseler, J. and Ringle, C. (2011), "Multi-group analysis in partial least squares (PLS) path modeling: alternative methods and empirical results", ''Advances in International Marketing'', Vol. 22 No. 1, pp. 195-218.</ref>。 === 量度不變特性 === {{main|量度不變特性}} [[量度不變特性]]（measurement invariance）係做多組分析嘅結構方程式模型嗰陣會用到嘅概念。想像家陣有個隱藏變數 <math>c</math>（智能或者[[性格]]呀噉），<math>c</math> 由 <math>x_1</math>、<math>x_2</math> 同 <math>x_3</math> 呢三個指標變數反映，而一份喺[[美國]]做嘅研究發現，呢三個指標變數嘅[[因素負荷量]]分別係 <math>w_{11}</math>、<math>w_{12}</math> 同 <math>w_{13}</math> 咁多；跟住研究者想知呢個發現係咪可以普遍化去美國以外嘅地區，於是就喺[[歐洲]]同[[日本]]再做研究攞數據，而家想像 *<math>c_1</math> 表示由喺美國得到嘅數據造出嚟嘅 <math>c</math> 量度模型、 *<math>c_2</math> 表示由喺歐洲得到嘅數據造出嚟嘅 <math>c</math> 量度模型、同埋 *<math>c_3</math> 表示由喺日本得到嘅數據造出嚟嘅 <math>c</math> 量度模型、 {{clear}} [[File:3 composite model.svg|center|720px]] 問題係，呢三個 <math>c</math> 喺柞 <math>w</math> 嘅數值上會唔會有差異？呢個就係量度不變特性關注嘅問題：如果話一個量度方法（例如係[[智商測試]]等嘅[[心理測驗]]）具有量度不變特性，即係話喺分析緊嗰幾組之間，個量度所度緊嘅概念嘅結構（柞 <math>w</math>）並冇差異；一般嚟講，量度不變特性俾人認為係用 SEM 做多組分析嘅[[必要條件]]－如果一個隱藏變數冇量度不變特性，就表示有關「個隱藏變數度緊乜」嘅理論唔具有普遍性，冇得做多組分析<ref>Vandenberg, Robert J.; Lance, Charles E. (2000). "A Review and Synthesis of the Measurement Invariance Literature: Suggestions, Practices, and Recommendations for Organizational Research". ''Organizational Research Methods''. 3: 4–70.</ref>。 === 約束分析 === {{see also|約束 (數學)}} [[約束 (數學)|約束]]（constraint）喺統計學上係指喺建立一個[[統計模型]]嗰陣，指定個模型一定要滿足某啲條件，喺 SEM 多組分析上成日會用：想像家陣有個分析者將柞數據分咗做實驗組同對照組兩份，佢想知隱藏變數 <math>X</math> 同隱藏變數 <math>Y</math> 之間嗰個箭咀（「<math>y = \beta_{xy} x + e</math>」當中個「<math>\beta_{xy}</math>」）喺兩組之間有冇差異，佢可以 *首先俾個程式完全自由噉建立一個結構模型先，得出一個 {{math|''χ''²}} 值； *跟住佢作出約束，要求個程式喺「假設兩組嘅嗰一個 <math>\beta_{xy}</math> 數值一樣」嘅情況下建立一個結構模型，又得出一個 {{math|''χ''²}} 值， *如果呢個 {{math|''χ''²}} 值明顯大過<ref group="註">點樣算係「明顯大過」都有學問。</ref>打前嗰個，就表示「假設兩組嘅嗰一個 <math>\beta_{xy}</math> 數值一樣」會搞到個結構模型嘅適合度明顯變差－噉個分析者就有理由相信「兩組嘅嗰一個 <math>\beta_{xy}</math> 數值有差異」，可以作出「『屬實驗組定對照組』呢個變數會對 <math>X</math> 同 <math>Y</math> 之間嘅關係有[[調節效應]]」嘅推論<ref>Takayama, Akira (1985). ''Mathematical Economics'' (2nd ed.). New York: Cambridge University Press. p. 61.</ref>。 {{clear}} == 統計功效 == 喺廿一世紀初，結構方程式模型嘅[[統計功效]]（statistical power）係一個頗受關注嘅課題。一個假說檢定過程（例如係建立一個結構方程式模型嘅過程）嘅統計功效係指「如果 <math>H_1</math>（[[備擇假說]]）係真確，個測試過程會成功拒絕到 <math>H_0</math>（[[虛無假說]]）」嘅[[機會率]]，即係<ref>Hoenig; Heisey (2001). "The Abuse of Power". ''The American Statistician''. 55 (1): 19–24.</ref>： :<math>\text{power} = \Pr\big( \text{reject } H_0 \mid H_1 \text{ is true} \big)</math> 一般嚟講，個[[樣本]]愈[[樣本大細|大]]，統計功效就會愈高。有好多統計學家都喺度爭論「到底樣本大細（<math>n</math>）要係幾多，一個結構方程式模型先會有可接受嘅統計功效」<ref>Quintana, Stephen M.; Maxwell, Scott E. (1999). "Implications of Recent Developments in Structural Equation Modeling for Counseling Psychology". ''The Counseling Psychologist''. 27 (4): 485–527.</ref><ref name="westland2010">Westland, J. Christopher (2010). "Lower bounds on sample size in structural equation modeling". ''Electron. Comm. Res. Appl''. 9 (6): 476–487.</ref>。廿一世紀初嘅統計學界有用電腦模擬研究呢個課題：研究者會用演算法產生一柞數據，再用呢啲數據嚟行結構方程式模型，行若干次，睇吓樣本大細等嘅變數會點樣影響 <math>\text{power}</math>；一般認為，只要 <math>n</math> 嘅數值 *大過 200 <ref>Boomsma, A. (1985). Nonconvergence, improper solutions, and starting values in LISREL maximum likelihood estimation. ''Psychometrika'', 50(2), 229-242.</ref>、 *係要估計嘅參數數量嘅最少 10 倍<ref>Bentler, P. M., & Chou, C. P. (1987). [https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/0049124187016001004 Practical issues in structural modeling] (PDF). ''Sociological methods & research'', 16(1), 78-117.</ref>、而且 *係變數數量嘅最少 10 倍<ref>Nunnally J.C. (1967). ''Psychometric theory''. New York, NY: McGraw-Hill.</ref>， 噉呢個結構方程式模型就可以算係具有可接受嘅統計功效<ref>Wolf, E. J., Harrington, K. M., Clark, S. L., & Miller, M. W. (2013). [https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/0013164413495237 Sample size requirements for structural equation models: An evaluation of power, bias, and solution propriety] (PDF). ''Educational and psychological measurement'', 73(6), 913-934.</ref><ref>Chou, C. P.; Bentler, Peter (1995). "Estimates and tests in structural equation modeling". In Hoyle, Rick (ed.). ''Structural equation modeling: Concepts, issues, and applications''. Thousand Oaks, CA: Sage. pp. 37–55.</ref>。 {{clear}} == 註釋 == {{Reflist|group=註|3}} {{clear}} == 軟件 == *[[:en:LISREL|LISREL]] *[[R 程式語言]]當中都有軟件包做結構方程式模型。 *[[SPSS]] 當中嘅軟件包「AMOS」專係整嚟做結構方程式模型嘅。 {{clear}} == 睇埋 == *[[社會科學]] *[[心理學]] *[[最佳化]] *[[交叉滯後模型]] {{clear}} == 文獻 == === 一般文獻 === {{div col|style=column-count:3}} *Bowen, N. K., & Guo, S. (2011). ''Structural equation modeling''. Oxford University Press. *Elliott, M. R. (2003). [https://link.springer.com/content/pdf/10.1023/A:1024447121042.pdf Causality and how to model it] (PDF). ''BT technology journal'', 21(2), 120-125. *Kaplan, D. (2008). ''Structural Equation Modeling: Foundations and Extensions'' (2nd ed.). SAGE. ISBN 978-1412916240. *Kline, Rex (2011). ''Principles and Practice of Structural Equation Modeling'' (3rd ed.). Guilford. ISBN 978-1-60623-876-9. {{div col end}} === 社科文獻 === {{div col|style=column-count:3}} *Bagozzi, Richard P; Yi, Youjae (2011). "Specification, evaluation, and interpretation of structural equation models". ''Journal of the Academy of Marketing Science''. 40 (1): 8–34. *Hox, J. J., & Bechger, T. M. (1998). An introduction to structural equation modeling. ''Family Science Review'', 11, 354-373. *Hu, Li‐tze; Bentler, Peter M (1999). "Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives". ''Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal''. 6: 1–55. doi:10.1080/10705519909540118. hdl:2027.42/139911. *MacCallum, Robert; Austin, James (2000). "Applications of Structural Equation Modeling in Psychological Research". ''Annual Review of Psychology''. 51: 201–226. doi:10.1146/annurev.psych.51.1.201. PMID 10751970. Retrieved 25 January 2015. *Quintana, Stephen M.; Maxwell, Scott E. (1999). "Implications of Recent Developments in Structural Equation Modeling for Counseling Psychology". ''The Counseling Psychologist''. 27 (4): 485–527. doi:10.1177/0011000099274002. *Tarka, P. (2018). [https://link.springer.com/article/10.1007/s11135-017-0469-8 An overview of structural equation modeling: its beginnings, historical development, usefulness and controversies in the social sciences] (PDF). ''Quality & quantity'', 52(1), 313-354. {{div col end}} == 攷 == {{reflist|3}} == 拎 == {{Commonscat|Structural equation modeling}} *[http://www2.gsu.edu/~mkteer/ Ed Rigdon's Structural Equation Modeling Page]: people, software and sites. *[http://archive.wikiwix.com/cache/20110707224407/http://www2.chass.ncsu.edu/garson/pa765/structur.htm Structural equation modeling page under David Garson's StatNotes, NCSU]. *[http://disc-nt.cba.uh.edu/chin/ais/ Issues and Opinion on Structural Equation Modeling], SEM in IS Research. *[http://bayes.cs.ucla.edu/BOOK-2K/jw.html The causal interpretation of structural equations (or SEM survival kit) by Judea Pearl 2000]. *[http://archive.wikiwix.com/cache/20110707224414/http://www.upa.pdx.edu/IOA/newsom/semrefs.htm Structural Equation Modeling Reference List by Jason Newsom]: journal articles and book chapters on structural equation models. {{統計學}} [[Category:統計學]] qbvp54w1f5937c54ai1jifs00trezhj 0 230369 1865177 1823370 2022-08-19T04:48:04Z 42.98.179.168 /* 商店 */ wikitext text/x-wiki {{Infobox company | name = 株式會社唐吉訶德<br /><small>{{lang|ja|株式会社ドン・キホーテ}}</small> | name_en = Don Quijote Co., Ltd. | logo = | logo_size = | logo_caption = | image = Don Quijote Headquarters -01.jpg | image_size = 270px | image_caption = 中目黑總店，同時係總部所在地 | type = [[非上市公司]] | trading_name = 唐吉訶德（{{lang|ja|ドン・キホーテ}}） | native_name = | native_name_lang = <!-- 公司名原文語言嘅ISO 639-1代碼。例如填寫「ja」表示日語文。 --> | other_name = Donki（{{lang|ja|ドンキ}}） | traded_as = | local_code_name = JP | local_code = 3011001096370 | foundation = {{Start date and age|1980|09|05}}（創業）<br/>2013年8月14日（現公司法人成立） | founder = {{link-ja|安田隆夫}} | location = {{JPN}}〒153-0042<br />[[東京都]][[目黑區]][[青葉台 (目黑區)|青葉台]]2丁目19番10號 | locations = 163分店（2011年2月） | area_served = {{JPN}}<br>{{SIN}}<br>{{HKG}}<br>{{MAC}}<br>{{TWN}}<br>{{MAS}}<br>{{USA}}（含[[夏威夷]]）<br>{{THA}} | industry = [[零售]] | products = 成衣、食品、首飾、家居用品、工具、體育用品、電子產品 | key people = | slogan = 省錢殿堂（{{lang|ja|激安の殿堂 / 驚安の殿堂}}）<ref group="註">日文「激安」係指非常之平嘅意思。後來亦使用意思相近嘅「驚安」替代。</ref> <br>情熱價格（{{SIN}}） | market_cap = [[日元|¥]]154,796,553,000 <small>(2010)</small> | revenue = {{increase}} [[日元|¥]]4870 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4">{{cite web|url=http://www.sharedresearch.jp/en/Don_Quijote_Co_Ltd_%287532%29#Income_Statement|title=Shared Research report - Don Quijote|url-status=dead|archiveurl=https://web.archive.org/web/20111011125030/http://www.sharedresearch.jp/en/Don_Quijote_Co_Ltd_(7532)#Income_Statement|archivedate=2011-10-11|accessdate=2011-09-14}}</ref> | operating_income = {{increase}} ¥211 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | net_income = {{increase}} ¥102 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | assets = {{increase}} ¥3020 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | equity = {{increase}} ¥1068 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | num_employees = 4,391 | parent = {{link-ja|泛太平洋國際控股|パン・パシフィック・インターナショナルホールディングス}} 100% | homepage = {{url|https://www.donki.com/}} | width = 300px }} [[File:Don Don Donki Hong Kong opening queue 201907.jpg|thumb|250px|驚安之殿堂香港尖沙咀分店]] '''驚安之殿堂'''（英文：'''Don Don Donki'''）（{{jpn|j=ドン・キホーテ|hg=<!--略-->|rm=don-kihōte|f=y}}，''Don Quijote''），又叫'''激安殿堂'''，係[[日本]]一間連鎖式[[折扣店]]。香港店經營係由[[恒基兆業發展]]旗下嘅[[UNY HK]]負責<ref>{{引網|url=https://www.edigest.hk/article/199284/%e7%86%b1%e8%a9%b1/donki-%e9%a9%9a%e5%ae%89-%e6%bf%80%e5%ae%89-%e5%89%b5%e8%be%a6%e4%ba%ba%e6%9b%be%e6%ad%b7%e5%a4%b1%e6%a5%ad%e4%bd%8e%e8%b0%b7-%e9%9d%a0%e6%89%93%e9%ba%bb%e9%9b%80%e8%b3%ba%e9%8c%a2%e7%bf%bb%e8%ba%ab/|title=Donki係叫激安定驚安？創辦人曾歷失業低谷 如何靠打麻雀賺錢鹹魚翻身 打造逾700億銷售王國 {{!}} 熱話|date=2020-11-02|website=經濟一週|language=en-US|access-date=2020-11-05}}</ref>。 Donki總店喺[[東京]][[中目黑]]，依家[[日本]]國內有超過160間分店；[[美國]][[夏威夷]]有28間分店<ref group="註">分別以Don Quijote（USA）、Marukai Wholesale Mart、Times、Shima's Supermarket、Fujioka's Wine Times同埋Big Save嘅名營業。</ref>，[[加州]]有10間分店<ref group="註">分別以Marukai Market、Tokyo Central同埋Tokyo Central & Main嘅名營業。</ref>；2017年12月1號喺[[新加坡]]設立第一間分店，依家喺新加坡一共設有10間分店（包括1間「甜薯工埸」專賣店）；喺[[泰國]][[曼谷]]有2間分店；2019年7月喺[[香港]]設立第一間分店，依家喺香港一共設有7間分店；2021年1月19號喺[[台灣]]開設第一間分店；[[馬來西亞]]第一間分店亦喺同年3月19號喺[[吉隆坡]][[武吉免登]]開幕<ref>{{cite web|url=https://www.orientaldaily.com.my/news/central/2021/03/19/399526|title=Don Don Donki開張　民眾一早大排長龍|date=2021-03-19 |publisher=馬來西亞東方網}}</ref>。 ==主題曲== Donki商店入面播放嘅招牌歌曲叫「奇蹟購物」（ミラククルルョッッング），由Donki商店店員 Maimi Tanaka （田中マイミ）演唱。 ==商店== ===香港=== 驚安之殿堂喺2019年登陸香港，分店包括： *[[尖沙咀]][[美麗華廣場]]二期（2019年7月12號開張） *[[荃灣]][[海之戀]]商場（2019年12月12號開張） *[[銅鑼灣]][[珠城大廈|名珠城]]（2020年7月7號開張） *[[中環]][[100QRC]]（2020年10月15號開張）<ref>{{cite news|url=https://www.weekendhk.com/1067780/dining/激安殿堂-驚安之殿堂-中環-分店/|title=激安殿堂（驚安之殿堂）10月進駐中環開第4間分店！ 佔地1.7萬呎|newspaper=新假期|date=2020-07-31|access-date=2020-09-17}}</ref> *[[將軍澳]][[澳南海岸]]商場（2020年11月11號開張）<ref>{{引網|url=https://www.weekendhk.com/1019735/lifestyle/donki-%e5%b0%87%e8%bb%8d%e6%be%b3-%e6%bf%80%e5%ae%89%e6%ae%bf%e5%a0%82-%e6%be%b3%e5%8d%97%e6%b5%b7%e5%b2%b8/|title=DONKI確認11月11日開將軍澳分店！開24小時 佔地2.5萬呎 一層行勻美妝＋零食＋乾貨｜敗家雜貨場 {{!}} 生活|last=新假期|date=2020-10-27|website=新假期|language=en-US|access-date=2020-11-05}}</ref> *[[小西灣]][[藍灣半島|藍灣廣場]]（2021年2月4號開張）<ref>{{cite news|url=https://news.mingpao.com/pns/經濟/article/20200915/s00004/1600107329921/驚安之殿堂租藍灣半島舖增據點|title=驚安之殿堂租藍灣半島舖增據點|newspaper=[[明報]]|date=2020-09-15|access-date=2020-09-17}}</ref> *[[屯門]][[屯門市廣場]]（2021年7月20號開張） *[[觀塘]][[淘大商場]]（2022年1月20號開張） *[[紅磡]][[黃埔花園|黃埔天地]]2期時尚坊（2022年8月17號開張） ;情熱笑店Jonetz Market *[[港島]][[山頂廣場]] （2020年12月18號開張） ====期間限定店==== 2020年10月，喺旺角The Forest開設期間限定店，係第一次喺[[香港]]開設期間限定店，賣[[生果]]、[[化妝品]]等。 2020年12月14號，喺[[上水匯]]開設期間限定店，賣生果、化妝品、[[聖誕]][[禮品]]等，原本計劃開到12月28號，之後延長至2021年1月4號。 2021年1月25日至2月28號，喺[[荃灣]][[愉景新城]]開設期間限定店，賣生果、化妝品、[[農曆新年|新年]]禮品等。 ===澳門=== [[澳門]]首間分店預計喺2021年下旬開幕，座落喺[[澳門半島]][[筷子基]][[信步閒庭]]地面層同一層，依家店鋪仲裝修緊。 ===馬來西亞=== 截至2021年4月1號，[[馬來西亞]]只有1間分店： *[[吉隆坡]][[武吉免登]]（開放時間：上晝8點至半夜12點） ==事件== 2004年12月13號，[[埼玉縣]][[埼玉市]]嘅 Donki「浦和花月店」同「大宮大和田店」發生連續放火事件，其中花月店造成3名店員死亡。2004年12月15號，大宮大和田店再畀同一人放火。其後[[警方]]拘捕一名40幾歲女疑犯，最終罪名成立，被判[[終身監禁]]<ref>[https://web.archive.org/web/20081106141731/http://search.japantimes.co.jp/cgi-bin/nn20070324a6.html Don Quijote store arsonist gets life for three deaths] The Japan Times, March 24, 2007</ref>。 2009年2月24號，[[香港]]歌手[[關楚耀]]同[[衞詩]]喺[[東京]][[旅遊]]期間，喺[[澀谷]][[道玄坂]]Donki分店內被懷疑企圖[[偷竊]]。警方到場調查後發現關楚耀身上藏有[[大麻]]，兩人被扣留<ref>關楚耀衞詩涉谷藏大麻被捕 星島日報，2009年3月4號</ref><ref>[http://www.shxb.net/html/20090304/20090304_131236.shtml 涉嫌藏毒 关楚耀卫诗日本被捕] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20140531143539/http://www.shxb.net/html/20090304/20090304_131236.shtml |date=2014年5月31號 }} 生活新报</ref>。之後兩人先後獲釋返港。 2021年2月，驚安之殿堂因為將[[台灣]]商品放去[[中華人民共和國旗]]貨架標示，受台灣等地質疑立場親共嘅事件。<ref>{{Cite web |url=https://news.cts.com.tw/cts/life/202102/202102162031419.html |title=日本唐吉訶德開賣台灣商品！貨架竟標「中國、五星旗」 |access-date=2021-11-04 |archive-date=2021-02-16 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210216123710/https://news.cts.com.tw/cts/life/202102/202102162031419.html |url-status=live }}</ref> == 註 == {{NoteFoot}} == 參考 == {{reflist}} [[Category:日本公司]] [[Category:百貨公司]] {{Retail-company-stub}} smzgl203xd6omcslo1xvp01fnus2gpv 1865178 1865177 2022-08-19T04:50:44Z 42.98.179.168 /* 商店 */ wikitext text/x-wiki {{Infobox company | name = 株式會社唐吉訶德<br /><small>{{lang|ja|株式会社ドン・キホーテ}}</small> | name_en = Don Quijote Co., Ltd. | logo = | logo_size = | logo_caption = | image = Don Quijote Headquarters -01.jpg | image_size = 270px | image_caption = 中目黑總店，同時係總部所在地 | type = [[非上市公司]] | trading_name = 唐吉訶德（{{lang|ja|ドン・キホーテ}}） | native_name = | native_name_lang = <!-- 公司名原文語言嘅ISO 639-1代碼。例如填寫「ja」表示日語文。 --> | other_name = Donki（{{lang|ja|ドンキ}}） | traded_as = | local_code_name = JP | local_code = 3011001096370 | foundation = {{Start date and age|1980|09|05}}（創業）<br/>2013年8月14日（現公司法人成立） | founder = {{link-ja|安田隆夫}} | location = {{JPN}}〒153-0042<br />[[東京都]][[目黑區]][[青葉台 (目黑區)|青葉台]]2丁目19番10號 | locations = 163分店（2011年2月） | area_served = {{JPN}}<br>{{SIN}}<br>{{HKG}}<br>{{MAC}}<br>{{TWN}}<br>{{MAS}}<br>{{USA}}（含[[夏威夷]]）<br>{{THA}} | industry = [[零售]] | products = 成衣、食品、首飾、家居用品、工具、體育用品、電子產品 | key people = | slogan = 省錢殿堂（{{lang|ja|激安の殿堂 / 驚安の殿堂}}）<ref group="註">日文「激安」係指非常之平嘅意思。後來亦使用意思相近嘅「驚安」替代。</ref> <br>情熱價格（{{SIN}}） | market_cap = [[日元|¥]]154,796,553,000 <small>(2010)</small> | revenue = {{increase}} [[日元|¥]]4870 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4">{{cite web|url=http://www.sharedresearch.jp/en/Don_Quijote_Co_Ltd_%287532%29#Income_Statement|title=Shared Research report - Don Quijote|url-status=dead|archiveurl=https://web.archive.org/web/20111011125030/http://www.sharedresearch.jp/en/Don_Quijote_Co_Ltd_(7532)#Income_Statement|archivedate=2011-10-11|accessdate=2011-09-14}}</ref> | operating_income = {{increase}} ¥211 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | net_income = {{increase}} ¥102 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | assets = {{increase}} ¥3020 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | equity = {{increase}} ¥1068 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | num_employees = 4,391 | parent = {{link-ja|泛太平洋國際控股|パン・パシフィック・インターナショナルホールディングス}} 100% | homepage = {{url|https://www.donki.com/}} | width = 300px }} [[File:Don Don Donki Hong Kong opening queue 201907.jpg|thumb|250px|驚安之殿堂香港尖沙咀分店]] '''驚安之殿堂'''（英文：'''Don Don Donki'''）（{{jpn|j=ドン・キホーテ|hg=<!--略-->|rm=don-kihōte|f=y}}，''Don Quijote''），又叫'''激安殿堂'''，係[[日本]]一間連鎖式[[折扣店]]。香港店經營係由[[恒基兆業發展]]旗下嘅[[UNY HK]]負責<ref>{{引網|url=https://www.edigest.hk/article/199284/%e7%86%b1%e8%a9%b1/donki-%e9%a9%9a%e5%ae%89-%e6%bf%80%e5%ae%89-%e5%89%b5%e8%be%a6%e4%ba%ba%e6%9b%be%e6%ad%b7%e5%a4%b1%e6%a5%ad%e4%bd%8e%e8%b0%b7-%e9%9d%a0%e6%89%93%e9%ba%bb%e9%9b%80%e8%b3%ba%e9%8c%a2%e7%bf%bb%e8%ba%ab/|title=Donki係叫激安定驚安？創辦人曾歷失業低谷 如何靠打麻雀賺錢鹹魚翻身 打造逾700億銷售王國 {{!}} 熱話|date=2020-11-02|website=經濟一週|language=en-US|access-date=2020-11-05}}</ref>。 Donki總店喺[[東京]][[中目黑]]，依家[[日本]]國內有超過160間分店；[[美國]][[夏威夷]]有28間分店<ref group="註">分別以Don Quijote（USA）、Marukai Wholesale Mart、Times、Shima's Supermarket、Fujioka's Wine Times同埋Big Save嘅名營業。</ref>，[[加州]]有10間分店<ref group="註">分別以Marukai Market、Tokyo Central同埋Tokyo Central & Main嘅名營業。</ref>；2017年12月1號喺[[新加坡]]設立第一間分店，依家喺新加坡一共設有10間分店（包括1間「甜薯工埸」專賣店）；喺[[泰國]][[曼谷]]有2間分店；2019年7月喺[[香港]]設立第一間分店，依家喺香港一共設有7間分店；2021年1月19號喺[[台灣]]開設第一間分店；[[馬來西亞]]第一間分店亦喺同年3月19號喺[[吉隆坡]][[武吉免登]]開幕<ref>{{cite web|url=https://www.orientaldaily.com.my/news/central/2021/03/19/399526|title=Don Don Donki開張　民眾一早大排長龍|date=2021-03-19 |publisher=馬來西亞東方網}}</ref>。 ==主題曲== Donki商店入面播放嘅招牌歌曲叫「奇蹟購物」（ミラククルルョッッング），由Donki商店店員 Maimi Tanaka （田中マイミ）演唱。 ==商店== ===香港=== 驚安之殿堂喺2019年登陸香港，分店包括： *[[尖沙咀]][[美麗華商場 ]]二期（2019年7月12號開張） *[[荃灣]][[海之戀]]商場（2019年12月12號開張） *[[銅鑼灣]][[珠城大廈|名珠城]]（2020年7月7號開張） *[[中環]][[100QRC]]（2020年10月15號開張）<ref>{{cite news|url=https://www.weekendhk.com/1067780/dining/激安殿堂-驚安之殿堂-中環-分店/|title=激安殿堂（驚安之殿堂）10月進駐中環開第4間分店！ 佔地1.7萬呎|newspaper=新假期|date=2020-07-31|access-date=2020-09-17}}</ref> *[[將軍澳]][[澳南海岸]]商場（2020年11月11號開張）<ref>{{引網|url=https://www.weekendhk.com/1019735/lifestyle/donki-%e5%b0%87%e8%bb%8d%e6%be%b3-%e6%bf%80%e5%ae%89%e6%ae%bf%e5%a0%82-%e6%be%b3%e5%8d%97%e6%b5%b7%e5%b2%b8/|title=DONKI確認11月11日開將軍澳分店！開24小時 佔地2.5萬呎 一層行勻美妝＋零食＋乾貨｜敗家雜貨場 {{!}} 生活|last=新假期|date=2020-10-27|website=新假期|language=en-US|access-date=2020-11-05}}</ref> *[[小西灣]][[藍灣半島|藍灣廣場]]（2021年2月4號開張）<ref>{{cite news|url=https://news.mingpao.com/pns/經濟/article/20200915/s00004/1600107329921/驚安之殿堂租藍灣半島舖增據點|title=驚安之殿堂租藍灣半島舖增據點|newspaper=[[明報]]|date=2020-09-15|access-date=2020-09-17}}</ref> *[[屯門]][[屯門市廣場]]（2021年7月20號開張） *[[觀塘]][[淘大商場]]（2022年1月20號開張） *[[紅磡]][[黃埔花園|黃埔天地]]2期時尚坊（2022年8月17號開張） ;情熱笑店Jonetz Market *[[港島]][[山頂廣場]] （2020年12月18號開張） ====期間限定店==== 2020年10月，喺旺角The Forest開設期間限定店，係第一次喺[[香港]]開設期間限定店，賣[[生果]]、[[化妝品]]等。 2020年12月14號，喺[[上水匯]]開設期間限定店，賣生果、化妝品、[[聖誕]][[禮品]]等，原本計劃開到12月28號，之後延長至2021年1月4號。 2021年1月25日至2月28號，喺[[荃灣]][[愉景新城]]開設期間限定店，賣生果、化妝品、[[農曆新年|新年]]禮品等。 ===澳門=== [[澳門]]首間分店預計喺2021年下旬開幕，座落喺[[澳門半島]][[筷子基]][[信步閒庭]]地面層同一層，依家店鋪仲裝修緊。 ===馬來西亞=== 截至2021年4月1號，[[馬來西亞]]只有1間分店： *[[吉隆坡]][[武吉免登]]（開放時間：上晝8點至半夜12點） ==事件== 2004年12月13號，[[埼玉縣]][[埼玉市]]嘅 Donki「浦和花月店」同「大宮大和田店」發生連續放火事件，其中花月店造成3名店員死亡。2004年12月15號，大宮大和田店再畀同一人放火。其後[[警方]]拘捕一名40幾歲女疑犯，最終罪名成立，被判[[終身監禁]]<ref>[https://web.archive.org/web/20081106141731/http://search.japantimes.co.jp/cgi-bin/nn20070324a6.html Don Quijote store arsonist gets life for three deaths] The Japan Times, March 24, 2007</ref>。 2009年2月24號，[[香港]]歌手[[關楚耀]]同[[衞詩]]喺[[東京]][[旅遊]]期間，喺[[澀谷]][[道玄坂]]Donki分店內被懷疑企圖[[偷竊]]。警方到場調查後發現關楚耀身上藏有[[大麻]]，兩人被扣留<ref>關楚耀衞詩涉谷藏大麻被捕 星島日報，2009年3月4號</ref><ref>[http://www.shxb.net/html/20090304/20090304_131236.shtml 涉嫌藏毒 关楚耀卫诗日本被捕] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20140531143539/http://www.shxb.net/html/20090304/20090304_131236.shtml |date=2014年5月31號 }} 生活新报</ref>。之後兩人先後獲釋返港。 2021年2月，驚安之殿堂因為將[[台灣]]商品放去[[中華人民共和國旗]]貨架標示，受台灣等地質疑立場親共嘅事件。<ref>{{Cite web |url=https://news.cts.com.tw/cts/life/202102/202102162031419.html |title=日本唐吉訶德開賣台灣商品！貨架竟標「中國、五星旗」 |access-date=2021-11-04 |archive-date=2021-02-16 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210216123710/https://news.cts.com.tw/cts/life/202102/202102162031419.html |url-status=live }}</ref> == 註 == {{NoteFoot}} == 參考 == {{reflist}} [[Category:日本公司]] [[Category:百貨公司]] {{Retail-company-stub}} div3ukl80r0ocgthdtgoi5pvpwk6gzy 1865180 1865178 2022-08-19T04:57:02Z 14.0.236.93 /* 香港 */ wikitext text/x-wiki {{Infobox company | name = 株式會社唐吉訶德<br /><small>{{lang|ja|株式会社ドン・キホーテ}}</small> | name_en = Don Quijote Co., Ltd. | logo = | logo_size = | logo_caption = | image = Don Quijote Headquarters -01.jpg | image_size = 270px | image_caption = 中目黑總店，同時係總部所在地 | type = [[非上市公司]] | trading_name = 唐吉訶德（{{lang|ja|ドン・キホーテ}}） | native_name = | native_name_lang = <!-- 公司名原文語言嘅ISO 639-1代碼。例如填寫「ja」表示日語文。 --> | other_name = Donki（{{lang|ja|ドンキ}}） | traded_as = | local_code_name = JP | local_code = 3011001096370 | foundation = {{Start date and age|1980|09|05}}（創業）<br/>2013年8月14日（現公司法人成立） | founder = {{link-ja|安田隆夫}} | location = {{JPN}}〒153-0042<br />[[東京都]][[目黑區]][[青葉台 (目黑區)|青葉台]]2丁目19番10號 | locations = 163分店（2011年2月） | area_served = {{JPN}}<br>{{SIN}}<br>{{HKG}}<br>{{MAC}}<br>{{TWN}}<br>{{MAS}}<br>{{USA}}（含[[夏威夷]]）<br>{{THA}} | industry = [[零售]] | products = 成衣、食品、首飾、家居用品、工具、體育用品、電子產品 | key people = | slogan = 省錢殿堂（{{lang|ja|激安の殿堂 / 驚安の殿堂}}）<ref group="註">日文「激安」係指非常之平嘅意思。後來亦使用意思相近嘅「驚安」替代。</ref> <br>情熱價格（{{SIN}}） | market_cap = [[日元|¥]]154,796,553,000 <small>(2010)</small> | revenue = {{increase}} [[日元|¥]]4870 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4">{{cite web|url=http://www.sharedresearch.jp/en/Don_Quijote_Co_Ltd_%287532%29#Income_Statement|title=Shared Research report - Don Quijote|url-status=dead|archiveurl=https://web.archive.org/web/20111011125030/http://www.sharedresearch.jp/en/Don_Quijote_Co_Ltd_(7532)#Income_Statement|archivedate=2011-10-11|accessdate=2011-09-14}}</ref> | operating_income = {{increase}} ¥211 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | net_income = {{increase}} ¥102 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | assets = {{increase}} ¥3020 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | equity = {{increase}} ¥1068 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | num_employees = 4,391 | parent = {{link-ja|泛太平洋國際控股|パン・パシフィック・インターナショナルホールディングス}} 100% | homepage = {{url|https://www.donki.com/}} | width = 300px }} [[File:Don Don Donki Hong Kong opening queue 201907.jpg|thumb|250px|驚安之殿堂香港尖沙咀分店]] '''驚安之殿堂'''（英文：'''Don Don Donki'''）（{{jpn|j=ドン・キホーテ|hg=<!--略-->|rm=don-kihōte|f=y}}，''Don Quijote''），又叫'''激安殿堂'''，係[[日本]]一間連鎖式[[折扣店]]。香港店經營係由[[恒基兆業發展]]旗下嘅[[UNY HK]]負責<ref>{{引網|url=https://www.edigest.hk/article/199284/%e7%86%b1%e8%a9%b1/donki-%e9%a9%9a%e5%ae%89-%e6%bf%80%e5%ae%89-%e5%89%b5%e8%be%a6%e4%ba%ba%e6%9b%be%e6%ad%b7%e5%a4%b1%e6%a5%ad%e4%bd%8e%e8%b0%b7-%e9%9d%a0%e6%89%93%e9%ba%bb%e9%9b%80%e8%b3%ba%e9%8c%a2%e7%bf%bb%e8%ba%ab/|title=Donki係叫激安定驚安？創辦人曾歷失業低谷 如何靠打麻雀賺錢鹹魚翻身 打造逾700億銷售王國 {{!}} 熱話|date=2020-11-02|website=經濟一週|language=en-US|access-date=2020-11-05}}</ref>。 Donki總店喺[[東京]][[中目黑]]，依家[[日本]]國內有超過160間分店；[[美國]][[夏威夷]]有28間分店<ref group="註">分別以Don Quijote（USA）、Marukai Wholesale Mart、Times、Shima's Supermarket、Fujioka's Wine Times同埋Big Save嘅名營業。</ref>，[[加州]]有10間分店<ref group="註">分別以Marukai Market、Tokyo Central同埋Tokyo Central & Main嘅名營業。</ref>；2017年12月1號喺[[新加坡]]設立第一間分店，依家喺新加坡一共設有10間分店（包括1間「甜薯工埸」專賣店）；喺[[泰國]][[曼谷]]有2間分店；2019年7月喺[[香港]]設立第一間分店，依家喺香港一共設有7間分店；2021年1月19號喺[[台灣]]開設第一間分店；[[馬來西亞]]第一間分店亦喺同年3月19號喺[[吉隆坡]][[武吉免登]]開幕<ref>{{cite web|url=https://www.orientaldaily.com.my/news/central/2021/03/19/399526|title=Don Don Donki開張　民眾一早大排長龍|date=2021-03-19 |publisher=馬來西亞東方網}}</ref>。 ==主題曲== Donki商店入面播放嘅招牌歌曲叫「奇蹟購物」（ミラククルルョッッング），由Donki商店店員 Maimi Tanaka （田中マイミ）演唱。 ==商店== ===香港=== 驚安之殿堂喺2019年登陸香港，分店包括： *[[尖沙咀]][[美麗華商場]]二期（2019年7月12號開張） *[[荃灣]][[海之戀]]商場（2019年12月12號開張） *[[銅鑼灣]][[珠城大廈|名珠城]]（2020年7月7號開張） *[[中環]][[100QRC]]（2020年10月15號開張）<ref>{{cite news|url=https://www.weekendhk.com/1067780/dining/激安殿堂-驚安之殿堂-中環-分店/|title=激安殿堂（驚安之殿堂）10月進駐中環開第4間分店！ 佔地1.7萬呎|newspaper=新假期|date=2020-07-31|access-date=2020-09-17}}</ref> *[[將軍澳]][[澳南海岸]]商場（2020年11月11號開張）<ref>{{引網|url=https://www.weekendhk.com/1019735/lifestyle/donki-%e5%b0%87%e8%bb%8d%e6%be%b3-%e6%bf%80%e5%ae%89%e6%ae%bf%e5%a0%82-%e6%be%b3%e5%8d%97%e6%b5%b7%e5%b2%b8/|title=DONKI確認11月11日開將軍澳分店！開24小時 佔地2.5萬呎 一層行勻美妝＋零食＋乾貨｜敗家雜貨場 {{!}} 生活|last=新假期|date=2020-10-27|website=新假期|language=en-US|access-date=2020-11-05}}</ref> *[[小西灣]][[藍灣半島|藍灣廣場]]（2021年2月4號開張）<ref>{{cite news|url=https://news.mingpao.com/pns/經濟/article/20200915/s00004/1600107329921/驚安之殿堂租藍灣半島舖增據點|title=驚安之殿堂租藍灣半島舖增據點|newspaper=[[明報]]|date=2020-09-15|access-date=2020-09-17}}</ref> *[[屯門]][[屯門市廣場]]（2021年7月20號開張） *[[觀塘]][[淘大商場]]（2022年1月20號開張） *[[紅磡]][[黃埔花園|黃埔天地]]2期時尚坊（2022年8月17號開張） ;情熱笑店Jonetz Market *[[港島]][[山頂廣場]] （2020年12月18號開張） ====期間限定店==== 2020年10月，喺旺角The Forest開設期間限定店，係第一次喺[[香港]]開設期間限定店，賣[[生果]]、[[化妝品]]等。 2020年12月14號，喺[[上水匯]]開設期間限定店，賣生果、化妝品、[[聖誕]][[禮品]]等，原本計劃開到12月28號，之後延長至2021年1月4號。 2021年1月25日至2月28號，喺[[荃灣]][[愉景新城]]開設期間限定店，賣生果、化妝品、[[農曆新年|新年]]禮品等。 ===澳門=== [[澳門]]首間分店預計喺2021年下旬開幕，座落喺[[澳門半島]][[筷子基]][[信步閒庭]]地面層同一層，依家店鋪仲裝修緊。 ===馬來西亞=== 截至2021年4月1號，[[馬來西亞]]只有1間分店： *[[吉隆坡]][[武吉免登]]（開放時間：上晝8點至半夜12點） ==事件== 2004年12月13號，[[埼玉縣]][[埼玉市]]嘅 Donki「浦和花月店」同「大宮大和田店」發生連續放火事件，其中花月店造成3名店員死亡。2004年12月15號，大宮大和田店再畀同一人放火。其後[[警方]]拘捕一名40幾歲女疑犯，最終罪名成立，被判[[終身監禁]]<ref>[https://web.archive.org/web/20081106141731/http://search.japantimes.co.jp/cgi-bin/nn20070324a6.html Don Quijote store arsonist gets life for three deaths] The Japan Times, March 24, 2007</ref>。 2009年2月24號，[[香港]]歌手[[關楚耀]]同[[衞詩]]喺[[東京]][[旅遊]]期間，喺[[澀谷]][[道玄坂]]Donki分店內被懷疑企圖[[偷竊]]。警方到場調查後發現關楚耀身上藏有[[大麻]]，兩人被扣留<ref>關楚耀衞詩涉谷藏大麻被捕 星島日報，2009年3月4號</ref><ref>[http://www.shxb.net/html/20090304/20090304_131236.shtml 涉嫌藏毒 关楚耀卫诗日本被捕] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20140531143539/http://www.shxb.net/html/20090304/20090304_131236.shtml |date=2014年5月31號 }} 生活新报</ref>。之後兩人先後獲釋返港。 2021年2月，驚安之殿堂因為將[[台灣]]商品放去[[中華人民共和國旗]]貨架標示，受台灣等地質疑立場親共嘅事件。<ref>{{Cite web |url=https://news.cts.com.tw/cts/life/202102/202102162031419.html |title=日本唐吉訶德開賣台灣商品！貨架竟標「中國、五星旗」 |access-date=2021-11-04 |archive-date=2021-02-16 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210216123710/https://news.cts.com.tw/cts/life/202102/202102162031419.html |url-status=live }}</ref> == 註 == {{NoteFoot}} == 參考 == {{reflist}} [[Category:日本公司]] [[Category:百貨公司]] {{Retail-company-stub}} m4tl1ly7n2iwzmrdwbwe8waznukaqjh 1865181 1865180 2022-08-19T05:01:26Z 42.98.179.168 wikitext text/x-wiki {{Infobox company | name = 株式會社唐吉訶德<br /><small>{{lang|ja|株式会社ドン・キホーテ}}</small> | name_en = Don Quijote Co., Ltd. | logo = | logo_size = | logo_caption = | image = Don Quijote Headquarters -01.jpg | image_size = 270px | image_caption = 中目黑總店，同時係總部所在地 | type = [[非上市公司]] | trading_name = 唐吉訶德（{{lang|ja|ドン・キホーテ}}） | native_name = | native_name_lang = <!-- 公司名原文語言嘅ISO 639-1代碼。例如填寫「ja」表示日語文。 --> | other_name = Donki（{{lang|ja|ドンキ}}） | traded_as = | local_code_name = JP | local_code = 3011001096370 | foundation = {{Start date and age|1980|09|05}}（創業）<br/>2013年8月14日（現公司法人成立） | founder = {{link-ja|安田隆夫}} | location = {{JPN}}〒153-0042<br />[[東京都]][[目黑區]][[青葉台 (目黑區)|青葉台]]2丁目19番10號 | locations = 163分店（2011年2月） | area_served = {{JPN}}<br>{{SIN}}<br>{{HKG}}<br>{{MAC}}<br>{{TWN}}<br>{{MAS}}<br>{{USA}}（含[[夏威夷]]）<br>{{THA}} | industry = [[零售]] | products = 成衣、食品、首飾、家居用品、工具、體育用品、電子產品 | key people = | slogan = 省錢殿堂（{{lang|ja|激安の殿堂 / 驚安の殿堂}}）<ref group="註">日文「激安」係指非常之平嘅意思。後來亦使用意思相近嘅「驚安」替代。</ref> <br>情熱價格（{{SIN}}） | market_cap = [[日元|¥]]154,796,553,000 <small>(2010)</small> | revenue = {{increase}} [[日元|¥]]4870 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4">{{cite web|url=http://www.sharedresearch.jp/en/Don_Quijote_Co_Ltd_%287532%29#Income_Statement|title=Shared Research report - Don Quijote|url-status=dead|archiveurl=https://web.archive.org/web/20111011125030/http://www.sharedresearch.jp/en/Don_Quijote_Co_Ltd_(7532)#Income_Statement|archivedate=2011-10-11|accessdate=2011-09-14}}</ref> | operating_income = {{increase}} ¥211 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | net_income = {{increase}} ¥102 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | assets = {{increase}} ¥3020 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | equity = {{increase}} ¥1068 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | num_employees = 4,391 | parent = {{link-ja|泛太平洋國際控股|パン・パシフィック・インターナショナルホールディングス}} 100% | homepage = {{url|https://www.donki.com/}} | width = 300px }} [[File:Don Don Donki Hong Kong opening queue 201907.jpg|thumb|250px|驚安之殿堂香港尖沙咀分店]] '''驚安之殿堂'''（英文：'''Don Don Donki'''）（{{jpn|j=ドン・キホーテ|hg=<!--略-->|rm=don-kihōte|f=y}}，''Don Quijote''），又叫'''激安殿堂'''，係[[日本]]一間連鎖式[[折扣店]]。香港店經營係由[[恒基兆業發展]]旗下嘅[[UNY HK]]負責<ref>{{引網|url=https://www.edigest.hk/article/199284/%e7%86%b1%e8%a9%b1/donki-%e9%a9%9a%e5%ae%89-%e6%bf%80%e5%ae%89-%e5%89%b5%e8%be%a6%e4%ba%ba%e6%9b%be%e6%ad%b7%e5%a4%b1%e6%a5%ad%e4%bd%8e%e8%b0%b7-%e9%9d%a0%e6%89%93%e9%ba%bb%e9%9b%80%e8%b3%ba%e9%8c%a2%e7%bf%bb%e8%ba%ab/|title=Donki係叫激安定驚安？創辦人曾歷失業低谷 如何靠打麻雀賺錢鹹魚翻身 打造逾700億銷售王國 {{!}} 熱話|date=2020-11-02|website=經濟一週|language=en-US|access-date=2020-11-05}}</ref>。 Donki總店喺[[東京]][[中目黑]]，依家[[日本]]國內有超過160間分店；[[美國]][[夏威夷]]有28間分店<ref group="註">分別以Don Quijote（USA）、Marukai Wholesale Mart、Times、Shima's Supermarket、Fujioka's Wine Times同埋Big Save嘅名營業。</ref>，[[加州]]有10間分店<ref group="註">分別以Marukai Market、Tokyo Central同埋Tokyo Central & Main嘅名營業。</ref>；2017年12月1號喺[[新加坡]]設立第一間分店，依家喺新加坡一共設有10間分店（包括1間「甜薯工埸」專賣店）；喺[[泰國]][[曼谷]]有2間分店；2019年7月喺[[香港]]設立第一間分店，依家喺香港一共設有9間分店；2021年1月19號喺[[台灣]]開設第一間分店；[[馬來西亞]]第一間分店亦喺同年3月19號喺[[吉隆坡]][[武吉免登]]開幕<ref>{{cite web|url=https://www.orientaldaily.com.my/news/central/2021/03/19/399526|title=Don Don Donki開張　民眾一早大排長龍|date=2021-03-19 |publisher=馬來西亞東方網}}</ref>。 ==主題曲== Donki商店入面播放嘅招牌歌曲叫「奇蹟購物」（ミラククルルョッッング），由Donki商店店員 Maimi Tanaka （田中マイミ）演唱。 ==商店== ===香港=== 驚安之殿堂喺2019年登陸香港，分店包括： *[[尖沙咀]][[美麗華商場]]二期（2019年7月12號開張） *[[荃灣]][[海之戀]]商場（2019年12月12號開張） *[[銅鑼灣]][[珠城大廈|名珠城]]（2020年7月7號開張） *[[中環]][[100QRC]]（2020年10月15號開張）<ref>{{cite news|url=https://www.weekendhk.com/1067780/dining/激安殿堂-驚安之殿堂-中環-分店/|title=激安殿堂（驚安之殿堂）10月進駐中環開第4間分店！ 佔地1.7萬呎|newspaper=新假期|date=2020-07-31|access-date=2020-09-17}}</ref> *[[將軍澳]][[澳南海岸]]商場（2020年11月11號開張）<ref>{{引網|url=https://www.weekendhk.com/1019735/lifestyle/donki-%e5%b0%87%e8%bb%8d%e6%be%b3-%e6%bf%80%e5%ae%89%e6%ae%bf%e5%a0%82-%e6%be%b3%e5%8d%97%e6%b5%b7%e5%b2%b8/|title=DONKI確認11月11日開將軍澳分店！開24小時 佔地2.5萬呎 一層行勻美妝＋零食＋乾貨｜敗家雜貨場 {{!}} 生活|last=新假期|date=2020-10-27|website=新假期|language=en-US|access-date=2020-11-05}}</ref> *[[小西灣]][[藍灣半島|藍灣廣場]]（2021年2月4號開張）<ref>{{cite news|url=https://news.mingpao.com/pns/經濟/article/20200915/s00004/1600107329921/驚安之殿堂租藍灣半島舖增據點|title=驚安之殿堂租藍灣半島舖增據點|newspaper=[[明報]]|date=2020-09-15|access-date=2020-09-17}}</ref> *[[屯門]][[屯門市廣場]]（2021年7月20號開張） *[[觀塘]][[淘大商場]]（2022年1月20號開張） *[[紅磡]][[黃埔花園|黃埔天地]]2期時尚坊（2022年8月17號開張） ;情熱笑店Jonetz Market *[[港島]][[山頂廣場]] （2020年12月18號開張） ====期間限定店==== 2020年10月，喺旺角The Forest開設期間限定店，係第一次喺[[香港]]開設期間限定店，賣[[生果]]、[[化妝品]]等。 2020年12月14號，喺[[上水匯]]開設期間限定店，賣生果、化妝品、[[聖誕]][[禮品]]等，原本計劃開到12月28號，之後延長至2021年1月4號。 2021年1月25日至2月28號，喺[[荃灣]][[愉景新城]]開設期間限定店，賣生果、化妝品、[[農曆新年|新年]]禮品等。 ===澳門=== [[澳門]]首間分店預計喺2021年下旬開幕，座落喺[[澳門半島]][[筷子基]][[信步閒庭]]地面層同一層，依家店鋪仲裝修緊。 ===馬來西亞=== 截至2021年4月1號，[[馬來西亞]]只有1間分店： *[[吉隆坡]][[武吉免登]]（開放時間：上晝8點至半夜12點） ==事件== 2004年12月13號，[[埼玉縣]][[埼玉市]]嘅 Donki「浦和花月店」同「大宮大和田店」發生連續放火事件，其中花月店造成3名店員死亡。2004年12月15號，大宮大和田店再畀同一人放火。其後[[警方]]拘捕一名40幾歲女疑犯，最終罪名成立，被判[[終身監禁]]<ref>[https://web.archive.org/web/20081106141731/http://search.japantimes.co.jp/cgi-bin/nn20070324a6.html Don Quijote store arsonist gets life for three deaths] The Japan Times, March 24, 2007</ref>。 2009年2月24號，[[香港]]歌手[[關楚耀]]同[[衞詩]]喺[[東京]][[旅遊]]期間，喺[[澀谷]][[道玄坂]]Donki分店內被懷疑企圖[[偷竊]]。警方到場調查後發現關楚耀身上藏有[[大麻]]，兩人被扣留<ref>關楚耀衞詩涉谷藏大麻被捕 星島日報，2009年3月4號</ref><ref>[http://www.shxb.net/html/20090304/20090304_131236.shtml 涉嫌藏毒 关楚耀卫诗日本被捕] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20140531143539/http://www.shxb.net/html/20090304/20090304_131236.shtml |date=2014年5月31號 }} 生活新报</ref>。之後兩人先後獲釋返港。 2021年2月，驚安之殿堂因為將[[台灣]]商品放去[[中華人民共和國旗]]貨架標示，受台灣等地質疑立場親共嘅事件。<ref>{{Cite web |url=https://news.cts.com.tw/cts/life/202102/202102162031419.html |title=日本唐吉訶德開賣台灣商品！貨架竟標「中國、五星旗」 |access-date=2021-11-04 |archive-date=2021-02-16 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210216123710/https://news.cts.com.tw/cts/life/202102/202102162031419.html |url-status=live }}</ref> == 註 == {{NoteFoot}} == 參考 == {{reflist}} [[Category:日本公司]] [[Category:百貨公司]] {{Retail-company-stub}} 8wvluigym39l1z219hk234u08dnty0x 1865184 1865181 2022-08-19T05:06:40Z 14.0.236.93 wikitext text/x-wiki {{Infobox company | name = 株式會社唐吉訶德<br /><small>{{lang|ja|株式会社ドン・キホーテ}}</small> | name_en = Don Quijote Co., Ltd. | logo = | logo_size = | logo_caption = | image = Don Quijote Headquarters -01.jpg | image_size = 270px | image_caption = 中目黑總店，同時係總部所在地 | type = [[非上市公司]] | trading_name = 唐吉訶德（{{lang|ja|ドン・キホーテ}}） | native_name = | native_name_lang = <!-- 公司名原文語言嘅ISO 639-1代碼。例如填寫「ja」表示日語文。 --> | other_name = Donki（{{lang|ja|ドンキ}}） | traded_as = | local_code_name = JP | local_code = 3011001096370 | foundation = {{Start date and age|1980|09|05}}（創業）<br/>2013年8月14日（現公司法人成立） | founder = {{link-ja|安田隆夫}} | location = {{JPN}}〒153-0042<br />[[東京都]][[目黑區]][[青葉台 (目黑區)|青葉台]]2丁目19番10號 | locations = 163分店（2011年2月） | area_served = {{JPN}}<br>{{SIN}}<br>{{HKG}}<br>{{MAC}}<br>{{TWN}}<br>{{MAS}}<br>{{USA}}（含[[夏威夷]]）<br>{{THA}} | industry = [[零售]] | products = 成衣、食品、首飾、家居用品、工具、體育用品、電子產品 | key people = | slogan = 省錢殿堂（{{lang|ja|激安の殿堂 / 驚安の殿堂}}）<ref group="註">日文「激安」係指非常之平嘅意思。後來亦使用意思相近嘅「驚安」替代。</ref> <br>情熱價格（{{SIN}}） | market_cap = [[日元|¥]]154,796,553,000 <small>(2010)</small> | revenue = {{increase}} [[日元|¥]]4870 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4">{{cite web|url=http://www.sharedresearch.jp/en/Don_Quijote_Co_Ltd_%287532%29#Income_Statement|title=Shared Research report - Don Quijote|url-status=dead|archiveurl=https://web.archive.org/web/20111011125030/http://www.sharedresearch.jp/en/Don_Quijote_Co_Ltd_(7532)#Income_Statement|archivedate=2011-10-11|accessdate=2011-09-14}}</ref> | operating_income = {{increase}} ¥211 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | net_income = {{increase}} ¥102 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | assets = {{increase}} ¥3020 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | equity = {{increase}} ¥1068 億 <small>(2010)</small><ref name="FY2010 Q4" /> | num_employees = 4,391 | parent = {{link-ja|泛太平洋國際控股|パン・パシフィック・インターナショナルホールディングス}} 100% | homepage = {{url|https://www.donki.com/}} | width = 300px }} [[File:Don Don Donki Hong Kong opening queue 201907.jpg|thumb|250px|驚安之殿堂香港尖沙咀分店]] '''驚安之殿堂'''（英文：'''Don Don Donki'''）（{{jpn|j=ドン・キホーテ|hg=<!--略-->|rm=don-kihōte|f=y}}，''Don Quijote''），又叫'''激安殿堂'''，係[[日本]]一間連鎖式[[折扣店]]。香港店經營係由[[恒基兆業發展]]旗下嘅[[UNY HK]]負責<ref>{{引網|url=https://www.edigest.hk/article/199284/%e7%86%b1%e8%a9%b1/donki-%e9%a9%9a%e5%ae%89-%e6%bf%80%e5%ae%89-%e5%89%b5%e8%be%a6%e4%ba%ba%e6%9b%be%e6%ad%b7%e5%a4%b1%e6%a5%ad%e4%bd%8e%e8%b0%b7-%e9%9d%a0%e6%89%93%e9%ba%bb%e9%9b%80%e8%b3%ba%e9%8c%a2%e7%bf%bb%e8%ba%ab/|title=Donki係叫激安定驚安？創辦人曾歷失業低谷 如何靠打麻雀賺錢鹹魚翻身 打造逾700億銷售王國 {{!}} 熱話|date=2020-11-02|website=經濟一週|language=en-US|access-date=2020-11-05}}</ref>。 Donki總店喺[[東京]][[中目黑]]，依家[[日本]]國內有超過160間分店；[[美國]][[夏威夷]]有28間分店<ref group="註">分別以Don Quijote（USA）、Marukai Wholesale Mart、Times、Shima's Supermarket、Fujioka's Wine Times同埋Big Save嘅名營業。</ref>，[[加州]]有10間分店<ref group="註">分別以Marukai Market、Tokyo Central同埋Tokyo Central & Main嘅名營業。</ref>；2017年12月1號喺[[新加坡]]設立第一間分店，依家喺新加坡一共設有10間分店（包括1間「甜薯工埸」專賣店）；喺[[泰國]][[曼谷]]有2間分店；2019年7月喺[[香港]]設立第一間分店，依家喺香港一共設有9間分店；2021年1月19號喺[[台灣]]開設第一間分店；[[馬來西亞]]第一間分店亦喺同年3月19號喺[[吉隆坡]][[武吉免登]]開幕<ref>{{cite web|url=https://www.orientaldaily.com.my/news/central/2021/03/19/399526|title=Don Don Donki開張　民眾一早大排長龍|date=2021-03-19 |publisher=馬來西亞東方網}}</ref>。 ==主題曲== Donki商店入面播放嘅招牌歌曲叫「奇蹟購物」（ミラクルショッピング 〜ドン・キホーテのテーマ〜），由Donki商店店員 Maimi Tanaka （田中マイミ）演唱。 ==商店== ===香港=== 驚安之殿堂喺2019年登陸香港，分店包括： *[[尖沙咀]][[美麗華商場]]二期（2019年7月12號開張） *[[荃灣]][[海之戀]]商場（2019年12月12號開張） *[[銅鑼灣]][[珠城大廈|名珠城]]（2020年7月7號開張） *[[中環]][[100QRC]]（2020年10月15號開張）<ref>{{cite news|url=https://www.weekendhk.com/1067780/dining/激安殿堂-驚安之殿堂-中環-分店/|title=激安殿堂（驚安之殿堂）10月進駐中環開第4間分店！ 佔地1.7萬呎|newspaper=新假期|date=2020-07-31|access-date=2020-09-17}}</ref> *[[將軍澳]][[澳南海岸]]商場（2020年11月11號開張）<ref>{{引網|url=https://www.weekendhk.com/1019735/lifestyle/donki-%e5%b0%87%e8%bb%8d%e6%be%b3-%e6%bf%80%e5%ae%89%e6%ae%bf%e5%a0%82-%e6%be%b3%e5%8d%97%e6%b5%b7%e5%b2%b8/|title=DONKI確認11月11日開將軍澳分店！開24小時 佔地2.5萬呎 一層行勻美妝＋零食＋乾貨｜敗家雜貨場 {{!}} 生活|last=新假期|date=2020-10-27|website=新假期|language=en-US|access-date=2020-11-05}}</ref> *[[小西灣]][[藍灣半島|藍灣廣場]]（2021年2月4號開張）<ref>{{cite news|url=https://news.mingpao.com/pns/經濟/article/20200915/s00004/1600107329921/驚安之殿堂租藍灣半島舖增據點|title=驚安之殿堂租藍灣半島舖增據點|newspaper=[[明報]]|date=2020-09-15|access-date=2020-09-17}}</ref> *[[屯門]][[屯門市廣場]]（2021年7月20號開張） *[[觀塘]][[淘大商場]]（2022年1月20號開張） *[[紅磡]][[黃埔花園|黃埔天地]]2期時尚坊（2022年8月17號開張） ;情熱笑店Jonetz Market *[[港島]][[山頂廣場]]（2020年12月18號開張） ====期間限定店==== 2020年10月，喺旺角The Forest開設期間限定店，係第一次喺[[香港]]開設期間限定店，賣[[生果]]、[[化妝品]]等。 2020年12月14號，喺[[上水匯]]開設期間限定店，賣生果、化妝品、[[聖誕]][[禮品]]等，原本計劃開到12月28號，之後延長至2021年1月4號。 2021年1月25日至2月28號，喺[[荃灣]][[愉景新城]]開設期間限定店，賣生果、化妝品、[[農曆新年|新年]]禮品等。 ===澳門=== [[澳門]]首間分店預計喺2021年下旬開幕，座落喺[[澳門半島]][[筷子基]][[信步閒庭]]地面層同一層，依家店鋪仲裝修緊。 ===馬來西亞=== 截至2021年4月1號，[[馬來西亞]]只有1間分店： *[[吉隆坡]][[武吉免登]]（開放時間：上晝8點至半夜12點） ==事件== 2004年12月13號，[[埼玉縣]][[埼玉市]]嘅 Donki「浦和花月店」同「大宮大和田店」發生連續放火事件，其中花月店造成3名店員死亡。2004年12月15號，大宮大和田店再畀同一人放火。其後[[警方]]拘捕一名40幾歲女疑犯，最終罪名成立，被判[[終身監禁]]<ref>[https://web.archive.org/web/20081106141731/http://search.japantimes.co.jp/cgi-bin/nn20070324a6.html Don Quijote store arsonist gets life for three deaths] The Japan Times, March 24, 2007</ref>。 2009年2月24號，[[香港]]歌手[[關楚耀]]同[[衞詩]]喺[[東京]][[旅遊]]期間，喺[[澀谷]][[道玄坂]]Donki分店內被懷疑企圖[[偷竊]]。警方到場調查後發現關楚耀身上藏有[[大麻]]，兩人被扣留<ref>關楚耀衞詩涉谷藏大麻被捕 星島日報，2009年3月4號</ref><ref>[http://www.shxb.net/html/20090304/20090304_131236.shtml 涉嫌藏毒 关楚耀卫诗日本被捕] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20140531143539/http://www.shxb.net/html/20090304/20090304_131236.shtml |date=2014年5月31號 }} 生活新报</ref>。之後兩人先後獲釋返港。 2021年2月，驚安之殿堂因為將[[台灣]]商品放去[[中華人民共和國旗]]貨架標示，受台灣等地質疑立場親共嘅事件。<ref>{{Cite web |url=https://news.cts.com.tw/cts/life/202102/202102162031419.html |title=日本唐吉訶德開賣台灣商品！貨架竟標「中國、五星旗」 |access-date=2021-11-04 |archive-date=2021-02-16 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210216123710/https://news.cts.com.tw/cts/life/202102/202102162031419.html |url-status=live }}</ref> == 註 == {{NoteFoot}} == 參考 == {{reflist}} [[Category:日本公司]] [[Category:百貨公司]] {{Retail-company-stub}} d0jovm7m8unlu8b3u3gsz19zznqfxjl 0 232367 1865023 1451826 2022-08-18T16:42:22Z H78c67c 123770 wikitext text/x-wiki {{Infobox settlement |name = 鄂荷次克綜合振興局 |native_name = {{nobold|オホーツク総合振興局}} |native_name_lang = ja |official_name = Ohōtsuku-sōgō-shinkōkyoku |image_map = Abashiri Subprefecture.png |seat = [[網走]] |seat_type = 首府 |subdivision_type = 都道府縣 |subdivision_name = [[北海道]] |area_magnitude = |area_total_km2 = 10690.09 |area_footnotes = |population_total = 275091 |population_as_of = 2020年5月31號 |population_footnotes = |population_note = |population_density_km2 = auto }} '''鄂荷次克綜合振興局'''（{{jpn|j=オホーツク総合振興局|hg=オホーツクそうごうしんこうきょく|rm=Ohōtsuku sōgō shinkōkyoku|f=y}}）係[[日本]][[北海道]]一個[[振興局|綜合振興局]]，2010年4月1號改組之前叫'''網走支廳'''，首府喺[[網走]]，最大城市係[[北見]]。 == 歷史 == 網走支廳喺1987年設立，管轄範圍包含原本屬於[[北見國]]嘅[[網走郡]]、[[斜里郡]]、[[常呂郡]]同[[紋別郡]]。2010年北海道支廳改組嘅時候，唔學似其他支廳沿用舊名，而係叫做'''鄂荷次克綜合振興局'''。 == 地理 == === 市 === * [[北見]]（首府） * [[網走]] * [[紋別]] === 町同村 === * [[網走郡]]：[[大空町]]、[[美幌町]]、[[津別町]] * [[斜里郡]]：[[斜里町]]、[[清里町]]、[[小清水町]] * [[常呂郡]]：[[訓子府町]]、[[置戶町]]、[[佐呂間町]] * [[紋別郡]]：[[遠輕町]]、[[湧別町]]、[[瀧上町]]、[[興部町]]、[[西興部村]]、[[雄武町]] == 出面網頁 == *{{官網|http://www.okhotsk.pref.hokkaido.lg.jp/}} {{鄂荷次克綜合振興局}} [[Category:北海道振興局]] sxfbqjbonfig881fmcv4dh7d0nl12p5 1865024 1865023 2022-08-18T16:43:44Z H78c67c 123770 /* 市 */ wikitext text/x-wiki {{Infobox settlement |name = 鄂荷次克綜合振興局 |native_name = {{nobold|オホーツク総合振興局}} |native_name_lang = ja |official_name = Ohōtsuku-sōgō-shinkōkyoku |image_map = Abashiri Subprefecture.png |seat = [[網走]] |seat_type = 首府 |subdivision_type = 都道府縣 |subdivision_name = [[北海道]] |area_magnitude = |area_total_km2 = 10690.09 |area_footnotes = |population_total = 275091 |population_as_of = 2020年5月31號 |population_footnotes = |population_note = |population_density_km2 = auto }} '''鄂荷次克綜合振興局'''（{{jpn|j=オホーツク総合振興局|hg=オホーツクそうごうしんこうきょく|rm=Ohōtsuku sōgō shinkōkyoku|f=y}}）係[[日本]][[北海道]]一個[[振興局|綜合振興局]]，2010年4月1號改組之前叫'''網走支廳'''，首府喺[[網走]]，最大城市係[[北見]]。 == 歷史 == 網走支廳喺1987年設立，管轄範圍包含原本屬於[[北見國]]嘅[[網走郡]]、[[斜里郡]]、[[常呂郡]]同[[紋別郡]]。2010年北海道支廳改組嘅時候，唔學似其他支廳沿用舊名，而係叫做'''鄂荷次克綜合振興局'''。 == 地理 == === 市 === * [[北見]] * [[網走]]（首府） * [[紋別]] === 町同村 === * [[網走郡]]：[[大空町]]、[[美幌町]]、[[津別町]] * [[斜里郡]]：[[斜里町]]、[[清里町]]、[[小清水町]] * [[常呂郡]]：[[訓子府町]]、[[置戶町]]、[[佐呂間町]] * [[紋別郡]]：[[遠輕町]]、[[湧別町]]、[[瀧上町]]、[[興部町]]、[[西興部村]]、[[雄武町]] == 出面網頁 == *{{官網|http://www.okhotsk.pref.hokkaido.lg.jp/}} {{鄂荷次克綜合振興局}} [[Category:北海道振興局]] awek0uule042tf40o3sly8y711f0rhu 0 232865 1865089 1823375 2022-08-19T01:25:22Z 219.76.35.143 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 女藝人 | 姓名 = 施匡翹 | 圖片 = 施匡翹.jpg | 圖片簡介 = 2020年7月，施匡翹出席[[謝高晉]]《仲夏日記》Live Music Show 跳舞綵排 <!--原有照片早前已被管理員同意禁用--> | 羅馬拼音 = Sze Hong Kiu | 英文名 = Zaina Sze | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = | 民族 = [[漢族]] | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1996|5|16}} | 出生地點 = {{HKG-GBR}} | 語言 = [[中華民國國文|國語]]、[[英文]]、[[粵語]]、[[臺灣話|台語]] | 職業 = [[歌手]]、[[模特兒]] | 教育程度 = 幼兒教育學士 | 母校 = {{HK}}[[嘉諾撒培德書院]]<!--<ref>{{Cite web|title=My good teachers|url=https://www.instagram.com/p/lRrhg4NzOK/|accessdate=2020-08-09|date=2014-03-08|work=[[Instagram]]（zaina_sze）|language=zh-HK}}</ref>--><br>{{flagicon|HKG}} [[香港公開大學]] | 宗教信仰 = | 演奏樂器 = [[鋼琴]] | 出道日期 = 2019年 | 出道地點 = {{HKG}} | 出道作 = 《初心》、《[[我和殭屍有個約會II]]》主題曲《假如真的再有約會》 | 代表作 = '''歌曲'''：{{ubl|《Stay》}} | 活躍年代 = 2019年開始 | 唱片公司 = 臻世娛樂（2019年開始） | 經紀公司 = 臻世娛樂（2019年開始） | 相關團體 = 臻世娛樂（2019年開始）<br>[[新城電台]]（合作）（2019年開始）<br>[[無綫電視]]（合作）（2021年開始）<br>[[微辣]]（合作）（2021年開始） | 網站 = {{Instagram|zaina_sze}}<br>{{Facebook|zaina.sze}}<br>{{Youtube|channel=UCR10ZJQ1S1zbxAvhD8Gxfzw}}<br>[https://t.me/zainaszefairytg Telegram - zainaszefairytg] | 獎項 = 《[[2021年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2021]]》 - 勁爆突破歌手<br>《[[2020年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2020]]》 - 勁爆人氣偶像<br>《[[2019年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2019]]》 - 勁爆劇場版歌曲《初心》 }} '''施匡翹'''（{{lang-en|Zaina Sze Hong Kiu}}，{{bd|1996年|5月16號}}<ref>{{Cite news|title=施匡翹獲翻版發哥慶生|url=https://www.singtao.ca/4253326/2020-05-15/post-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e7%8d%b2%e7%bf%bb%e7%89%88%e7%99%bc%e5%93%a5%e6%85%b6%e7%94%9f/?variant=zh-hk|accessdate=2020-06-23|date=2020-05-15|work=[[星島日報]]（[[加拿大]]）|language=zh-HK|archive-date=2020-08-23|archive-url=https://web.archive.org/web/20200823193231/https://www.singtao.ca/4253326/2020-05-15/post-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e7%8d%b2%e7%bf%bb%e7%89%88%e7%99%bc%e5%93%a5%e6%85%b6%e7%94%9f/?variant=zh-hk|url-status=live}}</ref>）係[[香港]]女歌手及演員，2019年出道。 ==簡歷== 施匡翹2019年加入[[臻世娛樂]]，成為旗下藝人而正式出道。同年同師姐[[蔣嘉瑩]]一齊翻唱《假如真的再有約會》女女合唱版橫掃多個獎項，同埋憑個人首支單曲《初心》獲[[新城電台]]頒發「勁爆劇場版歌曲獎」<ref>{{Cite news|title=施匡翹首支單曲《初心》獲新城頒獎禮獎項|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20191215/00282_021.html|work=[[東方日報 (香港)|東方日報]]|accessdate=2020-06-23|date=2019-12-15|language=zh-HK|archive-date=2021-01-24|archive-url=https://web.archive.org/web/20210124121330/https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20191215/00282_021.html|url-status=live}}</ref>。同年佢開始喺[[新城電台]]「[[共享音樂空間]]」音樂節目《猜情尋》做主持人<ref name=metro>{{Cite work |url= http://www.metroradio.com.hk/997/Program/ProgramDetail.aspx?ProgramID=9b3458a9-af60-4a5d-a3d2-e962b6ea5cba|title=新城廣播有限公司 節目「猜情尋」|work=[[新城電台]]|access-date=2019年11月6號|language=zh-hant}}</ref>。 2020年佢獲得《[[2020年度勁歌金曲得獎名單|2020年度勁歌金曲頒獎典禮]]》「年度最佳進步獎銅獎」、《第五屆VIP音樂榜頒獎典禮》「VIP熱播新人金獎」、《AEG Music Channel音樂排行榜頒獎典禮2020》「鑽石新人獎」同「鑽石觸目人氣偶像獎」等嘅多個獎項。 2021年2月，佢開咗個人 [[YouTube]] 頻道，開始拍攝同上傳日常生活 [[Vlog]]；12月開咗第一個個個人演唱會「Zaina Sze施匡翹Stay音樂會」，仲同[[澳門]]網媒[[微辣]]一齊推出演唱會宣傳片<ref>{{Cite work|url=https://youtube.com/watch?v=Q2O82_KoiYw|title=兩個女仔鐘意同一個男生 │微辣 Manner - YouTube |work=[[YouTube]]（微辣 Manner）|access-date=2022-01-06|language=zh-hant}}</ref>。 == 音樂作品 == === 單曲 === ;2019年 *《假如真的再有約會》女女合唱版（ft. [[蔣嘉瑩]]） *《初心》 ; 2020年 *《耳仔軟》 *《差不多小姐》 ;2021年 *《康復期》 *《Stay》 === 其他歌曲 === ;2022年 *《今年好笑口》（同群星合唱） *《[[一起向未來]]》（同群星合唱） ;2019年 *《盧師動眾》（同[[盧宛茵]]、[[鄭敬基]]、[[蔣嘉瑩]]、[[蘇慧恩]]同埋[[謝志豪]]合唱） === 派台歌成績 === {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''派台歌曲成績（[[香港四台冠軍歌曲及頒獎禮獲獎一覽|四台]]）''' |- | width="160"| 唱片 || width="160"| 歌曲 || width="50"| 903 || width="50"| RTHK || width="50"| 997 || width="50"| TVB || colspan=2 width="370"| 備註 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''2019年''' |- | || 初心 || - || - || 18 || - || colspan=2| 首支個人單曲 |- | || 假如真的再有約會 || - || - || - || - || colspan=2| 翻唱[[蔣嘉瑩]]作品<br />同蔣嘉瑩合唱 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''派台歌曲成績（五台）''' |- | width="160"| 唱片 || width="160"| 歌曲 || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌曲|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || width="50"| [[Chill Club 推介榜|ViuTV]] || colspan=2 width="250"| 備註 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''2020年''' |- | || 耳仔軟 || - || 15 || 3 || - || × || |- | || 差不多小姐 || - || - || 4 || 5 || × || 加拿大至 HIT 中文歌曲排行榜：12 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''2021年''' |- | || 康復期 || - || - || 3 || 4 || - || |- | || Stay || - || 8 || '''1''' || 3 || - || '''首支冠軍歌''' |} {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''各台冠軍歌總數''' |- | rowspan="2"| [[歷年香港四台冠軍歌曲一覽|四台]]{{fn|a}} || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌曲|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || colspan=3 width="160"| 備註 |- | '''0''' || '''0''' || '''1''' || '''0''' || colspan=2| '''四台冠軍歌總數：0''' |- | rowspan="2"| 五台{{fn|b}} || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌曲|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || width="50"| [[Chill Club 推介榜|ViuTV]] || width="260"| 備註 |- | '''0''' || '''0''' || '''1''' || '''0''' || '''0''' || '''五台冠軍歌總數：0''' |} *（*）上緊榜 *（-）未能上榜 *（×）無派去嗰個台 *（'''(1)'''）兩週冠軍 * {{fnb|a}}包括2020年後嘅冠軍歌曲 * {{fnb|b}}2020年開始 === 音樂錄像 === * 2019年：[[盧宛茵]]《盧師動眾》 === 電影 === * 2020年：《[[無間行者之生死潛行]]》 飾 餐廳情侶 === 電台節目 === * 2019年：[[新城知訊台]]《共享音樂空間 - 猜情尋》 - 主持 === 曾參與演唱會 === * 2019年：盧宛茵《盧師動眾Madam Show》[[棟篤笑]]2019（[[麥花臣場館]]） * 2020年：《MOMAX × 施匡翹 Zaina 「About Love」Go live》慈善網上音樂會 === 演唱會 === * 2021年：《Zaina Sze施匡翹Stay音樂會》（[[九龍灣國際展貿中心]] Music Zone） === 廣告／代言人 === * 2017年：[[渣打銀行 (香港)|渣打銀行]]「[[鄭秀文]] × 渣打先理財 × [[亞洲萬里通]]」（同[[鄭秀文]]合作）<ref>{{Cite web|title=很高興有幸和 Sammi 一起拍攝 更可以和她 selfie 也真的太幸運了|url=https://www.instagram.com/p/BVRny_mhDl2/|date=2017-06-13|work=Instagram（zaina_sze）|language=zh-HK}}</ref> * 2018年：[[邦民日本財務]]「《I 葛 a dream》精華篇」（同[[葛民輝]]合作） * 2018年：[[海洋公園]]「歌酒節2018」<ref>{{Cite web|title=《海洋公園歌酒節2018 電視廣告》嘆得獎啤酒，享星級美食！|url=https://www.youtube.com/watch?v=C4L52Eh1yVQ|date=2018-03-05|work=[[YouTube]]（海洋公園）|language=zh-HK}}</ref> * 2018年：[[嘉悅美容]] EMlookreal 代言人 * 2021年：[[Lumorro]] Luv-ion 二合一隨身智能殺菌淨化器<ref>{{Cite web|title=施匡翹 Zaina Sze × Lumorro 2021年全新廣告《Luv-ion貼身跟住妳》|url=https://www.youtube.com/watch?v=Xp62E3q4hXc|date=2021-04-14|work=YouTube（Lumorro）|language=zh-HK}}</ref> == 獎項 == ;2019年 *《第四屆VIP音樂榜頒獎典禮》 - 熱播經典金曲獎（《假如真的再有約會》） *《[[2019年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2019]]》 - 勁爆劇場版歌曲獎（《初心》） *《第三屆廣東省流行鋼琴頒獎盛典》 - 年度新銳歌手獎<ref>{{Cite news|title=蔣嘉瑩獲最佳經典歌曲演繹獎 施匡翹奪新銳歌手獎|url=https://ol.mingpao.com/ldy/showbiz/latest/20200107/1578393813107/%e8%94%a3%e5%98%89%e7%91%a9%e7%8d%b2%e6%9c%80%e4%bd%b3%e7%b6%93%e5%85%b8%e6%ad%8c%e6%9b%b2%e6%bc%94%e7%b9%b9%e7%8d%8e-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e5%a5%aa%e6%96%b0%e9%8a%b3%e6%ad%8c%e6%89%8b%e7%8d%8e|work=[[明報|明報 OL 網]]|accessdate=2020-08-19|date=2020-01-07|language=zh-HK|archive-date=2020-01-08|archive-url=https://web.archive.org/web/20200108184236/https://ol.mingpao.com/ldy/showbiz/latest/20200107/1578393813107/%e8%94%a3%e5%98%89%e7%91%a9%e7%8d%b2%e6%9c%80%e4%bd%b3%e7%b6%93%e5%85%b8%e6%ad%8c%e6%9b%b2%e6%bc%94%e7%b9%b9%e7%8d%8e-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e5%a5%aa%e6%96%b0%e9%8a%b3%e6%ad%8c%e6%89%8b%e7%8d%8e|url-status=live}}</ref> ;2020年 *《[[2020年度勁歌金曲得獎名單|2020年度勁歌金曲頒獎典禮]]》 - 年度最佳進步獎銅獎<ref>{{Cite news|title=施匡翹 年度最佳進步獎銅獎 2020年度勁歌金曲頒獎典禮|url=https://www.youtube.com/watch?v=_mXLzBEsMW0|work=[[TVB]]|accessdate=2021-01-24|date=2021-01-17|language=zh-HK|archive-date=2021-01-31|archive-url=https://web.archive.org/web/20210131105910/https://www.youtube.com/watch?v=_mXLzBEsMW0|url-status=live}}</ref> *《[[2020年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2020]]》 - 勁爆人氣偶像<ref>{{Cite news|title=「勁爆人氣偶像」施匡翹|url=https://www.youtube.com/watch?v=tLnYIn1CfKE|work=[[新城電台]]|accessdate=2021-01-07|date=2020-12-30|language=zh-HK|archive-date=2021-01-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20210109020437/https://www.youtube.com/watch?v=tLnYIn1CfKE|url-status=live}}</ref> *《[[2020年勁歌金曲優秀選第二回得獎名單|2020勁歌金曲優秀選第二回]]》 - 得獎歌曲《差不多小姐》<ref>{{Cite web|title=施匡翹《差不多小姐》得獎感受 - 勁歌金曲優秀選第二回|url=https://www.youtube.com/watch?v=APwAihTRZVw|accessdate=2021-01-07|date=2020-12-12|work=無綫電視|language=zh-HK|archive-date=2021-04-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20210421113533/https://www.youtube.com/watch?v=APwAihTRZVw|url-status=live}}</ref> *《第五屆VIP音樂榜頒獎典禮》 - VIP音樂榜《VIP熱播新人金獎》 *《AEG Music Channel音樂排行榜頒獎典禮2020》 - 《鑽石新人獎》同《鑽石觸目人氣偶像獎》 *《疫轉100嘉許禮》- 《疫轉100個人嘉許獎》 - 施匡翹 Zaina Sze ;2021年 *《AEG Music Channel音樂排行榜頒獎典禮2021》 - 鑽石跳舞歌曲《Stay》 *《[[2021年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2021]]》 - 勁爆突破歌手 == 參考 == {{reflist}} == 出面網頁 == {{Commonscat|Zaina Sze}} * {{Hkmdb name|111229}} * {{TVBartiste|szehongkiu}} * {{Facebook|zaina.sze}} * {{Instagram|zaina_sze}} * {{YouTube|c=UCR10ZJQ1S1zbxAvhD8Gxfzw}} [[Category:施氏|匡翹]] [[Category:香港女歌手]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:香港電影女演員]] [[Category:香港廣播節目主持]] [[Category:粵語流行音樂歌手]] 62fwy75ddl9ed5nek72izlauj9ua8s8 1865099 1865089 2022-08-19T01:50:02Z 14.0.236.93 取消LTA [[Special:Contributions/219.76.35.143|219.76.35.143]]([[User talk:219.76.35.143|傾偈]])嘅修改 ( oldid=1865089 ) wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 女藝人 | 姓名 = 施匡翹 | 圖片 = 施匡翹.jpg | 圖片簡介 = 2020年7月，施匡翹出席[[謝高晉]]《仲夏日記》Live Music Show 跳舞綵排 <!--原有照片早前已被管理員同意禁用--> | 羅馬拼音 = Sze Hong Kiu | 英文名 = Zaina Sze | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = | 民族 = [[漢族]] | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1996|5|16}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話]] | 職業 = 歌手、模特兒 | 教育程度 = 幼兒教育學士 | 母校 = [[嘉諾撒培德書院]]<!