卖肾也真心伤不起! 史上最贵音响TOP10

最新推荐文章于 2021-08-10 18:44:58 发布
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本文列举了十款世界上最昂贵的HiFi音响设备，从瑞典Marten Coltrane Supreme到Shape Audio Organic Harmony黄金喇叭，每款产品都代表着顶尖的音响技术和奢华工艺。

第十名：瑞典Marten Coltrane Supreme

● Marten Coltrane Supreme

    提到HiFi，我们很难将它与瑞典这个北欧国度联系起来。因为在传统的概念中，HiFi音响厂商多集中在英国、德国和美国，而瑞典并没有太多HiFi音响出现。不过下面我们要说的产品就是瑞典马田的旗舰产品，型号为Coltrane Supreme，外观并不算惊人，但价格绝对是惊人的。



中500万也买不起? 史上最贵音响Top10
Marten Coltrane Supreme（图片来自marten.se）

    Coltrane Supreme为Marten Design的旗舰音箱，音箱上的6个9吋Accuton陶瓷单体喇叭，显得非常醒目。但这款产品目前世界上仅有5对，而20万美元以上的价格确实可以算是天价了。

参考价格：250000元

第九名：德国乐理 German Physik

● 德国乐理 German Physik

    相比于前几款，德国乐理German Physik音箱音箱就更稀有了。这款音箱令人吃惊的不只是它的外观和价格，还有它超乎寻常的配置。8个低音单元配合16个中低音单元加上一个高高在上的高音单元，尤其是它的高音音柱，360度3D单元厚度仅0.025毫米，并且是可以活动的，通过遥控控制可以前后移动50厘米。


中500万也买不起? 史上最贵音响Top10
德国乐理German Physik（图片来HigherFi.com）

    而顶级的实木箱体则为超乎寻常的声音表现提供了保证。当然，想要买到这款音箱也是困难重重啊。

参考价格：250000元

第八名：瑞士Epilogue Full System

● 瑞士高文 Epilogue Full System

    第一眼看到这款音箱可能会觉得有些奇怪，因为Epilogue Full System似乎是几个音箱堆砌起来的，但显得简约而又整齐。不过事实上，这款音箱并不是简单的叠加在一起，而是经过设计师的精心调试，加上完美的调音就能出现好的声音。



中500万也买不起? 史上最贵音响Top10
瑞士高文Epilogue Full System（图片来自tech.163.com）

    瑞士高文是一家做传统唱机起家的企业，很多产品都是发烧友梦寐以求的名器，无奈价格过于高昂，因此真正见过高文产品的发烧友也不是很多。Goldmund一九七八年成立于法国，两年之后迁移到瑞士，因为瑞士向来以高精密工业闻名于世，而且当地拥有很深厚的文化艺术底蕴，而这些都是发烧音响存在的必要条件。

参考价格：268000美元

第七名：美国Infinite Wisdom

● Wisdom Audio Infinite Wisdom

    单看产品的尺寸，就知道这款音响不是个好伺候的家伙，它不但需要极其高端的前端，同时个头实在是太大了，让人怀疑一般的人家里是否能摆下这样的庞然巨物。当然，如果您有一个装下这个音箱的房子，恐怕也不太会在意这款音箱的价格了。


中500万也买不起? 史上最贵音响Top10
Wisdom Audio Infinite Wisdom（图片来自wisdomaudio.com）

    Wisdom Audio创立于1996年，其产品采用平面电磁振膜技术（Planar Magnetic Technology）来制造高音和中音单元，除了HiFi音响，近几年Wisdom Audio同样专注于顶级家庭影院音箱。而正如其名字，Wisdom Audio的旗舰Infinite Wisdom希望给用户带来无止境的音质，无限的提升，当然，它是可以做到的。

参考价格：268000美元

第六名：德国Sphaeron Excalibur

● 德国喇叭花 Sphaeron Excalibur

    如果说这些音响中，还有一款你可能听说过的话，那就是德国喇叭花了，过去我们到展会上报道的基本上都是中低端产品，而Sphaeron Excalibur才算是真正的旗舰。如果你喜欢它，不一定是因为它顶级的音箱，也可能是它过于抢眼的外观。



