将全球划分为五个温度带，界限分别为北回归线北极圈，请给出支撑性链接，或者文献pdf

全球划分为五个温度带的界限一般认为是：赤道地区、热带、温带、寒带和极地。其中赤道地区为热带的一部分。以下是一些支持这种划分的链接和文献：

1. 美国国家地理学会关于地球的温度带划分的介绍：https://www.nationalgeographic.org/encyclopedia/climate-zones/
2. 世界气象组织关于温带和寒带的界限的详细介绍：https://library.wmo.int/doc_num.php?explnum_id=10136
3. 《地理学原理》（作者：William Norton）一书中关于温带和寒带的界限的描述：https://books.google.com/books?id=8tq7DwAAQBAJ&pg=PA59&dq=global+temperature+zones&hl=en&sa=X&ved=2ahUKEwiO5J6C1ZvyAhWjyDgGHQKfCtMQ6AEwAXoECAQQAg#v=onepage&q=global%20temperature%20zones&f=false

希望这些资料能够帮到你。

相关问题

简述布线问题的分支界限算法步骤，分析该算法的时间复杂度并给出一个具体的算例。

布线问题的分支界限算法步骤如下：

1. 将给定的电路网格化，每一个节点表示一个网格点。将所有可用的网格点标记为“空闲”。

2. 将所有需要布线的器件放置在网格上的合法位置，并将其标记为“占用”。

3. 随机选择一个起始点和一个目标点。

4. 对于每个起始点，使用广度优先搜索（BFS）来查找到达目标点的最短路径。

5. 对于每个找到的路径，将其与所有已布线的路径进行比较，如果存在冲突，则剪枝该路径。

6. 对于所有未被剪枝的路径，计算其总长度，并将其添加到候选解列表中。

7. 选择当前候选解列表中长度最短的解作为当前最优解。

8. 对于所有未被扩展的起始点和目标点，生成所有可能的扩展，将其添加到搜索树中。

9. 重复步骤4-8，直到找到最优解或者搜索树为空。

该算法的时间复杂度主要取决于搜索树的大小和每次搜索的复杂度。在最坏情况下，搜索树的大小为 O(b^d)，其中 b 是扩展因子，d 是搜索树的深度。而每次搜索的复杂度为 O(n^2)，其中 n 是网格的大小。因此，该算法的时间复杂度为 O(b^d * n^2)。

以下是一个具体的算例：

假设我们需要在一个 5x5 的网格上布置两个器件，分别在位置 (1,1) 和 (4,5)。起始点为 (1,1)，目标点为 (5,5)。

首先，我们将所有可用网格点标记为“空闲”，将两个器件标记为“占用”。

然后，我们使用 BFS 查找所有从起始点到目标点的路径。在这个例子中，我们找到了两条路径，分别为 (1,1) -> (2,1) -> (3,1) -> (4,1) -> (5,1) -> (5,2) -> (5,3) -> (5,4) -> (5,5) 和 (1,1) -> (1,2) -> (1,3) -> (1,4) -> (2,4) -> (3,4) -> (4,4) -> (4,5) -> (5,5)。

由于这两条路径存在冲突（在位置 (4,4)），我们剪枝其中一条路径。假设我们剪枝第一条路径，那么我们就会选择第二条路径作为当前最优解。

接下来，我们将起始点 (2,1) 和目标点 (4,5) 添加到搜索树中，并重复步骤4-8，直到找到最优解或者搜索树为空。

简述装载问题的分支界限算法步骤，分析该算法的时间复杂度并给出一个具体的算例。

装载问题是一类经典的NP完全问题，分支界限算法是一种针对该问题的优秀求解方法。其基本思想是：通过不断的分支和剪枝，将搜索空间缩小到最优解所在的区域，以提高搜索效率。

分支界限算法的步骤如下：
1. 初始化：设定搜索树根节点为初始状态，将当前状态加入到优先队列中。
2. 扩展节点：从优先队列中取出一个节点进行扩展，生成该节点的所有子节点，并计算它们的上界和下界。
3. 判断是否达到终止条件：如果已经找到了最优解，则终止搜索；否则，将所有子节点加入到优先队列中。
4. 重复步骤2~3，直到找到最优解或者队列为空。

分支界限算法的时间复杂度取决于搜索树的大小，因此随着数据规模的增加，时间复杂度呈指数级增长，效率较低。但是，该算法的优点在于能够保证找到最优解。

下面给出一个具体算例：假设有一个装载问题，要求将若干物品装入船中，船的载重量为C，物品的重量分别为w1、w2、w3、w4、w5、w6，如何才能使船的利用率最大？

我们先对物品按照重量从大到小排序，得到w6、w5、w4、w3、w2、w1。
初始状态下，船的空间为C，当前利用率为0。
第一步，将w6放入船中，船的剩余空间为C-w6，当前利用率为w6/C。
第二步，将w5放入船中，船的剩余空间为C-w6-w5，当前利用率为(w6+w5)/C。
第三步，将w4放入船中，船的剩余空间为C-w6-w5-w4，当前利用率为(w6+w5+w4)/C。
第四步，将w3放入船中，船的剩余空间为C-w6-w5-w4-w3，当前利用率为(w6+w5+w4+w3)/C。
第五步，由于w2的重量已经超过了剩余空间，因此不可能再放入船中，我们需要回溯到第四步，将w3取出。
第六步，将w2放入船中，船的剩余空间为C-w6-w5-w4-w2，当前利用率为(w6+w5+w4+w2)/C。
第七步，由于w1的重量已经超过了剩余空间，因此不可能再放入船中，我们需要回溯到第六步，将w2取出。
第八步，将w1放入船中，船的剩余空间为C-w6-w5-w4-w1，当前利用率为(w6+w5+w4+w1)/C。
通过该算例的演示，我们可以看出，分支界限算法能够高效地解决装载问题，找到最优解。