--<ref>{{Cite web|title=My good teachers|url=https://www.instagram.com/p/lRrhg4NzOK/|accessdate=2020-08-09|date=2014-03-08|work=[[Instagram]]（zaina_sze）|language=zh-HK}}</ref>--><br>[[香港公開大學]] | 宗教信仰 = | 演奏樂器 = [[鋼琴]] | 出道日期 = 2019年 | 出道地點 = {{HKG}} | 出道作 = 《初心》、《[[我和殭屍有個約會II]]》主題曲《假如真的再有約會》 | 代表作 = '''歌曲'''：{{ubl|《Stay》}} | 活躍年代 = 2019年開始 | 唱片公司 = 臻世娛樂（2019年開始） | 經紀公司 = 臻世娛樂（2019年開始） | 相關團體 = 臻世娛樂（2019年開始）<br>[[新城電台]]（合作）（2019年開始）<br>[[無綫電視]]（合作）（2021年開始）<br>[[微辣]]（合作）（2021年開始） | 網站 = {{Instagram|zaina_sze}}<br>{{Facebook|zaina.sze}}<br>{{Youtube|channel=UCR10ZJQ1S1zbxAvhD8Gxfzw}}<br>[https://t.me/zainaszefairytg Telegram - zainaszefairytg] | 獎項 = 《[[2021年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2021]]》 - 勁爆突破歌手<br>《[[2020年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2020]]》 - 勁爆人氣偶像<br>《[[2019年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2019]]》 - 勁爆劇場版歌曲《初心》 }} '''施匡翹'''（{{lang-en|Zaina Sze Hong Kiu}}，{{bd|1996年|5月16號}}<ref>{{Cite news|title=施匡翹獲翻版發哥慶生|url=https://www.singtao.ca/4253326/2020-05-15/post-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e7%8d%b2%e7%bf%bb%e7%89%88%e7%99%bc%e5%93%a5%e6%85%b6%e7%94%9f/?variant=zh-hk|accessdate=2020-06-23|date=2020-05-15|work=[[星島日報]]（[[加拿大]]）|language=zh-HK|archive-date=2020-08-23|archive-url=https://web.archive.org/web/20200823193231/https://www.singtao.ca/4253326/2020-05-15/post-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e7%8d%b2%e7%bf%bb%e7%89%88%e7%99%bc%e5%93%a5%e6%85%b6%e7%94%9f/?variant=zh-hk|url-status=live}}</ref>）係[[香港]]女歌手及演員，2019年出道。 ==簡歷== 施匡翹2019年加入[[臻世娛樂]]，成為旗下藝人而正式出道。同年同師姐[[蔣嘉瑩]]一齊翻唱《假如真的再有約會》女女合唱版橫掃多個獎項，同埋憑個人首支單曲《初心》獲[[新城電台]]頒發「勁爆劇場版歌曲獎」<ref>{{Cite news|title=施匡翹首支單曲《初心》獲新城頒獎禮獎項|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20191215/00282_021.html|work=[[東方日報 (香港)|東方日報]]|accessdate=2020-06-23|date=2019-12-15|language=zh-HK|archive-date=2021-01-24|archive-url=https://web.archive.org/web/20210124121330/https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20191215/00282_021.html|url-status=live}}</ref>。同年佢開始喺[[新城電台]]「[[共享音樂空間]]」音樂節目《猜情尋》做主持人<ref name=metro>{{Cite work |url= http://www.metroradio.com.hk/997/Program/ProgramDetail.aspx?ProgramID=9b3458a9-af60-4a5d-a3d2-e962b6ea5cba|title=新城廣播有限公司 節目「猜情尋」|work=[[新城電台]]|access-date=2019年11月6號|language=zh-hant}}</ref>。 2020年佢獲得《[[2020年度勁歌金曲得獎名單|2020年度勁歌金曲頒獎典禮]]》「年度最佳進步獎銅獎」、《第五屆VIP音樂榜頒獎典禮》「VIP熱播新人金獎」、《AEG Music Channel音樂排行榜頒獎典禮2020》「鑽石新人獎」同「鑽石觸目人氣偶像獎」等嘅多個獎項。 2021年2月，佢開咗個人 [[YouTube]] 頻道，開始拍攝同上傳日常生活 [[Vlog]]；12月開咗第一個個個人演唱會「Zaina Sze施匡翹Stay音樂會」，仲同[[澳門]]網媒[[微辣]]一齊推出演唱會宣傳片<ref>{{Cite work|url=https://youtube.com/watch?v=Q2O82_KoiYw|title=兩個女仔鐘意同一個男生 │微辣 Manner - YouTube |work=[[YouTube]]（微辣 Manner）|access-date=2022-01-06|language=zh-hant}}</ref>。 == 音樂作品 == === 單曲 === ;2019年 *《假如真的再有約會》女女合唱版（ft. [[蔣嘉瑩]]） *《初心》 ; 2020年 *《耳仔軟》 *《差不多小姐》 ;2021年 *《康復期》 *《Stay》 === 其他歌曲 === ;2022年 *《今年好笑口》（同群星合唱） *《[[一起向未來]]》（同群星合唱） ;2019年 *《盧師動眾》（同[[盧宛茵]]、[[鄭敬基]]、[[蔣嘉瑩]]、[[蘇慧恩]]同埋[[謝志豪]]合唱） === 派台歌成績 === {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''派台歌曲成績（[[香港四台冠軍歌曲及頒獎禮獲獎一覽|四台]]）''' |- | width="160"| 唱片 || width="160"| 歌曲 || width="50"| 903 || width="50"| RTHK || width="50"| 997 || width="50"| TVB || colspan=2 width="370"| 備註 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''2019年''' |- | || 初心 || - || - || 18 || - || colspan=2| 首支個人單曲 |- | || 假如真的再有約會 || - || - || - || - || colspan=2| 翻唱[[蔣嘉瑩]]作品<br />同蔣嘉瑩合唱 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''派台歌曲成績（五台）''' |- | width="160"| 唱片 || width="160"| 歌曲 || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌曲|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || width="50"| [[Chill Club 推介榜|ViuTV]] || colspan=2 width="250"| 備註 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''2020年''' |- | || 耳仔軟 || - || 15 || 3 || - || × || |- | || 差不多小姐 || - || - || 4 || 5 || × || 加拿大至 HIT 中文歌曲排行榜：12 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''2021年''' |- | || 康復期 || - || - || 3 || 4 || - || |- | || Stay || - || 8 || '''1''' || 3 || - || '''首支冠軍歌''' |} {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''各台冠軍歌總數''' |- | rowspan="2"| [[歷年香港四台冠軍歌曲一覽|四台]]{{fn|a}} || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌曲|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || colspan=3 width="160"| 備註 |- | '''0''' || '''0''' || '''1''' || '''0''' || colspan=2| '''四台冠軍歌總數：0''' |- | rowspan="2"| 五台{{fn|b}} || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌曲|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || width="50"| [[Chill Club 推介榜|ViuTV]] || width="260"| 備註 |- | '''0''' || '''0''' || '''1''' || '''0''' || '''0''' || '''五台冠軍歌總數：0''' |} *（*）上緊榜 *（-）未能上榜 *（×）無派去嗰個台 *（'''(1)'''）兩週冠軍 * {{fnb|a}}包括2020年後嘅冠軍歌曲 * {{fnb|b}}2020年開始 === 音樂錄像 === * 2019年：[[盧宛茵]]《盧師動眾》 === 電影 === * 2020年：《[[無間行者之生死潛行]]》 飾 餐廳情侶 === 電台節目 === * 2019年：[[新城知訊台]]《共享音樂空間 - 猜情尋》 - 主持 === 曾參與演唱會 === * 2019年：盧宛茵《盧師動眾Madam Show》[[棟篤笑]]2019（[[麥花臣場館]]） * 2020年：《MOMAX × 施匡翹 Zaina 「About Love」Go live》慈善網上音樂會 === 演唱會 === * 2021年：《Zaina Sze施匡翹Stay音樂會》（[[九龍灣國際展貿中心]] Music Zone） === 廣告／代言人 === * 2017年：[[渣打銀行 (香港)|渣打銀行]]「[[鄭秀文]] × 渣打先理財 × [[亞洲萬里通]]」（同[[鄭秀文]]合作）<ref>{{Cite web|title=很高興有幸和 Sammi 一起拍攝 更可以和她 selfie 也真的太幸運了|url=https://www.instagram.com/p/BVRny_mhDl2/|date=2017-06-13|work=Instagram（zaina_sze）|language=zh-HK}}</ref> * 2018年：[[邦民日本財務]]「《I 葛 a dream》精華篇」（同[[葛民輝]]合作） * 2018年：[[海洋公園]]「歌酒節2018」<ref>{{Cite web|title=《海洋公園歌酒節2018 電視廣告》嘆得獎啤酒，享星級美食！|url=https://www.youtube.com/watch?v=C4L52Eh1yVQ|date=2018-03-05|work=[[YouTube]]（海洋公園）|language=zh-HK}}</ref> * 2018年：[[嘉悅美容]] EMlookreal 代言人 * 2021年：[[Lumorro]] Luv-ion 二合一隨身智能殺菌淨化器<ref>{{Cite web|title=施匡翹 Zaina Sze × Lumorro 2021年全新廣告《Luv-ion貼身跟住妳》|url=https://www.youtube.com/watch?v=Xp62E3q4hXc|date=2021-04-14|work=YouTube（Lumorro）|language=zh-HK}}</ref> == 獎項 == ;2019年 *《第四屆VIP音樂榜頒獎典禮》 - 熱播經典金曲獎（《假如真的再有約會》） *《[[2019年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2019]]》 - 勁爆劇場版歌曲獎（《初心》） *《第三屆廣東省流行鋼琴頒獎盛典》 - 年度新銳歌手獎<ref>{{Cite news|title=蔣嘉瑩獲最佳經典歌曲演繹獎 施匡翹奪新銳歌手獎|url=https://ol.mingpao.com/ldy/showbiz/latest/20200107/1578393813107/%e8%94%a3%e5%98%89%e7%91%a9%e7%8d%b2%e6%9c%80%e4%bd%b3%e7%b6%93%e5%85%b8%e6%ad%8c%e6%9b%b2%e6%bc%94%e7%b9%b9%e7%8d%8e-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e5%a5%aa%e6%96%b0%e9%8a%b3%e6%ad%8c%e6%89%8b%e7%8d%8e|work=[[明報|明報 OL 網]]|accessdate=2020-08-19|date=2020-01-07|language=zh-HK|archive-date=2020-01-08|archive-url=https://web.archive.org/web/20200108184236/https://ol.mingpao.com/ldy/showbiz/latest/20200107/1578393813107/%e8%94%a3%e5%98%89%e7%91%a9%e7%8d%b2%e6%9c%80%e4%bd%b3%e7%b6%93%e5%85%b8%e6%ad%8c%e6%9b%b2%e6%bc%94%e7%b9%b9%e7%8d%8e-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e5%a5%aa%e6%96%b0%e9%8a%b3%e6%ad%8c%e6%89%8b%e7%8d%8e|url-status=live}}</ref> ;2020年 *《[[2020年度勁歌金曲得獎名單|2020年度勁歌金曲頒獎典禮]]》 - 年度最佳進步獎銅獎<ref>{{Cite news|title=施匡翹 年度最佳進步獎銅獎 2020年度勁歌金曲頒獎典禮|url=https://www.youtube.com/watch?v=_mXLzBEsMW0|work=[[TVB]]|accessdate=2021-01-24|date=2021-01-17|language=zh-HK|archive-date=2021-01-31|archive-url=https://web.archive.org/web/20210131105910/https://www.youtube.com/watch?v=_mXLzBEsMW0|url-status=live}}</ref> *《[[2020年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2020]]》 - 勁爆人氣偶像<ref>{{Cite news|title=「勁爆人氣偶像」施匡翹|url=https://www.youtube.com/watch?v=tLnYIn1CfKE|work=[[新城電台]]|accessdate=2021-01-07|date=2020-12-30|language=zh-HK|archive-date=2021-01-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20210109020437/https://www.youtube.com/watch?v=tLnYIn1CfKE|url-status=live}}</ref> *《[[2020年勁歌金曲優秀選第二回得獎名單|2020勁歌金曲優秀選第二回]]》 - 得獎歌曲《差不多小姐》<ref>{{Cite web|title=施匡翹《差不多小姐》得獎感受 - 勁歌金曲優秀選第二回|url=https://www.youtube.com/watch?v=APwAihTRZVw|accessdate=2021-01-07|date=2020-12-12|work=無綫電視|language=zh-HK|archive-date=2021-04-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20210421113533/https://www.youtube.com/watch?v=APwAihTRZVw|url-status=live}}</ref> *《第五屆VIP音樂榜頒獎典禮》 - VIP音樂榜《VIP熱播新人金獎》 *《AEG Music Channel音樂排行榜頒獎典禮2020》 - 《鑽石新人獎》同《鑽石觸目人氣偶像獎》 *《疫轉100嘉許禮》- 《疫轉100個人嘉許獎》 - 施匡翹 Zaina Sze ;2021年 *《AEG Music Channel音樂排行榜頒獎典禮2021》 - 鑽石跳舞歌曲《Stay》 *《[[2021年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2021]]》 - 勁爆突破歌手 == 參考 == {{reflist}} == 出面網頁 == {{Commonscat|Zaina Sze}} * {{Hkmdb name|111229}} * {{TVBartiste|szehongkiu}} * {{Facebook|zaina.sze}} * {{Instagram|zaina_sze}} * {{YouTube|c=UCR10ZJQ1S1zbxAvhD8Gxfzw}} [[Category:施氏|匡翹]] [[Category:香港女歌手]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:香港電影女演員]] [[Category:香港廣播節目主持]] [[Category:粵語流行音樂歌手]] fcbjmcxng74bjd5nadpsgo4ezm2f4si 1865239 1865099 2022-08-19T08:39:51Z 219.76.18.202 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 女藝人 | 姓名 = 施匡翹 | 圖片 = 施匡翹.jpg | 圖片簡介 = 2020年7月，施匡翹出席[[謝高晉]]《仲夏日記》Live Music Show 跳舞綵排 <!--原有照片早前已被管理員同意禁用--> | 羅馬拼音 = Sze Hong Kiu | 英文名 = Zaina Sze | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = | 民族 = [[漢族]] | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1996|5|16}} | 出生地點 = {{HKG-GBR}} | 語言 = [[中華民國國文|普通話]]、[[英文]]、[[粵語]] | 職業 = [[歌手]]、[[模特兒]] | 教育程度 = 幼兒教育學士 | 母校 = {{flagicon|HK}} [[嘉諾撒培德書院]]<!--<ref>{{Cite web|title=My good teachers|url=https://www.instagram.com/p/lRrhg4NzOK/|accessdate=2020-08-09|date=2014-03-08|work=[[Instagram]]（zaina_sze）|language=zh-HK}}</ref>--><br>{{flagicon|HK}} [[香港公開大學]] | 宗教信仰 = | 演奏樂器 = [[鋼琴]] | 出道日期 = 2019年 | 出道地點 = {{HKG}} | 出道作 = 《初心》、《[[我和殭屍有個約會II]]》主題曲《假如真的再有約會》 | 代表作 = '''歌曲'''：{{ubl|《Stay》}} | 活躍年代 = 2019年開始 | 唱片公司 = 臻世娛樂（2019年開始） | 經紀公司 = 臻世娛樂（2019年開始） | 相關團體 = 臻世娛樂（2019年開始）<br>[[新城電台]]（合作）（2019年開始）<br>[[無綫電視]]（合作）（2021年開始）<br>[[微辣]]（合作）（2021年開始） | 網站 = {{Instagram|zaina_sze}}<br>{{Facebook|zaina.sze}}<br>{{Youtube|channel=UCR10ZJQ1S1zbxAvhD8Gxfzw}}<br>[https://t.me/zainaszefairytg Telegram - zainaszefairytg] | 獎項 = 《[[2021年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2021]]》 - 勁爆突破歌手<br>《[[2020年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2020]]》 - 勁爆人氣偶像<br>《[[2019年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2019]]》 - 勁爆劇場版歌曲《初心》 }} '''施匡翹'''（{{lang-en|Zaina Sze Hong Kiu}}，{{bd|1996年|5月16號}}<ref>{{Cite news|title=施匡翹獲翻版發哥慶生|url=https://www.singtao.ca/4253326/2020-05-15/post-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e7%8d%b2%e7%bf%bb%e7%89%88%e7%99%bc%e5%93%a5%e6%85%b6%e7%94%9f/?variant=zh-hk|accessdate=2020-06-23|date=2020-05-15|work=[[星島日報]]（[[加拿大]]）|language=zh-HK|archive-date=2020-08-23|archive-url=https://web.archive.org/web/20200823193231/https://www.singtao.ca/4253326/2020-05-15/post-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e7%8d%b2%e7%bf%bb%e7%89%88%e7%99%bc%e5%93%a5%e6%85%b6%e7%94%9f/?variant=zh-hk|url-status=live}}</ref>）係[[香港]]女歌手及演員，2019年出道。 ==簡歷== 施匡翹2019年加入[[臻世娛樂]]，成為旗下藝人而正式出道。同年同師姐[[蔣嘉瑩]]一齊翻唱《假如真的再有約會》女女合唱版橫掃多個獎項，同埋憑個人首支單曲《初心》獲[[新城電台]]頒發「勁爆劇場版歌曲獎」<ref>{{Cite news|title=施匡翹首支單曲《初心》獲新城頒獎禮獎項|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20191215/00282_021.html|work=[[東方日報 (香港)|東方日報]]|accessdate=2020-06-23|date=2019-12-15|language=zh-HK|archive-date=2021-01-24|archive-url=https://web.archive.org/web/20210124121330/https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20191215/00282_021.html|url-status=live}}</ref>。同年佢開始喺[[新城電台]]「[[共享音樂空間]]」音樂節目《猜情尋》做主持人<ref name=metro>{{Cite work |url= http://www.metroradio.com.hk/997/Program/ProgramDetail.aspx?ProgramID=9b3458a9-af60-4a5d-a3d2-e962b6ea5cba|title=新城廣播有限公司 節目「猜情尋」|work=[[新城電台]]|access-date=2019年11月6號|language=zh-hant}}</ref>。 2020年佢獲得《[[2020年度勁歌金曲得獎名單|2020年度勁歌金曲頒獎典禮]]》「年度最佳進步獎銅獎」、《第五屆VIP音樂榜頒獎典禮》「VIP熱播新人金獎」、《AEG Music Channel音樂排行榜頒獎典禮2020》「鑽石新人獎」同「鑽石觸目人氣偶像獎」等嘅多個獎項。 2021年2月，佢開咗個人 [[YouTube]] 頻道，開始拍攝同上傳日常生活 [[Vlog]]；12月開咗第一個個個人演唱會「Zaina Sze施匡翹Stay音樂會」，仲同[[澳門]]網媒[[微辣]]一齊推出演唱會宣傳片<ref>{{Cite work|url=https://youtube.com/watch?v=Q2O82_KoiYw|title=兩個女仔鐘意同一個男生 │微辣 Manner - YouTube |work=[[YouTube]]（微辣 Manner）|access-date=2022-01-06|language=zh-hant}}</ref>。 == 音樂作品 == === 單曲 === ;2019年 *《假如真的再有約會》女女合唱版（ft. [[蔣嘉瑩]]） *《初心》 ; 2020年 *《耳仔軟》 *《差不多小姐》 ;2021年 *《康復期》 *《Stay》 === 其他歌曲 === ;2022年 *《今年好笑口》（同群星合唱） *《[[一起向未來]]》（同群星合唱） ;2019年 *《盧師動眾》（同[[盧宛茵]]、[[鄭敬基]]、[[蔣嘉瑩]]、[[蘇慧恩]]同埋[[謝志豪]]合唱） === 派台歌成績 === {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''派台歌曲成績（[[香港四台冠軍歌曲及頒獎禮獲獎一覽|四台]]）''' |- | width="160"| 唱片 || width="160"| 歌曲 || width="50"| 903 || width="50"| RTHK || width="50"| 997 || width="50"| TVB || colspan=2 width="370"| 備註 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''2019年''' |- | || 初心 || - || - || 18 || - || colspan=2| 首支個人單曲 |- | || 假如真的再有約會 || - || - || - || - || colspan=2| 翻唱[[蔣嘉瑩]]作品<br />同蔣嘉瑩合唱 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''派台歌曲成績（五台）''' |- | width="160"| 唱片 || width="160"| 歌曲 || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌曲|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || width="50"| [[Chill Club 推介榜|ViuTV]] || colspan=2 width="250"| 備註 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''2020年''' |- | || 耳仔軟 || - || 15 || 3 || - || × || |- | || 差不多小姐 || - || - || 4 || 5 || × || 加拿大至 HIT 中文歌曲排行榜：12 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''2021年''' |- | || 康復期 || - || - || 3 || 4 || - || |- | || Stay || - || 8 || '''1''' || 3 || - || '''首支冠軍歌''' |} {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''各台冠軍歌總數''' |- | rowspan="2"| [[歷年香港四台冠軍歌曲一覽|四台]]{{fn|a}} || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌曲|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || colspan=3 width="160"| 備註 |- | '''0''' || '''0''' || '''1''' || '''0''' || colspan=2| '''四台冠軍歌總數：0''' |- | rowspan="2"| 五台{{fn|b}} || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌曲|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || width="50"| [[Chill Club 推介榜|ViuTV]] || width="260"| 備註 |- | '''0''' || '''0''' || '''1''' || '''0''' || '''0''' || '''五台冠軍歌總數：0''' |} *（*）上緊榜 *（-）未能上榜 *（×）無派去嗰個台 *（'''(1)'''）兩週冠軍 * {{fnb|a}}包括2020年後嘅冠軍歌曲 * {{fnb|b}}2020年開始 === 音樂錄像 === * 2019年：[[盧宛茵]]《盧師動眾》 === 電影 === * 2020年：《[[無間行者之生死潛行]]》 飾 餐廳情侶 === 電台節目 === * 2019年：[[新城知訊台]]《共享音樂空間 - 猜情尋》 - 主持 === 曾參與演唱會 === * 2019年：盧宛茵《盧師動眾Madam Show》[[棟篤笑]]2019（[[麥花臣場館]]） * 2020年：《MOMAX × 施匡翹 Zaina 「About Love」Go live》慈善網上音樂會 === 演唱會 === * 2021年：《Zaina Sze施匡翹Stay音樂會》（[[九龍灣國際展貿中心]] Music Zone） === 廣告／代言人 === * 2017年：[[渣打銀行 (香港)|渣打銀行]]「[[鄭秀文]] × 渣打先理財 × [[亞洲萬里通]]」（同[[鄭秀文]]合作）<ref>{{Cite web|title=很高興有幸和 Sammi 一起拍攝 更可以和她 selfie 也真的太幸運了|url=https://www.instagram.com/p/BVRny_mhDl2/|date=2017-06-13|work=Instagram（zaina_sze）|language=zh-HK}}</ref> * 2018年：[[邦民日本財務]]「《I 葛 a dream》精華篇」（同[[葛民輝]]合作） * 2018年：[[海洋公園]]「歌酒節2018」<ref>{{Cite web|title=《海洋公園歌酒節2018 電視廣告》嘆得獎啤酒，享星級美食！|url=https://www.youtube.com/watch?v=C4L52Eh1yVQ|date=2018-03-05|work=[[YouTube]]（海洋公園）|language=zh-HK}}</ref> * 2018年：[[嘉悅美容]] EMlookreal 代言人 * 2021年：[[Lumorro]] Luv-ion 二合一隨身智能殺菌淨化器<ref>{{Cite web|title=施匡翹 Zaina Sze × Lumorro 2021年全新廣告《Luv-ion貼身跟住妳》|url=https://www.youtube.com/watch?v=Xp62E3q4hXc|date=2021-04-14|work=YouTube（Lumorro）|language=zh-HK}}</ref> == 獎項 == ;2019年 *《第四屆VIP音樂榜頒獎典禮》 - 熱播經典金曲獎（《假如真的再有約會》） *《[[2019年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2019]]》 - 勁爆劇場版歌曲獎（《初心》） *《第三屆廣東省流行鋼琴頒獎盛典》 - 年度新銳歌手獎<ref>{{Cite news|title=蔣嘉瑩獲最佳經典歌曲演繹獎 施匡翹奪新銳歌手獎|url=https://ol.mingpao.com/ldy/showbiz/latest/20200107/1578393813107/%e8%94%a3%e5%98%89%e7%91%a9%e7%8d%b2%e6%9c%80%e4%bd%b3%e7%b6%93%e5%85%b8%e6%ad%8c%e6%9b%b2%e6%bc%94%e7%b9%b9%e7%8d%8e-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e5%a5%aa%e6%96%b0%e9%8a%b3%e6%ad%8c%e6%89%8b%e7%8d%8e|work=[[明報|明報 OL 網]]|accessdate=2020-08-19|date=2020-01-07|language=zh-HK|archive-date=2020-01-08|archive-url=https://web.archive.org/web/20200108184236/https://ol.mingpao.com/ldy/showbiz/latest/20200107/1578393813107/%e8%94%a3%e5%98%89%e7%91%a9%e7%8d%b2%e6%9c%80%e4%bd%b3%e7%b6%93%e5%85%b8%e6%ad%8c%e6%9b%b2%e6%bc%94%e7%b9%b9%e7%8d%8e-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e5%a5%aa%e6%96%b0%e9%8a%b3%e6%ad%8c%e6%89%8b%e7%8d%8e|url-status=live}}</ref> ;2020年 *《[[2020年度勁歌金曲得獎名單|2020年度勁歌金曲頒獎典禮]]》 - 年度最佳進步獎銅獎<ref>{{Cite news|title=施匡翹 年度最佳進步獎銅獎 2020年度勁歌金曲頒獎典禮|url=https://www.youtube.com/watch?v=_mXLzBEsMW0|work=[[TVB]]|accessdate=2021-01-24|date=2021-01-17|language=zh-HK|archive-date=2021-01-31|archive-url=https://web.archive.org/web/20210131105910/https://www.youtube.com/watch?v=_mXLzBEsMW0|url-status=live}}</ref> *《[[2020年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2020]]》 - 勁爆人氣偶像<ref>{{Cite news|title=「勁爆人氣偶像」施匡翹|url=https://www.youtube.com/watch?v=tLnYIn1CfKE|work=[[新城電台]]|accessdate=2021-01-07|date=2020-12-30|language=zh-HK|archive-date=2021-01-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20210109020437/https://www.youtube.com/watch?v=tLnYIn1CfKE|url-status=live}}</ref> *《[[2020年勁歌金曲優秀選第二回得獎名單|2020勁歌金曲優秀選第二回]]》 - 得獎歌曲《差不多小姐》<ref>{{Cite web|title=施匡翹《差不多小姐》得獎感受 - 勁歌金曲優秀選第二回|url=https://www.youtube.com/watch?v=APwAihTRZVw|accessdate=2021-01-07|date=2020-12-12|work=無綫電視|language=zh-HK|archive-date=2021-04-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20210421113533/https://www.youtube.com/watch?v=APwAihTRZVw|url-status=live}}</ref> *《第五屆VIP音樂榜頒獎典禮》 - VIP音樂榜《VIP熱播新人金獎》 *《AEG Music Channel音樂排行榜頒獎典禮2020》 - 《鑽石新人獎》同《鑽石觸目人氣偶像獎》 *《疫轉100嘉許禮》- 《疫轉100個人嘉許獎》 - 施匡翹 Zaina Sze ;2021年 *《AEG Music Channel音樂排行榜頒獎典禮2021》 - 鑽石跳舞歌曲《Stay》 *《[[2021年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2021]]》 - 勁爆突破歌手 == 參考 == {{reflist}} == 出面網頁 == {{Commonscat|Zaina Sze}} * {{Hkmdb name|111229}} * {{TVBartiste|szehongkiu}} * {{Facebook|zaina.sze}} * {{Instagram|zaina_sze}} * {{YouTube|c=UCR10ZJQ1S1zbxAvhD8Gxfzw}} [[Category:施氏|匡翹]] [[Category:香港女歌手]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:香港電影女演員]] [[Category:香港廣播節目主持]] [[Category:粵語流行音樂歌手]] h897ktzk5uda87978icwiaf4997hp8z 1865255 1865239 2022-08-19T08:55:55Z 14.0.236.93 LTA wikitext text/x-wiki {{藝人 | 類型 = 女藝人 | 姓名 = 施匡翹 | 圖片 = 施匡翹.jpg | 圖片簡介 = 2020年7月，施匡翹出席[[謝高晉]]《仲夏日記》Live Music Show 跳舞綵排 <!--原有照片早前已被管理員同意禁用--> | 羅馬拼音 = Sze Hong Kiu | 英文名 = Zaina Sze | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = | 民族 = [[漢族]] | 出生日期 = {{birth_date_and_age|1996|5|16}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[普通話]] | 職業 = 歌手、模特兒 | 教育程度 = 幼兒教育學士 | 母校 = [[嘉諾撒培德書院]]<!--<ref>{{Cite web|title=My good teachers|url=https://www.instagram.com/p/lRrhg4NzOK/|accessdate=2020-08-09|date=2014-03-08|work=[[Instagram]]（zaina_sze）|language=zh-HK}}</ref>--><br>[[香港公開大學]] | 宗教信仰 = | 演奏樂器 = [[鋼琴]] | 出道日期 = 2019年 | 出道地點 = {{HKG}} | 出道作 = 《初心》、《[[我和殭屍有個約會II]]》主題曲《假如真的再有約會》 | 代表作 = '''歌曲'''：{{ubl|《Stay》}} | 活躍年代 = 2019年開始 | 唱片公司 = 臻世娛樂（2019年開始） | 經紀公司 = 臻世娛樂（2019年開始） | 相關團體 = 臻世娛樂（2019年開始）<br>[[新城電台]]（合作）（2019年開始）<br>[[無綫電視]]（合作）（2021年開始）<br>[[微辣]]（合作）（2021年開始） | 網站 = {{Instagram|zaina_sze}}<br>{{Facebook|zaina.sze}}<br>{{Youtube|channel=UCR10ZJQ1S1zbxAvhD8Gxfzw}}<br>[https://t.me/zainaszefairytg Telegram - zainaszefairytg] | 獎項 = 《[[2021年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2021]]》 - 勁爆突破歌手<br>《[[2020年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2020]]》 - 勁爆人氣偶像<br>《[[2019年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2019]]》 - 勁爆劇場版歌曲《初心》 }} '''施匡翹'''（{{lang-en|Zaina Sze Hong Kiu}}，{{bd|1996年|5月16號}}<ref>{{Cite news|title=施匡翹獲翻版發哥慶生|url=https://www.singtao.ca/4253326/2020-05-15/post-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e7%8d%b2%e7%bf%bb%e7%89%88%e7%99%bc%e5%93%a5%e6%85%b6%e7%94%9f/?variant=zh-hk|accessdate=2020-06-23|date=2020-05-15|work=[[星島日報]]（[[加拿大]]）|language=zh-HK|archive-date=2020-08-23|archive-url=https://web.archive.org/web/20200823193231/https://www.singtao.ca/4253326/2020-05-15/post-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e7%8d%b2%e7%bf%bb%e7%89%88%e7%99%bc%e5%93%a5%e6%85%b6%e7%94%9f/?variant=zh-hk|url-status=live}}</ref>）係[[香港]]女歌手及演員，2019年出道。 ==簡歷== 施匡翹2019年加入[[臻世娛樂]]，成為旗下藝人而正式出道。同年同師姐[[蔣嘉瑩]]一齊翻唱《假如真的再有約會》女女合唱版橫掃多個獎項，同埋憑個人首支單曲《初心》獲[[新城電台]]頒發「勁爆劇場版歌曲獎」<ref>{{Cite news|title=施匡翹首支單曲《初心》獲新城頒獎禮獎項|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20191215/00282_021.html|work=[[東方日報 (香港)|東方日報]]|accessdate=2020-06-23|date=2019-12-15|language=zh-HK|archive-date=2021-01-24|archive-url=https://web.archive.org/web/20210124121330/https://orientaldaily.on.cc/cnt/entertainment/20191215/00282_021.html|url-status=live}}</ref>。同年佢開始喺[[新城電台]]「[[共享音樂空間]]」音樂節目《猜情尋》做主持人<ref name=metro>{{Cite work |url= http://www.metroradio.com.hk/997/Program/ProgramDetail.aspx?ProgramID=9b3458a9-af60-4a5d-a3d2-e962b6ea5cba|title=新城廣播有限公司 節目「猜情尋」|work=[[新城電台]]|access-date=2019年11月6號|language=zh-hant}}</ref>。 2020年佢獲得《[[2020年度勁歌金曲得獎名單|2020年度勁歌金曲頒獎典禮]]》「年度最佳進步獎銅獎」、《第五屆VIP音樂榜頒獎典禮》「VIP熱播新人金獎」、《AEG Music Channel音樂排行榜頒獎典禮2020》「鑽石新人獎」同「鑽石觸目人氣偶像獎」等嘅多個獎項。 2021年2月，佢開咗個人 [[YouTube]] 頻道，開始拍攝同上傳日常生活 [[Vlog]]；12月開咗第一個個個人演唱會「Zaina Sze施匡翹Stay音樂會」，仲同[[澳門]]網媒[[微辣]]一齊推出演唱會宣傳片<ref>{{Cite work|url=https://youtube.com/watch?v=Q2O82_KoiYw|title=兩個女仔鐘意同一個男生 │微辣 Manner - YouTube |work=[[YouTube]]（微辣 Manner）|access-date=2022-01-06|language=zh-hant}}</ref>。 == 音樂作品 == === 單曲 === ;2019年 *《假如真的再有約會》女女合唱版（ft. [[蔣嘉瑩]]） *《初心》 ; 2020年 *《耳仔軟》 *《差不多小姐》 ;2021年 *《康復期》 *《Stay》 === 其他歌曲 === ;2022年 *《今年好笑口》（同群星合唱） *《[[一起向未來]]》（同群星合唱） ;2019年 *《盧師動眾》（同[[盧宛茵]]、[[鄭敬基]]、[[蔣嘉瑩]]、[[蘇慧恩]]同埋[[謝志豪]]合唱） === 派台歌成績 === {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''派台歌曲成績（[[香港四台冠軍歌曲及頒獎禮獲獎一覽|四台]]）''' |- | width="160"| 唱片 || width="160"| 歌曲 || width="50"| 903 || width="50"| RTHK || width="50"| 997 || width="50"| TVB || colspan=2 width="370"| 備註 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''2019年''' |- | || 初心 || - || - || 18 || - || colspan=2| 首支個人單曲 |- | || 假如真的再有約會 || - || - || - || - || colspan=2| 翻唱[[蔣嘉瑩]]作品<br />同蔣嘉瑩合唱 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''派台歌曲成績（五台）''' |- | width="160"| 唱片 || width="160"| 歌曲 || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌曲|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || width="50"| [[Chill Club 推介榜|ViuTV]] || colspan=2 width="250"| 備註 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''2020年''' |- | || 耳仔軟 || - || 15 || 3 || - || × || |- | || 差不多小姐 || - || - || 4 || 5 || × || 加拿大至 HIT 中文歌曲排行榜：12 |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''2021年''' |- | || 康復期 || - || - || 3 || 4 || - || |- | || Stay || - || 8 || '''1''' || 3 || - || '''首支冠軍歌''' |} {| class="wikitable" cellpadding="1" |- ! style="background:#F920AA7;" colspan="8" | '''各台冠軍歌總數''' |- | rowspan="2"| [[歷年香港四台冠軍歌曲一覽|四台]]{{fn|a}} || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌曲|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || colspan=3 width="160"| 備註 |- | '''0''' || '''0''' || '''1''' || '''0''' || colspan=2| '''四台冠軍歌總數：0''' |- | rowspan="2"| 五台{{fn|b}} || width="50"| [[903專業推介|903]] || width="50"| [[歷年中文歌曲龍虎榜冠軍歌曲|RTHK]] || width="50"| [[新城勁爆流行榜|997]] || width="50"| [[勁歌金榜|TVB]] || width="50"| [[Chill Club 推介榜|ViuTV]] || width="260"| 備註 |- | '''0''' || '''0''' || '''1''' || '''0''' || '''0''' || '''五台冠軍歌總數：0''' |} *（*）上緊榜 *（-）未能上榜 *（×）無派去嗰個台 *（'''(1)'''）兩週冠軍 * {{fnb|a}}包括2020年後嘅冠軍歌曲 * {{fnb|b}}2020年開始 === 音樂錄像 === * 2019年：[[盧宛茵]]《盧師動眾》 === 電影 === * 2020年：《[[無間行者之生死潛行]]》 飾 餐廳情侶 === 電台節目 === * 2019年：[[新城知訊台]]《共享音樂空間 - 猜情尋》 - 主持 === 曾參與演唱會 === * 2019年：盧宛茵《盧師動眾Madam Show》[[棟篤笑]]2019（[[麥花臣場館]]） * 2020年：《MOMAX × 施匡翹 Zaina 「About Love」Go live》慈善網上音樂會 === 演唱會 === * 2021年：《Zaina Sze施匡翹Stay音樂會》（[[九龍灣國際展貿中心]] Music Zone） === 廣告／代言人 === * 2017年：[[渣打銀行 (香港)|渣打銀行]]「[[鄭秀文]] × 渣打先理財 × [[亞洲萬里通]]」（同[[鄭秀文]]合作）<ref>{{Cite web|title=很高興有幸和 Sammi 一起拍攝 更可以和她 selfie 也真的太幸運了|url=https://www.instagram.com/p/BVRny_mhDl2/|date=2017-06-13|work=Instagram（zaina_sze）|language=zh-HK}}</ref> * 2018年：[[邦民日本財務]]「《I 葛 a dream》精華篇」（同[[葛民輝]]合作） * 2018年：[[海洋公園]]「歌酒節2018」<ref>{{Cite web|title=《海洋公園歌酒節2018 電視廣告》嘆得獎啤酒，享星級美食！|url=https://www.youtube.com/watch?v=C4L52Eh1yVQ|date=2018-03-05|work=[[YouTube]]（海洋公園）|language=zh-HK}}</ref> * 2018年：[[嘉悅美容]] EMlookreal 代言人 * 2021年：[[Lumorro]] Luv-ion 二合一隨身智能殺菌淨化器<ref>{{Cite web|title=施匡翹 Zaina Sze × Lumorro 2021年全新廣告《Luv-ion貼身跟住妳》|url=https://www.youtube.com/watch?v=Xp62E3q4hXc|date=2021-04-14|work=YouTube（Lumorro）|language=zh-HK}}</ref> == 獎項 == ;2019年 *《第四屆VIP音樂榜頒獎典禮》 - 熱播經典金曲獎（《假如真的再有約會》） *《[[2019年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2019]]》 - 勁爆劇場版歌曲獎（《初心》） *《第三屆廣東省流行鋼琴頒獎盛典》 - 年度新銳歌手獎<ref>{{Cite news|title=蔣嘉瑩獲最佳經典歌曲演繹獎 施匡翹奪新銳歌手獎|url=https://ol.mingpao.com/ldy/showbiz/latest/20200107/1578393813107/%e8%94%a3%e5%98%89%e7%91%a9%e7%8d%b2%e6%9c%80%e4%bd%b3%e7%b6%93%e5%85%b8%e6%ad%8c%e6%9b%b2%e6%bc%94%e7%b9%b9%e7%8d%8e-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e5%a5%aa%e6%96%b0%e9%8a%b3%e6%ad%8c%e6%89%8b%e7%8d%8e|work=[[明報|明報 OL 網]]|accessdate=2020-08-19|date=2020-01-07|language=zh-HK|archive-date=2020-01-08|archive-url=https://web.archive.org/web/20200108184236/https://ol.mingpao.com/ldy/showbiz/latest/20200107/1578393813107/%e8%94%a3%e5%98%89%e7%91%a9%e7%8d%b2%e6%9c%80%e4%bd%b3%e7%b6%93%e5%85%b8%e6%ad%8c%e6%9b%b2%e6%bc%94%e7%b9%b9%e7%8d%8e-%e6%96%bd%e5%8c%a1%e7%bf%b9%e5%a5%aa%e6%96%b0%e9%8a%b3%e6%ad%8c%e6%89%8b%e7%8d%8e|url-status=live}}</ref> ;2020年 *《[[2020年度勁歌金曲得獎名單|2020年度勁歌金曲頒獎典禮]]》 - 年度最佳進步獎銅獎<ref>{{Cite news|title=施匡翹 年度最佳進步獎銅獎 2020年度勁歌金曲頒獎典禮|url=https://www.youtube.com/watch?v=_mXLzBEsMW0|work=[[TVB]]|accessdate=2021-01-24|date=2021-01-17|language=zh-HK|archive-date=2021-01-31|archive-url=https://web.archive.org/web/20210131105910/https://www.youtube.com/watch?v=_mXLzBEsMW0|url-status=live}}</ref> *《[[2020年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2020]]》 - 勁爆人氣偶像<ref>{{Cite news|title=「勁爆人氣偶像」施匡翹|url=https://www.youtube.com/watch?v=tLnYIn1CfKE|work=[[新城電台]]|accessdate=2021-01-07|date=2020-12-30|language=zh-HK|archive-date=2021-01-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20210109020437/https://www.youtube.com/watch?v=tLnYIn1CfKE|url-status=live}}</ref> *《[[2020年勁歌金曲優秀選第二回得獎名單|2020勁歌金曲優秀選第二回]]》 - 得獎歌曲《差不多小姐》<ref>{{Cite web|title=施匡翹《差不多小姐》得獎感受 - 勁歌金曲優秀選第二回|url=https://www.youtube.com/watch?v=APwAihTRZVw|accessdate=2021-01-07|date=2020-12-12|work=無綫電視|language=zh-HK|archive-date=2021-04-21|archive-url=https://web.archive.org/web/20210421113533/https://www.youtube.com/watch?v=APwAihTRZVw|url-status=live}}</ref> *《第五屆VIP音樂榜頒獎典禮》 - VIP音樂榜《VIP熱播新人金獎》 *《AEG Music Channel音樂排行榜頒獎典禮2020》 - 《鑽石新人獎》同《鑽石觸目人氣偶像獎》 *《疫轉100嘉許禮》- 《疫轉100個人嘉許獎》 - 施匡翹 Zaina Sze ;2021年 *《AEG Music Channel音樂排行榜頒獎典禮2021》 - 鑽石跳舞歌曲《Stay》 *《[[2021年度新城勁爆頒獎禮得獎名單|新城勁爆頒獎禮2021]]》 - 勁爆突破歌手 == 參考 == {{reflist}} == 出面網頁 == {{Commonscat|Zaina Sze}} * {{Hkmdb name|111229}} * {{TVBartiste|szehongkiu}} * {{Facebook|zaina.sze}} * {{Instagram|zaina_sze}} * {{YouTube|c=UCR10ZJQ1S1zbxAvhD8Gxfzw}} [[Category:施氏|匡翹]] [[Category:香港女歌手]] [[Category:香港女模特兒]] [[Category:香港電影女演員]] [[Category:香港廣播節目主持]] [[Category:粵語流行音樂歌手]] fcbjmcxng74bjd5nadpsgo4ezm2f4si 0 245875 1864957 1864882 2022-08-18T12:36:02Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:XEphem-sunset-animation.gif|thumb|300px|[[地球]]嘅晨昏圈隨[[季節]]移動嘅想像動畫]] '''晨昏圈'''（{{jpingauto|san4 fan1 hyun1}}；{{Lang-en|'''twilight zone'''}}）係指分隔開一粒[[行星]][[日頭]]嗰面同[[夜晚]]嗰面嘅一條想像中嘅線。 圍住一粒[[恆星]][[公轉]]嘅行星喺是但一個時間點，都會有其中一面向住佢粒恆星，受粒恆星直射嗰面會係日頭，而唔受粒恆星直射嗰面會係夜晚；晨昏圈係一個假想嘅區域，分隔開一粒行星日頭嗰面同夜晚嗰面，即係話喺嗰一刻，企喺嗰粒行星上嘅晨昏圈嘅觀察者會唔受太陽直射但又未身處完全黑暗嘅狀態－會見到[[曙暮光]]<ref name="tidallylocked">[https://astronomy.com/news/2020/07/beyond-the-twilight-zone-living-on-a-two-faced-world Beyond the twilight zone: Could life survive on a two-faced world?]. ''Astronomy''.</ref><ref>Edson, J. B. (1963). The twilight zone of Venus. ''Advances in Astronomy and Astrophysics'', 2, 17-31.</ref>。 == 太空移民 == {{see also|潮汐鎖定}} 晨昏圈嘅光度同熱度介乎於日頭同夜晚之間，而呢點對於思考[[太空移民|人類移民去外太空]]有一定嘅作用。 [[天體物理學]]等領域嘅[[研究]]發現咗，似乎好多[[行星]]都有所謂嘅[[潮汐鎖定]]（tidal locking）現象，噉講意思即係話呢啲行星（由下圖嘅綠藍色波表示）喺[[公轉]]嗰陣，永世都淨係其中一面會向住佢哋嘅[[恆星]]（由下圖嘅紅色波表示），搞到佢其中一面永遠都係日頭，另一面永遠都係夜晚，日頭嗰面因為係噉受恆星嘅光同[[熱]]直射，所以[[溫度]]會高得好交關，而夜晚嗰面因為永遠受唔到恆星嘅光同熱，所以溫度會低得好交關－據天體物理學家用[[科學運算|電腦模擬]]等嘅方式估計，潮汐鎖定嘅行星面向佢哋恆星嗰面嘅溫度會視距離等因素而有變化，不過閒閒地都會去到成[[開氏]]幾千度嘅高溫（相比之下，地球嘅[[岩漿]]多數頂櫳都係得嗰開氏千零度左右<ref>Weidendorfer, D.; Schmidt, M.W.; Mattsson, H.B. (2017). "A common origin of carbonatite magmas". ''Geology''. 45 (6): 507–510.</ref>），唔適合[[生物]]生存<ref>Grießmeier, J. M., Stadelmann, A., Penz, T., Lammer, H., Selsis, F., Ribas, I., ... & Weiss, W. W. (2004). The effect of tidal locking on the magnetospheric and atmospheric evolution of “Hot Jupiters”. ''Astronomy & Astrophysics'', 425(2), 753-762.</ref><ref>Stevenson, D. S. (2019). Niche amplitude, tidal-locking and Fermi's Paradox. ''International Journal of Astrobiology'', 18(4), 377-383.</ref>。 [[File:Tidal lock.gif|center|480px]] 不過有[[科學家]]指出，呢啲潮汐鎖定行星嘅晨昏圈可能住得人－根據呢啲科學家嘅計算，如果[[大氣層]]嘅環境適合，呢類行星嘅晨昏圈嘅溫度會容許[[液態]]嘅[[水]]存在，而有液態水就表示有可能容納[[人類]]等嘅[[生命]]，所以有唔少研究太空移民嘅科學家以及[[科幻]]創作者都有對「人類搬去潮汐鎖定行星嘅晨昏圈嗰度住」呢一條[[橋段|橋]]作出思考，想像未來嘅人類住喺'''永恆曙暮光嘅土地'''（land of perpetual twilight）上面<ref name="tidallylocked"/><ref group="註">可以睇吓 [[TV Tropes]] 嘅 [https://tvtropes.org/pmwiki/pmwiki.php/Main/TidallyLockedPlanet Tidally Locked Planet]。</ref>。 == 註釋 == {{reflist|group=註}} ==睇埋== *[[曙暮光]] {{clear}} ==攷== {{reflist|3}} {{一日}} [[Category:地球科學]] 0xnrapi0nn2w2teb7u25xfx22s558cv 0 246299 1865113 1864724 2022-08-19T02:58:41Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''魔幻時刻'''（{{jpingauto|mo1 waan6 si4 haak1}}；{{lang-en|'''magic moment'''}}），又有叫'''黃金時刻'''（{{lang|en|'''golden hour'''}}），喺[[攝影]]上係指[[日出]]之後或者[[日落]]之前冇幾耐嘅日照時段。喺呢個時段當中，[[太陽]]（由地表望）處於低位，令[[太陽光]]望落紅咗又柔和咗，所以係做到獨特又俾人覺得係[[靚]]嘅光效果嘅機會。 ==睇埋== *[[曙暮光]] {{一日}} [[Category:影相]] {{Photo-stub}} rnr9ks2liwa412t1xf8uakmc2psqxdd 0 250428 1865155 1710935 2022-08-19T03:45:22Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} '''生物學史'''係指[[生物學]]呢門領域嘅史。 == 古希臘 == {{see also|唯物論}} 早喺古希臘嗰陣時，經已有[[哲學家]]喺度研究傳統定義上嘅生命，不過佢哋嘅諗法多數都唔受現代科學接納。最早期有關生命嘅理論係由[[唯物論]]（materialism）嗰度走出嚟嘅，呢種思想認為宇宙入面淨係得[[物質]]，冇[[靈魂]]呢啲非物質嘅嘢，而對於唯物論者嚟講，生命只不過係一種複雜嘅物質，而唔係乜嘢靈魂；另一方面，又有思想家唔認同呢種諗法－主流古希臘學者會喺[[古希臘文]]入面區分兩個字：一個係「ζωή」（zoe），解做「（有靈魂嘅）生命、動物」，派生英文字「zoology」（'''動物學'''）；另一個係「βίος」（bios），解做「生活、生計」，派生英文「biology」（'''生物學'''）。呢個區別好影響後世西方哲學、尤其是[[基督教]]倫理對「生命」嘅睇法，將「生命」呢樣嘢分成「超越肉體嘅生命」（zoe）同埋「肉體嘅生命」（bio）兩個層次<ref>{{Cite book|title=返璞歸真|author=魯益師 (C.S. Lewis)|date=1952|edition=2016年海天書樓中譯本|translator=余也魯}}</ref>。 古希臘思想家又有喺度諗生命嘅組成：公元前 430 年嘅哲學家[[恩培多卡勒]]（Empedocles；[[希臘文]]：Ἐμπεδοκλῆς）提出咗個諗法，認為宇宙入面所有嘢－包括生物－都係由四種[[元素]]組成嘅：地、水、火、同埋風。佢相信世上所有嘅變化都係由呢四種元素嘅排列嚟解釋得到，而各種嘅生物就係呢四種元素以啱嘅方法溝埋一齊得出嘅結果<ref>Parry, Richard (4 March 2005). "Empedocles". ''Stanford Encyclopedia of Philosophy''.</ref>；另一方面，公元前 460 年出世嘅哲學家[[德謨克利特]]（Democritus；希臘文：Δημόκριτος）就啱啱相反，認為生命嘅本質係有靈魂，主張火係同生命最有啦掕嘅元素（因為生命都係會產生熱力嘅），並且認為熱嘅[[原子]]會產生靈魂，令到啲嘢有生命<ref>Parry, Richard (25 August 2010). "Democritus". ''Stanford Encyclopedia of Philosophy''.</ref>。 公元前 322 年出世嘅希臘哲學家[[阿里士多德]]好睇重生命研究，亦都寫咗佢對生命呢個概念嘅睇法。佢提出[[:en:Hylomorphism|物形論]]（hylomorphism），話宇宙入面所有嘢都有'''物質'''同'''形態'''（form），而一件有生命嘅嘢嘅形態就係佢嘅'''靈魂'''（希臘文：ψυχή，讀做「psyche」；拉丁文：anima）。佢認為靈魂有分三種：植物嘅靈魂係最簡單嘅，呢種靈魂淨係識得做生長同埋繁殖呢啲基礎功能；而動物嘅靈魂既有呢啲功能，又曉郁同埋感受；人類獨有嘅'''理性靈魂'''（rational soul）就更上一層樓，仲有思考嘅能力同埋[[意識]]<ref>Aristotle. ''On the Soul''. Book II.</ref>。阿里士多德仲提出話物質係形態嘅必要條件：一定要有物質先至可以有形態，所以冇身體嘅嘢係唔會有靈魂嘅（但有身體唔等如會有靈魂）<ref>Marietta, Don (1998). ''Introduction to ancient philosophy''. M. E. Sharpe. p. 104.</ref>。佢將靈魂分三種嘅做法，雖然話啱唔嗮（例如係植物其實識郁，只係郁得好慢），但係[[智能]]呢家嘢似乎真係依「植物－動物－人類」嘅次序上升。植物冇乜嘢智能可言，動物幾乎係全部都或多或少噉有啲智能，而人類就出咗名係動物之中最聰明嘅。物形論雖然喺現代學角度上啱唔晒，但仍然對後世嘅生命研究產生影響<ref>Shettleworth, S.J. (2010). ''Cognition, Evolution and Behavior'' (2 ed.). Oxford Press, New York.</ref>。 {{clear}} [[File:Aristotelian Soul.png|thumb|510px|center|阿里士多德個諗頭嘅圖解；佢認為靈魂有分三種。]] == 中世紀 == {{multiple image | align = right | direction = vertical | width = 240 | image1 = Hooke-microscope.png | caption1 = 羅拔虎克用嘅顯微鏡嘅設計圖 | image2 = Charles Darwin seated crop.jpg | caption2 = 達爾文嘅相，19 世紀中影嘅；佢嘅物競天擇理論改革咗成個生物學界。 }} 喺[[中世紀]]（5 至 15 [[世紀]]），生物學都仲未有大嘅進展。喺羅馬帝國冧咗之後，佢哋啲知識好多都喺[[歐洲]]失傳咗，搞到歐洲進入咗一段[[黑暗時代]]。古羅馬同古希臘嘅知識有喺[[近東]]同[[中東]]嗰度留存咗落嚟－[[拜占庭帝國]]嘅人同[[阿拉伯人]]將古希臘人嗰啲醫學同生命研究著作譯做佢哋啲話，但佢哋唔多做生物方面嘅研究，只不過係後尾做到將古希臘嘅知識傳返過去歐洲。中世紀啲歐洲人將古希臘發展出嚟嘅嗰套醫術攞咗嚟用，但係好少可會質問嗰套知識或者嘗試將佢發展上去<ref>Annas, ''Classical Greek Philosophy'', p. 252.</ref>。中世紀歐洲嘅[[大學]]喺[[哲學]]同[[物理學]]等領域嘅研究有啲睇頭，但係生物學依然未有進展，事實上喺嗰時生物學連獨立嘅學科都唔係。總體嚟講，中世紀嘅人類喺生命研究方面冇乜特別嘅作為<ref>Mayr, ''The Growth of Biological Thought'', pp 91–94.</ref>。 == 科學革命 == {{see also|科學革命}} 生物學真正嘅開端要數 17 至 18 世紀嘅[[科學革命]]（The Scientific Revolution）時期。喺打前少少嘅[[文藝復興]]時代，歐洲人對古希臘古羅馬嘅文明同思想興趣大增，令到科學嘅火花開始喺歐洲重燃，好似係[[達文西]]噉，就成日都幫手研究人類同埋動物嘅身體，仲對[[解剖學]]做咗些少貢獻<ref>Magner, ''A History of the Life Sciences'', pp 80–83.</ref>。而喺 17 至 18 世紀嗰陣，歐洲仲掀起咗科學革命嘅熱潮：喺嗰個時代，有好多歐洲學者都開始嘗試用[[科學方法]]嚟研究各種大自然嘅嘢，包括咗生物。呢樣嘢令到生物學－研究生命嘅科學領域－開始萌芽。另一方面，[[顯微鏡]]嘅發明亦都令到對生命嘅理解有咗飛躍性嘅進步：[[英國]]科學家[[羅拔虎克]]（Robert Hooke）喺 1665 年出版咗《Micrographia》（[[粵文]]：微物圖誌）呢本著作，詳細噉記錄咗佢自己用顯微鏡睇到嘅各種微生物。打後少少喺 17 世紀尾，有埋[[荷蘭]]科學家[[列文虎克]]（Antoni van Leeuwenhoek）等人對顯微鏡做各種改良，歐洲人成功噉發現咗細菌同好多其他微生物。顯微鏡嘅發展，開拓咗以[[細胞]]為生物單位嘅科學認識，為現代生物學對生命嘅定義（[[細胞學說]]）奠基<ref>Magner, ''A History of the Life Sciences'', pp 133–144。</ref>。 喺科學革命時期，學者亦都致力將已知嘅生物分類同埋改名。[[瑞典]]生物學家[[林奈]]（Carl Linnaeus）喺 1735 年提出咗佢嗰套生物分類法，跟手喺 1750 年代幫佢所知嘅生物改好嗮啲學名，呢兩樣嘢對於現代生物學嚟講都仲係好緊要，而且林奈－同好多佢同期嘅歐洲學者－發表咗好多對生物嘅諗法，當中[[法國]][[數學家]][[:en:Georges-Louis Leclerc, Comte de Buffon|布豐伯爵]]（Comte de Buffon）甚至仲有諗過進化呢條橋。雖然林奈同布豐伯爵等學者嘅嗰柞諗法有好多都畀及後嘅科學家證實咗係錯嘅，但係佢哋啲研究依然係為現代生物奠定咗個基礎<ref>Mayr, ''The Growth of Biological Thought'', chapter 4.</ref><ref>Mayr, ''The Growth of Biological Thought'', chapter 7.</ref>。 == 物種起源 == {{main|物種起源}} 現代生物學嘅開端喺 19 世紀。嗰個時期最出名嘅要數[[英格蘭]]自然學家[[查理斯·達爾文]]（Charles Darwin），佢對進化同物種形成等現象作出咗深思，並且喺 1859 年發表咗佢嗰本好出名嘅名著《[[物種起源]]》（On the Origin of Species），提出咗[[物競天擇]]嘅諗法解釋進化嘅現象，認為無論同種定異種嘅生物都會喺個環境嗰度爭生存所需嘅資源（例如係嘢食同水），爭嬴嘅就有得生存落去，跟手就繁殖以及將自己身上嘅基因傳畀下一代，所以一個物種嘅基因庫會一代一代噉變，經過幾百萬年就會變到完全唔同咗樣<ref>Reznick, David N. (2009), ''The Origin Then and Now: An Interpretive Guide to the Origin of Species'', Princeton University Press.</ref>。 達爾文個理論喺啱啱提出嚟嗰陣喺學界有唔細嘅爭詏，但最後各種嘅證據－由化石以至實驗觀察等－都係撐達爾文個諗法嘅<ref>Thagard, Paul (2012). ''The Cognitive Science of Science: Explanation, Discovery, and Conceptual Change''. MIT Press. pp. 204–05.</ref>。而到咗廿一世紀，達爾文個理論已經俾科學家廣泛噉應用喺[[醫學]]同埋[[人工智能]]等嘅好多個領域嗰度（例子可以睇[[遺傳演算法]]<ref>Goldberg, David E.; Holland, John H. (1988). "Genetic algorithms and machine learning". ''Machine Learning''. 3 (2): 95–99.</ref>），而且喺理論上仲有新嘅發展，例如係用物競天擇嘅理論嚟解釋[[利他]]嘅行為呀噉<ref>Bowles, S. (2006). Group competition, reproductive leveling, and the evolution of human altruism. ''Science'', 314(5805), 1569-1572.</ref>。 == 註釋 == {{reflist|group=註}} ==睇埋== *[[科學史]] {{clear}} ==攷== {{reflist|3}} {{生物學}} {{Authority control}} [[Category:生物學|史]] [[Category:科學史]] 0b1u9xe96udmuvrc4btnfj54rugc56m 0 253313 1865318 1792952 2022-08-19T10:24:26Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''排序演算法'''（{{lang-en|'''sorting algorithm'''}}）泛指用嚟將一拃物件以某啲次序排好嘅[[演算法]]。 呢種演算法嘅其中一個重要價值在於，佢哋能夠支援第啲演算法－有唔少演算法都會要求啲[[數據]]事先排好咗先至會啱用，例子有[[對分檢索]]。 ==睇埋== *[[陣列]] [[Category:排序演算法‎]] {{Comp-stub}} nh0qwdxv47l89x8t66xak6ls9dq4wog 10 253565 1864958 1864943 2022-08-18T12:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593384997 |deaths = 6445775 |date = 2022年8月18號 |time = 12:21 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月18號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> bzqioor0ffe7zt3u1aubq2676upekxs 1864983 1864958 2022-08-18T13:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593403643 |deaths = 6446012 |date = 2022年8月18號 |time = 13:22 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月18號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> n9hi19jhxtdayudju77lfzzay41h4yk 1864999 1864983 2022-08-18T14:54:10Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593409018 |deaths = 6446040 |date = 2022年8月18號 |time = 14:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月18號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> oskqpicdlxdp52jyvj6eowv5yi3vjxm 1865012 1864999 2022-08-18T15:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593463149 |deaths = 6446263 |date = 2022年8月18號 |time = 15:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月18號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> i6r51w0cmc1d00q0uvnl9o4ynff8ymj 1865025 1865012 2022-08-18T16:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593753444 |deaths = 6446679 |date = 2022年8月18號 |time = 16:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月18號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> 8sfi7qwx15jih9wrd3ipkuw7a12pywo 1865034 1865025 2022-08-18T17:54:10Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593820548 |deaths = 6447020 |date = 2022年8月18號 |time = 17:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月18號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> o4c52yxvq70tneprkynloy0h7ikrp3x 1865038 1865034 2022-08-18T18:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593851078 |deaths = 6447139 |date = 2022年8月18號 |time = 18:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月18號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> rgac4v1eb2sswdxw8r922jnjclo4dru 1865043 1865038 2022-08-18T19:54:08Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593867671 |deaths = 6447214 |date = 2022年8月18號 |time = 19:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月18號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> dzfkgv6m650847gprbmk5z598ngf83z 1865044 1865043 2022-08-18T20:54:08Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593879196 |deaths = 6447258 |date = 2022年8月18號 |time = 20:21 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月18號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> hd3w6d5vxuu9gxowfxacek7u6srqg2y 1865048 1865044 2022-08-18T21:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593880784 |deaths = 6447308 |date = 2022年8月18號 |time = 21:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月18號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> 5njucn4qz40cpugkrvjvji5aw00fe99 1865056 1865048 2022-08-18T22:54:10Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593923850 |deaths = 6447722 |date = 2022年8月18號 |time = 22:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月18號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> 0ri2wrivcbyvu6rt5dh5pr38jiliuxr 1865063 1865056 2022-08-18T23:54:10Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593935186 |deaths = 6447861 |date = 2022年8月18號 |time = 23:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月18號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> ef7bb0mks2abkwusx46yi4s3dgvpj8a 1865073 1865063 2022-08-19T00:54:11Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 593949819 |deaths = 6447949 |date = 2022年8月19號 |time = 00:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月19號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> pa3ptq0ha2vfdu4d6pzruydq1yumyma 1865101 1865073 2022-08-19T01:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 594092706 |deaths = 6448040 |date = 2022年8月19號 |time = 01:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月19號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> 5cina37brbawx1th527u661ku9c8xz2 1865111 1865101 2022-08-19T02:54:12Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 594153516 |deaths = 6448260 |date = 2022年8月19號 |time = 02:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月19號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> bug2a1vdyy39g5wf9pv4zn5rhfflvsw 1865159 1865111 2022-08-19T03:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 594155804 |deaths = 6448265 |date = 2022年8月19號 |time = 03:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月19號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> ajyrvl59vasbhsmbddjyrvkv6kp8tgs 1865179 1865159 2022-08-19T04:54:10Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 594183369 |deaths = 6448377 |date = 2022年8月19號 |time = 04:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月19號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> jvaz4ljn0xeg2j612ktaqrnknvd0h0e 1865192 1865179 2022-08-19T05:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 594184953 |deaths = 6448380 |date = 2022年8月19號 |time = 05:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月19號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> c51hisq26himrz299tlrcilz8oif4r9 1865206 1865192 2022-08-19T06:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 594186883 |deaths = 6448392 |date = 2022年8月19號 |time = 06:21 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月19號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> 2acfa1rum99cl5kunmqga8ypuassqhj 1865223 1865206 2022-08-19T07:54:10Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 594189635 |deaths = 6448393 |date = 2022年8月19號 |time = 07:21 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月19號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> q870k70iudb8kclegpbppb074w1xw88 1865251 1865223 2022-08-19T08:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 594190734 |deaths = 6448420 |date = 2022年8月19號 |time = 08:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月19號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> sd5iag3nfmm5bdifabn90cakuj1f9r3 1865294 1865251 2022-08-19T09:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 594236723 |deaths = 6448520 |date = 2022年8月19號 |time = 09:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月19號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> i6cjcm6d46dhk5p48p1ngk9alcmxeu7 1865321 1865294 2022-08-19T10:54:08Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 594265277 |deaths = 6448582 |date = 2022年8月19號 |time = 10:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月19號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> 41v5jttnpnnrmq1to14knxdge91553h 1865335 1865321 2022-08-19T11:54:09Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 wikitext text/x-wiki {{武漢肺炎病例總數/core |confirmed = 594274840 |deaths = 6448646 |date = 2022年8月19號 |time = 11:20 UTC |type = {{{1}}} }}<!-- *** For consistency, simplicity and credibility, we kindly ask to source ONLY from Johns Hopkins University. *** Please refer to the Talk Page for more information. -->{{#ifeq:{{{editlink}}}|yes|{{Edit sup|Template:武漢肺炎病例總數}}|}}{{#ifeq:{{{ref}}}|no||<!-- Reference: --><ref name="JHU_ticker">{{cite web |url=https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 |title=COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) |publisher=[[莊鶴堅斯大學]] |website=[[ArcGIS]] |access-date=2022年8月19號}}</ref>}}<noinclude> {{documentation}} [[Category:武漢肺炎疫情模]] </noinclude> mzefujf81lubb05zvibt0kbnijimix2 10 253806 1865042 1864476 2022-08-18T19:26:45Z 虎源太 63690 Update cases to 17-18 Aug 2022 wikitext text/x-wiki <noinclude>{{main|武漢肺炎香港疫情}}</noinclude> {{#invoke:Medical cases chart|chart |numwidth=wmmw |barwidth=medium |disease=武漢肺炎 |location=香港 |outbreak=武漢肺炎疫情 |right2=死亡數 |recoveries=y |collapsible=y |data= <!-- Date;Deaths;Recoveries;Total confirmed --> 2020-01-23;;;2 ;;;2 2020-01-25;;;5 2020-01-26;;;8 ;;;8 2020-01-29;;;10 2020-01-30;;;12 2020-01-31;;;13 2020-02-01;;;14 2020-02-02;;;15 2020-02-03;;;15 2020-02-04;1;;18 2020-02-05;1;;21 2020-02-06;1;;24 2020-02-07;1;;26 2020-02-08;1;;26 2020-02-09;1;;36 2020-02-10;1;;42 2020-02-11;1;;49 2020-02-12;1;1;50 2020-02-13;1;1;53 2020-02-14;1;1;56 2020-02-15;1;1;56 2020-02-16;1;2;57 2020-02-17;1;2;60 2020-02-18;1;4;62 2020-02-19;2;5;65 2020-02-20;2;5;68 2020-02-21;2;5;68 2020-02-22;2;11;69 2020-02-23;2;14;74 2020-02-24;2;18;81 2020-02-25;2;18;85 2020-02-26;2;24;91 2020-02-27;2;26;93 2020-02-28;2;30;94 2020-02-29;2;33;95 2020-03-01;2;36;100 2020-03-02;2;36;101 2020-03-03;2;36;101 2020-03-04;2;43;105 2020-03-05;2;43;105 2020-03-06;2;51;108 2020-03-07;2;55;110 2020-03-08;3;58;115 2020-03-09;3;59;116 2020-03-10;3;64;121 2020-03-11;3;66;130 2020-03-12;3;74;132 2020-03-13;4;77;138 2020-03-14;4;80;142 2020-03-15;4;83;149 2020-03-16;4;87;158 2020-03-17;4;91;168 2020-03-18;4;94;193 2020-03-19;4;97;209 2020-03-20;4;97;257 2020-03-21;4;99;274 2020-03-22;4;99;318 2020-03-23;4;100;357 2020-03-24;4;101;387 2020-03-25;4;105;411 2020-03-26;4;109;454 2020-03-27;4;110;519 2020-03-28;4;111;583 2020-03-29;4;117;642 2020-03-30;4;123;683 2020-03-31;4;127;715 2020-04-01;4;146;766 2020-04-02;4;153;803 2020-04-03;4;172;846 2020-04-04;4;185;863 2020-04-05;4;205;891 2020-04-06;4;215;915 2020-04-07;4;235;936 2020-04-08;4;263;961 2020-04-09;4;292;974 2020-04-10;4;308;990 2020-04-11;4;335;1001 2020-04-12;4;359;1005 2020-04-13;4;396;1010 2020-04-14;4;433;1013 2020-04-15;4;458;1017 2020-04-16;4;484;1018 2020-04-17;4;532;1022 2020-04-18;4;567;1024 2020-04-19;4;601;1026 2020-04-20;4;629;1026 2020-04-21;4;649;1030 2020-04-22;4;678;1034 2020-04-23;4;698;1036 2020-04-24;4;725;1036 2020-04-25;4;753;1038 2020-04-26;4;772;1038 2020-04-27;4;787;1038 2020-04-28;4;811;1038 2020-04-29;4;830;1038 2020-04-30;4;846;1038 2020-05-01;4;859;1040 2020-05-02;4;864;1040 2020-05-03;4;879;1040 2020-05-04;4;900;1041 2020-05-05;4;920;1041 2020-05-06;4;932;1041 2020-05-07;4;944;1045 2020-05-08;4;960;1045 2020-05-09;4;967;1045 2020-05-10;4;982;1048 2020-05-11;4;985;1048 2020-05-12;4;991;1048 2020-05-13;4;1008;1051 2020-05-14;4;1009;1052 2020-05-15;4;1019;1053 2020-05-16;4;1022;1053 2020-05-17;4;1024;1056 2020-05-18;4;1025;1056 2020-05-19;4;1025;1056 2020-05-20;4;1026;1056 2020-05-21;4;1029;1064 2020-05-22;4;1029;1066 2020-05-23;4;1029;1066 2020-05-24;4;1030;1066 2020-05-25;4;1030;1066 2020-05-26;4;1033;1066 2020-05-27;4;1034;1067 2020-05-28;4;1035;1067 2020-05-29;4;1035;1080 2020-05-30;4;1036;1083 2020-05-31;4;1037;1085 2020-06-01;4;1037;1088 2020-06-02;4;1038;1094 2020-06-03;4;1039;1094 2020-06-04;4;1042;1100 2020-06-05;4;1045;1103 2020-06-06;4;1048;1106 2020-06-07;4;1049;1107 2020-06-08;4;1049;1108 2020-06-09;4;1050;1108 2020-06-10;4;1051;1108 2020-06-11;4;1055;1108 2020-06-12;4;1060;1109 2020-06-13;4;1061;1110 2020-06-14;4;1067;1110 2020-06-15;4;1067;1113 2020-06-16;4;1069;1113 2020-06-17;4;1071;1121 2020-06-18;4;1072;1125 2020-06-19;4;1074;1128 2020-06-20;5;1077;1129 2020-06-21;5;1078;1132 2020-06-22;5;1078;1162 2020-06-23;6;1083;1178 2020-06-24;6;1086;1180 2020-06-25;7;1088;1194 2020-06-26;7;1091;1197 2020-06-27;7;1095;1198 2020-06-28;7;1104;1200 2020-06-29;7;1105;1204 2020-06-30;7;1107;1206 2020-07-01;7;1117;1234 2020-07-02;7;1120;1243 2020-07-03;7;1125;1248 2020-07-04;7;1145;1259 2020-07-05;7;1156;1269 2020-07-06;7;1157;1286 2020-07-07;7;1161;1300 2020-07-08;7;1167;1324 2020-07-09;7;1176;1366 2020-07-10;7;1187;1404 2020-07-11;7;1197;1432 2020-07-12;7;1214;1470 2020-07-13;7;1217;1522 2020-07-14;8;1229;1570 2020-07-15;10;1241;1589 2020-07-16;10;1254;1656 2020-07-17;11;1264;1714 2020-07-18;12;1274;1778 2020-07-19;12;1294;1885 2020-07-20;12;1301;1958 2020-07-21;14;1324;2019 2020-07-22;14;1344;2132 2020-07-23;15;1379;2250 2020-07-24;16;1407;2373 2020-07-25;18;1455;2506 2020-07-26;18;1474;2634 2020-07-27;22;1486;2779 2020-07-28;23;1527;2885 2020-07-29;24;1591;3003 2020-07-30;25;1660;3152 2020-07-31;28;1751;3273 2020-08-01;33;1858;3397 2020-08-02;35;1959;3512 2020-08-03;39;2037;3590 2020-08-04;42;2141;3670 2020-08-05;43;2314;3755 2020-08-06;46;2458;3850 2020-08-07;47;2620;3939 2020-08-08;47;2755;4008 2020-08-09;52;2847;4080 2020-08-10;56;2917;4149 2020-08-11;59;3052;4182 2020-08-12;63;3189;4244 2020-08-13;65;3295;4313 2020-08-14;67;3392;4361 2020-08-15;69;3488;4407 2020-08-16;69;3549;4481 2020-08-17;69;3599;4525 2020-08-18;71;3677;4561 2020-08-19;72;3779;4587 2020-08-20;75;3827;4605 2020-08-21;75;3900;4632 2020-08-22;76;3974;4658 2020-08-23;77;4018;4683 2020-08-24;77;4052;4692 2020-08-25;78;4108;4711 2020-08-26;79;4161;4735 2020-08-27;81;4200;4756 2020-08-28;84;4249;4769 2020-08-29;86;4287;4787 2020-08-30;88;4320;4802 2020-08-31;89;4342;4811 2020-09-01;90;4380;4823 2020-09-02;92;4401;4831 2020-09-03;93;4431;4839 2020-09-04;94;4456;4851 2020-09-05;94;4493;4858 2020-09-06;97;4511;4879 2020-09-07;98;4524;4890 2020-09-08;99;4543;4896 2020-09-09;99;4557;4902 2020-09-10;99;4582;4914 2020-09-11;99;4598;4926 2020-09-12;100;4613;4939 2020-09-13;100;4630;4958 2020-09-14;101;4635;4972 2020-09-15;102;4646;4976 2020-09-16;102;4663;4985 2020-09-17;102;4682;4994 2020-09-18;103;4696;4997 2020-09-19;103;4708;5010 2020-09-20;103;4712;5033 2020-09-21;103;4717;5039 2020-09-22;103;4729;5047 2020-09-23;104;4749;5050 2020-09-24;104;4758;5057 2020-09-25;104;4765;5059 2020-09-26;105;4777;5060 2020-09-27;105;4786;5066 2020-09-28;105;4790;5076 2020-09-29;105;4807;5080 2020-09-30;105;4827;5088 2020-10-01;105;4837;5098 2020-10-02;105;4843;5105 2020-10-03;105;4849;5109 2020-10-04;105;4861;5114 2020-10-05;105;4864;5125 2020-10-06;105;4875;5133 2020-10-07;105;4885;5144 2020-10-08;105;4890;5162 2020-10-09;105;4906;5170 2020-10-10;105;4914;5176 2020-10-11;105;4919;5183 2020-10-12;105;4921;5194 2020-10-13;105;4931;5202 2020-10-14;105;4932;5202 2020-10-15;105;4943;5214 2020-10-16;105;4951;5221 2020-10-17;105;4963;5238 2020-10-18;105;4973;5242 2020-10-19;105;4982;5257 2020-10-20;105;4996;5262 2020-10-21;105;5004;5270 2020-10-22;105;5019;5281 2020-10-23;105;5029;5285 2020-10-24;105;5041;5290 2020-10-25;105;5047;5296 2020-10-26;105;5050;5304 2020-10-27;105;5053;5309 2020-10-28;105;5063;5311 2020-10-29;105;5073;5314 2020-10-30;105;5082;5321 2020-10-31;105;5089;5324 2020-11-01;105;5096;5331 2020-11-02;105;5102;5337 2020-11-03;105;5109;5346 2020-11-04;106;5118;5349 2020-11-05;107;5126;5356 2020-11-06;107;5131;5362 2020-11-07;107;5139;5365 2020-11-08;107;5144;5375 2020-11-09;107;5146;5381 2020-11-10;108;5153;5390 2020-11-11;108;5158;5408 2020-11-12;108;5170;5431 2020-11-13;108;5177;5437 2020-11-14;108;5187;5445 2020-11-15;108;5194;5459 2020-11-16;108;5198;5467 2020-11-17;108;5212;5471 2020-11-18;108;5224;5480 2020-11-19;108;5233;5492 2020-11-20;108;5239;5518 2020-11-21;108;5248;5561 2020-11-22;108;5259;5629 2020-11-23;108;5267;5702 2020-11-24;108;5274;5782 2020-11-25;108;5295;5867 2020-11-26;108;5300;5948 2020-11-27;108;5313;6040 2020-11-28;109;5328;6124 2020-11-29;109;5340;6239 2020-11-30;109;5344;6315 2020-12-01;109;5361;6397 2020-12-02;110;5394;6500 2020-12-03;110;5423;6590 2020-12-04;112;5465;6702 2020-12-05;112;5511;6803 2020-12-06;112;5567;6898 2020-12-07;112;5626;6976 2020-12-08;112;5696;7076 2020-12-09;113;5783;7180 2020-12-10;114;5900;7292 2020-12-11;114;5996;7378 2020-12-12;116;6114;7447 2020-12-13;117;6202;7542 2020-12-14;121;6266;7624 2020-12-15;123;6345;7722 2020-12-16;124;6439;7804 2020-12-17;127;6534;7900 2020-12-18;129;6628;7970 2020-12-19;129;6737;8079 2020-12-20;130;6837;8153 2020-12-21;131;6910;8238 2020-12-22;132;6995;8301 2020-12-23;133;7112;8354 2020-12-24;135;7203;8425 