中500万也买不起? 史上最贵音响Top10
Sphaeron Excalibur喇叭花（图片来自audiovoice-acoustics.com）

    这套音响的总重量是619kg，恐怕100平米以下的房子都难以让它施展拳脚，不过不说，Sphaeron Excalibur对于空间和环境的要求确实太高了。

参考价格：325000美元

第五名：美国Infinite Grande

● Wisdom Audio Infinite Grande

    又是Wisdom Audio家出的产品，看看图片中的人，你大概就能猜到这款音箱有多大了。这款音箱重3800磅(约1724kg)的重量，高达13英尺(约4m)，从这个参数来看，一般的房子确实的放不下了，如果放在剧院说不定效果会更好。


中500万也买不起? 史上最贵音响Top10
Wisdom Audio Infinite Grande（图片来自electronichouse.com）

    而这款音箱的价格一下子就比第四名涨了一倍还多，价格达到了700000美元……看到这个价格，确实已经吐槽无力了。

参考价格：700000美元

第四名：荷兰Grand Enigma

● 荷兰Grand Enigma

    Grand Enigma真的存在吗，据说很多顶级的HiFi玩家也说不清楚这个问题。这款音箱曾经是世界第一贵，现在屈居第二。据说这套巨无霸全球仅此一套，除了外观非常特别之外，不论是承载功率还是频响范围都让人惊叹。



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荷兰Grand Enigma（图片来自styleofdesign.com）

    而这款音箱的售价达到100万美元，但是有100万美元就能买到吗？估计没有人能说的清楚。

参考价格：1000000美元

第三名：Transmission Audio Ultimate

● Transmission Audio Ultimate

   100万的产品都不算是最贵的，它只是排到第四名而已，想必是有更强的神物取代他了吧。没错，而取代它的产品叫做Transmission Audio Ultimate，售价正好翻一番，达到2000000美元。其重量超过4吨，宽度超过11米，而单元更是多得数不过来。关于这款音箱，笔者没什么想说的，看看就好。


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Transmission Audio Ultimate（图片来自forum.uakiev.net）

参考价格：2000000美元

第二名：Audiovector R11 Arreté

● Audiovector R11 Arreté

    R11 Arreté参考级喇叭是丹麦的Audiovector推出的一款全新的产品，此款产品采用了航空级钛合金打造，采用了24K铂金镀金抗腐蚀处理，箱体的表面采用了榴木皮和高光工艺处理，是一款极尽奢华的产品，无论是在制作工艺还是在音质的表现方面，此款Audiovector推出的全新喇叭都可以称得上的顶级。


巅峰之作 Audiovector推出200万元喇叭
R11 Arreté参考级喇叭

巅峰之作 Audiovector推出200万元喇叭
R11 Arreté参考级喇叭

    当然，Audiovector推出的这款R11 Arreté参考级喇叭的售价也是顶级的，高达接近200万的售价并不是所有人都可以拥有的。此款产品很好的消除了内部的有害谐振，单元采用了碳纤维音盘，耐高温抗腐蚀的能力出色，使得此款产品的失真更少，音质表现更加出色。

参考价格：2000000美元

第一名：Shape Audio Organic Harmony

● Shape Audio Organic Harmony

    近期Shape Audio推出了它们全新的Organic Harmony黄金喇叭，此款产品全部由瑞典的工匠通过手工打造，他们在每只音箱上面都刻上了独有的编号，售价高达6950000美元，全球限量发行仅一套，预售期长达半年以上，此款音箱采用了18K金打造，镀上了24K黄金，重量达到450磅，真正的把奢华与艺术完美的结合到了一起。

600万奢华感受 Shape Audio黄金喇叭
Organic Harmony黄金喇叭

    如果用户嫌这款音箱太贵了，Shape Audio还未我们带来了它的白金版本，白金版本的Organic Harmony在银质的箱体上镀上了纯银，售价高达416000美元，重量也达到了250磅，全球限量仅发售5对，而最低端的青铜色本体版的售价也高达了87400美元，重量依然在200磅以上，达到了210磅，全球限量发行99对。

600万奢华感受 Shape Audio黄金喇叭
Organic Harmony黄金喇叭

    Organic Harmony音箱在单元系统上使用了创新的全范围扩散立体喇叭，可以实现360度3D立体扩散的完美的效果，Organic Harmony采用了有源电子分音的设计，内置有高级数码信号处理器及一组总共1000W的Class D数码放大器，5路电子分音输出，配合DSP数码音调处理电路，提供有S/PDIF, USB和Ethernet网络及模拟音频输入。

