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  • 注:原文来自Blocknative,以下为全文编译。当以太坊用EIP-1559升级了核心Gas费用市场后,交易从第一价格拍卖转变成了涉及基本费用和小费的混合系统。正如我们之前所介绍的,这为...

    注:原文来自Blocknative,以下为全文编译。

    当以太坊用EIP-1559升级了核心Gas费用市场后,交易从第一价格拍卖转变成了涉及基本费用和小费的混合系统。正如我们之前所介绍的,这为链上交易引入了新的复杂度。

    为了进一步澄清这一点,我们将解释新的术语以及如何处理与EIP-1559交易费用相关的核心变量。

    1

    EIP-1559交易的新术语

    首先,复习一下:EIP-1559改变了以太坊交易费用的计算方式以及这些费用的去向。现在必须注意三个独立的值,而不是一个单一的Gas价格。

    • 基本费用(Base Fee),这是由网络本身决定的,随后被销毁。

    • 最高优先费(Max Priority Fee),这是可选的,由用户决定,并直接支付给矿工。

    • 每单位Gas的最高费用(Max Fee Per Gas),这是你愿意支付每单位Gas费用的最高绝对值,以使你的交易纳入到区块中。为了简洁明了,我们将它称为最高费用。

    包括这些新字段的交易被称为类型2,而带有原始Gas价格字段的传统交易仍被支持,被称为类型0。注意:EIP-1559并没有对"Gas限额"(即交易被授权消耗的最高Gas量)带来变化。

    2

    基本费用的确定

    基本费用由以太坊网络决定,而不是由寻求交易的终端用户或寻求验证交易的矿工设定。基本费用的目标是使区块完整度在50%,并基于最近确认的区块内容。根据新区块的完整程度,基本费用会自动增加或减少。

    比如:

    • 如果上一个区块完整度正好是50%,那么基本费用将保持不变。

    • 如果上一个区块是完整区块(100%),那么下一个区块的基本费用将增加最多12.5%。

    • 如果上一个区块完整度超过50%,但不到100%,那么基本费用将增加12.5%以下。

    • 如果上一个区块是空白区块(0%),那么下一个区块的基本费用将减少最多12.5%。

    • 如果上一个区块完整度超过0%,但低于50%,那么基本费用将减少12.5%以下。

    这个新机制是为了帮助平滑交易费用,防止Gas费用突然飙升。谈到基本费用,最重要的是要记住:它是100%自动的,可直接从网络上读取。

    3

    设置优先费

    最高优先费--通常也被称为矿工小费--是一种 "可选的"额外费用,直接支付给矿工,以激励他们将你的交易纳入区块。

    虽然最高优先费在技术上是可选的,但目前大多数网络参与者估计,交易一般需要至少2.0 GWEI的小费才能被纳入。尽管如此,特定的矿池可能会选择设置替代的最低纳入标准。

    对于在正常、不拥挤的网络条件下提交的"典型"交易,最高优先费需要接近2.0 GWEI。但是,对于顺序或包含在下一个区块中很重要的交易,或者当网络高度拥堵时,可能需要更高的最高优先费来优先处理你的交易。

    最高优先费的一个微妙差别是,它代表了你愿意支付给矿工的最高小费。然而,如果基本费用加上最高优先费用超过了最高费用(见下文),最高优先费将被减少,以满足最高费用的上限。这意味着实际小费可能需要小于你的最高优先费,在这种情况下,你的交易对矿工的吸引力可能会降低。

    4

    计算最高费用

    在介绍了基本费用和最高优先费用的基本情况后,来了解一下最高费用这个有点反直觉的概念吧。

    最高费用是你愿意为每单位Gas支付的绝对最高金额,以使你的交易得到确认。在这里,事情可能会变得有点混乱--因为在大多数情况下,你的实际交易费用将低于你预先指定的最高费用。以下是原因阐述:

    • 你交易的最低Gas价格是当前的基本费用。

    • 然而,如果在你交易尚未完成时,基准费用增加了呢?那么,你的交易就有可能被卡住,或失败或被放弃。

    • 因此,为了在EIP-1559下实现可预测的交易结算,目前认为最好的做法是设置一个预期基本费用增加的最高费用。但应该增加多少?理由又是什么?