2020-12-25;136;7317;8482 2020-12-26;136;7394;8541 2020-12-27;137;7474;8611 2020-12-28;141;7526;8672 2020-12-29;143;7616;8725 2020-12-30;147;7722;8779 2020-12-31;148;7813;8847 2021-01-01;149;7912;8889 2021-01-02;150;7968;8924 2021-01-03;151;8011;8965 2021-01-04;153;8055;9018 2021-01-05;154;8127;9050 2021-01-06;154;8201;9075 2021-01-07;154;8258;9108 2021-01-08;156;8307;9153 2021-01-09;158;8374;9212 2021-01-10;158;8423;9243 2021-01-11;159;8468;9284 2021-01-12;160;8524;9344 2021-01-13;161;8584;9386 2021-01-14;161;8631;9415 2021-01-15;161;8684;9453 2021-01-16;162;8724;9503 2021-01-17;162;8758;9558 2021-01-18;164;8786;9665 2021-01-19;165;8828;9721 2021-01-20;166;8865;9798 2021-01-21;167;8903;9868 2021-01-22;167;8948;9929 2021-01-23;168;8998;10010 2021-01-24;169;9034;10086 2021-01-25;171;9056;10159 2021-01-26;173;9101;10223 2021-01-27;174;9162;10283 2021-01-28;177;9239;10322 2021-01-29;178;9302;10372 2021-01-30;181;9362;10400 2021-01-31;182;9423;10453 2021-02-01;182;9474;10487 2021-02-02;184;9549;10512 2021-02-03;185;9633;10531 2021-02-04;186;9684;10553 2021-02-05;186;9750;10590 2021-02-06;186;9828;10609 2021-02-07;186;9887;10636 2021-02-08;187;9918;10668 2021-02-09;188;9976;10694 2021-02-10;189;10022;10711 2021-02-11;191;10077;10732 2021-02-12;193;10136;10756 2021-02-13;193;10160;10768 2021-02-14;193;10185;10780 2021-02-15;193;10207;10789 2021-02-16;195;10232;10797 2021-02-17;197;10270;10813 2021-02-18;197;10298;10821 2021-02-19;197;10329;10834 2021-02-20;197;10362;10849 2021-02-21;197;10389;10869 2021-02-22;197;10404;10885 2021-02-23;197;10427;10897 2021-02-24;198;10461;10914 2021-02-25;198;10474;10927 2021-02-26;198;10493;10951 2021-02-27;199;10519;10984 2021-02-28;200;10536;11006 2021-03-01;200;10547;11020 2021-03-02;200;10563;11033 2021-03-03;201;10578;11047 2021-03-04;201;10593;11056 2021-03-05;202;10604;11067 2021-03-06;202;10622;11075 2021-03-07;202;10629;11091 2021-03-08;202;10636;11100 2021-03-09;202;10662;11121 2021-03-10;203;10675;11129 2021-03-11;203;10695;11151 2021-03-12;203;10711;11211 2021-03-13;203;10739;11258 2021-03-14;203;10755;11282 2021-03-15;203;10769;11312 2021-03-16;203;10786;11330 2021-03-17;203;10809;11341 2021-03-18;203;10824;11351 2021-03-19;203;10837;11364 2021-03-20;203;10863;11372 2021-03-21;203;10875;11380 2021-03-22;203;10901;11398 2021-03-23;204;10936;11410 2021-03-24;204;10963;11420 2021-03-25;204;10994;11429 2021-03-26;205;11023;11440 2021-03-27;205;11040;11446 2021-03-28;205;11056;11447 2021-03-29;205;11075;11455 2021-03-30;205;11085;11462 2021-03-31;205;11095;11468 2021-04-01;205;11108;11481 2021-04-02;205;11122;11500 2021-04-03;205;11133;11502 2021-04-04;205;11139;11509 2021-04-05;205;11145;11525 2021-04-06;205;11155;11532 2021-04-07;205;11163;11540 2021-04-08;205;11174;11550 2021-04-09;207;11186;11564 2021-04-10;207;11193;11569 2021-04-11;207;11206;11582 2021-04-12;207;11214;11595 2021-04-13;208;11227;11608 2021-04-14;209;11237;11613 2021-04-15;209;11246;11619 2021-04-16;209;11253;11636 2021-04-17;209;11258;11654 2021-04-18;209;11270;11684 2021-04-19;209;11274;11696 2021-04-20;209;11287;11704 2021-04-21;209;11302;11705 2021-04-22;209;11316;11719 2021-04-23;209;11325;11728 2021-04-24;209;11340;11731 2021-04-25;209;11354;11737 2021-04-26;209;11363;11741 2021-04-27;209;11379;11749 2021-04-28;209;11392;11756 2021-04-29;209;11404;11771 2021-04-30;209;11416;11775 2021-05-01;210;11432;11783 2021-05-02;210;11445;11785 2021-05-03;210;11447;11787 2021-05-04;210;11451;11791 2021-05-05;210;11462;11797 2021-05-06;210;11468;11799 2021-05-07;210;11473;11801 2021-05-08;210;11486;11806 2021-05-09;210;11493;11807 2021-05-10;210;11496;11811 2021-05-11;210;11503;11812 2021-05-12;210;11505;11814 2021-05-13;210;11511;11817 2021-05-14;210;11516;11818 2021-05-15;210;11522;11821 2021-05-16;210;11525;11825 2021-05-17;210;11531;11826 2021-05-18;210;11535;11827 2021-05-19;210;11539;11828 2021-05-20;210;11542;11829 2021-05-21;210;11547;11830 2021-05-22;210;11550;11831 2021-05-23;210;11553;11833 2021-05-24;210;11556;11834 2021-05-25;210;11560;11836 2021-05-26;210;11561;11837 2021-05-27;210;11565;11837 2021-05-28;210;11570;11837 2021-05-29;210;11571;11838 2021-05-30;210;11572;11838 2021-05-31;210;11572;11842 2021-06-01;210;11575;11849 2021-06-02;210;11576;11849 2021-06-03;210;11577;11850 2021-06-04;210;11579;11851 2021-06-05;210;11584;11852 2021-06-06;210;11584;11859 2021-06-07;210;11584;11866 2021-06-08;210;11584;11869 2021-06-09;210;11587;11873 2021-06-10;210;11590;11875 2021-06-11;210;11593;11875 2021-06-12;210;11595;11878 2021-06-13;210;11598;11878 2021-06-14;210;11600;11879 2021-06-15;210;11600;11881 2021-06-16;210;11601;11882 2021-06-17;210;11603;11882 2021-06-18;210;11608;11885 2021-06-19;210;11612;11886 2021-06-20;210;11614;11887 2021-06-21;210;11616;11890 2021-06-22;210;11618;11897 2021-06-23;210;11619;11899 2021-06-24;210;11621;11906 2021-06-25;211;11621;11910 2021-06-26;211;11624;11912 2021-06-27;211;11625;11918 2021-06-28;211;11626;11921 2021-06-29;211;11628;11922 2021-06-30;211;11630;11924 2021-07-01;211;11631;11928 2021-07-02;211;11633;11939 2021-07-03;211;11634;11940 2021-07-04;211;11637;11943 2021-07-05;212;11638;11944 2021-07-06;212;11642;11945 2021-07-07;212;11643;11946 2021-07-08;212;11648;11949 2021-07-09;212;11648;11950 2021-07-10;212;11652;11951 2021-07-11;212;11655;11952 2021-07-12;212;11662;11952 2021-07-13;212;11665;11953 2021-07-14;212;11669;11956 2021-07-15;212;11675;11956 2021-07-16;212;11677;11957 2021-07-17;212;11682;11957 2021-07-18;212;11682;11959 2021-07-19;212;11686;11959 2021-07-20;212;11688;11966 2021-07-21;212;11688;11971 2021-07-22;212;11690;11972 2021-07-23;212;11693;11974 2021-07-24;212;11696;11976 2021-07-25;212;11698;11979 2021-07-26;212;11701;11979 2021-07-27;212;11705;11980 2021-07-28;212;11707;11981 2021-07-29;212;11709;11983 2021-07-30;212;11712;11985 2021-07-31;212;11713;11985 2021-08-01;212;11715;11988 2021-08-02;212;11715;11991 2021-08-03;212;11719;11995 2021-08-04;212;11721;11997 2021-08-05;212;11721;12003 2021-08-06;212;11724;12005 2021-08-07;212;11725;12012 2021-08-08;212;11725;12014 2021-08-09;212;11725;12016 2021-08-10;212;11728;12020 2021-08-11;212;11731;12021 2021-08-12;212;11733;12026 2021-08-13;212;11736;12031 2021-08-14;212;11740;12033 2021-08-15;212;11748;12034 2021-08-16;212;11750;12037 2021-08-17;212;11753;12040 2021-08-18;212;11755;12043 2021-08-19;212;11759;12048 2021-08-20;212;11761;12050 2021-08-21;212;11762;12053 2021-08-22;212;11766;12058 2021-08-23;212;11766;12063 2021-08-24;212;11768;12070 2021-08-25;212;11772;12075 2021-08-26;212;11777;12078 2021-08-27;212;11779;12095 2021-08-28;212;11782;12101 2021-08-29;212;11783;12108 2021-08-30;212;11786;12111 2021-08-31;212;11791;12113 2021-09-01;212;11798;12114 2021-09-02;212;11799;12114 2021-09-03;212;11798;12113 2021-09-04;212;11802;12114 2021-09-05;212;11814;12122 2021-09-06;212;11821;12124 2021-09-07;212;11825;12130 2021-09-08;212;11831;12132 2021-09-09;212;11834;12134 2021-09-10;212;11838;12139 2021-09-11;212;11841;12143 2021-09-12;213;11846;12146 2021-09-13;213;11850;12147 2021-09-14;213;11854;12149 2021-09-15;213;11858;12150 2021-09-16;213;11862;12150 2021-09-17;213;11867;12153 2021-09-18;213;11869;12158 2021-09-19;213;11872;12161 2021-09-20;213;11874;12166 2021-09-21;213;11878;12167 2021-09-22;213;11883;12168 2021-09-23;213;11887;12170 2021-09-24;213;11888;12177 2021-09-25;213;11891;12186 2021-09-26;213;11892;12194 2021-09-27;213;11897;12197 2021-09-28;213;11901;12210 2021-09-29;213;11905;12215 2021-09-30;213;11905;12218 2021-10-01;213;11906;12222 2021-10-02;213;11909;12227 2021-10-03;213;11920;12227 2021-10-04;213;11926;12231 2021-10-05;213;11931;12238 2021-10-06;213;11935;12244 2021-10-07;213;11942;12252 2021-10-08;213;11945;12254 2021-10-09;213;11946;12262 2021-10-10;213;11947;12262 2021-10-11;213;11953;12269 2021-10-12;213;11956;12273 2021-10-13;213;11962;12276 2021-10-14;213;11971;12277 2021-10-15;213;11980;12286 2021-10-16;213;11988;12292 2021-10-17;213;11992;12295 2021-10-18;213;11994;12300 2021-10-19;213;11998;12302 2021-10-20;213;12003;12306 2021-10-21;213;12006;12312 2021-10-22;213;12012;12314 2021-10-23;213;12016;12320 2021-10-24;213;12019;12324 2021-10-25;213;12023;12328 2021-10-26;213;12029;12331 2021-10-27;213;12033;12336 2021-10-28;213;12033;12338 2021-10-29;213;12033;12343 2021-10-30;213;12034;12346 2021-10-31;213;12034;12347 2021-11-01;213;12034;12348 2021-11-02;213;12034;12350 2021-11-03;213;12034;12353 2021-11-04;213;12035;12360 2021-11-05;213;12035;12361 2021-11-06;213;12036;12368 2021-11-07;213;12036;12369 2021-11-08;213;12036;12369 2021-11-09;213;12036;12370 2021-11-10;213;12036;12375 2021-11-11;213;12037;12378 2021-11-12;213;12072;12379 2021-11-13;213;12087;12381 2021-11-14;213;12090;12382 2021-11-15;213;12092;12388 2021-11-16;213;12099;12389 2021-11-17;213;12099;12392 2021-11-18;213;12104;12396 2021-11-19;213;12106;12397 2021-11-20;213;12108;12400 2021-11-21;213;12115;12402 2021-11-22;213;12119;12405 2021-11-23;213;12121;12411 2021-11-24;213;12123;12412 2021-11-25;213;12125;12418 2021-11-26;213;12128;12422 2021-11-27;213;12130;12425 2021-11-28;213;12133;12428 2021-11-29;213;12134;12431 2021-11-30;213;12136;12437 2021-12-01;213;12140;12440 2021-12-02;213;12143;12446 2021-12-03;213;12145;12449 2021-12-04;213;12148;12453 2021-12-05;213;12149;12462 2021-12-06;213;12151;12467 2021-12-07;213;12153;12472 2021-12-08;213;12155;12472 2021-12-09;213;12156;12479 2021-12-10;213;12159;12483 2021-12-11;213;12165;12484 2021-12-12;213;12168;12489 2021-12-13;213;12173;12491 2021-12-14;213;12180;12496 2021-12-15;213;12180;12497 2021-12-16;213;12180;12507 2021-12-17;213;12180;12514 2021-12-18;213;12182;12519 2021-12-19;213;12184;12527 2021-12-20;213;12184;12534 2021-12-21;213;12184;12542 2021-12-22;213;12184;12549 2021-12-23;213;12186;12551 2021-12-24;213;12189;12556 2021-12-25;213;12189;12581 2021-12-26;213;12189;12590 2021-12-27;213;12189;12599 2021-12-28;213;12189;12605 2021-12-29;213;12191;12619 2021-12-30;213;12196;12631 2021-12-31;213;12206;12650 2022-01-01;213;12209;12667 2022-01-02;213;12214;12693 2022-01-03;213;12219;12722 2022-01-04;213;12228;12761 2022-01-05;213;12230;12799 2022-01-06;213;12235;12832 2022-01-07;213;12235;12865 2022-01-08;213;12243;12902 2022-01-09;213;12284;12935 2022-01-10;213;12296;12959 2022-01-11;213;12304;12980 2022-01-12;213;12316;13002 2022-01-13;213;12327;13016 2022-01-14;213;12339;13025 2022-01-15;213;12366;13030 2022-01-16;213;12393;13041 2022-01-17;213;12416;13048 2022-01-18;213;12446;13066 2022-01-19;213;12474;13082 2022-01-20;213;12493;13096 2022-01-21;213;12514;13120 2022-01-22;213;12541;13146 2022-01-23;213;12572;13286 2022-01-24;213;12602;13395 2022-01-25;213;12623;13519 2022-01-26;213;12655;13626 2022-01-27;213;12687;13790 2022-01-28;213;12710;13905 2022-01-29;213;12730;14024 2022-01-30;213;12753;14105 2022-01-31;213;12780;14197 2022-02-01;213;12806;14326 2022-02-02;213;12826;14442 2022-02-03;213;12880;14584 2022-02-04;213;12916;14715 2022-02-05;213;12987;15066 2022-02-06;213;13125;15408 2022-02-07;213;13232;16022 2022-02-08;213;13315;16647 2022-02-09;215;13436;17808 2022-02-10;216;13795;18794 2022-02-11;218;14037;20119 2022-02-12;221;14183;21633 2022-02-13;221;14463;22980 2022-02-14;223;14763;25051 2022-02-15;225;14996;26670 2022-02-16;233;15234;30955 2022-02-17;257;15448;37071 2022-02-18;259;15699;40700 2022-02-19;274;15963;46763 2022-02-20;288;16190;52830 2022-02-21;311;16450;60363 2022-02-22;350;16741;66574 2022-02-23;393;17016;75248 2022-02-24;460;17273;84046 2022-02-25;519;17563;94056 2022-02-26;607;18656;168590 2022-02-27;717;19037;219566 2022-02-28;841;19727;275744 2022-03-01;1012;20296;331402 2022-03-02;1172;20886;407743 2022-03-03;1358;21450;484734 2022-03-04;1546;21944;557416 2022-03-05;1774;22689;624999 2022-03-06;2074;23314;656007 2022-03-07;2365;23702;681157 2022-03-08;2578;24480;711650 2022-03-09;2869;25287;770407 2022-03-10;3150;26166;801809 2022-03-11;3444;27043;831190 2022-03-12;3729;28003;858837 2022-03-13;3993;28744;891267 2022-03-14;4279;29119;918175 2022-03-15;4568;30024;945940 2022-03-16;4847;31082;975212 2022-03-17;5136;32194;996862 2022-03-18;5401;33268;1016944 2022-03-19;5644;34452;1033541 2022-03-20;5890;35294;1047690 2022-03-21;6113;35686;1061758 2022-03-22;6358;36922;1075910 2022-03-23;6563;38380;1088150 2022-03-24;6764;39765;1101224 2022-03-25;6956;41696;1111629 2022-03-26;7095;43143;1120470 2022-03-27;7246;43971;1128507 2022-03-28;7414;44382;1136192 2022-03-29;7563;45635;1143788 2022-03-30;7698;47104;1150769 2022-03-31;7817;48520;1157415 2022-04-01;7933;49993;1163238 2022-04-02;8049;51432;1167713 2022-04-03;8160;52303;1171419 2022-04-04;8250;52685;1174557 2022-04-05;8337;54132;1177811 2022-04-06;8448;54787;1180588 2022-04-07;8545;56278;1183232 2022-04-08;8631;57788;1185724 2022-04-09;8693;59331;1188259 2022-04-10;8758;60209;1190180 2022-04-11;8815;60569;1191587 2022-04-12;8874;61999;1193020 2022-04-13;8936;63543;1194292 2022-04-14;8990;65050;1195335 2022-04-15;9057;66761;1196281 2022-04-16;9098;67569;1197075 2022-04-17;9127;68216;1197822 2022-04-18;9147;68624;1198435 2022-04-19;9164;69221;1199035 2022-04-20;9174;70094;1199703 2022-04-21;9200;70499;1200331 2022-04-22;9215;70836;1200905 2022-04-23;9224;71186;1201428 2022-04-24;9237;71445;1201857 2022-04-25;9255;71584;1202288 2022-04-26;9262;71839;1202635 2022-04-27;9270;72095;1203065 2022-04-28;9275;72338;1203478 2022-04-29;9286;72543;1203844 2022-04-30;9296;72760;1204207 2022-05-01;9301;72928;1204507 2022-05-02;9306;73020;1204790 2022-05-03;9313;73116;1205080 2022-05-04;9316;73262;1205393 2022-05-05;9321;73414;1205714 2022-05-06;9332;73565;1206038 2022-05-07;9332;73715;1206316 2022-05-08;9334;73828;1206582 2022-05-09;9335;73902;1206815 2022-05-10;9340;73981;1207088 2022-05-11;9343;74111;1207368 2022-05-12;9344;74249;1207662 2022-05-13;9347;74355;1207960 2022-05-14;9348;74461;1208244 2022-05-15;9349;74540;1208503 2022-05-16;9349;74590;1208737 2022-05-17;9349;74678;1209065 2022-05-18;9353;74785;1209394 2022-05-19;9354;75190;1209682 2022-05-20;9358;75281;1209925 2022-05-21;9358;75365;1210153 2022-05-22;9358;75421;1210390 2022-05-23;9358;75464;1210580 2022-05-24;9358;75527;1210830 2022-05-25;9360;75587;1211081 2022-05-26;9362;75672;1211332 2022-05-27;9363;75726;1211582 2022-05-28;9364;75787;1211852 2022-05-29;9364;75832;1212089 2022-05-30;9366;75868;1212364 2022-05-31;9366;75924;1212693 2022-06-01;9367;75988;1213198 2022-06-02;9368;76038;1213687 2022-06-03;9370;76097;1214186 2022-06-04;9370;76133;1214632 2022-06-05;9374;76162;1215147 2022-06-06;9374;76185;1215690 2022-06-07;9377;76232;1216179 2022-06-08;9377;76284;1216737 2022-06-09;9378;76332;1217411 2022-06-10;9378;76386;1218083 2022-06-11;9378;76441;1218934 2022-06-12;9378;76488;1219748 2022-06-13;9378;76520;1220485 2022-06-14;9379;76575;1221334 2022-06-15;9380;76623;1222381 2022-06-16;9380;76676;1223560 2022-06-17;9381;76731;1224705 2022-06-18;9381;76782;1225981 2022-06-19;9383;76820;1227257 2022-06-20;9384;76861;1228584 2022-06-21;9384;76915;1229782 2022-06-22;9385;76988;1231229 2022-06-23;9386;77058;1232879 2022-06-24;9386;77119;1234739 2022-06-25;9386;77199;1236533 2022-06-26;9386;77250;1238450 2022-06-27;9386;77302;1240323 2022-06-28;9387;77373;1242008 2022-06-29;9387;77453;1244012 2022-06-30;9389;77542;1246370 2022-07-01;9390;77636;1248688 2022-07-02;9393;77681;1251058 2022-07-03;9393;77725;1252886 2022-07-04;9393;77822;1254727 2022-07-05;9393;77911;1256995 2022-07-06;9394;78019;1259810 2022-07-07;9395;78118;1262838 2022-07-08;9398;78237;1265783 2022-07-09;9398;78340;1268778 2022-07-10;9400;78440;1271770 2022-07-11;9407;78519;1274633 2022-07-12;9408;78626;1277402 2022-07-13;9410;78735;1280556 2022-07-14;9415;78837;1284230 2022-07-15;9420;78948;1287904 2022-07-16;9421;79077;1291666 2022-07-17;9425;79185;1295152 2022-07-18;9428;79271;1298588 2022-07-19;9432;79412;1301844 2022-07-20;9433;79538;1305649 2022-07-21;9436;79672;1310024 2022-07-22;9442;79820;1314294 2022-07-23;9449;79963;1318559 2022-07-24;9457;80055;1322809 2022-07-25;9460;80172;1326939 2022-07-26;9466;80325;1331215 2022-07-27;9476;80510;1335723 2022-07-28;9481;80665;1340609 2022-07-29;9486;80812;1345493 2022-07-30;9490;80951;1350176 2022-07-31;9491;81089;1354810 2022-08-01;9497;81219;1359064 2022-08-02;9508;81369;1363187 2022-08-03;9512;81532;1367734 2022-08-04;9515;81721;1372754 2022-08-05;9519;81934;1377182 2022-08-06;9523;82142;1381784 2022-08-07;9528;82280;1386058 2022-08-08;9535;82416;1390098 2022-08-09;9538;82589;1394143 2022-08-10;9542;82816;1398736 2022-08-11;9543;82998;1403112 2022-08-12;9547;83200;1407551 2022-08-13;9550;83378;1412859 2022-08-14;9553;83511;1417838 2022-08-15;9557;83643;1422734 2022-08-16;9567;83852;1427896 2022-08-17;9571;84058;1433653 2022-08-18;9576;84306;1439707 |caption='''來源：'''<br /> [https://www.chp.gov.hk/files/pdf/local_situation_covid19_en.pdf 衞生署衞生防護中心] <br /> [https://chp-dashboard.geodata.gov.hk/covid-19/zh.html 武漢肺炎感染-香港最新情況]<br /> [https://www.news.gov.hk/chi/categories/covid19/index.html 香港政府新聞網 - 武漢肺炎]<br /> [https://www.coronavirus.gov.hk/chi/index.html 武漢肺炎病專題網站] }}<noinclude> {{clear}} {{武漢肺炎大爆發|state=expanded}} [[Category:武漢肺炎疫情病例圖表|香港]] </noinclude> 4phveyg5u403h814hz0gwlcti6hbxsi 10 254645 1865156 1744911 2022-08-19T03:45:58Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Navbox | name = 生物學 | state = {{{state|}}} | title = [[生物學]] | image = [[File:Twemoji12 1f9ec.svg|150px]] | above = 對[[生命]]嘅[[科學性]]研究 | basestyle = background:#90EE90 | listclass = hlist | group1 = 方法 | list1 = *[[生物學哲學]] *[[理論生物學|理論]] *[[實驗生物學|實驗]] *[[數理生物學|數理]] *[[運算生物學|運算]] *[[生物統計學|生物統計]] | group2 = [[生命]] | list2 = {{Navbox|subgroup | group1 = 重要特徵 | basestyle = background:#90EE90 | list1 = *[[生物]] *[[細胞]] *[[穩態]] *[[新陳代謝]] *[[繁殖]]（[[有性繁殖]]） *[[適應]] | group2 = | list2 = *[[CHNOPS]] *[[無生源論]] *[[外星生物]] *[[碳生命]] *[[死|死亡]] *[[生命系統]] *[[人工生命]] }} | group3 = 重要學說 | list3 = {{Navbox|subgroup | group1 = | list1 = *[[細胞學說]] *[[生物分類學]] *[[物種概念]] *[[營養作用]] | group2 = [[遺傳學]] | basestyle = background:#90EE90 | list2 = *[[遺傳]] *[[性]] *[[鹼基對]] *[[基因]]（[[等位基因]]） *[[DNA]] *[[染色體]] *[[基因組]] *[[基因多樣性]] *[[表觀遺傳學]] | group3 = [[進化|進化論]] | list3 = *[[物競天擇]] *[[基因突變]] *[[基因流動]] *[[基因漂變]] *[[物種形成]] *[[進化論嘅證據|證據]] *[[最終共同祖先]] *[[進化生物學]] | group4 = [[生態學]] | list4 = *[[生態系統]] *[[棲息地]] *[[生態位]] *[[種間關係]] *[[能量]] *[[熵]] *[[生物多樣性]] | group5 = [[生物化學]] | list5 = *[[醣|碳水化合物]] *[[脂]] *[[蛋白質]] *[[核酸]] *[[新陳代謝]] *[[酵素]] *[[光合作用]] *[[藥理學]] }} | group5 = [[生物分層]] | list5 = *[[生物圈]] >&nbsp; [[生態系統]] >&nbsp; [[生物群落]] >&nbsp; [[種群]] >&nbsp; [[生物]] >&nbsp; [[器官]] >&nbsp; [[生物組織|組織]] >&nbsp; [[細胞]] >&nbsp; [[細胞胞器|胞器]] >&nbsp; [[分子]] >&nbsp; [[原子]] | group6 = 拉雜領域 | list6 = {{Navbox|subgroup | group1 = | list1 = *[[古生物學]] *[[保育生物學]] *[[微生物學]] *[[病理學]] *[[流行病學]] *[[海洋生物學]] *微層面（[[分子生物學]]{{.w}}[[細胞生物學]]） | group3 = 組織層面 | basestyle = | list3 = *[[解剖學]] *[[生理學]] *[[免疫學]] *[[神經科學]] *[[發育生物學]] | group4 = 按物種分 | basestyle = background:#90EE90 | list4 = *[[真菌學]] *[[植物學]] *[[動物學]]（[[動物行為學]]{{.w}}[[爬蟲兩棲類學]]{{.w}}[[鳥類學]]{{.w}}[[哺乳類學]]） *[[病毒學]] | group5 = 跨領域 | basestyle = background:#90EE90 | list5 = *[[生物物理學]]（[[生物力學]]） *[[化學生物學]] *[[天體生物學]] *[[生物地理學]] *[[毒理學]] *[[生物資訊科學]] }} | group7 = 睇埋 | list7 = *[[生物學史]] *[[化學]] *[[心理學]] *[[人類學]] *[[生物工程]] *[[生物科技]]（[[生物電腦]]） }}<noinclude> [[Category:生物學模| ]] </noinclude> n27ruxgm2isdelk6wbkdermzpw7yivd 0 254892 1864986 1864911 2022-08-18T14:02:52Z Al12si 87401 自己寫得唔好，小改 wikitext text/x-wiki '''第一民族'''（'''First Nations'''，法文 Première Nations<ref>{{cite web |title=Première Nations |url=https://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26532634 |website=Grand dictionnaire terminologique |publisher=Office québécois de la langue française |access-date=2022-08-18}}</ref>）指傳統上原居[[加拿大]]領土，唔係[[因紐特人]]，又唔係 Métis（即係歷史上冇同歐洲人通過婚）嘅其他所有原住民民族。呢個稱呼喺1970年代由原住民自行提出，1980、90年代開始通用，原意係指歐洲人未來之前佢哋本來已經（first）喺度住，而且係多個嘅唔同民族或者國家（nations）。<ref>{{cite book |last1=Younging |first1=Gregory |title=Elements of Indigenous Style |date=2018 |publisher=Brush Education |isbn=978-1-55059-716-5 |pages=63, 66–67}}</ref> ==參考== {{Reflist}} {{ethnic-group-stub}} [[Category:加拿大原住民]] niapiah3gwir96v7ogecyrjhx21x3e2 1864991 1864986 2022-08-18T14:11:48Z Al12si 87401 寫埋點解，引文冇變 wikitext text/x-wiki '''第一民族'''（'''First Nations'''，法文 Première Nations<ref>{{cite web |title=Première Nations |url=https://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26532634 |website=Grand dictionnaire terminologique |publisher=Office québécois de la langue française |access-date=2022-08-18}}</ref>）指傳統上原居[[加拿大]]領土，唔係[[因紐特人]]，又唔係 Métis（即係歷史上冇同歐洲人通過婚）嘅其他所有原住民民族。呢個稱呼喺1970年代由原住民自行提出，用來取代當時通用嘅「土著」（Natives）同「印第安人」（Indians）兩個叫法，原意係指歐洲人未來之前佢哋本來已經（first）喺度住，而且係多個嘅唔同民族或者國家（nations）。呢個叫法喺1980、90年代開始通用。<ref>{{cite book |last1=Younging |first1=Gregory |title=Elements of Indigenous Style |date=2018 |publisher=Brush Education |isbn=978-1-55059-716-5 |pages=63, 66–67}}</ref> ==參考== {{Reflist}} {{ethnic-group-stub}} [[Category:加拿大原住民]] mxs9oo4jfrnr3vsrww2hiqwkcpi3bf8 0 255766 1864969 1864627 2022-08-18T13:24:25Z Grammar SWAT認字特警 192657 wikitext text/x-wiki {{Infobox Hong Kong Tunnel | 中文隧道名稱 = 屯門-赤鱲角隧道 | 英文隧道名稱 = Tuen Mun-Chek Lap Kok Tunnel | 行車隧道 = 係 | 圖片 = File:Tuen Mun–Chek Lap Kok Link site view 201907.jpg | 圖片說明 = 屯門-赤鱲角隧道赤鱲角入口（2019年7月起緊） | 隸屬幹線 = | 路段總長度 = 5.0 | 車速限制 = 80[[公里每小時|公里／小時]] | 管道數量 = 2個 | 行車線數量 = 兩個管道雙線雙程 | 所在地區 = [[香港]][[新界]]西 | 起點 = [[屯門區]][[望后石]]第40區 | 終點 = [[離島區]][[赤鱲角]][[港珠澳大橋香港口岸]] | 隧道動工日期 = 2011年 | 隧道興建計劃 = [[屯門至赤鱲角連接路]]北面連接路 | 收費 = 免費 | 收費廣場位置 = | 通車日期 = 2020年12月27號 | 興建模式 = GOV | 擁有人 = [[香港特別行政區政府]] | 管理機構 = }} {{Infobox Hong Kong Road |中文街道名稱=屯門赤鱲角隧道公路 |英文街道名稱=Tuen Mun Chek Lap Kok Tunnel Road |模闊=330px |相闊= |相= |相題= |性質= |路段總長度=8.1 |車速限制=80 |行車線數目=四線雙程（2線雙程分隔） |地區=[[香港]][[新界]]西 |起點=[[屯門區]][[望后石]]第40區<br/>[[龍富路 (香港)|龍富路]]同[[龍門路]]交界 |終點=[[離島區]][[赤鱲角]][[港珠澳大橋香港口岸]]<br/>[[赤鱲角路]]同[[順朗路]]交界 |道路命名日期 = 2020年11月6號 |命名文件 = 香港憲報2020年第6474號公告<ref>[https://www.gld.gov.hk/egazette/pdf/20202445/cgn202024456474.pdf 香港憲報2020年第6474號公告]</ref> |道路動工日期 = 2011年12月14號 |通車日期 = 2020年12月27號 |道路舊名資料 = 屯門至赤鱲角連接路北面連接路（工程用名） }} '''屯門-赤鱲角隧道'''（{{lang-en|'''Tuen Mun-Chek Lap Kok Tunnel'''}}），通稱'''屯赤隧道'''，係香港一條行車海底隧道，亦係[[維多利亞港]]外頭一條海底隧道，連接[[屯門區]][[望后石]]第40區同[[離島區]][[赤鱲角]][[港珠澳大橋香港口岸]]，長5.0公里，2020年12月27號朝早8點通車。道路部份叫'''屯門赤鱲角隧道公路'''（{{lang-en|'''Tuen Mun Chek Lap Kok Tunnel Road'''}}），包括隧道兩邊嘅連接路，長8.1公里，屬[[屯門至赤鱲角連接路]]北面連接路。 屯門-赤鱲角隧道通車後，做咗繼[[青嶼幹線]]後[[大嶼山]]第二條對外道路，亦大幅縮短[[屯門區]]同[[元朗區]]往返[[大嶼山]]嘅車程，唔使再兜大圈用青嶼幹線。皆因政府最終決定隧道唔收費，連帶青嶼幹線亦喺隧道通車後改成免費。 ==花費== 因為工程複雜，設計同施工都好需要時間，初時估計成本要200億港元。2011年11月，[[運輸及房屋局]]估算屯門去到赤鱲角連接路餘下工程包括高架橋同隧道，按造價要280億港元<ref>{{cite newspaper|url=http://the-sun.on.cc/cnt/news/20111103/00407_047.html|date=2011年11月3號|title=屯門赤鱲角連接路造價飆|newspaper=[[太陽報 (香港)]]|accessdate=2013年11月15號|archive-date=2012年1月5號|archive-url=https://web.archive.org/web/20120105201250/http://the-sun.on.cc/cnt/news/20111103/00407_047.html|url-status=live}}</ref>，2013年，運輸及房屋局最新估算去到500億港元<ref>{{cite newspaper|url=http://news.mingpao.com/pns/基建開支701億創新高/web_tc/article/20130228/s00001/1381765355372|title=基建開支701億創新高|date=2013年2月28號|newspaper=[[明報]]|accessdate=2020年11月16號|archive-date=2020年11月16號|archive-url=https://web.archive.org/web/20201116152930/https://news.mingpao.com/pns/%e8%a6%81%e8%81%9e/article/20130228/s00001/1381765355372/%e5%9f%ba%e5%bb%ba%e9%96%8b%e6%94%af701%e5%84%84%e5%89%b5%e6%96%b0%e9%ab%98|url-status=live}}</ref>。 ==參考== {{reflist}} {{香港隧道}} [[Category:香港海底行車隧道]] 0i9lcw75ai77ujk5fr7pksjgjr4op3d 0 263082 1865010 1858647 2022-08-18T15:46:41Z Flyingaz 195442 /* 電視節目（ViuTV） */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 林靜莉 | 類型 = 女藝人 | 原名 = | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Lam Ching Lei | 英文名 = Jeannie Lam | 花名 = 莉莉菇 | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1996|1|31}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 父母 = [[鍾慧冰]]（阿媽） | 職業 = 主持、記者 | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[中華民國國文|國語]] | 教育程度 = [[香港樹仁大學]]新聞與傳播學系畢業 | 母校= | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2019年到依家 }} '''林靜莉'''（{{lang|en|'''Jeannie Lam'''}} ，{{bd|1996年|1月31號}}），綽號'''莉莉菇'''，係[[香港]][[奇妙電視]]（[[香港開電視]]）女藝員，2021年加入，同時係科技資訊網站Unwire女記者。佢阿媽係1979年度[[香港小姐]]季軍[[鍾慧冰]]<ref>[https://hk.appledaily.com/entertainment/20201211/E2WYDHX3V5BM3OFVEYRVDVTGYI/ 科網女記者莉莉菇身世揭秘 媽咪係前港姐鍾慧冰] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210320220718/https://hk.appledaily.com/entertainment/20201211/E2WYDHX3V5BM3OFVEYRVDVTGYI/ |date=2021年3月20號 }}. 蘋果日報.</ref>。 ==簡歷== 林靜莉喺[[香港樹仁大學]]新聞與傳播學系畢業，畢業後加入[[國泰港龍航空]]做空姐，做咗約莫半年後就轉行做科技資訊網站Unwire嘅記者，拍片介紹科技產品。2021年頭佢兼任埋[[香港開電視]]節目主持。雖然佢做咗香港開電視嘅合約藝員，但份合約比較自由，佢仍然可以繼續Unwire嘅工作，甚至可以參與演出其他電視台[[ViuTV]]同[[無錢電視]]嘅節目。 ==演出== ===電視節目（香港開電視）=== *2021年：《[[細路開電視]]》主持 *2021年：《[[30分鐘大放餸]]》主持 *2022年：《[[一線搜查]]》主持 ===電視節目（ViuTV）=== *2021年：《[[阿女又戀嚟]]》參加者 *2022年：《[[Auntie妳好]]》第5集嘉賓 *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 ===電視節目（無綫電視）=== *2022年：《[[思家大戰]]》嘉賓 ===電視劇（香港有線電視）=== *2014年：《[[大凶捕]]—迷離殺》 飾 張小曼 / 張小如 ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== *{{facebook|liliku.jeannielam}} *{{instagram|jeannie_lam_}} [[Category:奇妙電視女藝員]] [[Category:香港樹仁大學舊生]] [[Category:林氏|靜莉]] {{HK-bio-stub}} k62qoekzkzaud1x4yfodu8vsugzj0qe 0 263659 1865020 1822266 2022-08-18T16:02:16Z Flyingaz 195442 /* 電視節目（ViuTV） */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 陳明慧 | 類型 = 女藝人 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Chan Ming Wai | 英文名 = | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1996|1|6}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 職業 = 演員 | 語言 = | 教育程度 = | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2010年代開始 | 經紀公司 = | 代表作品 = }} '''陳明慧'''（{{lang-en|'''Chan Ming Wai'''}}，{{bd|1996年|1月6號}}），藝名'''明慧老師'''，係香港女演員，主要活躍喺[[Youtube]]頻道「[[冬OT]]」，2021年憑參加[[ViuTV]]戲劇節目《[[YOLO的練習曲]]》而令佢更出名。 陳明慧做過[[香港電台]]第二台節目《[[學界超星道]]》主持，亦拍過一啲教學類短片，所以就算佢本職唔係教師，都畀網民叫佢做「老師」。 ==演出== ===電視節目（[[ViuTV]]）=== *2021年：《[[YOLO的練習曲]]》 飾 Ming Wai *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 ===電台節目（[[香港電台]]）=== *2020年：《[[學界超星道]]》主持 ==出面網頁== *{{instagram}} *{{facebook|mingwaiovo}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港女演員]] [[Category:陳氏|明慧]] [[Category:冬OT成員]] t9nhlgm5vnpmsksqsl19hxph7cuuvxg 0 265651 1865022 1853786 2022-08-18T16:03:56Z Flyingaz 195442 /* 電視節目（ViuTV） */ wikitext text/x-wiki {{Infobox person | name = 七仙羽 | jyutping = cat1 sin1 jyu5 | 英文名 = Connie | 羅馬拼音 = | image = 七仙羽.jpg | birth_date = {{birth date and age|1968|5|25}} | birth_place = {{MYS}} | death_date = | death_place = | residence = {{HKG}} | nationality = | education = 碩士畢業 | alma_mater = | occupation = 風水師傅、[[藝人]] | years_active = 2020年到依家 | employer = | known_for = 電視幕前演出 | awards = }} '''七仙羽'''（洋話：Connie Chiu/Tashi Lamo Dolma，中文名：趙玲）係香港嘅風水師傅，自2020年開始活躍喺電視演出，尤其係[[ViuTV]]，憑住佢獨特嘅口音而令觀眾留意。 ==簡歷== 七仙羽係個[[馬來西亞]][[華僑]]，阿爸阿媽喺[[英國]]搞生意，佢亦喺英國留學，大學主修新聞，碩士主修商業管理，讀過博士但未畢業。佢曾經做過[[台灣]]電視台[[TVBS]]新聞報導員，亦做過[[美國之音]]同[[法新社]]記者，又兼職過填詞人。 七仙羽細細個就已經拜師學風水命理，師承[[七星派]]同[[茅山派]]，「七仙羽」呢個名都係佢師父用[[扶乩]]幫佢改嘅，除咗中國玄學之外，佢亦有學[[西方玄學]]，之後信埋[[佛教]]。佢之後出過運程書，亦幫過一啲報章雜誌寫風水命理專欄。佢亦有中醫同自然療法醫師嘅資格。 ==演出== ===電視節目（ViuTV）=== *2016年：《[[總有一隻喺左近]]》（第16、26集嘉賓） *2019年開始：《[[總有一瓣喺左近]]》（第100、118、119、123、172集嘉賓） *2020年：《[[萬人幫拖搞邊科]]》（第5集嘉賓） *2020年：《[[鬼同妳上位]]》（主持） *2020年：《[[有酒今晚吹]]》（第27、53、54集嘉賓） *2020年：《[[2020 ViuTV 金Bear圍威喂 派獎典禮]]》 （得獎嘉賓） *2021年：《[[克服他她它]]》（第5、15集嘉賓） *2021年：《[[考有Feel]]》（第19-20集嘉賓） *2021年：《[[ERROR自肥企画]]》（第9集嘉賓） *2021年：《[[生存演技派]]》（第14集嘉賓） *2021年：《[[海陸勁技場]]》（第5集嘉賓） *2021年：《[[七救星]]》（主持） *2021年：《[[今餐有料到]]》（第47集嘉賓） *2021年：《[[台灣乜都拜]]》（第1-3集嘉賓） *2021年：《[[賭命夫妻]]》（第9集嘉賓） *2021年：《[[我不是廢老]]》（第14-15集嘉賓） *2022年：《[[七福星]]》（主持） *2022年：《[[爆谷一周]]》（第2集嘉賓） *2022年：《[[Auntie妳好]]》（第4集嘉賓） *2022年：《[[肥美人]]》（第15集嘉賓） *2022年：《[[瘋火與膠七]]》（主持） *2022年：《[[小食上大檯]]》（第3集嘉賓） *2022年：《[[拆你個夢]]》（第2集嘉賓） *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》（第8集嘉賓） ===電視劇（ViuTV）=== *2022年：《[[940920]]》 飾 智慧之母（第3集） ===電視節目（有線電視）=== *2013年：《[[怪談 (電視節目)|怪談]]》（嘉賓主持） ===電視節目（香港開電視）=== *2020-2021年：《怪談》（嘉賓主持） *2022年：《[[30分鐘大放餸]]》（2月3、10號嘉賓） ===電影=== *未播：《[[分手專家]]》 *未播：《[[猛鬼3寶]]》 ===廣告=== *2021年：[[譚仔雲南米線]] *2021年：[[支付寶|Alipay HK]] *2021年：[[屈臣氏蒸餾水]] *2021年：實惠傢俬 *2021年：九巴廣告 Facebook *2021年：雀巢 *2021年：豐澤電器 ==事件== 七仙羽2021年4月喺水塘放生大量活魚同活龜，畀網民投訴佢殺生。之後佢剷除咗貼文同埋發文道歉<ref>{{Cite news|url=https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/entertainment/20210506/mobile/bkn-20210506223327411-0506_00862_001.html|title=水塘放生被網民鬧爆　七仙羽發文道歉|date=2021-05-06|work=東網|url-status=live}}</ref>。 ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== *{{facebook|qixianyu}} [[Category:香港堪輿學家]] [[Category:趙氏]] [[Category:ViuTV合作女藝人]] qw492fv1srxkxzugombpmfwv5eh6dp1 0 278465 1865009 1848936 2022-08-18T15:46:19Z Flyingaz 195442 /* 電視節目（ViuTV） */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 植詠珊 | 類型 = 女藝人 | 原名 = | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Chek Wing Shan | 英文名 = Cathy Chek | 花名 = | 國籍 = {{CNHK}} | 出生日期 = {{birth date and age|1989|2|10}} | 出生地點 = {{HKG-1959}} | 職業 = 電視節目主持 | 語言 = [[粵語]]、[[英文]]、[[國語]] | 教育程度 = | 母校= [[中華基督教會銘賢書院]] | 父母= [[陳月媚]]（阿媽） | 出道地點 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2018年— }} '''植詠珊'''（'''Cathy Chek''' ，{{bd|1989年|2月10號}}），係前[[香港有線電視]]同[[奇妙電視]]女藝員，主要做娛樂新聞主播，2018年加入，2021年頭離職。 ==簡歷== 植詠珊中學讀[[中華基督教會銘賢書院]]。佢入行之前喺[[香港航空]]做過半年[[空姐]]<ref>[https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/482946/ 有線末代主播植詠珊入行前原來係空姐：每次派餐我都會嘔]</ref>，之後先後做過《[[東方日報]]》同《[[蘋果日報 (香港)|蘋果日報]]》記者，到2018年加入[[香港有線電視]]同[[奇妙電視]]做娛樂新聞主播，2021年頭離職變成自由身藝人。 植詠珊2021年參加ViuTV真人騷《[[阿女又戀嚟]]》嗰陣自稱單身，不過佢被指秘密同緊香港跳馬運動員[[石偉雄]]拍拖，最終喺節目播完一個月後先至公開承認戀情。 ==演出== ===電視劇（ViuTV）=== *2022年：《[[I SWIM]]》 飾 服飾店店員 ===電視節目（香港開電視）=== *2018-2021年：《娛樂頭條 E-news Headline》主持 *2019年：《Pig Pig 歌聲饌饗口》主持 *2020年：《[[細路開電視]]》主持 ===電視節目（ViuTV）=== *2021年：《[[阿女又戀嚟]]》參加者 *2021年：《[[STEM精讀班]]》主持 *2022年：《[[Auntie妳好]]》第5集嘉賓 *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== *{{instagram|cathychek}} *{{facebook|植詠珊-Cathy-295481841197400}} [[Category:前有線電視女藝員]] [[Category:前奇妙電視女藝員]] [[Category:中華基督教會銘賢書院舊生]] [[Category:植氏|詠珊]] ja7qfaj6kjy054dpcxxf9tapgzr301x 0 279042 1865194 1862229 2022-08-19T05:57:35Z 110.174.132.162 wikitext text/x-wiki {{undue}} {{distinguish|賭館|衛星賭場}} '''賭廳'''（官稱：'''貴賓廳'''（葡文：'''sala VIP'''）；防誤會用名：'''賭場貴賓廳'''／'''娛樂場貴賓廳'''）係種澳門賭場獨有嘅部件，主要用嚟做豪客生意，多數由疊碼仔負責拉客去嗰道賭，唔多受一般街客玩。<ref>https://business.sohu.com/20160203/n436802835.shtml</ref>家陣，賭廳入面嘅賭局種類以[[百家樂]]為主。<ref>{{引書|last=Wu|first=Xiaoqian|url=https://www.worldcat.org/oclc/911400123|title=Zhongguo ling dao ren de sheng yi yu zheng zhi|last2=吳小倩|date=2015|isbn=978-1-940063-29-4|location=Xianggang|oclc=911400123}}</ref> 博彩公司會喺賭場入面，劃分出唔少包含若干張賭枱{{notetag|博彩監察協調局決定每間賭場頂櫳可以有幾多張賭枱。<ref>https://www.allinmedia.com.hk/2021/07/27/%e4%b8%8a%e8%91%a1%e4%ba%ac%e5%82%b3%e7%8d%b2%e6%89%b9%e8%bf%91270%e8%b3%ad%e6%9e%b1-%e8%b2%b4%e8%b3%93%e5%bb%b3%e7%84%a1%e5%90%8c%e6%ad%a5%e9%96%8b%e5%b9%95%e9%bb%83%e9%87%91%e5%bb%b3%e6%9c%aa/</ref>}}，叫做賭廳嘅空間——多數會向外出租予'''廳主'''（官稱：'''博彩中介人'''（葡文：'''promotor de jogo'''）；防誤會用名：'''賭廳廳主'''／'''貴賓廳廳主'''），收入拆賬；<ref>https://service.hket.com/knowledge/2135266/%E4%BD%95%E8%AC%82%E8%B2%B4%E8%B3%93%E5%BB%B3%EF%BC%9F</ref>有少量賭廳由博彩公司自己管。<ref>http://www.bizintelligenceonline.com/content/view/727/lang,/</ref>要細分嘅話，前者叫做'''私人廳'''（防誤會用名：'''外包貴賓廳'''／'''中介貴賓廳'''），後者名為'''公司廳'''（防誤會用名：'''自營貴賓廳'''／'''直營貴賓廳'''）；<ref>https://www.waou.com.mo/2013/02/08/%E5%BE%9E%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E6%89%93%E6%93%8A%E6%BE%B3%E9%96%80%E8%B3%AD%E5%BB%B3%E4%B8%AD%E4%BB%8B%E4%BA%BA%E6%B6%89%E9%BB%91%E8%AA%AA%E9%96%8B%E5%8E%BB%20%E5%BE%9E%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E6%89%93%E6%938/</ref>若果唔註明，一般指前者{{notetag|當「貴賓廳」見於澳門以外之賭場，其意思與其字面所示者一致，同本文所介紹嘅唔關事。}}——前者嘅弊病係黑幫活動好多，後者之弱點為追債本事唔夠。<ref>https://finance.mingpao.com/fin/daily/20170313/1489344873742</ref> 廳主可以係公司亦可以係自然人商業企業主，要向政府攞牌。<ref>http://www.mgra.org.mo/jounal/Journal7/%E7%AB%B6%E7%88%AD%E6%98%AF%E5%80%8B%E5%A5%BD%E6%9D%B1%E8%A5%BF.pdf</ref>[[疊碼仔]]{{notetag|其法律稱呼為「[[博彩中介人合作人]]」……}}通常要喺佢哋所服務嘅賭廳道開個户口，愛嚟擺現金、泥碼、現金碼乃至借錢同收佣金等。<ref>https://zh.asgam.com/index.php/2020/09/02/junkets-unmasked-zh/</ref><ref>https://zh.asgam.com/index.php/2020/10/04/junkets-unmasked-part-2-zh/</ref>有啲廳主會收佣金，由賭廳道間啲位出嚟，畀冇牌嘅友仔以股東之身分，開啲叫做[[櫃桶 (賭廳)|櫃桶]]嘅檔口。<ref>https://www.macautodaynews.com/home/index/detail/id/5522.html</ref> 賭場用嚟招呼街客嘅賭錢區域，叫做[[中場 (賭)|中場]]。<ref>https://www.waou.com.mo/2022/02/21/%E5%BE%9E%E6%96%B0%E6%98%A5%E5%8D%9A%E4%BC%81%E8%87%AA%E7%87%9F%E8%B2%B4%E8%B3%93%E5%BB%B3%E5%A4%A7%E6%9C%89%E3%80%8C%E6%96%AC%E7%8D%B2%E3%80%8D%E8%AA%AA%E9%96%8B%E5%8E%BB/</ref>喺中場賭檯落注時，賭客所用嘅，幾乎都係由自己啲資產{{notetag|扒仔會以普通人身分，喺中場道遊走，幫大耳窿放貴利，然而呢種生意唔係制度嘅一部分。}}換成嘅[[現金碼]]。<ref>https://new.qq.com/omn/20211228/20211228A01DB700.html</ref>賭廳嘅特別之處，係往往會向賭客借出[[泥碼]]，對方埋單計數時，係輸咗錢嘅話，好快就會有人向佢哋攞債，期間合法同犯罪手段都可能會使出嚟，亦經常跨境越國噉搞；<ref>https://eastweek.my-magazine.me/main/64434</ref>喺呢方面，公司廳會比私人廳審慎得多。<ref>{{引書|url=https://www.worldcat.org/oclc/907413275|title=Jing ji xue jia cha zuo. zong di liu shi san ji|date=2014|publisher=Shan dong ren min chu ban she|others=Jin ming shan, 金明善|isbn=978-7-209-08039-2|location=Ji nan|oclc=907413275}}</ref> <!--自從周焯華同陳榮煉响2021年12月被拉，賭廳成行開始崩潰，自此消息開始缺乏。-->濠博新聞報道：博彩公司喺2021年12月之貴賓廳業務規模由大至細嘅排名為：銀娛、澳博、新濠、美高梅、永利、金沙；<ref>https://www.allinmedia.com.hk/2022/01/13/%e4%b8%ad%e4%bb%8b%e8%b2%b4%e8%b3%93%e5%bb%b3%e5%af%92%e5%86%ac%e4%b8%8a%e6%9c%88%e8%bd%89%e7%a2%bc%e5%8f%8a%e6%94%b6%e7%9b%8a%e7%80%896%e6%88%90-%e5%85%ac%e5%8f%b8%e5%bb%b3%e5%b4%9b%e8%b5%b7%e6%be%b3/</ref>喺2021年11月，以市場佔有率嚟計，最大嘅6個廳主依次係：'''德晉集團'''、'''太陽城集團'''、'''廣東集團'''、'''黃金集團'''、'''恒升集團'''、'''鉅星集團'''；<ref>https://www.allinmedia.com.hk/2021/12/14/11%E6%9C%88%E4%B8%AD%E4%BB%8B%E4%BA%BA%E8%B2%B4%E8%B3%93%E5%BB%B3%E6%8E%92%E5%90%8D%E9%BD%8A%E9%BD%8A%E6%95%B4%E6%95%B4%E6%88%90%E7%B5%95%E5%94%B1-%E8%BD%89%E7%A2%BC%E5%A2%9E%E8%BF%91%E5%8D%8A/</ref>喺2022年2月8號時，只得[[澳博]]依然有私人廳於其賭場內營業，喺[[銀娛]]、[[永利]]、[[新濠]]、[[美高梅]]同[[金沙]]嘅賭場裏面，名義上做生意嘅只得公司廳，縱使實際上可能有[[博彩中介]]喺入邊開工。<ref>https://www.allinmedia.com.hk/2022/02/08/%e9%87%91%e6%b2%99%e5%8e%bb%e5%b9%b4%e5%ba%95%e7%b5%82%e6%ad%a2%e8%88%87%e4%b8%89%e5%a4%a7%e8%b3%ad%e5%bb%b3%e5%90%88%e4%bd%9c-%e5%85%ad%e5%8d%9a%e4%bc%81%e5%83%85%e6%be%b3%e5%8d%9a%e5%ae%b9%e4%b8%ad/</ref>德晉喺2021年12月8號發出通告，話其部份賭廳就快摺埋。<ref>https://www.exmoo.com/article/189051.html</ref>太陽城喺2021年12月10號停止做貴賓廳生意。<ref>https://aamacau.com/2021/12/11/%E5%A4%AA%E9%99%BD%E5%9F%8E%E5%8D%9A%E5%BD%A9%E4%B8%AD%E4%BB%8B%E5%AE%A3%E4%BD%88%E7%B5%90%E6%9D%9F%E5%85%AC%E5%8F%B8%E6%A5%AD%E5%8B%99/</ref>黃金喺2022年3月30號執笠。<ref>https://www.exmoo.com/article/195844.html</ref> ==害== ===貓姐夫婦買兇殺自己逃債=== 喺2006年8月18號，周若紅同林保生／林寶生{{notetag|資料矛盾，唔知焉個啱……}}被發現雙雙死喺珠海高爾夫山莊附近。<ref>http://the-sun.on.cc/channels/news/20060819/20060819022046_0000.html</ref><ref>{{引網 |url=http://paper.wenweipo.com/2006/08/19/HK0608190013.htm |title=存档副本 |access-date=2021年7月28號 |archive-date=2021年7月28號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210728130303/http://paper.wenweipo.com/2006/08/19/HK0608190013.htm |url-status=dead }}</ref>起初珠海市公安、澳門司法警察同賭場消息人士都以為，佢哋當時去嗰道追賭債期間俾人暗算；<ref>http://the-sun.on.cc/channels/news/20060820/20060820024625_0000.html</ref><ref>http://the-sun.on.cc/channels/news/20060820/20060820024625_0000_1.html</ref><ref>{{引網 |url=http://paper.wenweipo.com/2006/08/20/HK0608200028.htm |title=存档副本 |access-date=2021年7月28號 |archive-date=2021年7月28號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210728113819/http://paper.wenweipo.com/2006/08/20/HK0608200028.htm |url-status=dead }}</ref>廣東省公安認為似係謀財害命，重可能涉及到澳門賭場及其外圍利益嘅糾紛，稱之為'''「8·18」珠海高爾夫球山莊特大兇殺案'''。<ref>http://the-sun.on.cc/channels/news/20060821/20060821022839_0000.html</ref><ref>http://the-sun.on.cc/channels/news/20060822/20060822025804_0000.html</ref><ref>{{引網 |url=http://paper.wenweipo.com/2006/08/22/HK0608220015.htm |title=存档副本 |access-date=2021年7月28號 |archive-date=2021年7月28號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210728113824/http://paper.wenweipo.com/2006/08/22/HK0608220015.htm |url-status=dead }}</ref><ref>{{引網 |url=http://paper.wenweipo.com/2006/08/23/HK0608230041.htm |title=存档副本 |access-date=2021年7月28號 |archive-date=2021年7月28號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210728113817/http://paper.wenweipo.com/2006/08/23/HK0608230041.htm |url-status=dead }}</ref>珠海市公安喺2006年9月13號宣布破案——查到係死者買兇殺死自己，並已經拉齊哂五個嫌疑犯。<ref>{{引網 |url=http://paper.wenweipo.com/2006/09/04/HK0609040025.htm |title=存档副本 |access-date=2021年7月28號 |archive-date=2021年7月28號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210728113821/http://paper.wenweipo.com/2006/09/04/HK0609040025.htm |url-status=dead }}</ref><ref>{{引網 |url=http://paper.wenweipo.com/2006/09/14/HK0609140022.htm |title=存档副本 |access-date=2021年7月28號 |archive-date=2021年7月28號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210728174021/http://paper.wenweipo.com/2006/09/14/HK0609140022.htm |url-status=dead }}</ref>喺2008年7月21號，珠海市人民檢察院向媒體透露，佢哋確實係「僱兇殺己」，廣東省珠海市中級人民法院判決周海宏、李安江犯故意殺人罪，被處以有期徒刑十二年，剝奪政治權利兩年；陳家建、潘金來、楊政林犯故意殺人罪，被處以有期徒刑十四年，剝奪政治權利兩年；亦指出，死者因為多次高息借貸賭資畀人而收唔返，所以自尋短見嚟解脱債務糾纏，並且要整個假象出嚟。<ref>http://the-sun.on.cc/channels/news/20080723/20080723024635_0000.html</ref><ref>http://news.wenweipo.com/2008/07/22/IN0807220038.htm</ref><!--<ref>{{引網|url=http://news.sina.com.cn/c/2008-07-22/141514201138s.shtml|title=“猫姐买凶杀自己”此案最离奇_新闻中心_新浪网|website=news.sina.com.cn|access-date=2021-07-30}}</ref>-->周若紅人稱「貓姐」，生前係葡京娛樂場金寶殿行政總監兼股東，並且打理法老王宮殿娛樂場顯羅皇殿以及遊艇會娛樂場嘅一個賭廳——三間都係[[澳門實德有限公司]]嘅架步；另外一個死者係「貓姐」個老公，人稱「貓公」，有消息指佢係金寶殿嘅疊馬仔，亦有親人澄清話佢唔係，撈嘅係印刷；周海宏係「貓姐」嘅次弟，幫「貓姐」打理過賭場生意，喺案件中負責請殺手；陳家建同李安江買工具及策劃；落手嘅係潘金來同楊政林。<ref>http://the-sun.on.cc/channels/news/20060826/20060826020046_0000.html</ref><ref>{{引網 |url=http://paper.wenweipo.com/2006/08/26/HK0608260018.htm |title=存档副本 |access-date=2021年7月28號 |archive-date=2021年7月28號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210728113820/http://paper.wenweipo.com/2006/08/26/HK0608260018.htm |url-status=dead }}</ref><ref>http://www.lifeweek.com.cn/2006/0925/16380.shtml</ref>綜合罪犯作供，以及賭業人士分析：貓姐原本諗過自殺，無奈根據當時嘅江湖規矩，噉樣意味「父債子還」，連累到個女；覺得走投無路，先至會出此下策，買兇謀殺自己；如果係他殺嘅話，就會被視為因公殉職，賭廳唔單止會免咗佢筆賭債，重可能交低巨額恩恤金；而佢又驚拖累到細佬，於是寫低遺書交代來龍去脈，可惜事與願違，卒之周海宏要坐監收場；至於佢老公，本來可以一走了之……睇嚟係殉情之舉。<ref>https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/264134/%E7%BD%AA%E5%85%89%E7%87%88-%E6%BE%B3%E9%96%80%E7%8C%9B%E4%BA%BA%E8%B2%93%E5%A7%90%E6%AC%A0%E5%B7%A8%E5%82%B5-%E5%9B%A0%E6%B1%9F%E6%B9%96%E8%A6%8F%E7%9F%A9%E8%A6%81%E8%B2%B7%E5%85%87%E6%AE%BA%E8%87%AA%E5%B7%B1</ref><!--<ref>{{引網|url=http://www.chinanews.com/sh/news/2008/07-22/1320192.shtml|title=“猫姐”避债指使亲第雇凶杀自己 亲弟获刑12年|website=www.chinanews.com|access-date=2021-07-29}}</ref><ref>{{引網|url=https://www.epochtimes.com/b5/6/9/14/n1453580.htm|title=珠海割喉雙屍案告破：死者買兇殺自己 - 大紀元|date=2006-09-14|website=大紀元 www.epochtimes.com|language=zh-Hant|access-date=2021-07-29}}</ref><ref>{{引網|url=http://news.southcn.com/hktwma/shijing/200609050930.htm|title=娱乐场主持人珠海讨欠款遭割喉 疑犯为职业杀手：南方新闻网港澳台新闻|website=news.southcn.com|access-date=2021-07-29}}</ref>--> ===洪欣被追數四百一十一萬=== 自2012年10月起，有人喺香港同澳門街頭貼咗唔少大字報，向[[洪欣]]追債。<!--<ref>{{引網|url=http://ent.sina.com.cn/s/h/2012-12-11/14123808806.shtml|title=传洪欣欠债411万港币 追债大字报贴满街|website=ent.sina.com.cn|access-date=2021-07-29}}</ref>-->洪欣話，係老竇同人哋做嘅賭場生意糾紛，牽連到無辜嘅佢。<ref>https://tw.appledaily.com/entertainment/20130118/YIETEMVA4KNVZNWSHHUXZDB5A4/</ref><ref>https://eastweek.my-magazine.me/main/23305</ref>《蘋果日報》喺2012年12月7號，報道熟路疊碼仔「阿光」同其他人嘅爆料，話係個大衛會同發達會嘅麥姓負責人，向佢發出江湖追數令所致——係條疊碼數，有港紙411萬左右，事緣於洪父女喺2010年2月至6月，由上述兩者轉借咗啲泥碼，畀姓高同姓周嘅兩個大陸賭客，然而一直冇人還返，經追查，懷疑係俾洪父女落咗格……<ref>{{引網 |url=http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121207/18093413 |title=存档副本 |access-date=2021年7月28號 |archive-date=2016年3月5號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160305035224/http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121207/18093413 |url-status=dead }}</ref>又話洪欣經常上賭船同入澳門賭場博殺，後嚟重兼做疊碼妹，帶大陸富豪去賭；而洪父女之所以出事，好可能係因為佢哋採用咗風險同回報都高，親自揹數嘅揾食模式，而又䑛咗嘢……<ref>{{引網 |url=http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121207/18093415 |title=存档副本 |access-date=2021年7月28號 |archive-date=2016年4月9號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160409170543/http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121207/18093415 |url-status=dead }}</ref><ref>{{引網 |url=http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121207/18093416 |title=存档副本 |access-date=2021年7月28號 |archive-date=2016年4月9號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160409174546/http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121207/18093416 |url-status=dead }}</ref>大衛會同發達會都喺澳門辦賭廳，皆為黑幫生意，揸莊者分別為[[水房]]嘅黃強同 [[14K]] 嘅「阿炳」。<ref>{{引網 |url=http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121207/18093418 |title=存档副本 |access-date=2021年7月28號 |archive-date=2016年4月9號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160409182134/http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121207/18093418 |url-status=dead }}</ref> ===林燕羚贏逾三千萬無錢收=== 喺2013年10月8號，香港高等法院判香港人林燕羚欺詐罪罪名成立。<!--<ref>{{引網|url=http://hk.news.yahoo.com/%E9%8A%80%E8%A1%8C%E5%A5%B3%E8%91%A3%E4%BA%8B%E5%90%9E3100%E8%90%AC%E5%88%A4%E7%9B%A3-214604443.html|title=銀行女董事吞3100萬判監|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2022-05-03}}</ref>-->辯方喺審訊時求情，提及：林之前因為債台高築，所以挪用客户存款；喺2012年8月21號／8月中一個星期之內{{notetag|消息衝突，無從確定……}}，喺澳門某賭廳{{notetag|查唔到係焉間賭場或者焉個賭廳……}}賭贏咗超過三千萬港幣<!--《星島日報》所寫嘅一千三百萬可以推斷係錯咖；《蘋果日報》列咗幾個互相呼應嘅金額。-->，準備攞嚟還債同補鑊，點不知檔嘢只係肯畀佢攞走百多萬港幣，其餘嘅用張「存款單」代替；揾咗澳門嘅司法警察同律師幫手，都係收唔到錢；<ref>{{引網|url=http://the-sun.on.cc/cnt/news/20131009/00407_061.html|title=挪客3000萬爛賭瑞信女董囚7年|website=太陽報|language=zh-hk|access-date=2022-05-03}}</ref>喺同年9月18號，走投無路之下終於喺間香港嘅警署自首；<ref>{{引網|url=https://life.mingpao.com/general/article?issue=20131009&nodeid=1508333284020|title=豪賭欠債 盜客3000萬 瑞信前女經理囚7年|website=明報教育網|language=zn-tw|access-date=2022-05-03}}</ref>佢部份犯罪，係由[[騎龍]]同[[收數]]友迫出嚟嘅。<ref>{{cite web|url=https://orientaldaily.on.cc/cnt/news/20131009/00176_098.html|title=法庭：前瑞信女董事欺詐監7年|work=東方日報|date=2013年10月9號}}</ref>後來林所屬兼受害嘅瑞士信貸銀行香港分行出馬，追到一千四百萬港幣返嚟。<ref>{{引網 |url=http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20131009/18456534 |title=婚姻失敗淪病態賭徒　債台高築　瑞信女董事　盜客三千萬元 |date=2013年10月9號 |access-date=2021年7月27號 |archive-date=2017年10月19號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20171019185236/http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20131009/18456534 |url-status=dead }}</ref> ===黃山捲走八十億至一百億=== 喺2014年4月20號，黃山俾人經[[美好世界]]懸紅追尋，寫佢笠咗港紙八十億至一百億再人間蒸發；<ref>{{引網 |url=http://www.99world.com/people_details.php?debt_id=476 |title=存档副本 |access-date=2021年7月27號 |archive-date=2015年4月21號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20150421081626/http://99world.com/people_details.php?debt_id=476 |url-status=dead }}</ref>佢之前以2.5厘嘅月息做誘因，吸納咗巨額存款。<ref>http://www.chengpou.com.mo/dailynews/95496.html</ref>黃可能同周濱關係密切，又識得唔少大陸高官同富商，係金麟集團嘅股東兼／或疊碼仔<!--<ref>{{引網|url=https://articles.zkiz.com/?id=159063|title=賭廳廳主爆內幕澳門賭廳向來都有賭枱面和賭枱底這回事 - ZKIZ Archives|website=articles.zkiz.com|access-date=2021-08-14}}</ref>-->，而檔嘢喺澳門四間賭場經營賭廳{{notetag|佢哋分別位於新葡京娛樂場、星際娛樂場、新濠鋒娛樂場同澳門美高梅娛樂場……}}。消息傳咗出去之後，賭業股價紛紛急跌，又有好多投資者趕住去相關賭場攞走自己啲錢，金麟貴賓會老細何大志麻煩特別大。<ref>https://www.wsj.com/articles/SB10001424052702303948104579535320074083480</ref><ref>https://cn.wsj.com/articles/CT-BCH-20140502164418</ref><ref>https://cn.wsj.com/articles/CN-BCH-20140502164418</ref>呢單嘢通常叫做'''黃山事件'''或者'''黃山案'''。<ref>http://www.macautimes.cc/news-cd.asp?id=10388</ref><ref>https://www.bastillepost.com/hongkong/article/1482059-%E5%8F%B2%E4%B8%8A%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%AE%97%E6%B2%93%E7%A2%BC%E8%B5%B0%E6%95%B8-%E9%BB%83%E5%B1%B1%E5%A4%B1%E8%B9%A4%E4%B9%9D%E7%99%BE%E6%97%A5%E5%BE%8C%E8%B6%8A%E5%8D%97%E6%9B%9D%E5%85%89/</ref>喺2016年10月10號，自稱為「正義聯盟」嘅三個男人，喺網上宣布已經喺柬埔寨將黃生擒，再帶咗去越南，<!--<ref>{{引網|url=https://www.discuss.com.hk/archiver/?tid-26155742.html|title=黃山已經捉到,帶回越南下龍灣(頁 1) - 賭場討論 - 香港討論區 (純文字版本)|website=www.discuss.com.hk|access-date=2021-07-28}}</ref>-->用埋影片同相佐證；部分內嵌恒升集團嘅廣告。<ref>http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20161013/bkn-20161013123357535-1013_00822_001.html</ref>有消息話，越南差人按通嗮天嘅地址資料，喺同月14號捉咗黃並驅逐出境，至於踢咗去焉，就不得而知咯；<ref>https://www.exmoo.com/article/19716.html</ref><ref>https://www.exmoo.com/article/19773.html</ref><ref>https://www.exmoo.com/article/19888.html</ref>不過有行內人推測係流料，甚至懷疑成壇嘢包含個新嘅騙局。<!--<ref>{{引網|url=https://hittt.blogspot.com/2016/10/1389-m1_4.html|title=熱爆娛樂: 百億騙局千上千 [壹週刊 - 1389] __,M1,|date=2016-10-20|website=熱爆娛樂|access-date=2021-08-06}}</ref>-->聲稱捉到黃嗰隊人嘅首領，係獎獎獎老虎機貴賓會嘅老闆張正。<ref>https://eastweek.my-magazine.me/main/59656</ref> ===林積被指發窮惡亂追舊債=== 《壹週刊》第1334期報道：大約四十歲嘅丁女士向該傳媒投訴，喺十年前做女疊碼時，幫集美國際娛樂集團有限公司主席林英樂（暱稱「林積」）嘅賭廳拉客，當中有個借咗港元五十萬之後無還……件事不了了之，丁亦轉咗行；到咗2015年8月，佢同林再碰面時，對方忽然之間舊事重提，重叫職員攞張港元九千多萬嘅欠單出嚟，要佢孭飛，又用黑社會手段恐嚇。記者就此事問過林，對方答話只係追佢還港元五十萬，冇用過黑社會方法；又鬧丁黐咗線，重懷疑佢因𢱑撈唔成而誣衊自己。<!--<ref>{{引網|url=http://tvb4life.pixnet.net/blog/post/204468907|title=壹號專題 賭業大崩潰 @ 明星八掛大分享★☆ :: 痞客邦 ::|last=tvb4life (tvb4life)|website=明星八掛大分享★☆|language=zh-TW|access-date=2021-08-09}}</ref>--> ===陳恩鴻穿櫃桶底九千幾萬=== 喺2016年1月4號，有傳媒話：澳門凱旋門娛樂場貴賓廳營運副總裁陳恩鴻監守自盜，虧空公款，啱啱走咗路。<!--<ref>{{引網|url=https://www.facebook.com/cityofmacao/photos/a.1645024972418369/1668079300112936/|title=濠江小城 - （澳亞衛視獨家消息） 來看本台的獨家報導，凱旋門賭場內一名貴賓廳代表懷疑監守自盜，捲走超過9000萬元的現金和籌碼，涉及最少10個貴賓廳。而司警表示, 已經正在調查案件, 暫時未有詳情公佈。 澳門貴賓廳再起風雲，一名在凱旋門賭場內擔任貴賓廳營運副總裁、更是貴賓廳中介人代表的陳姓管理層懷疑監守自盜，捲走超過9000萬元，至今“人間蒸發”。初步預計最少有10個賭廳受影響，有賭廳負責人透露，凱旋門內各家賭廳中介人牌照，全由這名陳姓營運副總裁申請，每個月更負責跟賭廳核對帳目，將盈利分發給各賭廳，原本一直相安無事，沒想到1月份陳姓管理層突然音訊全無。 澳門賭業人士李先生更透露，陳姓管理層在凱旋門擔任要職多年，深得賭王四太太梁安琪信任，這次事件也震驚不少賭場中人。 而本台向司警作出查詢目前是否已經接獲報案，會否循詐騙罪方向調查，並追查陳姓管理層的下落，司警回應表示案件還在調查當中，暫時沒有資料透露。而本台記者也向身兼澳博常務董事又是凱旋門董事長的梁安琪查詢是否已經向司警報案，不過截稿前沒有回覆。 ===================== #澳門 #濠江小城 #澳博 #凱旋門 #博彩 關注更多濠江小城資訊 請讚好：https://www.fb.com/cityofmacao {{!}} Facebook|website=www.facebook.com|language=en|access-date=2022-04-26}}</ref>--><ref>{{引網 |url=http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20160105/19439288 |title=存档副本 |access-date=2022年4月25號 |archive-date=2017年6月7號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170607104807/http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20160105/19439288 |url-status=dead }}</ref><ref>{{引網 |url=http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20160105/19439294 |title=存档副本 |access-date=2022年4月25號 |archive-date=2017年6月9號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170609000524/http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20160105/19439294 |url-status=dead }}</ref><ref>{{引網 |url=http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20160105/19439303 |title=存档副本 |access-date=2022年4月25號 |archive-date=2017年9月9號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170909182912/http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20160105/19439303 |url-status=dead }}</ref>至於事件嘅前因後果為何，各方眾説紛云。<ref>http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20160105/bkn-20160105161441241-0105_00822_001.html</ref><ref>http://the-sun.on.cc/cnt/news/20160106/00407_090.html</ref>司法警察局指：喺2016年1月3號接到某賭場代表就此嘅報案，而單嘢涉款九千九百七十多萬港圓，正循詐騙罪方向調查；<!--<ref>{{引網|url=http://tvb4life.pixnet.net/blog/post/207809356|title=新聞追擊 四太 親信 著草 內幕 @ 明星八掛大分享★☆ :: 痞客邦 ::|last=tvb4life (tvb4life)|website=明星八掛大分享★☆|language=zh-TW|access-date=2022-04-26}}</ref>--><ref>{{引網 |url=http://www.macaodaily.com/html/2016-01/06/content_1058148.htm |title=存档副本 |access-date=2022年4月25號 |archive-date=2016年3月12號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160312222214/http://www.macaodaily.com/html/2016-01/06/content_1058148.htm |url-status=dead }}</ref><ref>{{引網 |url=http://www.macaodaily.com/html/2016-01/06/content_1058150.htm |title=存档副本 |access-date=2022年4月25號 |archive-date=2016年7月2號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160702151456/http://www.macaodaily.com/html/2016-01/06/content_1058150.htm |url-status=dead }}</ref><ref>{{引網 |url=http://macaodaily.com/html/2016-01/06/content_1058153.htm |title=存档副本 |access-date=2022年4月25號 |archive-date=2016年2月9號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160209232043/http://macaodaily.com/html/2016-01/06/content_1058153.htm |url-status=dead }}</ref>有傳媒話：陳喺2015年12月30號開始聯絡唔到，並得知條數係九千六百萬港圓，其中包括價值九百萬港圓嘅籌碼……有人被走數一千萬港圓，於是向司法警察局求助……之後有一千七百萬港圓被起返出嚟，然而損失金額仍然有七千萬港圓。<ref>https://www1.hkej.com/dailynews/headline/article/1215721/</ref><ref>https://www1.hkej.com/dailynews/finnews/article/1216502/</ref><!--<ref>https://kknews.cc/finance/jvre8nq.html</ref>--><!--<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E6%A2%81%E5%AE%89%E7%90%AA-%E5%87%B1%E6%97%8B%E9%96%80%E8%B2%B4%E8%B3%93%E5%BB%B3%E9%AB%98%E5%B1%A4%E6%B6%89%E8%99%A7%E7%A9%BA%E5%85%AC%E6%AC%BE%E8%88%87%E6%BE%B3%E5%8D%9A%E7%84%A1%E9%97%9C-015100028.html|title=梁安琪：凱旋門貴賓廳高層涉虧空公款與澳博無關|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2022-04-26}}</ref>-->有傳媒話：陳亦係該賭場內賭廳，富貴廳嘅廳主——檔嘢有做以高息為誘因吸納存款，並借出賭貸，算係非法集資嘅生意，之後遇到擠提，陳因無錢退畀人哋，而偷走該賭場交向各間賭廳嘅碼佣，然後着草……影響最少10間賭廳……揾唔返嗰啲失款用咗嚟還以上債項或者／以及俾陳帶走咗——……估計經過呢番操作，陳依然欠過億港圓街數；<!--<ref>{{引網|url=https://articles.zkiz.com/?id=294676|title=希臘神話突停業 凱旋門失億元 澳門博彩業亂局連環爆 - ZKIZ Archives|website=articles.zkiz.com|access-date=2022-04-26}}</ref>--><!--<ref>{{Citation|title=賭廳再現捲款！副總裁捲走9千萬！|url=https://www.facebook.com/imastv/videos/995604623846611/|accessdate=2022-04-26|language=en}}</ref>--><ref>http://imastv.com/news/article.php?id=82670</ref><!--<ref>{{Citation|title=頻頻被提款 成潛逃主因？|url=https://www.facebook.com/imastv/videos/996259930447747/|accessdate=2022-04-26|language=en}}</ref>--><ref>http://imastv.com/news/article.php?id=82736</ref>博彩監察協調局指：呢單嘢唔關非法集資事，亦非其監管嘅問題……得知賭場負責人貼錢補咗被陳掠咗嗰條數。<ref>https://aamacau.com/2016/01/13/%E9%99%B3%E9%81%94%E5%A4%AB%EF%B8%B035%E5%8D%9A%E5%BD%A9%E4%B8%AD%E4%BB%8B%E4%BA%BA%E4%B8%8D%E7%8D%B2%E7%BA%8C%E7%89%8C-%E5%87%B1%E6%97%8B%E9%96%80%E6%A1%88%E4%B8%8D%E6%B6%89%E9%9D%9E%E6%B3%95/</ref>呢間賭場乃澳門博彩股份有限公司嘅衛星場，而澳門凱旋門董事長梁安琪，事後被傳媒紛紛追訪，有傳媒話：陳係梁嘅得力助手。<ref>https://finance.mingpao.com/fin/daily/20160106/1463641691730</ref><ref>https://finance.mingpao.com/fin/daily/20160120/1463640663454</ref><!--<ref>{{引網|url=https://hk.news.yahoo.com/%E5%9B%9B%E5%A4%AA%E5%8A%A9%E6%89%8B%E6%93%9A%E5%A0%B1%E6%B6%89%E6%8D%B2%E8%BF%91%E5%84%84%E5%85%83%E6%BD%9B%E9%80%83-%E6%83%9F%E6%BE%B3%E5%8D%9A-00880-%E4%BB%8D%E5%8D%871-022219056.html|title=四太助手據報涉捲近億元潛逃 惟澳博(00880)仍升1%|website=hk.news.yahoo.com|language=zh-Hant-HK|access-date=2022-04-26}}</ref>-->是次風波被稱為'''凱旋門事件'''／'''凱旋門案'''。