三十三届中国电影金鸡奖公布评选标准。其中,参评编剧奖需注明是原创或改编。参评表演类单项奖(最佳男主角、最佳女主角、最佳男配角、最佳女配角)者,所饰角色的台词须由演员本人配音。报名日期为即日起至2020年8月15日。
全文如下:
各电影制片机构:
根据《中国电影金鸡奖评奖章程》和《中国电影金鸡奖评选细则》有关规定,现就报送参评第三十三届中国电影金鸡奖有关事项通知如下:
一、奖项设置
本届金鸡奖作品奖设最佳故事片、最佳中小成本故事片、最佳儿童片、最佳纪录/科教片、最佳戏曲片、最佳美术片、最佳外语片。
本届金鸡奖单项奖设最佳编剧、最佳导演、最佳男主角、最佳女主角、最佳男配角、最佳女配角、最佳摄影、最佳美术、最佳音乐、最佳录音、最佳剪辑、最佳导演处女作奖。
二、报名范围
(一)2019年7月1日至2020年6月30日取得国家电影局核发的电影片公映许可证的故事片、儿童片、科教片、纪录片、戏曲片、美术片,符合下列条件之一者可报送参评本届金鸡奖作品奖:
1.内地(大陆)电影制片机构拍摄的影片;
2.内地(大陆)电影制片机构与港澳台电影制片机构合作拍摄的影片;
3.内地(大陆)电影制片机构与外国电影制片机构合作拍摄的影片;
4.经国家电影局审查通过在内地(大陆)发行的港澳台影片(不含港澳台电影制片机构与外国电影制片机构合作拍摄的影片)。
(二)上述条款所述影片中申报单项奖者,须具有中华人民共和国国籍。
三、报名程序
中国电影金鸡奖的评奖为每年评选一次,报名日期为即日起至2020年8月15日。
各制片单位报名参评可直接将所需报送材料快递至中国电影家协会金鸡奖办公室,有关参评表格请在中国文艺网(https://www.cflac.org.cn/zgwl/wlgg/202007/t20200725_488304.html)下载。
材料寄送地址:北京市朝阳区北三环东路22号中国电影家协会310室
收件人:中国影协金鸡奖办公室
邮 编:100013
电 话:010-64296094
四、报名材料
报送材料包括以下内容:
(一)纸质资料:
1.25套纸质报名资料
(1)国家电影局颁发的《电影片公映许可证》复印件;
(2)参评人(单位)承诺书;
(3)中国电影金鸡奖参评影片申报表、参评单项申报表。
报名纸质材料(A4规格)以影片为单位(包括《电影片公映许可证》复印件、参评人(单位)承诺书、影片申报表、单项申报表及需详细推荐的材料)装订成册。第一张为《电影片公映许可证》复印件,第二张为参评人(单位)承诺书,第三张为影片报名表,后面为各单项报名表,装订为一套。其中一套为原件,需逐项加盖申报单位红色公章,其余24套为该套的复印件。
2.申报参评最佳编剧奖者,需提供电影文学剧本一式两份(无水印)。
(二)电子版资料:
1.中国电影金鸡奖参评影片申报表和参评单项申报表(doc或docx格式);
2.高清图片:包括影片海报1张以上、剧照3-5张、参评单项者的照片(个人剧照、工作照、艺术照均可)1-2张;
3.简要故事梗概(300字以内,doc或docx格式);
4.申报参评最佳编剧奖者,需提供电影文学剧本(doc或docx格式,无水印)。
上述所有电子版资料请刻在光盘上,报名时光盘随纸质资料和其它资料一并寄给金鸡奖办公室。
(三)其他资料:
1.影片2K开口无密钥数字硬盘(要求有龙标无水印);
2.影片DVD光盘(全片,要求有龙标无水印);
3.影片高清片花:含片名、单项奖报名者镜头(不超过5分钟,mp4格式),可含拍摄花絮(不超过3分钟,mp4格式)。请将片花存储在移动硬盘中,与其它报名资料一起寄给金鸡奖办公室,使用完毕后将予以归还。
五、注意事项
(一)请各申报机构和审核单位本着实事求是的精神,严格筛选、择优申报。
(二)参评作品奖的影片,须认真填写影片参评申报表中所列各项,出品单位名称及其排序、数量应与公映许可证一致,如有不一致的特殊情况,如公司改名或某家出品方不参评等情况,需要出具加盖公章的说明。创作人员名称及其排序应与影片字幕一致,如有特殊情况,需出具加盖公章的说明。
(三)如报名单项奖的一个奖项有多人,需每人填写一张报名表,并注明顺序。
(四)参评编剧奖需注明是原创或改编。
(五)参评表演类单项奖(最佳男主角、最佳女主角、最佳男配角、最佳女配角)者,所饰角色的台词须由演员本人配音。
(六)参评最佳中小成本故事片(候选作品要求投资为低于1000万人民币的故事片),必须标明影片制作成本。
(七)最佳导演与最佳导演处女作奖只能选择一个进行申报。最佳导演处女作奖要求是该导演独立执导的第一部影片。
(八)最佳故事片、最佳中小成本故事片与最佳儿童片只能选择一项进行申报。
(九)纪录片、科教片、戏曲片、美术片不可申报单项奖。
(十)单项奖参评人须为中国国籍,如该奖项署名有外籍合作者,此单项不可报名。
特此通知。
来源:网易娱乐