    • 我们符合EIP-1559标准的Gas估算器目前使用以下简单的启发式方法来计算任何给定的基本费用和最高优先费用组合的推荐最高费用。最高费用 = (2 * 基本费用) + 最高优先费用

    在计算最高费用时,将基本费用翻倍,可确保您的交易在连续六个100%完整的区块内保持可被纳入。以下是相关例子。

    5

    说明性例子:在六个区块中,从处理到不被处理

    假设你的交易是在第1区块提交的,当时的基本费用是100.0 GWEI。你选择设置2.0 GWEI的最高优先费用,所以你的最高费用计算为2 * 100.0 + 2.0,即202.0 GWEI。

    但是,就在你提交你的交易时,出现了一个高调的NFT空投,网络需求激增。突然间,每个区块都成了完整区块--而不是上面讨论的50%--所以基本费用按每个区块最高12.5%的比例增加。

    因此:

    正如你所看到的,需要连续6个100%的完整区块后才能使基本费用翻倍--在这个例子中,从100.0 GWEI到202.7 GWEI。

    实际上,通过这种方式设置你的最高费用,你的交易就得到了"保护",避免在基准费用快速上升的情况下变得价格过低,从而无法被处理。

    但是,如果基本费用没有如此快速增长呢?你将被收取低于你指定的最高费用。可参考上表。

    • 请记住,您的交易是在第1块期间提交的,当时基本费用是100.0 GWEI。您选择了2.0 GWEI的最高优先费,所以您的最高费用计算为202.0 GWEI。

    • 您的交易在第4区间被确认,此时基本费用为142.2 GWEI。

    • 您的交易费用由确认时的基本费用加上您的最高优先费用的价格决定。因此,你将为这笔交易支付144.2 GWEI/Gas。

    • 这比你指定的最高费用少了57.6 GWEI/Gas。那么,这57.6 GWEI/Gas实际上是"节省"下来的,将留在你的钱包里。

    • 值得注意的是,你的最高费用并没有从你的钱包中"提取",然后部分被"退还"。相反,最高费用是"最高授权费用"的门槛。

    • 如果你的交易在第6区块之前都没有被确认,那么在第7区块期间,它将变得不可处理--它不再是一个候选者,因为它的最高费用202.0 GWEI刚好低于了新的基础费用202.7 GWEI。

    最后,在上述情况下,如果你在计算最高费用时没有包括2倍的安全系数,而是将最高费用设定为最低的102.0 GWEI,会出现怎样的情况?

    • 你的交易在第一区间是可以处理的,因为你的最高费用仍然高于100.0 GWEI的基础费用。

    • 然而,到了第二区块,你的最高费用就低于了新的基础费用112.5 GWEI。

    • 这时,你的交易将保持待定状态,直到基本费用下降并低于最高费用102.0 GWEI。

    • 或者,当网络高度拥堵时,你的交易可能会被完全放弃。

    这就是为什么最高费用是反直觉的:

    • 大多数时候--可能是绝大多数时候--你支付的交易费会比你的最高费用少。

    • 但有时,特别是在网络高度拥堵的时期,你将被收取最高费用。

    • 如果你选择碰运气,将你的最高费用设置得与当前的基本费用太接近,那么你就有可能使你的交易失败,且不再有资格被纳入区块。

    为了实现可预测的交易结算性能,我们建议在最高费用计算中加入健康的安全系数。

    6

    MetaMask中的EIP-1559

    默认情况下,MetaMask的10.0.0版本会自动设置交易的最高优先费用。您可以用"编辑 "按钮修改这些费用,可以选择低(确认速度最慢)、中或高(确认速度最快)费用。

    此外,要手动指定交易的Gas限额、最高优先费和最高费用。具体请选择高级选项并下拉设置。

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  • 论算法的实际应用——泡妞论

    千次阅读 多人点赞 2016-12-08 17:27:29
    换做我们实际生活中,就是物质成本开销与时间成本开销。 不同算法进行泡妞这一业务进行其物质成本开销与时间成本开销自然也不同。所以我们要根据自身情况,选取一个适合于自己的算法。 当前也要适用于你的输入,也...