<ref>https://www.exmoo.com/article/1848.html</ref><ref>https://www.exmoo.com/article/2204.html</ref>陳喺2016年1月1號簽發咗張金額為$20,000,000.00港圓嘅支票畀某公司，由於兑現唔到，嗰間公司經法庭追討去到陳個老婆身上……最新判決出現於2021年3月11號——中級法院裁定陳個老婆有份孭嗰筆本金，以及其隨時間過去而衍生嘅利息。<ref>https://www.allinmedia.com.hk/2021/05/29/%E8%B3%AD%E5%BB%B3%E5%89%AF%E7%B8%BD%E8%A3%81%E8%99%A7%E7%A9%BA%E8%BF%91%E5%84%84%E6%BD%9B%E9%80%83%E9%81%BA2000%E8%90%AC%E5%82%B5%E5%8B%99-%E5%A6%BB%E5%AD%90%E5%9C%96%E5%89%B2%E5%B8%AD%E4%B8%8A/</ref><ref>https://www.court.gov.mo/zh/subpage/news?id=2319</ref> ==益== 有好多年，賭廳為澳門賭場帶嚟大部分收入。<ref>https://www.cuhk.edu.hk/ics/21c/media/articles/c176-201907005.pdf</ref> ==注== {{notefoot}} <!-- *[https://www.plataformamedia.com/zh-hant/2020/09/25/%E6%BE%B3%E9%96%80%E6%9C%80%E5%A4%A7%E8%B2%B4%E8%B3%93%E5%BB%B3%E5%90%A6%E8%AA%8D%E5%87%8D%E7%B5%90%E5%AE%A2%E6%88%B6%E6%8F%90%E6%AC%BE/] *[http://claimsuncity.com/index.php] *[] --> ==拎== ===私=== *[https://www.suncitygroup.com.mo 太陽城集團 Suncity Group︱非凡想像，引發無限可能] *[https://www.takchungroup.com.mo 首頁 - 德晉集團] *[https://guangdong-group.com 首頁 - 廣東集團 GuangDong Group] *[http://macaugoldengroup.com 澳門黃金集團] *[https://www.meg-star.mo 首頁 - MEG STAR - 鉅星集團] *[http://www.hengshenggroupltd.com 恒升集團 Hengsheng Group--恒久鴻利 升值無限] ===公=== *[http://www.dicj.gov.mo/web/cn/services/junket/LicPromJogo/index.html 澳門特別行政區 政府博彩監察協調局] ==攷== {{refs}} [[分類:澳門賭業]] [[Category:賭]] kte029wmzef1p6w2zvrhyxhnjf8xzbw 0 282622 1865150 1718570 2022-08-19T03:39:53Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''分離過程'''（{{lang-en|'''separation process'''}}）喺[[化學]]同[[化工]]上係指將[[混合物]]入面嗰啲唔同[[化學物質]]分開嘅一系列技術。唔同混合物有唔同方法分開。 == 例子 == *[[蒸餾]]，當混合物入面嗰啲物質冚唪唥都係[[液體]]嗰陣可以用嘅一種分離過程。 == 睇埋 == *[[滴定]] {{化學分支}} {{chem-stub}} [[Category:化學工程]] [[Category:化學]] o6dux4ch40b3etwl4x8i8psvvibp6e3 0 282678 1865151 1710837 2022-08-19T03:42:45Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} {{Substub|10|11}} [[File:Medeleeff by repin.jpg|thumb|270px|門捷列夫嘅畫像]] '''化學史'''係指[[化學]]呢門領域嘅歷史。 == 公元前 == {{see also|古典元素|五行}} 人類自從好耐之前就有喺度研究物質（廣義上嘅化學）：最早嘅物質研究要數人類對[[火]]嘅研究－喺[[文明]]誕生（[[公元前]] 10,000 年至公元前 5,000 年，睇用乜嘢嚟[[定義]]文明<ref>Haviland, William; et al. (2013). ''Cultural Anthropology: The Human Challenge''. Cengage Learning. p. 250.</ref>）之前，人仲未有乜嘢特化嘅架生嚟做化學實驗，但佢哋經已有能力[[觀察]]火將一種物質變成另一種物質，例如係將[[木]]燒到變成[[炭]]噉；打後文明起源之後，人有大規模噉用火嚟整[[鐵]]同埋[[玻璃]]（兩者嘅製作都會涉及[[加熱]]同物質變樣）等嘅材料，而呢啲材料對文明嘅演進嚟講不可或缺<ref>Jane C. Waldbaum, ''From Bronze to Iron: The Transition from the Bronze Age to the Iron Age in the Eastern Mediterranean'' (Studies in Mediterranean Archaeology, vol. LIV, 1978).</ref><ref>McCray, W. Patrick (2007) ''Prehistory and history of glassmaking technology'', American Ceramic Society.</ref>。 公元前嘅[[哲學家]]仲有喺度思考有關物質嘅理論性問題，例如[[古典元素]]（classical elements）就係由[[古希臘]]嘅人諗出嚟嘅模型，主張宇宙萬物由地水火風四種元素組成（睇埋[[東亞]]嘅[[五行]]），呢種諗法經已俾現代化學否決，不過的確算係對物質嘅理論性研究<ref name="partington1937"/>。除此之外，古希臘同[[古印度]]等嘅古文明都經已有[[原子論]]嘅諗法，不過佢哋冇乜方法嚟驗證原子論，所以原子論喺當時都仲係停留喺哲學諗法嘅階段<ref>Kenny, Anthony (2004). ''Ancient Philosophy. A New History of Western Philosophy''. 1. Oxford, England: Oxford University Press. pp. 26-28. </ref>。 == 公元後 == {{see also|煉金術}} [[煉金術]]（alchemy）可以話係化學嘅前身：喺公元前頭嗰兩個[[千年]]，人類開始廣泛噉用同開採[[金]]呢種[[貴金屬]]<ref group="註">打前嘅時代都有某一啲社會會用金。</ref><ref>Pohl, Walter L. (2011) ''Economic Geology Principles and Practice''. Wiley. p. 208.</ref>，令到人對金嘅需求勁升。於是就引起咗煉金術喺[[中世紀]]（5 至 15 世紀）嘅[[歐洲]]崛起－煉金術研究嘅係點樣將物質變成金，係一種[[原科學]]（protoscience；指未有完整嘅[[科學方法]]，但有啲似現代科學）。煉金術最後並冇取得成功－現代化學上已知，金係一種元素，靠一般地球環境下嘅方法係唔能夠將第種元素變做金嘅，但[[煉金術士]]嘅研究當中[[發明]]咗好多將一種物質變做第種物質嘅技術，為現代化學鋪咗路<ref name="chang">Chang, Raymond (1998). ''Chemistry'', 6th Ed. New York: McGraw Hill.</ref><ref>Jennifer M. Rampling (2020). ''The Experimental Fire: Inventing English Alchemy, 1300-1700''. University of Chicago Press.</ref>。 一般認為，化學係喺 19 世紀誕生嘅。當時[[科學方法]]發展成熟，而且有咗好多對現代化學嚟講必要嘅科學知識：[[質量守恆]]嘅諗頭喺 18 世紀嘅科學家之間經已好普遍<ref group="註">不過，質量守恆定律要去到成 1873 年先至由[[法國]]化學家[[拉瓦錫]]正式噉奠定。</ref><ref>Pomper, Philip (October 1962). "Lomonosov and the Discovery of the Law of the Conservation of Matter in Chemical Transformations". ''Ambix''. 10 (3): 119–127.</ref>；[[道耳頓]]喺 19 世紀初做咗大量嘅實驗同觀察發現支持[[原子論]]嘅實驗結果<ref name="figureoutatom"/>；而後嚟基於呢啲知識同埋物理學上對原子嘅研究（可以睇吓[[量子力學]]），引致[[俄羅斯]]化學家[[門捷列夫]]（[[俄文]]：Дми́трий Ива́нович Менделе́ев；Dmitri Mendeleev）喺 19 世紀尾奠定咗元素週期表，成為現代化學嘅基礎。喺 1901 年，[[諾貝爾化學獎]]成立，終於認定化學係一門對人類貢獻重大嘅科學<ref name="chang"/>。 == 詞源 == 喺[[粵文]]入面，啲人一般都係用「化學」（{{jpingauto|faa3 hok6}}）嚟指「用科學方法研究物質嘅領域」嘅，呢個字就噉字面解可以理解做「變'''化'''嘅科'''學'''」噉嘅意思。另一方面，[[廣東話]]日常用語亦都興用 '''kem¹''' 嚟稱呼化學，取自英文 '''chemistry''' 嘅第一個[[音節]]。英文字 '''chemistry''' 據講係由 '''alchemy'''（煉金術）嗰度嚟嘅，反映咗化學嘅歷史－到咗家吓，煉金術已經俾人知佢係冇料到嘅，但煉金術士所學到嘅知識（例如係點樣將一種物質變做第種物質）演化咗做現今嘅人所講嘅化學－用科學方法由原子層面嚟去研究物質嘅一門學問<ref>{{引網 |url=https://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |title=History of Alchemy from Ancient Egypt to Modern Times |access-date=2017年10月29號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170827210806/http://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |archive-date=2017年8月27號 |url-status=dead }}{{引網 |url=http://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |title=存档副本 |access-date=2020年2月4號 |archive-date=2011年6月8號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110608014253/http://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |url-status=bot: unknown }}</ref><ref>[https://www.etymonline.com/word/chemistry Online Etymology Dictionary - Chemistry]</ref>。 ==睇埋== *[[科學史]] ==攷== {{reflist}} {{化學分支}} [[Category:化學|史]] [[Category:科學史]] rv7xtzsmskb2eca07q58ujlndnvoyyh 1865152 1865151 2022-08-19T03:43:13Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} {{Substub|10|11}} [[File:Medeleeff by repin.jpg|thumb|270px|門捷列夫嘅畫像]] '''化學史'''係指[[化學]]呢門領域嘅歷史。 == 公元前 == {{see also|古典元素|五行}} 人類自從好耐之前就有喺度研究物質（廣義上嘅化學）：最早嘅物質研究要數人類對[[火]]嘅研究－喺[[文明]]誕生（[[公元前]] 10,000 年至公元前 5,000 年，睇用乜嘢嚟[[定義]]文明<ref>Haviland, William; et al. (2013). ''Cultural Anthropology: The Human Challenge''. Cengage Learning. p. 250.</ref>）之前，人仲未有乜嘢特化嘅架生嚟做化學實驗，但佢哋經已有能力[[觀察]]火將一種物質變成另一種物質，例如係將[[木]]燒到變成[[炭]]噉；打後文明起源之後，人有大規模噉用火嚟整[[鐵]]同埋[[玻璃]]（兩者嘅製作都會涉及[[加熱]]同物質變樣）等嘅材料，而呢啲材料對文明嘅演進嚟講不可或缺<ref>Jane C. Waldbaum, ''From Bronze to Iron: The Transition from the Bronze Age to the Iron Age in the Eastern Mediterranean'' (Studies in Mediterranean Archaeology, vol. LIV, 1978).</ref><ref>McCray, W. Patrick (2007) ''Prehistory and history of glassmaking technology'', American Ceramic Society.</ref>。 公元前嘅[[哲學家]]仲有喺度思考有關物質嘅理論性問題，例如[[古典元素]]（classical elements）就係由[[古希臘]]嘅人諗出嚟嘅模型，主張宇宙萬物由地水火風四種元素組成（睇埋[[東亞]]嘅[[五行]]），呢種諗法經已俾現代化學否決，不過的確算係對物質嘅理論性研究。除此之外，古希臘同[[古印度]]等嘅古文明都經已有[[原子論]]嘅諗法，不過佢哋冇乜方法嚟驗證原子論，所以原子論喺當時都仲係停留喺哲學諗法嘅階段<ref>Kenny, Anthony (2004). ''Ancient Philosophy. A New History of Western Philosophy''. 1. Oxford, England: Oxford University Press. pp. 26-28. </ref>。 == 公元後 == {{see also|煉金術}} [[煉金術]]（alchemy）可以話係化學嘅前身：喺公元前頭嗰兩個[[千年]]，人類開始廣泛噉用同開採[[金]]呢種[[貴金屬]]<ref group="註">打前嘅時代都有某一啲社會會用金。</ref><ref>Pohl, Walter L. (2011) ''Economic Geology Principles and Practice''. Wiley. p. 208.</ref>，令到人對金嘅需求勁升。於是就引起咗煉金術喺[[中世紀]]（5 至 15 世紀）嘅[[歐洲]]崛起－煉金術研究嘅係點樣將物質變成金，係一種[[原科學]]（protoscience；指未有完整嘅[[科學方法]]，但有啲似現代科學）。煉金術最後並冇取得成功－現代化學上已知，金係一種元素，靠一般地球環境下嘅方法係唔能夠將第種元素變做金嘅，但[[煉金術士]]嘅研究當中[[發明]]咗好多將一種物質變做第種物質嘅技術，為現代化學鋪咗路<ref name="chang">Chang, Raymond (1998). ''Chemistry'', 6th Ed. New York: McGraw Hill.</ref><ref>Jennifer M. Rampling (2020). ''The Experimental Fire: Inventing English Alchemy, 1300-1700''. University of Chicago Press.</ref>。 一般認為，化學係喺 19 世紀誕生嘅。當時[[科學方法]]發展成熟，而且有咗好多對現代化學嚟講必要嘅科學知識：[[質量守恆]]嘅諗頭喺 18 世紀嘅科學家之間經已好普遍<ref group="註">不過，質量守恆定律要去到成 1873 年先至由[[法國]]化學家[[拉瓦錫]]正式噉奠定。</ref><ref>Pomper, Philip (October 1962). "Lomonosov and the Discovery of the Law of the Conservation of Matter in Chemical Transformations". ''Ambix''. 10 (3): 119–127.</ref>；[[道耳頓]]喺 19 世紀初做咗大量嘅實驗同觀察發現支持[[原子論]]嘅實驗結果；而後嚟基於呢啲知識同埋物理學上對原子嘅研究（可以睇吓[[量子力學]]），引致[[俄羅斯]]化學家[[門捷列夫]]（[[俄文]]：Дми́трий Ива́нович Менделе́ев；Dmitri Mendeleev）喺 19 世紀尾奠定咗元素週期表，成為現代化學嘅基礎。喺 1901 年，[[諾貝爾化學獎]]成立，終於認定化學係一門對人類貢獻重大嘅科學。 == 詞源 == 喺[[粵文]]入面，啲人一般都係用「化學」（{{jpingauto|faa3 hok6}}）嚟指「用科學方法研究物質嘅領域」嘅，呢個字就噉字面解可以理解做「變'''化'''嘅科'''學'''」噉嘅意思。另一方面，[[廣東話]]日常用語亦都興用 '''kem¹''' 嚟稱呼化學，取自英文 '''chemistry''' 嘅第一個[[音節]]。英文字 '''chemistry''' 據講係由 '''alchemy'''（煉金術）嗰度嚟嘅，反映咗化學嘅歷史－到咗家吓，煉金術已經俾人知佢係冇料到嘅，但煉金術士所學到嘅知識（例如係點樣將一種物質變做第種物質）演化咗做現今嘅人所講嘅化學－用科學方法由原子層面嚟去研究物質嘅一門學問<ref>{{引網 |url=https://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |title=History of Alchemy from Ancient Egypt to Modern Times |access-date=2017年10月29號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170827210806/http://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |archive-date=2017年8月27號 |url-status=dead }}{{引網 |url=http://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |title=存档副本 |access-date=2020年2月4號 |archive-date=2011年6月8號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110608014253/http://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |url-status=bot: unknown }}</ref><ref>[https://www.etymonline.com/word/chemistry Online Etymology Dictionary - Chemistry]</ref>。 ==睇埋== *[[科學史]] ==攷== {{reflist}} {{化學分支}} [[Category:化學|史]] [[Category:科學史]] 6kiwt6ufhdfkdno6x0yfim4jh6htjgf 1865153 1865152 2022-08-19T03:43:34Z Dr. Greywolf 143999 /* 攷 */ wikitext text/x-wiki {{Expert}} {{Substub|10|11}} [[File:Medeleeff by repin.jpg|thumb|270px|門捷列夫嘅畫像]] '''化學史'''係指[[化學]]呢門領域嘅歷史。 == 公元前 == {{see also|古典元素|五行}} 人類自從好耐之前就有喺度研究物質（廣義上嘅化學）：最早嘅物質研究要數人類對[[火]]嘅研究－喺[[文明]]誕生（[[公元前]] 10,000 年至公元前 5,000 年，睇用乜嘢嚟[[定義]]文明<ref>Haviland, William; et al. (2013). ''Cultural Anthropology: The Human Challenge''. Cengage Learning. p. 250.</ref>）之前，人仲未有乜嘢特化嘅架生嚟做化學實驗，但佢哋經已有能力[[觀察]]火將一種物質變成另一種物質，例如係將[[木]]燒到變成[[炭]]噉；打後文明起源之後，人有大規模噉用火嚟整[[鐵]]同埋[[玻璃]]（兩者嘅製作都會涉及[[加熱]]同物質變樣）等嘅材料，而呢啲材料對文明嘅演進嚟講不可或缺<ref>Jane C. Waldbaum, ''From Bronze to Iron: The Transition from the Bronze Age to the Iron Age in the Eastern Mediterranean'' (Studies in Mediterranean Archaeology, vol. LIV, 1978).</ref><ref>McCray, W. Patrick (2007) ''Prehistory and history of glassmaking technology'', American Ceramic Society.</ref>。 公元前嘅[[哲學家]]仲有喺度思考有關物質嘅理論性問題，例如[[古典元素]]（classical elements）就係由[[古希臘]]嘅人諗出嚟嘅模型，主張宇宙萬物由地水火風四種元素組成（睇埋[[東亞]]嘅[[五行]]），呢種諗法經已俾現代化學否決，不過的確算係對物質嘅理論性研究。除此之外，古希臘同[[古印度]]等嘅古文明都經已有[[原子論]]嘅諗法，不過佢哋冇乜方法嚟驗證原子論，所以原子論喺當時都仲係停留喺哲學諗法嘅階段<ref>Kenny, Anthony (2004). ''Ancient Philosophy. A New History of Western Philosophy''. 1. Oxford, England: Oxford University Press. pp. 26-28. </ref>。 == 公元後 == {{see also|煉金術}} [[煉金術]]（alchemy）可以話係化學嘅前身：喺公元前頭嗰兩個[[千年]]，人類開始廣泛噉用同開採[[金]]呢種[[貴金屬]]<ref group="註">打前嘅時代都有某一啲社會會用金。</ref><ref>Pohl, Walter L. (2011) ''Economic Geology Principles and Practice''. Wiley. p. 208.</ref>，令到人對金嘅需求勁升。於是就引起咗煉金術喺[[中世紀]]（5 至 15 世紀）嘅[[歐洲]]崛起－煉金術研究嘅係點樣將物質變成金，係一種[[原科學]]（protoscience；指未有完整嘅[[科學方法]]，但有啲似現代科學）。煉金術最後並冇取得成功－現代化學上已知，金係一種元素，靠一般地球環境下嘅方法係唔能夠將第種元素變做金嘅，但[[煉金術士]]嘅研究當中[[發明]]咗好多將一種物質變做第種物質嘅技術，為現代化學鋪咗路<ref name="chang">Chang, Raymond (1998). ''Chemistry'', 6th Ed. New York: McGraw Hill.</ref><ref>Jennifer M. Rampling (2020). ''The Experimental Fire: Inventing English Alchemy, 1300-1700''. University of Chicago Press.</ref>。 一般認為，化學係喺 19 世紀誕生嘅。當時[[科學方法]]發展成熟，而且有咗好多對現代化學嚟講必要嘅科學知識：[[質量守恆]]嘅諗頭喺 18 世紀嘅科學家之間經已好普遍<ref group="註">不過，質量守恆定律要去到成 1873 年先至由[[法國]]化學家[[拉瓦錫]]正式噉奠定。</ref><ref>Pomper, Philip (October 1962). "Lomonosov and the Discovery of the Law of the Conservation of Matter in Chemical Transformations". ''Ambix''. 10 (3): 119–127.</ref>；[[道耳頓]]喺 19 世紀初做咗大量嘅實驗同觀察發現支持[[原子論]]嘅實驗結果；而後嚟基於呢啲知識同埋物理學上對原子嘅研究（可以睇吓[[量子力學]]），引致[[俄羅斯]]化學家[[門捷列夫]]（[[俄文]]：Дми́трий Ива́нович Менделе́ев；Dmitri Mendeleev）喺 19 世紀尾奠定咗元素週期表，成為現代化學嘅基礎。喺 1901 年，[[諾貝爾化學獎]]成立，終於認定化學係一門對人類貢獻重大嘅科學。 == 詞源 == 喺[[粵文]]入面，啲人一般都係用「化學」（{{jpingauto|faa3 hok6}}）嚟指「用科學方法研究物質嘅領域」嘅，呢個字就噉字面解可以理解做「變'''化'''嘅科'''學'''」噉嘅意思。另一方面，[[廣東話]]日常用語亦都興用 '''kem¹''' 嚟稱呼化學，取自英文 '''chemistry''' 嘅第一個[[音節]]。英文字 '''chemistry''' 據講係由 '''alchemy'''（煉金術）嗰度嚟嘅，反映咗化學嘅歷史－到咗家吓，煉金術已經俾人知佢係冇料到嘅，但煉金術士所學到嘅知識（例如係點樣將一種物質變做第種物質）演化咗做現今嘅人所講嘅化學－用科學方法由原子層面嚟去研究物質嘅一門學問<ref>{{引網 |url=https://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |title=History of Alchemy from Ancient Egypt to Modern Times |access-date=2017年10月29號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170827210806/http://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |archive-date=2017年8月27號 |url-status=dead }}{{引網 |url=http://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |title=存档副本 |access-date=2020年2月4號 |archive-date=2011年6月8號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110608014253/http://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |url-status=bot: unknown }}</ref><ref>[https://www.etymonline.com/word/chemistry Online Etymology Dictionary - Chemistry]</ref>。 ==睇埋== *[[科學史]] == 註釋 == {{reflist|group=註}} ==攷== {{reflist|3}} {{化學分支}} [[Category:化學|史]] [[Category:科學史]] lyua43kbmf3cpwbpa9mlx6150hf2l0u 1865154 1865153 2022-08-19T03:43:53Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} [[File:Medeleeff by repin.jpg|thumb|270px|門捷列夫嘅畫像]] '''化學史'''係指[[化學]]呢門領域嘅歷史。 == 公元前 == {{see also|古典元素|五行}} 人類自從好耐之前就有喺度研究物質（廣義上嘅化學）：最早嘅物質研究要數人類對[[火]]嘅研究－喺[[文明]]誕生（[[公元前]] 10,000 年至公元前 5,000 年，睇用乜嘢嚟[[定義]]文明<ref>Haviland, William; et al. (2013). ''Cultural Anthropology: The Human Challenge''. Cengage Learning. p. 250.</ref>）之前，人仲未有乜嘢特化嘅架生嚟做化學實驗，但佢哋經已有能力[[觀察]]火將一種物質變成另一種物質，例如係將[[木]]燒到變成[[炭]]噉；打後文明起源之後，人有大規模噉用火嚟整[[鐵]]同埋[[玻璃]]（兩者嘅製作都會涉及[[加熱]]同物質變樣）等嘅材料，而呢啲材料對文明嘅演進嚟講不可或缺<ref>Jane C. Waldbaum, ''From Bronze to Iron: The Transition from the Bronze Age to the Iron Age in the Eastern Mediterranean'' (Studies in Mediterranean Archaeology, vol. LIV, 1978).</ref><ref>McCray, W. Patrick (2007) ''Prehistory and history of glassmaking technology'', American Ceramic Society.</ref>。 公元前嘅[[哲學家]]仲有喺度思考有關物質嘅理論性問題，例如[[古典元素]]（classical elements）就係由[[古希臘]]嘅人諗出嚟嘅模型，主張宇宙萬物由地水火風四種元素組成（睇埋[[東亞]]嘅[[五行]]），呢種諗法經已俾現代化學否決，不過的確算係對物質嘅理論性研究。除此之外，古希臘同[[古印度]]等嘅古文明都經已有[[原子論]]嘅諗法，不過佢哋冇乜方法嚟驗證原子論，所以原子論喺當時都仲係停留喺哲學諗法嘅階段<ref>Kenny, Anthony (2004). ''Ancient Philosophy. A New History of Western Philosophy''. 1. Oxford, England: Oxford University Press. pp. 26-28. </ref>。 == 公元後 == {{see also|煉金術}} [[煉金術]]（alchemy）可以話係化學嘅前身：喺公元前頭嗰兩個[[千年]]，人類開始廣泛噉用同開採[[金]]呢種[[貴金屬]]<ref group="註">打前嘅時代都有某一啲社會會用金。</ref><ref>Pohl, Walter L. (2011) ''Economic Geology Principles and Practice''. Wiley. p. 208.</ref>，令到人對金嘅需求勁升。於是就引起咗煉金術喺[[中世紀]]（5 至 15 世紀）嘅[[歐洲]]崛起－煉金術研究嘅係點樣將物質變成金，係一種[[原科學]]（protoscience；指未有完整嘅[[科學方法]]，但有啲似現代科學）。煉金術最後並冇取得成功－現代化學上已知，金係一種元素，靠一般地球環境下嘅方法係唔能夠將第種元素變做金嘅，但[[煉金術士]]嘅研究當中[[發明]]咗好多將一種物質變做第種物質嘅技術，為現代化學鋪咗路<ref name="chang">Chang, Raymond (1998). ''Chemistry'', 6th Ed. New York: McGraw Hill.</ref><ref>Jennifer M. Rampling (2020). ''The Experimental Fire: Inventing English Alchemy, 1300-1700''. University of Chicago Press.</ref>。 一般認為，化學係喺 19 世紀誕生嘅。當時[[科學方法]]發展成熟，而且有咗好多對現代化學嚟講必要嘅科學知識：[[質量守恆]]嘅諗頭喺 18 世紀嘅科學家之間經已好普遍<ref group="註">不過，質量守恆定律要去到成 1873 年先至由[[法國]]化學家[[拉瓦錫]]正式噉奠定。</ref><ref>Pomper, Philip (October 1962). "Lomonosov and the Discovery of the Law of the Conservation of Matter in Chemical Transformations". ''Ambix''. 10 (3): 119–127.</ref>；[[道耳頓]]喺 19 世紀初做咗大量嘅實驗同觀察發現支持[[原子論]]嘅實驗結果；而後嚟基於呢啲知識同埋物理學上對原子嘅研究（可以睇吓[[量子力學]]），引致[[俄羅斯]]化學家[[門捷列夫]]（[[俄文]]：Дми́трий Ива́нович Менделе́ев；Dmitri Mendeleev）喺 19 世紀尾奠定咗元素週期表，成為現代化學嘅基礎。喺 1901 年，[[諾貝爾化學獎]]成立，終於認定化學係一門對人類貢獻重大嘅科學。 == 詞源 == 喺[[粵文]]入面，啲人一般都係用「化學」（{{jpingauto|faa3 hok6}}）嚟指「用科學方法研究物質嘅領域」嘅，呢個字就噉字面解可以理解做「變'''化'''嘅科'''學'''」噉嘅意思。另一方面，[[廣東話]]日常用語亦都興用 '''kem¹''' 嚟稱呼化學，取自英文 '''chemistry''' 嘅第一個[[音節]]。英文字 '''chemistry''' 據講係由 '''alchemy'''（煉金術）嗰度嚟嘅，反映咗化學嘅歷史－到咗家吓，煉金術已經俾人知佢係冇料到嘅，但煉金術士所學到嘅知識（例如係點樣將一種物質變做第種物質）演化咗做現今嘅人所講嘅化學－用科學方法由原子層面嚟去研究物質嘅一門學問<ref>{{引網 |url=https://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |title=History of Alchemy from Ancient Egypt to Modern Times |access-date=2017年10月29號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170827210806/http://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |archive-date=2017年8月27號 |url-status=dead }}{{引網 |url=http://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |title=存档副本 |access-date=2020年2月4號 |archive-date=2011年6月8號 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110608014253/http://www.alchemylab.com/history_of_alchemy.htm |url-status=bot: unknown }}</ref><ref>[https://www.etymonline.com/word/chemistry Online Etymology Dictionary - Chemistry]</ref>。 ==睇埋== *[[科學史]] == 註釋 == {{reflist|group=註}} ==攷== {{reflist|3}} {{化學分支}} [[Category:化學|史]] [[Category:科學史]] lp9xo6k8jwwhys83zzsto05yjtmy1d9 0 283988 1865011 1861369 2022-08-18T15:48:50Z Flyingaz 195442 /* 電視節目（ViuTV） */ wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = 鄭杞瑤 | 類型 = 女藝人 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 本名 = | 羅馬拼音 = | 英文名 = Kylie Cheng | 綽號 = Kylie C、杞子 | 國籍 = | 民族 = | 籍貫 = | 出生日期 = {{birth date and age|1996|12|13}} | 出生地點 = | 父母 = | 親屬 = | 職業 = [[藝人]]、[[模特兒]] | 語言 = [[粵語]]、[[英語]]、[[現代標準漢語|國語]]、[[西班牙語]]、[[日語]]、[[韓語]]、[[德語]] | 教育程度 = [[犯罪心理學]][[學位]] | 母校 = {{GBR}}[[修適士大學]] | 演奏樂器 = | 出道日期 = 2021年 | 代表作 = | 活躍年代 = 2021年至今 | 經紀公司 = [http://www.aceentertainment.com.hk/ ACE (Talent & Modelling Management) Limited] | award = 2021年《2021亞洲模特盛典香港賽區暨ACE演藝大獎》演藝亞軍 及 「Face of Hong Kong」模特兒冠軍 }} '''鄭杞瑤'''（{{lang-en|'''Kylie Cheng'''}}，{{bd|1996年|12月13號}}），係香港女[[藝人]]，隷屬經理人公司ACE (Talent & Modelling Management) Limited，暱稱係「杞子」。 ==簡歷== 鄭杞瑤出道前喺英國[[白禮頓]]市嘅[[修適士大學]]修讀[[犯罪心理學]]<ref>{{Citation|title=[ACE 全新系列 - Kylie C話你知] EP1: 點解我會讀犯罪心理學 ?|url=https://www.youtube.com/watch?v=IcyIq6E4bHg|accessdate=2022-08-08|language=zh-Hans-CN}}</ref>，畢業之後返香港做過行為治療師<ref>{{Cite web|url=https://topick.hket.com/article/3318387|title=【戀愛Staycation】Kylie內外兼備成焦點 「杞子」鄭杞瑤出鏡經驗豐富 - 香港經濟日報 - TOPick - 娛樂|date=2022-08-03|website=topick.hket.com|access-date=2022-08-09}}</ref>。2021年參加咗《2021亞洲模特盛典香港賽區暨ACE演藝大獎》比賽，拎到呢個比賽嘅演藝亞軍同「 Face of Hong Kong 」模特兒冠軍<ref>{{Cite web|url=https://www.esquirehk.com/people/kylie-women-we-love?utm_source=facebook_share&utm_medium=referral|title=熱度不減。Kylie C.鄭杞瑤|last=Esquire HK|first=|date=2022-08-05|website=www.esquirehk.com|language=en|access-date=2022-08-09}}</ref>。 同一年正式出道，喺[[香港]]免費電視台[[ViuTV]]嘅遊戲節目《[[奧運有團伙|水著考有Feel]]》入面做嘉賓，之後以參加者身份參與演出同電視台喺2022年播放嘅戀愛實境真人秀節目《[[戀愛Staycation]]》。 ==演出== === 電視節目（[[ViuTV]]） === {| class="wikitable" style="text-align:center" ! style="background: #FFB6C1; color: Black; " |'''播映年份''' ! style="background: #FFB6C1; color: Black; " |'''節目名''' ! style="background: #FFB6C1; color: Black; " |'''備註''' |- |2021年 |[[奧運有團伙|水著考有Feel]] |嘉賓 |- |rowspan="2"|2022年 |[[戀愛Staycation]]（第1季） |參加者 |- |[[尾二一屆口罩小姐選舉]] |參賽者 |} === [[YouTube]]片 === {| class="wikitable" ! style="background: #FFB6C1; color: Black; " |日子 ! style="background: #FFB6C1; color: Black; " |YouTube頻道 ! style="background: #FFB6C1; color: Black; " |節目名 ! style="background: #FFB6C1; color: Black; " |備註 |- |2021年12月26號 |[[FHProductionHK]] |【拍一日拖】<ref>{{Citation|title=【拍一日拖】嘉盈最大敵人Kylie C.瘋狂挑逗藍仔頭，藍仔頭慘被嘲諷「原來冇我想像中咁好笑」|url=https://www.youtube.com/watch?v=_RxuWy4w8Yg|accessdate=2022-08-09|language=zh-Hans-CN}}</ref> |嘉賓 |} === 有份參與嘅其他演出項目 === {| class="wikitable" ! style="background: #FFB6C1; color: Black; " |日子 ! style="background: #FFB6C1; color: Black; " |演出項目 ! style="background: #FFB6C1; color: Black; " |備註 |- |2022年8月6號 |《2022 ACE TALENT演藝模特兒大賽》總決賽 |司儀 |} ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== *{{instagram|ckykylie}} [[Category:香港女模特兒]] [[Category:鄭氏|杞瑤]] [[Category:香港女藝人]] {{HK-enter-bio-stub}} 0ulneo9ceerl9s91gv8qt96yq20f5lc 0 284914 1865232 1796617 2022-08-19T08:19:39Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''封裝'''（{{lang-en|'''encapsulation'''}}）係[[物件導向編程]]當中嘅一個概念，負責將（通常係將屬同一件[[程式物件|物件]]嘅）[[數據]]同埋操縱呢啲數據嘅[[子程序]]「包埋一齊」，等呢啲數據同子程序難以俾外界干擾同濫用。 ==睇埋== *[[超距作用 (電腦科學)|超距作用]] {{Comp-stub}} [[Category:物件導向編程]] ov35vbguv3cdjop32aj6wqx1rguytxy 0 285075 1865213 1852284 2022-08-19T07:20:31Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:Undine Rising from the Waters, front.JPG|thumb|270px|呢個[[雕像]]描繪作者心目中嘅水元素棈靈。]] '''元素精靈'''（{{jpingauto|jyun4 sou3 zing1 ling4}}；{{lang-en|'''Elemental'''}}）係[[文藝復興時期]]嘅[[煉金術]]圈子講到嘅一種[[傳說生物]]。 一隻元素精靈係身體完全純粹由一種「元素」（通常係地水火風等嘅[[古典元素]]）組成嘅[[靈]]，一隻水元素精靈可以係似人形但能夠（例如）隨意將身體某啲部份變成[[水]]，而一隻土元素精靈可能係身體完全由[[泥土]]構成<ref>Kramer, A. (2017). ''Cultural History of the Four Elements. Ecological Thought in German Literature and Culture'', 3-16.</ref>。 元素精靈係現代[[奇幻作品]]當中常見嘅[[橋段]]。 == 攷 == {{reflist}} {{奇幻}} {{myth-stub}} [[Category:傳說生物]] o33qbu2qfh2jd5l5a6g3straoh64d7q 0 287925 1865217 1722402 2022-08-19T07:31:44Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki '''軟件最佳化'''（{{jpingauto|jyun5 gin2 zeoi3 gaai1 faa3}}；{{lang-en|'''software optimization / software optimisation'''}}）指將一隻[[軟件]]改到更加有[[演算法效率|效率]]，等個系統行起上嚟唔使用咁多[[系統資源]]。 簡單例子有檢查吓隻軟件嘅[[源碼]]，確保段源碼完全冇任何多餘（即係有同冇都唔會影響隻軟件嘅功效）嘅碼－想像家陣編寫緊一隻[[網上遊戲]]嘅[[遊戲程式|程式]]，隻遊戲好受歡迎，有數以十萬計嘅[[玩家]]，如果個程式嘅源碼當中有一行多餘嘅碼，噉十萬幾位玩家玩起上嚟部[[伺服器]]就要行多十萬幾行多餘嘅碼，會搞到部伺服器嘅負責大咗好多。因為噉，最佳化喺實際嘅[[軟件工程]]工作上係一個相當受重視嘅課題<ref>Wadleigh, K. R., & Crawford, I. L. (2000). ''Software optimization for high-performance computing''. Prentice Hall Professional.</ref>。 == 睇埋 == *[[可讀性]] *[[窮舉搜尋]] == 攷 == {{reflist}} {{軟件工程}} {{Comp-stub}} [[Category:軟件工程]] 9qqt7twoz8gtnvyp71q1o2kci39kan7 10 288543 1864968 1726815 2022-08-18T13:23:37Z 182.239.92.233 wikitext text/x-wiki {{documentation subpage}} This template is used to check whether the given parameter is a month. It is useful for templates such as {{tl|Multiple issues}} that sort articles into [[:Category:Wikipedia cleanup|cleanup categories]] by month. If the parameter is a month/date/time formatted in the way recognized by [http://php.net/manual/en/function.strtotime.php PHP's strtotime()], this template returns the month in the format <code>Month Year</code>, where <code>Month</code> is written in full and <code>Year</code> is written in 4 digits. If the parameter is not a month/date/time, the empty string is returned. {| class="wikitable" ! 輸入 ! 輸出 |- | <nowiki>{{Check date|April 2003}}</nowiki> | {{Check date|April 2003}} |- | <nowiki>{{Check date|2003 April}}</nowiki> | {{Check date|2003 April}} |- | <nowiki>{{Check date|Apr 2003}}</nowiki> | {{Check date|Apr 2003}} |- | <nowiki>{{Check date|April 3 2003}}</nowiki> | {{Check date|April 3 2003}} |- | <nowiki>{{Check date|April 03}}</nowiki> | {{Check date|April 03}} (thinks it is April 3 of the current year) |- | <nowiki>{{Check date|Garbage^&*text}}</nowiki> | {{Check date|Garbage^&*text}} |} <includeonly>{{Sandbox other|| [[類:時間模]] }}</includeonly> d7dfzqfefhdnjnu2u0gy8eiov8jn441 0 289009 1865035 1864239 2022-08-18T18:44:43Z 汩汩银泉 69181 /* 事件背景 */ wikitext text/x-wiki '''姬百合之塔事件'''（{{Lang-ja|'''ひめゆりの塔事件'''}}）係1975年7月17號發生喺[[沖繩]][[絲滿]][[日本新左翼]][[激進派]]針對當時[[日本]]皇太子[[明仁]]親王同太子妃[[美智子]]嘅[[游擊事件]]。當日發生嘅'''白銀醫院事件'''喺下面都有介紹。 == 概述 == 共有四名新左派成員針對日本皇太子夫婦實行恐怖事件，後者當時代表[[日本皇室|皇室]]，[[二戰]]後首次訪問緊沖繩縣。事件如下： * '''白銀醫院事件'''：沖繩解放同盟準備會（沖解同（準））嘅兩名成員潛入白銀醫院，從醫院向安保車輛𢫕玻璃瓶、[[士巴拿]]、石頭等造成損壞。 * '''姬百合之塔事件'''：廋喺洞窟（姬百合山洞）入便嘅共產主義者同盟戰旗派（西田派）撈沖解同（準）兩名成員，向太子腳底𢫕唨一隻火樽，火燒獻花台。 == 事件背景 == 喺[[沖繩復歸]]後舉行嘅[[沖繩國際海洋博覽會]]度，有報導皇太子夫婦會訪問沖繩縣，參觀絲滿市座[[姬百合紀念塔|姬百合之塔]]並捐贈鮮花。呢個係[[二戰]]後[[日本皇室]]首次訪問沖繩。[[昭和天皇]]喺戰爭結束後嘸耐即做「戰後朝聖」行遍[[日本]]全國各地，撈隨從講到「嘸阻止得到[[打仗|戰爭]]，令到[[國民]]受到呢趟災難，好抱歉。噉時，退位都可能係一種方式來履行種職責，但係都想去探、畀安慰畀啲失去親人或者啲需要幫助嘅人，鼓勵啲勞力工作嘅人，等日本得早啲得重建好。噉樣可以按照[[日本國憲法|新憲法]]嘅精神建立人民戥皇室之間嘅關係。」 1975年初，沖繩解放聯盟準備會，倡導「沖繩人自己解放沖繩」嘅，宣稱會「不惜流血阻止皇太子上陸」，並話「彈劾[[大日本帝國]]喺[[十五年戰爭]]入便嘅[[侵略]]同[[殖民主義]]」「彈劾日本軍隊喺[[沖繩戰役]]中嘅[[屠殺]]」與及「譴責（最高責任人）[[戰犯]][[裕仁]]同埋佢代理人皇太子」，決定開展一個月嘅「阻止太子上陸鬥爭」。 6月18號，沖解同（準）喺[[摩文仁丘]]嘅日軍慰靈塔上使顏料寫「唔會原諒日軍暴行」、「以死阻止皇太子上陸」、「大和人躝出沖繩」、「皇太子{{Ruby-yue|誃|ce2}}」等字樣作為「鬥爭前奏」。 沖解同（準），最終喺7月10號決定行動計畫係「喺姬百合山洞{{Ruby-yue|匼|gap1}}伏䁓候皇太子並抌火樽、[[炮仗|鞭炮]]」，沖解同派系成員[[知念功]]撈西田派成員，兩人喺11號匼入「姬百合山洞」。有講知念功係閱讀唨沖繩歷史、尤其係沖繩戰嘅記錄之後入去嘅。佢後來話：「呢場『鬥爭』嘅目的唔係為唨殺死皇太子同太子妃，而最終目的係拉皇太子同埋王室入到『審判鬥爭』去追究『[[天皇制度]]嘅[[戰爭責任]]』」。 回應沖繩縣知事[[屋良朝苗]]嘅意圖，沖繩縣工會理事會（沖縄県労働組合協議会），喺衹有三位高官嘅會議上決定嘸做出行動去應對「反對海洋博覽會」同「反對皇太子訪沖」嘅呼聲；[[駐日美軍|駐日美軍基地]]勞工組成嘅全沖繩軍工會佮埋全日本自治團體工會（自治労）沖繩等工會喺海洋博覽會場附近嘅[[那霸|那霸市內]]、[[絲滿|沖繩絲滿市]]、沖繩南部其他地區啲埞舉行[[示威]]、各行業定時[[罷工]]、抗議工作場所集會，共有幾萬人表示「反對皇太子訪沖」。 === 警備 === 7月17號皇太子抵達陣時，[[沖繩縣警察]]總部由3,700 名警察守衛，其中包括有約 1,000 名支援部隊來自其他縣。初初警察廳保安局警備科已經宣布從大陸派遣 5,000 名[[防暴警察]]，但[[三木內閣]]驚沖繩同[[大眾傳播|大眾媒體]]批評「警備過剩」，同時[[屋良朝苗|屋良]]知事樂觀認為「警察話嘅會有火樽飛啲嘢係嘸會發生嘅」，警衛人數因此着大大減少<ref>[[佐佐淳行]] 『わが上司　後藤田正晴』 文春文庫、2002年、92頁</ref> 。沖繩縣警察喺皇太子同太子妃來訪前對啲左翼活動人士進行唨檢查，但忽視唨有左翼活動人士抵達沖繩嘅情況，並出現唨車載收音機着盜等啲失誤。 <ref>佐々淳行 『菊のご紋章と火炎ビン』 文藝春秋、66頁</ref> 警備部部長[[佐佐淳行]]，着警察廳派遣擔任警備責任人員嘅，喺皇太子夫婦來訪之前，堅持要確認地底洞內安全，但着沖繩縣知事同沖繩縣警察負責人反對，因為「踏入『聖域』土地會忤逆縣民感情」、因此冇執行得到<ref>佐佐淳行 『菊のご紋章と火炎ビン』 文藝春秋、60頁</ref>話，佢自著述有。 == 發生 == === 白銀醫院行動 === : 晏晝時分，沖繩解放同盟準備會嘅兩名活動家（[[川野純治]]等）偽裝成「病人」同「訪客」，喺絲滿市白銀醫院「入院」，從三樓嘅陽台抌玻璃樽、[[士巴拿]]、石頭等到下方經過緊嘅皇太子同太子妃嘅車輛，高喊「皇太子誃、反對天皇制」，警備車輛着損壞。兩人因[[現任罪犯|現行]][[妨害公務執行罪]]着捉。呶陣時試阻止犯罪嘅醫生着毆。<ref>佐々淳行 『菊のご紋章と火炎ビン』 文藝春秋、77頁</ref> === 姬百合之塔行動 === : 姬百合山洞嘅知念功等兩人使[[無線電]]聽住包括埋白銀醫院事件等地面資訊，透過[[中繼廣播|實況中繼廣播]]曉知皇太子同太子妃到唨姬百合之塔喺下晝一點踏一。佢哋喺地下洞穴架好梯，挽到地上，抌唨一粒火樽到皇太子腳底。 : 火樽直接抌中獻花台並燒着火，但對皇太子同太子妃冇大傷害乜嚌，衹係太子妃喺警察保護下跌落地陣時受傷。知念等人捱捉，作為違反「[[禮拜所不敬罪]]」（[[刑法（日本）|日本刑法]]第188條第1款）與及「[[火樽處罰法]]」嘅現行犯。 : 噉時，戒備森嚴嘅沖繩縣警察着火樽嚇到，放棄任務走唨佬。之但係，一名皇宮衛隊嘅衛兵擒住個激進人士，個試圖從山洞挽出嘅，並拉住佢防止佢繼續掟樽。 : 事件發生後第一時間，皇太子除開嗌唨陪同佢做嚮導嘅「姬百合會」會長表達關心安恙之外，仲要求有關人員毋處置啲警備負責人，啲對項事件發生感到嘸安嘅。<ref>佐々淳行 『菊のご紋章と火炎ビン』 文藝春秋、84頁</ref>然之後，就同太子妃一起按計劃完成唨跟尾啲日程。 == 事件發生後 == === 審判 === 審判嘅結果，喺「白銀醫院」兩人着判'''有期徒刑1年6個月'''，「姬百合之塔」兩人着判'''有期徒刑2年6個月'''（經高等法院確定）。 [[主控官|檢方]]喺沖繩解放同盟準備會嘅聲明、機關報、繳得嘅文件之類之中冇發現到任何表述暗示有「[[暗殺]]皇太子」嘅，考慮埋間接證據，取消丟「謀殺未遂」項控告。隻判決捉四人啲行為描述成「對[[民主]]嘅挑戰」，但冇認定有檢方項指控「對王儲夫婦造成唨危及生命嘅傷害」。 === 處置警備相關人員 === 雖然有得到上文所述請求自皇太子毋懲罰警備相關人員，但沖縄県警察本部長加藤昌因自行削減警備、冇畀許可做事先確認喺現場而着減薪處分；警備負責人警察廳警備局警備科長佐佐淳行提交有辭呈但着拒絕接受。之後，佐佐淳行捱免去警備科科長嘅職務，轉任[[三重縣]]警察本部長。 === 事件後嘅皇室訪問 === 皇室訪問沖繩嘅利弊引起唨爭詏，令到跟尾趟「海邦國體」國運會（42屆國民體育大會）着謹慎對待多啲。昭和天皇因病未訪問得就噉去世。之不過，喺擁有18萬幾棟柱嘅摩文仁丘度，明仁皇太子代讀唨昭和天皇嘅話語：「有感深深嘅悲傷同痛苦」。雖然有人話「呢個卒之令人釋懷得」，但喺會場嘅招待會上左翼人士缺席，表明沖繩仲係有複雜嘅情況；而集會嘅迎賓隊伍高舉有橫幅「由心祈求天皇陛下痊癒」同「衷心感謝天皇陛下嘅話語」。 === 其他 === * 1977年9月28號，知念着拘留期間，發生唨[[達加日航劫機事件]]，犯罪集團要求釋放知念等9人，但知念拒絕接受。 * 當時，當地報紙《[[沖繩時報]]》嘅記者喺姬百合之塔採訪陣時喺[[東京放送系統電視台|TBS]]節目中話「關注到有一個可疑人士」，演播室觀衆讚佢「獨家報導」。之但係因爲明知有「嫌疑人」但冇報警，佢就着工作室同媒體詬病。 * 當時流行化纖連衣裙，但如果啲面料捱燃燒瓶嘅火焰燒着，啲化纖就可能會融化並透過化學灼傷而造成嚴重傷害，所以警察請求[[宮內廳]]女官長幫準備棉麻衫；而當日着嘅係麻衫。 * 喺事件發生35年後，川野喺2010年[[名護市]]議會選舉當中得當選[[社會民主黨 (日本)|社民黨]]推薦候選人；喺投票日前，呢個事件喺部分市民當中流傳，但大多數市民並嘸知曉<ref>[https://megalodon.jp/2010-1010-0126-36/sankei.jp.msn.com/politics/local/101009/lcl1010092246003-n2.htm 皇太子ご夫妻“襲撃”元活動家が名護市市議に当選 辺野古に反米・反日グループ集結? 2/2P] 産經新聞 2010年10月9號</ref> 。 == 考 == * {{引書|url=https://www.worldcat.org/oclc/674777827|title=ひめゆりの怨念火|publisher=インパクト出版会|year=1995|isbn=4-7554-0049-X|editor-last=知念功|oclc=674777827}} == 註 == {{Reflist}} == 睇埋 == * {{Tsl|ja|日本の新左翼|日本新左翼}} ** {{Tsl|ja|極左暴力集団|日本極左暴力集團}} * {{Tsl|ja|東アジア反日武装戦線|東亞反日武裝戰線}} * {{Tsl|ja|反皇室闘争}} * {{Tsl|ja|琉球独立運動|琉球獨立運動}} * {{Tsl|ja|風日祈宮放火事件}} == 出面網頁 == * {{NHK放送史|id=D0009030136_00000|name=皇太子さま沖縄へ}} * [http://www.youtube.com/watch?v=uJkPdpJ-qYs 姬百合之塔事件當時嘅新聞片] * [http://nippon.zaidan.info/seikabutsu/2003/01291/contents/006.htm 天皇嘅訪問會結束沖繩嘅戰後時代嘸啊？朝日新聞調查沖繩民意] * [http://nippon.zaidan.info/seikabutsu/2003/01291/contents/085.htm 沖繩人民：有記掛到犧牲 天皇陛下嘅話語「卒之令人釋懷」] [[Category:沖繩縣]] [[Category:琉球]] [[Category:日本新左翼]] [[Category:1975年]] czwsxu4pbdmbwvt9wfmtigvzext3r24 1865036 1865035 2022-08-18T18:52:06Z 汩汩银泉 69181 wikitext text/x-wiki '''姬百合之塔事件'''（{{Lang-ja|'''ひめゆりの塔事件'''}}）係1975年7月17號發生喺[[沖繩]][[絲滿]][[日本新左翼]][[激進派]]針對當時[[日本]]皇太子[[明仁]]親王同太子妃[[美智子]]嘅[[游擊事件]]。當日發生嘅'''白銀醫院事件'''喺下面都有介紹。 == 概述 == 共有四名新左派成員針對日本皇太子夫婦實行恐怖事件，後者當時代表[[日本皇室|皇室]]，[[二戰]]後首次訪問緊沖繩縣。事件如下： * '''白銀醫院事件'''：沖繩解放同盟準備會（沖解同（準））嘅兩名成員潛入白銀醫院，從醫院向安保車輛𢫕玻璃瓶、[[士巴拿]]、石頭等造成損壞。 * '''姬百合之塔事件'''：廋喺洞窟（姬百合山洞）入便嘅共產主義者同盟戰旗派（西田派）撈沖解同（準）兩名成員，向太子腳底𢫕唨一隻火樽，火燒獻花台。 == 事件背景 == 喺[[沖繩復歸]]後舉行嘅[[沖繩國際海洋博覽會]]度，有報導皇太子夫婦會訪問沖繩縣，參觀絲滿市座[[姬百合紀念塔|姬百合之塔]]並捐贈鮮花。呢個係[[二戰]]後[[日本皇室]]首次訪問沖繩。[[昭和天皇]]喺戰爭結束後嘸耐即做「戰後朝聖」行遍[[日本]]全國各地，撈隨從講到「嘸阻止得到[[打仗|戰爭]]，令到[[國民]]受到呢趟災難，好抱歉。噉時，退位都可能係一種方式來履行種職責，但係都想去探、畀安慰畀啲失去親人或者啲需要幫助嘅人，鼓勵啲勞力工作嘅人，等日本得早啲得重建好。噉樣可以按照[[日本國憲法|新憲法]]嘅精神建立人民戥皇室之間嘅關係。」 1975年初，沖繩解放聯盟準備會，倡導「沖繩人自己解放沖繩」嘅，宣稱會「不惜流血阻止皇太子上陸」，並話「彈劾[[大日本帝國]]喺[[十五年戰爭]]入便嘅[[侵略]]同[[殖民主義]]」「彈劾日本軍隊喺[[沖繩戰役]]中嘅[[屠殺]]」與及「譴責（最高責任人）[[戰犯]][[裕仁]]同埋佢代理人皇太子」，決定開展一個月嘅「阻止太子上陸鬥爭」。 6月18號，沖解同（準）喺[[摩文仁丘]]嘅日軍慰靈塔上使顏料寫「唔會原諒日軍暴行」、「以死阻止皇太子上陸」、「大和人躝出沖繩」、「皇太子{{Ruby-yue|誃|ce2}}」等字樣作為「鬥爭前奏」。 沖解同（準），最終喺7月10號決定行動計畫係「喺姬百合山洞{{Ruby-yue|匼|gap1}}伏䁓候皇太子並抌火樽、[[炮仗|鞭炮]]」，沖解同派系成員[[知念功]]撈西田派成員，兩人喺11號匼入「姬百合山洞」。有講知念功係閱讀唨沖繩歷史、尤其係沖繩戰嘅記錄之後入去嘅。佢後來話：「呢場『鬥爭』嘅目的唔係為唨殺死皇太子同太子妃，而最終目的係拉皇太子同埋王室入到『審判鬥爭』去追究『[[天皇制度]]嘅[[戰爭責任]]』」。 回應沖繩縣知事[[屋良朝苗]]嘅意圖，沖繩縣工會理事會（沖縄県労働組合協議会），喺衹有三位高官嘅會議上決定嘸做出行動去應對「反對海洋博覽會」同「反對皇太子訪沖」嘅呼聲；[[駐日美軍|駐日美軍基地]]勞工組成嘅全沖繩軍工會佮埋全日本自治團體工會（自治労）沖繩等工會喺海洋博覽會場附近嘅[[那霸|那霸市內]]、[[絲滿|沖繩絲滿市]]、沖繩南部其他地區啲埞舉行[[示威]]、各行業定時[[罷工]]、抗議工作場所集會，共有幾萬人表示「反對皇太子訪沖」。 === 警備 === 7月17號皇太子抵達陣時，[[沖繩縣警察]]總部由3,700 名警察守衛，其中包括有約 1,000 名支援部隊來自其他縣。初初警察廳保安局警備科已經宣布從大陸派遣 5,000 名[[防暴警察]]，但[[三木內閣]]驚沖繩同[[大眾傳播|大眾媒體]]批評「警備過剩」，同時[[屋良朝苗|屋良]]知事樂觀認為「警察話嘅會有火樽飛啲嘢係嘸會發生嘅」，警衛人數因此着大大減少<ref>{{Cite book|last=佐佐|first=淳行|title=わが上司　後藤田正晴|publisher=文春文庫|year=2002|isbn=4-16-756009-7|pages=92}}</ref> 。沖繩縣警察喺皇太子同太子妃來訪前對啲左翼活動人士進行唨檢查，但忽視唨有左翼活動人士抵達沖繩嘅情況，並出現唨車載收音機着盜等啲失誤。 <ref name=":0">{{Cite book|last=佐々|first=淳行|title=菊のご紋章と火炎ビン|publisher=文藝春秋|year=2009|isbn=978-4-16-371200-0}}</ref>{{Rp|66}} 警備部部長[[佐佐淳行]]，着警察廳派遣擔任警備責任人員嘅，喺皇太子夫婦來訪之前，堅持要確認地底洞內安全，但着沖繩縣知事同沖繩縣警察負責人反對，因為「踏入『聖域』土地會忤逆縣民感情」、因此冇執行得到<ref name=":0" />{{Rp|60}}話，佢自著述有。 == 發生 == === 白銀醫院行動 === : 晏晝時分，沖繩解放同盟準備會嘅兩名活動家（[[川野純治]]等）偽裝成「病人」同「訪客」，喺絲滿市白銀醫院「入院」，從三樓嘅陽台抌玻璃樽、[[士巴拿]]、石頭等到下方經過緊嘅皇太子同太子妃嘅車輛，高喊「皇太子誃、反對天皇制」，警備車輛着損壞。兩人因[[現任罪犯|現行]][[妨害公務執行罪]]着捉。呶陣時試阻止犯罪嘅醫生着毆。<ref name=":0" />{{Rp|77}} === 姬百合之塔行動 === : 姬百合山洞嘅知念功等兩人使[[無線電]]聽住包括埋白銀醫院事件等地面資訊，透過[[中繼廣播|實況中繼廣播]]曉知皇太子同太子妃到唨姬百合之塔喺下晝一點踏一。佢哋喺地下洞穴架好梯，挽到地上，抌唨一粒火樽到皇太子腳底。 : 火樽直接抌中獻花台並燒着火，但對皇太子同太子妃冇大傷害乜嚌，衹係太子妃喺警察保護下跌落地陣時受傷。知念等人捱捉，作為違反「[[禮拜所不敬罪]]」（[[刑法（日本）|日本刑法]]第188條第1款）與及「[[火樽處罰法]]」嘅現行犯。 : 噉時，戒備森嚴嘅沖繩縣警察着火樽嚇到，放棄任務走唨佬。之但係，一名皇宮衛隊嘅衛兵擒住個激進人士，個試圖從山洞挽出嘅，並拉住佢防止佢繼續掟樽。 : 事件發生後第一時間，皇太子除開嗌唨陪同佢做嚮導嘅「姬百合會」會長表達關心安恙之外，仲要求有關人員毋處置啲警備負責人，啲對項事件發生感到嘸安嘅。<ref name=":0" />{{Rp|84}}然之後，就同太子妃一起按計劃完成唨跟尾啲日程。 == 事件發生後 == === 審判 === 審判嘅結果，喺「白銀醫院」兩人着判'''有期徒刑1年6個月'''，「姬百合之塔」兩人着判'''有期徒刑2年6個月'''（經高等法院確定）。 [[主控官|檢方]]喺沖繩解放同盟準備會嘅聲明、機關報、繳得嘅文件之類之中冇發現到任何表述暗示有「[[暗殺]]皇太子」嘅，考慮埋間接證據，取消丟「謀殺未遂」項控告。隻判決捉四人啲行為描述成「對[[民主]]嘅挑戰」，但冇認定有檢方項指控「對王儲夫婦造成唨危及生命嘅傷害」。 === 處置警備相關人員 === 雖然有得到上文所述請求自皇太子毋懲罰警備相關人員，但沖縄県警察本部長加藤昌因自行削減警備、冇畀許可做事先確認喺現場而着減薪處分；警備負責人警察廳警備局警備科長佐佐淳行提交有辭呈但着拒絕接受。之後，佐佐淳行捱免去警備科科長嘅職務，轉任[[三重縣]]警察本部長。 === 事件後嘅皇室訪問 === 皇室訪問沖繩嘅利弊引起唨爭詏，令到跟尾趟「海邦國體」國運會（42屆國民體育大會）着謹慎對待多啲。昭和天皇因病未訪問得就噉去世。之不過，喺擁有18萬幾棟柱嘅摩文仁丘度，明仁皇太子代讀唨昭和天皇嘅話語：「有感深深嘅悲傷同痛苦」。雖然有人話「呢個卒之令人釋懷得」，但喺會場嘅招待會上左翼人士缺席，表明沖繩仲係有複雜嘅情況；而集會嘅迎賓隊伍高舉有橫幅「由心祈求天皇陛下痊癒」同「衷心感謝天皇陛下嘅話語」。 === 其他 === * 1977年9月28號，知念着拘留期間，發生唨[[達加日航劫機事件]]，犯罪集團要求釋放知念等9人，但知念拒絕接受。 * 當時，當地報紙《[[沖繩時報]]》嘅記者喺姬百合之塔採訪陣時喺[[東京放送系統電視台|TBS]]節目中話「關注到有一個可疑人士」，演播室觀衆讚佢「獨家報導」。之但係因爲明知有「嫌疑人」但冇報警，佢就着工作室同媒體詬病。 * 當時流行化纖連衣裙，但如果啲面料捱燃燒瓶嘅火焰燒着，啲化纖就可能會融化並透過化學灼傷而造成嚴重傷害，所以警察請求[[宮內廳]]女官長幫準備棉麻衫；而當日着嘅係麻衫。 * 喺事件發生35年後，川野喺2010年[[名護市]]議會選舉當中得當選[[社會民主黨 (日本)|社民黨]]推薦候選人；喺投票日前，呢個事件喺部分市民當中流傳，但大多數市民並嘸知曉<ref>[https://megalodon.jp/2010-1010-0126-36/sankei.jp.msn.com/politics/local/101009/lcl1010092246003-n2.htm 皇太子ご夫妻“襲撃”元活動家が名護市市議に当選 辺野古に反米・反日グループ集結? 2/2P] 産經新聞 2010年10月9號</ref> 。 == 考 == * {{引書|url=https://www.worldcat.org/oclc/674777827|title=ひめゆりの怨念火|publisher=インパクト出版会|year=1995|isbn=4-7554-0049-X|editor-last=知念功|oclc=674777827}} == 註 == {{Reflist}} == 睇埋 == * {{Tsl|ja|日本の新左翼|日本新左翼}} ** {{Tsl|ja|極左暴力集団|日本極左暴力集團}} * {{Tsl|ja|東アジア反日武装戦線|東亞反日武裝戰線}} * {{Tsl|ja|反皇室闘争}} * {{Tsl|ja|琉球独立運動|琉球獨立運動}} * {{Tsl|ja|風日祈宮放火事件}} == 出面網頁 == * {{NHK放送史|id=D0009030136_00000|name=皇太子さま沖縄へ}} * [http://www.youtube.com/watch?v=uJkPdpJ-qYs 姬百合之塔事件當時嘅新聞片] * [http://nippon.zaidan.info/seikabutsu/2003/01291/contents/006.htm 天皇嘅訪問會結束沖繩嘅戰後時代嘸啊？朝日新聞調查沖繩民意] * [http://nippon.zaidan.info/seikabutsu/2003/01291/contents/085.htm 沖繩人民：有記掛到犧牲 天皇陛下嘅話語「卒之令人釋懷」] [[Category:沖繩縣]] [[Category:琉球]] [[Category:日本新左翼]] [[Category:1975年]] cn68z91no8u2slxh92uk5gri2k3pfeh 0 289176 1865071 1847250 2022-08-19T00:45:36Z 203.198.253.119 wikitext text/x-wiki {{not|張嘉殷}} {{藝人 | 類型 = 模特兒 | 姓名 = 張嘉欣 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Cheung Ka Yan | 英文名 = Yanni Cheung<br/>Kayan Cheung | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = | 出生日期 = {{birth date and age|1996|06|26}} | 出生地點 = {{HKG-GBR}} | 語言 = [[中華民國國文|普通話]]、[[英語]]、[[粵語]] | 婚姻狀況 = 已婚 | 配偶 = 張偉康 | 親屬 = 一個亞哥 | 職業 = [[模特兒]]、[[主持]]、[[演員]] | 出身地 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2014年到依家 | 經紀公司 = 「Vlogger Entertainment Limited」 | 網站 = }} '''張嘉欣'''（{{lang-en|'''Yanni Cheung'''}}，{{bd|1996年|6月26號}}），係[[香港]]女[[模特兒]]，2014年出道，而家亦係一位網上[[KOL]]，舊時亦做過[[香港航空]]空姐。有傳媒曾經叫佢做香港娛樂圈嘅「第6個嘉欣」<ref>[https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/485635/ 香港娛圈第6個「嘉欣」極高質　性感健康更是「絕種好女人」]</ref>。 ==事件== 2022年7月，網上有幾段疑似由張嘉欣嘅付費平台流出嘅性感影片，不過佢本人否認片入面嘅人係佢自己<ref>[https://www.weekendhk.com/entertainment/%E5%BC%B5%E5%98%89%E6%AC%A3-%E8%AA%B2%E9%87%91-plt7-1340147/ 26歲網紅張嘉欣隔空回應影片流出事件 「課金8萬」惹熱議]</ref>。 ==演出== ===電視劇（[[ViuTV]]）=== *2022年：《[[IT狗 (電視劇)|IT狗]]》 飾 Greta（第9集） ===電影=== *2020年：《[[我的筍盤男友]]》 飾 Maggie ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== *{{facebook|kayanyanc}} *{{instagram|kayanyanc}} *{{youtube|c=kayanyanc}} [[Category:張氏|嘉欣]] [[Category:香港女模特兒]] ri57ieos5aek7rwnlw5ul93yu7euvus 1865107 1865071 2022-08-19T02:26:59Z 14.0.236.93 wikitext text/x-wiki {{not|張嘉殷}} {{藝人 | 類型 = 模特兒 | 姓名 = 張嘉欣 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 羅馬拼音 = Cheung Ka Yan | 英文名 = Yanni Cheung<br/>Kayan Cheung | 國籍 = {{CNHK}} | 籍貫 = | 出生日期 = {{birth date and age|1996|06|26}} | 語言 = [[粵語]]、[[英語]]、[[普通話]] | 婚姻狀況 = 已婚 | 配偶 = 張偉康 | 親屬 = 一個亞哥 | 職業 = [[模特兒]]、[[主持]]、[[演員]] | 出身地 = {{HKG}} | 活躍年代 = 2014年到依家 | 經紀公司 = 「Vlogger Entertainment Limited」 | 網站 = }} '''張嘉欣'''（{{lang-en|'''Yanni Cheung'''}}，{{bd|1996年|6月26號}}），係[[香港]]女[[模特兒]]，2014年出道，而家亦係一位網上[[KOL]]，舊時亦做過[[香港航空]]空姐。有傳媒曾經叫佢做香港娛樂圈嘅「第6個嘉欣」<ref>[https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/485635/ 香港娛圈第6個「嘉欣」極高質　性感健康更是「絕種好女人」]</ref>。 ==事件== 2022年7月，網上有幾段疑似由張嘉欣嘅付費平台流出嘅性感影片，不過佢本人否認片入面嘅人係佢自己<ref>[https://www.weekendhk.com/entertainment/%E5%BC%B5%E5%98%89%E6%AC%A3-%E8%AA%B2%E9%87%91-plt7-1340147/ 26歲網紅張嘉欣隔空回應影片流出事件 「課金8萬」惹熱議]</ref>。 ==演出== ===電視劇（[[ViuTV]]）=== *2022年：《[[IT狗 (電視劇)|IT狗]]》 飾 Greta（第9集） ===電影=== *2020年：《[[我的筍盤男友]]》 飾 Maggie ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== *{{facebook|kayanyanc}} *{{instagram|kayanyanc}} *{{youtube|c=kayanyanc}} [[Category:張氏|嘉欣]] [[Category:香港女模特兒]] pj4hg7qs456s63b814l85j4ivc4ozim 0 292720 1865274 1756305 2022-08-19T09:20:08Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:Hippocampus.gif|thumb|270px|一個[[人腦]]嘅[[立體模型]]；紅色嗰兩嚿就係[[海馬體]]。]] 同第啲[[認知功能]]一樣，'''[[記憶]]'''都係由個[[腦]]嘅掌控嘅。 ==記憶痕跡== {{main|記憶痕跡}} [[記憶痕跡]]（engram / memory trace）係指個腦入面以某啲物理型式將記憶儲喺腦同第啲[[神經組織]]嗰度：理論上，一個腦係個[[認知系統]]，曉由外界吸收資訊（[[感知]]），呢啲資訊會引致個腦裏面有[[電]]同[[化學物質|化學]][[神經訊號|訊號]]等嘅變化（[[心智表徵]]），而假設[[心腦同一論]]（mind-brain identity）係真確嘅－假設心理現象完全係由[[神經系統]]嗰啲物理過程主宰嘅，一件記憶嘅形成理應會造成個腦嘅一啲微細嘅物理變化，而搵出點樣由個腦嘅物理變化（記憶痕跡）睇出有乜記憶產生喺[[認知科學]]上係個重要嘅課題<ref>Liu, X., Ramirez, S., Pang, P. T., Puryear, C. B., Govindarajan, A., Deisseroth, K., Tonegawa, S. (22 March 2012). Optogenetic stimulation of a hippocampal engram activates fear memory recall. ''Nature'', 22 March 2012 (Vol. 484 Issue. 7394 p. 381-385).</ref>。 廿一世紀初嘅神經科學界經已確立咗，記憶痕跡並唔係存在於一個單一腦區嘅：[[神經科學界]]做咗好多實驗，例如係特登破壞一隻[[大鼠]]嘅某個[[腦區]]，再睇吓呢個操作會點樣影響受試動物嘅記憶能力；結果發現，搵唔到有任何一個腦區係「一旦呢個區破壞咗，就會冇嗮啲記憶」嘅；有多個腦區都會幫手做記憶方面嘅作業，包括咗[[海馬體]]、[[杏仁核]]、[[紋狀體]]同[[乳頭狀體]]呀噉<ref name="laBar">LaBar K.S.; Cabeza R. (2006). "Cognitive neuroscience of emotional memory". ''Nature Reviews Neuroscience''. 7 (1): 54-64.</ref>。好似係杏仁核噉，杏仁核有份幫手學一啲[[情緒性]]嘅記憶，即係一啲令個人零舍[[開心]]或者感受到第啲強烈[[情緒]]嘅記憶。除咗噉，各個記憶相關腦區唔單止會個別噉扮演重要嘅記憶功能，而且仲會合作做某啲記憶功能<ref name="gallistel">Gallistel C.R.; King A.P. (2009). ''Memory and the computational brain: Why cognitive science will transform neuroscience''. Chichester, England: Wiley-Blackwell.</ref>。而長期記憶嘅儲藏係廣泛分佈喺成個腦嗰度嘅<ref name="gallistel"/><ref>Gallistel, C.R.; Matzel, Louis D. (2013-01-02). "The Neuroscience of Learning: Beyond the Hebbian Synapse". ''Annual Review of Psychology''. 64 (1): 169-200.</ref>。 {{clear}} [[File:Amygdala.png|thumb|center|500px|<center>人腦由左邊（左圖）同前邊（右圖）睇嘅樣；<br>紅色嗰兩嚿就係杏仁核。</center>]] == 病變研究 == 對[[病變]]嘅研究特別幫到手了解腦係點做記憶功能嘅：研究者會搵一啲腦某啲部位有病變嘅病人返嚟，又或者搵啲動物（常見嘅有大鼠同[[馬騮]]）返嚟人工噉破壞佢哋腦嘅某啲部位；跟住研究者會比較吓個腦某啲部位受損嘅個體同健全嘅個體喺記憶上嘅表現有乜嘢分別，靠噉嚟推斷受損嗰個部位喺記憶上擔當咗啲乜嘢角色；例如係研究發現，假設第啲因素不變，一件記憶愈係令到個個體感受到強烈情緒，個個體就愈有可能會記得佢，呢個就係所謂嘅[[記憶提升效應]]（memory enhancement effect）<ref name="laBar"/>，而呢種效應喺杏仁核受損嘅病人身上會睇唔到，透過呢份研究，科學家就知道杏仁核幫咗手學習情緒性嘅記憶<ref>Adolphs R.; Cahill L.; Schul R.; Babinsky R. (1997). "Impaired declarative memory for emotional material following bilateral amygdala damage in humans". ''Learning & Memory''. 4 (3): 291-300.</ref><ref>Cahill L.; Babinsky R.; Markowitsch H.J.; McGaugh J.L. (1995). "The amygdala and emotional memory". ''Nature''. 377 (6547): 295–296.</ref>。 喺病變研究當中，喺動物身上做嘅研究零舍重要<ref name="gallistel"/><ref>Trettenbrein, P.C. (2016-01-01). "The Demise of the Synapse As the Locus of Memory: A Looming Paradigm Shift?". ''Frontiers in Systems Neuroscience''. 10 (88): 88.</ref>： *「專登破壞受試者個腦某啲部位，再研究佢」呢家嘢喺人類身上做嘅話會有[[道德]]上嘅問題，所以如果要喺人類身上做病變研究，科學家淨係可以去搵腦病變嘅病人。 *但齋靠研究病人嘅話又會有知識上嘅問題－腦病變並唔係一種好常見嘅病，而且人腦病變起上嚟好多時病變又唔會淨係影響單一腦區，搵有多個腦區病變嘅病人做研究嘅話，又會搞到研究者冇辦法釐清病變嘅腦區當中邊個先係對嗰種記憶功能重要嗰個，所以好多時都搵唔到啱用嘅病人。 喺動物身上做研究令到心理學家同神經科學家有得索性特登破壞受試者個腦某啲部位，再睇吓邊個邊個腦區受損會有乜嘢影響－令到研究者比較易搵到所需嘅受試者<ref name="gallistel"/>。 ==睇埋== *[[神經底質]] {{clear}} ==攷== {{reflist|3}} {{記憶}} {{學習}} [[Category:記憶]] [[Category:腦]] gd4biwwn8nxwa4r8k6fbzvcltszf11p 0 293665 1865170 1838624 2022-08-19T04:25:13Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki [[File:Library of Congress, Rosenwald 4, Bl. 5r.jpg|thumb|270px|]] '''企咗喺巨人嘅膊頭上面'''（{{lang-en|'''Standing on the shoulders of giants'''}}）係[[牛頓]]講過嘅一句話，用一句話[[暗喻]]「將自己嘅思考建基於打前偉大思想家嘅諗法（巨人）之上，令自己睇得更廣更遠」。 ==睇埋== *[[科學方法]] *[[文獻綜述]] {{科學哲學}} {{文化楔}} [[Category:科學]] roon8k8pz7q72yep99kh8g33xyy7g7t 0 293878 1865196 1861898 2022-08-19T06:02:24Z 210.6.175.46 /* 2022年 */ wikitext text/x-wiki 《'''創科導航'''》（{{lang-en|'''Innovation GPS'''}}）係[[香港]][[電視廣播有限公司]]製作嘅資訊節目，介紹香港同外國科技同技術發展，內容包括香港各行各業運用新科技情況、潮流電子產品趨勢、香港新創公司介紹同資訊科技教育實況等；亦會走訪唔同國家，發掘有趣嘅科技應用故事同解讀科技界流行現象同用語。 ==節目一覽== {{col-begin}} {{col-3}} ===2017年=== {| class="wikitable" !播出日期 || 標題 |- | 1月4號 || 殯儀、賣樓用VR |- | 1月11號 || 直送美國電子展概況 |- | 1月18號 || 防火機械人 |- | 1月25號 || 人型機械人 |- | 2月1號 || 機械人打銀行工 |- | 2月15號 || 3D打印發展／初創「湊仔公」 |- | 2月22號 || 智能家居（一）／配葯用科技 |- | 3月1號 || 聲紋辨識／智能家居（二） |- | 3月8號 || 「眾籌」出沒注意！／音樂科技 |- | 3月15號 || 新世代手機／紡織業用新科技 |- | 3月22號 || 靜脈識別技術／手機新產品 |- | 3月29號 || 格鬥機械人／游泳訓練穿戴裝置 |- | 4月5號 || 聰明布料／認知障礙測試程式 |- | 4月12號 || 人像立體投影／無人機鬥一番 |- | 4月19號 || 量心電圖手帶／創客活動 |- | 4月26號 || 混合現實遊戲／創客大激鬥 |- | 5月3號 || 立體聲效／IBM 60年 |- | 5月10號 || 電子展／3D+VR畫圖 |- | 5月17號 || 看不見的助聽器／5G |- | 5月24號 || 黑客海上大戰／酒防偽 |- | 5月31號 || 南韓黑客訓練／單板電腦 |- | 6月7號 || 老伯伯行科技展／互動投影機 |- | 6月14號 || 3D打印義肢手／電競行業打併 |- | 6月21號 || 一探國際電玩展E3／電競產品專門店 |- | 6月28號 || AR+手機／手機輔助功能 |- | 7月5號 || 手勢操控無人機／納米塗層 |- | 7月12號 || 醫療科技黑客松／即時翻譯耳機 |- | 7月19號 || VR活動供應商／上海機械人展 |- | 7月26號 || 小孩機械人／物流中心用無人機 |- | 8月2號 || 工業機械人／網絡增速 |- | 8月9號 || 建築機械臂／專訪小米管理層 |- | 8月16號 || 挖礦達人／機械人發展預測 |- | 8月23號 || 農業機械裝置／數據工作室 |- | 8月30號 || 復古遊戲機展／提升家居無線網絡 |- | 9月6號 || 無人便利店 |- | 9月13號 || 蘋果手機十周年 |- | 9月20號 || 本地蘋果粉絲會／開卷式母帶 |- | 9月27號 || 新手機玩盡鏡頭設計／VIP談醫療科技 |- | 10月4號 || 創業比賽初體驗 |- | 10月11號 || 香港科技20強／建造工具改造 |- | 10月18號 || 新數據儲存方法／中小企用電子支付 |- | 10月25號 || STEM學習中心／手持雲台 |- | 11月1號 || 台灣初創生態圈 |- | 11月8號 || 科技公司留人記 |- | 11月15號 || 人工智能學習app／燈飾智能化 |- | 11月22號 || 駕駛監察儀／機場智能化 |- | 11月29號 || 熱炒以太幣／內地手機冒起 |- | 12月6號 || 記者操作巨型機械人 |- | 12月13號 || 南韓電競業／取得公民權的機械人 |- | 12月20號 || 8K電視智能化/ 南韓電競選手 |- | 12月27號 || 2017創科大事回顧 |} {{col-3}} ===2018年=== {| class="wikitable" !播出日期 || 標題 |- | 1月3號 || 世界級智慧城市／另類室內google map |- | 1月10號 || 搵車位app／數據買賣 |- | 1月17號 || 美國國際消費電子展/ 嶄新個人電腦設計 |- | 1月24號 || 開放式實驗室／電動車充電 |- | 1月31號 || 3D打印機新猷／保安巡邏app |- | 2月7號 || 網絡裝置安全／南韓MIT |- | 2月14號 || 無人車技術／南韓培植初創 |- | 2月21號 || Bitcoin是神是妖？／南韓教授開初創公司 |- | 2月28號 || 新型中價手機／專訪IBM人工智能專家 |- | 3月7號 || 智能售賣機／2018MWC大會 |- | 3月14號 || 智能化枴杖／電競路由器 |- | 3月21號 || 綜合查帳app／MWC最終回 |- | 3月28號 || VR教學／分析KOL平台 |- | 4月4號 || 數碼相機 |- | 4月11號 || 植物蛋／自動導向車 |- | 4月18號 || 比特幣期貨／土產初創先行者 |- | 4月25號 || 寫字機械人 |- | 5月2號 || 東京創新奧運／科技之國：以色列 |- | 5月9號 || 從指紋到掌靜脈 |- | 5月16號 || 無人機睇風水 |- | 5月23號 || 專訪AI新貴 |- | 5月30號 || 親子電競 |- | 6月6號 || 腦電波產品／中大深圳研究院 |- | 6月13號 || 實時感應器／電子白板 |- | 6月20號 || 小鳴上深圳（一）／半導體業 |- | 6月27號 || VR體驗日／小鳴上深圳（二） |- | 7月4號 || 深圳創業夢 |- | 7月11號 || 熒幕指紋解鎖／VR頭罩 |- | 7月18號 || 預測中風風險 |- | 7月25號 || 瑞典初創DNA |- | 8月1號 || 瑞典社交機械人 |- | 8月8號 || 無人機操作員 |- | 8月15號 || 瑞典：無現金 |- | 8月22號 || 瑞典：醫療科技 |- | 8月29號 || 雲端工程師 |- | 9月5號 || 廣告欺詐／奧地利創科 |- | 9月12號 || IFA 2018／西班牙創科 |- | 9月19號 || 電競課程／AI投資工具 |- | 9月26號 || 3D珠寶打印／美國創科賽 |- | 10月3號 || 網絡攻防賽／創新投資APP／google公布白皮書 |- | 10月10號 || 奶茶機械人／ 第三代創科路（一） |- | 10月17號 || 智能追蹤產品/第三代創科路（二） |- | 10月24號 || 秋季電子產品展／ 第三代創科路（三） |- | 10月31號 || 電子支付新猷／線驅動機械人 |- | 11月7號 || 豆釘電梯簡報／跨境支付新猷 |- | 11月14號 || 全片幅無反機戰／長者科技：追蹤器 |- | 11月21號 || 大灣區創業賽／全片幅無反機戰(二) |- | 11月28號 || 神奇物料／小學生編程比賽 |- | 12月5號 || 升降機app／電競手機 |- | 12月12號 || 賽車模擬器／AR汽車應用 |- | 12月19號 || 停車場系統／vtuber |- | 12月26號 || 創科大事回顧 |} {{col-3}} ===2019年=== {| class="wikitable" !播出日期 || 標題 |- | 1月2號 || 輪椅推進器／學與教博覽 |- | 1月9號 || 聰明驗布機／鑽石鑑證證書 |- | 1月16號 || 手機實境APP／CES 國際消費電子展 |- | 1月23號 || VR機電訓練／AR遊戲APP開發 |- | 1月30號 || 虛擬網紅／拍片神器比拼 |- | 2月6號 || 藥丸機械人／無人機比賽 |- | 2月13號 || 長者電競 |- | 2月20號 || 玩具機械人／輕鐵新系統 |- | 2月27號 || 回收鋰電池 |- | 3月6號 || 出入境新科技／MWC大會產品 |- | 3月13號 || 電競館設計／保險業新里程 |- | 3月20號 || 遙距驗眼／AI趨勢 |- | 3月27號 || 未來食物／VR/AR趨勢 |- | 4月3號 || 蘋果新猷／九巴玩轉太陽能 |- | 4月10號 || 數學x戀愛／蘋果新服務 |- | 4月17號 || 發熱護膝／儲存趨勢 |- | 4月24號 || 電子薄膜／路由器趨勢 |- | 5月1號 || 春季電子展／Wi-Fi新標準 |- | 5月8號 || 燈光上網 |- | 5月15號 || 數據交換平台／深蹲App |- | 5月22號 || 亞洲零售展／伺服器保安服務 |- | 5月29號 || 科企開發大會／亞洲零售展(續) |- | 6月5號 || 冷卻科技／Cosplay新境界 |- | 6月12號 || 動手砌AI／開放著作權 |- | 6月19號 || 創科山中尋／北歐創新匯 |- | 6月26號 || AI水墨畫創作／手機APP市場分析 |- | 7月3號 || 電動車市場／心理健康app |- | 7月10號 || 環保塑膠／水底機械人 |- | 7月17號 || AI無人車大賽／電動船引擎 |- | 7月24號 || 廚餘保鮮膜／買海鮮app |- | 7月31號 || 腦電波司機監察儀／政府數碼服務 |- | 8月7號 || 航拍機驗樓／AI影音後製 |- | 8月14號 || 科學家再培訓／光雕藝術 |- | 8月21號 || 5G直送(一)／VR練抽血 |- | 8月28號 || 手機拍攝攻略／5G直送(二) |- | 9月4號 || 太陽能戰車／5G直送(三) |- | 9月11號 || 智慧監獄／5G直送(四) |- | 9月18號 || 召拖車平台／5G直送(五) |- | 9月25號 || 搭小巴App／5G直送(六) |- | 10月2號 || 小巴到站App／5G直送(七) |- | 10月9號 || 污水處理／5G直送(八) |- | 10月16號 || 金屬骨頭／5G直送(九) |- | 10月23號 || 虛擬偶像產業／虛擬復康 |- | 10月30號 || 區塊鏈賣紅酒／摺疊熒幕5G機 |- | 11月6號 || 秋季電子展／IFA(智能電器) |- | 11月13號 || COOLTHINK小學生寫APP／IFA初創巡禮 |- | 11月20號 || 4D沉浸式體驗空間／德國共享車 |- | 11月27號 || 共享車趨勢／護眼科技 |- | 12月4號 || 智能衣服／智能咪錶 |- | 12月11號 || VR水療體驗/環球資源消費電子展 |- | 12月18號 || 聖誕開箱／創業展 |- | 12月25號 || 創科大事回顧 |} {{col-end}} {{col-begin}} {{col-3}} ===2020年=== {| class="wikitable" !播出日期 || 標題 |- | 1月1號 || 電磁波美食／紅外線家居控制器 |- | 1月8號 || 天氣預報系統／智能音頻眼鏡 |- | 1月15號 || 智慧病房／迷你火箭車比賽 |- | 1月22號 || 復康 X 科技／CES（二） |- | 1月29號 || 保安稽查服務／迷你火箭車大賽 |- | 2月5號 || 車場IoT抽風系統／流動建築機械人 |- | 2月12號 || 辨識讀寫障礙app／情緒手帶 |- | 2月19號 || 遙距辦公與教學／區塊鏈樓宇買賣 |- | 2月26號 || 空氣淨化技術／區塊鏈物流應用 |- | 3月4號 || 光淨化技術／區塊鏈學歷驗證應用 |- | 3月11號 || AI盲公竹／5G香港初體驗 |- | 3月18號 || 菇菌環保物料／基因改造細菌鞋／探熱機械人 |- | 3月25號 || 河流清道夫／量體溫技術 |- | 4月1號 || 虛擬國家／居家檢疫APP |- | 4月8號 || 嬰兒監察器／外置鏡頭配件 |- | 4月15號 || 蔗渣纖維造咖啡膠囊／光學技術新發展（一） |- | 4月22號 || 虛擬職業博覽／光學技術新發展（二） |- | 4月29號 || 可移動溫室／P2P外幣兌換平台 |- | 5月6號 || 水滴發電／指環健康監察儀 |- | 5月13號 || 弱光發電／新一代SIM CARD |- | 5月20號 || 防出貓學習平台／新手機巡禮 |- | 5月27號 || 中風復康科技／5G各區測試 |- | 6月3號 || 不同場景機械人（一）／疫後啟示：虛擬排隊方案 |- | 6月10號 || 不同場景機械人（二）／疫後啟示：香港再工業化 |- | 6月17號 || 外骨骼機械人／疫後啟示：技術轉移 |- | 6月24號 || 光譜驗珠寶食物／疫後啟示：網絡保安 |- | 7月1號 || VR建築訓練系統／疫後啟示：開放數據 |- | 7月8號 || 虛擬展覽活動／疫後啟示：非接觸式設計 |- | 7月15號 || VR遊戲及會議服務／極端溫度電池 |- | 7月22號 || AR導賞體驗／太陽能電動車 |- | 7月29號 || 虛擬地理教材／語音分離技術助聽器 |- | 8月5號 || 再生海鮮／貨櫃負壓病房 |- | 8月12號 || DNA：找對的人／垂直綠化牆 |- | 8月19號 || 學障遙距學習APP／便攜探熱系統 |- | 8月26號 || DNA：貓基因圖譜／新導航格局 |- | 9月2號 || 納米氣泡生產器／保留記憶服務 |- | 9月9號 || 納米氣泡2：消毒／機械臂模組化 |- | 9月16號 || 免觸碰式光學系統／醫管局臨時應變系統 |- | 9月23號 || 疫情下的科技展／遙距睇醫生 |- | 9月30號 || 清淤機械人／最穩手機攝影法 |- | 10月7號 || 水務科技／AI影片製作 |- | 10月14號 || 3D打造珊瑚礁／區塊鏈施工文件平台 |- | 10月21號 || 物業管理科技／Pop-up Store無人店 |- | 10月28號 || 血壓管理平台／VR記者會 |- | 11月4號 || 便攜式醫學掃描儀／智能尿片 |- | 11月11號 || 用家出發科技／基建落後用5G |- | 11月18號 || 製衣業科技／訊息管理平台 |- | 11月25號 || 偏遠地區用5G／GPS船錨系統 |- | 12月2號 || 體感運動訓練衣／單板電腦新應用 |- | 12月9號 || 殺菌傢具電器／工地應用科技 |- | 12月16號 || 室內空氣檢測儀／電池防爆技術 |- | 12月23號 || AI砌積木／室內導航平台 |- | 12月30號 || 創科大事回顧 |} {{col-3}} ===2021年=== {| class="wikitable" !播出日期 || 標題 |- | 1月6號 || 微型心臟／機械狗 |- | 1月13號 || VR驗眼／戶外廣告智能平台 |- | 1月20號 || 工地安全科技／視障輔助三部曲 |- | 1月27號 || 手提新冠病毒檢測箱／懲教署智能訓練系統 |- | 2月3號 || 家居裝修數碼化／新一代VR培訓 |- | 2月10號 || 社交平台移民潮／納米薄膜物料 |- | 2月17號 || 遊戲新體驗／智能地質監察系統 |- | 2月24號 || 晶片實驗室／無感支付停車場 |- | 3月3號 || 手語翻譯系統／5G中價機 |- | 3月10號 || 長者步態分析系統／煤氣喉智能檢驗 |- | 3月17號 || 廚餘轉化系統／隔熱塗層 |- | 3月24號 || 聽障人士應用技術／充電器新趨勢 |- | 3月31號 || 家居智能治療師／智慧物流倉 |- | 4月7號 || 人機合一籃球賽／AI物業維護管理 |- | 4月14號 || 次世代個人電腦／當眼鏡遇上科技 |- | 4月21號 || AI高爾夫球教練／智能老人院 |- | 4月28號 || 獨居長者智能監測系統／5G直播應用 |- | 5月5號 || 車聯網／混合實境新應用 |- | 5月12號 || AR藝術展覽／海洋生物影像解剖平台 |- | 5月19號 || 中藥溯源及檢測系統／救動物科技（二）- 納米骨水泥 |- | 5月26號 || 樹木監察系統／第一身視角無人機 |- | 6月2號 || 傳感器實驗室／電子皮膚新物料 |- | 6月9號 || 第二代追蹤標籤／機械人競技賽 |- | 6月16號 || NFT數碼資產／工地淨化能源儲存系統 |- | 6月23號 || AR教育應用／智能生產線 |- | 6月30號 || 追蹤腦退化人士app／橡筋新應用 |- | 7月7號 || 一個機械人的誕生／5G手術發展 |- | 7月14號 || 自動泊車系統／電子付款新發展 |- | 7月21號 || 智能山火系統／遙距醫療（腫瘤篇） |- | 7月28號 || 移動測量背包／新一代VR眼罩 |- | 8月4號 || 地下管道檢測方案／智慧防護物料 |- | 8月11號 || 虛擬試衫系統／智能安老院 |- | 8月18號 || 業餘飛行模擬器／屏幕新技術 |- | 8月25號 || AI演講訓練系統／AI牙齒監測平台 |- | 9月1號 || 無損音樂串流／發泡膠處理技術 |- | 9月8號 || 手機鏡頭新技術／熱自變色塗層 |- | 9月22號 || 填海工程管理平台／銀：天然殺菌消毒方案 |- | 9月29號 || 黑科技與自研方向／機場探秘 |- | 10月6號 || 透明屏幕售賣機／環保紡織技術 |- | 10月13號 || 數碼藝術展覽／藍牙室內定位：辦公室篇 |- | 10月20號 || 國際汽車展2021／藍牙室內定位（二） |- | 10月27號 || 海洋垃圾收集船／運動配件科技 |- | 11月3號 || 數據中心環保指標／VR協作開發 |- | 11月10號 || NFT藝術古董展覽會／食材採購 |- | 11月17號 || 智能裁縫／成衣業數碼方案 |- | 11月24號 || 陪伴機械人／微藻技術 |- | 12月1號 || 海關排隊清關應用程式／環保木絲物料 |- | 12月8號 || 雞蛋仔機械人／偵測哮喘致敏源應用程式 |- | 12月12號 || 客製音響系統／混凝土MIC牆壁連接技術 |- | 12月22號 || 便攜式迷走神經刺激器／多用途電動車 |- | 12月29號 || 創科大事回顧 |} {{col-3}} ===2022年=== {| class="wikitable" !播出日期 || 標題 |- | 1月5號 || NFT「潛力股」／太空經濟 |- | 1月12號 || 挖泥機AI系統／智能單車頭盔 |- | 1月19號 || 實體CES2022／建造業2.0 |- | 1月26號 || 實體CES2022(II)／AI輔助內容製作 |- | 2月2號 || 人工智能設計研究所／太空垃圾 |- | 2月9號 || 中成藥驗證區塊鏈／虛擬桌面雲端服務 |- | 2月16號 || 3D掃瞄古文物及遺跡／元宇宙 |- | 2月23號 || 政府機械人：水務／仿真機械人 |- | 3月2號 || 一條光纖的誕生／運動型電競 |- | 3月9號 || AI中文客服系統／INNOHK研發平台 |- | 3月16號 || 春季手機大巡禮／MWC2022 |- | 3月23號 || 水下機械人／介質傳導耳機 |- | 3月30號 || 室溫保存肉類技術／俄烏戰科技篇 |- | 4月6號 || 居安抗疫APP UPGRADE／虛擬資產保安 |- | 4月13號 || SANDBOX 2.0／虛擬KOL創作NFT |- | 4月20號 || 新型耳機巡禮／PI4 |- | 4月27號 || 自助便當機／體溫監察儀UPGRADE |- | 5月4號 || 嬰兒監察器／充電器技術更新 |- | 5月11號 || VR教室／AI遠端應診服務 |- | 5月18號 || 空氣質素APP／鋁MIC組合屋 |- | 5月25號 || 軟泥機械人／第二代MR眼罩 |- | 6月1號 || 視像廣告科技／第一身視角無人機 |- | 6月8號 || 渠管防疫／偏遠地區用5G |- | 6月15號 || NFT學堂／舊式商廈用5G |- | 6月22號 || 結構熱裝甲／無損音樂串流 |- | 6月29號 || 3D消毒物料／網絡稽查 |- | 7月6號 || 鈣鈦礦太陽能電池／電動七人車 |- | 7月13號 || 電子舌頭／虛實時裝展 |- | 7月20號 || 智能物流中心／電擊運動衣 |- | 7月27號 || 人機介面系統雛型／虛實跑住賺 |- | 8月3號 || 中學STEM的成果／VR密室逃脫 |- | 8月10號 || 稻米科技／學寫漢字app |- | 8月17號 || 人菌大戰／實測運動鏡頭 |} {{col-end}} ==出面網頁== *[https://programme.tvb.com/news/innovationgps/ 無綫電視節目網頁 - 創科導航] [[Category:無綫電視資訊節目]] 6wxs7vqakblbcye9emwwi0319f7kdhn 0 295786 1864965 1847247 2022-08-18T13:12:44Z 203.185.43.177 wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = Super Tiger | 類型 = 組合 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 本名 = | 暱稱 = | 國籍 = {{HKG}} | 出身地 = {{HKG}} | 教育程度 = | 音樂類型 = [[粵語流行音樂]] | 職業 = [[歌手]]、[[演員]] | 語言 = [[粵語]]、[[國語]] | 活躍年代 = | 唱片公司 = | 經紀公司 = [[無綫電視]] | 出道日期 = {{start date and age|2022|02|01}} | 出道作 = | 代表作 = | 網站 = | 現任成員 = [[許俊豪]]、[[丘梓謙]]、[[劉展霆]]、[[李紹堅]]、[[宋懿芳]]、[[葉泓聲]]、[[林子超]]、[[邵展鵬]] |過往成員 = [[羅天宇]]、[[鄒兆霆]]、[[曾展望]]、[[林俊其]]、[[魏柏豪]] }} '''Super Tiger'''係香港一個期間限定嘅十人男子音樂組合，屬[[無綫電視]]旗下，2022年2月1號（虎年年初一）首度表演，初代成員包括[[羅天宇]]、[[許俊豪]]、[[丘梓謙]]、[[鄒兆霆]]、[[曾展望]]、[[林俊其]]、[[魏柏豪]]、[[劉展霆]]、[[李紹堅]]同[[宋懿芳]]<ref>{{cite news |title=東張西望︱大篇幅力谷新男團SUPER TIGER　「唔係唔畀機會我嘛」 |url=https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/735049/%E6%9D%B1%E5%BC%B5%E8%A5%BF%E6%9C%9B-%E5%A4%A7%E7%AF%87%E5%B9%85%E5%8A%9B%E8%B0%B7%E6%96%B0%E7%94%B7%E5%9C%98super-tiger-%E5%94%94%E4%BF%82%E5%94%94%E7%95%80%E6%A9%9F%E6%9C%83%E6%88%91%E5%98%9B |publisher=香港01 |date=2022年2月12號}}</ref>。同年5月Super Tiger進行重組，羅天宇、鄒兆霆、曾展望、林俊其、魏柏豪退出，換入[[葉泓聲]]、[[林子超]]同[[邵展鵬]]，變成7人組合<ref>{{cite news |title=Super Tiger未出道已大換血　10成員變7人「C位」羅天宇退團|url=https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/774368/super-tiger%E6%9C%AA%E5%87%BA%E9%81%93%E5%B7%B2%E5%A4%A7%E6%8F%9B%E8%A1%80-10%E6%88%90%E5%93%A1%E8%AE%8A7%E4%BA%BA-c%E4%BD%8D-%E7%BE%85%E5%A4%A9%E5%AE%87%E9%80%80%E5%9C%98 |publisher=香港01 |date=2022年5月25號}}</ref>。 ==參考== {{Reflist}} ==睇埋== *[[After Class]] {{stub}} [[Category:香港歌唱組合]] exq4fgqvb1gmeb447qccqdq5pghd5hi 1864967 1864965 2022-08-18T13:17:27Z 203.218.21.136 取消[[Special:Contributions/203.185.43.177|203.185.43.177]]([[User talk:203.185.43.177|傾偈]])嘅修改 ( oldid=1864965 ) wikitext text/x-wiki {{藝人 | 姓名 = Super Tiger | 類型 = 組合 | 圖片 = | 圖片尺寸 = | 圖片簡介 = | 本名 = | 暱稱 = | 國籍 = {{HKG}} | 出身地 = {{HKG}} | 教育程度 = | 音樂類型 = [[粵語流行音樂]] | 職業 = [[歌手]]、[[演員]] | 語言 = [[粵語]]、[[國語]] | 活躍年代 = | 唱片公司 = | 經紀公司 = [[無綫電視]] | 出道日期 = {{start date and age|2022|02|01}} | 出道作 = | 代表作 = | 網站 = | 現任成員 = [[許俊豪]]、[[丘梓謙]]、[[劉展霆]]、[[李紹堅]]、[[宋懿芳]]、[[葉泓聲]]、[[林子超]]、[[邵展鵬]] |過往成員 = [[羅天宇]]、[[鄒兆霆]]、[[曾展望]]、[[林俊其]]、[[魏柏豪]] }} '''Super Tiger'''係香港一個期間限定嘅十人男子音樂組合，屬[[無綫電視]]旗下，2022年2月1號（虎年年初一）首度表演，初代成員包括[[羅天宇]]、[[許俊豪]]、[[丘梓謙]]、[[鄒兆霆]]、[[曾展望]]、[[林俊其]]、[[魏柏豪]]、[[劉展霆]]、[[李紹堅]]同[[宋懿芳]]<ref>{{cite news |title=東張西望︱大篇幅力谷新男團SUPER TIGER　「唔係唔畀機會我嘛」 |url=https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/735049/%E6%9D%B1%E5%BC%B5%E8%A5%BF%E6%9C%9B-%E5%A4%A7%E7%AF%87%E5%B9%85%E5%8A%9B%E8%B0%B7%E6%96%B0%E7%94%B7%E5%9C%98super-tiger-%E5%94%94%E4%BF%82%E5%94%94%E7%95%80%E6%A9%9F%E6%9C%83%E6%88%91%E5%98%9B |publisher=香港01 |date=2022年2月12號}}</ref>。同年5月Super Tiger進行重組，羅天宇、鄒兆霆、曾展望、林俊其、魏柏豪、李紹堅退出，換入[[葉泓聲]]、[[林子超]]同[[邵展鵬]]，變成7人組合<ref>{{cite news |title=Super Tiger未出道已大換血　10成員變7人「C位」羅天宇退團|url=https://www.hk01.com/%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A8%9B%E6%A8%82/774368/super-tiger%E6%9C%AA%E5%87%BA%E9%81%93%E5%B7%B2%E5%A4%A7%E6%8F%9B%E8%A1%80-10%E6%88%90%E5%93%A1%E8%AE%8A7%E4%BA%BA-c%E4%BD%8D-%E7%BE%85%E5%A4%A9%E5%AE%87%E9%80%80%E5%9C%98 |publisher=香港01 |date=2022年5月25號}}</ref>。 ==參考== {{Reflist}} ==睇埋== *[[After Class]] {{stub}} [[Category:香港歌唱組合]] 7rmjmzmsmos2avq73ph5ibsaeocyplx 0 295948 1865282 1778432 2022-08-19T09:31:30Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{ruby-yue|'''網絡硬件'''|mong5 lok6 ngaang6 gin2}}（{{lang-en|'''networking hardware'''}}）泛指俾[[電腦]]連接去某啲[[電腦網絡]]度嘅[[硬件]]，例如係[[數據機]]呀噉。 ==數據機== {{main|數據機}} [[數據機]]（modem，全名 modulator-demodulator）：一部數據機會負責由[[互聯網服務供應商]]嗰度接收[[訊號]]，再將啲訊號轉化做[[用家]]部機能夠理解嘅訊號－等用家部機能夠由[[互聯網]]度接收[[數據]]；一部典型嘅廿一世紀初數據機會連接住三樣嘢－互聯網（可以係透過[[光纖]]）、用家部[[路由器]]、同埋[[能源]]<ref>Bellis, Mary (2017-12-31). "[https://www.thoughtco.com/history-of-the-modem-4077013 History of the Modem]". ''ThoughtCo.com''. Retrieved 2021-04-05.</ref>。 ==路由器== {{main|路由器}} [[路由器]]（router）：一部路由器負責嘅係將互聯網連接「分配」去一個網絡啲機嗰度；例如一個人想喺屋企上網，佢想將屋企部[[個人電腦]]同[[遊戲機]]駁上網，又想喺屋企用[[智能手機]]上網，而路由器做嘅嘢就係要負責由[[數據機]]嗰度攞數據，知道每件數據係邊部機要用嘅，再將啲數據傳送去件數據所屬嗰部機度<ref>Tamara Dean (2009). ''Network+ Guide to Networks''. Cengage Learning.</ref>。下圖嘅 <code>outlet</code> 表示互聯網服務嘅來源。 [[File:Dsl modem schematic.svg|center|600px]] ==睇埋== *[[電腦硬件]] *[[電腦硬件詞彙表]] ==參攷== {{reflist}} {{Comp-stub}} [[Category:網絡]] 1uxh56lzkesqx63eh3q6dpwv26253c5 10 297159 1865105 1864923 2022-08-19T02:26:02Z 219.77.202.27 wikitext text/x-wiki {{Navbox |name = 積木玩具品牌 |title = [[積木]]玩具品牌 |listclass = hlist |state = autocollapse |group1 = {{flagicon|DEN}} 丹麥品牌 |list1 = [[樂高|樂高（LEGO）]] |group2 = {{flagicon|USA}} 美國品牌 |list2 = {{link-en|Kre-O|Kre-O}}{{.w}}{{link-en|Built to Rule|Built to Rule}}{{.w}}[[Light Stax]]{{.w}}[[Make-it Blocks]]{{.w}}[[Tyco Super Blocks]]{{.w}}[[Battat]]{{.w}}[[Picasso Tiles]] |group3 = {{flagicon|CAN}} 加拿大品牌 |list3 = {{link-zh|Mega Brands|美佳玩具公司|美佳（Mega Brands）}}{{.w}}[[Blocks Paradise]] |group4 = {{flagicon|ARG}} 阿根廷品牌 |list4 = {{link-en|Rasti|Rasti}} |group5 = {{flagicon|AUS}} 澳洲品牌 |list5 = [[Building Blocks]] |group6 = {{flagicon|UK}} 英國品牌 |list6 = {{link-en|Airfix|Airfix}}{{.w}}{{link-en|Best-Lock|Best-Lock}}{{.w}}[[Bri-Plax]]{{.w}}[[Wilko Blox]] |group7 = {{flagicon|GER}} 德國品牌 |list7 = [[Hubelino]]{{.w}}[[PolyM]] |group8 = {{flagicon|ITA}} 意大利品牌 |list8 = [[Unico Plus]]{{.w}}[[Clemmy]] |group9 = {{flagicon|NED}} 荷蘭品牌 |list9 = [[Edukie]]{{.w}}[[Biobuddi]] |group10 = {{flagicon|POL}} 波蘭品牌 |list10 = {{link-en|Cobi|Cobi (building blocks)}} |group11 = {{flagicon|RUS}} 俄羅斯品牌 |list11 = [[Город мастеров]]{{.w}}[[Bauer]] |group12 = {{flagicon|ESP}} 西班牙品牌 |list12 = {{link-en|Tente|Tente (toy)}}{{.w}}[[Placematix]]{{.w}}[[Miniland]] |group13 = {{flagicon|JPN}} 日本品牌 |list13 = {{link-en|Nanoblock|Nanoblock}}{{.w}}[[Archbrick]]{{.w}}[[People]]{{.w}}[[Vision Kids]] |group14 = {{flagicon|KOR}} 韓國品牌 |list14 = {{link-en|Oxford|Oxford (toy company)}}{{.w}}[[Haenim Toy]] |group15 = {{flagicon|CHN}} 中國品牌 |list15 = [[邦寶積木|邦寶]]{{.w}}[[立高積木|立高]]{{.w}}[[啟蒙積木|啟蒙]]{{.w}}[[森寶積木|森寶]]{{.w}}[[樂拼積木|樂拼]]{{.w}}[[星堡積木|星堡]]{{.w}}[[費樂積木|費樂]]{{.w}}[[酷博士積木|酷博士]]{{.w}}[[Apitor]]{{.w}}[[Chiao!Babe]]{{.w}} [[Oh Baby Laugh]]{{.w}}[[JDLT]] |group16 = {{flagicon|ROC}} 台灣品牌 |list16 = [[888ezgo]]{{.w}}[[GIGO]]{{.w}}[[Moomu]]{{.w}}[[OK (積木品牌)|OK]]{{.w}}[[Playful Toys]]{{.w}}[[UNiPLAY]]{{.w}}[[YouR Block]]{{.w}}[[遊思樂]]{{.w}}[[積木城]]{{.w}}[[FY積木大師]] |below = 參考：{{link-en|Lego clone|Lego clone}} }}<includeonly>[[Category:積木玩具品牌]]</includeonly><noinclude>[[Category:玩具]]</noinclude> qyd1pslk23pt1z01bb23ontl86ezmxf 1865106 1865105 2022-08-19T02:26:09Z 219.77.202.27 wikitext text/x-wiki {{Navbox |name = 積木玩具品牌 |title = [[積木]]玩具品牌 |listclass = hlist |state = autocollapse |group1 = {{flagicon|DEN}} 丹麥品牌 |list1 = [[樂高|樂高（LEGO）]] |group2 = {{flagicon|USA}} 美國品牌 |list2 = {{link-en|Kre-O|Kre-O}}{{.w}}{{link-en|Built to Rule|Built to Rule}}{{.w}}[[Light Stax]]{{.w}}[[Make-it Blocks]]{{.w}}[[Tyco Super Blocks]]{{.w}}[[Battat]]{{.w}}[[Picasso Tiles]] |group3 = {{flagicon|CAN}} 加拿大品牌 |list3 = {{link-zh|Mega Brands|美佳玩具公司|美佳（Mega Brands）}}{{.w}}[[Blocks Paradise]] |group4 = {{flagicon|ARG}} 阿根廷品牌 |list4 = {{link-en|Rasti|Rasti}} |group5 = {{flagicon|AUS}} 澳洲品牌 |list5 = [[Building Blocks]] |group6 = {{flagicon|UK}} 英國品牌 |list6 = {{link-en|Airfix|Airfix}}{{.w}}{{link-en|Best-Lock|Best-Lock}}{{.w}}[[Bri-Plax]]{{.w}}[[Wilko Blox]] |group7 = {{flagicon|GER}} 德國品牌 |list7 = [[Hubelino]]{{.w}}[[PolyM]] |group8 = {{flagicon|ITA}} 意大利品牌 |list8 = [[Unico Plus]]{{.w}}[[Clemmy]] |group9 = {{flagicon|NED}} 荷蘭品牌 |list9 = [[Edukie]]{{.w}}[[Biobuddi]] |group10 = {{flagicon|POL}} 波蘭品牌 |list10 = {{link-en|Cobi|Cobi (building blocks)}} |group11 = {{flagicon|RUS}} 俄羅斯品牌 |list11 = [[Город мастеров]]{{.w}}[[Bauer]] |group12 = {{flagicon|ESP}} 西班牙品牌 |list12 = {{link-en|Tente|Tente (toy)}}{{.w}}[[Placematix]]{{.w}}[[Miniland]] |group13 = {{flagicon|JPN}} 日本品牌 |list13 = {{link-en|Nanoblock|Nanoblock}}{{.w}}[[Archbrick]]{{.w}}[[People]]{{.w}}[[Vision Kids]] |group14 = {{flagicon|KOR}} 韓國品牌 |list14 = {{link-en|Oxford|Oxford (toy company)}}{{.w}}[[Haenim Toy]] |group15 = {{flagicon|CHN}} 中國品牌 |list15 = [[邦寶積木|邦寶]]{{.w}}[[立高積木|立高]]{{.w}}[[啟蒙積木|啟蒙]]{{.w}}[[森寶積木|森寶]]{{.w}}[[樂拼積木|樂拼]]{{.w}}[[星堡積木|星堡]]{{.w}}[[費樂積木|費樂]]{{.w}}[[酷博士積木|酷博士]]{{.w}}[[Apitor]]{{.w}}[[Chiao!Babe]]{{.w}}[[Oh Baby Laugh]]{{.w}}[[JDLT]] |group16 = {{flagicon|ROC}} 台灣品牌 |list16 = [[888ezgo]]{{.w}}[[GIGO]]{{.w}}[[Moomu]]{{.w}}[[OK (積木品牌)|OK]]{{.w}}[[Playful Toys]]{{.w}}[[UNiPLAY]]{{.w}}[[YouR Block]]{{.w}}[[遊思樂]]{{.w}}[[積木城]]{{.w}}[[FY積木大師]] |below = 參考：{{link-en|Lego clone|Lego clone}} }}<includeonly>[[Category:積木玩具品牌]]</includeonly><noinclude>[[Category:玩具]]</noinclude> jsoig40gmok5f2bj72z1u8l6n04smes 1865237 1865106 2022-08-19T08:27:21Z 218.250.33.123 wikitext text/x-wiki {{Navbox |name = 積木玩具品牌 |title = [[積木]]玩具品牌 |listclass = hlist |state = autocollapse |group1 = {{flagicon|DEN}} 丹麥品牌 |list1 = [[樂高|樂高（LEGO）]] |group2 = {{flagicon|USA}} 美國品牌 |list2 = {{link-en|Kre-O|Kre-O}}{{.w}}{{link-en|Built to Rule|Built to Rule}}{{.w}}[[Light Stax]]{{.w}}[[Make-it Blocks]]{{.w}}[[Tyco Super Blocks]]{{.w}}[[Battat]]{{.w}}[[Picasso Tiles]] |group3 = {{flagicon|CAN}} 加拿大品牌 |list3 = {{link-zh|Mega Brands|美佳玩具公司|美佳（Mega Brands）}}{{.w}}[[Blocks Paradise]] |group4 = {{flagicon|ARG}} 阿根廷品牌 |list4 = {{link-en|Rasti|Rasti}} |group5 = {{flagicon|AUS}} 澳洲品牌 |list5 = [[Building Blocks]] |group6 = {{flagicon|UK}} 英國品牌 |list6 = {{link-en|Airfix|Airfix}}{{.w}}{{link-en|Best-Lock|Best-Lock}}{{.w}}[[Bri-Plax]]{{.w}}[[Wilko Blox]] |group7 = {{flagicon|GER}} 德國品牌 |list7 = [[Hubelino]]{{.w}}[[PolyM]] |group8 = {{flagicon|ITA}} 意大利品牌 |list8 = [[Unico Plus]]{{.w}}[[Clemmy]] |group9 = {{flagicon|NED}} 荷蘭品牌 |list9 = [[Edukie]]{{.w}}[[Biobuddi]] |group10 = {{flagicon|POL}} 波蘭品牌 |list10 = {{link-en|Cobi|Cobi (building blocks)}} |group11 = {{flagicon|RUS}} 俄羅斯品牌 |list11 = [[Город мастеров]]{{.w}}[[Bauer]] |group12 = {{flagicon|ESP}} 西班牙品牌 |list12 = {{link-en|Tente|Tente (toy)}}{{.w}}[[Placematix]]{{.w}}[[Miniland]] |group13 = {{flagicon|JPN}} 日本品牌 |list13 = {{link-en|Nanoblock|Nanoblock}}{{.w}}[[Archbrick]]{{.w}}[[People]]{{.w}}[[Vision Kids]] |group14 = {{flagicon|KOR}} 韓國品牌 |list14 = {{link-en|Oxford|Oxford (toy company)}}{{.w}}[[Haenim Toy]] |group15 = {{flagicon|CHN}} 中國品牌 |list15 = [[邦寶積木|邦寶]]{{.w}}[[立高積木|立高]]{{.w}}[[啟蒙積木|啟蒙]]{{.w}}[[博樂積木|博樂]]{{.w}}[[咔搭積木|咔搭]]{{.w}}[[積高積木|積高]]{{.w}}[[古迪積木|古迪]]{{.w}}[[恆三和積木|恆三和]] {{.w}}[[傑星積木|傑星]]{{.w}}[[開智積木|開智]]{{.w}}[[森寶積木|森寶]]{{.w}}[[樂拼積木|樂拼]]{{.w}}[[星堡積木|星堡]]{{.w}}[[費樂積木|費樂]]{{.w}}[[酷博士積木|酷博士]]{{.w}}[[Ausini]]{{.w}}[[Apitor]]{{.w}}[[Chiao!Babe]]{{.w}}[[CoCo (積木品牌)|CoCo]]{{.w}}[[Decool]]{{.w}}[[Oh Baby Laugh]]{{.w}}[[Gaobole]]{{.w}}[[Happy Build]]{{.w}}[[JDLT]]{{.w}}[[Lele]] |group16 = {{flagicon|ROC}} 台灣品牌 |list16 = [[888ezgo]]{{.w}}[[GIGO]]{{.w}}[[Moomu]]{{.w}}[[OK (積木品牌)|OK]]{{.w}}[[Playful Toys]]{{.w}}[[UNiPLAY]]{{.w}}[[YouR Block]]{{.w}}[[遊思樂]]{{.w}}[[積木城]]{{.w}}[[FY積木大師]] |below = 參考：{{link-en|Lego clone|Lego clone}} }}<includeonly>[[Category:積木玩具品牌]]</includeonly><noinclude>[[Category:玩具]]</noinclude> 1a7wf2yblfs2upf8o2m61mh1bgexdrm 1865238 1865237 2022-08-19T08:27:49Z 218.250.33.123 wikitext text/x-wiki {{Navbox |name = 積木玩具品牌 |title = [[積木]]玩具品牌 |listclass = hlist |state = autocollapse |group1 = {{flagicon|DEN}} 丹麥品牌 |list1 = [[樂高|樂高（LEGO）]] |group2 = {{flagicon|USA}} 美國品牌 |list2 = {{link-en|Kre-O|Kre-O}}{{.w}}{{link-en|Built to Rule|Built to Rule}}{{.w}}[[Light Stax]]{{.w}}[[Make-it Blocks]]{{.w}}[[Tyco Super Blocks]]{{.w}}[[Battat]]{{.w}}[[Picasso Tiles]] |group3 = {{flagicon|CAN}} 加拿大品牌 |list3 = {{link-zh|Mega Brands|美佳玩具公司|美佳（Mega Brands）}}{{.w}}[[Blocks Paradise]] |group4 = {{flagicon|ARG}} 阿根廷品牌 |list4 = {{link-en|Rasti|Rasti}} |group5 = {{flagicon|AUS}} 澳洲品牌 |list5 = [[Building Blocks]] |group6 = {{flagicon|UK}} 英國品牌 |list6 = {{link-en|Airfix|Airfix}}{{.w}}{{link-en|Best-Lock|Best-Lock}}{{.w}}[[Bri-Plax]]{{.w}}[[Wilko Blox]] |group7 = {{flagicon|GER}} 德國品牌 |list7 = [[Hubelino]]{{.w}}[[PolyM]] |group8 = {{flagicon|ITA}} 意大利品牌 |list8 = [[Unico Plus]]{{.w}}[[Clemmy]] |group9 = {{flagicon|NED}} 荷蘭品牌 |list9 = [[Edukie]]{{.w}}[[Biobuddi]] |group10 = {{flagicon|POL}} 波蘭品牌 |list10 = {{link-en|Cobi|Cobi (building blocks)}} |group11 = {{flagicon|RUS}} 俄羅斯品牌 |list11 = [[Город мастеров]]{{.w}}[[Bauer]] |group12 = {{flagicon|ESP}} 西班牙品牌 |list12 = {{link-en|Tente|Tente (toy)}}{{.w}}[[Placematix]]{{.w}}[[Miniland]] |group13 = {{flagicon|JPN}} 日本品牌 |list13 = {{link-en|Nanoblock|Nanoblock}}{{.w}}[[Archbrick]]{{.w}}[[People]]{{.w}}[[Vision Kids]] |group14 = {{flagicon|KOR}} 韓國品牌 |list14 = {{link-en|Oxford|Oxford (toy company)}}{{.w}}[[Haenim Toy]] |group15 = {{flagicon|CHN}} 中國品牌 |list15 = [[邦寶積木|邦寶]]{{.w}}[[立高積木|立高]]{{.w}}[[啟蒙積木|啟蒙]]{{.w}}[[博樂積木|博樂]]{{.w}}[[咔搭積木|咔搭]]{{.w}}[[積高積木|積高]]{{.w}}[[古迪積木|古迪]]{{.w}}[[恆三和積木|恆三和]]{{.w}}[[傑星積木|傑星]]{{.w}}[[開智積木|開智]]{{.w}}[[森寶積木|森寶]]{{.w}}[[樂拼積木|樂拼]]{{.w}}[[星堡積木|星堡]]{{.w}}[[費樂積木|費樂]]{{.w}}[[酷博士積木|酷博士]]{{.w}}[[Ausini]]{{.w}}[[Apitor]]{{.w}}[[Chiao!Babe]]{{.w}}[[CoCo (積木品牌)|CoCo]]{{.w}}[[Decool]]{{.w}}[[Oh Baby Laugh]]{{.w}}[[Gaobole]]{{.w}}[[Happy Build]]{{.w}}[[JDLT]]{{.w}}[[Lele]] |group16 = {{flagicon|ROC}} 台灣品牌 |list16 = [[888ezgo]]{{.w}}[[GIGO]]{{.w}}[[Moomu]]{{.w}}[[OK (積木品牌)|OK]]{{.w}}[[Playful Toys]]{{.w}}[[UNiPLAY]]{{.w}}[[YouR Block]]{{.w}}[[遊思樂]]{{.w}}[[積木城]]{{.w}}[[FY積木大師]] |below = 參考：{{link-en|Lego clone|Lego clone}} }}<includeonly>[[Category:積木玩具品牌]]</includeonly><noinclude>[[Category:玩具]]</noinclude> l6uq1xg190zkddwbp75v0lvmtzx3md0 1865249 1865238 2022-08-19T08:53:28Z 218.250.33.123 wikitext text/x-wiki {{Navbox |name = 積木玩具品牌 |title = [[積木]]玩具品牌 |listclass = hlist |state = autocollapse |group1 = {{flagicon|DEN}} 丹麥品牌 |list1 = [[樂高|樂高（LEGO）]] |group2 = {{flagicon|USA}} 美國品牌 |list2 = {{link-en|Kre-O|Kre-O}}{{.w}}{{link-en|Built to Rule|Built to Rule}}{{.w}}[[Light Stax]]{{.w}}[[Make-it Blocks]]{{.w}}[[Tyco Super Blocks]]{{.w}}[[Battat]]{{.w}}[[Picasso Tiles]] |group3 = {{flagicon|CAN}} 加拿大品牌 |list3 = {{link-zh|Mega Brands|美佳玩具公司|美佳（Mega Brands）}}{{.w}}[[Blocks Paradise]] |group4 = {{flagicon|ARG}} 阿根廷品牌 |list4 = {{link-en|Rasti|Rasti}} |group5 = {{flagicon|AUS}} 澳洲品牌 |list5 = [[Building Blocks]] |group6 = {{flagicon|UK}} 英國品牌 |list6 = {{link-en|Airfix|Airfix}}{{.w}}{{link-en|Best-Lock|Best-Lock}}{{.w}}[[Bri-Plax]]{{.w}}[[Wilko Blox]] |group7 = {{flagicon|GER}} 德國品牌 |list7 = [[Hubelino]]{{.w}}[[PolyM]] |group8 = {{flagicon|ITA}} 意大利品牌 |list8 = [[Unico Plus]]{{.w}}[[Clemmy]] |group9 = {{flagicon|NED}} 荷蘭品牌 |list9 = [[Edukie]]{{.w}}[[Biobuddi]] |group10 = {{flagicon|POL}} 波蘭品牌 |list10 = {{link-en|Cobi|Cobi (building blocks)}} |group11 = {{flagicon|RUS}} 俄羅斯品牌 |list11 = [[Город мастеров]]{{.w}}[[Bauer]] |group12 = {{flagicon|ESP}} 西班牙品牌 |list12 = {{link-en|Tente|Tente (toy)}}{{.w}}[[Placematix]]{{.w}}[[Miniland]] |group13 = {{flagicon|JPN}} 日本品牌 |list13 = {{link-en|Nanoblock|Nanoblock}}{{.w}}[[Archbrick]]{{.w}}[[People]]{{.w}}[[Vision Kids]] |group14 = {{flagicon|KOR}} 韓國品牌 |list14 = {{link-en|Oxford|Oxford (toy company)}}{{.w}}[[Haenim Toy]] |group15 = {{flagicon|CHN}} 中國品牌 |list15 = [[邦寶積木|邦寶]]{{.w}}[[博樂積木|博樂]]{{.w}}[[咔搭積木|咔搭]]{{.w}}[[積高積木|積高]]{{.w}}[[啟蒙積木|啟蒙]]{{.w}}[[古迪積木|古迪]]{{.w}}[[恆三和積木|恆三和]]{{.w}}[[傑星積木|傑星]]{{.w}}[[開智積木|開智]]{{.w}}[[樂拼積木|樂拼]]{{.w}}[[立高積木|立高]]{{.w}}[[潘洛斯積木|潘洛斯]]{{.w}}[[啟輝積木|啟輝]]{{.w}}[[森寶積木|森寶]]{{.w}}[[小魯班積木|小魯班]]{{.w}}[[星堡積木|星堡]]{{.w}}[[費樂積木|費樂]]{{.w}}[[酷博士積木|酷博士]]{{.w}}[[Ausini]]{{.w}}[[Apitor]]{{.w}}[[Chiao!Babe]]{{.w}}[[CoCo (積木品牌)|CoCo]]{{.w}}[[Decool]]{{.w}}[[Oh Baby Laugh]]{{.w}}[[Gaobole]]{{.w}}[[Happy Build]]{{.w}}[[JDLT]]{{.w}}[[Lele]]{{.w}}[[Mould King]]{{.w}}[[N-Bricks]]{{.w}}[[Pangu]]{{.w}}{{link-de|Qman|Qman}}{{.w}} [[Shenzhen Rael]]{{.w}}[[Super 18K]] |group16 = {{flagicon|ROC}} 台灣品牌 |list16 = [[888ezgo]]{{.w}}[[GIGO]]{{.w}}[[Moomu]]{{.w}}[[OK (積木品牌)|OK]]{{.w}}[[Playful Toys]]{{.w}}[[UNiPLAY]]{{.w}}[[YouR Block]]{{.w}}[[遊思樂]]{{.w}}[[積木城]]{{.w}}[[FY積木大師]] |below = 參考：{{link-en|Lego clone|Lego clone}} }}<includeonly>[[Category:積木玩具品牌]]</includeonly><noinclude>[[Category:玩具]]</noinclude> 4xudzrif9fnupo0f39yn5q2pq7uhyuv 1865250 1865249 2022-08-19T08:53:36Z 218.250.33.123 wikitext text/x-wiki {{Navbox |name = 積木玩具品牌 |title = [[積木]]玩具品牌 |listclass = hlist |state = autocollapse |group1 = {{flagicon|DEN}} 丹麥品牌 |list1 = [[樂高|樂高（LEGO）]] |group2 = {{flagicon|USA}} 美國品牌 |list2 = {{link-en|Kre-O|Kre-O}}{{.w}}{{link-en|Built to Rule|Built to Rule}}{{.w}}[[Light Stax]]{{.w}}[[Make-it Blocks]]{{.w}}[[Tyco Super Blocks]]{{.w}}[[Battat]]{{.w}}[[Picasso Tiles]] |group3 = {{flagicon|CAN}} 加拿大品牌 |list3 = {{link-zh|Mega Brands|美佳玩具公司|美佳（Mega Brands）}}{{.w}}[[Blocks Paradise]] |group4 = {{flagicon|ARG}} 阿根廷品牌 |list4 = {{link-en|Rasti|Rasti}} |group5 = {{flagicon|AUS}} 澳洲品牌 |list5 = [[Building Blocks]] |group6 = {{flagicon|UK}} 英國品牌 |list6 = {{link-en|Airfix|Airfix}}{{.w}}{{link-en|Best-Lock|Best-Lock}}{{.w}}[[Bri-Plax]]{{.w}}[[Wilko Blox]] |group7 = {{flagicon|GER}} 德國品牌 |list7 = [[Hubelino]]{{.w}}[[PolyM]] |group8 = {{flagicon|ITA}} 意大利品牌 |list8 = [[Unico Plus]]{{.w}}[[Clemmy]] |group9 = {{flagicon|NED}} 荷蘭品牌 |list9 = [[Edukie]]{{.w}}[[Biobuddi]] |group10 = {{flagicon|POL}} 波蘭品牌 |list10 = {{link-en|Cobi|Cobi (building blocks)}} |group11 = {{flagicon|RUS}} 俄羅斯品牌 |list11 = [[Город мастеров]]{{.w}}[[Bauer]] |group12 = {{flagicon|ESP}} 西班牙品牌 |list12 = {{link-en|Tente|Tente (toy)}}{{.w}}[[Placematix]]{{.w}}[[Miniland]] |group13 = {{flagicon|JPN}} 日本品牌 |list13 = {{link-en|Nanoblock|Nanoblock}}{{.w}}[[Archbrick]]{{.w}}[[People]]{{.w}}[[Vision Kids]] |group14 = {{flagicon|KOR}} 韓國品牌 |list14 = {{link-en|Oxford|Oxford (toy company)}}{{.w}}[[Haenim Toy]] |group15 = {{flagicon|CHN}} 中國品牌 |list15 = [[邦寶積木|邦寶]]{{.w}}[[博樂積木|博樂]]{{.w}}[[咔搭積木|咔搭]]{{.w}}[[積高積木|積高]]{{.w}}[[啟蒙積木|啟蒙]]{{.w}}[[古迪積木|古迪]]{{.w}}[[恆三和積木|恆三和]]{{.w}}[[傑星積木|傑星]]{{.w}}[[開智積木|開智]]{{.w}}[[樂拼積木|樂拼]]{{.w}}[[立高積木|立高]]{{.w}}[[潘洛斯積木|潘洛斯]]{{.w}}[[啟輝積木|啟輝]]{{.w}}[[森寶積木|森寶]]{{.w}}[[小魯班積木|小魯班]]{{.w}}[[星堡積木|星堡]]{{.w}}[[費樂積木|費樂]]{{.w}}[[酷博士積木|酷博士]]{{.w}}[[Ausini]]{{.w}}[[Apitor]]{{.w}}[[Chiao!Babe]]{{.w}}[[CoCo (積木品牌)|CoCo]]{{.w}}[[Decool]]{{.w}}[[Oh Baby Laugh]]{{.w}}[[Gaobole]]{{.w}}[[Happy Build]]{{.w}}[[JDLT]]{{.w}}[[Lele]]{{.w}}[[Mould King]]{{.w}}[[N-Bricks]]{{.w}}[[Pangu]]{{.w}}{{link-de|Qman|Qman}}{{.w}}[[Shenzhen Rael]]{{.w}}[[Super 18K]] |group16 = {{flagicon|ROC}} 台灣品牌 |list16 = [[888ezgo]]{{.w}}[[GIGO]]{{.w}}[[Moomu]]{{.w}}[[OK (積木品牌)|OK]]{{.w}}[[Playful Toys]]{{.w}}[[UNiPLAY]]{{.w}}[[YouR Block]]{{.w}}[[遊思樂]]{{.w}}[[積木城]]{{.w}}[[FY積木大師]] |below = 參考：{{link-en|Lego clone|Lego clone}} }}<includeonly>[[Category:積木玩具品牌]]</includeonly><noinclude>[[Category:玩具]]</noinclude> lzpz3m7c0xw206pgp9vk54rvmwa4in8 1865323 1865250 2022-08-19T11:07:20Z 58.153.0.2 wikitext text/x-wiki {{Navbox |name = 積木玩具品牌 |title = [[積木]]玩具品牌 |listclass = hlist |state = autocollapse |group1 = {{flagicon|DEN}} 丹麥品牌 |list1 = [[樂高|樂高（LEGO）]] |group2 = {{flagicon|USA}} 美國品牌 |list2 = {{link-en|Kre-O|Kre-O}}{{.w}}{{link-en|Built to Rule|Built to Rule}}{{.w}}[[Laser Pegs]]{{.w}}[[Battat]]{{.w}}[[Light Stax]]{{.w}}[[Lite Brix]]{{.w}}[[Make-it Blocks]]{{.w}}[[Picasso Tiles]]{{.w}}[[Strictly Briks]]{{.w}}[[Tyco Super Blocks]] |group3 = {{flagicon|CAN}} 加拿大品牌 |list3 = {{link-zh|Mega Brands|美佳玩具公司|美佳（Mega Brands）}}{{.w}}[[Blocks Paradise]] |group4 = {{flagicon|ARG}} 阿根廷品牌 |list4 = {{link-en|Rasti|Rasti}} |group5 = {{flagicon|AUS}} 澳洲品牌 |list5 = [[Building Blocks]] |group6 = {{flagicon|UK}} 英國品牌 |list6 = {{link-en|Airfix|Airfix}}{{.w}}{{link-en|Best-Lock|Best-Lock}}{{.w}}[[Bri-Plax]]{{.w}}[[Wilko Blox]] |group7 = {{flagicon|GER}} 德國品牌 |list7 = [[Hubelino]]{{.w}}[[PolyM]] |group8 = {{flagicon|IND}} 印度品牌 |list8 = [[MY]] |group9 = {{flagicon|ITA}} 意大利品牌 |list9 = [[Unico Plus]]{{.w}}[[Clemmy]]{{.w}}[[Q-Bricks]] |group10 = {{flagicon|NED}} 荷蘭品牌 |list10 = [[Edukie]]{{.w}}[[Biobuddi]] |group11 = {{flagicon|POL}} 波蘭品牌 |list11 = {{link-en|Cobi|Cobi (building blocks)}}{{.w}}[[Blocki]]{{.w}}[[Mubi]] |group12 = {{flagicon|RUS}} 俄羅斯品牌 |list12 = [[Город мастеров]]{{.w}}[[Bauer]] |group13 = {{flagicon|ESP}} 西班牙品牌 |list13 = {{link-en|Tente|Tente (toy)}}{{.w}}[[Placematix]]{{.w}}[[Miniland]] |group14 = {{flagicon|JPN}} 日本品牌 |list14 = {{link-en|Nanoblock|Nanoblock}}{{.w}}[[N&B Block]]{{.w}}[[Archbrick]]{{.w}}[[People]]{{.w}}[[Vision Kids]] |group15 = {{flagicon|KOR}} 韓國品牌 |list15 = {{link-en|Oxford (積木品牌)|Oxford (toy company)|Oxford}}{{.w}}[[Haenim Toy]] |group16 = {{flagicon|CHN}} 中國品牌 |list16 = [[邦寶積木|邦寶]]{{.w}}[[博樂積木|博樂]]{{.w}}[[咔搭積木|咔搭]]{{.w}}[[積高積木|積高]]{{.w}}[[啟蒙積木|啟蒙]]{{.w}}[[古迪積木|古迪]]{{.w}}[[恆三和積木|恆三和]]{{.w}}[[傑星積木|傑星]]{{.w}}[[開智積木|開智]]{{.w}}[[樂拼積木|樂拼]]{{.w}}[[立高積木|立高]]{{.w}}[[潘洛斯積木|潘洛斯]]{{.w}}[[啟輝積木|啟輝]]{{.w}}[[森寶積木|森寶]]{{.w}}[[小魯班積木|小魯班]]{{.w}}[[星堡積木|星堡]]{{.w}}[[費樂積木|費樂]]{{.w}}[[酷博士積木|酷博士]]{{.w}}[[Ausini]]{{.w}}[[Apitor]]{{.w}}[[Chiao!Babe]]{{.w}}[[CoCo (積木品牌)|CoCo]]{{.w}}[[Decool]]{{.w}}[[Oh Baby Laugh]]{{.w}}[[Gaobole]]{{.w}}[[Happy Build]]{{.w}}[[JDLT]]{{.w}}[[Lele]]{{.w}}[[Mould King]]{{.w}}[[N-Bricks]]{{.w}}[[Pangu]]{{.w}}{{link-de|Qman|Qman}}{{.w}}[[Shenzhen Rael]]{{.w}}[[Super 18K]] |group17 = {{flagicon|ROC}} 台灣品牌 |list17 = [[888ezgo]]{{.w}}[[GIGO]]{{.w}}[[Moomu]]{{.w}}[[OK (積木品牌)|OK]]{{.w}}[[Playful Toys]]{{.w}}[[UNiPLAY]]{{.w}}[[YouR Block]]{{.w}}[[遊思樂]]{{.w}}[[積木城]]{{.w}}[[FY積木大師]] |below = 參考：{{link-en|Lego clone|Lego clone}} }}<includeonly>[[Category:積木玩具品牌]]</includeonly><noinclude>[[Category:玩具]]</noinclude> ajq2gr3q9kju3pweus70ocmc0ogodw5 1865324 1865323 2022-08-19T11:07:28Z 58.153.0.2 wikitext text/x-wiki {{Navbox |name = 積木玩具品牌 |title = [[積木]]玩具品牌 |listclass = hlist |state = autocollapse |group1 = {{flagicon|DEN}} 丹麥品牌 |list1 = [[樂高|樂高（LEGO）]] |group2 = {{flagicon|USA}} 美國品牌 |list2 = {{link-en|Kre-O|Kre-O}}{{.w}}{{link-en|Built to Rule|Built to Rule}}{{.w}}[[Laser Pegs]]{{.w}}[[Battat]]{{.w}}[[Light Stax]]{{.w}}[[Lite Brix]]{{.w}}[[Make-it Blocks]]{{.w}}[[Picasso Tiles]]{{.w}}[[Strictly Briks]]{{.w}}[[Tyco Super Blocks]] |group3 = {{flagicon|CAN}} 加拿大品牌 |list3 = {{link-zh|Mega Brands|美佳玩具公司|美佳（Mega Brands）}}{{.w}}[[Blocks Paradise]] |group4 = {{flagicon|ARG}} 阿根廷品牌 |list4 = {{link-en|Rasti|Rasti}} |group5 = {{flagicon|AUS}} 澳洲品牌 |list5 = [[Building Blocks]] |group6 = {{flagicon|UK}} 英國品牌 |list6 = {{link-en|Airfix|Airfix}}{{.w}}{{link-en|Best-Lock|Best-Lock}}{{.w}}[[Bri-Plax]]{{.w}}[[Wilko Blox]] |group7 = {{flagicon|GER}} 德國品牌 |list7 = [[Hubelino]]{{.w}}[[PolyM]] |group8 = {{flagicon|IND}} 印度品牌 |list8 = [[MY]] |group9 = {{flagicon|ITA}} 意大利品牌 |list9 = [[Unico Plus]]{{.w}}[[Clemmy]]{{.w}}[[Q-Bricks]] |group10 = {{flagicon|NED}} 荷蘭品牌 |list10 = [[Edukie]]{{.w}}[[Biobuddi]] |group11 = {{flagicon|POL}} 波蘭品牌 |list11 = {{link-en|Cobi|Cobi (building blocks)}}{{.w}}[[Blocki]]{{.w}}[[Mubi]] |group12 = {{flagicon|RUS}} 俄羅斯品牌 |list12 = [[Город мастеров]]{{.w}}[[Bauer]] |group13 = {{flagicon|ESP}} 西班牙品牌 |list13 = {{link-en|Tente|Tente (toy)}}{{.w}}[[Placematix]]{{.w}}[[Miniland]] |group14 = {{flagicon|JPN}} 日本品牌 |list14 = {{link-en|Nanoblock|Nanoblock}}{{.w}}[[N&B Block]]{{.w}}[[Archbrick]]{{.w}}[[People]]{{.w}}[[Vision Kids]] |group15 = {{flagicon|KOR}} 韓國品牌 |list15 = {{link-en|Oxford (積木品牌)|Oxford (toy company)|Oxford}}{{.w}}[[Haenim Toy]] |group16 = {{flagicon|CHN}} 中國品牌 |list16 = [[邦寶積木|邦寶]]{{.w}}[[博樂積木|博樂]]{{.w}}[[咔搭積木|咔搭]]{{.w}}[[積高積木|積高]]{{.w}}[[啟蒙積木|啟蒙]]{{.w}}[[古迪積木|古迪]]{{.w}}[[恆三和積木|恆三和]]{{.w}}[[傑星積木|傑星]]{{.w}}[[開智積木|開智]]{{.w}}[[樂拼積木|樂拼]]{{.w}}[[立高積木|立高]]{{.w}}[[潘洛斯積木|潘洛斯]]{{.w}}[[啟輝積木|啟輝]]{{.w}}[[森寶積木|森寶]]{{.w}}[[小魯班積木|小魯班]]{{.w}}[[星堡積木|星堡]]{{.w}}[[費樂積木|費樂]]{{.w}}[[酷博士積木|酷博士]]{{.w}}[[Ausini]]{{.w}}[[Apitor]]{{.w}}[[Chiao!Babe]]{{.w}}[[CoCo (積木品牌)|CoCo]]{{.w}}[[Decool]]{{.w}}[[Oh Baby Laugh]]{{.w}}[[Gaobole]]{{.w}}[[Happy Build]]{{.w}}[[JDLT]]{{.w}}[[Lele]]{{.w}}[[Mould King]]{{.w}}[[N-Bricks]]{{.w}}[[Pangu]]{{.w}}{{link-de|Qman|Qman}}{{.w}}[[Shenzhen Rael]]{{.w}}[[Super 18K]] |group17 = {{flagicon|ROC}} 台灣品牌 |list17 = [[888ezgo]]{{.w}}[[GIGO]]{{.w}}[[Moomu]]{{.w}}[[OK (積木品牌)|OK]]{{.w}}[[Playful Toys]]{{.w}}[[UNiPLAY]]{{.w}}[[YouR Block]]{{.w}}[[遊思樂]]{{.w}}[[積木城]]{{.w}}[[FY積木大師]] |below = 參考：{{link-en|Lego clone|Lego clone}} }}<includeonly>[[Category:積木玩具品牌]]</includeonly><noinclude>[[Category:玩具]]</noinclude> 3387liijlc0d3vitiis2rh76q8w0zb4 1865325 1865324 2022-08-19T11:13:47Z 58.153.0.2 wikitext text/x-wiki {{Navbox |name = 積木玩具品牌 |title = [[積木]]玩具品牌 |listclass = hlist |state = autocollapse |group1 = {{flagicon|DEN}} 丹麥品牌 |list1 = [[樂高|樂高（LEGO）]] |group2 = {{flagicon|USA}} 美國品牌 |list2 = {{link-en|Kre-O|Kre-O}}{{.w}}{{link-en|Built to Rule|Built to Rule}}{{.w}}[[Laser Pegs]]{{.w}}[[Battat]]{{.w}}[[Light Stax]]{{.w}}[[Lite Brix]]{{.w}}[[Make-it Blocks]]{{.w}}[[Picasso Tiles]]{{.w}}[[Strictly Briks]]{{.w}}[[Tyco Super Blocks]] |group3 = {{flagicon|CAN}} 加拿大品牌 |list3 = {{link-zh|Mega Brands|美佳玩具公司|美佳（Mega Brands）}}{{.w}}[[Blocks Paradise]] |group4 = {{flagicon|ARG}} 阿根廷品牌 |list4 = {{link-en|Rasti|Rasti}} |group5 = {{flagicon|AUS}} 澳洲品牌 |list5 = [[Building Blocks]] |group6 = {{flagicon|UK}} 英國品牌 |list6 = {{link-en|Airfix|Airfix}}{{.w}}{{link-en|Best-Lock|Best-Lock}}{{.w}}[[Bri-Plax]]{{.w}}[[Wilko Blox]] |group7 = {{flagicon|GER}} 德國品牌 |list7 = [[Hubelino]]{{.w}}[[PolyM]] |group8 = {{flagicon|IND}} 印度品牌 |list8 = [[MY]] |group9 = {{flagicon|ITA}} 意大利品牌 |list9 = [[Unico Plus]]{{.w}}[[Clemmy]]{{.w}}[[Q-Bricks]] |group10 = {{flagicon|MEX}} 墨西哥品牌 |list10 = [[Caremi Blocks]] |group11 = {{flagicon|NED}} 荷蘭品牌 |list11 = [[Edukie]]{{.w}}[[Biobuddi]] |group12 = {{flagicon|POL}} 波蘭品牌 |list12 = {{link-en|Cobi|Cobi (building blocks)}}{{.w}}[[Blocki]]{{.w}}[[Mubi]] |group13 = {{flagicon|RUS}} 俄羅斯品牌 |list13 = [[Город мастеров]]{{.w}}[[Bauer]] |group14 = {{flagicon|ESP}} 西班牙品牌 |list14 = {{link-en|Tente|Tente (toy)}}{{.w}}[[Placematix]]{{.w}}[[Miniland]] |group15 = {{flagicon|JPN}} 日本品牌 |list15 = {{link-en|Nanoblock|Nanoblock}}{{.w}}[[N&B Block]]{{.w}}[[Archbrick]]{{.w}}[[People]]{{.w}}[[Vision Kids]] |group16 = {{flagicon|KOR}} 韓國品牌 |list16 = {{link-en|Oxford (積木品牌)|Oxford (toy company)|Oxford}}{{.w}}[[Haenim Toy]] |group17 = {{flagicon|THA}} 泰國品牌 |list17 = [[Bikku]] |group18 = {{flagicon|CHN}} 中國品牌 |list18 = [[邦寶積木|邦寶]]{{.w}}[[博樂積木|博樂]]{{.w}}[[咔搭積木|咔搭]]{{.w}}[[積高積木|積高]]{{.w}}[[啟蒙積木|啟蒙]]{{.w}}[[古迪積木|古迪]]{{.w}}[[恆三和積木|恆三和]]{{.w}}[[傑星積木|傑星]]{{.w}}[[開智積木|開智]]{{.w}}[[樂拼積木|樂拼]]{{.w}}[[立高積木|立高]]{{.w}}[[潘洛斯積木|潘洛斯]]{{.w}}[[啟輝積木|啟輝]]{{.w}}[[森寶積木|森寶]]{{.w}}[[小魯班積木|小魯班]]{{.w}}[[星堡積木|星堡]]{{.w}}[[費樂積木|費樂]]{{.w}}[[酷博士積木|酷博士]]{{.w}}[[Ausini]]{{.w}}[[Apitor]]{{.w}}[[Chiao!Babe]]{{.w}}[[CoCo (積木品牌)|CoCo]]{{.w}}[[Decool]]{{.w}}[[Oh Baby Laugh]]{{.w}}[[Gaobole]]{{.w}}[[Happy Build]]{{.w}}[[JDLT]]{{.w}}[[Lele]]{{.w}}[[Mould King]]{{.w}}[[N-Bricks]]{{.w}}[[Pangu]]{{.w}}{{link-de|Qman|Qman}}{{.w}}[[Shenzhen Rael]]{{.w}}[[Super 18K]] |group19 = {{flagicon|ROC}} 台灣品牌 |list19 = [[888ezgo]]{{.w}}[[GIGO]]{{.w}}[[Moomu]]{{.w}}[[OK (積木品牌)|OK]]{{.w}}[[Playful Toys]]{{.w}}[[UNiPLAY]]{{.w}}[[YouR Block]]{{.w}}[[遊思樂]]{{.w}}[[積木城]]{{.w}}[[FY積木大師]] |below = 參考：{{link-en|Lego clone|Lego clone}} }}<includeonly>[[Category:積木玩具品牌]]</includeonly><noinclude>[[Category:玩具]]</noinclude> 1k37zsgulj6yoi90n4s24xz8ymlfmod 1865326 1865325 2022-08-19T11:13:54Z 58.153.0.2 wikitext text/x-wiki {{Navbox |name = 積木玩具品牌 |title = [[積木]]玩具品牌 |listclass = hlist |state = autocollapse |group1 = {{flagicon|DEN}} 丹麥品牌 |list1 = [[樂高|樂高（LEGO）]] |group2 = {{flagicon|USA}} 美國品牌 |list2 = {{link-en|Kre-O|Kre-O}}{{.w}}{{link-en|Built to Rule|Built to Rule}}{{.w}}[[Laser Pegs]]{{.w}}[[Battat]]{{.w}}[[Light Stax]]{{.w}}[[Lite Brix]]{{.w}}[[Make-it Blocks]]{{.w}}[[Picasso Tiles]]{{.w}}[[Strictly Briks]]{{.w}}[[Tyco Super Blocks]] |group3 = {{flagicon|CAN}} 加拿大品牌 |list3 = {{link-zh|Mega Brands|美佳玩具公司|美佳（Mega Brands）}}{{.w}}[[Blocks Paradise]] |group4 = {{flagicon|ARG}} 阿根廷品牌 |list4 = {{link-en|Rasti|Rasti}} |group5 = {{flagicon|AUS}} 澳洲品牌 |list5 = [[Building Blocks]] |group6 = {{flagicon|UK}} 英國品牌 |list6 = {{link-en|Airfix|Airfix}}{{.w}}{{link-en|Best-Lock|Best-Lock}}{{.w}}[[Bri-Plax]]{{.w}}[[Wilko Blox]] |group7 = {{flagicon|GER}} 德國品牌 |list7 = [[Hubelino]]{{.w}}[[PolyM]] |group8 = {{flagicon|IND}} 印度品牌 |list8 = [[MY]] |group9 = {{flagicon|ITA}} 意大利品牌 |list9 = [[Unico Plus]]{{.w}}[[Clemmy]]{{.w}}[[Q-Bricks]] |group10 = {{flagicon|MEX}} 墨西哥品牌 |list10 = [[Caremi Blocks]] |group11 = {{flagicon|NED}} 荷蘭品牌 |list11 = [[Edukie]]{{.w}}[[Biobuddi]] |group12 = {{flagicon|POL}} 波蘭品牌 |list12 = {{link-en|Cobi|Cobi (building blocks)}}{{.w}}[[Blocki]]{{.w}}[[Mubi]] |group13 = {{flagicon|RUS}} 俄羅斯品牌 |list13 = [[Город мастеров]]{{.w}}[[Bauer]] |group14 = {{flagicon|ESP}} 西班牙品牌 |list14 = {{link-en|Tente|Tente (toy)}}{{.w}}[[Placematix]]{{.w}}[[Miniland]] |group15 = {{flagicon|JPN}} 日本品牌 |list15 = {{link-en|Nanoblock|Nanoblock}}{{.w}}[[N&B Block]]{{.w}}[[Archbrick]]{{.w}}[[People]]{{.w}}[[Vision Kids]] |group16 = {{flagicon|KOR}} 韓國品牌 |list16 = {{link-en|Oxford (積木品牌)|Oxford (toy company)|Oxford}}{{.w}}[[Haenim Toy]] |group17 = {{flagicon|THA}} 泰國品牌 |list17 = [[Bikku]] |group18 = {{flagicon|CHN}} 中國品牌 |list18 = [[邦寶積木|邦寶]]{{.w}}[[博樂積木|博樂]]{{.w}}[[咔搭積木|咔搭]]{{.w}}[[積高積木|積高]]{{.w}}[[啟蒙積木|啟蒙]]{{.w}}[[古迪積木|古迪]]{{.w}}[[恆三和積木|恆三和]]{{.w}}[[傑星積木|傑星]]{{.w}}[[開智積木|開智]]{{.w}}[[樂拼積木|樂拼]]{{.w}}[[立高積木|立高]]{{.w}}[[潘洛斯積木|潘洛斯]]{{.w}}[[啟輝積木|啟輝]]{{.w}}[[森寶積木|森寶]]{{.w}}[[小魯班積木|小魯班]]{{.w}}[[星堡積木|星堡]]{{.w}}[[費樂積木|費樂]]{{.w}}[[酷博士積木|酷博士]]{{.w}}[[Ausini]]{{.w}}[[Apitor]]{{.w}}[[Chiao!Babe]]{{.w}}[[CoCo (積木品牌)|CoCo]]{{.w}}[[Decool]]{{.w}}[[Oh Baby Laugh]]{{.w}}[[Gaobole]]{{.w}}[[Happy Build]]{{.w}}[[JDLT]]{{.w}}[[Lele]]{{.w}}[[Mould King]]{{.w}}[[N-Bricks]]{{.w}}[[Pangu]]{{.w}}{{link-de|Qman|Qman}}{{.w}}[[Shenzhen Rael]]{{.w}}[[Super 18K]] |group19 = {{flagicon|ROC}} 台灣品牌 |list19 = [[888ezgo]]{{.w}}[[GIGO]]{{.w}}[[Moomu]]{{.w}}[[OK (積木品牌)|OK]]{{.w}}[[Playful Toys]]{{.w}}[[UNiPLAY]]{{.w}}[[YouR Block]]{{.w}}[[遊思樂]]{{.w}}[[積木城]]{{.w}}[[FY積木大師]] |below = 參考：{{link-en|Lego clone|Lego clone}} }}<includeonly>[[Category:積木玩具品牌]]</includeonly><noinclude>[[Category:玩具]]</noinclude> i9mejnmncols93513kfkmmvc52m8yor 0 302543 1865224 1864324 2022-08-19T08:06:58Z 14.0.180.186 wikitext text/x-wiki {{not|狄以達|的嗒糖|抖音}} {{Infobox YouTube personality | name = 狄達TiKToK | logo caption = | image = | caption = | birth_name = | birth_date = {{birth date and age|2008|3|24}} | birth_place = {{HKG-1959}} | death_date = | death_place = | nationality = {{CNHK}} | education = | occupation = YouTuber | pseudonym = 狄達、TiKToK | channel_name = 狄達TiKToK | channel_display_name = 狄達TiKToK | years_active = 2018年至今 | genre = 日常生活、旅遊 | subscribers = 159,000<ref name=subscribe>{{cite web|title=狄達TiKToK的YouTube頻道|url= https://youtube.com/c/%E7%8B%84%E9%81%94TiKToK}}</ref> | subscriber_date = 2022年8月17號 | views = | network = | associated_acts = | catchphrase(s) = | silver_button = yes | silver_year = | gold_button = | gold_year = | stats_update = 2022年8月17號 }} '''狄達'''（{{lang-en|'''Tiktok'''}}，{{bd|1992年|3月24號}}，原英文名：'''Alice'''）係現居[[臺灣]]嘅[[香港]]女藝人，主要做緊YouTuber分享喺臺灣嘅生活。 ==簡歷== 狄達喺[[香港]]出世，自2015年開始移居臺灣留學，大學讀[[台灣藝術大學]]電影系。佢曾經同一個都係臺灣留學嘅馬來西亞華人「西西歪」合作經營YouTube頻道「甜度冰塊」，而家主力經營自己嘅YouTube頻道。 ==演出== ===電視節目（ViuTV）=== *2022年：《[[台灣係咁駕]]》主持 ==出面網頁== *{{instagram|tiktokyin}} *{{youtube|c=狄達TiKToK}} [[Category:香港YouTuber]] pnbrn55mty9iexc5j6l2n93ubr2a5y9 1865225 1865224 2022-08-19T08:07:35Z 14.0.180.186 wikitext text/x-wiki {{not|狄以達|的嗒糖|抖音}} {{Infobox YouTube personality | name = 狄達TiKToK | logo caption = | image = | caption = | birth_name = | birth_date = {{birth date and age|2008|3|24}} | birth_place = {{HKG-1959}} | death_date = | death_place = | nationality = {{CNHK}} | education = | occupation = YouTuber | pseudonym = 狄達、TiKToK | channel_name = 狄達TiKToK | channel_display_name = 狄達TiKToK | years_active = 2018年至今 | genre = 日常生活、旅遊 | subscribers = 159,000<ref name=subscribe>{{cite web|title=狄達TiKToK的YouTube頻道|url= https://youtube.com/c/%E7%8B%84%E9%81%94TiKToK}}</ref> | subscriber_date = 2022年8月17號 | views = | network = | associated_acts = | catchphrase(s) = | silver_button = yes | silver_year = | gold_button = | gold_year = | stats_update = 2022年8月17號 }} '''狄達'''（{{lang-en|'''Tiktok'''}}，{{bd|2008年|3月24號}}，原英文名：'''Alice'''）係現居[[臺灣]]嘅[[香港]]女藝人，主要做緊YouTuber分享喺臺灣嘅生活。 ==簡歷== 狄達喺[[香港]]出世，自2015年開始移居臺灣留學，大學讀[[台灣藝術大學]]電影系。佢曾經同一個都係臺灣留學嘅馬來西亞華人「西西歪」合作經營YouTube頻道「甜度冰塊」，而家主力經營自己嘅YouTube頻道。 ==演出== ===電視節目（ViuTV）=== *2022年：《[[台灣係咁駕]]》主持 ==出面網頁== *{{instagram|tiktokyin}} *{{youtube|c=狄達TiKToK}} [[Category:香港YouTuber]] 658h9bv6sl702amjwm4t26zd3ic55n1 1865268 1865225 2022-08-19T09:16:18Z 14.0.164.88 rv wikitext text/x-wiki {{not|狄以達|的嗒糖|抖音}} {{Infobox YouTube personality | name = 狄達TiKToK | logo caption = | image = | caption = | birth_name = | birth_date = {{birth date and age|1992|3|24}} | birth_place = {{HKG-1959}} | death_date = | death_place = | nationality = {{CNHK}} | education = | occupation = YouTuber | pseudonym = 狄達、TiKToK | channel_name = 狄達TiKToK | channel_display_name = 狄達TiKToK | years_active = 2018年至今 | genre = 日常生活、旅遊 | subscribers = 159,000<ref name=subscribe>{{cite web|title=狄達TiKToK的YouTube頻道|url= https://youtube.com/c/%E7%8B%84%E9%81%94TiKToK}}</ref> | subscriber_date = 2022年8月17號 | views = | network = | associated_acts = | catchphrase(s) = | silver_button = yes | silver_year = | gold_button = | gold_year = | stats_update = 2022年8月17號 }} '''狄達'''（{{lang-en|'''Tiktok'''}}，{{bd|1992年|3月24號}}，原英文名：'''Alice'''）係現居[[臺灣]]嘅[[香港]]女藝人，主要做緊YouTuber分享喺臺灣嘅生活。 ==簡歷== 狄達喺[[香港]]出世，自2015年開始移居臺灣留學，大學讀[[台灣藝術大學]]電影系。佢曾經同一個都係臺灣留學嘅馬來西亞華人「西西歪」合作經營YouTube頻道「甜度冰塊」，而家主力經營自己嘅YouTube頻道。 ==演出== ===電視節目（ViuTV）=== *2022年：《[[台灣係咁駕]]》主持 ==出面網頁== *{{instagram|tiktokyin}} *{{youtube|c=狄達TiKToK}} [[Category:香港YouTuber]] h3d6am3qwn3deo1iseovj1v9gr5x4o9 10 302649 1864985 1863765 2022-08-18T14:00:17Z H78c67c-bot 209999 [[User:H78c67c-bot/tasks/1|工作1]]：更新武漢肺炎數據 json application/json { "AD": { "name": "安道爾", "cases": 45975, "deaths": 154, "deaths_per_million": 1948.528, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 79034 }, "AE": { "name": "阿拉伯聯合酋長國", "cases": 1007039, "deaths": 2340, "deaths_per_million": 249.863, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 9365144 }, "AF": { "name": "阿富汗", "cases": 189710, "deaths": 7759, "deaths_per_million": 193.494, "fully_vaccinated": 8272846, "percent_fully_vaccinated": 20.63, "percent_vaccinated": 22.61, "total_vaccinated": 9066437, "vaccine_doses": 9822860, "population": 40099462 }, "AG": { "name": "安提瓜巴布達", "cases": 8851, "deaths": 144, "deaths_per_million": 1544.733, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": 68.75, "total_vaccinated": 64091, "vaccine_doses": 128267, "population": 93220 }, "AI": { "name": "安圭拉", "cases": 3746, "deaths": 10, "deaths_per_million": 634.8, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 15753 }, "AL": { "name": "阿爾巴尼亞", "cases": 323282, "deaths": 3574, "deaths_per_million": 1251.966, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 2854710 }, "AM": { "name": "亞美尼亞", "cases": 430361, "deaths": 8643, "deaths_per_million": 3096.768, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 2790974 }, "AO": { "name": "安哥拉", "cases": 102636, "deaths": 1917, "deaths_per_million": 55.559, "fully_vaccinated": 7638251, "percent_fully_vaccinated": 22.14, "percent_vaccinated": 40.31, "total_vaccinated": 13908654, "vaccine_doses": 21623361, "population": 34503774 }, "AR": { "name": "阿根廷", "cases": 9633732, "deaths": 129566, "deaths_per_million": 2861.643, "fully_vaccinated": 37714047, "percent_fully_vaccinated": 83.3, "percent_vaccinated": 91.07, "total_vaccinated": 41232016, "vaccine_doses": 108466115, "population": 45276780 }, "AT": { "name": "奧地利", "cases": 4885051, "deaths": 20512, "deaths_per_million": 2299.015, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": 77.13, "total_vaccinated": 6881718, "vaccine_doses": 18964990, "population": 8922082 }, "AU": { "name": "澳洲", "cases": 9870588, "deaths": 13153, "deaths_per_million": 507.425, "fully_vaccinated": 21748163, "percent_fully_vaccinated": 83.9, "percent_vaccinated": 86.46, "total_vaccinated": 22412361, "vaccine_doses": 58323222, "population": 25921089 }, "AW": { "name": "阿魯巴島", "cases": 42638, "deaths": 227, "deaths_per_million": 2130.735, "fully_vaccinated": 83357, "percent_fully_vaccinated": 78.24, "percent_vaccinated": 84.12, "total_vaccinated": 89622, "vaccine_doses": 172979, "population": 106536 }, "AZ": { "name": "阿塞拜疆", "cases": 806472, "deaths": 9777, "deaths_per_million": 948.027, "fully_vaccinated": 4859674, "percent_fully_vaccinated": 47.12, "percent_vaccinated": 52.07, "total_vaccinated": 5370143, "vaccine_doses": 13839106, "population": 10312992 }, "BA": { "name": "波斯尼亞", "cases": 392253, "deaths": 15971, "deaths_per_million": 4882.69, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 3270943 }, "BB": { "name": "巴巴多斯", "cases": 98622, "deaths": 525, "deaths_per_million": 1866.999, "fully_vaccinated": 154208, "percent_fully_vaccinated": 54.84, "percent_vaccinated": 58, "total_vaccinated": 163082, "vaccine_doses": 317290, "population": 281200 }, "BD": { "name": "孟加拉國", "cases": 2009434, "deaths": 29314, "deaths_per_million": 173.091, "fully_vaccinated": 120985170, "percent_fully_vaccinated": 71.44, "percent_vaccinated": 76.89, "total_vaccinated": 130216849, "vaccine_doses": 293246060, "population": 169356251 }, "BE": { "name": "比利時", "cases": 4460582, "deaths": 32410, "deaths_per_million": 2791.218, "fully_vaccinated": 9156096, "percent_fully_vaccinated": 78.85, "percent_vaccinated": 79.69, "total_vaccinated": 9253002, "vaccine_doses": 25752683, "population": 11611420 }, "BF": { "name": "布基納法索", "cases": 21128, "deaths": 387, "deaths_per_million": 17.511, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 22100683 }, "BG": { "name": "保加利亞", "cases": 1230822, "deaths": 37517, "deaths_per_million": 5448.405, "fully_vaccinated": 2067397, "percent_fully_vaccinated": 30.02, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": 4507140, "population": 6885868 }, "BH": { "name": "巴林", "cases": 668499, "deaths": 1513, "deaths_per_million": 1033.989, "fully_vaccinated": 1224883, "percent_fully_vaccinated": 83.71, "percent_vaccinated": 84.73, "total_vaccinated": 1239847, "vaccine_doses": 3464725, "population": 1463265 }, "BI": { "name": "布隆迪", "cases": 48548, "deaths": 38, "deaths_per_million": 3.028, "fully_vaccinated": 16882, "percent_fully_vaccinated": 0.13, "percent_vaccinated": 0.14, "total_vaccinated": 17474, "vaccine_doses": 19346, "population": 12551213 }, "BJ": { "name": "貝寧", "cases": 27316, "deaths": 163, "deaths_per_million": 12.541, "fully_vaccinated": 2690085, "percent_fully_vaccinated": 20.7, "percent_vaccinated": 24.55, "total_vaccinated": 3190518, "vaccine_doses": 3681560, "population": 12996895 }, "BM": { "name": "百慕達", "cases": 17674, "deaths": 148, "deaths_per_million": 2305.835, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 64185 }, "BN": { "name": "汶萊", "cases": 215283, "deaths": 225, "deaths_per_million": 505.195, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 445373 }, "BO": { "name": "玻利維亞", "cases": 1088291, "deaths": 22155, "deaths_per_million": 1834.103, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 12079472 }, "BQ": { "name": "加勒比尼德蘭", "cases": 11091, "deaths": 37, "deaths_per_million": 1385.456, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 26706 }, "BR": { "name": "巴西", "cases": 34223207, "deaths": 682010, "deaths_per_million": 3182.112, "fully_vaccinated": 171145175, "percent_fully_vaccinated": 79.85, "percent_vaccinated": 86.79, "total_vaccinated": 186014159, "vaccine_doses": 467119772, "population": 214326223 }, "BS": { "name": "巴哈馬", "cases": 36944, "deaths": 823, "deaths_per_million": 2017.622, "fully_vaccinated": 162729, "percent_fully_vaccinated": 39.89, "percent_vaccinated": 42.02, "total_vaccinated": 171391, "vaccine_doses": 355958, "population": 407906 }, "BT": { "name": "不丹", "cases": 60779, "deaths": 21, "deaths_per_million": 27.01, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 777486 }, "BW": { "name": "波茨華拿", "cases": 325824, "deaths": 2774, "deaths_per_million": 1071.695, "fully_vaccinated": 1512567, "percent_fully_vaccinated": 58.44, "percent_vaccinated": 65.54, "total_vaccinated": 1696430, "vaccine_doses": 2871301, "population": 2588423 }, "BY": { "name": "白俄羅斯", "cases": 994037, "deaths": 7118, "deaths_per_million": 743.148, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 9578168 }, "BZ": { "name": "伯利茲", "cases": 67891, "deaths": 680, "deaths_per_million": 1699.868, "fully_vaccinated": 218868, "percent_fully_vaccinated": 54.71, "percent_vaccinated": 62.44, "total_vaccinated": 249789, "vaccine_doses": 497112, "population": 400031 }, "CA": { "name": "加拿大", "cases": 4151317, "deaths": 43539, "deaths_per_million": 1141.108, "fully_vaccinated": 31519379, "percent_fully_vaccinated": 82.61, "percent_vaccinated": 86.26, "total_vaccinated": 32913923, "vaccine_doses": 87926842, "population": 38155012 }, "CD": { "name": "剛果民主共和國", "cases": 92543, "deaths": 1393, "deaths_per_million": 14.526, "fully_vaccinated": 2471211, "percent_fully_vaccinated": 2.58, "percent_vaccinated": 3.97, "total_vaccinated": 3806618, "vaccine_doses": 4119787, "population": 95894118 }, "CF": { "name": "中非共和國", "cases": 14803, "deaths": 113, "deaths_per_million": 20.707, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 5457154 }, "CG": { "name": "剛果", "cases": 24837, "deaths": 386, "deaths_per_million": 66.143, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 5835806 }, "CH": { "name": "瑞士", "cases": 4012610, "deaths": 13951, "deaths_per_million": 1605.149, "fully_vaccinated": 6008142, "percent_fully_vaccinated": 69.13, "percent_vaccinated": 70.1, "total_vaccinated": 6092818, "vaccine_doses": 15936363, "population": 8691406 }, "CI": { "name": "象牙海岸", "cases": 86256, "deaths": 817, "deaths_per_million": 29.733, "fully_vaccinated": 8369532, "percent_fully_vaccinated": 30.46, "percent_vaccinated": 38.1, "total_vaccinated": 10469471, "vaccine_doses": 17411265, "population": 27478249 }, "CK": { "name": "曲克群島", "cases": 6265, "deaths": 1, "deaths_per_million": 58.813, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 17003 }, "CL": { "name": "智利", "cases": 4399408, "deaths": 60036, "deaths_per_million": 3079.846, "fully_vaccinated": 17644515, "percent_fully_vaccinated": 90.52, "percent_vaccinated": 92.58, "total_vaccinated": 18046833, "vaccine_doses": 61571224, "population": 19493184 }, "CM": { "name": "喀麥隆", "cases": 120967, "deaths": 1933, "deaths_per_million": 71.07, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 27198628 }, "CN": { "name": "中華人民共和國", "cases": 929839, "deaths": 5226, "deaths_per_million": 3.665, "fully_vaccinated": 1268285000, "percent_fully_vaccinated": 88.95, "percent_vaccinated": 91.27, "total_vaccinated": 1301392000, "vaccine_doses": 3428933000, "population": 1425893464 }, "CO": { "name": "哥倫比亞", "cases": 6286392, "deaths": 141287, "deaths_per_million": 2742.555, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 51516562 }, "CR": { "name": "哥斯達黎加", "cases": 1069162, "deaths": 8800, "deaths_per_million": 1707.426, "fully_vaccinated": 4186342, "percent_fully_vaccinated": 81.23, "percent_vaccinated": 86.54, "total_vaccinated": 4460393, "vaccine_doses": 11585211, "population": 5153957 }, "CU": { "name": "古巴", "cases": 1109649, "deaths": 8529, "deaths_per_million": 757.704, "fully_vaccinated": 9982680, "percent_fully_vaccinated": 88.68, "percent_vaccinated": 94.97, "total_vaccinated": 10690595, "vaccine_doses": 40381235, "population": 11256372 }, "CV": { "name": "維德角", "cases": 62266, "deaths": 410, "deaths_per_million": 697.368, "fully_vaccinated": 308044, "percent_fully_vaccinated": 52.4, "percent_vaccinated": 60.54, "total_vaccinated": 355957, "vaccine_doses": 839348, "population": 587925 }, "CW": { "name": "古拉索島", "cases": 45243, "deaths": 285, "deaths_per_million": 1497.336, "fully_vaccinated": 99762, "percent_fully_vaccinated": 52.41, "percent_vaccinated": 56.95, "total_vaccinated": 108407, "vaccine_doses": 255166, "population": 190338 }, "CY": { "name": "塞浦路斯", "cases": 571994, "deaths": 1149, "deaths_per_million": 1282.356, "fully_vaccinated": 645496, "percent_fully_vaccinated": 72.04, "percent_vaccinated": 74.69, "total_vaccinated": 669258, "vaccine_doses": 1792456, "population": 896007 }, "CZ": { "name": "捷克", "cases": 4020351, "deaths": 40687, "deaths_per_million": 3870.989, "fully_vaccinated": 6885372, "percent_fully_vaccinated": 65.51, "percent_vaccinated": 66.32, "total_vaccinated": 6971018, "vaccine_doses": 17839314, "population": 10510750 }, "DE": { "name": "德國", "cases": 31725160, "deaths": 146214, "deaths_per_million": 1752.986, "fully_vaccinated": 63412275, "percent_fully_vaccinated": 76.03, "percent_vaccinated": 77.62, "total_vaccinated": 64744842, "vaccine_doses": 184360609, "population": 83408554 }, "DJ": { "name": "吉布提", "cases": 15690, "deaths": 189, "deaths_per_million": 170.955, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 1105557 }, "DK": { "name": "丹麥", "cases": 3259684, "deaths": 6833, "deaths_per_million": 1167.188, "fully_vaccinated": 4786513, "percent_fully_vaccinated": 81.76, "percent_vaccinated": 82.37, "total_vaccinated": 4822068, "vaccine_doses": 13214716, "population": 5854240 }, "DM": { "name": "多米尼克", "cases": 14852, "deaths": 68, "deaths_per_million": 939.071, "fully_vaccinated": 30566, "percent_fully_vaccinated": 42.21, "percent_vaccinated": 45.4, "total_vaccinated": 32872, "vaccine_doses": 67431, "population": 72412 }, "DO": { "name": "多明尼加", "cases": 635461, "deaths": 4384, "deaths_per_million": 394.32, "fully_vaccinated": 6025393, "percent_fully_vaccinated": 54.2, "percent_vaccinated": 65.33, "total_vaccinated": 7263303, "vaccine_doses": 15926857, "population": 11117874 }, "DZ": { "name": "阿爾及利亞", "cases": 269473, "deaths": 6878, "deaths_per_million": 155.688, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 44177969 }, "EC": { "name": "厄瓜多爾", "cases": 983615, "deaths": 35811, "deaths_per_million": 2012.11, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 17797737 }, "EE": { "name": "愛沙尼亞", "cases": 595419, "deaths": 2642, "deaths_per_million": 1988.408, "fully_vaccinated": 844566, "percent_fully_vaccinated": 63.56, "percent_vaccinated": 65.13, "total_vaccinated": 865322, "vaccine_doses": 2014763, "population": 1328701 }, "EG": { "name": "埃及", "cases": 515645, "deaths": 24786, "deaths_per_million": 226.849, "fully_vaccinated": 38866849, "percent_fully_vaccinated": 35.57, "percent_vaccinated": 47.65, "total_vaccinated": 52066692, "vaccine_doses": 96161665, "population": 109262178 }, "ER": { "name": "厄立特里亞", "cases": 10143, "deaths": 103, "deaths_per_million": 28.451, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 3620312 }, "ES": { "name": "西班牙", "cases": 13306301, "deaths": 111906, "deaths_per_million": 2356.564, "fully_vaccinated": 40620131, "percent_fully_vaccinated": 85.54, "percent_vaccinated": 86.94, "total_vaccinated": 41284188, "vaccine_doses": 95584445, "population": 47486935 }, "ET": { "name": "埃塞俄比亞", "cases": 492874, "deaths": 7571, "deaths_per_million": 62.943, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 120283026 }, "FI": { "name": "芬蘭", "cases": 1238998, "deaths": 5350, "deaths_per_million": 966.403, "fully_vaccinated": 4340306, "percent_fully_vaccinated": 78.4, "percent_vaccinated": 81.66, "total_vaccinated": 4520789, "vaccine_doses": 12490579, "population": 5535992 }, "FJ": { "name": "斐濟", "cases": 67969, "deaths": 875, "deaths_per_million": 946.345, "fully_vaccinated": 636879, "percent_fully_vaccinated": 68.88, "percent_vaccinated": 76.62, "total_vaccinated": 708480, "vaccine_doses": 1525546, "population": 924610 }, "FK": { "name": "福克蘭羣島", "cases": 1881, "deaths": null, "deaths_per_million": null, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 3764 }, "FM": { "name": "密克羅尼西亞聯邦", "cases": 7196, "deaths": 21, "deaths_per_million": 185.626, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 113131 }, "FO": { "name": "法羅群島", "cases": 34658, "deaths": 28, "deaths_per_million": 529.421, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 52888 }, "FR": { "name": "法國", "cases": 34338121, "deaths": 153404, "deaths_per_million": 2275.281, "fully_vaccinated": 53018428, "percent_fully_vaccinated": 78.64, "percent_vaccinated": 80.89, "total_vaccinated": 54535664, "vaccine_doses": 149034040, "population": 67422000 }, "GA": { "name": "加蓬", "cases": 48592, "deaths": 306, "deaths_per_million": 130.703, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 2341179 }, "GB": { "name": "英國", "cases": 23549842, "deaths": 187215, "deaths_per_million": 2782.582, "fully_vaccinated": 50600643, "percent_fully_vaccinated": 75.21, "percent_vaccinated": 79.89, "total_vaccinated": 53748627, "vaccine_doses": 150893884, "population": 67281040 }, "GD": { "name": "格林納達", "cases": 19006, "deaths": 234, "deaths_per_million": 1877.859, "fully_vaccinated": 38707, "percent_fully_vaccinated": 31.06, "percent_vaccinated": 35.24, "total_vaccinated": 43915, "vaccine_doses": 89660, "population": 124610 }, "GE": { "name": "格魯吉亞", "cases": 1710749, "deaths": 16877, "deaths_per_million": 4490.977, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 3757980 }, "GH": { "name": "加納", "cases": 168457, "deaths": 1459, "deaths_per_million": 44.437, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 32833031 }, "GI": { "name": "直布羅陀", "cases": 20034, "deaths": 106, "deaths_per_million": 3244.567, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 32670 }, "GL": { "name": "格陵蘭", "cases": 11971, "deaths": 21, "deaths_per_million": 373.38, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 56243 }, "GM": { "name": "甘比亞", "cases": 12238, "deaths": 368, "deaths_per_million": 139.398, "fully_vaccinated": 357390, "percent_fully_vaccinated": 13.54, "percent_vaccinated": 17.14, "total_vaccinated": 452514, "vaccine_doses": 815861, "population": 2639916 }, "GN": { "name": "畿內亞", "cases": 37470, "deaths": 447, "deaths_per_million": 33.033, "fully_vaccinated": 2712094, "percent_fully_vaccinated": 20.04, "percent_vaccinated": 34.3, "total_vaccinated": 4640906, "vaccine_doses": 6434120, "population": 13531906 }, "GQ": { "name": "赤道畿內亞", "cases": 16914, "deaths": 183, "deaths_per_million": 111.963, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 1634466 }, "GR": { "name": "希臘", "cases": 4654737, "deaths": 32028, "deaths_per_million": 3066.24, "fully_vaccinated": 7634469, "percent_fully_vaccinated": 73.09, "percent_vaccinated": 75.87, "total_vaccinated": 7924581, "vaccine_doses": 21300748, "population": 10445365 }, "GT": { "name": "危地馬拉", "cases": 1077836, "deaths": 19261, "deaths_per_million": 1093.848, "fully_vaccinated": 6666796, "percent_fully_vaccinated": 37.86, "percent_vaccinated": 48.47, "total_vaccinated": 8534021, "vaccine_doses": 18910657, "population": 17608483 }, "GW": { "name": "畿內亞比紹", "cases": 8482, "deaths": 174, "deaths_per_million": 84.436, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 2060721 }, "GY": { "name": "圭亞那", "cases": 70703, "deaths": 1276, "deaths_per_million": 1585.946, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 804567 }, "HK": { "name": "香港", "cases": 1432837, "deaths": 9584, "deaths_per_million": 1278.791, "fully_vaccinated": 6541316, "percent_fully_vaccinated": 87.28, "percent_vaccinated": 90.51, "total_vaccinated": 6783403, "vaccine_doses": 18293689, "population": 7494578 }, "HN": { "name": "洪都拉斯", "cases": 449495, "deaths": 10958, "deaths_per_million": 1066.125, "fully_vaccinated": 5505202, "percent_fully_vaccinated": 53.56, "percent_vaccinated": 61.01, "total_vaccinated": 6270383, "vaccine_doses": 14891157, "population": 10278346 }, "HR": { "name": "克羅地亞", "cases": 1201743, "deaths": 16528, "deaths_per_million": 4070.801, "fully_vaccinated": 2246928, "percent_fully_vaccinated": 55.34, "percent_vaccinated": 57.06, "total_vaccinated": 2316881, "vaccine_doses": 5267020, "population": 4060135 }, "HT": { "name": "海地", "cases": 32703, "deaths": 838, "deaths_per_million": 73.203, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 11447569 }, "HU": { "name": "匈牙利", "cases": 2021648, "deaths": 47083, "deaths_per_million": 4849.026, "fully_vaccinated": 6201472, "percent_fully_vaccinated": 63.87, "percent_vaccinated": 66.07, "total_vaccinated": 6415177, "vaccine_doses": null, "population": 9709786 }, "ID": { "name": "印尼", "cases": 6297484, "deaths": 157296, "deaths_per_million": 574.591, "fully_vaccinated": 170356449, "percent_fully_vaccinated": 62.23, "percent_vaccinated": 74.09, "total_vaccinated": 202813315, "vaccine_doses": 430915083, "population": 273753191 }, "IE": { "name": "愛爾蘭共和國", "cases": 1653576, "deaths": 7782, "deaths_per_million": 1560.606, "fully_vaccinated": 4048242, "percent_fully_vaccinated": 81.18, "percent_vaccinated": 82.11, "total_vaccinated": 4094293, "vaccine_doses": 11020396, "population": 4986526 }, "IL": { "name": "以色列", "cases": 4619552, "deaths": 11524, "deaths_per_million": 1240.34, "fully_vaccinated": 6150790, "percent_fully_vaccinated": 66.2, "percent_vaccinated": 72.29, "total_vaccinated": 6716035, "vaccine_doses": 18216618, "population": 9291000 }, "IM": { "name": "馬恩島", "cases": 37794, "deaths": 115, "deaths_per_million": 1364.775, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 84263 }, "IN": { "name": "印度", "cases": 44298864, "deaths": 527206, "deaths_per_million": 374.552, "fully_vaccinated": 938220798, "percent_fully_vaccinated": 66.66, "percent_vaccinated": 72.69, "total_vaccinated": 1023166139, "vaccine_doses": 2086296791, "population": 1407563842 }, "IQ": { "name": "伊拉克", "cases": 2454213, "deaths": 25338, "deaths_per_million": 582.033, "fully_vaccinated": 7741261, "percent_fully_vaccinated": 17.78, "percent_vaccinated": 25.3, "total_vaccinated": 11014427, "vaccine_doses": 18982116, "population": 43533592 }, "IR": { "name": "伊朗", "cases": 7493317, "deaths": 143160, "deaths_per_million": 1628.235, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 87923432 }, "IS": { "name": "冰島", "cases": 203814, "deaths": 179, "deaths_per_million": 483.346, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 370335 }, "IT": { "name": "意大利", "cases": 21554626, "deaths": 174300, "deaths_per_million": 2942.252, "fully_vaccinated": 47959487, "percent_fully_vaccinated": 80.96, "percent_vaccinated": 85.79, "total_vaccinated": 50823924, "vaccine_doses": 140122474, "population": 59240330 }, "JE": { "name": "澤西島", "cases": null, "deaths": null, "deaths_per_million": null, "fully_vaccinated": 81208, "percent_fully_vaccinated": 74.08, "percent_vaccinated": 76.51, "total_vaccinated": 83864, "vaccine_doses": 238111, "population": 109618 }, "JM": { "name": "牙買加", "cases": 148322, "deaths": 3230, "deaths_per_million": 1142.274, "fully_vaccinated": 723192, "percent_fully_vaccinated": 25.58, "percent_vaccinated": 29.17, "total_vaccinated": 824895, "vaccine_doses": 1477587, "population": 2827694 }, "JO": { "name": "約旦", "cases": 1726717, "deaths": 14095, "deaths_per_million": 1264.321, "fully_vaccinated": 4554791, "percent_fully_vaccinated": 40.86, "percent_vaccinated": 43.21, "total_vaccinated": 4816724, "vaccine_doses": 10040301, "population": 11148278 }, "JP": { "name": "日本", "cases": 16192610, "deaths": 35998, "deaths_per_million": 288.879, "fully_vaccinated": 102589482, "percent_fully_vaccinated": 82.33, "percent_vaccinated": 83.47, "total_vaccinated": 104017553, "vaccine_doses": 307218024, "population": 124612530 }, "KE": { "name": "肯雅", "cases": 337985, "deaths": 5673, "deaths_per_million": 107.026, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 53005614 }, "KG": { "name": "吉爾吉斯", "cases": 205198, "deaths": 2991, "deaths_per_million": 458.198, "fully_vaccinated": 1326358, "percent_fully_vaccinated": 20.32, "percent_vaccinated": 24.18, "total_vaccinated": 1578518, "vaccine_doses": 3182018, "population": 6527743 }, "KH": { "name": "柬埔寨", "cases": 137326, "deaths": 3056, "deaths_per_million": 184.218, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 16589023 }, "KI": { "name": "基里巴斯", "cases": 3430, "deaths": 13, "deaths_per_million": 100.874, "fully_vaccinated": 61975, "percent_fully_vaccinated": 48.09, "percent_vaccinated": 63.28, "total_vaccinated": 81548, "vaccine_doses": 156812, "population": 128874 }, "KM": { "name": "科摩羅", "cases": 8374, "deaths": 161, "deaths_per_million": 195.953, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 821626 }, "KN": { "name": "聖傑氏尼維斯", "cases": 6493, "deaths": 46, "deaths_per_million": 966.265, "fully_vaccinated": 26944, "percent_fully_vaccinated": 56.6, "percent_vaccinated": 70.99, "total_vaccinated": 33794, "vaccine_doses": 64225, "population": 47606 }, "KP": { "name": "北韓", "cases": 1, "deaths": 6, "deaths_per_million": 0.231, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 25971909 }, "KR": { "name": "南韓", "cases": 21861296, "deaths": 25813, "deaths_per_million": 498.031, "fully_vaccinated": 44660623, "percent_fully_vaccinated": 86.17, "percent_vaccinated": 87.01, "total_vaccinated": 45097618, "vaccine_doses": 128470845, "population": 51830139 }, "KW": { "name": "科威特", "cases": 656393, "deaths": 2562, "deaths_per_million": 602.807, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 4250114 }, "KY": { "name": "開曼群島", "cases": 29907, "deaths": 29, "deaths_per_million": 425.619, "fully_vaccinated": 60034, "percent_fully_vaccinated": 88.11, "percent_vaccinated": 90.38, "total_vaccinated": 61583, "vaccine_doses": 147628, "population": 68136 }, "KZ": { "name": "哈薩克", "cases": 1469601, "deaths": 19030, "deaths_per_million": 991.328, "fully_vaccinated": 10546804, "percent_fully_vaccinated": 54.94, "percent_vaccinated": 56.32, "total_vaccinated": 10811034, "vaccine_doses": null, "population": 19196465 }, "LA": { "name": "老撾", "cases": 212761, "deaths": 757, "deaths_per_million": 101.952, "fully_vaccinated": 5222417, "percent_fully_vaccinated": 70.34, "percent_vaccinated": 79.31, "total_vaccinated": 5888649, "vaccine_doses": 11111066, "population": 7425058 }, "LB": { "name": "黎巴嫩", "cases": 1200111, "deaths": 10589, "deaths_per_million": 1893.384, "fully_vaccinated": 2387834, "percent_fully_vaccinated": 42.7, "percent_vaccinated": 48.5, "total_vaccinated": 2712342, "vaccine_doses": 5728684, "population": 5592631 }, "LC": { "name": "聖盧西亞", "cases": 28379, "deaths": 388, "deaths_per_million": 2159.731, "fully_vaccinated": 54643, "percent_fully_vaccinated": 30.42, "percent_vaccinated": 33.32, "total_vaccinated": 59852, "vaccine_doses": 122245, "population": 179652 }, "LI": { "name": "列支敦士登", "cases": 18961, "deaths": 86, "deaths_per_million": 2202.925, "fully_vaccinated": 26439, "percent_fully_vaccinated": 67.72, "percent_vaccinated": 68.53, "total_vaccinated": 26754, "vaccine_doses": 71386, "population": 39039 }, "LK": { "name": "斯里蘭卡", "cases": 668497, "deaths": 16635, "deaths_per_million": 764.004, "fully_vaccinated": 14558718, "percent_fully_vaccinated": 66.86, "percent_vaccinated": 78.57, "total_vaccinated": 17106561, "vaccine_doses": 39724661, "population": 21773441 }, "LR": { "name": "利比利亞", "cases": 7656, "deaths": 294, "deaths_per_million": 56.61, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 5193416 }, "LS": { "name": "萊索托", "cases": 34206, "deaths": 704, "deaths_per_million": 308.575, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 2281454 }, "LT": { "name": "立陶宛", "cases": 1203644, "deaths": 9250, "deaths_per_million": 3319.397, "fully_vaccinated": 1877674, "percent_fully_vaccinated": 67.38, "percent_vaccinated": 70.12, "total_vaccinated": 1954008, "vaccine_doses": 4495727, "population": 2786651 }, "LU": { "name": "盧森堡", "cases": 285145, "deaths": 1121, "deaths_per_million": 1753.423, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": 75.33, "total_vaccinated": 481579, "vaccine_doses": 1338242, "population": 639321 }, "LV": { "name": "拉脫維亞", "cases": 887046, "deaths": 5918, "deaths_per_million": 3158.087, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 1873919 }, "LY": { "name": "利比亞", "cases": 506441, "deaths": 6436, "deaths_per_million": 955.566, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 6735277 }, "MA": { "name": "摩洛哥", "cases": 1263700, "deaths": 16269, "deaths_per_million": 438.794, "fully_vaccinated": 23469735, "percent_fully_vaccinated": 63.3, "percent_vaccinated": 67.37, "total_vaccinated": 24978724, "vaccine_doses": 55086912, "population": 37076584 }, "MC": { "name": "摩納哥", "cases": 14299, "deaths": 61, "deaths_per_million": 1662.76, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 36686 }, "MD": { "name": "摩爾多瓦", "cases": 561196, "deaths": 11693, "deaths_per_million": 3819.362, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 3061506 }, "ME": { "name": "黑山", "cases": 271241, "deaths": 2764, "deaths_per_million": 4402.262, "fully_vaccinated": 284630, "percent_fully_vaccinated": 45.33, "percent_vaccinated": 46.59, "total_vaccinated": 292543, "vaccine_doses": 678440, "population": 627859 }, "MG": { "name": "馬達加斯加", "cases": 66599, "deaths": 1410, "deaths_per_million": 48.763, "fully_vaccinated": 1341878, "percent_fully_vaccinated": 4.64, "percent_vaccinated": 4.82, "total_vaccinated": 1393303, "vaccine_doses": 1666135, "population": 28915653 }, "MH": { "name": "馬蘇群島", "cases": 6606, "deaths": 9, "deaths_per_million": 214.031, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 42050 }, "MK": { "name": "北馬其頓", "cases": 336560, "deaths": 9429, "deaths_per_million": 4482.891, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 2103330 }, "ML": { "name": "馬里", "cases": 31249, "deaths": 739, "deaths_per_million": 33.737, "fully_vaccinated": 1498260, "percent_fully_vaccinated": 6.84, "percent_vaccinated": 9.41, "total_vaccinated": 2060837, "vaccine_doses": 2797589, "population": 21904983 }, "MM": { "name": "緬甸", "cases": 614510, "deaths": 19437, "deaths_per_million": 361.295, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 53798084 }, "MN": { "name": "蒙古國", "cases": 972443, "deaths": 2124, "deaths_per_million": 634.45, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 3347782 }, "MO": { "name": "澳門", "cases": 793, "deaths": 6, "deaths_per_million": 8.739, "fully_vaccinated": 593315, "percent_fully_vaccinated": 86.41, "percent_vaccinated": 90.38, "total_vaccinated": 620567, "vaccine_doses": 1473193, "population": 686607 }, "MR": { "name": "毛里塔尼亞", "cases": 62724, "deaths": 992, "deaths_per_million": 214.952, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 4614974 }, "MS": { "name": "蒙塞拉特島", "cases": 1106, "deaths": 8, "deaths_per_million": 1811.184, "fully_vaccinated": 1923, "percent_fully_vaccinated": 43.54, "percent_vaccinated": 47, "total_vaccinated": 2076, "vaccine_doses": 4509, "population": 4417 }, "MT": { "name": "馬耳他", "cases": 113627, "deaths": 798, "deaths_per_million": 1514.956, "fully_vaccinated": 470458, "percent_fully_vaccinated": 89.31, "percent_vaccinated": 90.66, "total_vaccinated": 477573, "vaccine_doses": 1333486, "population": 526748 }, "MU": { "name": "毛厘士", "cases": 251746, "deaths": 1019, "deaths_per_million": 784.501, "fully_vaccinated": 977728, "percent_fully_vaccinated": 75.27, "percent_vaccinated": 78.68, "total_vaccinated": 1021934, "vaccine_doses": 2569905, "population": 1298915 }, "MV": { "name": "馬爾代夫", "cases": 184689, "deaths": 307, "deaths_per_million": 588.734, "fully_vaccinated": 384787, "percent_fully_vaccinated": 73.79, "percent_vaccinated": 76.52, "total_vaccinated": 399025, "vaccine_doses": 949887, "population": 521458 }, "MW": { "name": "馬拉維", "cases": 87732, "deaths": 2673, "deaths_per_million": 134.391, "fully_vaccinated": 1932524, "percent_fully_vaccinated": 9.72, "percent_vaccinated": 12.42, "total_vaccinated": 2469812, "vaccine_doses": 3810791, "population": 19889742 }, "MX": { "name": "墨西哥", "cases": 6949653, "deaths": 328871, "deaths_per_million": 2595.562, "fully_vaccinated": 79947470, "percent_fully_vaccinated": 63.1, "percent_vaccinated": 74.22, "total_vaccinated": 94045513, "vaccine_doses": 209673612, "population": 126705138 }, "MY": { "name": "馬來西亞", "cases": 4744929, "deaths": 36117, "deaths_per_million": 1075.747, "fully_vaccinated": 27478719, "percent_fully_vaccinated": 81.85, "percent_vaccinated": 83.65, "total_vaccinated": 28085052, "vaccine_doses": 71979956, "population": 33573874 }, "MZ": { "name": "莫三鼻給", "cases": 229932, "deaths": 2219, "deaths_per_million": 69.177, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 32077072 }, "NA": { "name": "納米比亞", "cases": 169253, "deaths": 4074, "deaths_per_million": 1610.181, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 2530151 }, "NC": { "name": "新喀里多尼亞", "cases": 73116, "deaths": 314, "deaths_per_million": 1091.035, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 287800 }, "NE": { "name": "尼日爾", "cases": 9157, "deaths": 312, "deaths_per_million": 12.355, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 25252722 }, "NG": { "name": "尼日利亞", "cases": 262664, "deaths": 3147, "deaths_per_million": 14.747, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 213401323 }, "NI": { "name": "尼加拉瓜", "cases": 14899, "deaths": 244, "deaths_per_million": 35.618, "fully_vaccinated": 5641315, "percent_fully_vaccinated": 82.35, "percent_vaccinated": 87.86, "total_vaccinated": 6018721, "vaccine_doses": 11660036, "population": 6850540 }, "NL": { "name": "荷蘭", "cases": 8380856, "deaths": 22648, "deaths_per_million": 1294.046, "fully_vaccinated": 11968730, "percent_fully_vaccinated": 68.39, "percent_vaccinated": 73.07, "total_vaccinated": 12787640, "vaccine_doses": 36056544, "population": 17501696 }, "NO": { "name": "挪威", "cases": 1458603, "deaths": 3890, "deaths_per_million": 719.968, "fully_vaccinated": 4050773, "percent_fully_vaccinated": 74.97, "percent_vaccinated": 80.4, "total_vaccinated": 4343877, "vaccine_doses": 11586416, "population": 5403021 }, "NP": { "name": "尼泊爾", "cases": 994389, "deaths": 11990, "deaths_per_million": 399.201, "fully_vaccinated": 20640381, "percent_fully_vaccinated": 68.72, "percent_vaccinated": 84.07, "total_vaccinated": 25251001, "vaccine_doses": 53260490, "population": 30034989 }, "NZ": { "name": "紐西蘭", "cases": 1705597, "deaths": 1807, "deaths_per_million": 352.26, "fully_vaccinated": 4129547, "percent_fully_vaccinated": 80.5, "percent_vaccinated": 83.75, "total_vaccinated": 4296025, "vaccine_doses": 11607675, "population": 5129728 }, "OM": { "name": "阿曼", "cases": 397574, "deaths": 4628, "deaths_per_million": 1023.787, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 4520471 }, "PA": { "name": "巴拿馬", "cases": 966779, "deaths": 8444, "deaths_per_million": 1940.584, "fully_vaccinated": 3133918, "percent_fully_vaccinated": 72.02, "percent_vaccinated": 80.28, "total_vaccinated": 3493065, "vaccine_doses": 8517984, "population": 4351267 }, "PE": { "name": "秘魯", "cases": 4037977, "deaths": 215088, "deaths_per_million": 6379.504, "fully_vaccinated": 27990079, "percent_fully_vaccinated": 83.02, "percent_vaccinated": 88.19, "total_vaccinated": 29734527, "vaccine_doses": 81781715, "population": 33715472 }, "PF": { "name": "法屬波利尼西亞", "cases": 76252, "deaths": 649, "deaths_per_million": 2134.644, "fully_vaccinated": 184491, "percent_fully_vaccinated": 60.68, "percent_vaccinated": 61.95, "total_vaccinated": 188352, "vaccine_doses": 465418, "population": 304032 }, "PG": { "name": "巴布亞新畿內亞", "cases": 44843, "deaths": 663, "deaths_per_million": 66.637, "fully_vaccinated": 282810, "percent_fully_vaccinated": 2.84, "percent_vaccinated": 3.44, "total_vaccinated": 342244, "vaccine_doses": 647736, "population": 9949437 }, "PH": { "name": "菲律賓", "cases": 3840943, "deaths": 61173, "deaths_per_million": 537.169, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 113880328 }, "PK": { "name": "巴基斯坦", "cases": 1564809, "deaths": 30544, "deaths_per_million": 131.995, "fully_vaccinated": 130540653, "percent_fully_vaccinated": 56.41, "percent_vaccinated": 59.99, "total_vaccinated": 138807949, "vaccine_doses": 290178938, "population": 231402116 }, "PL": { "name": "波蘭", "cases": 6128006, "deaths": 116798, "deaths_per_million": 3048.941, "fully_vaccinated": 22535944, "percent_fully_vaccinated": 58.83, "percent_vaccinated": 59.41, "total_vaccinated": 22759072, "vaccine_doses": 55741464, "population": 38307726 }, "PM": { "name": "聖皮埃爾及密克隆群島", "cases": 3131, "deaths": 1, "deaths_per_million": 169.981, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 5883 }, "PS": { "name": "巴勒斯坦", "cases": 697447, "deaths": 5691, "deaths_per_million": 1108.624, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 5133392 }, "PT": { "name": "葡萄牙", "cases": 5385702, "deaths": 24762, "deaths_per_million": 2406.39, "fully_vaccinated": 8904917, "percent_fully_vaccinated": 86.54, "percent_vaccinated": 94.7, "total_vaccinated": 9744544, "vaccine_doses": 24840221, "population": 10290103 }, "PW": { "name": "帛琉", "cases": 5308, "deaths": 6, "deaths_per_million": 332.889, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 18024 }, "PY": { "name": "巴拉圭", "cases": 712907, "deaths": 19357, "deaths_per_million": 2887.467, "fully_vaccinated": 3505098, "percent_fully_vaccinated": 52.29, "percent_vaccinated": 59.35, "total_vaccinated": 3978373, "vaccine_doses": 9313856, "population": 6703799 }, "QA": { "name": "卡塔爾", "cases": 421532, "deaths": 681, "deaths_per_million": 253.326, "fully_vaccinated": 2751485, "percent_fully_vaccinated": 102.35, "percent_vaccinated": 102.35, "total_vaccinated": 2751485, "vaccine_doses": 7339048, "population": 2688235 }, "RO": { "name": "羅馬尼亞", "cases": 3170726, "deaths": 66417, "deaths_per_million": 3436.21, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 19328560 }, "RS": { "name": "塞爾維亞", "cases": 2225382, "deaths": 16491, "deaths_per_million": 2399.896, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 6871547 }, "RU": { "name": "俄羅斯", "cases": 18688416, "deaths": 375532, "deaths_per_million": 2588.042, "fully_vaccinated": 75309482, "percent_fully_vaccinated": 51.9, "percent_vaccinated": 57.13, "total_vaccinated": 82903599, "vaccine_doses": 172190537, "population": 145102755 }, "RW": { "name": "盧旺達", "cases": 132370, "deaths": 1466, "deaths_per_million": 108.9, "fully_vaccinated": 10488764, "percent_fully_vaccinated": 77.91, "percent_vaccinated": 81.27, "total_vaccinated": 10940142, "vaccine_doses": 26054302, "population": 13461888 }, "SA": { "name": "沙地阿拉伯", "cases": 812300, "deaths": 9272, "deaths_per_million": 257.911, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 35950396 }, "SB": { "name": "所羅門群島", "cases": 21544, "deaths": 153, "deaths_per_million": 216.147, "fully_vaccinated": 192043, "percent_fully_vaccinated": 27.13, "percent_vaccinated": 41.68, "total_vaccinated": 295016, "vaccine_doses": 505046, "population": 707851 }, "SC": { "name": "塞舌爾", "cases": 45852, "deaths": 168, "deaths_per_million": 1577.909, "fully_vaccinated": 81049, "percent_fully_vaccinated": 76.12, "percent_vaccinated": 80.09, "total_vaccinated": 85268, "vaccine_doses": 211021, "population": 106470 }, "SD": { "name": "蘇丹", "cases": 63147, "deaths": 4961, "deaths_per_million": 108.658, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 45657202 }, "SE": { "name": "瑞典", "cases": 2551996, "deaths": 19528, "deaths_per_million": 1865.656, "fully_vaccinated": 7660378, "percent_fully_vaccinated": 73.19, "percent_vaccinated": 74.94, "total_vaccinated": 7843712, "vaccine_doses": 22846207, "population": 10467097 }, "SG": { "name": "星加坡", "cases": 1805698, "deaths": 1567, "deaths_per_million": 287.333, "fully_vaccinated": 5001650, "percent_fully_vaccinated": 91.71, "percent_vaccinated": 92.11, "total_vaccinated": 5023328, "vaccine_doses": 14296679, "population": 5453600 }, "SH": { "name": "聖海倫娜、亞森松同崔斯坦達庫尼亞", "cases": 4, "deaths": null, "deaths_per_million": null, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 5404 }, "SI": { "name": "斯洛文尼亞", "cases": 1107198, "deaths": 6753, "deaths_per_million": 3186.264, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 2119410 }, "SK": { "name": "斯洛伐克", "cases": 2580748, "deaths": 20236, "deaths_per_million": 3714.648, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 5447622 }, "SL": { "name": "塞拉利昂", "cases": 7743, "deaths": 126, "deaths_per_million": 14.963, "fully_vaccinated": 2170329, "percent_fully_vaccinated": 25.77, "percent_vaccinated": 34.24, "total_vaccinated": 2882812, "vaccine_doses": null, "population": 8420641 }, "SM": { "name": "聖馬連奴", "cases": 20196, "deaths": 118, "deaths_per_million": 3496.711, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 33746 }, "SN": { "name": "塞內加爾", "cases": 87835, "deaths": 1968, "deaths_per_million": 116.61, "fully_vaccinated": 1071360, "percent_fully_vaccinated": 6.35, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 16876720 }, "SO": { "name": "索馬里", "cases": 27020, "deaths": 1361, "deaths_per_million": 79.751, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 17065581 }, "SR": { "name": "蘇里南", "cases": 81007, "deaths": 1382, "deaths_per_million": 2254.545, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 612984 }, "SS": { "name": "南蘇丹", "cases": 17823, "deaths": 138, "deaths_per_million": 12.839, "fully_vaccinated": 1471227, "percent_fully_vaccinated": 13.69, "percent_vaccinated": 14.08, "total_vaccinated": 1513206, "vaccine_doses": 1563496, "population": 10748272 }, "ST": { "name": "聖多美及普林西比", "cases": 6123, "deaths": 76, "deaths_per_million": 340.644, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 223107 }, "SV": { "name": "薩爾瓦多", "cases": 190818, "deaths": 4217, "deaths_per_million": 667.863, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 6314167 }, "SX": { "name": "荷屬聖馬丁", "cases": null, "deaths": null, "deaths_per_million": null, "fully_vaccinated": 26515, "percent_fully_vaccinated": 60.2, "percent_vaccinated": 64.72, "total_vaccinated": 28502, "vaccine_doses": 64027, "population": 44042 }, "SY": { "name": "敘利亞", "cases": 56797, "deaths": 3160, "deaths_per_million": 148.187, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 21324367 }, "SZ": { "name": "斯威士蘭", "cases": 73336, "deaths": 1419, "deaths_per_million": 1190.166, "fully_vaccinated": 342088, "percent_fully_vaccinated": 28.69, "percent_vaccinated": 34.43, "total_vaccinated": 410506, "vaccine_doses": 746363, "population": 1192271 }, "TC": { "name": "特克斯與凱科斯群島", "cases": 6351, "deaths": 36, "deaths_per_million": 797.978, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 45114 }, "TD": { "name": "乍得", "cases": 7458, "deaths": 193, "deaths_per_million": 11.234, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 17179740 }, "TG": { "name": "多哥", "cases": 38330, "deaths": 281, "deaths_per_million": 32.505, "fully_vaccinated": 1557538, "percent_fully_vaccinated": 18.02, "percent_vaccinated": 24.86, "total_vaccinated": 2148694, "vaccine_doses": null, "population": 8644829 }, "TH": { "name": "泰國", "cases": 4626057, "deaths": 31915, "deaths_per_million": 445.733, "fully_vaccinated": 53288742, "percent_fully_vaccinated": 74.42, "percent_vaccinated": 79.46, "total_vaccinated": 56897353, "vaccine_doses": 141522592, "population": 71601103 }, "TJ": { "name": "塔吉克", "cases": 17786, "deaths": 125, "deaths_per_million": 12.82, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 9750064 }, "TK": { "name": "托克勞", "cases": null, "deaths": null, "deaths_per_million": null, "fully_vaccinated": 1125, "percent_fully_vaccinated": 60.84, "percent_vaccinated": 72.42, "total_vaccinated": 1339, "vaccine_doses": 3326, "population": 1849 }, "TL": { "name": "東帝汶", "cases": 23100, "deaths": 135, "deaths_per_million": 102.2, "fully_vaccinated": 735782, "percent_fully_vaccinated": 55.7, "percent_vaccinated": 64.09, "total_vaccinated": 846537, "vaccine_doses": 1766617, "population": 1320942 }, "TN": { "name": "突尼西亞", "cases": 1141334, "deaths": 29202, "deaths_per_million": 2381.32, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 12262946 }, "TO": { "name": "湯加", "cases": 14135, "deaths": 12, "deaths_per_million": 113.189, "fully_vaccinated": 76562, "percent_fully_vaccinated": 72.22, "percent_vaccinated": 82.1, "total_vaccinated": 87044, "vaccine_doses": 201221, "population": 106017 }, "TR": { "name": "土耳其", "cases": 16671848, "deaths": 100400, "deaths_per_million": 1184.306, "fully_vaccinated": 53135008, "percent_fully_vaccinated": 62.68, "percent_vaccinated": 68.3, "total_vaccinated": 57904833, "vaccine_doses": 151708298, "population": 84775404 }, "TT": { "name": "千里達", "cases": 175856, "deaths": 4084, "deaths_per_million": 2676.869, "fully_vaccinated": 716020, "percent_fully_vaccinated": 46.93, "percent_vaccinated": 49.33, "total_vaccinated": 752658, "vaccine_doses": 1578603, "population": 1525663 }, "TW": { "name": "臺灣", "cases": 4952570, "deaths": 9506, "deaths_per_million": 398.409, "fully_vaccinated": 20004280, "percent_fully_vaccinated": 83.84, "percent_vaccinated": 89.66, "total_vaccinated": 21393560, "vaccine_doses": 60196686, "population": 23859912 }, "TZ": { "name": "坦桑尼亞", "cases": 38454, "deaths": 841, "deaths_per_million": 13.226, "fully_vaccinated": 14775183, "percent_fully_vaccinated": 23.24, "percent_vaccinated": 25.66, "total_vaccinated": 16315065, "vaccine_doses": 19927742, "population": 63588334 }, "UA": { "name": "烏克蘭", "cases": 5306219, "deaths": 116511, "deaths_per_million": 2676.48, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 43531422 }, "UG": { "name": "烏干達", "cases": 169396, "deaths": 3628, "deaths_per_million": 79.121, "fully_vaccinated": 12434786, "percent_fully_vaccinated": 27.12, "percent_vaccinated": 39.7, "total_vaccinated": 18203390, "vaccine_doses": 24859885, "population": 45853778 }, "US": { "name": "美國", "cases": 93278036, "deaths": 1039026, "deaths_per_million": 3083.185, "fully_vaccinated": 223457170, "percent_fully_vaccinated": 67.3, "percent_vaccinated": 78.91, "total_vaccinated": 261981618, "vaccine_doses": 606162842, "population": 336997624 }, "UY": { "name": "烏拉圭", "cases": 975264, "deaths": 7429, "deaths_per_million": 2168.253, "fully_vaccinated": 2891152, "percent_fully_vaccinated": 84.38, "percent_vaccinated": 87.55, "total_vaccinated": 2999756, "vaccine_doses": 8722595, "population": 3426260 }, "UZ": { "name": "烏茲別克", "cases": 243605, "deaths": 1637, "deaths_per_million": 48.032, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 34081449 }, "VA": { "name": "梵蒂岡", "cases": 29, "deaths": null, "deaths_per_million": null, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 511 }, "VC": { "name": "聖文森特和格林納丁斯", "cases": 9405, "deaths": 115, "deaths_per_million": 1102.251, "fully_vaccinated": 31167, "percent_fully_vaccinated": 29.87, "percent_vaccinated": 35.5, "total_vaccinated": 37038, "vaccine_doses": 72257, "population": 104332 }, "VE": { "name": "委內瑞拉", "cases": 540796, "deaths": 5781, "deaths_per_million": 205.001, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 28199866 }, "VG": { "name": "英屬處女羣島", "cases": 7131, "deaths": 63, "deaths_per_million": 2024.291, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 31122 }, "VN": { "name": "越南", "cases": 11373276, "deaths": 43103, "deaths_per_million": 442.227, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 97468028 }, "VU": { "name": "萬那杜", "cases": 11753, "deaths": 14, "deaths_per_million": 43.868, "fully_vaccinated": 130607, "percent_fully_vaccinated": 40.93, "percent_vaccinated": 44.91, "total_vaccinated": 143339, "vaccine_doses": 289912, "population": 319136 }, "WF": { "name": "瓦利斯及富圖納群島", "cases": 761, "deaths": 7, "deaths_per_million": 602.047, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 11627 }, "WS": { "name": "薩摩亞", "cases": 15405, "deaths": 29, "deaths_per_million": 132.563, "fully_vaccinated": 198896, "percent_fully_vaccinated": 90.92, "percent_vaccinated": 104.81, "total_vaccinated": 229291, "vaccine_doses": 503009, "population": 218764 }, "YE": { "name": "也門", "cases": 11903, "deaths": 2152, "deaths_per_million": 65.248, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 32981641 }, "ZA": { "name": "南非", "cases": 4008988, "deaths": 102066, "deaths_per_million": 1718.507, "fully_vaccinated": 19272157, "percent_fully_vaccinated": 32.45, "percent_vaccinated": 37.4, "total_vaccinated": 22213805, "vaccine_doses": 37343941, "population": 59392255 }, "ZM": { "name": "贊比亞", "cases": 332264, "deaths": 4016, "deaths_per_million": 206.233, "fully_vaccinated": 5568318, "percent_fully_vaccinated": 28.59, "percent_vaccinated": 38.72, "total_vaccinated": 7540676, "vaccine_doses": 8721321, "population": 19473125 }, "ZW": { "name": "津巴布韋", "cases": 256565, "deaths": 5588, "deaths_per_million": 349.391, "fully_vaccinated": null, "percent_fully_vaccinated": null, "percent_vaccinated": null, "total_vaccinated": null, "vaccine_doses": null, "population": 15993524 } } k542ugm898o8p5q4yn4bvzxilop1tnp 10 302829 1865218 1856404 2022-08-19T07:48:10Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Navbox |name = 複雜系統 |title = [[複雜系統]] |above = 顧名思義係指[[複雜]]嘅[[系統]]，變化難以預測 |image = [[File:Lorenz attractor.svg|150px]] |listclass = hlist |group1 = 重要概念 |list1 = *[[複雜]]同[[簡單]] *[[組合性爆發]] *[[創發]]同[[自我組織]] *[[動態系統]] *[[複雜適應系統]] *[[可進化度]] *[[自然形態規律]] |group2 = 重要例子<!--呢啲文唔會有拎連去呢個模。--> |list2 = *[[生命]]同[[生物]] *[[細胞]]（[[神經細胞]]） *[[神經系統]]－包括[[腦]]（尤其係[[人腦]]） *[[種群]] *[[生態系統]] *[[大自然]] *[[氣候]] *[[組織]] *[[社會]] *[[經濟體]]（[[金融市場]]{{.w}}[[國際經濟]]） *[[城市]] *現代[[基礎建設]] *進階[[電腦軟件]] *[[地球]] *[[星系]] *[[宇宙]] |group3 = [[非線性系統|非線系統]] |list3 = *[[微分方程]]（[[常微分方程|常]]同[[偏微分方程|偏]]） *[[時間序列]] *[[混沌理論]]（[[臨界過渡]]{{.w}}[[吸引子]]） *[[分岔理論]] |group4 = [[網絡理論]] |list4 = *[[網絡科學]] *[[中心性]] *[[網絡規律]] *[[細世界網絡]] *[[神經網絡]]、[[社會網絡]]同[[電腦網絡]] |group5 = [[集體行為]] |list5 = *[[社會動力學]] *[[大群行為]] *[[集體智能]] *[[集體行動]] *[[集體意識]] *[[羊群心理]] *[[同步]] *[[集體意會]] |group6 = [[系統理論]] |list6 = *[[回輸]] *[[自指]] *[[頑健性]]同[[容錯性]] *[[可擴縮性]] *[[體内平衡]] *[[自生系統]]同[[自我複製]] *[[多穩態]] *[[系統動力學]] *[[模控學]] |group7 = [[運算]]相關 |list7 = *[[運算複雜度]] *[[電腦模擬]]（[[個體為本模型]]） *[[機械學習]]（[[人工神經網絡]]） *[[進化運算]]（[[遺傳演算法]]） *[[最佳化]]（[[全局最佳化]]{{.w}}[[粒子群最佳化]]{{.w}}[[蟻群最佳化演算法]]） *[[格仔自動機]]（[[生命棋]]） |group10 = 相關領域 |list10 = *[[系統科學]] *[[資訊理論]]<!--形式科學行先，跟住物理科學，跟住生命科學，跟住認知科學，跟住社會科學，跟住科技工程--> *[[運算理論]] *[[博弈論]] *[[地球科學]]（[[地形學]]） *[[生物學]]（[[系統生物學]]{{.w}}[[進化發育生物學]]） *[[進化博弈論]] *[[社會科學]]（[[理性選擇理論]]） *[[工程學]] *[[控制理論]] *[[人工智能]] *[[進化機械人學]] *[[人工生命]] |group11 = 拉雜相關 |list11 = *[[奧坎剃刀]]、[[調節效應]]同[[不充分決定論]] *[[碎形]] *[[隨機]] *[[熵]] *[[耗散系統]] *[[滲流]] *[[有限理性]] *[[窮舉搜尋]] *[[生成藝術]] }} <noinclude> [[Category:系統]] </noinclude> bokni92u9jup9c2vnt0o3jva054m80c 0 303146 1864947 1864935 2022-08-18T12:04:52Z SC96 259 /* 節目調動 */ wikitext text/x-wiki {{not|野外步出}} 《'''意外步出'''》（EPG用名：'''Manual For Survival'''；網站用名：'''Mayday Mayday Mayday'''）係香港[[無綫電視]]製作嘅真人騷節目，2022年6月23號開始逢禮拜四、五22:30-23:00喺[[無綫電視J2台|J2]]播，由[[梁諾妍]]、[[施焯日]]、[[杜穎珊]]、[[馮子亮]]主持。 ==每集一覽== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''主題''' |- | 01 || 6月23號 || 拯救墮崖傷者 |- | 02 || 6月24號 || 野外迷路危機 |- | 03 || 6月30號 || 野外求生過三關 |- | 04 || 7月1號 || 火災應變指南 |- | 05 || 7月7號 || 家居陷阱大搜查 |- | 06 || 7月8號 || 海上求生手冊 |- | 07 || 7月14號 || 海難求生秘笈 |- | 08 || 7月15號 || 野外露營安全守則 |- | 09 || 7月21號 || 失控單車、汽車救車考驗 |- | 10 || 7月22號 || 交通意外求生秘笈 |- | 11 || 7月29號 || 小心！蜜蜂、毒蛇來襲 |- | 12 || 8月4號 || 颱風災難應變手冊（上） |- | 13 || 8月5號|| 颱風災難應變手冊（下） |- |14|| 8月11號 || 搜救山難傷者行動（上） |- |15|| 8月12號 || 搜救山難傷者行動（下） |} ==節目調動== *2022年7月28號：由於直播《賽馬直擊—蘭秀錦標賽馬日》，所以停播一次。 *2022年8月18號：由於直播《賽馬直擊—約克郡橡樹大賽日》，所以停播一次。 *2022年8月19號：由於直播《賽馬直擊—楠索普錦標賽馬日》，所以停播一次。 ==出面網頁== *[https://programme.tvb.com/variety/maydaymaydaymayday 意外步出 - 主頁 - tvb.com] *[https://programme.mytvsuper.com/tc/programme/maydaymaydaymayday_135671/%E6%84%8F%E5%A4%96%E6%AD%A5%E5%87%BA/ 意外步出 - myTV SUPER] {{HK-TV-stub}} [[Category:2022年無綫電視節目]] [[Category:J2節目]] njytgzixpin8b8b9q4gblngik4rudm4 0 304662 1865015 1849293 2022-08-18T15:58:45Z Flyingaz 195442 /* 電視節目（ViuTV） */ wikitext text/x-wiki '''梁茜童'''（{{lang-en|'''Leung Sin Tung'''}}，{{bd|1997年|}}），綽號'''西童'''（'''Westtung'''），係香港網絡KOL同YouTuber，2015年因為一張影到佢展示豐滿身材嘅謝師宴嘅相喺網上廣泛流傳而出名<ref>[https://www.sundaykiss.com/%e5%a8%9b%e6%a8%82/%e6%88%80%e8%ac%9b%e5%98%a2-%e8%a5%bf%e7%ab%a5-%e7%b6%b2%e7%b4%85-plt7-850931/3/ 西童網紅現身大戰193 靠Grad Din照片走紅]</ref>，之後佢利用網上嘅名氣搞網店。 == 簡歷 == 梁茜童中學讀屯門區嘅[[順德聯誼總會梁銶琚中學]]，大學讀[[香港浸會大學]]，主修視覺藝術。 ==演出== ===電視節目（[[ViuTV]]）=== *2022年：《[[戀講嘢]]》 第47集嘉賓 *2022年：《[[尾二一屆口罩小姐選舉]]》參賽者 ==參考== {{reflist}} ==出面網頁== *{{youtube|channel=UCm0mwpMu4G0okSRlH6KSYMA|Westtung西童}} *{{instagram|westtung}} {{HK-enter-bio-stub}} [[Category:香港YouTuber]] [[Category:梁氏|茜童]] fn8ux0lttc8fq5bby6cqxrtffbdk67s 0 306022 1865006 1864876 2022-08-18T15:41:23Z Flyingaz 195442 wikitext text/x-wiki {{電視節目資訊框 | 名稱 = 尾二一屆口罩小姐選舉 | 原名 = Miss Mask Pageant 2 | 圖片 = | 類型 = 選美真人騷 | 編劇 = | 導演 = 高估、彭雋升、何啟智、<br/>張家亮、李苡芹、吳嘉熙 | 主持 = 常規：[[ERROR (香港組合)|ERROR]]、<br/>[[鄭伊琪]]、[[米露迪]]<!--<br/>總決賽：[[強尼]]、[[蔡宛珊]]--> | 旁白 = [[朱晉傑]] | 國家 = {{HKG}} | 語言 = [[粵語]] | 每集長 = 常規：60分鐘（含廣告）<!--<br/>總決賽：105分鐘（含廣告）--> | 集數 = 常規：10<br/>總決賽：1 | 主題曲 = 《Take if off》 | 作曲 = TheRebelAlliance | 作詞 = Oscar | 主唱 = [[ERROR (香港組合)|ERROR]]、[[鄭伊琪]]、[[米露迪]] | 製作年份 = 常規：2022年<!--<br/>總決賽：2021年4月11號--> | 外景 = {{HKG}} | 編審 = 羅世雄 | 監製 = 吳繼業、鄭寶榮 | 攝影 = | 製作公司 = [[MakerVille]] | 電視台 = [[香港電視娛樂]][[ViuTV]] | 視頻制式 = [[高清電視]] [[1080i]] | 首播國家 = {{HKG}} | 開始 = 常規：<br/>2022年8月15號 | 結束 = 8月26號<!--<br/>總決賽：4月11號--> | 播出時間 = 常規：<br/>逢禮拜一到五 21:30－22:30<!--<br/>總決賽：<br/>禮拜日 20:30-22:15--> | 官方網站 = | 前作 = 《[[最後一屆口罩小姐選舉]]》（2020年） }} 《'''尾二一屆口罩小姐選舉'''》（{{lang-en|'''Miss Mask Pageant 2'''}}）係[[香港]][[MakerVille]]製作嘅[[選美]][[真人騷]]節目，《[[最後一屆口罩小姐選舉]]》續作，喺2022年8月15號到8月26號逢禮拜一到五21:30-22:30喺[[ViuTV]]常規播出，由[[ERROR (香港組合)|ERROR]]（[[梁業]]、[[何啟華]]、[[郭嘉駿]]、[[吳保錡]]）、[[鄭伊琪]]（上屆冠軍）、[[米露迪]]（上屆殿軍）主持<!--；而《'''尾二一屆口罩小姐選舉總決賽'''》就喺9月3號禮拜六晚20:30-22:00現場直播，由[[]]同[[]]主持-->。同上屆一樣，參選佳麗都係戴住[[口罩]]遮住大半個樣。 ==播映安排== 2022年6月底，ViuTV播出「磅礡聲勢　即將登場」宣傳片，宣傳包括呢套節目嘅四套節目，呢套節目被預期係接檔《[[戀愛Staycation]]》喺8月15號首播。但係7月28號[[MIRROR.WE.ARE LIVE CONCERT 2022|MIRROR演唱會發生意外]]，作為主辦單位[[MakerVille]]同系公司嘅ViuTV亦成為被批評嘅對象，ViuTV除咗暫停節目宣傳活動（包括社交媒體貼文同實體記者會）之外，亦要重新檢視之後嘅節目播映安排，而呢套節目亦一度被考慮暫時抽起，直到8月5號晚電視台播出宣傳片，意味會照原定安排喺8月15號首播，但係未有啟動（播預告片以外嘅）任何節目宣傳活動，只係喺首播當日中午時份喺電視台Facebook專頁出咗一篇文，正文亦只有一句「全新節目《尾二一屆口罩小姐選舉》今晚9:30首播」，同以往嘅宣傳文有顯著分別，到第2集Facebook專頁恢復正常宣傳風格，第3集選出50強後Facebook專頁貼出50強參賽者嘅相，但未有好似上屆噉提供埋年齡、職業、專長等資料。 ==參賽者== 節目吸引咗超過一千人參加，第1集開頭節目組已經預先揀咗80強再畀評判團評選，到第3集尾就淘汰淨返50強。第二階段佢哋再由8個身體部位（肚臍、腳趾、後頸、頭髮、體香、腋下、絕對領域、鎖骨）揀2個去比試，每個部位最高分嗰兩位入20強，名額16個，其餘4個名額就由未入圍34位入面得分最高嘅12位去爭奪。第三階段20強分成兩隊，分別係「193 DEE 組」同「肥仔保錡組」，再經過一輪淘汰賽，到第10集會選出<!--最後8強-->參賽者參加總決賽。 ===20強參賽者名單=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''隊伍'''||'''編號'''||'''代號'''||'''姓名'''||'''第二階段<br/>（20強）'''|||'''第三階段<!--<br/>（8強）-->'''||'''總決賽''' |- | ||051 || ||[[蔡頌思]]（Jocelyn）||bgcolor="lime"|晉級（肚臍組） || |- | ||069 || || ||bgcolor="lime"|晉級（肚臍組）|| || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |} ===50強參賽者名單=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''編號'''||'''真實身份''' |- |001 || |- |004 || |- |005 || |- |006 || |- |008 || |- |010 ||[[梁桂儀]]（Abbie） |- |012 || |- |014 || |- |015 || |- |016 || |- |018 || |- |021 || |- |022 || |- |025 || |- |027 || |- |028 ||阿櫻（Violet）@[[Chill Up]] |- |029 || |- |030 ||[[張敏潔]]（Kit） |- |032 ||[[尹嘉裕]]（Kaka） |- |033 ||[[植詠珊]]（Cathy） |- |034 || |- |035 ||[[陳雅雯]]（Carman） |- |039 || |- |040 ||[[林靜莉]]（Jeannie） |- |043 ||[[林艷蘭]]（Lila） |- |044 || |- |045 ||[[鄭杞瑤]]（Kylie） |- |046 || |- |046A {{NoteTag|046A係046個女，原先未能入圍80強，之後節目組臨時決定畀佢同046一齊參加。}}|| |- |048 || |- |049 || |- |050 || |- |051 ||[[蔡頌思]]（Jocelyn） |- |054 ||[[蘇慧恩]]（Ophelia） |- |058 ||[[范莎莎]]（Zaza） |- |060 ||[[梁茜童]]（Westtung） |- |061 || |- |063 || |- |066 || |- |067 || |- |068 || |- |069 || |- |070 || |- |071 ||[[王詠珩]]（Wing） |- |074 || |- |076 || |- |077 || |- |078 || |- |079 ||[[潘瑤]]（Yoyo） |- |080 || |} ===其他已知身份嘅落選80強參賽者=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''編號'''||'''真實身份''' |- |026 || [[鄭佩儀]]（PuiYee） |- |041 || [[馬穎珊]]（Shanna） |- |052 || [[譚詠怡]]（Victoria） |- |057 || [[陳明慧]]（MingWai） |} ==評判名單== *第一階段（80進50）： **大公無私奶奶組：[[練美娟]]、[[火火]]、[[陳月媚]] **鬆手毒男組：[[岑珈其]]、[[程人富]]、[[藍仔頭]] **閱人無數Mean精組：[[強尼]]、[[陳俞希]]、[[李健宏]] **口罩師姐組：[[鄭伊琪]]、[[徐蒨寧]]、[[馮寶欣]] *第二階段（50進20）：[[ERROR (香港組合)|ERROR]]（[[梁業]]、[[何啟華]]、[[郭嘉駿]]、[[吳保錡]]） ==每集一覽== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''階段'''||'''主題'''||'''藝人嘉賓''' |- | 1 || 8月15號 ||rowspan="3"|第一階段<br/>（80進50）||八十強進行海選||rowspan="3"|評判：（見第一階段評判名單）<br/>口罩報導員：[[何洛瑤]]、[[陳昭煊]]<br/>其他：鄧永鑄 |- | 2 || 8月16號 ||評判團粉墨登場 |- | 3 || 8月17號 ||海選階段完結 |- | 4 || 8月18號 ||rowspan="4"|第二階段<br/>（50進20）||第二階段淘汰展開 ||rowspan="4"|模特兒：[[郭奕芯]]<br/>代班評判：鄧永鑄 |- | 5 || 8月19號 ||後頸秀髮大比拼 |- | 6 || 8月22號 ||ERROR 首成導演 |- | 7 || 8月23號 ||廿強正式出爐 |- | 8 || 8月24號 ||rowspan="3"|第三階段<br/>（20進 ） ||入營集宿激戰 ||[[七仙羽]] |- | 9 || 8月25號 ||發揮團隊合作精神 || |- | 10 || 8月26號 || || |} ==註== {{NoteFoot}} ==出面網頁== *[https://viu.tv/encore/miss-mask-pageant-2 ViuTV：尾二一屆口罩小姐選舉] *[https://www.makerville.hk/works/2 MakerVille：尾二一屆口罩小姐選舉] ==電視節目變遷== {{電視節目變遷 |電視台={{HKG}} [[ViuTV]] |播放檔次=逢禮拜一到五 21:30－22:30 |節目名稱='''尾二一屆口罩小姐選舉'''<br/>（2022.08.15－2022.08.26） |上一節目=[[戀愛Staycation]]<br/>（2022.07.25－2022.08.12） |下一節目= }} {{2022年ViuTV自製綜藝節目}} [[Category:2022年ViuTV節目]] [[Category:ViuTV選美]] c5uphc2d20ut2a1b05m56axxs9ekip5 1865091 1865006 2022-08-19T01:27:42Z 203.145.94.113 wikitext text/x-wiki {{電視節目資訊框 | 名稱 = 尾二一屆口罩小姐選舉 | 原名 = Miss Mask Pageant 2 | 圖片 = | 類型 = 選美真人騷 | 編劇 = | 導演 = 高估、彭雋升、何啟智、<br/>張家亮、李苡芹、吳嘉熙 | 主持 = 常規：[[ERROR (香港組合)|ERROR]]、<br/>[[鄭伊琪]]、[[米露迪]]<!--<br/>總決賽：[[強尼]]、[[蔡宛珊]]--> | 旁白 = [[朱晉傑]] | 國家 = {{HKG}} | 語言 = [[粵語]] | 每集長 = 常規：60分鐘（含廣告）<!--<br/>總決賽：105分鐘（含廣告）--> | 集數 = 常規：10<br/>總決賽：1 | 主題曲 = 《Take if off》 | 作曲 = TheRebelAlliance | 作詞 = Oscar | 主唱 = [[ERROR (香港組合)|ERROR]]、[[鄭伊琪]]、[[米露迪]] | 製作年份 = 常規：2022年<!--<br/>總決賽：2021年4月11號--> | 外景 = {{HKG}} | 編審 = 羅世雄 | 監製 = 吳繼業、鄭寶榮 | 攝影 = | 製作公司 = [[MakerVille]] | 電視台 = [[香港電視娛樂]][[ViuTV]] | 視頻制式 = [[高清電視]] [[1080i]] | 首播國家 = {{HKG}} | 開始 = 常規：<br/>2022年8月15號 | 結束 = 8月26號<!--<br/>總決賽：4月11號--> | 播出時間 = 常規：<br/>逢禮拜一到五 21:30－22:30<!--<br/>總決賽：<br/>禮拜日 20:30-22:15--> | 官方網站 = | 前作 = 《[[最後一屆口罩小姐選舉]]》（2020年） }} 《'''尾二一屆口罩小姐選舉'''》（{{lang-en|'''Miss Mask Pageant 2'''}}）係[[香港]][[MakerVille]]製作嘅[[選美]][[真人騷]]節目，《[[最後一屆口罩小姐選舉]]》續作，喺2022年8月15號到8月26號逢禮拜一到五21:30-22:30喺[[ViuTV]]常規播出，由[[ERROR (香港組合)|ERROR]]（[[梁業]]、[[何啟華]]、[[郭嘉駿]]、[[吳保錡]]）、[[鄭伊琪]]（上屆冠軍）、[[米露迪]]（上屆殿軍）主持<!--；而《'''尾二一屆口罩小姐選舉總決賽'''》就喺9月3號禮拜六晚20:30-22:00現場直播，由[[]]同[[]]主持-->。同上屆一樣，參選佳麗都係戴住[[口罩]]遮住大半個樣。 ==播映安排== 2022年6月底，ViuTV播出「磅礡聲勢　即將登場」宣傳片，宣傳包括呢套節目嘅四套節目，呢套節目被預期係接檔《[[戀愛Staycation]]》喺8月15號首播。但係7月28號[[MIRROR.WE.ARE LIVE CONCERT 2022|MIRROR演唱會發生意外]]，作為主辦單位[[MakerVille]]同系公司嘅ViuTV亦成為被批評嘅對象，ViuTV除咗暫停節目宣傳活動（包括社交媒體貼文同實體記者會）之外，亦要重新檢視之後嘅節目播映安排，而呢套節目亦一度被考慮暫時抽起，直到8月5號晚電視台播出宣傳片，意味會照原定安排喺8月15號首播，但係未有啟動（播預告片以外嘅）任何節目宣傳活動，只係喺首播當日中午時份喺電視台Facebook專頁出咗一篇文，正文亦只有一句「全新節目《尾二一屆口罩小姐選舉》今晚9:30首播」，同以往嘅宣傳文有顯著分別，到第2集Facebook專頁恢復正常宣傳風格，第3集選出50強後Facebook專頁貼出50強參賽者嘅相，但未有好似上屆噉提供埋年齡、職業、專長等資料。 ==參賽者== 節目吸引咗超過一千人參加，第1集開頭節目組已經預先揀咗80強再畀評判團評選，到第3集尾就淘汰淨返50強。第二階段佢哋再由8個身體部位（肚臍、腳趾、後頸、頭髮、體香、腋下、絕對領域、鎖骨）揀2個去比試，每個部位最高分嗰兩位入20強，名額16個，其餘4個名額就由未入圍34位入面得分最高嘅12位去爭奪。第三階段20強分成兩隊，分別係「193 DEE 組」同「肥仔保錡組」，再經過一輪淘汰賽，到第10集會選出<!--最後8強-->參賽者參加總決賽。 ===20強參賽者名單=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''隊伍'''||'''編號'''||'''代號'''||'''姓名'''||'''第二階段<br/>（20強）'''|||'''第三階段<!--<br/>（8強）-->'''||'''總決賽''' |- | ||051 || ||[[蔡頌思]]（Jocelyn）||bgcolor="lime"|晉級（肚臍組） || |- | ||069 || || ||bgcolor="lime"|晉級（肚臍組）|| || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |} ===50強參賽者名單=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''編號'''||'''真實身份''' |- |001 || |- |004 || |- |005 || |- |006 || |- |008 || |- |010 ||[[梁桂儀]]（Abbie） |- |012 || |- |014 || |- |015 || |- |016 || |- |018 || |- |021 || |- |022 || |- |025 || |- |027 || |- |028 ||阿櫻（Violet）@[[Chill Up]] |- |029 || |- |030 ||[[張敏潔]]（Kit） |- |032 ||[[尹嘉裕]]（Kaka） |- |033 ||[[植詠珊]]（Cathy） |- |034 || |- |035 ||[[陳雅雯]]（Carman） |- |039 || |- |040 ||[[林靜莉]]（Jeannie） |- |043 ||[[林艷蘭]]（Lila） |- |044 || |- |045 ||[[鄭杞瑤]]（Kylie） |- |046 || |- |046A {{NoteTag|046A係046個女，原先未能入圍80強，之後節目組臨時決定畀佢同046一齊參加。}}|| |- |048 || |- |049 || |- |050 || |- |051 ||[[蔡頌思]]（Jocelyn） |- |054 ||[[蘇慧恩]]（Ophelia） |- |058 ||[[范莎莎]]（Zaza） |- |060 ||[[梁茜童]]（Westtung） |- |061 || |- |063 || |- |066 || |- |067 || |- |068 || |- |069 || |- |070 || |- |071 ||[[王詠珩]]（Wing） |- |074 || |- |076 || |- |077 || |- |078 || |- |079 ||[[潘瑤]]（Yoyo） |- |080 || |} ===其他已知身份嘅落選80強參賽者=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''編號'''||'''真實身份''' |- |026 || [[鄭佩儀]]（PuiYee） |- |041 || [[馬穎珊]]（Shanna） |- |052 || [[譚詠怡]]（Victoria） |- |057 || [[陳明慧]]（MingWai） |} ==評判名單== *第一階段（80進50）： **大公無私奶奶組：[[練美娟]]、[[火火]]、[[陳月媚]] **鬆手毒男組：[[岑珈其]]、[[程人富]]、[[藍仔頭]] **閱人無數Mean精組：[[強尼]]、[[陳俞希]]、[[李健宏]] **口罩師姐組：[[鄭伊琪]]、[[徐蒨寧]]、[[馮寶欣]] *第二階段（50進20）：[[ERROR (香港組合)|ERROR]]（[[梁業]]、[[何啟華]]、[[郭嘉駿]]、[[吳保錡]]） ==每集一覽== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''階段'''||'''主題'''||'''藝人嘉賓''' |- | 1 || 8月15號 ||rowspan="3"|第一階段<br/>（80進50）||八十強進行海選||rowspan="3"|評判：（見第一階段評判名單）<br/>口罩報導員：[[何洛瑤]]、[[陳昭煊]]<br/>其他：鄧永鑄 |- | 2 || 8月16號 ||評判團粉墨登場 |- | 3 || 8月17號 ||海選階段完結 |- | 4 || 8月18號 ||rowspan="4"|第二階段<br/>（50進20）||第二階段淘汰展開 ||rowspan="4"|模特兒：[[郭奕芯]]<br/>代班評判：鄧永鑄 |- | 5 || 8月19號 ||後頸秀髮大比拼 |- | 6 || 8月22號 ||ERROR 首成導演 |- | 7 || 8月23號 ||廿強正式出爐 |- | 8 || 8月24號 ||rowspan="3"|第三階段<br/>（20進16 ） ||入營集宿激戰 ||[[七仙羽]] |- | 9 || 8月25號 ||發揮團隊合作精神 || |- | 10 || 8月26號 || 四人慘被淘汰|| |} ==註== {{NoteFoot}} ==出面網頁== *[https://viu.tv/encore/miss-mask-pageant-2 ViuTV：尾二一屆口罩小姐選舉] *[https://www.makerville.hk/works/2 MakerVille：尾二一屆口罩小姐選舉] ==電視節目變遷== {{電視節目變遷 |電視台={{HKG}} [[ViuTV]] |播放檔次=逢禮拜一到五 21:30－22:30 |節目名稱='''尾二一屆口罩小姐選舉'''<br/>（2022.08.15－2022.08.26） |上一節目=[[戀愛Staycation]]<br/>（2022.07.25－2022.08.12） |下一節目= }} {{2022年ViuTV自製綜藝節目}} [[Category:2022年ViuTV節目]] [[Category:ViuTV選美]] 72agn60ukwt6s98qoz1vfhzl16178yk 1865092 1865091 2022-08-19T01:29:19Z 203.145.94.113 /* 參賽者 */ wikitext text/x-wiki {{電視節目資訊框 | 名稱 = 尾二一屆口罩小姐選舉 | 原名 = Miss Mask Pageant 2 | 圖片 = | 類型 = 選美真人騷 | 編劇 = | 導演 = 高估、彭雋升、何啟智、<br/>張家亮、李苡芹、吳嘉熙 | 主持 = 常規：[[ERROR (香港組合)|ERROR]]、<br/>[[鄭伊琪]]、[[米露迪]]<!--<br/>總決賽：[[強尼]]、[[蔡宛珊]]--> | 旁白 = [[朱晉傑]] | 國家 = {{HKG}} | 語言 = [[粵語]] | 每集長 = 常規：60分鐘（含廣告）<!--<br/>總決賽：105分鐘（含廣告）--> | 集數 = 常規：10<br/>總決賽：1 | 主題曲 = 《Take if off》 | 作曲 = TheRebelAlliance | 作詞 = Oscar | 主唱 = [[ERROR (香港組合)|ERROR]]、[[鄭伊琪]]、[[米露迪]] | 製作年份 = 常規：2022年<!--<br/>總決賽：2021年4月11號--> | 外景 = {{HKG}} | 編審 = 羅世雄 | 監製 = 吳繼業、鄭寶榮 | 攝影 = | 製作公司 = [[MakerVille]] | 電視台 = [[香港電視娛樂]][[ViuTV]] | 視頻制式 = [[高清電視]] [[1080i]] | 首播國家 = {{HKG}} | 開始 = 常規：<br/>2022年8月15號 | 結束 = 8月26號<!--<br/>總決賽：4月11號--> | 播出時間 = 常規：<br/>逢禮拜一到五 21:30－22:30<!--<br/>總決賽：<br/>禮拜日 20:30-22:15--> | 官方網站 = | 前作 = 《[[最後一屆口罩小姐選舉]]》（2020年） }} 《'''尾二一屆口罩小姐選舉'''》（{{lang-en|'''Miss Mask Pageant 2'''}}）係[[香港]][[MakerVille]]製作嘅[[選美]][[真人騷]]節目，《[[最後一屆口罩小姐選舉]]》續作，喺2022年8月15號到8月26號逢禮拜一到五21:30-22:30喺[[ViuTV]]常規播出，由[[ERROR (香港組合)|ERROR]]（[[梁業]]、[[何啟華]]、[[郭嘉駿]]、[[吳保錡]]）、[[鄭伊琪]]（上屆冠軍）、[[米露迪]]（上屆殿軍）主持<!--；而《'''尾二一屆口罩小姐選舉總決賽'''》就喺9月3號禮拜六晚20:30-22:00現場直播，由[[]]同[[]]主持-->。同上屆一樣，參選佳麗都係戴住[[口罩]]遮住大半個樣。 ==播映安排== 2022年6月底，ViuTV播出「磅礡聲勢　即將登場」宣傳片，宣傳包括呢套節目嘅四套節目，呢套節目被預期係接檔《[[戀愛Staycation]]》喺8月15號首播。但係7月28號[[MIRROR.WE.ARE LIVE CONCERT 2022|MIRROR演唱會發生意外]]，作為主辦單位[[MakerVille]]同系公司嘅ViuTV亦成為被批評嘅對象，ViuTV除咗暫停節目宣傳活動（包括社交媒體貼文同實體記者會）之外，亦要重新檢視之後嘅節目播映安排，而呢套節目亦一度被考慮暫時抽起，直到8月5號晚電視台播出宣傳片，意味會照原定安排喺8月15號首播，但係未有啟動（播預告片以外嘅）任何節目宣傳活動，只係喺首播當日中午時份喺電視台Facebook專頁出咗一篇文，正文亦只有一句「全新節目《尾二一屆口罩小姐選舉》今晚9:30首播」，同以往嘅宣傳文有顯著分別，到第2集Facebook專頁恢復正常宣傳風格，第3集選出50強後Facebook專頁貼出50強參賽者嘅相，但未有好似上屆噉提供埋年齡、職業、專長等資料。 ==參賽者== 節目吸引咗超過一千人參加，第1集開頭節目組已經預先揀咗80強再畀評判團評選，到第3集尾就淘汰淨返50強。第二階段佢哋再由8個身體部位（肚臍、腳趾、後頸、頭髮、體香、腋下、絕對領域、鎖骨）揀2個去比試，每個部位最高分嗰兩位入20強，名額16個，其餘4個名額就由未入圍34位入面得分最高嘅12位去爭奪。第三階段20強分成兩隊，分別係「193 DEE 組」同「肥仔保錡組」，再經過一輪淘汰賽，到第10集會選出最後16強參加總決賽。 ===20強參賽者名單=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''隊伍'''||'''編號'''||'''代號'''||'''姓名'''||'''第二階段<br/>（20強）'''|||'''第三階段<br/>（16強）'''||'''總決賽''' |- | ||051 || ||[[蔡頌思]]（Jocelyn）||bgcolor="lime"|晉級（肚臍組） || || |- | ||069 || || ||bgcolor="lime"|晉級（肚臍組）|| || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |} ===50強參賽者名單=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''編號'''||'''真實身份''' |- |001 || |- |004 || |- |005 || |- |006 || |- |008 || |- |010 ||[[梁桂儀]]（Abbie） |- |012 || |- |014 || |- |015 || |- |016 || |- |018 || |- |021 || |- |022 || |- |025 || |- |027 || |- |028 ||阿櫻（Violet）@[[Chill Up]] |- |029 || |- |030 ||[[張敏潔]]（Kit） |- |032 ||[[尹嘉裕]]（Kaka） |- |033 ||[[植詠珊]]（Cathy） |- |034 || |- |035 ||[[陳雅雯]]（Carman） |- |039 || |- |040 ||[[林靜莉]]（Jeannie） |- |043 ||[[林艷蘭]]（Lila） |- |044 || |- |045 ||[[鄭杞瑤]]（Kylie） |- |046 || |- |046A {{NoteTag|046A係046個女，原先未能入圍80強，之後節目組臨時決定畀佢同046一齊參加。}}|| |- |048 || |- |049 || |- |050 || |- |051 ||[[蔡頌思]]（Jocelyn） |- |054 ||[[蘇慧恩]]（Ophelia） |- |058 ||[[范莎莎]]（Zaza） |- |060 ||[[梁茜童]]（Westtung） |- |061 || |- |063 || |- |066 || |- |067 || |- |068 || |- |069 || |- |070 || |- |071 ||[[王詠珩]]（Wing） |- |074 || |- |076 || |- |077 || |- |078 || |- |079 ||[[潘瑤]]（Yoyo） |- |080 || |} ===其他已知身份嘅落選80強參賽者=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''編號'''||'''真實身份''' |- |026 || [[鄭佩儀]]（PuiYee） |- |041 || [[馬穎珊]]（Shanna） |- |052 || [[譚詠怡]]（Victoria） |- |057 || [[陳明慧]]（MingWai） |} ==評判名單== *第一階段（80進50）： **大公無私奶奶組：[[練美娟]]、[[火火]]、[[陳月媚]] **鬆手毒男組：[[岑珈其]]、[[程人富]]、[[藍仔頭]] **閱人無數Mean精組：[[強尼]]、[[陳俞希]]、[[李健宏]] **口罩師姐組：[[鄭伊琪]]、[[徐蒨寧]]、[[馮寶欣]] *第二階段（50進20）：[[ERROR (香港組合)|ERROR]]（[[梁業]]、[[何啟華]]、[[郭嘉駿]]、[[吳保錡]]） ==每集一覽== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''階段'''||'''主題'''||'''藝人嘉賓''' |- | 1 || 8月15號 ||rowspan="3"|第一階段<br/>（80進50）||八十強進行海選||rowspan="3"|評判：（見第一階段評判名單）<br/>口罩報導員：[[何洛瑤]]、[[陳昭煊]]<br/>其他：鄧永鑄 |- | 2 || 8月16號 ||評判團粉墨登場 |- | 3 || 8月17號 ||海選階段完結 |- | 4 || 8月18號 ||rowspan="4"|第二階段<br/>（50進20）||第二階段淘汰展開 ||rowspan="4"|模特兒：[[郭奕芯]]<br/>代班評判：鄧永鑄 |- | 5 || 8月19號 ||後頸秀髮大比拼 |- | 6 || 8月22號 ||ERROR 首成導演 |- | 7 || 8月23號 ||廿強正式出爐 |- | 8 || 8月24號 ||rowspan="3"|第三階段<br/>（20進16 ） ||入營集宿激戰 ||[[七仙羽]] |- | 9 || 8月25號 ||發揮團隊合作精神 || |- | 10 || 8月26號 || 四人慘被淘汰|| |} ==註== {{NoteFoot}} ==出面網頁== *[https://viu.tv/encore/miss-mask-pageant-2 ViuTV：尾二一屆口罩小姐選舉] *[https://www.makerville.hk/works/2 MakerVille：尾二一屆口罩小姐選舉] ==電視節目變遷== {{電視節目變遷 |電視台={{HKG}} [[ViuTV]] |播放檔次=逢禮拜一到五 21:30－22:30 |節目名稱='''尾二一屆口罩小姐選舉'''<br/>（2022.08.15－2022.08.26） |上一節目=[[戀愛Staycation]]<br/>（2022.07.25－2022.08.12） |下一節目= }} {{2022年ViuTV自製綜藝節目}} [[Category:2022年ViuTV節目]] [[Category:ViuTV選美]] d80ezpuv7w3hpysq6vncxfgglp9znf5 1865117 1865092 2022-08-19T03:08:02Z Ericwong0701 235283 wikitext text/x-wiki {{電視節目資訊框 | 名稱 = 尾二一屆口罩小姐選舉 | 原名 = Miss Mask Pageant 2 | 圖片 = | 類型 = 選美真人騷 | 編劇 = | 導演 = 高估、彭雋升、何啟智、<br/>張家亮、李苡芹、吳嘉熙 | 主持 = 常規：[[ERROR (香港組合)|ERROR]]、<br/>[[鄭伊琪]]、[[米露迪]]<!--<br/>總決賽：[[強尼]]、[[蔡宛珊]]--> | 旁白 = [[朱晉傑]] | 國家 = {{HKG}} | 語言 = [[粵語]] | 每集長 = 常規：60分鐘（含廣告）<!--<br/>總決賽：105分鐘（含廣告）--> | 集數 = 常規：10<br/>總決賽：1 | 主題曲 = 《Take if off》 | 作曲 = TheRebelAlliance | 作詞 = Oscar | 主唱 = [[ERROR (香港組合)|ERROR]]、[[鄭伊琪]]、[[米露迪]] | 製作年份 = 常規：2022年<!--<br/>總決賽：2021年4月11號--> | 外景 = {{HKG}} | 編審 = 羅世雄 | 監製 = 吳繼業、鄭寶榮 | 攝影 = | 製作公司 = [[MakerVille]] | 電視台 = [[香港電視娛樂]][[ViuTV]] | 視頻制式 = [[高清電視]] [[1080i]] | 首播國家 = {{HKG}} | 開始 = 常規：<br/>2022年8月15號 | 結束 = 8月26號<!--<br/>總決賽：4月11號--> | 播出時間 = 常規：<br/>逢禮拜一到五 21:30－22:30<!--<br/>總決賽：<br/>禮拜日 20:30-22:15--> | 官方網站 = | 前作 = 《[[最後一屆口罩小姐選舉]]》（2020年） }} 《'''尾二一屆口罩小姐選舉'''》（{{lang-en|'''Miss Mask Pageant 2'''}}）係[[香港]][[MakerVille]]製作嘅[[選美]][[真人騷]]節目，《[[最後一屆口罩小姐選舉]]》續作，喺2022年8月15號到8月26號逢禮拜一到五21:30-22:30喺[[ViuTV]]常規播出，由[[ERROR (香港組合)|ERROR]]（[[梁業]]、[[何啟華]]、[[郭嘉駿]]、[[吳保錡]]）、[[鄭伊琪]]（上屆冠軍）、[[米露迪]]（上屆殿軍）主持<!--；而《'''尾二一屆口罩小姐選舉總決賽'''》就喺9月3號禮拜六晚20:30-22:00現場直播，由[[]]同[[]]主持-->。同上屆一樣，參選佳麗都係戴住[[口罩]]遮住大半個樣。 ==播映安排== 2022年6月底，ViuTV播出「磅礡聲勢　即將登場」宣傳片，宣傳包括呢套節目嘅四套節目，呢套節目被預期係接檔《[[戀愛Staycation]]》喺8月15號首播。但係7月28號[[MIRROR.WE.ARE LIVE CONCERT 2022|MIRROR演唱會發生意外]]，作為主辦單位[[MakerVille]]同系公司嘅ViuTV亦成為被批評嘅對象，ViuTV除咗暫停節目宣傳活動（包括社交媒體貼文同實體記者會）之外，亦要重新檢視之後嘅節目播映安排，而呢套節目亦一度被考慮暫時抽起，直到8月5號晚電視台播出宣傳片，意味會照原定安排喺8月15號首播，但係未有啟動（播預告片以外嘅）任何節目宣傳活動，只係喺首播當日中午時份喺電視台Facebook專頁出咗一篇文，正文亦只有一句「全新節目《尾二一屆口罩小姐選舉》今晚9:30首播」，同以往嘅宣傳文有顯著分別，到第2集Facebook專頁恢復正常宣傳風格，第3集選出50強後Facebook專頁貼出50強參賽者嘅相，但未有好似上屆噉提供埋年齡、職業、專長等資料。 ==參賽者== 節目吸引咗超過一千人參加，第1集開頭節目組已經預先揀咗80強再畀評判團評選，到第3集尾就淘汰淨返50強。第二階段佢哋再由8個身體部位（肚臍、腳趾、後頸、頭髮、體香、腋下、絕對領域、鎖骨）揀2個去比試，每個部位最高分嗰兩位入20強，名額16個，其餘4個名額就由未入圍34位入面得分最高嘅12位去爭奪。第三階段20強分成兩隊，分別係「193 DEE 組」同「肥仔保錡組」，再經過一輪淘汰賽，到第10集會選出最後16強參加總決賽。 ===20強參賽者名單=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''隊伍'''||'''編號'''||'''代號'''||'''姓名'''||'''第二階段<br/>（20強）'''|||'''第三階段<br/>（16強）'''||'''總決賽''' |- | ||051 || ||[[蔡頌思]]（Jocelyn）||bgcolor="lime"|晉級（肚臍組） || || |- | ||069 || || ||bgcolor="lime"|晉級（肚臍組）|| || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |} ===50強參賽者名單=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''編號'''||'''真實身份''' |- |001 || |- |004 || |- |005 || |- |006 || |- |008 || |- |010 ||[[梁桂儀]]（Abbie） |- |012 || |- |014 || |- |015 || |- |016 || |- |018 || |- |021 || |- |022 || |- |025 || |- |027 || |- |028 ||楊殷彤（Violet）@[[Chill Up]] |- |029 || |- |030 ||[[張敏潔]]（Kit） |- |032 ||[[尹嘉裕]]（Kaka） |- |033 ||[[植詠珊]]（Cathy） |- |034 || |- |035 ||[[陳雅雯]]（Carman） |- |039 || |- |040 ||[[林靜莉]]（Jeannie） |- |043 ||[[林艷蘭]]（Lila） |- |044 || |- |045 ||[[鄭杞瑤]]（Kylie） |- |046 || |- |046A {{NoteTag|046A係046個女，原先未能入圍80強，之後節目組臨時決定畀佢同046一齊參加。}}|| |- |048 || |- |049 || |- |050 || |- |051 ||[[蔡頌思]]（Jocelyn） |- |054 ||[[蘇慧恩]]（Ophelia） |- |058 ||[[范莎莎]]（Zaza） |- |060 ||[[梁茜童]]（Westtung） |- |061 || |- |063 || |- |066 || |- |067 || |- |068 || |- |069 || |- |070 || |- |071 ||[[王詠珩]]（Wing） |- |074 || |- |076 || |- |077 || |- |078 || |- |079 ||[[潘瑤]]（Yoyo） |- |080 || |} ===其他已知身份嘅落選80強參賽者=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''編號'''||'''真實身份''' |- |026 || [[鄭佩儀]]（PuiYee） |- |041 || [[馬穎珊]]（Shanna） |- |052 || [[譚詠怡]]（Victoria） |- |057 || [[陳明慧]]（MingWai） |} ==評判名單== *第一階段（80進50）： **大公無私奶奶組：[[練美娟]]、[[火火]]、[[陳月媚]] **鬆手毒男組：[[岑珈其]]、[[程人富]]、[[藍仔頭]] **閱人無數Mean精組：[[強尼]]、[[陳俞希]]、[[李健宏]] **口罩師姐組：[[鄭伊琪]]、[[徐蒨寧]]、[[馮寶欣]] *第二階段（50進20）：[[ERROR (香港組合)|ERROR]]（[[梁業]]、[[何啟華]]、[[郭嘉駿]]、[[吳保錡]]） ==每集一覽== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''階段'''||'''主題'''||'''藝人嘉賓''' |- | 1 || 8月15號 ||rowspan="3"|第一階段<br/>（80進50）||八十強進行海選||rowspan="3"|評判：（見第一階段評判名單）<br/>口罩報導員：[[何洛瑤]]、[[陳昭煊]]<br/>其他：鄧永鑄 |- | 2 || 8月16號 ||評判團粉墨登場 |- | 3 || 8月17號 ||海選階段完結 |- | 4 || 8月18號 ||rowspan="4"|第二階段<br/>（50進20）||第二階段淘汰展開 ||rowspan="4"|模特兒：[[郭奕芯]]<br/>代班評判：鄧永鑄 |- | 5 || 8月19號 ||後頸秀髮大比拼 |- | 6 || 8月22號 ||ERROR 首成導演 |- | 7 || 8月23號 ||廿強正式出爐 |- | 8 || 8月24號 ||rowspan="3"|第三階段<br/>（20進16 ） ||入營集宿激戰 ||[[七仙羽]] |- | 9 || 8月25號 ||發揮團隊合作精神 || |- | 10 || 8月26號 || 四人慘被淘汰|| |} ==註== {{NoteFoot}} ==出面網頁== *[https://viu.tv/encore/miss-mask-pageant-2 ViuTV：尾二一屆口罩小姐選舉] *[https://www.makerville.hk/works/2 MakerVille：尾二一屆口罩小姐選舉] ==電視節目變遷== {{電視節目變遷 |電視台={{HKG}} [[ViuTV]] |播放檔次=逢禮拜一到五 21:30－22:30 |節目名稱='''尾二一屆口罩小姐選舉'''<br/>（2022.08.15－2022.08.26） |上一節目=[[戀愛Staycation]]<br/>（2022.07.25－2022.08.12） |下一節目= }} {{2022年ViuTV自製綜藝節目}} [[Category:2022年ViuTV節目]] [[Category:ViuTV選美]] 4yl0tp6b02toic9hpi0ifp59yrs7gn4 1865173 1865117 2022-08-19T04:31:29Z 59.152.211.50 wikitext text/x-wiki {{電視節目資訊框 | 名稱 = 尾二一屆口罩小姐選舉 | 原名 = Miss Mask Pageant 2 | 圖片 = | 類型 = 選美真人騷 | 編劇 = | 導演 = 高估、彭雋升、何啟智、<br/>張家亮、李苡芹、吳嘉熙 | 主持 = 常規：[[ERROR (香港組合)|ERROR]]、<br/>[[鄭伊琪]]、[[米露迪]]<!--<br/>總決賽：[[強尼]]、[[蔡宛珊]]--> | 旁白 = [[朱晉傑]] | 國家 = {{HKG}} | 語言 = [[粵語]] | 每集長 = 常規：60分鐘（含廣告）<!--<br/>總決賽：105分鐘（含廣告）--> | 集數 = 常規：10<br/>總決賽：1 | 主題曲 = 《Take if off》 | 作曲 = TheRebelAlliance | 作詞 = Oscar | 主唱 = [[ERROR (香港組合)|ERROR]]、[[鄭伊琪]]、[[米露迪]] | 製作年份 = 常規：2022年<!--<br/>總決賽：2021年4月11號--> | 外景 = {{HKG}} | 編審 = 羅世雄 | 監製 = 吳繼業、鄭寶榮 | 攝影 = | 製作公司 = [[MakerVille]] | 電視台 = [[香港電視娛樂]][[ViuTV]] | 視頻制式 = [[高清電視]] [[1080i]] | 首播國家 = {{HKG}} | 開始 = 常規：<br/>2022年8月15號 | 結束 = 8月26號<!--<br/>總決賽：4月11號--> | 播出時間 = 常規：<br/>逢禮拜一到五 21:30－22:30<!--<br/>總決賽：<br/>禮拜日 20:30-22:15--> | 官方網站 = | 前作 = 《[[最後一屆口罩小姐選舉]]》（2020年） }} 《'''尾二一屆口罩小姐選舉'''》（{{lang-en|'''Miss Mask Pageant 2'''}}）係[[香港]][[MakerVille]]製作嘅[[選美]][[真人騷]]節目，《[[最後一屆口罩小姐選舉]]》續作，喺2022年8月15號到8月26號逢禮拜一到五21:30-22:30喺[[ViuTV]]常規播出，由[[ERROR (香港組合)|ERROR]]（[[梁業]]、[[何啟華]]、[[郭嘉駿]]、[[吳保錡]]）、[[鄭伊琪]]（上屆冠軍）、[[米露迪]]（上屆殿軍）主持<!--；而《'''尾二一屆口罩小姐選舉總決賽'''》就喺9月3號禮拜六晚20:30-22:00現場直播，由[[]]同[[]]主持-->。