京报讯 7月25日,中国文艺网官网发布了《关于参评第三十三届中国电影金鸡奖的通知》。其中,参评编剧奖需注明是原创或改编,参评表演类单项奖(最佳男主角、最佳女主角、最佳男配角、最佳女配角)者,所饰角色的台词须由演员本人配音,报名日期为即日起至8月15日。
全文如下:
各电影制片机构:
根据《中国电影金鸡奖评奖章程》和《中国电影金鸡奖评选细则》有关规定,现就报送参评第三十三届中国电影金鸡奖有关事项通知如下:
一、奖项设置
本届金鸡奖作品奖设最佳故事片、最佳中小成本故事片、最佳儿童片、最佳纪录/科教片、最佳戏曲片、最佳美术片、最佳外语片。
本届金鸡奖单项奖设最佳编剧、最佳导演、最佳男主角、最佳女主角、最佳男配角、最佳女配角、最佳摄影、最佳美术、最佳音乐、最佳录音、最佳剪辑、最佳导演处女作奖。
二、报名范围
(一)2019年7月1日至2020年6月30日取得国家电影局核发的电影片公映许可证的故事片、儿童片、科教片、纪录片、戏曲片、美术片,符合下列条件之一者可报送参评本届金鸡奖作品奖:
1.内地(大陆)电影制片机构拍摄的影片;
2.内地(大陆)电影制片机构与港澳台电影制片机构合作拍摄的影片;
3.内地(大陆)电影制片机构与外国电影制片机构合作拍摄的影片;
4.经国家电影局审查通过在内地(大陆)发行的港澳台影片(不含港澳台电影制片机构与外国电影制片机构合作拍摄的影片)。
(二)上述条款所述影片中申报单项奖者,须具有中华人民共和国国籍。
三、报名程序
中国电影金鸡奖的评奖为每年评选一次,报名日期为即日起至2020年8月15日。
各制片单位报名参评可直接将所需报送材料快递至中国电影家协会金鸡奖办公室,有关参评表格请在中国文艺网(https://www.cflac.org.cn/zgwl/wlgg/202007/t20200725_488304.html)下载。
材料寄送地址:北京市朝阳区北三环东路22号中国电影家协会310室
收件人:中国影协金鸡奖办公室
邮 编:100013
电 话:010-64296094
四、报名材料
报送材料包括以下内容:
(一)纸质资料:
1.25套纸质报名资料
(1)国家电影局颁发的《电影片公映许可证》复印件;
(2)参评人(单位)承诺书;
(3)中国电影金鸡奖参评影片申报表、参评单项申报表。
报名纸质材料(A4规格)以影片为单位(包括《电影片公映许可证》复印件、参评人(单位)承诺书、影片申报表、单项申报表及需详细推荐的材料)装订成册。第一张为《电影片公映许可证》复印件,第二张为参评人(单位)承诺书,第三张为影片报名表,后面为各单项报名表,装订为一套。其中一套为原件,需逐项加盖申报单位红色公章,其余24套为该套的复印件。
2.申报参评最佳编剧奖者,需提供电影文学剧本一式两份(无水印)。
(二)电子版资料:
1.中国电影金鸡奖参评影片申报表和参评单项申报表(doc或docx格式);
2.高清图片:包括影片海报1张以上、剧照3-5张、参评单项者的照片(个人剧照、工作照、艺术照均可)1-2张;
3.简要故事梗概(300字以内,doc或docx格式);
4.申报参评最佳编剧奖者,需提供电影文学剧本(doc或docx格式,无水印)。
上述所有电子版资料请刻在光盘上,报名时光盘随纸质资料和其它资料一并寄给金鸡奖办公室。
(三)其他资料:
1.影片2K开口无密钥数字硬盘(要求有龙标无水印);
2.影片DVD光盘(全片,要求有龙标无水印);
3.影片高清片花:含片名、单项奖报名者镜头(不超过5分钟,mp4格式),可含拍摄花絮(不超过3分钟,mp4格式)。请将片花存储在移动硬盘中,与其它报名资料一起寄给金鸡奖办公室,使用完毕后将予以归还。
五、注意事项
(一)请各申报机构和审核单位本着实事求是的精神,严格筛选、择优申报。
(二)参评作品奖的影片,须认真填写影片参评申报表中所列各项,出品单位名称及其排序、数量应与公映许可证一致,如有不一致的特殊情况,如公司改名或某家出品方不参评等情况,需要出具加盖公章的说明。创作人员名称及其排序应与影片字幕一致,如有特殊情况,需出具加盖公章的说明。
(三)如报名单项奖的一个奖项有多人,需每人填写一张报名表,并注明顺序。
(四)参评编剧奖需注明是原创或改编。
(五)参评表演类单项奖(最佳男主角、最佳女主角、最佳男配角、最佳女配角)者,所饰角色的台词须由演员本人配音。
(六)参评最佳中小成本故事片(候选作品要求投资为低于1000万人民币的故事片),必须标明影片制作成本。
(七)最佳导演与最佳导演处女作奖只能选择一个进行申报。最佳导演处女作奖要求是该导演独立执导的第一部影片。
(八)最佳故事片、最佳中小成本故事片与最佳儿童片只能选择一项进行申报。
(九)纪录片、科教片、戏曲片、美术片不可申报单项奖。
(十)单项奖参评人须为中国国籍,如该奖项署名有外籍合作者,此单项不可报名。
特此通知。
新京报编辑 徐美琳
校对 吴兴发
来源:新京报
信大家看到这张图片就知道我们这篇文章要讲什么了,没错就是-商品多规格选择的解法。