    我们都知道,算法即解决问题的方法,我们衡量一个算法的优劣,可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

    换做我们实际生活中,就是物质成本开销与时间成本开销。

    不同算法进行泡妞这一业务进行其物质成本开销与时间成本开销自然也不同。所以我们要根据自身情况,选取一个适合于自己的算法。

    当然也要适用于你的输入,也就是你的对象(强行面向对象思想)具体类型。


    一、博弈算法

    博弈的核心思想并不复杂,实际上就是对博弈树节点的估值过程和对博弈树搜索过程的结合,其基本没有太多时间与空间的开销。

    首先,我们第一要明确的就是我们的终点,即必胜态。

    假设我们的必胜态是跟妹子【啪啪啪】,那么我们就要考虑什么情况下,事态最有利于向【啪啪啪】这一事件发展,我们假设有一状态点【看电影】

    同时又有一个固定的状态转移公式(我们假设为:胡说八道)也就是说【看电影】状态可以由(胡说八道)操作转化为【啪啪啪】。那么我们就可以把

    【看电影】作为另一个必胜态,也就是当我达到了【看电影】这一步的时候,就意味着我最终肯定会达到【啪啪啪】这一状态。那么我们再往前推,

    要想达到【看电影】的状态,得先经过另一个状态点【聊热门电影】,即【聊热门电影】→(胡说八道)→【看电影】→(胡说八道)→【啪啪啪】

    以此类推,直至推到起点【搭讪】。

    sample:

    男:你好

    女:你好

    ……

    男:最近有个电影叫《你的名字》好像不错

    女:我也听说了,朋友圈刷屏了呢

    男:这周末我们一起去看吧

    女:好

    ……


    二、贪心算法

    贪心也是一个时间空间开销比较少的算法,就是你和妹子从【搭讪】直到【啪啪啪】都选用当前获取妹子最多好感度的处理方式

    不装逼不做作,简单粗暴!一鼓作气,直捣黄龙。当然,贪心算法很有可能最终并没有得到你想要最优解……

    sample:

    男:【送礼物】

    女:好感度50%

    男:【逛公园】

    女:好感度30%

    男:【唱情歌】

    女:好感度25%

    男:【请吃饭】

    女:好感度0%(厌倦)

    女2:诶...内个男的蛮不错的...人傻钱多(*^__^*) 


    三、动态规划

    已知你追的这个妹子很听她三个闺蜜的话,那么你追这个妹子这一问题,就可以分解为你搞定其三个闺蜜三个子问题。

    很明显,搞定其闺蜜让其对你有好感很简单就能实现。这就是把一个复杂的问题分解成若干子相对简单问题的思想。

    然而要想让A闺蜜对你有好感,你又要让其A1,A2,A3三个闺蜜对你有好感。于是再一次分解。显然,动态规划算法在时间成本以及

    物质成本开销都很高,因为你要认真对待每一个子问题。使每一个子问题都要有最优解。不过这样也确实能保证你最终能得到最优解

    你想啊,所有妹子都对你有好感你这是国民老公啊233333

    sample:

    讨好妹子的闺蜜A的闺蜜A1

    讨好妹子的闺蜜A的闺蜜A2

    讨好妹子的闺蜜A的闺蜜A3

    ——讨好妹子的闺蜜A

    讨好妹子的闺蜜B的闺蜜B1

    讨好妹子的闺蜜B的闺蜜B2

    讨好妹子的闺蜜B的闺蜜B3

    ——讨好妹子的闺蜜B

    讨好妹子的闺蜜C的闺蜜C1

    讨好妹子的闺蜜C的闺蜜C2

    并没有讨好妹子的闺蜜C的闺蜜C3

    ——并没有讨好妹子的闺蜜C

    ——并没有讨好妹子


    四、回溯算法

    你与妹子交往时,不知道要怎么追,就先尝试提出一个方案,我们假设是去某一个韩国料理,但是妹子并不喜欢吃。于是我们就对妹子说:

    就当我没说吧,我们去吃东北杀猪菜。这就是回溯,当然,你知道某些事情肯定后果是不好的,比如说让妹子陪你去写代码

    所以你很自然的就过滤掉这种行为了,也就是剪枝。或者当某些事后发生后妹子已经不高兴,那么做到一定程度时候就要及时收手,也就是分支限界

    回溯算法适用于不是很熟练的泡妞er,所以我们只能一步一步的尝试,不断的积累经验。其成本开销完全取决于你的经验(也就是你的剪枝水平)

    sample:


    男:我们去吃火锅好不好

    女:脸会长痘痘

    男:我们去吃烧烤好不好

    女:肚子不消化

    男:我们去吃肯德基好不好

    女:会长胖的!