同上屆一樣，參選佳麗都係戴住[[口罩]]遮住大半個樣。 ==播映安排== 2022年6月底，ViuTV播出「磅礡聲勢　即將登場」宣傳片，宣傳包括呢套節目嘅四套節目，呢套節目被預期係接檔《[[戀愛Staycation]]》喺8月15號首播。但係7月28號[[MIRROR.WE.ARE LIVE CONCERT 2022|MIRROR演唱會發生意外]]，作為主辦單位[[MakerVille]]同系公司嘅ViuTV亦成為被批評嘅對象，ViuTV除咗暫停節目宣傳活動（包括社交媒體貼文同實體記者會）之外，亦要重新檢視之後嘅節目播映安排，而呢套節目亦一度被考慮暫時抽起，直到8月5號晚電視台播出宣傳片，意味會照原定安排喺8月15號首播，但係未有啟動（播預告片以外嘅）任何節目宣傳活動，只係喺首播當日中午時份喺電視台Facebook專頁出咗一篇文，正文亦只有一句「全新節目《尾二一屆口罩小姐選舉》今晚9:30首播」，同以往嘅宣傳文有顯著分別，到第2集Facebook專頁恢復正常宣傳風格，第3集選出50強後Facebook專頁貼出50強參賽者嘅相，但未有好似上屆噉提供埋年齡、職業、專長等資料。 ==參賽者== 節目吸引咗超過一千人參加，第1集開頭節目組已經預先揀咗80強再畀評判團評選，到第3集尾就淘汰淨返50強。第二階段佢哋再由8個身體部位（肚臍、腳趾、後頸、頭髮、體香、腋下、絕對領域、鎖骨）揀2個去比試，每個部位最高分嗰兩位入20強，名額16個，其餘4個名額就由未入圍34位入面得分最高嘅12位去爭奪。第三階段20強分成兩隊，分別係「193 DEE 組」同「肥仔保錡組」，再經過一輪淘汰賽，到第10集會選出最後16強參加總決賽。 ===20強參賽者名單=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''隊伍'''||'''編號'''||'''代號'''||'''姓名'''||'''第二階段<br/>（20強）'''|||'''第三階段<br/>（16強）'''||'''總決賽''' |- | ||051 || ||[[蔡頌思]]（Jocelyn）||bgcolor="lime"|晉級（肚臍組） || || |- | ||069 || || ||bgcolor="lime"|晉級（肚臍組）|| || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |- | || || || ||bgcolor="lime"|晉級 || || |} ===50強參賽者名單=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''編號'''||'''真實身份''' |- |001 || |- |004 || |- |005 || |- |006 || |- |008 || |- |010 ||[[梁桂儀]]（Abbie） |- |012 || |- |014 || |- |015 || |- |016 || |- |018 || |- |021 || |- |022 || |- |025 || |- |027 ||[[陳莉寶]]（Bo） |- |028 ||楊殷彤（Violet）@[[Chill Up]] |- |029 || |- |030 ||[[張敏潔]]（Kit） |- |032 ||[[尹嘉裕]]（Kaka） |- |033 ||[[植詠珊]]（Cathy） |- |034 || |- |035 ||[[陳雅雯]]（Carman） |- |039 || |- |040 ||[[林靜莉]]（Jeannie） |- |043 ||[[林艷蘭]]（Lila） |- |044 || |- |045 ||[[鄭杞瑤]]（Kylie） |- |046 || |- |046A {{NoteTag|046A係046個女，原先未能入圍80強，之後節目組臨時決定畀佢同046一齊參加。}}|| |- |048 ||[[伍菲]]（Feifei） |- |049 || |- |050 || |- |051 ||[[蔡頌思]]（Jocelyn） |- |054 ||[[蘇慧恩]]（Ophelia） |- |058 ||[[范莎莎]]（Zaza） |- |060 ||[[梁茜童]]（Westtung） |- |061 || |- |063 || |- |066 || |- |067 || |- |068 || |- |069 || |- |070 || |- |071 ||[[王詠珩]]（Wing） |- |074 || |- |076 || |- |077 || |- |078 || |- |079 ||[[潘瑤]]（Yoyo） |- |080 || |} ===其他已知身份嘅落選80強參賽者=== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''編號'''||'''真實身份''' |- |026 || [[鄭佩儀]]（PuiYee） |- |041 || [[馬穎珊]]（Shanna） |- |052 || [[譚詠怡]]（Victoria） |- |057 || [[陳明慧]]（MingWai） |} ==評判名單== *第一階段（80進50）： **大公無私奶奶組：[[練美娟]]、[[火火]]、[[陳月媚]] **鬆手毒男組：[[岑珈其]]、[[程人富]]、[[藍仔頭]] **閱人無數Mean精組：[[強尼]]、[[陳俞希]]、[[李健宏]] **口罩師姐組：[[鄭伊琪]]、[[徐蒨寧]]、[[馮寶欣]] *第二階段（50進20）：[[ERROR (香港組合)|ERROR]]（[[梁業]]、[[何啟華]]、[[郭嘉駿]]、[[吳保錡]]） ==每集一覽== {|class="wikitable" style="text-align:center" |- style="background:cornflowerblue; color:white" |'''集數'''||'''播映日子'''||'''階段'''||'''主題'''||'''藝人嘉賓''' |- | 1 || 8月15號 ||rowspan="3"|第一階段<br/>（80進50）||八十強進行海選||rowspan="3"|評判：（見第一階段評判名單）<br/>口罩報導員：[[何洛瑤]]、[[陳昭煊]]<br/>其他：鄧永鑄 |- | 2 || 8月16號 ||評判團粉墨登場 |- | 3 || 8月17號 ||海選階段完結 |- | 4 || 8月18號 ||rowspan="4"|第二階段<br/>（50進20）||第二階段淘汰展開 ||rowspan="4"|模特兒：[[郭奕芯]]<br/>代班評判：鄧永鑄 |- | 5 || 8月19號 ||後頸秀髮大比拼 |- | 6 || 8月22號 ||ERROR 首成導演 |- | 7 || 8月23號 ||廿強正式出爐 |- | 8 || 8月24號 ||rowspan="3"|第三階段<br/>（20進16 ） ||入營集宿激戰 ||[[七仙羽]] |- | 9 || 8月25號 ||發揮團隊合作精神 || |- | 10 || 8月26號 || 四人慘被淘汰|| |} ==註== {{NoteFoot}} ==出面網頁== *[https://viu.tv/encore/miss-mask-pageant-2 ViuTV：尾二一屆口罩小姐選舉] *[https://www.makerville.hk/works/2 MakerVille：尾二一屆口罩小姐選舉] ==電視節目變遷== {{電視節目變遷 |電視台={{HKG}} [[ViuTV]] |播放檔次=逢禮拜一到五 21:30－22:30 |節目名稱='''尾二一屆口罩小姐選舉'''<br/>（2022.08.15－2022.08.26） |上一節目=[[戀愛Staycation]]<br/>（2022.07.25－2022.08.12） |下一節目= }} {{2022年ViuTV自製綜藝節目}} [[Category:2022年ViuTV節目]] [[Category:ViuTV選美]] mplxo8lr3mmjauvfcdogkwy6zzdklio 0 306212 1865245 1860108 2022-08-19T08:47:10Z 58.152.114.152 加多咗啲詳盡小小嘅資料，例如牌照 同澳職合作等 wikitext text/x-wiki '''JPEX( JPEX Crypto Platform )''' 喺一間全球性嘅加密貨幣交易所，提供超過100種加密貨幣嘅交易。喺2019年成立以來，JPEX 已逐漸成為咗世界百大加密貨幣交易所之一。目前JPEX營運總部設立咗喺杜拜，杜拜作為中東嘅金融樞紐，喺唯一擁有獨立監管環境嘅全球經濟體，佢新設立嘅虛擬資產監管局（VARA）受國際法規框架約束，喺VARA 嘅監管下，JPEX所設立嘅交易系統更具嚴格監管標準，跨境交易更具透明度，從而確保咗全球市場嘅完整性。 '''<big>四國牌照</big>''' JPEX 依家持有緊四個國家嘅加密貨幣相關牌照，分別喺由'''加拿大所頒發嘅MSB Fintrac 牌照，美國所頒發嘅FinCEN頒發嘅MSB金融許可證，澳洲ASIC頒發嘅營運執照企業以及立陶宛加密貨幣交易所與錢包營運商註冊許可。''' <big>'''同澳洲職業足球聯賽合作'''</big> 由2021開始，JPEX分別同[[:zh:麥克阿瑟足球會|'''麥克阿瑟''' (Macarthur FC)]] ，[[:zh:西悉尼流浪者足球俱樂部|'''西雪梨流浪者''' (Western Sydney Wanderers)]] 以及[[:zh:西部聯足球會|'''西部聯''' (Western United)]] 合作，成為了佢哋球隊嘅贊助商之一。而[[:zh:西部聯足球會|'''西部聯''' (Western United)]] 更成功咁勇奪2021-2022年度澳洲職業足球聯賽（'''A-League）'''季後賽嘅總冠軍。 外部連結 * {{Facebook|JPEX-Crypto-Platform-100535999063470}} * [http://jp-ex.io/ 官方網站] == 參考 == <references />https://abmedia.io/20220325-jpex-partnered-with-macarthur-fc<nowiki/>https://www.hk01.com/%E8%B2%A1%E7%B6%93%E5%BF%AB%E8%A8%8A/755046/jpex%E5%86%8D%E6%AC%A1%E5%8A%A0%E5%85%A5%E6%BE%B3%E8%81%B7%E8%81%AF%E7%90%83%E9%9A%8A-%E8%88%87%E8%A5%BF%E6%82%89%E5%B0%BC%E6%B5%81%E6%B5%AA%E8%80%85%E7%90%83%E9%9A%8A%E5%90%88%E4%BD%9C https://wufc.com.au/news/western-united-announces-jpex-as-new-gold-partner https://www.hk01.com/%E8%B2%A1%E7%B6%93%E5%BF%AB%E8%A8%8A/773377/jpex%E8%88%87%E6%BE%B3%E8%81%B7%E5%BC%B7%E9%9A%8A-%E8%A5%BF%E6%82%89%E5%B0%BC%E6%B5%81%E6%B5%AA%E8%80%85%E6%8E%A8%E5%87%BA%E5%B0%88%E5%B1%AC%E8%B6%B3%E7%90%83nft https://wswanderersfc.com.au/news/jpex-joins-wanderers-corporate-family%EF%BF%BC https://wswanderersfc.com.au/news/jpex-to-give-away-250-j-ballnfts https://macarthurfc.com.au/news/macarthur-fc-welcomes-jpex-to-as-a-category-partner-securing-the-clubs-first-partnership-within-asia [[Category:加密貨幣]] kvwkdv1l11s1l4woomma5soa36hls72 1865327 1865245 2022-08-19T11:17:44Z Guest22 243229 wikitext text/x-wiki '''JPEX''' ('''JPEX Crypto Platform''') 係一間全球性嘅加密貨幣交易所，提供超過100種加密貨幣嘅交易。喺2019年成立以來，JPEX 已逐漸成為咗世界百大加密貨幣交易所之一。目前JPEX營運總部設立咗喺杜拜，杜拜作為中東嘅金融樞紐，喺唯一擁有獨立監管環境嘅全球經濟體，佢新設立嘅虛擬資產監管局（VARA）受國際法規框架約束，喺VARA 嘅監管下，JPEX所設立嘅交易系統更具嚴格監管標準，跨境交易更具透明度，從而確保咗全球市場嘅完整性。 == 四國牌照 == JPEX 依家持有緊四個國家嘅加密貨幣相關牌照，分別喺由'''加拿大所頒發嘅MSB Fintrac 牌照，美國所頒發嘅FinCEN頒發嘅MSB金融許可證，澳洲ASIC頒發嘅營運執照企業以及立陶宛加密貨幣交易所與錢包營運商註冊許可。''' == 同澳洲職業足球聯賽合作 == 由2021開始，JPEX分別同{{Link-zh|麥克阿瑟 (Macarthur FC)|麥克阿瑟足球會}} ，{{Link-zh|西悉尼流浪者足球俱樂部|西雪梨流浪者}} 以及{{Link-zh|西部聯|西部聯足球會}} 合作，成為了佢哋球隊嘅贊助商之一。而西部聯更成功咁勇奪2021-2022年度澳洲職業足球聯賽（'''A-League'''）季後賽嘅總冠軍。 == 出面網頁 == * {{Facebook|JPEX-Crypto-Platform-100535999063470}} * [http://jp-ex.io/ 官方網站] == 參考 == <references /> * [https://abmedia.io/20220325-jpex-partnered-with-macarthur-fc] * [https://www.hk01.com/%E8%B2%A1%E7%B6%93%E5%BF%AB%E8%A8%8A/755046/jpex%E5%86%8D%E6%AC%A1%E5%8A%A0%E5%85%A5%E6%BE%B3%E8%81%B7%E8%81%AF%E7%90%83%E9%9A%8A-%E8%88%87%E8%A5%BF%E6%82%89%E5%B0%BC%E6%B5%81%E6%B5%AA%E8%80%85%E7%90%83%E9%9A%8A%E5%90%88%E4%BD%9C] * [https://wufc.com.au/news/western-united-announces-jpex-as-new-gold-partner] * [https://www.hk01.com/%E8%B2%A1%E7%B6%93%E5%BF%AB%E8%A8%8A/773377/jpex%E8%88%87%E6%BE%B3%E8%81%B7%E5%BC%B7%E9%9A%8A-%E8%A5%BF%E6%82%89%E5%B0%BC%E6%B5%81%E6%B5%AA%E8%80%85%E6%8E%A8%E5%87%BA%E5%B0%88%E5%B1%AC%E8%B6%B3%E7%90%83nft] * [https://wswanderersfc.com.au/news/jpex-joins-wanderers-corporate-family%EF%BF%BC] * [https://wswanderersfc.com.au/news/jpex-to-give-away-250-j-ballnfts] * [https://macarthurfc.com.au/news/macarthur-fc-welcomes-jpex-to-as-a-category-partner-securing-the-clubs-first-partnership-within-asia] [[Category:加密貨幣]] frl2taftrtvw0kypy34kjjc1nc8embd 3 306247 1865329 1860839 2022-08-19T11:47:16Z Network 4 Dimension 242932 覆 wikitext text/x-wiki {{welcome}} 我係歡迎你嘅粵維維基人：[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年8月10號 (三) 04:22 (UTC) :[[User:Dr. Greywolf|@Dr. Greywolf]] 多謝支持本人用戶，我係嚟自四度空間嘅帳戶，我專修正任何營養學嘅謬誤，你亦可以叫我做四維維人，請多多指教。 [[User:Network 4 Dimension|Network 4 Dimension]] ([[User talk:Network 4 Dimension#top|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 11:47 (UTC) puq9vdyiiexugg3wkxfnwbu1rdp0arc 1865331 1865329 2022-08-19T11:48:59Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{welcome}} 我係歡迎你嘅粵維維基人：[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年8月10號 (三) 04:22 (UTC) :[[User:Dr. Greywolf|@Dr. Greywolf]] 多謝支持本人用戶，我係嚟自四度空間嘅帳戶，我專修正任何營養學嘅謬誤，你亦可以叫我做四維維人，請多多指教。 [[User:Network 4 Dimension|Network 4 Dimension]] ([[User talk:Network 4 Dimension#top|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 11:47 (UTC) :{{ping|Network 4 Dimension}} 嘩住喺四維空間咁勁。好，多多指教。[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 11:48 (UTC) *{{ping|Z423x5c6}} 埋嚟打聲招呼~ [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 11:48 (UTC) iwee1hxxln5w5tbyzcs903lt3cifz02 1865332 1865331 2022-08-19T11:49:24Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{welcome}} 我係歡迎你嘅粵維維基人：[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年8月10號 (三) 04:22 (UTC) :[[User:Dr. Greywolf|@Dr. Greywolf]] 多謝支持本人用戶，我係嚟自四度空間嘅帳戶，我專修正任何營養學嘅謬誤，你亦可以叫我做四維維人，請多多指教。 [[User:Network 4 Dimension|Network 4 Dimension]] ([[User talk:Network 4 Dimension#top|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 11:47 (UTC) ::嘩，住喺四維空間咁勁。好，多多指教。[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 11:48 (UTC) {{ping|Z423x5c6}} 埋嚟打聲招呼~ [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 11:48 (UTC) ko3x19ta3m487mns3c6ybt29es9zero 1865333 1865332 2022-08-19T11:50:28Z Network 4 Dimension 242932 覆 wikitext text/x-wiki {{welcome}} 我係歡迎你嘅粵維維基人：[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年8月10號 (三) 04:22 (UTC) :[[User:Dr. Greywolf|@Dr. Greywolf]] 多謝支持本人用戶，我係嚟自四度空間嘅帳戶，我專修正任何營養學嘅謬誤，你亦可以叫我做四維維人，請多多指教。 [[User:Network 4 Dimension|Network 4 Dimension]] ([[User talk:Network 4 Dimension#top|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 11:47 (UTC) ::嘩，住喺四維空間咁勁。好，多多指教。[[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 11:48 (UTC) {{ping|Z423x5c6}} 埋嚟打聲招呼~ [[User:Dr. Greywolf|Dr. Greywolf]] ([[User talk:Dr. Greywolf|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 11:48 (UTC) :[[User:Dr. Greywolf|@Dr. Greywolf]] Hello. [[User:Network 4 Dimension|Network 4 Dimension]] ([[User talk:Network 4 Dimension#top|傾偈]]) 2022年8月19號 (五) 11:50 (UTC) 6d4j59tsu1g628qoe9kn1z28se58x43 0 306896 1865228 1863931 2022-08-19T08:12:34Z Dr. Greywolf 143999 zap1 wikitext text/x-wiki {{Expert}} '''抽象資料類型'''（{{jpingauto|cau1 zoeng6 zi1 liu2 leoi4 jing4}}；{{lang-en|'''abstract data type，ADT'''}}）係一類嘅[[數據結構]]。如果話一隻數據結構係一種抽象資料類型，即係話呢隻數據結構淨係會講明： *有啲咩數值、同埋 *有啲咩[[算子 (編程)|運算]]可以做喺佢哋身上 但隻數據結構唔會講明啲數據「要點樣喺[[記憶體]]度儲住」等實現性嘅[[資訊]]<ref>Dale, Nell; Walker, Henry M. (1996). ''Abstract Data Types: Specifications, Implementations, and Applications''. Jones & Bartlett Learning. p. 3,</ref>。 ==睇埋== *[[數據結構]] *[[數據結構一覽]] ==攷== {{reflist}} {{Comp-stub}} [[Category:數據]] 2izys3uwgy90oqtssvq9ewae85708ay 0 307019 1864959 1864926 2022-08-18T12:59:56Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki [[File:YBC-7289-OBV-REV.jpg|thumb|upright=1.35|YBC 7289]] YBC 7289係一塊巴比倫泥板，出名在佢上面寫住開方2嘅約略數值。開方2係一個正方形邊長同對角線長度嘅比例，係數學入面基礎而重要嘅一個常數。刻住嘅數字換轉返做10進制嘅話準確度去到6個小數位，被譽為「現時已知古代世界最準嘅運算」。呢塊泥板相信係公元前1800至1600年間南美索不達米亞一個學生嘅作品。J.P.Morgan將佢捐咗畀耶魯巴比倫藏品系列。 == 內容 == 泥板上面有一個正方形，連埋佢兩條對角線，其中一條邊標咗個六十進制嘅數字30，對角線就標咗兩個數字，第一個係1;24,51,10，相等於305470/216000 ≈ 1.414213，同開方2嘅誤差只係二百萬分之一；第二個係42;25,35 = 30547/720 ≈ 42.426，呢個數等於第一個數乘以30，係一個邊長為30嘅正方形嘅對角線長度估算。 因為巴比倫用嘅60進制系統係無標示位值，所以泥板上邊嘅數字都有其他嘅演繹。例如邊長可以係代表0;30，即係30/60=1/2。喺呢個演繹之下，對角線上面第二個數就代表0;42,25,35=30547/43200 ≈ 0.70711，係<math>1/\sqrt2</math>嘅一個估算，而<math>1/\sqrt2</math>就係邊長為1/2嘅正方形對角線嘅長度，呢個估算嘅誤差比例同樣係二百萬分之一之內。David Fowler 同Eleanor Robson寫話「呢對係有幾何意義嘅倒數對」，但係同時佢哋亦都指出，雖然喺巴比倫數學入面倒數對好重要，因而令到呢個演繹好吸引，但係都有其他理據去質疑呢一個演繹。 泥板嘅背面被人刷咗一部分，不過Robson相信上面有一條相類似嘅長方形對角線長度問題，而邊長同對角線嘅比例係3:4:5。 == 演繹 == 雖然YBC 7289嘅圖片成日都係好似上圖咁打斜展示出嚟，但係巴比倫人畫正方形嘅習慣係將四條邊沿住橫直方向畫嘅，而標咗數字嗰條邊喺頂。呢塊泥板圓形而且寫有大字，顯示佢應該係一塊「手上泥板」，係畀啲學生揸喺手上邊寫草稿用嘅。個學生好有可能係喺第二塊泥板到抄啲數字過嚟，不過喺另一塊泥板BM 96957 + VAT 6598到可以搵到計呢個數出嚟嘅迭代步驟。 3pc9wii7gktth1of014lyp5y699yxc8 1864960 1864959 2022-08-18T13:01:08Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki [[File:YBC-7289-OBV-REV.jpg|thumb|upright=1.35|YBC 7289]] YBC 7289係一塊巴比倫泥板，出名在佢上面寫住開方2嘅約略數值。開方2係一個正方形邊長同對角線長度嘅比例，係數學入面基礎而重要嘅一個常數。刻住嘅數字換轉返做10進制嘅話準確度去到6個小數位，被譽為「現時已知古代世界最準嘅運算」。呢塊泥板相信係公元前1800至1600年間南美索不達米亞一個學生嘅作品。J.P.Morgan將佢捐咗畀耶魯巴比倫藏品系列。 == 內容 == 泥板上面有一個正方形，連埋佢兩條對角線，其中一條邊標咗個六十進制嘅數字30，對角線就標咗兩個數字，第一個係1;24,51,10，相等於305470/216000 ≈ 1.414213，同開方2嘅誤差只係二百萬分之一；第二個係42;25,35 = 30547/720 ≈ 42.426，呢個數等於第一個數乘以30，係一個邊長為30嘅正方形嘅對角線長度估算。 因為巴比倫用嘅60進制系統係無標示位值，所以泥板上邊嘅數字都有其他嘅演繹。例如邊長可以係代表0;30，即係30/60=1/2。喺呢個演繹之下，對角線上面第二個數就代表0;42,25,35=30547/43200 ≈ 0.70711，係<math>1/\sqrt2</math>嘅一個估算，而<math>1/\sqrt2</math>就係邊長為1/2嘅正方形對角線嘅長度，呢個估算嘅誤差比例同樣係二百萬分之一之內。David Fowler 同Eleanor Robson寫話「呢對係有幾何意義嘅倒數對」，但係同時佢哋亦都指出，雖然喺巴比倫數學入面倒數對好重要，因而令到呢個演繹好吸引，但係都有其他理據去質疑呢一個演繹。 泥板嘅背面被人擦咗一部分，不過Robson相信上面有一條相類似嘅長方形對角線長度問題，而邊長同對角線嘅比例係3:4:5。 == 演繹 == 雖然YBC 7289嘅圖片成日都係好似上圖咁打斜展示出嚟，但係巴比倫人畫正方形嘅習慣係將四條邊沿住橫直方向畫嘅，而標咗數字嗰條邊喺頂。呢塊泥板圓形而且寫有大字，顯示佢應該係一塊「手上泥板」，係畀啲學生揸喺手上邊寫草稿用嘅。個學生好有可能係喺第二塊泥板到抄啲數字過嚟，不過喺另一塊泥板BM 96957 + VAT 6598到可以搵到計呢個數出嚟嘅迭代步驟。 pnsn805830sbtdk6pdbjf296gt3ctyp 1864974 1864960 2022-08-18T13:30:50Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki [[File:YBC-7289-OBV-REV.jpg|thumb|upright=1.35|YBC 7289]] YBC 7289係一塊巴比倫泥板，出名在佢上面寫住開方2嘅約略數值。開方2係一個正方形邊長同對角線長度嘅比例，係數學入面基礎而重要嘅一個常數。刻住嘅數字換轉返做10進制嘅話準確度去到6個小數位，被譽為「現時已知古代世界最準嘅運算」。呢塊泥板相信係公元前1800至1600年間南美索不達米亞一個學生嘅作品。J.P.Morgan將佢捐咗畀耶魯巴比倫藏品系列。 == 內容 == 泥板上面有一個正方形，連埋佢兩條對角線，其中一條邊標咗個六十進制嘅數字30，對角線就標咗兩個數字，第一個係1;24,51,10，相等於305470/216000 ≈ 1.414213，同開方2嘅誤差只係二百萬分之一；第二個係42;25,35 = 30547/720 ≈ 42.426，呢個數等於第一個數乘以30，係一個邊長為30嘅正方形嘅對角線長度估算。 因為巴比倫用嘅60進制系統係無標示位值，所以泥板上邊嘅數字都有其他嘅演繹。例如邊長可以係代表0;30，即係30/60=1/2。喺呢個演繹之下，對角線上面第二個數就代表0;42,25,35=30547/43200 ≈ 0.70711，係<math>1/\sqrt2</math>嘅一個估算，而<math>1/\sqrt2</math>就係邊長為1/2嘅正方形對角線嘅長度，呢個估算嘅誤差比例同樣係二百萬分之一之內。David Fowler 同Eleanor Robson寫話「呢對係有幾何意義嘅倒數對」，但係同時佢哋亦都指出，雖然喺巴比倫數學入面倒數對好重要，因而令到呢個演繹好吸引，但係都有其他理據去質疑呢一個演繹。 泥板嘅背面被人擦咗一部分，不過Robson相信上面有一條相類似嘅長方形對角線長度問題，而邊長同對角線嘅比例係3:4:5。 == 演繹 == 雖然YBC 7289嘅圖片成日都係好似上圖咁打斜展示出嚟，但係巴比倫人畫正方形嘅習慣係將四條邊沿住橫直方向畫嘅，而標咗數字嗰條邊喺頂。呢塊泥板圓形而且寫有大字，顯示佢應該係一塊「手上泥板」，係畀啲學生揸喺手上邊寫草稿用嘅。個學生好有可能係喺第二塊泥板到抄啲數字過嚟，不過喺另一塊泥板BM 96957 + VAT 6598到可以搵到計呢個數出嚟嘅迭代步驟。 1945年，Otto E. Neugebauer同Abraham Sachs首先發現呢塊泥板嘅數學意義，「呢塊泥板展現咗古代世界最準確嘅運算」，準確度相當於十進制入邊六個小數位。其他巴比倫泥板上邊有六邊形同七邊形面積嘅運算，當中牽涉更加複雜嘅代數數，例如係<math>\sqrt3</math>。<math>\sqrt3</math>呢個數字亦都係埃及一啲金字塔入邊嘅長度比例，不過YBC 7289上邊咁準確嘅數值顯示佢哋當年已經有能力去計呢啲數字出嚟，而唔係單憑實物比例估算。 akc4i6eqh0mbolhczin7k170dvje9aw 1864979 1864974 2022-08-18T13:34:37Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki [[File:YBC-7289-OBV-REV.jpg|thumb|upright=1.35|YBC 7289]] YBC 7289係一塊巴比倫泥板，出名在佢上面寫住開方2嘅約略數值。開方2係一個正方形邊長同對角線長度嘅比例，係數學入面基礎而重要嘅一個常數。刻住嘅數字換轉返做10進制嘅話準確度去到6個小數位，被譽為「現時已知古代世界最準嘅運算」。呢塊泥板相信係公元前1800至1600年間南美索不達米亞一個學生嘅作品。J.P.Morgan將佢捐咗畀耶魯巴比倫藏品系列。 == 內容 == 泥板上面有一個正方形，連埋佢兩條對角線，其中一條邊標咗個六十進制嘅數字30，對角線就標咗兩個數字，第一個係1;24,51,10，相等於305470/216000 ≈ 1.414213，同開方2嘅誤差只係二百萬分之一；第二個係42;25,35 = 30547/720 ≈ 42.426，呢個數等於第一個數乘以30，係一個邊長為30嘅正方形嘅對角線長度估算。 因為巴比倫用嘅60進制系統係無標示位值，所以泥板上邊嘅數字都有其他嘅演繹。例如邊長可以係代表0;30，即係30/60=1/2。喺呢個演繹之下，對角線上面第二個數就代表0;42,25,35=30547/43200 ≈ 0.70711，係<math>1/\sqrt2</math>嘅一個估算，而<math>1/\sqrt2</math>就係邊長為1/2嘅正方形對角線嘅長度，呢個估算嘅誤差比例同樣係二百萬分之一之內。David Fowler 同Eleanor Robson寫話「呢對係有幾何意義嘅倒數對」，但係同時佢哋亦都指出，雖然喺巴比倫數學入面倒數對好重要，因而令到呢個演繹好吸引，但係都有其他理據去質疑呢一個演繹。 泥板嘅背面被人擦咗一部分，不過Robson相信上面有一條相類似嘅長方形對角線長度問題，而邊長同對角線嘅比例係3:4:5。 == 演繹 == 雖然YBC 7289嘅圖片成日都係好似上圖咁打斜展示出嚟，但係巴比倫人畫正方形嘅習慣係將四條邊沿住橫直方向畫嘅，而標咗數字嗰條邊喺頂。呢塊泥板圓形而且寫有大字，顯示佢應該係一塊「手上泥板」，係畀啲學生揸喺手上邊寫草稿用嘅。個學生好有可能係喺第二塊泥板到抄啲數字過嚟，不過喺另一塊泥板BM 96957 + VAT 6598到可以搵到計呢個數出嚟嘅迭代步驟。 1945年，Otto E. Neugebauer同Abraham Sachs首先發現呢塊泥板嘅數學意義，「呢塊泥板展現咗古代世界最準確嘅運算」，準確度相當於十進制入邊六個小數位。其他巴比倫泥板上邊有六邊形同七邊形面積嘅運算，當中牽涉更加複雜嘅代數數，例如係<math>\sqrt3</math>。<math>\sqrt3</math>呢個數字亦都係埃及一啲金字塔入邊嘅長度比例，不過YBC 7289上邊咁準確嘅數值顯示佢哋當年已經有能力去計呢啲數字出嚟，而唔係單憑實物比例估算。 托勒密喺佢本《天文學大成》入邊都有用到同一個估算值1;24,51,10，而佢無講呢個估算值係喺邊到嚟嘅，好可能呢個估算值喺當年已經廣為人知。 == 發掘同策展 == ll39tl1rrk7g8hmdo4uqd7c88y69ad0 1864984 1864979 2022-08-18T13:58:49Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki [[File:YBC-7289-OBV-REV.jpg|thumb|upright=1.35|YBC 7289]] YBC 7289係一塊巴比倫泥板，出名在佢上面寫住開方2嘅約略數值。開方2係一個正方形邊長同對角線長度嘅比例，係數學入面基礎而重要嘅一個常數。刻住嘅數字換轉返做10進制嘅話準確度去到6個小數位，被譽為「現時已知古代世界最準嘅運算」。呢塊泥板相信係公元前1800至1600年間南美索不達米亞一個學生嘅作品。J.P.Morgan將佢捐咗畀耶魯巴比倫藏品系列。 == 內容 == 泥板上面有一個正方形，連埋佢兩條對角線，其中一條邊標咗個六十進制嘅數字30，對角線就標咗兩個數字，第一個係1;24,51,10，相等於305470/216000 ≈ 1.414213，同開方2嘅誤差只係二百萬分之一；第二個係42;25,35 = 30547/720 ≈ 42.426，呢個數等於第一個數乘以30，係一個邊長為30嘅正方形嘅對角線長度估算。 因為巴比倫用嘅60進制系統係無標示位值，所以泥板上邊嘅數字都有其他嘅演繹。例如邊長可以係代表0;30，即係30/60=1/2。喺呢個演繹之下，對角線上面第二個數就代表0;42,25,35=30547/43200 ≈ 0.70711，係<math>1/\sqrt2</math>嘅一個估算，而<math>1/\sqrt2</math>就係邊長為1/2嘅正方形對角線嘅長度，呢個估算嘅誤差比例同樣係二百萬分之一之內。David Fowler 同Eleanor Robson寫話「呢對係有幾何意義嘅倒數對」，但係同時佢哋亦都指出，雖然喺巴比倫數學入面倒數對好重要，因而令到呢個演繹好吸引，但係都有其他理據去質疑呢一個演繹。 泥板嘅背面被人擦咗一部分，不過Robson相信上面有一條相類似嘅長方形對角線長度問題，而邊長同對角線嘅比例係3:4:5。 == 演繹 == 雖然YBC 7289嘅圖片成日都係好似上圖咁打斜展示出嚟，但係巴比倫人畫正方形嘅習慣係將四條邊沿住橫直方向畫嘅，而標咗數字嗰條邊喺頂。呢塊泥板圓形而且寫有大字，顯示佢應該係一塊「手上泥板」，係畀啲學生揸喺手上邊寫草稿用嘅。個學生好有可能係喺第二塊泥板到抄啲數字過嚟，不過喺另一塊泥板BM 96957 + VAT 6598到可以搵到計呢個數出嚟嘅迭代步驟。 1945年，Otto E. Neugebauer同Abraham Sachs首先發現呢塊泥板嘅數學意義，「呢塊泥板展現咗古代世界最準確嘅運算」，準確度相當於十進制入邊六個小數位。其他巴比倫泥板上邊有六邊形同七邊形面積嘅運算，當中牽涉更加複雜嘅代數數，例如係<math>\sqrt3</math>。<math>\sqrt3</math>呢個數字亦都係埃及一啲金字塔入邊嘅長度比例，不過YBC 7289上邊咁準確嘅數值顯示佢哋當年已經有能力去計呢啲數字出嚟，而唔係單憑實物比例估算。 托勒密喺佢本《天文學大成》入邊都有用到同一個估算值1;24,51,10，而佢無講呢個估算值係喺邊到嚟嘅，好可能呢個估算值喺當年已經廣為人知。 == 發掘同策展 == 現時唔知YBC 7289係喺美索不達米亞之中嘅邊到嚟嘅，不過佢嘅形狀同書寫風格顯可能係南部嚟嘅，製成時間係公元前1800年至1600年之間。 呢塊泥板係J.P.Morgan 1909年捐畀耶魯嘅遺贈嘅一部份，成套遺贈組成咗耶魯巴比倫藏品系列。耶魯嘅文化遺產保育學院幫呢塊泥板整咗個電子模型，可以用嚟做3d打印。 == 睇埋 == *[[Plimpton 322]] *[[IM 67118]] == 參考資料 == {{reflist}} hswyd6hkkhow96oslauz2k5v7d0qmdy 1865026 1864984 2022-08-18T17:11:48Z Z423x5c6 42683 /* 內容 */ wikitext text/x-wiki [[File:YBC-7289-OBV-REV.jpg|thumb|upright=1.35|YBC 7289]] '''YBC 7289'''係一塊[[巴比倫]][[泥板]]，出名在佢上面寫住[[六十進制]]入面[[開方2]]嘅約略數值。開方2係一個正方形邊長同對角線長度嘅比例，係數學入面基礎而重要嘅一個常數。刻住嘅數字換轉返做10進制嘅話準確度去到6個小數位，被譽為「現時已知古代世界最準嘅運算」。{{r|bs}}呢塊泥板相信係公元前1800至1600年間南[[美索不達米亞]]一個學生嘅作品。[[J. P. Morgan]]將佢捐咗畀[[耶魯巴比倫藏品系列]]。 == 內容 == [[File:YBC-7289-OBV-labeled.jpg|right|thumb|250x250px|YBC 7289附上註解，正方形嘅邊上標上30，對角線標咗1 24 51 10，係六十進制數字，換轉十進制即係1.4142196...，係開方2嘅近似值；下邊嘅42 25 35，相當於42.4263888...，係邊長30嘅正方形對角線長度]] 泥板上面有一個正方形，連埋佢兩條對角線，其中一條邊標咗個六十進制嘅數字30，對角線就標咗兩個數字，第一個係1;24,51,10，相等於305470/216000 ≈ 1.414213，同開方2嘅誤差只係二百萬分之一；第二個係42;25,35 = 30547/720 ≈ 42.426，呢個數等於第一個數乘以30，係一個邊長為30嘅正方形嘅對角線長度近似值。{{r|fr}} 因為巴比倫用嘅60進制系統係無標示位值，所以泥板上邊嘅數字都有其他嘅演繹。例如邊長可以係代表0;30，即係30/60=1/2。喺呢個演繹之下，對角線上面第二個數就代表0;42,25,35=30547/43200 ≈ 0.70711，係<math>1/\sqrt2</math>嘅一個近似值，而<math>1/\sqrt2</math>就係邊長為1/2嘅正方形對角線嘅長度，呢個近似值嘅誤差比例同樣係二百萬分之一之內。[[David Fowler]]同[[Eleanor Robson]]寫話「呢對係有幾何意義嘅[[倒數 (數)|倒數對]]」，但係同時佢哋亦都指出，雖然喺巴比倫數學入面倒數對好重要，因而令到呢個演繹好吸引，但係都有其他理據去質疑呢一個演繹。{{r|fr}} 泥板嘅背面被人擦咗一部分，不過Robson相信上面有一條相類似嘅長方形對角線長度問題，而邊長同對角線嘅比例係3:4:5。{{r|robson}} == 演繹 == 雖然YBC 7289嘅圖片成日都係好似上圖咁打斜展示出嚟，但係巴比倫人畫正方形嘅習慣係將四條邊沿住橫直方向畫嘅，而標咗數字嗰條邊喺頂。{{r|friberg}}呢塊泥板圓形而且寫有大字，顯示佢應該係一塊「手上泥板」，係畀啲學生揸喺手上邊寫草稿用嘅。{{r|bs|fr}}個學生好有可能係喺第二塊泥板到抄啲數字過嚟，不過喺另一塊泥板BM 96957 + VAT 6598到可以搵到計呢個數出嚟嘅迭代步驟。{{r|fr}} 1945年，[[Otto E. Neugebauer]]同[[Abraham Sachs]]首先發現呢塊泥板嘅數學意義，{{r|fr|ns}}「呢塊泥板展現咗古代世界最準確嘅運算」，準確度相當於十進制入邊六個小數位。{{r|bs}}其他巴比倫泥板上邊有[[六邊形]]同[[七邊形]]面積嘅運算，當中牽涉更加複雜嘅[[代數數]]，例如係<math>\sqrt3</math>。{{r|fr}}<math>\sqrt3</math>呢個數字亦都係埃及一啲金字塔入邊嘅長度比例，不過YBC 7289上邊咁準確嘅數值顯示佢哋當年已經有能力去計呢啲數字出嚟，而唔係單憑實物比例估算。{{r|rudman}} [[托勒密]]喺佢本《[[天文學大成]]》入邊都有用到同一個近似值1;24,51,10，{{r|neuhist|ped}}而佢無講呢個近似值係喺邊到嚟嘅，好可能呢個近似值喺當年已經廣為人知。{{r|neuhist}} == 發掘同策展 == 現時唔知YBC 7289係喺美索不達米亞之中嘅邊到嚟嘅，不過佢嘅形狀同書寫風格顯可能係南部嚟嘅，製成時間係公元前1800年至1600年之間。{{r|bs|fr}} 呢塊泥板係[[J. P. Morgan]] 1909年捐畀[[耶魯大學]]嘅遺贈嘅一部份，成套遺贈組成咗[[耶魯巴比倫藏品系列]]。{{r|bs|y1}}耶魯嘅文化遺產保育學院幫呢塊泥板整咗個電子模型，可以用嚟做[[3D打印]]。{{r|y1|y2|renders}} == 睇埋 == *[[Plimpton 322]] *[[IM 67118]] == 參考資料 == {{reflist|30em|refs= <ref name=robson>{{citation | last = Robson | first = Eleanor | author-link = Eleanor Robson | editor-last = Katz | editor-first = Victor J. | page = 143 | publisher = Princeton University Press | contribution = Mesopotamian Mathematics | title = The Mathematics of Egypt, Mesopotamia, China, India, and Islam: A Sourcebook | url = https://books.google.com/books?id=3ullzl036UEC | year = 2007| isbn = 978-0-691-11485-9}}</ref> <ref name=friberg>{{citation | last = Friberg | first = Jöran | editor1-first = Jöran | editor1-last = Friberg | doi = 10.1007/978-0-387-48977-3 | isbn = 978-0-387-34543-7 | mr = 2333050 | page = 211 | publisher = Springer, New York | series = Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences | title = A remarkable collection of Babylonian mathematical texts | year = 2007}}</ref> <ref name=fr>{{citation | last1 = Fowler | first1 = David | author1-link = David Fowler (mathematician) | last2 = Robson | first2 = Eleanor | author2-link = Eleanor Robson | doi = 10.1006/hmat.1998.2209 | issue = 4 | journal = [[Historia Mathematica]] | mr = 1662496 | pages = 366–378 | title = Square root approximations in old Babylonian mathematics: YBC 7289 in context | volume = 25 | year = 1998}}</ref> <ref name=ns>{{citation | last1 = Neugebauer | first1 = O. | author1-link = Otto E. Neugebauer | last2 = Sachs | first2 = A. J. | author2-link = Abraham Sachs | mr = 0016320 | page = 43 | publisher = American Oriental Society and the American Schools of Oriental Research, New Haven, Conn. | series = American Oriental Series | title = Mathematical Cuneiform Texts | year = 1945}}</ref> <ref name=neuhist>{{citation | last = Neugebauer | first = O. | author-link = Otto E. Neugebauer | mr = 0465672 | pages = 22–23 | publisher = Springer-Verlag, New York-Heidelberg | title = A History of Ancient Mathematical Astronomy, Part One | url = https://books.google.com/books?id=6tkqBAAAQBAJ&pg=PA22 | year = 1975| isbn = 978-3-642-61910-6 }}</ref> <ref name=ped>{{citation|url=https://books.google.com/books?id=8eaHxE9jUrwC&pg=PA57|page=57|title=A Survey of the Almagest|series=Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences|first=Olaf|last=Pedersen|editor-first=Alexander|editor-last=Jones|publisher=Springer|year=2011|isbn=978-0-387-84826-6}}</ref> <ref name=rudman>{{citation | last = Rudman | first = Peter S. | isbn = 978-1-59102-477-4 | mr = 2329364 | page = 241 | publisher = Prometheus Books, Amherst, NY | title = How mathematics happened: the first 50,000 years | url = https://books.google.com/books?id=BtcQq4RUfkUC&pg=PA241 | year = 2007}}</ref> <ref name=bs>{{citation | last1 = Beery | first1 = Janet L. | author1-link = Janet Beery | last2 = Swetz | first2 = Frank J. | date = July 2012 | doi = 10.4169/loci003889 | journal = Convergence | publisher = Mathematical Association of America | title = The best known old Babylonian tablet?}}</ref> <ref name=y1>{{citation|title=A 3,800-year journey from classroom to classroom|first=Patrick|last=Lynch|magazine=Yale News|date=April 11, 2016|url=https://news.yale.edu/2016/04/11/3800-year-journey-classroom-classroom|access-date=2017-10-25}}</ref> <ref name=y2>{{citation|title=A 3D-print of ancient history: one of the most famous mathematical texts from Mesopotamia|date=January 16, 2016|url=http://ipch.yale.edu/news/3d-print-ancient-history-one-most-famous-mathematical-texts-mesopotamia|publisher=Yale Institute for the Preservation of Cultural Heritage|access-date=2017-10-25}}</ref> <ref name=renders>{{citation |title=Mesopotamian tablet YBC 7289 |last=Kwan |first=Alistair |date=April 20, 2019 |publisher=University of Auckland |doi = 10.17608/k6.auckland.6114425.v1}} </ref> }} 3xgnl1jne1fe3xmmc81fttn44gw6x3y 1865027 1865026 2022-08-18T17:12:23Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki [[File:YBC-7289-OBV-REV.jpg|thumb|upright=1.35|YBC 7289]] '''YBC 7289'''係一塊[[巴比倫]][[泥板]]，出名在佢上面寫住[[六十進制]]入面[[開方2]]嘅約略數值。開方2係一個正方形邊長同對角線長度嘅比例，係數學入面基礎而重要嘅一個常數。刻住嘅數字換轉返做10進制嘅話準確度去到6個小數位，被譽為「現時已知古代世界最準嘅運算」。{{r|bs}}呢塊泥板相信係公元前1800至1600年間南[[美索不達米亞]]一個學生嘅作品。[[J. P. 摩根]]將佢捐咗畀[[耶魯巴比倫藏品系列]]。 == 內容 == [[File:YBC-7289-OBV-labeled.jpg|right|thumb|250x250px|YBC 7289附上註解，正方形嘅邊上標上30，對角線標咗1 24 51 10，係六十進制數字，換轉十進制即係1.4142196...，係開方2嘅近似值；下邊嘅42 25 35，相當於42.4263888...，係邊長30嘅正方形對角線長度]] 泥板上面有一個正方形，連埋佢兩條對角線，其中一條邊標咗個六十進制嘅數字30，對角線就標咗兩個數字，第一個係1;24,51,10，相等於305470/216000 ≈ 1.414213，同開方2嘅誤差只係二百萬分之一；第二個係42;25,35 = 30547/720 ≈ 42.426，呢個數等於第一個數乘以30，係一個邊長為30嘅正方形嘅對角線長度近似值。{{r|fr}} 因為巴比倫用嘅60進制系統係無標示位值，所以泥板上邊嘅數字都有其他嘅演繹。例如邊長可以係代表0;30，即係30/60=1/2。喺呢個演繹之下，對角線上面第二個數就代表0;42,25,35=30547/43200 ≈ 0.70711，係<math>1/\sqrt2</math>嘅一個近似值，而<math>1/\sqrt2</math>就係邊長為1/2嘅正方形對角線嘅長度，呢個近似值嘅誤差比例同樣係二百萬分之一之內。[[David Fowler]]同[[Eleanor Robson]]寫話「呢對係有幾何意義嘅[[倒數 (數)|倒數對]]」，但係同時佢哋亦都指出，雖然喺巴比倫數學入面倒數對好重要，因而令到呢個演繹好吸引，但係都有其他理據去質疑呢一個演繹。{{r|fr}} 泥板嘅背面被人擦咗一部分，不過Robson相信上面有一條相類似嘅長方形對角線長度問題，而邊長同對角線嘅比例係3:4:5。{{r|robson}} == 演繹 == 雖然YBC 7289嘅圖片成日都係好似上圖咁打斜展示出嚟，但係巴比倫人畫正方形嘅習慣係將四條邊沿住橫直方向畫嘅，而標咗數字嗰條邊喺頂。{{r|friberg}}呢塊泥板圓形而且寫有大字，顯示佢應該係一塊「手上泥板」，係畀啲學生揸喺手上邊寫草稿用嘅。{{r|bs|fr}}個學生好有可能係喺第二塊泥板到抄啲數字過嚟，不過喺另一塊泥板BM 96957 + VAT 6598到可以搵到計呢個數出嚟嘅迭代步驟。{{r|fr}} 1945年，[[Otto E. Neugebauer]]同[[Abraham Sachs]]首先發現呢塊泥板嘅數學意義，{{r|fr|ns}}「呢塊泥板展現咗古代世界最準確嘅運算」，準確度相當於十進制入邊六個小數位。{{r|bs}}其他巴比倫泥板上邊有[[六邊形]]同[[七邊形]]面積嘅運算，當中牽涉更加複雜嘅[[代數數]]，例如係<math>\sqrt3</math>。{{r|fr}}<math>\sqrt3</math>呢個數字亦都係埃及一啲金字塔入邊嘅長度比例，不過YBC 7289上邊咁準確嘅數值顯示佢哋當年已經有能力去計呢啲數字出嚟，而唔係單憑實物比例估算。{{r|rudman}} [[托勒密]]喺佢本《[[天文學大成]]》入邊都有用到同一個近似值1;24,51,10，{{r|neuhist|ped}}而佢無講呢個近似值係喺邊到嚟嘅，好可能呢個近似值喺當年已經廣為人知。{{r|neuhist}} == 發掘同策展 == 現時唔知YBC 7289係喺美索不達米亞之中嘅邊到嚟嘅，不過佢嘅形狀同書寫風格顯可能係南部嚟嘅，製成時間係公元前1800年至1600年之間。{{r|bs|fr}} 呢塊泥板係[[J. P. 摩根]] 1909年捐畀[[耶魯大學]]嘅遺贈嘅一部份，成套遺贈組成咗[[耶魯巴比倫藏品系列]]。{{r|bs|y1}}耶魯嘅文化遺產保育學院幫呢塊泥板整咗個電子模型，可以用嚟做[[3D打印]]。{{r|y1|y2|renders}} == 睇埋 == *[[Plimpton 322]] *[[IM 67118]] == 參考資料 == {{reflist|30em|refs= <ref name=robson>{{citation | last = Robson | first = Eleanor | author-link = Eleanor Robson | editor-last = Katz | editor-first = Victor J. | page = 143 | publisher = Princeton University Press | contribution = Mesopotamian Mathematics | title = The Mathematics of Egypt, Mesopotamia, China, India, and Islam: A Sourcebook | url = https://books.google.com/books?id=3ullzl036UEC | year = 2007| isbn = 978-0-691-11485-9}}</ref> <ref name=friberg>{{citation | last = Friberg | first = Jöran | editor1-first = Jöran | editor1-last = Friberg | doi = 10.1007/978-0-387-48977-3 | isbn = 978-0-387-34543-7 | mr = 2333050 | page = 211 | publisher = Springer, New York | series = Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences | title = A remarkable collection of Babylonian mathematical texts | year = 2007}}</ref> <ref name=fr>{{citation | last1 = Fowler | first1 = David | author1-link = David Fowler (mathematician) | last2 = Robson | first2 = Eleanor | author2-link = Eleanor Robson | doi = 10.1006/hmat.1998.2209 | issue = 4 | journal = [[Historia Mathematica]] | mr = 1662496 | pages = 366–378 | title = Square root approximations in old Babylonian mathematics: YBC 7289 in context | volume = 25 | year = 1998}}</ref> <ref name=ns>{{citation | last1 = Neugebauer | first1 = O. | author1-link = Otto E. Neugebauer | last2 = Sachs | first2 = A. J. | author2-link = Abraham Sachs | mr = 0016320 | page = 43 | publisher = American Oriental Society and the American Schools of Oriental Research, New Haven, Conn. | series = American Oriental Series | title = Mathematical Cuneiform Texts | year = 1945}}</ref> <ref name=neuhist>{{citation | last = Neugebauer | first = O. | author-link = Otto E. Neugebauer | mr = 0465672 | pages = 22–23 | publisher = Springer-Verlag, New York-Heidelberg | title = A History of Ancient Mathematical Astronomy, Part One | url = https://books.google.com/books?id=6tkqBAAAQBAJ&pg=PA22 | year = 1975| isbn = 978-3-642-61910-6 }}</ref> <ref name=ped>{{citation|url=https://books.google.com/books?id=8eaHxE9jUrwC&pg=PA57|page=57|title=A Survey of the Almagest|series=Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences|first=Olaf|last=Pedersen|editor-first=Alexander|editor-last=Jones|publisher=Springer|year=2011|isbn=978-0-387-84826-6}}</ref> <ref name=rudman>{{citation | last = Rudman | first = Peter S. | isbn = 978-1-59102-477-4 | mr = 2329364 | page = 241 | publisher = Prometheus Books, Amherst, NY | title = How mathematics happened: the first 50,000 years | url = https://books.google.com/books?id=BtcQq4RUfkUC&pg=PA241 | year = 2007}}</ref> <ref name=bs>{{citation | last1 = Beery | first1 = Janet L. | author1-link = Janet Beery | last2 = Swetz | first2 = Frank J. | date = July 2012 | doi = 10.4169/loci003889 | journal = Convergence | publisher = Mathematical Association of America | title = The best known old Babylonian tablet?}}</ref> <ref name=y1>{{citation|title=A 3,800-year journey from classroom to classroom|first=Patrick|last=Lynch|magazine=Yale News|date=April 11, 2016|url=https://news.yale.edu/2016/04/11/3800-year-journey-classroom-classroom|access-date=2017-10-25}}</ref> <ref name=y2>{{citation|title=A 3D-print of ancient history: one of the most famous mathematical texts from Mesopotamia|date=January 16, 2016|url=http://ipch.yale.edu/news/3d-print-ancient-history-one-most-famous-mathematical-texts-mesopotamia|publisher=Yale Institute for the Preservation of Cultural Heritage|access-date=2017-10-25}}</ref> <ref name=renders>{{citation |title=Mesopotamian tablet YBC 7289 |last=Kwan |first=Alistair |date=April 20, 2019 |publisher=University of Auckland |doi = 10.17608/k6.auckland.6114425.v1}} </ref> }} pz7bl2u62q4kujexrqekhdlupi6jzrd 1865028 1865027 2022-08-18T17:13:14Z Z423x5c6 42683 /* 睇埋 */ // Edit via Wikiplus wikitext text/x-wiki [[File:YBC-7289-OBV-REV.jpg|thumb|upright=1.35|YBC 7289]] '''YBC 7289'''係一塊[[巴比倫]][[泥板]]，出名在佢上面寫住[[六十進制]]入面[[開方2]]嘅約略數值。開方2係一個正方形邊長同對角線長度嘅比例，係數學入面基礎而重要嘅一個常數。刻住嘅數字換轉返做10進制嘅話準確度去到6個小數位，被譽為「現時已知古代世界最準嘅運算」。{{r|bs}}呢塊泥板相信係公元前1800至1600年間南[[美索不達米亞]]一個學生嘅作品。[[J. P. 摩根]]將佢捐咗畀[[耶魯巴比倫藏品系列]]。 == 內容 == [[File:YBC-7289-OBV-labeled.jpg|right|thumb|250x250px|YBC 7289附上註解，正方形嘅邊上標上30，對角線標咗1 24 51 10，係六十進制數字，換轉十進制即係1.4142196...，係開方2嘅近似值；下邊嘅42 25 35，相當於42.4263888...，係邊長30嘅正方形對角線長度]] 泥板上面有一個正方形，連埋佢兩條對角線，其中一條邊標咗個六十進制嘅數字30，對角線就標咗兩個數字，第一個係1;24,51,10，相等於305470/216000 ≈ 1.414213，同開方2嘅誤差只係二百萬分之一；第二個係42;25,35 = 30547/720 ≈ 42.426，呢個數等於第一個數乘以30，係一個邊長為30嘅正方形嘅對角線長度近似值。{{r|fr}} 因為巴比倫用嘅60進制系統係無標示位值，所以泥板上邊嘅數字都有其他嘅演繹。例如邊長可以係代表0;30，即係30/60=1/2。喺呢個演繹之下，對角線上面第二個數就代表0;42,25,35=30547/43200 ≈ 0.70711，係<math>1/\sqrt2</math>嘅一個近似值，而<math>1/\sqrt2</math>就係邊長為1/2嘅正方形對角線嘅長度，呢個近似值嘅誤差比例同樣係二百萬分之一之內。[[David Fowler]]同[[Eleanor Robson]]寫話「呢對係有幾何意義嘅[[倒數 (數)|倒數對]]」，但係同時佢哋亦都指出，雖然喺巴比倫數學入面倒數對好重要，因而令到呢個演繹好吸引，但係都有其他理據去質疑呢一個演繹。{{r|fr}} 泥板嘅背面被人擦咗一部分，不過Robson相信上面有一條相類似嘅長方形對角線長度問題，而邊長同對角線嘅比例係3:4:5。{{r|robson}} == 演繹 == 雖然YBC 7289嘅圖片成日都係好似上圖咁打斜展示出嚟，但係巴比倫人畫正方形嘅習慣係將四條邊沿住橫直方向畫嘅，而標咗數字嗰條邊喺頂。{{r|friberg}}呢塊泥板圓形而且寫有大字，顯示佢應該係一塊「手上泥板」，係畀啲學生揸喺手上邊寫草稿用嘅。{{r|bs|fr}}個學生好有可能係喺第二塊泥板到抄啲數字過嚟，不過喺另一塊泥板BM 96957 + VAT 6598到可以搵到計呢個數出嚟嘅迭代步驟。{{r|fr}} 1945年，[[Otto E. Neugebauer]]同[[Abraham Sachs]]首先發現呢塊泥板嘅數學意義，{{r|fr|ns}}「呢塊泥板展現咗古代世界最準確嘅運算」，準確度相當於十進制入邊六個小數位。{{r|bs}}其他巴比倫泥板上邊有[[六邊形]]同[[七邊形]]面積嘅運算，當中牽涉更加複雜嘅[[代數數]]，例如係<math>\sqrt3</math>。{{r|fr}}<math>\sqrt3</math>呢個數字亦都係埃及一啲金字塔入邊嘅長度比例，不過YBC 7289上邊咁準確嘅數值顯示佢哋當年已經有能力去計呢啲數字出嚟，而唔係單憑實物比例估算。{{r|rudman}} [[托勒密]]喺佢本《[[天文學大成]]》入邊都有用到同一個近似值1;24,51,10，{{r|neuhist|ped}}而佢無講呢個近似值係喺邊到嚟嘅，好可能呢個近似值喺當年已經廣為人知。{{r|neuhist}} == 發掘同策展 == 現時唔知YBC 7289係喺美索不達米亞之中嘅邊到嚟嘅，不過佢嘅形狀同書寫風格顯可能係南部嚟嘅，製成時間係公元前1800年至1600年之間。{{r|bs|fr}} 呢塊泥板係[[J. P. 摩根]] 1909年捐畀[[耶魯大學]]嘅遺贈嘅一部份，成套遺贈組成咗[[耶魯巴比倫藏品系列]]。{{r|bs|y1}}耶魯嘅文化遺產保育學院幫呢塊泥板整咗個電子模型，可以用嚟做[[3D打印]]。{{r|y1|y2|renders}} == 睇埋 == {{Commons category}} *[[Plimpton 322]] *[[IM 67118]] == 參考資料 == {{reflist|30em|refs= <ref name=robson>{{citation | last = Robson | first = Eleanor | author-link = Eleanor Robson | editor-last = Katz | editor-first = Victor J. | page = 143 | publisher = Princeton University Press | contribution = Mesopotamian Mathematics | title = The Mathematics of Egypt, Mesopotamia, China, India, and Islam: A Sourcebook | url = https://books.google.com/books?id=3ullzl036UEC | year = 2007| isbn = 978-0-691-11485-9}}</ref> <ref name=friberg>{{citation | last = Friberg | first = Jöran | editor1-first = Jöran | editor1-last = Friberg | doi = 10.1007/978-0-387-48977-3 | isbn = 978-0-387-34543-7 | mr = 2333050 | page = 211 | publisher = Springer, New York | series = Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences | title = A remarkable collection of Babylonian mathematical texts | year = 2007}}</ref> <ref name=fr>{{citation | last1 = Fowler | first1 = David | author1-link = David Fowler (mathematician) | last2 = Robson | first2 = Eleanor | author2-link = Eleanor Robson | doi = 10.1006/hmat.1998.2209 | issue = 4 | journal = [[Historia Mathematica]] | mr = 1662496 | pages = 366–378 | title = Square root approximations in old Babylonian mathematics: YBC 7289 in context | volume = 25 | year = 1998}}</ref> <ref name=ns>{{citation | last1 = Neugebauer | first1 = O. | author1-link = Otto E. Neugebauer | last2 = Sachs | first2 = A. J. | author2-link = Abraham Sachs | mr = 0016320 | page = 43 | publisher = American Oriental Society and the American Schools of Oriental Research, New Haven, Conn. | series = American Oriental Series | title = Mathematical Cuneiform Texts | year = 1945}}</ref> <ref name=neuhist>{{citation | last = Neugebauer | first = O. | author-link = Otto E. Neugebauer | mr = 0465672 | pages = 22–23 | publisher = Springer-Verlag, New York-Heidelberg | title = A History of Ancient Mathematical Astronomy, Part One | url = https://books.google.com/books?id=6tkqBAAAQBAJ&pg=PA22 | year = 1975| isbn = 978-3-642-61910-6 }}</ref> <ref name=ped>{{citation|url=https://books.google.com/books?id=8eaHxE9jUrwC&pg=PA57|page=57|title=A Survey of the Almagest|series=Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences|first=Olaf|last=Pedersen|editor-first=Alexander|editor-last=Jones|publisher=Springer|year=2011|isbn=978-0-387-84826-6}}</ref> <ref name=rudman>{{citation | last = Rudman | first = Peter S. | isbn = 978-1-59102-477-4 | mr = 2329364 | page = 241 | publisher = Prometheus Books, Amherst, NY | title = How mathematics happened: the first 50,000 years | url = https://books.google.com/books?id=BtcQq4RUfkUC&pg=PA241 | year = 2007}}</ref> <ref name=bs>{{citation | last1 = Beery | first1 = Janet L. | author1-link = Janet Beery | last2 = Swetz | first2 = Frank J. | date = July 2012 | doi = 10.4169/loci003889 | journal = Convergence | publisher = Mathematical Association of America | title = The best known old Babylonian tablet?}}</ref> <ref name=y1>{{citation|title=A 3,800-year journey from classroom to classroom|first=Patrick|last=Lynch|magazine=Yale News|date=April 11, 2016|url=https://news.yale.edu/2016/04/11/3800-year-journey-classroom-classroom|access-date=2017-10-25}}</ref> <ref name=y2>{{citation|title=A 3D-print of ancient history: one of the most famous mathematical texts from Mesopotamia|date=January 16, 2016|url=http://ipch.yale.edu/news/3d-print-ancient-history-one-most-famous-mathematical-texts-mesopotamia|publisher=Yale Institute for the Preservation of Cultural Heritage|access-date=2017-10-25}}</ref> <ref name=renders>{{citation |title=Mesopotamian tablet YBC 7289 |last=Kwan |first=Alistair |date=April 20, 2019 |publisher=University of Auckland |doi = 10.17608/k6.auckland.6114425.v1}} </ref> }} o888ejfeq95x691ggjfkqv930szotav 1865029 1865028 2022-08-18T17:13:30Z Z423x5c6 42683 Z423x5c6 搬版 [[User:Z423x5c6/YBC 7289]] 去 [[YBC 7289]] 而無跳轉 wikitext text/x-wiki [[File:YBC-7289-OBV-REV.jpg|thumb|upright=1.35|YBC 7289]] '''YBC 7289'''係一塊[[巴比倫]][[泥板]]，出名在佢上面寫住[[六十進制]]入面[[開方2]]嘅約略數值。開方2係一個正方形邊長同對角線長度嘅比例，係數學入面基礎而重要嘅一個常數。刻住嘅數字換轉返做10進制嘅話準確度去到6個小數位，被譽為「現時已知古代世界最準嘅運算」。{{r|bs}}呢塊泥板相信係公元前1800至1600年間南[[美索不達米亞]]一個學生嘅作品。[[J. P. 摩根]]將佢捐咗畀[[耶魯巴比倫藏品系列]]。 == 內容 == [[File:YBC-7289-OBV-labeled.jpg|right|thumb|250x250px|YBC 7289附上註解，正方形嘅邊上標上30，對角線標咗1 24 51 10，係六十進制數字，換轉十進制即係1.4142196...，係開方2嘅近似值；下邊嘅42 25 35，相當於42.4263888...，係邊長30嘅正方形對角線長度]] 泥板上面有一個正方形，連埋佢兩條對角線，其中一條邊標咗個六十進制嘅數字30，對角線就標咗兩個數字，第一個係1;24,51,10，相等於305470/216000 ≈ 1.414213，同開方2嘅誤差只係二百萬分之一；第二個係42;25,35 = 30547/720 ≈ 42.426，呢個數等於第一個數乘以30，係一個邊長為30嘅正方形嘅對角線長度近似值。{{r|fr}} 因為巴比倫用嘅60進制系統係無標示位值，所以泥板上邊嘅數字都有其他嘅演繹。例如邊長可以係代表0;30，即係30/60=1/2。喺呢個演繹之下，對角線上面第二個數就代表0;42,25,35=30547/43200 ≈ 0.70711，係<math>1/\sqrt2</math>嘅一個近似值，而<math>1/\sqrt2</math>就係邊長為1/2嘅正方形對角線嘅長度，呢個近似值嘅誤差比例同樣係二百萬分之一之內。[[David Fowler]]同[[Eleanor Robson]]寫話「呢對係有幾何意義嘅[[倒數 (數)|倒數對]]」，但係同時佢哋亦都指出，雖然喺巴比倫數學入面倒數對好重要，因而令到呢個演繹好吸引，但係都有其他理據去質疑呢一個演繹。{{r|fr}} 泥板嘅背面被人擦咗一部分，不過Robson相信上面有一條相類似嘅長方形對角線長度問題，而邊長同對角線嘅比例係3:4:5。{{r|robson}} == 演繹 == 雖然YBC 7289嘅圖片成日都係好似上圖咁打斜展示出嚟，但係巴比倫人畫正方形嘅習慣係將四條邊沿住橫直方向畫嘅，而標咗數字嗰條邊喺頂。{{r|friberg}}呢塊泥板圓形而且寫有大字，顯示佢應該係一塊「手上泥板」，係畀啲學生揸喺手上邊寫草稿用嘅。{{r|bs|fr}}個學生好有可能係喺第二塊泥板到抄啲數字過嚟，不過喺另一塊泥板BM 96957 + VAT 6598到可以搵到計呢個數出嚟嘅迭代步驟。{{r|fr}} 1945年，[[Otto E. Neugebauer]]同[[Abraham Sachs]]首先發現呢塊泥板嘅數學意義，{{r|fr|ns}}「呢塊泥板展現咗古代世界最準確嘅運算」，準確度相當於十進制入邊六個小數位。{{r|bs}}其他巴比倫泥板上邊有[[六邊形]]同[[七邊形]]面積嘅運算，當中牽涉更加複雜嘅[[代數數]]，例如係<math>\sqrt3</math>。{{r|fr}}<math>\sqrt3</math>呢個數字亦都係埃及一啲金字塔入邊嘅長度比例，不過YBC 7289上邊咁準確嘅數值顯示佢哋當年已經有能力去計呢啲數字出嚟，而唔係單憑實物比例估算。{{r|rudman}} [[托勒密]]喺佢本《[[天文學大成]]》入邊都有用到同一個近似值1;24,51,10，{{r|neuhist|ped}}而佢無講呢個近似值係喺邊到嚟嘅，好可能呢個近似值喺當年已經廣為人知。{{r|neuhist}} == 發掘同策展 == 現時唔知YBC 7289係喺美索不達米亞之中嘅邊到嚟嘅，不過佢嘅形狀同書寫風格顯可能係南部嚟嘅，製成時間係公元前1800年至1600年之間。{{r|bs|fr}} 呢塊泥板係[[J. P. 摩根]] 1909年捐畀[[耶魯大學]]嘅遺贈嘅一部份，成套遺贈組成咗[[耶魯巴比倫藏品系列]]。{{r|bs|y1}}耶魯嘅文化遺產保育學院幫呢塊泥板整咗個電子模型，可以用嚟做[[3D打印]]。{{r|y1|y2|renders}} == 睇埋 == {{Commons category}} *[[Plimpton 322]] *[[IM 67118]] == 參考資料 == {{reflist|30em|refs= <ref name=robson>{{citation | last = Robson | first = Eleanor | author-link = Eleanor Robson | editor-last = Katz | editor-first = Victor J. | page = 143 | publisher = Princeton University Press | contribution = Mesopotamian Mathematics | title = The Mathematics of Egypt, Mesopotamia, China, India, and Islam: A Sourcebook | url = https://books.google.com/books?id=3ullzl036UEC | year = 2007| isbn = 978-0-691-11485-9}}</ref> <ref name=friberg>{{citation | last = Friberg | first = Jöran | editor1-first = Jöran | editor1-last = Friberg | doi = 10.1007/978-0-387-48977-3 | isbn = 978-0-387-34543-7 | mr = 2333050 | page = 211 | publisher = Springer, New York | series = Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences | title = A remarkable collection of Babylonian mathematical texts | year = 2007}}</ref> <ref name=fr>{{citation | last1 = Fowler | first1 = David | author1-link = David Fowler (mathematician) | last2 = Robson | first2 = Eleanor | author2-link = Eleanor Robson | doi = 10.1006/hmat.1998.2209 | issue = 4 | journal = [[Historia Mathematica]] | mr = 1662496 | pages = 366–378 | title = Square root approximations in old Babylonian mathematics: YBC 7289 in context | volume = 25 | year = 1998}}</ref> <ref name=ns>{{citation | last1 = Neugebauer | first1 = O. | author1-link = Otto E. Neugebauer | last2 = Sachs | first2 = A. J. | author2-link = Abraham Sachs | mr = 0016320 | page = 43 | publisher = American Oriental Society and the American Schools of Oriental Research, New Haven, Conn. | series = American Oriental Series | title = Mathematical Cuneiform Texts | year = 1945}}</ref> <ref name=neuhist>{{citation | last = Neugebauer | first = O. | author-link = Otto E. Neugebauer | mr = 0465672 | pages = 22–23 | publisher = Springer-Verlag, New York-Heidelberg | title = A History of Ancient Mathematical Astronomy, Part One | url = https://books.google.com/books?id=6tkqBAAAQBAJ&pg=PA22 | year = 1975| isbn = 978-3-642-61910-6 }}</ref> <ref name=ped>{{citation|url=https://books.google.com/books?id=8eaHxE9jUrwC&pg=PA57|page=57|title=A Survey of the Almagest|series=Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences|first=Olaf|last=Pedersen|editor-first=Alexander|editor-last=Jones|publisher=Springer|year=2011|isbn=978-0-387-84826-6}}</ref> <ref name=rudman>{{citation | last = Rudman | first = Peter S. | isbn = 978-1-59102-477-4 | mr = 2329364 | page = 241 | publisher = Prometheus Books, Amherst, NY | title = How mathematics happened: the first 50,000 years | url = https://books.google.com/books?id=BtcQq4RUfkUC&pg=PA241 | year = 2007}}</ref> <ref name=bs>{{citation | last1 = Beery | first1 = Janet L. | author1-link = Janet Beery | last2 = Swetz | first2 = Frank J. | date = July 2012 | doi = 10.4169/loci003889 | journal = Convergence | publisher = Mathematical Association of America | title = The best known old Babylonian tablet?}}</ref> <ref name=y1>{{citation|title=A 3,800-year journey from classroom to classroom|first=Patrick|last=Lynch|magazine=Yale News|date=April 11, 2016|url=https://news.yale.edu/2016/04/11/3800-year-journey-classroom-classroom|access-date=2017-10-25}}</ref> <ref name=y2>{{citation|title=A 3D-print of ancient history: one of the most famous mathematical texts from Mesopotamia|date=January 16, 2016|url=http://ipch.yale.edu/news/3d-print-ancient-history-one-most-famous-mathematical-texts-mesopotamia|publisher=Yale Institute for the Preservation of Cultural Heritage|access-date=2017-10-25}}</ref> <ref name=renders>{{citation |title=Mesopotamian tablet YBC 7289 |last=Kwan |first=Alistair |date=April 20, 2019 |publisher=University of Auckland |doi = 10.17608/k6.auckland.6114425.v1}} </ref> }} o888ejfeq95x691ggjfkqv930szotav 1865055 1865029 2022-08-18T22:38:58Z 219.78.128.170 分類 wikitext text/x-wiki [[File:YBC-7289-OBV-REV.jpg|thumb|upright=1.35|YBC 7289]] '''YBC 7289'''係一塊[[巴比倫]][[泥板]]，出名在佢上面寫住[[六十進制]]入面[[開方2]]嘅約略數值。開方2係一個正方形邊長同對角線長度嘅比例，係數學入面基礎而重要嘅一個常數。刻住嘅數字換轉返做10進制嘅話準確度去到6個小數位，被譽為「現時已知古代世界最準嘅運算」。{{r|bs}}呢塊泥板相信係公元前1800至1600年間南[[美索不達米亞]]一個學生嘅作品。[[J. P. 摩根]]將佢捐咗畀[[耶魯巴比倫藏品系列]]。 == 內容 == [[File:YBC-7289-OBV-labeled.jpg|right|thumb|250x250px|YBC 7289附上註解，正方形嘅邊上標上30，對角線標咗1 24 51 10，係六十進制數字，換轉十進制即係1.4142196...，係開方2嘅近似值；下邊嘅42 25 35，相當於42.4263888...，係邊長30嘅正方形對角線長度]] 泥板上面有一個正方形，連埋佢兩條對角線，其中一條邊標咗個六十進制嘅數字30，對角線就標咗兩個數字，第一個係1;24,51,10，相等於305470/216000 ≈ 1.414213，同開方2嘅誤差只係二百萬分之一；第二個係42;25,35 = 30547/720 ≈ 42.426，呢個數等於第一個數乘以30，係一個邊長為30嘅正方形嘅對角線長度近似值。{{r|fr}} 因為巴比倫用嘅60進制系統係無標示位值，所以泥板上邊嘅數字都有其他嘅演繹。例如邊長可以係代表0;30，即係30/60=1/2。喺呢個演繹之下，對角線上面第二個數就代表0;42,25,35=30547/43200 ≈ 0.70711，係<math>1/\sqrt2</math>嘅一個近似值，而<math>1/\sqrt2</math>就係邊長為1/2嘅正方形對角線嘅長度，呢個近似值嘅誤差比例同樣係二百萬分之一之內。[[David Fowler]]同[[Eleanor Robson]]寫話「呢對係有幾何意義嘅[[倒數 (數)|倒數對]]」，但係同時佢哋亦都指出，雖然喺巴比倫數學入面倒數對好重要，因而令到呢個演繹好吸引，但係都有其他理據去質疑呢一個演繹。{{r|fr}} 泥板嘅背面被人擦咗一部分，不過Robson相信上面有一條相類似嘅長方形對角線長度問題，而邊長同對角線嘅比例係3:4:5。{{r|robson}} == 演繹 == 雖然YBC 7289嘅圖片成日都係好似上圖咁打斜展示出嚟，但係巴比倫人畫正方形嘅習慣係將四條邊沿住橫直方向畫嘅，而標咗數字嗰條邊喺頂。{{r|friberg}}呢塊泥板圓形而且寫有大字，顯示佢應該係一塊「手上泥板」，係畀啲學生揸喺手上邊寫草稿用嘅。{{r|bs|fr}}個學生好有可能係喺第二塊泥板到抄啲數字過嚟，不過喺另一塊泥板BM 96957 + VAT 6598到可以搵到計呢個數出嚟嘅迭代步驟。{{r|fr}} 1945年，[[Otto E. Neugebauer]]同[[Abraham Sachs]]首先發現呢塊泥板嘅數學意義，{{r|fr|ns}}「呢塊泥板展現咗古代世界最準確嘅運算」，準確度相當於十進制入邊六個小數位。{{r|bs}}其他巴比倫泥板上邊有[[六邊形]]同[[七邊形]]面積嘅運算，當中牽涉更加複雜嘅[[代數數]]，例如係<math>\sqrt3</math>。{{r|fr}}<math>\sqrt3</math>呢個數字亦都係埃及一啲金字塔入邊嘅長度比例，不過YBC 7289上邊咁準確嘅數值顯示佢哋當年已經有能力去計呢啲數字出嚟，而唔係單憑實物比例估算。{{r|rudman}} [[托勒密]]喺佢本《[[天文學大成]]》入邊都有用到同一個近似值1;24,51,10，{{r|neuhist|ped}}而佢無講呢個近似值係喺邊到嚟嘅，好可能呢個近似值喺當年已經廣為人知。{{r|neuhist}} == 發掘同策展 == 現時唔知YBC 7289係喺美索不達米亞之中嘅邊到嚟嘅，不過佢嘅形狀同書寫風格顯可能係南部嚟嘅，製成時間係公元前1800年至1600年之間。{{r|bs|fr}} 呢塊泥板係[[J. P. 摩根]] 1909年捐畀[[耶魯大學]]嘅遺贈嘅一部份，成套遺贈組成咗[[耶魯巴比倫藏品系列]]。{{r|bs|y1}}耶魯嘅文化遺產保育學院幫呢塊泥板整咗個電子模型，可以用嚟做[[3D打印]]。{{r|y1|y2|renders}} == 睇埋 == {{Commons category}} *[[Plimpton 322]] *[[IM 67118]] == 參考資料 == {{reflist|30em|refs= <ref name=robson>{{citation | last = Robson | first = Eleanor | author-link = Eleanor Robson | editor-last = Katz | editor-first = Victor J. | page = 143 | publisher = Princeton University Press | contribution = Mesopotamian Mathematics | title = The Mathematics of Egypt, Mesopotamia, China, India, and Islam: A Sourcebook | url = https://books.google.com/books?id=3ullzl036UEC | year = 2007| isbn = 978-0-691-11485-9}}</ref> <ref name=friberg>{{citation | last = Friberg | first = Jöran | editor1-first = Jöran | editor1-last = Friberg | doi = 10.1007/978-0-387-48977-3 | isbn = 978-0-387-34543-7 | mr = 2333050 | page = 211 | publisher = Springer, New York | series = Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences | title = A remarkable collection of Babylonian mathematical texts | year = 2007}}</ref> <ref name=fr>{{citation | last1 = Fowler | first1 = David | author1-link = David Fowler (mathematician) | last2 = Robson | first2 = Eleanor | author2-link = Eleanor Robson | doi = 10.1006/hmat.1998.2209 | issue = 4 | journal = [[Historia Mathematica]] | mr = 1662496 | pages = 366–378 | title = Square root approximations in old Babylonian mathematics: YBC 7289 in context | volume = 25 | year = 1998}}</ref> <ref name=ns>{{citation | last1 = Neugebauer | first1 = O. | author1-link = Otto E. Neugebauer | last2 = Sachs | first2 = A. J. | author2-link = Abraham Sachs | mr = 0016320 | page = 43 | publisher = American Oriental Society and the American Schools of Oriental Research, New Haven, Conn. | series = American Oriental Series | title = Mathematical Cuneiform Texts | year = 1945}}</ref> <ref name=neuhist>{{citation | last = Neugebauer | first = O. | author-link = Otto E. Neugebauer | mr = 0465672 | pages = 22–23 | publisher = Springer-Verlag, New York-Heidelberg | title = A History of Ancient Mathematical Astronomy, Part One | url = https://books.google.com/books?id=6tkqBAAAQBAJ&pg=PA22 | year = 1975| isbn = 978-3-642-61910-6 }}</ref> <ref name=ped>{{citation|url=https://books.google.com/books?id=8eaHxE9jUrwC&pg=PA57|page=57|title=A Survey of the Almagest|series=Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences|first=Olaf|last=Pedersen|editor-first=Alexander|editor-last=Jones|publisher=Springer|year=2011|isbn=978-0-387-84826-6}}</ref> <ref name=rudman>{{citation | last = Rudman | first = Peter S. | isbn = 978-1-59102-477-4 | mr = 2329364 | page = 241 | publisher = Prometheus Books, Amherst, NY | title = How mathematics happened: the first 50,000 years | url = https://books.google.com/books?id=BtcQq4RUfkUC&pg=PA241 | year = 2007}}</ref> <ref name=bs>{{citation | last1 = Beery | first1 = Janet L. | author1-link = Janet Beery | last2 = Swetz | first2 = Frank J. | date = July 2012 | doi = 10.4169/loci003889 | journal = Convergence | publisher = Mathematical Association of America | title = The best known old Babylonian tablet?}}</ref> <ref name=y1>{{citation|title=A 3,800-year journey from classroom to classroom|first=Patrick|last=Lynch|magazine=Yale News|date=April 11, 2016|url=https://news.yale.edu/2016/04/11/3800-year-journey-classroom-classroom|access-date=2017-10-25}}</ref> <ref name=y2>{{citation|title=A 3D-print of ancient history: one of the most famous mathematical texts from Mesopotamia|date=January 16, 2016|url=http://ipch.yale.edu/news/3d-print-ancient-history-one-most-famous-mathematical-texts-mesopotamia|publisher=Yale Institute for the Preservation of Cultural Heritage|access-date=2017-10-25}}</ref> <ref name=renders>{{citation |title=Mesopotamian tablet YBC 7289 |last=Kwan |first=Alistair |date=April 20, 2019 |publisher=University of Auckland |doi = 10.17608/k6.auckland.6114425.v1}} </ref> }} [[Category:數學]] m5g243rsu78z3jikcuos41cz8oijybu 0 307050 1864951 2022-08-18T12:13:29Z H78c67c 123770 開咗新版「{{Infobox settlement |name = 上川綜合振興局 |native_name = {{nobold|上川総合振興局}} |native_name_lang = ja |official_name = Kamikawa-sōgō-shinkōkyoku |image_map = Kamikawa Subprefecture.png |seat = [[旭川]] |seat_type = 首府 |subdivision_type = 國 |subdivision_name = [[日本]] |subdivision_type1 = 都道府縣 |subdivision_name1 = 北海...」 wikitext text/x-wiki {{Infobox settlement |name = 上川綜合振興局 |native_name = {{nobold|上川総合振興局}} |native_name_lang = ja |official_name = Kamikawa-sōgō-shinkōkyoku |image_map = Kamikawa Subprefecture.png |seat = [[旭川]] |seat_type = 首府 |subdivision_type = 國 |subdivision_name = [[日本]] |subdivision_type1 = 都道府縣 |subdivision_name1 = [[北海道]] |area_magnitude = |area_total_km2 = 10,619.20 |area_footnotes = |population_total = 474896 |population_as_of = 2022年6月30號 |population_footnotes = |population_note = |population_density_km2 = auto }} '''上川綜合振興局'''（{{jpn|j=上川総合振興局|hg=かみかわそうごうしんこうきょく|rm=Kamikawa-sōgō-shinkōkyoku|f=y}}）係[[日本]][[北海道]]一個[[振興局|綜合振興局]]，2010年4月1號改組之前叫'''上川支廳'''，首府同最大城市係[[旭川]]。前身嘅上川支廳喺1897年設立。 == 地理 == === 市 === * [[旭川市|旭川]]（首府） * [[富良野市|富良野]] * [[士別市|士別]] * [[名寄市|名寄]] === 町同村 === * [[上川郡 (石狩國)|石狩國上川郡]]：[[鷹棲町]]、[[東神樂町]]、[[當麻町]]、[[比布町]]、[[愛別町]]、[[上川町]]、[[東川町]]、[[美瑛町]] * [[空知郡]]：[[上富良野町]]、[[中富良野町]]、[[南富良野町]] * [[勇拂郡]]：[[占冠村]] * [[上川郡 (天鹽國)|天鹽國上川郡]]：[[和寒町]]、[[劍淵町]]、[[下川町]] * [[中川郡 (上川支廳)|天鹽國中川郡]]：[[美深町]]、[[音威子府村]]、[[中川町]] == 出面網頁 == *{{official website}} {{上川支廳}} {{japan-geo-stub}} [[Category:北海道振興局]] scee4g0wcxrwqpwz07tjcml6n0mm414 0 307051 1864980 2022-08-18T13:36:49Z Universehk 1418 開咗新版「'''喊驚'''可以係指： *[[喊驚]]：中國民間傳統習俗 *《喊驚》：香港歌手[[劉日曦]]歌曲，收錄喺佢嘅《無主之城》專輯入面。 {{搞清楚}}」 wikitext text/x-wiki '''喊驚'''可以係指： *[[喊驚]]：中國民間傳統習俗 *《喊驚》：香港歌手[[劉日曦]]歌曲，收錄喺佢嘅《無主之城》專輯入面。 {{搞清楚}} 7vri5r60w399ebvqfmjtrf1jpftjkwo 3 307052 1864989 2022-08-18T14:05:15Z Z423x5c6 42683 開咗新版「{{subst:welcome}}」 wikitext text/x-wiki <div style="width: 100%; margin: 0.2em 0; padding: 0.3em 0; border-top: 5px solid #ddd; border-bottom: 5px solid #ddd; font-size: 120%;">'''Al12si你好！食咗飯未？[[Wikipedia:歡迎|歡迎]]加入[[粵文維基百科]]！'''</div> *維基百科鼓勵'''[[Wikipedia:放膽|勇於修改]]'''，所以放膽寫！「'''[[Wikipedia:五大支柱|維基百科五大支柱]]'''」係百科、中立、內容自由、行為規範、冇死板嘅規則。 *寫文嗰陣，請想像自己用[[粵語]]講正式嘢嗰時會點講，然後將你口會講嘅嘢寫低，「[[粵文]]」係將粵語直接寫低嘅文字。 *如果有啲粵語當中嘅字你識講唔識寫嘅話，可以參考吓[[Wikipedia:粵語本字表|呢度]]。 *維基百科唔鼓勵搞破壞，如果搞破壞，就會俾人[[Wikipedia:封鎖政策|封鎖]]。 *順便提提，响討論版發言之後，記得打四隻（半形）波浪紋嚟[[Wikipedia:簽名|簽名]]，即係噉<nowiki>~~~~</nowiki>。 *有乜嘢問題，可以去我塊討論版問我，亦可以[[Wikipedia:問|嚟呢度搵答案]]。有嘢講？請去[[Wikipedia:新維基友留言]]。 *我哋發展緊翻譯外文專有名詞嘅一套指引《[[Wikipedia:翻譯]]》，你可以參攷同埋俾意見。希望你鍾意嚟呢度寫嘢。 *得閒嘅多啲嚟嘆杯茶，同粵維友一齊車天車地！ *Welcome to Cantonese Wikipedia. If you cannot understand [[:en:Cantonese|Cantonese]], you can write to our [[Wikipedia talk:本地大使館|Ambassador]]. Enjoy yourself. <span style="display:none"></span>我係歡迎你嘅維基人：——[[User:Z423x5c6|<span style="font-family:Old English Text MT">Z423X5C6</span>]]（[[User talk:Z423x5c6|傾偈]]） 2022年8月18號 (四) 14:05 (UTC)<span style="display:none"></span> kr2yjvpuffpqaxlmilmogmwccx8bnwq 0 307053 1865005 2022-08-18T15:39:05Z Leungtsun729 123158 由翻譯版《[[:ja:Special:Redirect/revision/91014682|西九州新幹線]]》去建立 wikitext text/x-wiki {{Pathnav|九州新幹線 (整備新幹線)|frame=1}}{{Infobox 鉄道路線|路線名=[[File:JR logo (kyushu).svg|35px|link=九州旅客鉄道]] 西九州新幹線|路線色=#ff0000|画像={{画像募集中}}|画像サイズ=300px|画像説明=|通称=|現況=試運転中|国={{JPN}}|所在地=[[佐賀県]]、[[長崎県]]|種類=[[高速鉄道]]（[[新幹線]]）|起点=[[武雄温泉駅]]（暫定）|終点=[[長崎駅]]|駅数=5駅|開業=[[2022年]][[9月23日]]<ref group="JR" name="press20220222" />（予定）|休止=|廃止=|所有者=[[鉄道建設・運輸施設整備支援機構]]|運営者=[[九州旅客鉄道]]（JR九州）|車両基地=[[熊本総合車両所大村車両管理室]]|使用車両=[[新幹線N700S系電車|N700S]]（西九州新幹線用）<ref group="JR" name="prkyushu20201028">{{Cite press release|url=https://www.jrkyushu.co.jp/common/inc/news/newtopics/__icsFiles/afieldfile/2020/10/28/201028nagasaki_aishou.pdf|archiveurl=https://web.archive.org/web/20201028080608/https://www.jrkyushu.co.jp/common/inc/news/newtopics/__icsFiles/afieldfile/2020/10/28/201028nagasaki_aishou.pdf|format=PDF|language=日本語|title=九州新幹線（武雄温泉・長崎間）新幹線の名称と導入車両が決定!!