近来在掘金上面看见大家都在研究“商品多规格选择”的问题,例如晨曦大佬的前端电商 sku 的全排列算法很难吗?学会这个套路,彻底掌握排列组合。 在这篇文章里面,大佬写明了如何实现sku的全排列,思路非常的棒,但是并没有紧贴业务场景。真正的业务场景是,我们要根据用户每一次选择的规格,找出剩下可选的规格和不可选的规格,表现在前端页面上:就是将不可选的规格置回,也就是如下效果(可以点击这里查看最终效果):
那么今天我们就来讲讲这个问题的一个解决方法,要讲明白很难,但是我相信你看了这篇文章之后,sku就再也难不倒你了。
在介绍具体解法之前,我们先来介绍一下什么是sku? sku是会计学中的一个名词,被称作库存单元。说人话?简单来讲就是,我们上图 中每一个单规格选项,例如深空灰色、64G,都是一个规格(sku)。商品和sku属于一对多的关系,也就是我们可以选择多个sku来确定到某个具体的商品:
可以这么说,只要是做电商类相关的产品,比如购物 APP、购物网站等等,都会遇到这么一个场景,每个商品对应着多个规格,用户可以根据不同的规格组合,选择出自己想要的产品。我们自己在生活中也会经常用到这个功能,然而就是这样一个简单的功能,却难倒了很多小伙伴。
笔者也是一样,刚开始遇到这个场景,笔者觉得应该一个下午就能搞定,完美收工,奈何还是太过于年轻,搞了差不多两天,在网上查阅了很多相关的文章和资料,但是不得其解,最后没有办法,只能硬着头皮采用暴力求解(也就是不断循环)的方法来解决的,时间复杂度贼高,达到了O(m*n)也就是O(n2),这种实现方法其实也不是不行(能跑就行),对吧。但是后来笔者发现,当一个商品的规格非常非常多、并且用户的设备性能不是那么好的情况下,那么这种实现方式就会导致运行时间过长,表现在页面上就是:当用户点击了一个规格,会有明显的卡顿,那怎么行,客户都流失了,老板还怎么买法拉利 ??所以笔者又开始了研究。
一个偶然的机会,笔者在逛知乎的时候,看到了有人在讨论图,这个数据结构,突然灵光一现,貌似咱们的多规格选择也可以用图来作求解方法,后来一尝试,还真的可行。而且时间复杂度只有O(n),简直完美。所以我们下面来介绍一下图,什么是图?相信大学学过数据结构与算法的同学都应该知道,不过应该已经忘得一干二净了。
图其实是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系:
图通常有如下分类:
好了知道这两个概念就差不多了,当然如果想了解更多更多概念,请看这里
那么我们需要用到的是无向图,什么是无向图呢,就像这样:
两个顶点之间如果有连线,则表示这两个顶点是互通的。小伙伴们看到这里可能会懵逼了,说了这么多,好像跟我们要解决的问题没关系啊。小伙伴们现在想一想:用户在选择规格的时候,肯定是没有先后顺序的,假设我们现在把每种规格看作是无向图的一个顶点的话,我们可以根据这些单项规格的组合规格,就可以画出一个像上图一样的无向图。
假设我们已经画出了如上 的无向图,那么我们如何将这个图用咱们的代码来表示呢?这里就用到了邻接矩阵
邻接矩阵其实是《线性代数》里面的概念,相信很多小伙伴都不会陌生,我们在代码中,表示它的方法是用一个n x n的二维数组来抽象邻接矩阵。让我们来把上面 这个无向图用邻接矩阵(二维数组)表示出来:
很显然,如果两个顶点互通(有连线),那么它们对应下标的值则为 1,否则为 0。
好了,下面开始逐步都是高能,请小伙伴们认真观看。
假设现在我们有如下规格列表:
specList: [
{ title: "颜色", list: ["红色", "紫色"] },
{ title: "套餐", list: ["套餐一", "套餐二"] },
{ title: "内存", list: ["64G", "128G", "256G"] },
];
可供选择的规格组合有:
specCombinationList: [
{ id: "1", specs: ["紫色", "套餐一", "64G"] },
{ id: "2", specs: ["紫色", "套餐一", "128G"] },
{ id: "3", specs: ["紫色", "套餐二", "128G"] },
{ id: "4", specs: ["红色", "套餐二", "256G"] }
],
首先,我们根据specList知道:我们有“颜色”、“套餐”、“内存”三种规格类别。分别有红色、紫色、套餐一、套餐二、64G、128G、256G这些单项规格。每个单项规格作为一个顶点,所以就有如下顶点:
然后我们根据specCombinationList,我们可以知道,哪些规格的组合是可选的。好了我们要开始画图了。
根据{ id: "1", specs: ["紫色", "套餐一", "64G"] },我们可以画出:
接下来依葫芦画瓢:我们可以根据specCombinationList剩下的数据画出如下的图:
好了,我们已经根据specCombinationList(也就是可选规格组合)将我们的规格无向图画完了。现在我们来模拟一下用户的选择:
specCombinationList: [
{ id: "1", specs: ["紫色", "套餐一", "64G"] },
{ id: "2", specs: ["紫色", "套餐一", "128G"] },
{ id: "3", specs: ["紫色", "套餐二", "128G"] },
{ id: "4", specs: ["红色", "套餐二", "256G"] }
],
假设用户先选择了紫色、根据specCombinationList,我们发现套餐一、套餐二、64G、128G是可选的,这个时候我们发现一个问题:显然跟紫色同级的红色其实也是可选的。所以这个图其实我们还没有画完。所以相同类型的规格其实是应该连接起来的:
好了,无向图画好了,现在我们将它映射到邻接矩阵上面(这一步强烈建议小伙伴们拿出纸笔来一起画一画):
到了这一步,恭喜你,你已经懂了一大半了 。
好了,到这我们就可以公布最终结论了:
说真的,我觉得小伙伴们看明白了我上面 这些讲解,相信你已经完全懂了该如何实现“多规格选择”算法了。不过有句话叫做:光说不练假把式!那下面我们就一起来捋一捋,用代码如何实现吧,笔者这里用的前端框架是react,明白思路了,用什么框架都一样的哦。
这里先说下思路:
1、根据规格列表(specList)创建邻接矩阵(数组)
2、根据可选规格组合(specCombinationList)填写顶点的值
3、获得所有可选顶点,然后根据可选顶点填写同级顶点的值
首先,我们需要提供一个类来创建邻接矩阵。一个邻接矩阵,首先需要传入一个顶点数组:vertex,需要一个用来装邻接矩阵的数组:adjoinArray。刚刚我们上面说到了,这个类还必须提供计算并集和交集的方法:
export type AdjoinType=Array<string>;
export default class AdjoinMatrix {
vertex: AdjoinType; // 顶点数组
quantity: number; // 矩阵长度
adjoinArray: Array<number>; // 矩阵数组
constructor(vertx: AdjoinType) {
this.vertex=vertx;
this.quantity=this.vertex.length;
this.adjoinArray=[];
this.init();
}
// 初始化数组
init() {
this.adjoinArray=Array(this.quantity * this.quantity).fill(0);
}
/*
* @param id string
* @param sides Array<string>
* 传入一个顶点,和当前顶点可达的顶点数组,将对应位置置为1
*/
setAdjoinVertexs(id: string, sides: AdjoinType) {
const pIndex=this.vertex.indexOf(id);
sides.forEach((item)=> {
const index=this.vertex.indexOf(item);
this.adjoinArray[pIndex * this.quantity + index]=1;
});
}
/*
* @param id string
* 传入顶点的值,获取该顶点的列
*/
getVertexCol(id: string) {
const index=this.vertex.indexOf(id);
const col: Array<number>=[];
this.vertex.forEach((item, pIndex)=> {
col.push(this.adjoinArray[index + this.quantity * pIndex]);
});
return col;
}
/*
* @param params Array<string>
* 传入一个顶点数组,求出该数组所有顶点的列的合
*/
getColSum(params: AdjoinType) {
const paramsVertex=params.map((id)=> this.getVertexCol(id));
const paramsVertexSum: Array<number>=[];
this.vertex.forEach((item, index)=> {
const rowtotal=paramsVertex
.map((value)=> value[index])
.reduce((total, current)=> {
total +=current || 0;
return total;
}, 0);
paramsVertexSum.push(rowtotal);
});