    男:我们去吃冷面吧

    女:太清淡了!

    男:MDZZ


    五、匹配算法

    匈牙利匹配算法本来就是解决配对问题的~无论是解决二分图(男女)还是任意图(你懂的)都可以~

    我们假设当你追一个妹子的时候,但是其妹子虽然喜欢你,也喜欢某高富帅,高富帅喜欢妹子,但是喜欢隔壁老王,隔壁老王喜欢隔壁小马,隔壁小马又喜欢隔壁老宋。

    所以我们先要撮合隔壁小马和老宋。小马和老宋在一起了

    隔壁老王就只能和高富帅在一起了

    所以你就和妹子理所当然的在一起了!


    sample:

    男1:女1,我喜欢你!

    女1:我喜欢男2!

    男2:我喜欢男1!

    男1:呃,其实男2也可以,那我和男2在一起吧!女1还有只猫呢o(=•ェ•=)m


    六、网络流:

    如果你直接对妹子表白,妹子可能会不好意思的拒绝你

    那么你就想,是否让朋友替你转达表白,或者让你朋友转朋友再转妹子……这就是网络流问题。当前,你转达的越多(最大流),你的成功率就越大。

    并且人家也不能白替你干活,怎么的也得请人撸个串,当然每个朋友吃的价格不等,所以你得考虑如何节省成本,将费用降到最小~

    网络流的开销非常大,所以若非必要,请勿使用喔~~


    sample:某天,某个人对妹子说了一句话

    他说:刚才听小张说:上次跟小李见面时说过:昨天和小王打电话时小王说:小赵曾经对我说:小周说过一个事:小吴他说:小郑曾经跟我爆料:小杨跟他说,某某男喜欢你!让大家帮着转达~!


    七、生成树:

    一开始你是不认识妹子的,但是你知道妹子认识一些朋友,而内些朋友有的认识你的朋友。

    所以你现在要做的就是如何最快的认识妹子~通过你朋友的介绍,认识了妹子的朋友,再通过她朋友的介绍,认识了妹子。


    八、搜索:

    深搜就是追一个妹子就追到底,实在不行了再换一个。

    广搜就是同时多追几个,留一些备胎……



    话又说回来,再好的算法也要硬件的支持,硬件不过关,神马都是浮云,硬件牛逼自然可选择的算法就多了~

    比如说像我这样的高富帅,哪怕是枚举也是可以搞定的




    呃,说了这么多,最近有个电影叫《你的名字》好像不错,有没有人跟我一起看电影




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  • 最小费用流及其求法

    万次阅读 多人点赞 2019-05-04 08:33:48
    【1】图与网络模型及方法:图与网络的基本概念 【2】图&网络模型应用—最短路径问题 【3】树:基本概念与最小生成树 ...【7】最小费用流及其求法 : 【8】最大流问题 【10】钢管订购和运输问题 目录...

    【1】图与网络模型及方法:图与网络的基本概念

    【2】图&网络模型应用—最短路径问题

    【3】树:基本概念与最小生成树

    【4】匹配问题: 匈牙利算法 、最优指派、相等子图

    【5】Euler 图和 Hamilton 图

    【6】计划评审方法和关键路线法【统筹方法】:广泛地用于系统分析和项 目管理

    【7】最小费用流及其求法 :

    【8】最大流问题  

    【10】钢管订购和运输问题


    目录

    1 最小费用流                         最小费用流问题的线性规划表示                例 19(最小费用最大流问题)     

    2 求最小费用流的一种方法—迭代法       


    1 最小费用流

    上面我们介绍了一个网络上最短路以及最大流的算法,但是还没有考虑到网络上流 的费用问题,在许多实际问题中,费用的因素很重要。例如,在运输问题中,人们总是 希望在完成运输任务的同时,寻求一个使总的运输费用最小的运输方案。这就是下面要 介绍的最小费用流问题。