|publisher=九州旅客鉄道|date=2020-10-28|accessdate=2020-10-28|archivedate=2020-10-28}}</ref>|路線距離=66.0 [[キロメートル|km]]<ref name="事業の概要">[https://www.jrtt.go.jp/construction/committee/asset/jk30-05-2.pdf 『九州新幹線（武雄温泉・長崎間）事業に関する再評価報告書』平成31年3月 独立行政法人鉄道建設・運輸施設整備支援機構]「表 1-1 事業の概要」</ref>|営業キロ=69.6 km<ref name="press20220610" group="JR"/>|軌間=1,435 [[ミリメートル|mm]]|線路数=|電化方式=[[交流電化|交流]]25,000 [[ボルト (単位)|V]]<ref name="事業の概要"/>・60[[ヘルツ|Hz]]<br />[[架空電車線方式]]|最大勾配=30 [[パーミル|‰]]<ref name="事業の概要"/>|最小曲線半径=基本4,000 [[メートル|m]]<ref name="事業の概要"/>|閉塞方式=|保安装置=|最高速度=260 [[キロメートル毎時|km/h]]<ref name="事業の概要"/><ref>{{Cite journal |和書|author=江越善一郎 |title=九州新幹線西九州（長崎）ルートについて |date=2012-10 |publisher=長崎経済研究所 |journal=ながさき経済 |volume=通巻276号 |page=2 |url=https://dl.ndl.go.jp/view/download/digidepo_8327912_po_201210_1.pdf?contentNo=1&alternativeNo= |format=PDF}}</ref>|路線図=[[File:Kyushu Shinkansen map Kagoshima route and Nagasaki route.png|300px<!-- |鹿児島ルートと長崎ルート -->]]}}'''西九州新幹線'''（[[日文]]：'''西九州'''新幹線：日文[[假名]]：にしきゅうしゅうしんかんせん）係連接[[佐賀縣]][[武雄|武雄市]]武雄溫泉站和[[長崎縣]][[長崎市]]長崎站，預定於[[2022年|2022]][[9月23號|年9月23日]]通車嘅[[高速鐵路]]路線。 喺連接[[福岡市]]（博多站）和長崎市（長崎站）嘅[[整備新幹線]]計劃（[[九州新幹線|九州新幹線<西九州線>]] ）中，武雄溫泉站同長崎站之間嘅路段以標準新幹線推進，並預訂2022年9月23日通車並且可以喺武雄溫泉站可以[[跨月台轉乘]]在來線。喺計劃之中，武雄溫泉站同長崎站之間嘅西九州新幹線被定位為臨時開通，但西九州新幹線向武雄溫泉站以東嘅延線尚未同佐賀縣討論，目前都仲係未定嘅狀態。 運營公里69.6[[千米|公里]]，實際距離66公里，係日本最短嘅新幹線路線（唔包括轉發線路） <ref>[https://mainichi.jp/articles/20220729/k00/00m/020/212000c 「日本一短い西九州新幹線 来月開業 長崎―佐賀間66キロ リレー方式／通勤通学需要掘り起こし」]『[[毎日新聞]]』朝刊2022年8月6日（経済面）2022年8月9日閲覧</ref> 。 == 概要 == [[1972年|1972]][[12月12號|年 12 月 12]]日（[[昭和]]47 年），作為整備新幹線嘅九州新幹線，根據國家新幹線鐵路發展法第 4 條第 1 項「確定應該開始建設嘅新幹線鐵路路線嘅基本計劃」（昭和1947年交通省通知第466號通知）嘅規定成立 <ref group="国交省" name="運輸省告示第466号">{{引網|url=http://www.mlit.go.jp/notice/noticedata/sgml/1972/62035a02/62035a02.html|title=全国新幹線鉄道整備法第四条第一項の規定による建設を開始すべき新幹線鉄道の路線を定める基本計画 昭和四十七年十二月十二日 運輸省告示第四百六十六号|date=|publisher=[[国土交通省]]|format=PDF|archive-url=https://web.archive.org/web/20180421060509/http://www.mlit.go.jp/notice/noticedata/sgml/1972/62035a02/62035a02.html|archive-date=2018-04-21|access-date=2018-03-14}}</ref> ，係[[1973年|1973]]年 11 月 13 日（昭和 48 年）開發計劃嘅五條路線<ref name="昭和48年整備計画" group="佐賀">{{引網|url=https://www.pref.saga.lg.jp/shinkansen/kiji0039655/3_9655_3_material731113.pdf|title=全国新幹線鉄道整備法、第七条第一項の規定に基づき、新幹線鉄道建設に関する整備計画を別紙のとおり決定する 昭和四十八年十一月十三日 運輸大臣 新谷 寅三郎|date=|publisher=佐賀県|format=PDF|archive-url=https://web.archive.org/web/20171231100119/https://www.pref.saga.lg.jp/shinkansen/kiji0039655/3_9655_3_material731113.pdf|archive-date=2017-03-31|access-date=2018-04-21}}</ref>之一。 === 路線數據 === 截至 2022 年 9 月 23 號。原則上僅限於武雄溫泉站-長崎站嘅暫定開放部分。 * 營運商：[[日本鐵道|九州鐵路公司]]（JR九州） <ref name="press20220610" group="JR">{{Cite press release}}</ref> * 建設者：日本鐵道建設交通技術廳 * 路線距離（實際公里）：66.0公里 （運營公里為69.6公里<ref name="press20220610" group="JR" /> ） * 軌距：1,435&nbsp;毫米（[[標準軌]]） * 車站數量：5（包括起點同終點站） ** 其中，[[嬉野溫泉站]]是唯一嘅新幹線車站。 * 雙軌段：全雙軌 * 電氣化區間：武雄溫泉站～長崎站： AC 25,000&nbsp;五（60&nbsp;赫茲） * 最高速度：260[[公里每小時|km/h]] （武雄溫泉站～長崎站） * 安全裝置： * 軌道床： * 懸鏈線懸掛方式： * 車輛段：熊本綜合車輛段大村車輛控制室 * 軌道維修基地：新幹線部新大村新幹線建設事務所 * 船員基地：長崎綜合船員中心 * 駕駛指揮中心： * 列車運行管理系統： == 名稱、稱呼 == 下表顯示咗開發計劃中嘅路線名稱同乘客信息中實際使用嘅路線名稱之間嘅關係。原則上同旅客列車嘅運行方式無關。 {| class="wikitable" !部分 !維護計劃名稱 !路線名稱 !評論 |- |博多站-新鳥棲站 | rowspan="3" |九州新幹線（西九州線） |九州新幹線 |同鹿兒島路線重疊 |- |新鳥棲站～武雄溫泉站 | style="text-align:center" |<ref group="注">新幹線として建設されるかを含めて未定。在来線の長崎本線を活用して開業予定。</ref> |新幹線建設未批准區間 |- |武雄溫泉站～長崎站 |'''西九州新幹線''' | |} == 計劃安裝的車站列表 == 截至 2022 年 9 月 23 號。預定可以喺武雄溫泉站跨月台轉乘常規線路同全尺寸新幹線。 * 對於 JR 線路名稱，僅顯示預定連接車站嘅線路嘅正式名稱。 * 停車…全：所有列車停靠的車站（2022 年 9 月時刻表修訂） {| class="wikitable" rules="all" ! style="width:6em;" |站名 ! style="width:5em;" |營業里程<br /><br /> ! style="width:5em;" |實際里程<br /><br /><br /><br /><ref group="JRTT">{{引網|url=https://www.jrtt.go.jp/project/asset/pdf/kyushu/PamphletKyusyu.pdf|title=九州新幹線西九州ルート（武雄温泉・長崎間）|date=2017-06|website=（パンフレット）|publisher=鉄道建設・運輸機構|page=4|archive-url=|archive-date=|access-date=2021-11-21|}}</ref> ! style="width:1em;" |停車 !接駁路線 ! colspan="2" |所在地 |- |武雄温泉站 | style="text-align:right;" |0.0 | style="text-align:right;" |0.0 | style="text-align:center;" |全 |九州旅客鐵道：佐世保線 | rowspan="2" style="width:1em; text-align:center;" |[[佐賀縣]] |[[武雄|武雄市]] |- |嬉野温泉站 | style="text-align:right;" |10.9 | style="text-align:right;" |10.9 | style="text-align:center;" |  |  |[[嬉野|嬉野市]] |- |新大村站 | style="text-align:right;" |32.2 | style="text-align:right;" |32.2 | style="text-align:center;" |  |九州旅客鐵道：大村線 | rowspan="3" style="width:1em; text-align:center;" |[[長崎縣]] |[[大村|大村市]] |- |諫早站 | style="text-align:right;" |44.8 | style="text-align:right;" |44.8 | style="text-align:center;" |全 |九州旅客鐵道：長崎本線・大村線<br /><br />島原鐵道：島原鐵道線 |[[諫早|諫早市]] |- |長崎站 | style="text-align:right;" |69.6 | style="text-align:right;" |66.0 | style="text-align:center;" |全 |九州旅客鐵道：長崎本線<br /><br />長崎電氣軌道（長崎站前停留場）：本線（1號系統・2號系統）・櫻町支線（3號系統） |[[長崎市]] |} sad5tjp9uknav2nfy6cu8pejse5mkco 1865050 1865005 2022-08-18T22:29:19Z 219.78.128.170 wikitext text/x-wiki {{cleanup}} {{Pathnav|九州新幹線 (整備新幹線)|frame=1}}{{Infobox rail line|路線名=[[File:JR logo (kyushu).svg|35px|link=九州旅客鉄道]] 西九州新幹線|路線色=#ff0000|画像={{画像募集中}}|画像サイズ=300px|画像説明=|通称=|現況=試運転中|国={{JPN}}|所在地=[[佐賀県]]、[[長崎県]]|種類=[[高速鉄道]]（[[新幹線]]）|起点=[[武雄温泉駅]]（暫定）|終点=[[長崎駅]]|駅数=5駅|開業=[[2022年]][[9月23日]]<ref group="JR" name="press20220222" />（予定）|休止=|廃止=|所有者=[[鉄道建設・運輸施設整備支援機構]]|運営者=[[九州旅客鉄道]]（JR九州）|車両基地=[[熊本総合車両所大村車両管理室]]|使用車両=[[新幹線N700S系電車|N700S]]（西九州新幹線用）<ref group="JR" name="prkyushu20201028">{{Cite press release|url=https://www.jrkyushu.co.jp/common/inc/news/newtopics/__icsFiles/afieldfile/2020/10/28/201028nagasaki_aishou.pdf|archiveurl=https://web.archive.org/web/20201028080608/https://www.jrkyushu.co.jp/common/inc/news/newtopics/__icsFiles/afieldfile/2020/10/28/201028nagasaki_aishou.pdf|format=PDF|language=日本語|title=九州新幹線（武雄温泉・長崎間）新幹線の名称と導入車両が決定!!|publisher=九州旅客鉄道|date=2020-10-28|accessdate=2020-10-28|archivedate=2020-10-28}}</ref>|路線距離=66.0 [[キロメートル|km]]<ref name="事業の概要">[https://www.jrtt.go.jp/construction/committee/asset/jk30-05-2.pdf 『九州新幹線（武雄温泉・長崎間）事業に関する再評価報告書』平成31年3月 独立行政法人鉄道建設・運輸施設整備支援機構]「表 1-1 事業の概要」</ref>|営業キロ=69.6 km<ref name="press20220610" group="JR"/>|軌間=1,435 [[ミリメートル|mm]]|線路数=|電化方式=[[交流電化|交流]]25,000 [[ボルト (単位)|V]]<ref name="事業の概要"/>・60[[ヘルツ|Hz]]<br />[[架空電車線方式]]|最大勾配=30 [[パーミル|‰]]<ref name="事業の概要"/>|最小曲線半径=基本4,000 [[メートル|m]]<ref name="事業の概要"/>|閉塞方式=|保安装置=|最高速度=260 [[キロメートル毎時|km/h]]<ref name="事業の概要"/><ref>{{Cite journal |和書|author=江越善一郎 |title=九州新幹線西九州（長崎）ルートについて |date=2012-10 |publisher=長崎経済研究所 |journal=ながさき経済 |volume=通巻276号 |page=2 |url=https://dl.ndl.go.jp/view/download/digidepo_8327912_po_201210_1.pdf?contentNo=1&alternativeNo= |format=PDF}}</ref>|路線図=[[File:Kyushu Shinkansen map Kagoshima route and Nagasaki route.png|300px<!-- |鹿児島ルートと長崎ルート -->]]}}'''西九州新幹線'''（[[日文]]：'''西九州'''新幹線：日文[[假名]]：にしきゅうしゅうしんかんせん）係連接[[佐賀縣]][[武雄|武雄市]]武雄溫泉站和[[長崎縣]][[長崎市]]長崎站，預定於[[2022年|2022]][[9月23號|年9月23日]]通車嘅[[高速鐵路]]路線。 喺連接[[福岡市]]（博多站）和長崎市（長崎站）嘅[[整備新幹線]]計劃（[[九州新幹線|九州新幹線<西九州線>]] ）中，武雄溫泉站同長崎站之間嘅路段以標準新幹線推進，並預訂2022年9月23日通車並且可以喺武雄溫泉站可以[[跨月台轉乘]]在來線。喺計劃之中，武雄溫泉站同長崎站之間嘅西九州新幹線被定位為臨時開通，但西九州新幹線向武雄溫泉站以東嘅延線尚未同佐賀縣討論，目前都仲係未定嘅狀態。 運營公里69.6[[千米|公里]]，實際距離66公里，係日本最短嘅新幹線路線（唔包括轉發線路） <ref>[https://mainichi.jp/articles/20220729/k00/00m/020/212000c 「日本一短い西九州新幹線 来月開業 長崎―佐賀間66キロ リレー方式／通勤通学需要掘り起こし」]『[[毎日新聞]]』朝刊2022年8月6日（経済面）2022年8月9日閲覧</ref> 。 == 概要 == [[1972年|1972]][[12月12號|年 12 月 12]]日（[[昭和]]47 年），作為整備新幹線嘅九州新幹線，根據國家新幹線鐵路發展法第 4 條第 1 項「確定應該開始建設嘅新幹線鐵路路線嘅基本計劃」（昭和1947年交通省通知第466號通知）嘅規定成立 <ref group="国交省" name="運輸省告示第466号">{{引網|url=http://www.mlit.go.jp/notice/noticedata/sgml/1972/62035a02/62035a02.html|title=全国新幹線鉄道整備法第四条第一項の規定による建設を開始すべき新幹線鉄道の路線を定める基本計画 昭和四十七年十二月十二日 運輸省告示第四百六十六号|date=|publisher=[[国土交通省]]|format=PDF|archive-url=https://web.archive.org/web/20180421060509/http://www.mlit.go.jp/notice/noticedata/sgml/1972/62035a02/62035a02.html|archive-date=2018-04-21|access-date=2018-03-14}}</ref> ，係[[1973年|1973]]年 11 月 13 日（昭和 48 年）開發計劃嘅五條路線<ref name="昭和48年整備計画" group="佐賀">{{引網|url=https://www.pref.saga.lg.jp/shinkansen/kiji0039655/3_9655_3_material731113.pdf|title=全国新幹線鉄道整備法、第七条第一項の規定に基づき、新幹線鉄道建設に関する整備計画を別紙のとおり決定する 昭和四十八年十一月十三日 運輸大臣 新谷 寅三郎|date=|publisher=佐賀県|format=PDF|archive-url=https://web.archive.org/web/20171231100119/https://www.pref.saga.lg.jp/shinkansen/kiji0039655/3_9655_3_material731113.pdf|archive-date=2017-03-31|access-date=2018-04-21}}</ref>之一。 === 路線數據 === 截至 2022 年 9 月 23 號。原則上僅限於武雄溫泉站-長崎站嘅暫定開放部分。 * 營運商：[[日本鐵道|九州鐵路公司]]（JR九州） <ref name="press20220610" group="JR">{{Cite press release}}</ref> * 建設者：日本鐵道建設交通技術廳 * 路線距離（實際公里）：66.0公里 （運營公里為69.6公里<ref name="press20220610" group="JR" /> ） * 軌距：1,435&nbsp;毫米（[[標準軌]]） * 車站數量：5（包括起點同終點站） ** 其中，[[嬉野溫泉站]]是唯一嘅新幹線車站。 * 雙軌段：全雙軌 * 電氣化區間：武雄溫泉站～長崎站： AC 25,000&nbsp;五（60&nbsp;赫茲） * 最高速度：260[[公里每小時|km/h]] （武雄溫泉站～長崎站） * 安全裝置： * 軌道床： * 懸鏈線懸掛方式： * 車輛段：熊本綜合車輛段大村車輛控制室 * 軌道維修基地：新幹線部新大村新幹線建設事務所 * 船員基地：長崎綜合船員中心 * 駕駛指揮中心： * 列車運行管理系統： == 名稱、稱呼 == 下表顯示咗開發計劃中嘅路線名稱同乘客信息中實際使用嘅路線名稱之間嘅關係。原則上同旅客列車嘅運行方式無關。 {| class="wikitable" !部分 !維護計劃名稱 !路線名稱 !評論 |- |博多站-新鳥棲站 | rowspan="3" |九州新幹線（西九州線） |九州新幹線 |同鹿兒島路線重疊 |- |新鳥棲站～武雄溫泉站 | style="text-align:center" |<ref group="注">新幹線として建設されるかを含めて未定。在来線の長崎本線を活用して開業予定。</ref> |新幹線建設未批准區間 |- |武雄溫泉站～長崎站 |'''西九州新幹線''' | |} == 計劃安裝的車站列表 == 截至 2022 年 9 月 23 號。預定可以喺武雄溫泉站跨月台轉乘常規線路同全尺寸新幹線。 * 對於 JR 線路名稱，僅顯示預定連接車站嘅線路嘅正式名稱。 * 停車…全：所有列車停靠的車站（2022 年 9 月時刻表修訂） {| class="wikitable" rules="all" ! style="width:6em;" |站名 ! style="width:5em;" |營業里程<br /><br /> ! style="width:5em;" |實際里程<br /><br /><br /><br /><ref group="JRTT">{{引網|url=https://www.jrtt.go.jp/project/asset/pdf/kyushu/PamphletKyusyu.pdf|title=九州新幹線西九州ルート（武雄温泉・長崎間）|date=2017-06|website=（パンフレット）|publisher=鉄道建設・運輸機構|page=4|archive-url=|archive-date=|access-date=2021-11-21|}}</ref> ! style="width:1em;" |停車 !接駁路線 ! colspan="2" |所在地 |- |武雄温泉站 | style="text-align:right;" |0.0 | style="text-align:right;" |0.0 | style="text-align:center;" |全 |九州旅客鐵道：佐世保線 | rowspan="2" style="width:1em; text-align:center;" |[[佐賀縣]] |[[武雄|武雄市]] |- |嬉野温泉站 | style="text-align:right;" |10.9 | style="text-align:right;" |10.9 | style="text-align:center;" |  |  |[[嬉野|嬉野市]] |- |新大村站 | style="text-align:right;" |32.2 | style="text-align:right;" |32.2 | style="text-align:center;" |  |九州旅客鐵道：大村線 | rowspan="3" style="width:1em; text-align:center;" |[[長崎縣]] |[[大村|大村市]] |- |諫早站 | style="text-align:right;" |44.8 | style="text-align:right;" |44.8 | style="text-align:center;" |全 |九州旅客鐵道：長崎本線・大村線<br /><br />島原鐵道：島原鐵道線 |[[諫早|諫早市]] |- |長崎站 | style="text-align:right;" |69.6 | style="text-align:right;" |66.0 | style="text-align:center;" |全 |九州旅客鐵道：長崎本線<br /><br />長崎電氣軌道（長崎站前停留場）：本線（1號系統・2號系統）・櫻町支線（3號系統） |[[長崎市]] |} [[Category:日本鐵路]] [[Category:九州]] cnpfas9l9zyjgp9k5mktpbclp9gz6u9 1865051 1865050 2022-08-18T22:31:15Z 219.78.128.170 wikitext text/x-wiki {{cleanup}}{{unCantonese}} {{Pathnav|九州新幹線 (整備新幹線)|frame=1}}{{Infobox rail line|路線名=[[File:JR logo (kyushu).svg|35px|link=九州旅客鉄道]] 西九州新幹線|路線色=#ff0000|画像={{画像募集中}}|画像サイズ=300px|画像説明=|通称=|現況=試運転中|国={{JPN}}|所在地=[[佐賀縣]]、[[長崎縣]]|種類=[[高速鉄道]]（[[新幹線]]）|起点=[[武雄温泉駅]]（暫定）|終点=[[長崎駅]]|駅数=5駅|開業=[[2022年]][[9月23日]]<ref group="JR" name="press20220222" />（予定）|休止=|廃止=|所有者=[[鉄道建設・運輸施設整備支援機構]]|運営者=[[九州旅客鉄道]]（JR九州）|車両基地=[[熊本総合車両所大村車両管理室]]|使用車両=[[新幹線N700S系電車|N700S]]（西九州新幹線用）<ref group="JR" name="prkyushu20201028">{{Cite press release|url=https://www.jrkyushu.co.jp/common/inc/news/newtopics/__icsFiles/afieldfile/2020/10/28/201028nagasaki_aishou.pdf|archiveurl=https://web.archive.org/web/20201028080608/https://www.jrkyushu.co.jp/common/inc/news/newtopics/__icsFiles/afieldfile/2020/10/28/201028nagasaki_aishou.pdf|format=PDF|language=日本語|title=九州新幹線（武雄温泉・長崎間）新幹線の名称と導入車両が決定!!|publisher=九州旅客鉄道|date=2020-10-28|accessdate=2020-10-28|archivedate=2020-10-28}}</ref>|路線距離=66.0 [[キロメートル|km]]<ref name="事業の概要">[https://www.jrtt.go.jp/construction/committee/asset/jk30-05-2.pdf 『九州新幹線（武雄温泉・長崎間）事業に関する再評価報告書』平成31年3月 独立行政法人鉄道建設・運輸施設整備支援機構]「表 1-1 事業の概要」</ref>|営業キロ=69.6 km<ref name="press20220610" group="JR"/>|軌間=1,435 [[ミリメートル|mm]]|線路数=|電化方式=[[交流電化|交流]]25,000 [[ボルト (単位)|V]]<ref name="事業の概要"/>・60[[ヘルツ|Hz]]<br />[[架空電車線方式]]|最大勾配=30 [[パーミル|‰]]<ref name="事業の概要"/>|最小曲線半径=基本4,000 [[メートル|m]]<ref name="事業の概要"/>|閉塞方式=|保安装置=|最高速度=260 [[キロメートル毎時|km/h]]<ref name="事業の概要"/><ref>{{Cite journal |和書|author=江越善一郎 |title=九州新幹線西九州（長崎）ルートについて |date=2012-10 |publisher=長崎経済研究所 |journal=ながさき経済 |volume=通巻276号 |page=2 |url=https://dl.ndl.go.jp/view/download/digidepo_8327912_po_201210_1.pdf?contentNo=1&alternativeNo= |format=PDF}}</ref>|路線図=[[File:Kyushu Shinkansen map Kagoshima route and Nagasaki route.png|300px<!-- |鹿児島ルートと長崎ルート -->]] }} '''西九州新幹線'''（[[日文]]：'''西九州'''新幹線：日文[[假名]]：にしきゅうしゅうしんかんせん）係連接[[佐賀縣]][[武雄|武雄市]]武雄溫泉站和[[長崎縣]][[長崎市]]長崎站，預定於[[2022年|2022]][[9月23號|年9月23日]]通車嘅[[高速鐵路]]路線。 喺連接[[福岡市]]（博多站）和長崎市（長崎站）嘅[[整備新幹線]]計劃（[[九州新幹線|九州新幹線<西九州線>]] ）中，武雄溫泉站同長崎站之間嘅路段以標準新幹線推進，並預訂2022年9月23日通車並且可以喺武雄溫泉站可以[[跨月台轉乘]]在來線。喺計劃之中，武雄溫泉站同長崎站之間嘅西九州新幹線被定位為臨時開通，但西九州新幹線向武雄溫泉站以東嘅延線尚未同佐賀縣討論，目前都仲係未定嘅狀態。 運營公里69.6[[千米|公里]]，實際距離66公里，係日本最短嘅新幹線路線（唔包括轉發線路） <ref>[https://mainichi.jp/articles/20220729/k00/00m/020/212000c 「日本一短い西九州新幹線 来月開業 長崎―佐賀間66キロ リレー方式／通勤通学需要掘り起こし」]『[[毎日新聞]]』朝刊2022年8月6日（経済面）2022年8月9日閲覧</ref> 。 == 概要 == [[1972年|1972]][[12月12號|年 12 月 12]]日（[[昭和]]47 年），作為整備新幹線嘅九州新幹線，根據國家新幹線鐵路發展法第 4 條第 1 項「確定應該開始建設嘅新幹線鐵路路線嘅基本計劃」（昭和1947年交通省通知第466號通知）嘅規定成立 <ref group="国交省" name="運輸省告示第466号">{{引網|url=http://www.mlit.go.jp/notice/noticedata/sgml/1972/62035a02/62035a02.html|title=全国新幹線鉄道整備法第四条第一項の規定による建設を開始すべき新幹線鉄道の路線を定める基本計画 昭和四十七年十二月十二日 運輸省告示第四百六十六号|date=|publisher=[[国土交通省]]|format=PDF|archive-url=https://web.archive.org/web/20180421060509/http://www.mlit.go.jp/notice/noticedata/sgml/1972/62035a02/62035a02.html|archive-date=2018-04-21|access-date=2018-03-14}}</ref> ，係[[1973年|1973]]年 11 月 13 日（昭和 48 年）開發計劃嘅五條路線<ref name="昭和48年整備計画" group="佐賀">{{引網|url=https://www.pref.saga.lg.jp/shinkansen/kiji0039655/3_9655_3_material731113.pdf|title=全国新幹線鉄道整備法、第七条第一項の規定に基づき、新幹線鉄道建設に関する整備計画を別紙のとおり決定する 昭和四十八年十一月十三日 運輸大臣 新谷 寅三郎|date=|publisher=佐賀県|format=PDF|archive-url=https://web.archive.org/web/20171231100119/https://www.pref.saga.lg.jp/shinkansen/kiji0039655/3_9655_3_material731113.pdf|archive-date=2017-03-31|access-date=2018-04-21}}</ref>之一。 === 路線數據 === 截至 2022 年 9 月 23 號。原則上僅限於武雄溫泉站-長崎站嘅暫定開放部分。 * 營運商：[[日本鐵道|九州鐵路公司]]（JR九州） <ref name="press20220610" group="JR">{{Cite press release}}</ref> * 建設者：日本鐵道建設交通技術廳 * 路線距離（實際公里）：66.0公里 （運營公里為69.6公里<ref name="press20220610" group="JR" /> ） * 軌距：1,435&nbsp;毫米（[[標準軌]]） * 車站數量：5（包括起點同終點站） ** 其中，[[嬉野溫泉站]]是唯一嘅新幹線車站。 * 雙軌段：全雙軌 * 電氣化區間：武雄溫泉站～長崎站： AC 25,000&nbsp;五（60&nbsp;赫茲） * 最高速度：260[[公里每小時|km/h]] （武雄溫泉站～長崎站） * 安全裝置： * 軌道床： * 懸鏈線懸掛方式： * 車輛段：熊本綜合車輛段大村車輛控制室 * 軌道維修基地：新幹線部新大村新幹線建設事務所 * 船員基地：長崎綜合船員中心 * 駕駛指揮中心： * 列車運行管理系統： == 名稱、稱呼 == 下表顯示咗開發計劃中嘅路線名稱同乘客信息中實際使用嘅路線名稱之間嘅關係。原則上同旅客列車嘅運行方式無關。 {| class="wikitable" !部分 !維護計劃名稱 !路線名稱 !評論 |- |博多站-新鳥棲站 | rowspan="3" |九州新幹線（西九州線） |九州新幹線 |同鹿兒島路線重疊 |- |新鳥棲站～武雄溫泉站 | style="text-align:center" |<ref group="注">新幹線として建設されるかを含めて未定。在来線の長崎本線を活用して開業予定。</ref> |新幹線建設未批准區間 |- |武雄溫泉站～長崎站 |'''西九州新幹線''' | |} == 計劃安裝的車站列表 == 截至 2022 年 9 月 23 號。預定可以喺武雄溫泉站跨月台轉乘常規線路同全尺寸新幹線。 * 對於 JR 線路名稱，僅顯示預定連接車站嘅線路嘅正式名稱。 * 停車…全：所有列車停靠的車站（2022 年 9 月時刻表修訂） {| class="wikitable" rules="all" ! style="width:6em;" |站名 ! style="width:5em;" |營業里程<br /><br /> ! style="width:5em;" |實際里程<br /><br /><br /><br /><ref group="JRTT">{{引網|url=https://www.jrtt.go.jp/project/asset/pdf/kyushu/PamphletKyusyu.pdf|title=九州新幹線西九州ルート（武雄温泉・長崎間）|date=2017-06|website=（パンフレット）|publisher=鉄道建設・運輸機構|page=4|archive-url=|archive-date=|access-date=2021-11-21|}}</ref> ! style="width:1em;" |停車 !接駁路線 ! colspan="2" |所在地 |- |武雄温泉站 | style="text-align:right;" |0.0 | style="text-align:right;" |0.0 | style="text-align:center;" |全 |九州旅客鐵道：佐世保線 | rowspan="2" style="width:1em; text-align:center;" |[[佐賀縣]] |[[武雄|武雄市]] |- |嬉野温泉站 | style="text-align:right;" |10.9 | style="text-align:right;" |10.9 | style="text-align:center;" |  |  |[[嬉野|嬉野市]] |- |新大村站 | style="text-align:right;" |32.2 | style="text-align:right;" |32.2 | style="text-align:center;" |  |九州旅客鐵道：大村線 | rowspan="3" style="width:1em; text-align:center;" |[[長崎縣]] |[[大村|大村市]] |- |諫早站 | style="text-align:right;" |44.8 | style="text-align:right;" |44.8 | style="text-align:center;" |全 |九州旅客鐵道：長崎本線・大村線<br /><br />島原鐵道：島原鐵道線 |[[諫早|諫早市]] |- |長崎站 | style="text-align:right;" |69.6 | style="text-align:right;" |66.0 | style="text-align:center;" |全 |九州旅客鐵道：長崎本線<br /><br />長崎電氣軌道（長崎站前停留場）：本線（1號系統・2號系統）・櫻町支線（3號系統） |[[長崎市]] |} [[Category:日本鐵路]] [[Category:九州地方]] 4ld91dpcs72fhtue4n59ga0f3h23pn8 0 307054 1865018 2022-08-18T16:00:45Z ΗΚ ΜΕΝ 221931 開版 [[KK園區]] wikitext text/x-wiki '''KK園區'''，係指[[緬甸]]苗瓦迪嘅一個人口販賣、轉賣、詐騙地方，由地方[[軍閥]]克倫民族解放軍控制。園區緊鄰[[泰國]]莫伊河(thaung tin river)。而{{En-link|美索機場|Mae Sot Airport}}開車到苗瓦底地區亦只要12分鐘左右。<ref>{{cite news |url=https://star.ettoday.net/news/2316955|author=田暐瑋|title=〈狠過柬埔寨！一進KK園區「就是人生最終站」　宛如煉獄：政府也壓不住〉|date=2022-08-15 |publisher=東森新聞雲}}</ref><ref>{{cite news |url=https://udn.com/news/story/122996/6541586|author=謝茜嘉|title=〈緬甸KK園區3大酷刑曝光 5000人僅1人亂槍掃射中逃脫〉|date=2022-08-16 |publisher=聯合新聞網}}</ref><ref>{{cite news |url=https://www.mirrormedia.mg/story/20220815edi014/|author=施旖婕|title=〈活摘器官「KK園區」中國主嫌就是他！在泰國落網　背景真的不單純〉|date=2022-08-15 |publisher=鏡周刊}}</ref> ==簡介== KK園區主要從事人口販賣，多年嚟都以[[東南亞]]國家為主，主要係平價[[勞動力]]。人蛇集團喺誘騙求職者之後，進行轉賣交易，會賣到[[泰國]]、[[緬甸]]、[[越南]]、[[柬埔寨]]、[[老撾]]，甚至去到[[杜拜]]。<ref>{{cite news |url=https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=1161815|author=謝茜嘉|title=〈台商到KK園區贖人！杜拜人開價5倍「強摘器官屍丟大海」〉|date=2022-08-15 |publisher=三立新聞網}}</ref> 國際救援組織(GASO)成員話，喺轉賣之後仲可以二次轉賣，或者賠錢，意思即係毀約，但須要俾贖金，仲唔一定可以出嚟。如果送到去KK園區，基本上就係出唔返嚟，嗰道係最後嘅總站。 園區入面有超市、醫院、餐廳、酒店等設施，而最特別嘅係有自己嘅器官買賣產業鏈。其中一個中國頭目佘志江，有柬埔寨公民身份，喺泰國落網。 ==受騙== 詐騙集團用各種名義釣魚進行拐騙，例如觀光、求職廣告、買辦、產業交流等。<ref>{{cite web|url=https://www.gvm.com.tw/article/93111|author=彭杏珠|title=〈柬埔寨工資全球倒數第六，台灣年輕人為何相信可月入10至30萬？〉|date=2022-08-15 |publisher=遠見}}</ref><ref>{{cite news |url=https://www.gvm.com.tw/article/93111|author=許元馨|title=〈以為在台灣就沒事？網曝柬埔寨詐騙8劇本：殺頭生意人人搶〉|date=2022-08-15 |publisher=三立新聞網}}</ref><ref>{{cite news |url=https://www.hk01.com/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E6%96%B0%E8%81%9E/804465/%E6%9F%AC%E5%9F%94%E5%AF%A8%E6%89%93%E5%B7%A5%E8%A9%90%E9%A8%99-4000%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%9C%A8%E7%95%B6%E5%9C%B0%E5%A4%B1%E8%B9%A4-%E5%AE%98%E6%96%B9-120%E4%BA%BA%E6%9C%AA%E8%81%AF%E7%B9%AB%E4%B8%8A|author=朱加樟|title=〈柬埔寨打工詐騙｜4000台灣人在當地失蹤〉|date=2022-08-16 |publisher=香港01}}</ref> KK園區個名俾人有高薪、高獲利嘅諗法，實際上入面充滿黃賭毒，而且詐騙盛行。<ref>{{cite news|url=https://www.upmedia.mg/news_info.php?Type=24&SerialNo=151753|title=〈不只柬埔寨！緬甸「KK園區」不遑多讓　情侶遭拐成「血牛」〉|date=2022-08-15 |publisher=上報}}</ref> ==自願== 有少部分人係自願俾人呃，受到拯救人質嘅[[非政府組織]]反感。全球反詐騙組織有成員話，呢種行為非常令人錯愕同浪費資源。<ref>{{cite news|url=https://udn.com/news/story/122996/6542048?from=udn-catebreaknews_ch2|author=王慧珊|title=〈錯愕！華裔少年被騙當豬仔棄逃 NGO拒再營救「至今受困柬埔寨」〉|date=2022-08-16 |publisher=聯合新聞網}}</ref> 總部設喺美國嘅國際反詐騙組織(GASO)其實早就宣布唔去拯救[[柬埔寨]]嘅[[臺灣人]]同馬來西亞人。<ref>{{cite news|url=https://www.storm.mg/article/4474167|author=陳煜|title=〈反詐組織「拒救台灣人」真相曝光！逃出柬埔寨的她：逼唱中國國歌〉|date=2022-08-16 |publisher=風傳媒}}</ref><ref>{{cite news|url=https://www.ftvnews.com.tw/news/detail/2022808W0093|author=蕭宇珊、吳俊德|title=〈救援60人沒一聲謝謝 反詐組織拒救柬台灣人〉|date=2022-08-08 |publisher=民視新聞網}}</ref><ref>{{cite news|url=https://tw.news.yahoo.com/%E6%8B%92%E6%95%91%E8%B5%B4%E6%9F%AC%E5%9F%94%E5%AF%A8%E5%8F%B0%E4%BA%BA-%E5%85%A8%E7%90%83%E5%8F%8D%E8%A9%90%E9%A8%99%E7%B5%84%E7%B9%94-%E6%B2%92-%E8%81%B2%E6%84%9F%E8%AC%9D-%E9%8F%A1%E6%96%B0%E8%81%9E-063459763.html|title=〈拒救赴柬埔寨台人 全球反詐騙組織：沒一聲感謝〉|date=2022-08-08 |publisher=鏡新聞}}</ref> ==參考資料== {{Reflist}} [[Category:緬甸]] [[Category:犯罪組織]] [[Category:脅持人質]] [[Category:詐騙]] [[Category:虐待]] tjbxfq7ivaoy0lv54593o6jxksmegeq 1865054 1865018 2022-08-18T22:36:55Z 219.78.128.170 wikitext text/x-wiki '''KK園區'''，係指[[緬甸]]苗瓦迪嘅一個人口販賣、轉賣、詐騙地方，由地方[[軍閥]]克倫民族解放軍控制。園區緊鄰[[泰國]]莫伊河（thaung tin river）。而{{En-link|美索機場|Mae Sot Airport}}開車到苗瓦底地區亦只要12分鐘左右。<ref>{{cite news |url=https://star.ettoday.net/news/2316955|author=田暐瑋|title=〈狠過柬埔寨！一進KK園區「就是人生最終站」　宛如煉獄：政府也壓不住〉|date=2022-08-15 |publisher=東森新聞雲}}</ref><ref>{{cite news |url=https://udn.com/news/story/122996/6541586|author=謝茜嘉|title=〈緬甸KK園區3大酷刑曝光 5000人僅1人亂槍掃射中逃脫〉|date=2022-08-16 |publisher=聯合新聞網}}</ref><ref>{{cite news |url=https://www.mirrormedia.mg/story/20220815edi014/|author=施旖婕|title=〈活摘器官「KK園區」中國主嫌就是他！在泰國落網　背景真的不單純〉|date=2022-08-15 |publisher=鏡周刊}}</ref> ==簡介== KK園區主要從事人口販賣，多年嚟都以[[東南亞]]國家為主，主要係平價[[勞動力]]。人蛇集團喺誘騙求職者之後，進行轉賣交易，會賣到[[泰國]]、[[緬甸]]、[[越南]]、[[柬埔寨]]、[[老撾]]，甚至去到[[杜拜]]。<ref>{{cite news |url=https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=1161815|author=謝茜嘉|title=〈台商到KK園區贖人！杜拜人開價5倍「強摘器官屍丟大海」〉|date=2022-08-15 |publisher=三立新聞網}}</ref> 國際救援組織（GASO）成員話，喺轉賣之後仲可以二次轉賣，或者賠錢，意思即係毀約，但需要畀贖金，仲唔一定可以出嚟。如果送到去KK園區，基本上就係出唔返嚟，嗰道係最後嘅總站。 園區入面有超市、醫院、餐廳、酒店等設施，而最特別嘅係有自己嘅器官買賣產業鏈。其中一個中國頭目佘志江，有柬埔寨公民身份，喺泰國落網。 ==受騙== 詐騙集團用各種名義釣魚進行拐騙，例如觀光、求職廣告、買辦、產業交流等。<ref>{{cite web|url=https://www.gvm.com.tw/article/93111|author=彭杏珠|title=〈柬埔寨工資全球倒數第六，台灣年輕人為何相信可月入10至30萬？〉|date=2022-08-15 |publisher=遠見}}</ref><ref>{{cite news |url=https://www.gvm.com.tw/article/93111|author=許元馨|title=〈以為在台灣就沒事？網曝柬埔寨詐騙8劇本：殺頭生意人人搶〉|date=2022-08-15 |publisher=三立新聞網}}</ref><ref>{{cite news |url=https://www.hk01.com/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E6%96%B0%E8%81%9E/804465/%E6%9F%AC%E5%9F%94%E5%AF%A8%E6%89%93%E5%B7%A5%E8%A9%90%E9%A8%99-4000%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%9C%A8%E7%95%B6%E5%9C%B0%E5%A4%B1%E8%B9%A4-%E5%AE%98%E6%96%B9-120%E4%BA%BA%E6%9C%AA%E8%81%AF%E7%B9%AB%E4%B8%8A|author=朱加樟|title=〈柬埔寨打工詐騙｜4000台灣人在當地失蹤〉|date=2022-08-16 |publisher=香港01}}</ref> KK園區個名畀人有高薪、高獲利嘅諗法，實際上入面充滿黃賭毒，而且詐騙盛行。<ref>{{cite news|url=https://www.upmedia.mg/news_info.php?Type=24&SerialNo=151753|title=〈不只柬埔寨！緬甸「KK園區」不遑多讓　情侶遭拐成「血牛」〉|date=2022-08-15 |publisher=上報}}</ref> ==自願== 有少部分人係自願俾人呃，受到拯救人質嘅[[非政府組織]]反感。全球反詐騙組織有成員話，呢種行為非常令人錯愕同浪費資源。<ref>{{cite news|url=https://udn.com/news/story/122996/6542048?from=udn-catebreaknews_ch2|author=王慧珊|title=〈錯愕！華裔少年被騙當豬仔棄逃 NGO拒再營救「至今受困柬埔寨」〉|date=2022-08-16 |publisher=聯合新聞網}}</ref> 總部設喺美國嘅國際反詐騙組織（GASO）其實早就宣布唔去拯救[[柬埔寨]]嘅[[臺灣人]]同馬來西亞人。<ref>{{cite news|url=https://www.storm.mg/article/4474167|author=陳煜|title=〈反詐組織「拒救台灣人」真相曝光！逃出柬埔寨的她：逼唱中國國歌〉|date=2022-08-16 |publisher=風傳媒}}</ref><ref>{{cite news|url=https://www.ftvnews.com.tw/news/detail/2022808W0093|author=蕭宇珊、吳俊德|title=〈救援60人沒一聲謝謝 反詐組織拒救柬台灣人〉|date=2022-08-08 |publisher=民視新聞網}}</ref><ref>{{cite news|url=https://tw.news.yahoo.com/%E6%8B%92%E6%95%91%E8%B5%B4%E6%9F%AC%E5%9F%94%E5%AF%A8%E5%8F%B0%E4%BA%BA-%E5%85%A8%E7%90%83%E5%8F%8D%E8%A9%90%E9%A8%99%E7%B5%84%E7%B9%94-%E6%B2%92-%E8%81%B2%E6%84%9F%E8%AC%9D-%E9%8F%A1%E6%96%B0%E8%81%9E-063459763.html|title=〈拒救赴柬埔寨台人 全球反詐騙組織：沒一聲感謝〉|date=2022-08-08 |publisher=鏡新聞}}</ref> ==參考資料== {{Reflist}} [[Category:緬甸]] [[Category:犯罪組織]] [[Category:脅持人質]] [[Category:詐騙]] [[Category:虐待]] i6l2sx0q4rk57nw3vwfjxny8ulu428h 1 307055 1865031 2022-08-18T17:15:08Z Z423x5c6 42683 // Edit via Wikiplus wikitext text/x-wiki {{gan}} {{translated page|en|YBC 7289}} 2241glkg4zxdoz0mfkv129ogpxp3i17 0 307058 1865102 2022-08-19T02:00:49Z Ll6976007 235429 跳轉到[[東芝]] wikitext text/x-wiki #REDIRECT [[東芝]] mzf7d7yaqka0w9ig4emvheadspel8sa 0 307059 1865160 2022-08-19T03:58:03Z H78c67c 123770 開咗新版「{{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01544.svg|thumb|200px|津別町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''津別町'''（{{jpn|j=津別町|hg=つべつちょう|rm=Tsubetsu-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[網走郡]]嘅一個町。津別町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有4,268人，總面積有{{Convert|716.80|km2}}<ref>{{cite web|url=https://www.town.tsubetsu.hokkaido.jp/04syokai/10gaiyou/|title=...」 wikitext text/x-wiki {{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01544.svg|thumb|200px|津別町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''津別町'''（{{jpn|j=津別町|hg=つべつちょう|rm=Tsubetsu-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[網走郡]]嘅一個町。津別町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有4,268人，總面積有{{Convert|716.80|km2}}<ref>{{cite web|url=https://www.town.tsubetsu.hokkaido.jp/04syokai/10gaiyou/|title=つべつ　緑のふるさと　愛林のまち津別町　つべつの紹介　町の概要|language=ja|access-date=2022-08-19}}</ref>。 == 攷 == {{reflist}} == 出面網頁 == {{commonscat}} *{{Official website}} {{鄂荷次克綜合振興局}} {{Authority control}} [[Category:北海道嘅町]] {{Japan-geo-stub}} 5hu5c3zrssrwkhlzg1bdsmut7xys81i 0 307060 1865161 2022-08-19T03:58:04Z H78c67c 123770 開咗新版「{{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01543.svg|thumb|200px|美幌町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''美幌町'''（{{jpn|j=美幌町|hg=びほろちょう|rm=Bihoro-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[網走郡]]嘅一個町。美幌町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有18,318人，總面積有{{Convert|438.41|km2}}<ref>{{cite web|url=http://www.town.bihoro.hokkaido.jp/docs/2011010600058/|title=美...」 wikitext text/x-wiki {{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01543.svg|thumb|200px|美幌町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''美幌町'''（{{jpn|j=美幌町|hg=びほろちょう|rm=Bihoro-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[網走郡]]嘅一個町。美幌町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有18,318人，總面積有{{Convert|438.41|km2}}<ref>{{cite web|url=http://www.town.bihoro.hokkaido.jp/docs/2011010600058/|title=美幌町のご紹介 {{!}} 美幌町|language=ja|access-date=2022-08-19}}</ref>。 == 攷 == {{reflist}} == 出面網頁 == {{commonscat}} *{{Official website}} {{鄂荷次克綜合振興局}} {{Authority control}} [[Category:北海道嘅町]] {{Japan-geo-stub}} av0cixqbqu2neurplrumrw5zmko4du2 0 307061 1865165 2022-08-19T04:04:58Z Sun8908 171096 開咗新版「{{維基數據人物明細}} '''朱葉玉如'''{{SBS}}{{MH}}{{JP}}（{{lang-en|Nancy Chu Ip Yuk-yu}}；{{bd|1955年|7月30號}}），通常用'''葉玉如'''（{{lang-en|Nancy Y. Ip}}）作學術出版，係[[香港]]神經科學家、候任[[香港科技大學]]校長<ref>{{cite web |author1=馬煒傑 |author2=何瑞芬 |url=https://www.hk01.com/%E7%A4%BE%E6%9C%83%E6%96%B0%E8%81%9E/772394/%E7%A7%91%E5%A4%A7%E6%A0%A1%E8%91%A3%E6%9C%83%E4%B8%80%E8%87%B4%E9%80%9A%E9%81%8E%E8...」 wikitext text/x-wiki {{維基數據人物明細}} '''朱葉玉如'''{{SBS}}{{MH}}{{JP}}（{{lang-en|Nancy Chu Ip Yuk-yu}}；{{bd|1955年|7月30號}}），通常用'''葉玉如'''（{{lang-en|Nancy Y. Ip}}）作學術出版，係[[香港]]神經科學家、候任[[香港科技大學]]校長<ref>{{cite web |author1=馬煒傑 |author2=何瑞芬 |url=https://www.hk01.com/%E7%A4%BE%E6%9C%83%E6%96%B0%E8%81%9E/772394/%E7%A7%91%E5%A4%A7%E6%A0%A1%E8%91%A3%E6%9C%83%E4%B8%80%E8%87%B4%E9%80%9A%E9%81%8E%E8%91%89%E7%8E%89%E5%A6%82%E7%82%BA%E4%B8%8B%E4%BB%BB%E6%A0%A1%E9%95%B7-10%E6%9C%88%E6%8E%A5%E4%BB%BB%E6%88%90%E5%85%AB%E5%A4%A7%E9%A6%96%E5%A5%B3%E6%A0%A1%E9%95%B7 |title=科大校董會一致通過葉玉如為下任校長　10月接任成八大首女校長 |work=香港01 |language=zh |date=2022-05-20 |access-date=2022-08-19 }}</ref>。 == 參考 == {{reflist}} [[Category:香港科技大學校長]] [[Category:葉氏]] [[Category:朱氏]] [[Category:港區人大代表]] [[Category:香港科學家]] [[Category:香港科學院院士]] [[Category:哈佛大學舊生]] {{HK-bio-stub}} 8ij7u384mwi6r8z1vpz07rqr68gptmj 0 307062 1865166 2022-08-19T04:05:28Z Sun8908 171096 Redirect [[朱葉玉如]] to [[葉玉如]] // Wikiplus wikitext text/x-wiki #REDIRECT [[葉玉如]] tlchny8tv7rpj3bhsht34cs70fhtniv 0 307063 1865174 2022-08-19T04:45:38Z H78c67c 123770 開咗新版「{{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01545.svg|thumb|200px|斜里町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''斜里町'''（{{jpn|j=斜里町|hg=しゃりちょう|rm=Shari-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[斜里郡]]嘅一個町，面向[[鄂荷次克海]]，喺[[知床半島]]北部，係[[知床國立公園]]嘅一部分。斜里町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有10,964人，總面積有{{Convert|73...」 wikitext text/x-wiki {{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01545.svg|thumb|200px|斜里町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''斜里町'''（{{jpn|j=斜里町|hg=しゃりちょう|rm=Shari-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[斜里郡]]嘅一個町，面向[[鄂荷次克海]]，喺[[知床半島]]北部，係[[知床國立公園]]嘅一部分。斜里町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有10,964人，總面積有{{Convert|737.01|km2}}<ref>{{cite web|url=https://www.town.shari.hokkaido.jp/choseijoho/machinoshokai/634.html|title=斜里町について／斜里町|language=ja|access-date=2022-08-19}}</ref>。 == 攷 == {{reflist}} == 出面網頁 == {{commonscat}} *{{Official website}} {{鄂荷次克綜合振興局}} {{Authority control}} [[Category:北海道嘅町]] {{Japan-geo-stub}} 2bd1v8nlb26glch0s1nqp7tk6my9ajk 0 307064 1865175 2022-08-19T04:45:39Z H78c67c 123770 開咗新版「{{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01546.svg|thumb|200px|清里町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''清里町'''（{{jpn|j=清里町|hg=きよさとちょう|rm=Kiyosato-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[斜里郡]]嘅一個町。清里町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有3,838人，總面積有{{Convert|402.76|km2}}。 == 出面網頁 == {{commonscat}} *{{Official website}} {{鄂荷次克綜...」 wikitext text/x-wiki {{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01546.svg|thumb|200px|清里町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''清里町'''（{{jpn|j=清里町|hg=きよさとちょう|rm=Kiyosato-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[斜里郡]]嘅一個町。清里町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有3,838人，總面積有{{Convert|402.76|km2}}。 == 出面網頁 == {{commonscat}} *{{Official website}} {{鄂荷次克綜合振興局}} {{Authority control}} [[Category:北海道嘅町]] {{Japan-geo-stub}} el3nq0kfctcg5ohuwuuz265pbomlfo6 0 307065 1865176 2022-08-19T04:45:40Z H78c67c 123770 開咗新版「{{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01545.svg|thumb|200px|斜里町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''小清水町'''（{{jpn|j=小清水町|hg=こしみずちょう|rm=Koshimizu-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[斜里郡]]嘅一個町。斜里町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有4,556人，總面積有{{Convert|286.89|km2}}<ref>{{cite web|url=https://www.town.koshimizu.hokkaido.jp/hotnews/detail/...」 wikitext text/x-wiki {{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01545.svg|thumb|200px|斜里町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''小清水町'''（{{jpn|j=小清水町|hg=こしみずちょう|rm=Koshimizu-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[斜里郡]]嘅一個町。斜里町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有4,556人，總面積有{{Convert|286.89|km2}}<ref>{{cite web|url=https://www.town.koshimizu.hokkaido.jp/hotnews/detail/00000184.html|title=小清水町の概要 {{!}} 北海道小清水町|language=ja|access-date=2022-08-19}}</ref>，面向[[鄂荷次克海]]。 == 攷 == {{reflist}} == 出面網頁 == {{commonscat}} *{{Official website}} {{鄂荷次克綜合振興局}} {{Authority control}} [[Category:北海道嘅町]] {{Japan-geo-stub}} n71ar75owtw2vlm2nev468pgr9ihbx7 0 307066 1865185 2022-08-19T05:15:16Z H78c67c 123770 開咗新版「{{coord|region:JP|display=title}} [[File:訓子府町 - panoramio.jpg|thumb|道道143號線望落去訓子府町中心]] [[File:基礎自治体位置図 01549.svg|thumb|200px|訓子府町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''訓子府町'''（{{jpn|j=訓子府町|hg=くんねっぷちょう|rm=Kunneppu-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[常呂郡]]嘅一個町，近住[[北見]]。訓子府町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有4,691...」 wikitext text/x-wiki {{coord|region:JP|display=title}} [[File:訓子府町 - panoramio.jpg|thumb|道道143號線望落去訓子府町中心]] [[File:基礎自治体位置図 01549.svg|thumb|200px|訓子府町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''訓子府町'''（{{jpn|j=訓子府町|hg=くんねっぷちょう|rm=Kunneppu-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[常呂郡]]嘅一個町，近住[[北見]]。訓子府町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有4,691人，總面積有{{Convert|190.95|km2}}<ref>{{cite web|url=https://www.town.kunneppu.hokkaido.jp/outline/ititisei.html|title=位置と地勢 - 訓子府町ホームページ|language=ja|access-date=2022-08-19}}</ref>。 == 攷 == {{reflist}} == 出面網頁 == {{commonscat}} *{{Official website}} {{鄂荷次克綜合振興局}} {{Authority control}} [[Category:北海道嘅町]] {{Japan-geo-stub}} dojpi7kkj0fjsbivh9iu846cma0hk4w 0 307067 1865186 2022-08-19T05:15:17Z H78c67c 123770 開咗新版「{{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01550.svg|thumb|200px|置戶町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''置戶町'''（{{jpn|j=置戸町|hg=おけとちょう|rm=Oketo-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[常呂郡]]嘅一個町。斜里町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有2,716人。總面積有{{Convert|527.27|km2}}，當中超過8成係森林<ref>{{cite web|url=http://www.town.oketo.hokkaido.jp/shoka...」 wikitext text/x-wiki {{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01550.svg|thumb|200px|置戶町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''置戶町'''（{{jpn|j=置戸町|hg=おけとちょう|rm=Oketo-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[常呂郡]]嘅一個町。斜里町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有2,716人。總面積有{{Convert|527.27|km2}}，當中超過8成係森林<ref>{{cite web|url=http://www.town.oketo.hokkaido.jp/shokai/gaiyo/chosho_menseki_sangyo/|title=町章・面積・産業 {{!}} 概要 {{!}} 置戸町の紹介 {{!}} 置戸町役場|language=ja|access-date=2022-08-19}}</ref>。 == 攷 == {{reflist}} == 出面網頁 == {{commonscat}} *{{Official website}} {{鄂荷次克綜合振興局}} {{Authority control}} [[Category:北海道嘅町]] {{Japan-geo-stub}} 6tu5s22u2xkzz173m7yur80nlyv2r3a 0 307068 1865187 2022-08-19T05:15:18Z H78c67c 123770 開咗新版「{{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01552.svg|thumb|200px|佐呂間町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''佐呂間町'''（{{jpn|j=佐呂間町|hg=さろまちょう|rm=Saroma-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[常呂郡]]嘅一個町。佐呂間町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有4,859人，總面積有{{Convert|404.94|km2}}。 == 出面網頁 == {{commonscat}} *{{Official website}} {{鄂荷次...」 wikitext text/x-wiki {{coord|region:JP|display=title}} [[File:基礎自治体位置図 01552.svg|thumb|200px|佐呂間町喺鄂荷次克綜合振興局嘅位置]] '''佐呂間町'''（{{jpn|j=佐呂間町|hg=さろまちょう|rm=Saroma-chō}}）係[[日本]][[北海道]][[鄂荷次克綜合振興局]][[常呂郡]]嘅一個町。佐呂間町喺[[2022年]][[6月30號]]人口有4,859人，總面積有{{Convert|404.94|km2}}。 == 出面網頁 == {{commonscat}} *{{Official website}} {{鄂荷次克綜合振興局}} {{Authority control}} [[Category:北海道嘅町]] {{Japan-geo-stub}} 0bb260ctr3ql6csq2ho4dzwyvado7qx 2 307069 1865189 2022-08-19T05:40:03Z Z423x5c6 42683 開咗新版「歐幾里得-歐拉定理係數論入邊嘅一個定理，顯示完美數同梅森質數之間嘅關係。」 wikitext text/x-wiki 歐幾里得-歐拉定理係數論入邊嘅一個定理，顯示完美數同梅森質數之間嘅關係。 gea7uu72j1fy7kye764izi8pknekt20 1865302 1865189 2022-08-19T10:11:20Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki 歐幾里得-歐拉定理係數論入邊嘅一個定理，顯示完美數同梅森質數之間嘅關係。個定理講話一個雙數係一個完全數若且唯若佢可以寫做<math>2^{p-1}(2^p-1)</math>，其中<math>2^p-1</math>要係質數（咁嘅樣嘅質數就係叫做梅森質數）。呢個定理以著名數學家歐幾里得同歐拉命名，佢哋分別證明咗定理「若」同「唯若」嘅部份。 s9wflvmsr7s1vyvvmeigszo91xxvqsn 1865308 1865302 2022-08-19T10:15:51Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki 歐幾里得-歐拉定理係數論入邊嘅一個定理，顯示完美數同梅森質數之間嘅關係。個定理講話一個雙數係一個完全數若且唯若佢可以寫做<math>2^{p-1}(2^p-1)</math>，其中<math>2^p-1</math>要係質數（咁嘅樣嘅質數就係叫做梅森質數）。呢個定理以著名數學家歐幾里得同歐拉命名，佢哋分別證明咗定理「若」同「唯若」嘅部份。 一直以嚟數學界都有個猜想，問究竟係咪有無限咁多個梅森質數，目前呢個猜想嘅答案都係未知，不過根據歐幾里得-歐拉定理，呢個猜想等價於問係咪有無限咁多個偶完全數。順帶一提，目前一個奇完全數都未搵到，但係亦都未證明到奇完全數唔存在。 3c6c4s4vppy374dd5fg4xgimh5ujexo 1865312 1865308 2022-08-19T10:18:00Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki 歐幾里得-歐拉定理係數論入邊嘅一個定理，顯示完美數同梅森質數之間嘅關係。個定理講話一個雙數係一個完全數若且唯若佢可以寫做<math>2^{p-1}(2^p-1)</math>，其中<math>2^p-1</math>要係質數（咁嘅樣嘅質數就係叫做梅森質數）。呢個定理以著名數學家歐幾里得同歐拉命名，佢哋分別證明咗定理「若」同「唯若」嘅部份。 一直以嚟數學界都有個猜想，問究竟係咪有無限咁多個梅森質數，目前呢個猜想嘅答案都係未知，不過根據歐幾里得-歐拉定理，呢個猜想等價於問係咪有無限咁多個偶完全數。順帶一提，目前一個奇完全數都未搵到，但係亦都未證明到奇完全數唔存在。 == 定理內容同例子 == 完全數即係一個自然數佢等於佢所有真因數加埋，而真因數即係唔包括自己嘅因數。例如6嘅真因數有1、2同3，而佢哋加埋又真係等於6，所以6就係一個完全數。 4yn96mgxzkzkm92zwuc2sv6fjkweypd 1865316 1865312 2022-08-19T10:22:29Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki 歐幾里得-歐拉定理係數論入邊嘅一個定理，顯示完美數同梅森質數之間嘅關係。個定理講話一個雙數係一個完全數若且唯若佢可以寫做<math>2^{p-1}(2^p-1)</math>，其中<math>2^p-1</math>要係質數（咁嘅樣嘅質數就係叫做梅森質數）。呢個定理以著名數學家歐幾里得同歐拉命名，佢哋分別證明咗定理「若」同「唯若」嘅部份。 一直以嚟數學界都有個猜想，問究竟係咪有無限咁多個梅森質數，目前呢個猜想嘅答案都係未知，不過根據歐幾里得-歐拉定理，呢個猜想等價於問係咪有無限咁多個偶完全數。順帶一提，目前一個奇完全數都未搵到，但係亦都未證明到奇完全數唔存在。 == 定理內容同例子 == 完全數即係一個自然數佢等於佢所有真因數加埋，而真因數即係唔包括自己嘅因數。例如6嘅真因數有1、2同3，而佢哋加埋又真係等於6，所以6就係一個完全數。 梅森質數就係一個<math>M_p=2^p-1</math>咁嘅樣嘅質數，一個咁嘅樣嘅數想係質數嘅話<math>p</math>自己首先一定要係質數，但係<math>p</math>係質數都唔保證<math>M_p</math>係質數。例如<math>M_3=2^3-1=7</math>係一個質數，但係<math>M_{11}=2^{11}-1=2047=23\times89</math>就係合成數。 qhzfcyhvcfzol2qxyycyn51j4k7n9p2 1865319 1865316 2022-08-19T10:27:15Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki 歐幾里得-歐拉定理係數論入邊嘅一個定理，顯示完美數同梅森質數之間嘅關係。個定理講話一個雙數係一個完全數若且唯若佢可以寫做<math>2^{p-1}(2^p-1)</math>，其中<math>2^p-1</math>要係質數（咁嘅樣嘅質數就係叫做梅森質數）。呢個定理以著名數學家歐幾里得同歐拉命名，佢哋分別證明咗定理「若」同「唯若」嘅部份。 一直以嚟數學界都有個猜想，問究竟係咪有無限咁多個梅森質數，目前呢個猜想嘅答案都係未知，不過根據歐幾里得-歐拉定理，呢個猜想等價於問係咪有無限咁多個偶完全數。順帶一提，目前一個奇完全數都未搵到，但係亦都未證明到奇完全數唔存在。 == 定理內容同例子 == 完全數即係一個自然數佢等於佢所有真因數加埋，而真因數即係唔包括自己嘅因數。例如6嘅真因數有1、2同3，而佢哋加埋又真係等於6，所以6就係一個完全數，而下一個完全數係28。 梅森質數就係一個<math>M_p=2^p-1</math>咁嘅樣嘅質數，一個咁嘅樣嘅數想係質數嘅話<math>p</math>自己首先一定要係質數，但係<math>p</math>係質數都唔保證<math>M_p</math>係質數。例如<math>M_3=2^3-1=7</math>係一個質數，但係<math>M_{11}=2^{11}-1=2047=23\times89</math>就係合成數。 歐幾里得-歐拉定理話一個雙數係完全數若且唯若佢可以寫做<math>2^{p-1}M_p</math>，呢到<math>M_p</math>就係啱啱講嘅梅森質數。完全數6對應<math>p=2</math>，因為<math>2^{2-1}\times M_2=2\times3=6</math>；而下一個完全數28對應嘅梅森質數就係<math>M_3=7</math>。 9er6vqrmo69nw3ysly7pp9ov86dypdp 0 307070 1865195 2022-08-19T06:02:23Z Al12si 87401 參照約克大學嗰版開咗個槷位稿 wikitext text/x-wiki [[File:OCAD MCA (iacs-2018-imgp6451-w1280).jpg|thumb|alt=喺麥哥盧街向北望，可以見到安省美術設計大學主要教學大樓，左下角見到嘅係地方屬於學校但係唔係學校經營嘅美術用品鋪|安省美術設計大學校園入面最出名嘅主要教學大樓]] '''安省美術設計大學'''（{{lang-en|'''OCAD University'''}}，全名 '''Ontario College of Art and Design University'''<ref>{{cite web |title=Ontario College of Art and Design University Act, 2002, S.O. 2002, c. 8, Sched. E |url=https://www.ontario.ca/laws/statute/02o08e |publisher=The Queen’s Printer for Ontario |access-date=2022-08-19 |ref=OCADU Act, 2002}}</ref>）係[[加拿大]][[安大略]][[多倫多]]嘅一間[[大學]]，[[1876年]]創校嗰陣係一間美術學院，<ref>{{cite book |title=Shift: Conventions |last1=Hume |first1=Christopher |editor1-last=Grice |editor1-first=Gordon |date=2007 |publisher=OCAD U Student Press |location=Toronto, Canada |isbn=978-0-9783278-5-9 |pages=14–20|ref=Hume (2007)}}</ref>{{rp|14–16}}直到 2002 年先至獲准升格成為大學<ref name="OCADU Act, 2002" />，2010 年正式改名。<ref>{{cite web |title=Ontario College of Art & Design becomes OCAD University |url=https://www.canadianarchitect.com/ontario-college-of-art-design-becomes-ocad-university/ |website=Canadian Architect |access-date=2022-08-19}}</ref> {{edu-stub}} [[類:加拿大嘅大學]] [[類:多倫多]] oqzuzp9vkqx5qjohfmnrten8zzxt9lt 1865197 1865195 2022-08-19T06:08:49Z Al12si 87401 fix ref tags wikitext text/x-wiki [[File:OCAD MCA (iacs-2018-imgp6451-w1280).jpg|thumb|alt=喺麥哥盧街向北望，可以見到安省美術設計大學主要教學大樓，左下角見到嘅係地方屬於學校但係唔係學校經營嘅美術用品鋪|安省美術設計大學校園入面最出名嘅主要教學大樓]] '''安省美術設計大學'''（{{lang-en|'''OCAD University'''}}，全名 '''Ontario College of Art and Design University'''<ref name="OCADU Act, 2002">{{cite web |title=Ontario College of Art and Design University Act, 2002, S.O. 2002, c. 8, Sched. E |url=https://www.ontario.ca/laws/statute/02o08e |publisher=The Queen’s Printer for Ontario |access-date=2022-08-19 |ref=OCADU Act, 2002}}</ref>）係[[加拿大]][[安大略]][[多倫多]]嘅一間[[大學]]，[[1876年]]創校嗰陣係一間美術學院，<ref name="Hume (2007)">{{cite book |title=Shift: Conventions |last1=Hume |first1=Christopher |editor1-last=Grice |editor1-first=Gordon |date=2007 |publisher=OCAD U Student Press |location=Toronto, Canada |isbn=978-0-9783278-5-9 |pages=14–20}}</ref>{{rp|14–16}}直到 2002 年先至獲准升格成為大學<ref name="OCADU Act, 2002" />，2010 年正式改名。<ref>{{cite web |title=Ontario College of Art & Design becomes OCAD University |url=https://www.canadianarchitect.com/ontario-college-of-art-design-becomes-ocad-university/ |website=Canadian Architect |access-date=2022-08-19}}</ref> {{edu-stub}} [[類:加拿大嘅大學]] [[類:多倫多]] 8tniit12orql8sqisohk4bzn13hrxf1 1865198 1865197 2022-08-19T06:17:39Z Al12si 87401 wikitext text/x-wiki [[File:OCAD MCA (iacs-2018-imgp6451-w1280).jpg|thumb|alt=喺麥哥盧街向北望，可以見到安省美術設計大學主要教學大樓，左下角見到嘅係地方屬於學校但係唔係學校經營嘅美術用品鋪|安省美術設計大學校園入面最出名嘅主要教學大樓]] '''安省美術設計大學'''（{{lang-en|'''OCAD University'''}}，全名 '''Ontario College of Art and Design University'''<ref name="OCADU Act, 2002">{{cite web |title=Ontario College of Art and Design University Act, 2002, S.O. 2002, c. 8, Sched. E |url=https://www.ontario.ca/laws/statute/02o08e |publisher=The Queen’s Printer for Ontario |access-date=2022-08-19 |ref=OCADU Act, 2002}}</ref>）係[[加拿大]][[安大略]][[多倫多]]嘅一間[[大學]]，[[1876年]]創校嗰陣係一間美術學院，<ref name="Hume (2007)">{{cite book |title=Shift: Conventions |last1=Hume |first1=Christopher |editor1-last=Grice |editor1-first=Gordon |date=2007 |publisher=OCAD U Student Press |location=Toronto, Canada |isbn=978-0-9783278-5-9 |pages=14–20}}</ref>{{rp|14–16}}直到2002年先至獲准升格成為大學<ref name="OCADU Act, 2002" />，2010年正式改名。<ref>{{cite web |title=Ontario College of Art & Design becomes OCAD University |url=https://www.canadianarchitect.com/ontario-college-of-art-design-becomes-ocad-university/ |website=Canadian Architect |access-date=2022-08-19}}</ref> {{edu-stub}} [[類:加拿大嘅大學]] [[類:多倫多]] djvwcir78moh88ohq3vlong16g4zn3e 1865199 1865198 2022-08-19T06:25:53Z Z423x5c6 42683 wikitext text/x-wiki [[File:OCAD MCA (iacs-2018-imgp6451-w1280).jpg|thumb|alt=喺麥哥盧街向北望，可以見到安省美術設計大學主要教學大樓，左下角見到嘅係地方屬於學校但係唔係學校經營嘅美術用品鋪|安省美術設計大學校園入面最出名嘅主要教學大樓]] '''安省美術設計大學'''（{{lang-en|'''OCAD University'''}}，全名 '''Ontario College of Art and Design University'''<ref name="OCADU Act, 2002">{{cite web |title=Ontario College of Art and Design University Act, 2002, S.O. 2002, c. 8, Sched. E |url=https://www.ontario.ca/laws/statute/02o08e |publisher=The Queen’s Printer for Ontario |access-date=2022-08-19 |ref=OCADU Act, 2002}}</ref>）係[[加拿大]][[安大略]][[多倫多]]嘅一間[[大學]]，[[1876年]]創校嗰陣係一間美術學院，<ref name="Hume (2007)">{{cite book |title=Shift: Conventions |last1=Hume |first1=Christopher |editor1-last=Grice |editor1-first=Gordon |date=2007 |publisher=OCAD U Student Press |location=Toronto, Canada |isbn=978-0-9783278-5-9 |pages=14–20}}</ref>{{rp|14–16}}直到2002年先至獲准升格成為大學<ref name="OCADU Act, 2002" />，2010年正式改名。<ref>{{cite web |title=Ontario College of Art & Design becomes OCAD University |url=https://www.canadianarchitect.com/ontario-college-of-art-design-becomes-ocad-university/ |website=Canadian Architect |access-date=2022-08-19}}</ref> == 參考資料 == {{Reflist}}{{edu-stub}} [[類:加拿大嘅大學]] [[類:多倫多]] tb1f17mz94hfklsvlwo94watw86bvir 1865205 1865199 2022-08-19T06:52:26Z Al12si 87401 唔記得記低篇文叫乜 wikitext text/x-wiki [[File:OCAD MCA (iacs-2018-imgp6451-w1280).jpg|thumb|alt=喺麥哥盧街向北望，可以見到安省美術設計大學主要教學大樓，左下角見到嘅係地方屬於學校但係唔係學校經營嘅美術用品鋪|安省美術設計大學校園入面最出名嘅主要教學大樓]] '''安省美術設計大學'''（{{lang-en|'''OCAD University'''}}，全名 '''Ontario College of Art and Design University'''<ref name="OCADU Act, 2002">{{cite web |title=Ontario College of Art and Design University Act, 2002, S.O. 2002, c. 8, Sched. E |url=https://www.ontario.ca/laws/statute/02o08e |publisher=The Queen’s Printer for Ontario |access-date=2022-08-19 |ref=OCADU Act, 2002}}</ref>）係[[加拿大]][[安大略]][[多倫多]]嘅一間[[大學]]，[[1876年]]創校嗰陣係一間美術學院，<ref name="Hume (2007)">{{cite book |title=Shift: Conventions |chapter=135 Years |last1=Hume |first1=Christopher |editor1-last=Grice |editor1-first=Gordon |date=2007 |publisher=OCAD U Student Press |location=Toronto, Canada |isbn=978-0-9783278-5-9 |pages=14–20}}</ref>{{rp|14–16}}直到2002年先至獲准升格成為大學<ref name="OCADU Act, 2002" />，2010年正式改名。<ref>{{cite web |title=Ontario College of Art & Design becomes OCAD University |url=https://www.canadianarchitect.com/ontario-college-of-art-design-becomes-ocad-university/ |website=Canadian Architect |access-date=2022-08-19}}</ref> == 參考資料 == {{Reflist}}{{edu-stub}} [[類:加拿大嘅大學]] [[類:多倫多]] fn05b5g33bzlevhwgsfw4fxxnnug6t0 0 307071 1865260 2022-08-19T09:07:41Z Al12si 87401 用紐約地下鐵個版做參考開咗個槷位稿，加上跟東京嗰張表做咗張表，基本資料抄自英文維基 wikitext text/x-wiki '''多倫多地下鐵'''係[[加拿大]][[多倫多]]嘅[[地下鐵]]，頭一段喺[[1954年]]通車，而家有4條線、75個站，有76.9公里長。 {| class="wikitable sortable" |- !data-sort-type="number"|顏色 !data-sort-type="number"|編號 !style="width:5em;"|英文線名 !class="unsortable"|開頭嗰個站 !class="unsortable"|最後嗰個站 !data-sort-type="number"|幾長 |- |style="background:#f8c300; color:white; text-align:center;" data-sort-value="900"|黃色 |style="text-align:center;"|1號線 |data-sort-value="Yonge-University"|Yonge-University |Finch |Vaughan Metropolitan Centre |style="text-align:right;"|38.8 公里 |- |style="background:#00923f; color:white; text-align:center;" data-sort-value="700"|綠色 |style="text-align:center;"|2號線 |data-sort-value="Bloor-Danforth"|Bloor-Danforth |Kennedy |Kipling |style="text-align:right;"|26.2 公里 |- |style="background:#0082c9; color:white; text-align:center;" data-sort-value="500"|藍色 |style="text-align:center;"|3號線 |data-sort-value="Scarborough"|Scarborough |McCowan |Kennedy |style="text-align:right;"|6.4 公里 |- |style="background:#a21a68; color:white; text-align:center;" data-sort-value="100"|紫色 |style="text-align:center;"|4號線 |data-sort-value="Sheppard"|Sheppard |Don Mills |Sheppard-Yonge |style="text-align:right;"|5.5 公里 |-class="sortbottom" |} {{NoteFoot}} {{鐵路楔}} [[Category:多倫多地下鐵| ]] 4qbxd4uwmxaxev1ysdp5baqpf86896e 1865263 1865260 2022-08-19T09:11:40Z Al12si 87401 wikitext text/x-wiki '''多倫多地下鐵'''係[[加拿大]][[多倫多]]嘅[[地下鐵]]，頭一段喺[[1954年]]通車，而今有4條線、75個站，有76.9公里長。 {| class="wikitable sortable" |- !data-sort-type="number"|顏色 !data-sort-type="number"|編號 !style="width:5em;"|英文線名 !class="unsortable"|開頭嗰個站 !class="unsortable"|最後嗰個站 !data-sort-type="number"|幾長 |- |style="background:#f8c300; color:white; text-align:center;" data-sort-value="900"|黃色 |style="text-align:center;"|1號線 |data-sort-value="Yonge-University"|Yonge-University |Finch |Vaughan Metropolitan Centre |style="text-align:right;"|38.8 公里 |- |style="background:#00923f; color:white; text-align:center;" data-sort-value="700"|綠色 |style="text-align:center;"|2號線 |data-sort-value="Bloor-Danforth"|Bloor-Danforth |Kennedy |Kipling |style="text-align:right;"|26.2 公里 |- |style="background:#0082c9; color:white; text-align:center;" data-sort-value="500"|藍色 |style="text-align:center;"|3號線 |data-sort-value="Scarborough"|Scarborough |McCowan |Kennedy |style="text-align:right;"|6.4 公里 |- |style="background:#a21a68; color:white; text-align:center;" data-sort-value="100"|紫色 |style="text-align:center;"|4號線 |data-sort-value="Sheppard"|Sheppard |Don Mills |Sheppard-Yonge |style="text-align:right;"|5.5 公里 |-class="sortbottom" |} {{NoteFoot}} {{鐵路楔}} [[Category:多倫多地下鐵| ]] tqcjt2zl43gzufl0n849q07q9gecszq 1865286 1865263 2022-08-19T09:46:34Z Al12si 87401 wikitext text/x-wiki '''多倫多地下鐵'''係[[加拿大]][[多倫多]]嘅[[地下鐵]]，頭一段喺[[1954年]]通車，而今有4條線、75個站，有76.9公里長。1號線連接多倫多同北面嘅旺市（Vaughan），最後4個站唔喺多倫多市內。 {| class="wikitable sortable" |- !data-sort-type="number"|顏色 !data-sort-type="number"|編號 !style="width:5em;"|英文線名 !class="unsortable"|開頭嗰個站 !class="unsortable"|最後嗰個站 !data-sort-type="number"|幾長 |- |style="background:#f8c300; color:white; text-align:center;" data-sort-value="900"|黃色 |style="text-align:center;"|1號線 |data-sort-value="Yonge-University"|Yonge-University |Finch |Vaughan Metropolitan Centre |style="text-align:right;"|38.8 公里 |- |style="background:#00923f; color:white; text-align:center;" data-sort-value="700"|綠色 |style="text-align:center;"|2號線 |data-sort-value="Bloor-Danforth"|Bloor-Danforth |Kennedy |Kipling |style="text-align:right;"|26.2 公里 |- |style="background:#0082c9; color:white; text-align:center;" data-sort-value="500"|藍色 |style="text-align:center;"|3號線 |data-sort-value="Scarborough"|Scarborough |McCowan |Kennedy |style="text-align:right;"|6.4 公里 |- |style="background:#a21a68; color:white; text-align:center;" data-sort-value="100"|紫色 |style="text-align:center;"|4號線 |data-sort-value="Sheppard"|Sheppard |Don Mills |Sheppard-Yonge |style="text-align:right;"|5.5 公里 |-class="sortbottom" |} {{NoteFoot}} {{鐵路楔}} [[Category:多倫多地下鐵| ]] cdnkszsjltwvqcjr9j0kgokv42gtet9 1865317 1865286 2022-08-19T10:22:55Z Al12si 87401 wikitext text/x-wiki '''多倫多地下鐵'''係[[加拿大]][[多倫多]]嘅[[地下鐵]]，頭一段喺[[1954年]]通車，而今有4條線、75個站，有76.9公里長。1號線連接多倫多同北便嘅旺市（Vaughan），最後4個站唔喺多倫多市內。 {| class="wikitable sortable" |- !data-sort-type="number"|顏色 !data-sort-type="number"|編號 !style="width:5em;"|英文線名 !class="unsortable"|開頭嗰個站 !class="unsortable"|最後嗰個站 !data-sort-type="number"|幾長 |- |style="background:#f8c300; color:white; text-align:center;" data-sort-value="900"|黃色 |style="text-align:center;"|1號線 |data-sort-value="Yonge-University"|Yonge-University |Finch |Vaughan Metropolitan Centre |style="text-align:right;"|38.8 公里 |- |style="background:#00923f; color:white; text-align:center;" data-sort-value="700"|綠色 |style="text-align:center;"|2號線 |data-sort-value="Bloor-Danforth"|Bloor-Danforth |Kennedy |Kipling |style="text-align:right;"|26.2 公里 |- |style="background:#0082c9; color:white; text-align:center;" data-sort-value="500"|藍色 |style="text-align:center;"|3號線 |data-sort-value="Scarborough"|Scarborough |McCowan |Kennedy |style="text-align:right;"|6.4 公里 |- |style="background:#a21a68; color:white; text-align:center;" data-sort-value="100"|紫色 |style="text-align:center;"|4號線 |data-sort-value="Sheppard"|Sheppard |Don Mills |Sheppard-Yonge |style="text-align:right;"|5.5 公里 |-class="sortbottom" |} {{NoteFoot}} {{鐵路楔}} [[Category:多倫多地下鐵| ]] 0f2l5w17nekcgktopbh2x26vmxck43n 1865320 1865317 2022-08-19T10:50:50Z Al12si 87401 link back to TTC wikitext text/x-wiki '''多倫多地下鐵'''係[[加拿大]][[多倫多]]嘅[[地下鐵]]，由[[TTC|多倫多公車局]]營運，頭一段喺[[1954年]]通車，而今有4條線、75個站，有76.9公里長。1號線連接多倫多同北便嘅旺市（Vaughan），最後4個站唔喺多倫多市內。 {| class="wikitable sortable" |- !data-sort-type="number"|顏色 !data-sort-type="number"|編號 !style="width:5em;"|英文線名 !class="unsortable"|開頭嗰個站 !class="unsortable"|最後嗰個站 !data-sort-type="number"|幾長 |- |style="background:#f8c300; color:white; text-align:center;" data-sort-value="900"|黃色 |style="text-align:center;"|1號線 |data-sort-value="Yonge-University"|Yonge-University |Finch |Vaughan Metropolitan Centre |style="text-align:right;"|38.8 公里 |- |style="background:#00923f; color:white; text-align:center;" data-sort-value="700"|綠色 |style="text-align:center;"|2號線 |data-sort-value="Bloor-Danforth"|Bloor-Danforth |Kennedy |Kipling |style="text-align:right;"|26.2 公里 |- |style="background:#0082c9; color:white; text-align:center;" data-sort-value="500"|藍色 |style="text-align:center;"|3號線 |data-sort-value="Scarborough"|Scarborough |McCowan |Kennedy |style="text-align:right;"|6.4 公里 |- |style="background:#a21a68; color:white; text-align:center;" data-sort-value="100"|紫色 |style="text-align:center;"|4號線 |data-sort-value="Sheppard"|Sheppard |Don Mills |Sheppard-Yonge |style="text-align:right;"|5.5 公里 |-class="sortbottom" |} {{NoteFoot}} {{鐵路楔}} [[Category:多倫多地下鐵| ]] 13nb5ti5r8y8dk6o27nv60i2ag2mgcv 14 307072 1865265 2022-08-19T09:13:24Z Al12si 87401 開咗新版「[[Category:多倫多]]」 wikitext text/x-wiki [[Category:多倫多]] 9b372xeyqamba1g0rvjcyrwslsmb7vf 1865285 1865265 2022-08-19T09:44:39Z 219.77.119.116 wikitext text/x-wiki [[Category:多倫多]] [[Category:加拿大鐵路]] an2ddulch0u6ze9b3j79o6edcbsypu5 0 307073 1865276 2022-08-19T09:22:21Z 14.0.180.74 跳轉到[[澀谷區]] wikitext text/x-wiki #REDIRECT [[澀谷區]] dk90g6w3lc1hywqgx7c9awibsijjull