return paramsVertexSum;
}
/*
* @param params Array<string>
* 传入一个顶点数组,求出并集
*/
getCollection(params: AdjoinType) {
const paramsColSum=this.getColSum(params);
let collections: AdjoinType=[];
paramsColSum.forEach((item, index)=> {
if (item && this.vertex[index]) collections.push(this.vertex[index]);
});
return collections;
}
/*
* @param params Array<string>
* 传入一个顶点数组,求出交集
*/
getUnions(params: AdjoinType) {
const paramsColSum=this.getColSum(params);
let unions: AdjoinType=[];
paramsColSum.forEach((item, index)=> {
if (item >=params.length && this.vertex[index]) unions.push(this.vertex[index]);
});
return unions;
}
}
有了这个类,接下来可以创建一个专门用于生成商品多规格选择的类,它继承于AdjoinMatrix。
我们这个多规格选择的邻接矩阵,需要提供一个查询可选顶点的方法:getSpecscOptions
import AdjoinMatrix from "./adjoin-martix";
import { AdjoinType } from "./adjoin-martix";
import { SpecCategoryType, CommoditySpecsType } from "../redux/reducer/spec-reducer";
export default class SpecAdjoinMatrix extends AdjoinMatrix {
specList: Array<CommoditySpecsType>;
specCombinationList: Array<SpecCategoryType>;
constructor(specList: Array<CommoditySpecsType>, specCombinationList: Array<SpecCategoryType>) {
super(specList.reduce((total: AdjoinType, current)=> [...total, ...current.list], []));
this.specList=specList;
this.specCombinationList=specCombinationList;
// 根据可选规格列表矩阵创建
this.initSpec();
// 同级顶点创建
this.initSameLevel();
}
/**
* 根据可选规格组合填写邻接矩阵的值
*/
initSpec() {
this.specCombinationList.forEach((item)=> {
this.fillInSpec(item.specs);
});
}
// 填写同级点
initSameLevel() {
// 获得初始所有可选项
const specsOption=this.getCollection(this.vertex);
this.specList.forEach((item)=> {
const params: AdjoinType=[];
// 获取同级别顶点
item.list.forEach((value)=> {
if (specsOption.includes(value)) params.push(value);
});
// 同级点位创建
this.fillInSpec(params);
});
}
/*
* 传入顶点数组,查询出可选规格
* @param params
*/
getSpecscOptions(params: AdjoinType) {
let specOptionCanchoose: AdjoinType=[];
if (params.some(Boolean)) {
// 过滤一下选项
specOptionCanchoose=this.getUnions(params.filter(Boolean));
} else {
// 所有可选项
specOptionCanchoose=this.getCollection(this.vertex);
}
return specOptionCanchoose;
}