    最小费用流问题的线性规划表示

    在运输网络 N = (s,t,V, A,U) 中,设 \large c_{ij} 是定义在 A 上的非负函数,它表示通过弧 (i, j) 单位流的费用。所谓最小费用流问题就是从发点到收点怎样以最小费用输送一已 知量为v( f ) 的总流量。 最小费用流问题可以用如下的线性规划问题描述:

     

          例 19(最小费用最大流问题)

    (续例 18)由于输油管道的长短不一或地质等原因, 使每条管道上运输费用也不相同,因此,除考虑输油管道的最大流外,还需要考虑输油 管道输送最大流的最小费用。图 8 所示是带有运费的网络,其中第 1 个数字是网络的容 量,第 2 个数字是网络的单位运费。

    解 按照最小费用流的数学规划写出相应的 LINGO 程序如下:

    model:
    sets:
    nodes/s,1,2,3,4,t/:d;
    arcs(nodes,nodes)/s 1,s 3,1 2,1 3,2 3,2 t,3 4,4 2,4 t/:c,u,f;
    endsets
    data:
    d=14 0 0 0 0 -14; !最大流为14;
    c=2 8 2 5 1 6 3 4 7;
    u=8 7 9 5 2 5 9 6 10;
    enddata
    min=@sum(arcs:c*f); 
    @for(nodes(i):@sum(arcs(i,j):f(i,j))-@sum(arcs(j,i):f(j,i))=d(i));
    @for(arcs:@bnd(0,f,u));
    end

    求得最大流的最小费用是 205,而原最大流的费用为 210 单位,原方案并不是最优 的。 类似地,可以利用赋权邻接矩阵编程求得最小费用最大流。LINGO 程序如下:

    model:
    sets:
    nodes/s,1,2,3,4,t/:d;
    arcs(nodes,nodes):c,u,f;
    endsets
    data:
    d=14 0 0 0 0 -14;
    c=0; u=0;
    enddata
    calc:
    c(1,2)=2;c(1,4)=8;
    c(2,3)=2;c(2,4)=5;
    c(3,4)=1;c(3,6)=6;
    c(4,5)=3;c(5,3)=4;c(5,6)=7;
    u(1,2)=8;u(1,4)=7;
    u(2,3)=9;u(2,4)=5;
    u(3,4)=2;u(3,6)=5;
    u(4,5)=9;u(5,3)=6;u(5,6)=10;
    endcalc
    min=@sum(arcs:c*f);
    @for(nodes(i):@sum(nodes(j):f(i,j))-@sum(nodes(j):f(j,i))=d(i));
    @for(arcs:@bnd(0,f,u));
    end 

    2 求最小费用流的一种方法—迭代法

    这里所介绍的求最小费用流的方法叫做迭代法。这个方法是由 Busacker 和 Gowan 在 1961 年提出的。其主要步骤如下:

    下面我们编写了最小费用最大流函数 mincostmaxflow,其中调用了利用 Floyd 算法 求最短路的函数 floydpath。

    求解例 19 具体程序如下(下面的全部程序放在一个文件中):

    function mainexample19
    clear;clc; 
    global M num
    c=zeros(6);u=zeros(6);
    c(1,2)=2;c(1,4)=8;c(2,3)=2;c(2,4)=5;
    c(3,4)=1;c(3,6)=6;c(4,5)=3;c(5,3)=4;c(5,6)=7;
    u(1,2)=8;u(1,4)=7;u(2,3)=9;u(2,4)=5;
    u(3,4)=2;u(3,6)=5;u(4,5)=9;u(5,3)=6;u(5,6)=10;
    num=size(u,1);M=sum(sum(u))*num^2;
    [f,val]=mincostmaxflow(u,c)
    %求最短路径函数
    function path=floydpath(w);
    global M num
    w=w+((w==0)-eye(num))*M;
    p=zeros(num);
    for k=1:num
        for i=1:num
            for j=1:num
                if w(i,j)>w(i,k)+w(k,j)
                    w(i,j)=w(i,k)+w(k,j);
                    p(i,j)=k;
                end
            end
        end
    end
    if w(1,num) ==M
        path=[];
        else
        path=zeros(num);
        s=1;t=num;m=p(s,t);
        while ~isempty(m)
            if m(1)
                s=[s,m(1)];t=[t,t(1)];t(1)=m(1);
                m(1)=[];m=[p(s(1),t(1)),m,p(s(end),t(end))];
            else
                path(s(1),t(1))=1;s(1)=[];m(1)=[];t(1)=[];
            end
        end
    end
    %最小费用最大流函数
    function [flow,val]=mincostmaxflow(rongliang,cost,flowvalue);
    %第一个参数:容量矩阵;第二个参数:费用矩阵;
    %前两个参数必须在不通路处置零
    %第三个参数:指定容量值(可以不写,表示求最小费用最大流)
    %返回值 flow 为可行流矩阵,val 为最小费用值
    global M
    flow=zeros(size(rongliang));allflow=sum(flow(1,:));
    if nargin<3
        flowvalue=M;
    end 
    while allflow<flowvalue
        w=(flow<rongliang).*cost-((flow>0).*cost)';
        path=floydpath(w);%调用 floydpath 函数
        if isempty(path)
            val=sum(sum(flow.*cost));
            return;
        end
        theta=min(min(path.*(rongliang-flow)+(path.*(rongliang-flow)==0).*M));
        theta=min([min(path'.*flow+(path'.*flow==0).*M),theta]);
        flow=flow+(rongliang>0).*(path-path').*theta;
        allflow=sum(flow(1,:));
    end
    val=sum(sum(flow.*cost)); 

    【1】图与网络模型及方法:图与网络的基本概念

    【2】图&网络模型应用—最短路径问题

    【3】树:基本概念与最小生成树

    【4】匹配问题: 匈牙利算法 、最优指派、相等子图

    【5】Euler 图和 Hamilton 图

    【6】计划评审方法和关键路线法【统筹方法】:广泛地用于系统分析和项 目管理

    【7】最小费用流及其求法 :

    【8】最大流问题  

    【10】钢管订购和运输问题


    3 图与网络模型习题

    1. 一只狼、一头山羊和一箩卷心菜在河的同侧。一个摆渡人要将它们运过河去, 但由于船小,他一次只能运三者之一过河。显然,不管是狼和山羊,还是山羊和卷心菜, 都不能在无人监视的情况下留在一起。问摆渡人应怎样把它们运过河去?

    2. 北京(Pe)、东京(T)、纽约(N)、墨西哥城(M)、伦敦(L)、巴黎(Pa)各城市之间的 航线距离如表 16。

    由上述交通网络的数据确定最小生成树。

    3. 某台机器可连续工作 4 年,也可于每年末卖掉,换一台新的。已知于各年初购 置一台新机器的价格及不同役龄机器年末的的处理价如表 17 所示。又新机器第一年运 行及维修费为 0.3 万元,使用 1-3 年后机器每年的运行及维修费用分别为 0.8,1.5,2.0 万元。试确定该机器的最优更新策略,使 4 年内用于更换、购买及运行维修的总费用为最省。

    4. 某产品从仓库运往市场销售。已知各仓库的可供量、各市场需求量及从i 仓库 至 j 市场的路径的运输能力如表 18 所示(表中数字 0 代表无路可通),试求从仓库可运 往市场的最大流量,各市场需求能否满足?

    5. 某单位招收懂俄、英、日、德、法文的翻译各一人,有 5 人应聘。已知乙懂俄 文,甲、乙、丙、丁懂英文,甲、丙、丁懂日文,乙、戊懂德文,戊懂法文,问这 5 个人是否都能得到聘书?最多几个得到聘书,招聘后每人从事哪一方面翻译工作?