/*
* @params
* 填写邻接矩阵的值
*/
fillInSpec(params: AdjoinType) {
params.forEach((param)=> {
this.setAdjoinVertexs(param, params);
});
}
好了到了这一步,我们已经可以在页面中使用这两个类了:
import React, { useState, useMemo } from "react";
import { useSelector } from "react-redux";
import { RootState } from "../redux/reducer/root-reducer";
import SpecAdjoinMatrix from "../utils/spec-adjoin-martix";
import "./spec.css";
const classNames=require("classnames");
const Spec: React.FC=()=> {
const { specList, specCombinationList }=useSelector((state: RootState)=> state.spec);
// 已选择的规格,长度为规格列表的长度
const [specsS, setSpecsS]=useState(Array(specList.length).fill(""));
// 创建一个规格矩阵
const specAdjoinMatrix=useMemo(()=> new SpecAdjoinMatrix(specList, specCombinationList), [specList, specCombinationList]);
// 获得可选项表
const optionSpecs=specAdjoinMatrix.getSpecscOptions(specsS);
const handleClick=function(bool: boolean, text: string, index: number) {
// 排除可选规格里面没有的规格
if (specsS[index] !==text && !bool) return;
// 根据text判断是否已经被选中了
specsS[index]=specsS[index]===text ? "" : text;
setSpecsS(specsS.slice());
};
return (
<div className="container">
{specList.map(({ title, list }, index)=> (
<div key={index}>
<p className="title">{title}</p>
<div className="specBox">
{list.map((value, i)=> {
const isOption=optionSpecs.includes(value); // 当前规格是否可选
const isActive=specsS.includes(value); // 当前规格是否被选
return (
<span
key={i}
className={classNames({
specOption: isOption,
specAction: isActive,
specDisabled: !isOption,
})}
onClick={()=> handleClick(isOption, value, index)}
>
{value}
</span>
);
})}
</div>
</div>
))}
</div>
);
};
export default Spec;
好了,打完收工了,如果有小伙伴想看实现效果,可以查看这里,如果有小伙伴想把代码拉到本地看看,那么请点击这里
实践证明:大学学的东西是真的有用的。我们通过图,解决了商品多规格选择的难题。在求解可选规格的时候,时间复杂度由原来的O(n2)变成了O(n)。不过值得一提的是,采用邻接矩阵来存储图,空间复杂度就变成了O(n2)了,同时也存在浪费空间的问题,但是图肯定不止有邻接矩阵这一种存储方法,我们还可以用链表来存储图,小伙伴们可以自己去试一试。另外如果用链表来存储图,空间复杂度会变低,但是时间复杂度会变高,具体如何选择,就看小伙伴们自己权衡了。
以后遇到这个需求,小伙伴们肯定是分分钟实现,提早下班。
我是觉非,码字不易,如果你觉得这篇文章对你有用的话,请给个赞吧!!
作者:觉非
链接:https://juejin.im/post/5eef2fcee51d4574113a0203
来源:掘金
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*请认真填写需求信息,我们会在24小时内与您取得联系。