    6. 表 19 给出某运输问题的产销平衡表与单位运价表。将此问题转化为最小费用最 大流问题,画出网络图并求数值解。

     8. 某公司计划推出一种新型产品,需要完成的作业由表 20 所示。

    (1)画出产品的计划网络图;

    (2)求完成新产品的最短时间,列出各项作业的最早开始时间、最迟开始时间和 计划网络的关键路线;

    (3)假定公司计划在 17 周内推出该产品,各项作业的最短时间和缩短 1 周的费 用如上表所示,求产品在 17 周内上市的最小费用;

    (4)如果各项作业的完成时间并不能完全确定,而是根据以往的经验估计出来的, 其估计值如表 21 所示。试计算出产品在 21 周内上市的概率和以 95%的概率完成新产 品上市所需的周数。 

    9.已知下列网络图有关数据如表 22,设间接费用为 15 元/天,求最低成本日程。 


     

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      总的来说,微信小程序定制开发的报价影响因素有功能繁简程度、开发技术难以程度、人工成本以及开发周期、项目整体服务类目的多少,一般的报价分析都是从这个几方面去入手。

      1、对开发需求方案的分析

      2、对技术实现方案的分析

      3、开发团队的人工成本投入

      微信小程序开发成本构成:

      1、首先是开发人员的成本:UI、前端开发、后端开发、测试等。

      2、如果要定制型微信小程序:首先要着手看商户的需求,电商的用户注册、登录,产品拜访,购物车,下单购买,支付功能,售后服务等每一个环节都是不可少的,而且工作人员的技术一定要能够独当一面。

      3、微信小程序开发完成之后还要租赁服务器,推荐腾讯云服务器或者阿里云服务器。

      4、腾讯的代理认证机构会征收每年300元认证服务费等。发费用一览表

    微信小程序开发费用一览表

      微信小程序开发费用一览表小程序主要包含以下4个部分:

      1. 认证服务费 300元,如果不需要使用微信支付等需要认证才能实现的功能,此项可以不认证,及免收费。如果你有已经通过微信认证的公众号,那可以通过公众号后台快速注册认证小程序。

      2. 购买或租用服务器费用(每年约1000-1万不等),主要取决于你的小程序注册会员数和日活数量,量越大,服务器要求越高,价格也就越贵。有日活用户要求的小程序,建议选择独立服务器,后期可以不断升级服务器配置。

      3.https证书费用(每年1000元以上),不同的安全级别要求,价格不同。

      阿里云官网的最低报价是1256元/年。部分域名服务商提供首年免费赠送服务,具体可以咨询域名服务平台。

      4. 功能开发价格(与需求与页面设计的多少有关)

      总的来说目前市场上开发一个小程序的价格在:2000 - 1万之间,功能主要包括展示版企业的介绍、产品、服务、留言等信息。有的客户根据需求增加商城或分销功能,价格还要更高一些。使用定制的小程序对于部分商家来说费用也是一笔不小的开支,而且后期的维护网络公司也是要收费的。

      部分前期没有预算的朋友,可以只开发前端小程序,没有后台,成本就会大幅度下降。纯页面的小程序3000元左右可以搞定,但是不带交互、活动,没有商城功能,只有展示效果,作用比较有限。

      很多朋友说,现在互联网发展太快了。昨天还在宣传用公众号做内容营销,转化客户流量。风口一转,又用小程序去实现服务和交易。现在处于小程序摸索市场和初期红利期,价格偏高,过一段时间市场上的开发团队有了经验和固定模板后,价格肯定会下降不少,我等一等再以低成本开发个小程序。但是可能就会错过小程序的红利期,市场已被抢占瓜分,小程序的营销和推广成本大大增加。

      微信小程序开发类型,一种是模板开发,另外一种是定制开发,这两种开发方式和开发费用都不一样,下面小编来介绍一下。

      一:模板开发

      小程序模板开发价格就相对较低,一般几千到一万左右。优点是价格便宜,操作简单,能快速上线。缺点也有,功能固定无法修改,并不属于购买者本人,要按年租费。

      二:定制开发

      定制开发的小程序可以根据客户的实际所需功能为您量身定造,该类型开发,因为排版,功能需求,UI页面设计的复杂性,一般研发费用都在1.5万以上,当然,目前小程序的开发成本是与功能、页面的多少成正比关系的,如果需要开发的小程序功能并不多,那么开发成本自然就低,反之亦然。

      一个微信小程序的花销主要由五部分组成:icon、设计开发成本、域名成本、服务器成本以及高级功能费用。

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空空如也

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