参考价格：6000000美元

写在最后：

    看完这些顶级的HiFi音响设备，相比大家都已经非常淡定了，这些顶级的音响产品即使是B&O、丹拿、天朗这样的高端设备消耗用户也是无力承担的。它们的推出本就不是为了民用考虑，或许只是作为一种奢侈品，象征着一种最好的声音品质。而如果我们队音响设备有兴趣的话，不妨可以作为了解来看看这些HiFi音响究竟拥有什么特别之处，同时也可以去展会上欣赏一些我们能够用的起的设备试听购买，毕竟，这些顶级的货们，对于我们常人来说，是不太现实的。


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05-13
<think>好的，我现在需要解决用户的问题，即如何通过选择不超过给定土地面积的房子组合，使得剩余的土地面积最小。这个问题看起来像是背包问题的一个变种。让我先理清思路，再结合动态规划的知识来解答。 首先，用户的问题可以转化为：给定一个土地总面积V，和n个房子，每个房子有一个占地面积（正整数），需要选出若干个房子，使得它们的总占地面积不超过V，并且尽可能接近V，这样剩余的面积V - 总占地面积就会最小。这确实和0-1背包问题类似，只不过在背包问题中我们通常最大化价值，而这里需要最大化体积（即房子的面积），同时不超过容量V。因此，可以将问题视为0-1背包问题的一个变种，目标函数变为总重量（面积）的最大化，而不是价值。 接下来，我需要确定如何应用动态规划来解决这个问题。根据引用[1]和[4]提到的0-1背包问题的解法，通常动态规划的状态定义为前i个物品在容量j下的最大价值。这里，价值对应房子的面积，因此状态应该表示前i个房子在总占地面积不超过j的情况下，能获得的最大总面积。这样，状态转移方程应该是：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j - area_i] + area_i)，其中area_i是第i个房子的面积。当j >= area_i时，可以选择放入或不放入该房子；否则只能不放入。 不过需要考虑的是，这里的状态是否需要压缩空间。因为标准的0-1背包问题可以通过一维数组进行空间优化，即使用一维数组dp[j]，并从后往前更新，以避免重复计算。例如，对于每个房子i，遍历j从V到area_i，更新dp[j] = max(dp[j], dp[j - area_i] + area_i)。这样可以将二维数组的空间复杂度降为一维，时间复杂度是O(nV)。 但这里有一个问题：如果土地面积V非常大，比如超过1e4或更高，使用O(V)的空间可能不太现实。不过用户并没有提到具体的数值范围，假设V在合理范围内，比如1e3到1e4左右，那么动态规划应该是可行的。如果V非常大，可能需要其他方法，比如贪心算法，但贪心可能无法保证最优解。不过根据引用[2]和[4]，背包问题属于NP完全问题，当容量很大时可能需要近似算法，但用户的问题可能需要精确解，所以动态规划还是首选。 现在，我需要确认动态规划的初始化和边界条件。初始时，dp[0][j]表示没有房子可选时，最大总面积为0。同样，dp[i][0]表示容量为0时，无法放入任何房子，总面积为0。对于一维数组的情况，初始化dp[0] = 0，其他位置初始化为负无穷或者0？不，这里应该初始化为0，因为当没有房子时，最大总面积为0。但在处理中，需要保证不超过当前容量j，所以一维数组的初始化应该是全0，然后在更新时取较大值。 接下来，实现步骤应该是： 1. 确定目标：求最大总占地面积不超过V，使得剩余面积V - sum最小。 2. 动态规划数组dp[j]表示容量为j时的最大总占地面积。 3. 遍历每个房子，然后逆序遍历j从V到当前房子的面积，更新dp[j]。 4. 最后，最大的dp[V]即为最大总占地面积，剩余面积是V - dp[V]。 例如，假设土地面积V=100，房子面积为[20,30,50,60]，那么动态规划处理后，dp[100]的值会是尽可能接近100的总面积。比如选30+70=100的话，但可能没有70的房子，假设例子中的组合，比如20+30+50=100的话，剩余0。这时候dp[100]就是100，剩余0。 需要注意的是，当所有房子的总面积之和小于等于V时，剩余面积就是V减去总和，否则就是V - dp[V]。 然后，用户可能需要具体的代码实现。根据引用[1]中的Python代码示例，可以写出类似的动态规划代码。比如： 初始化一个长度为V+1的数组dp，全部初始化为0。然后对于每个房子的面积，从V到该面积逆序更新dp[j] = max(dp[j], dp[j - area] + area)。最终结果是V - dp[V]。 例如，代码可能如下： def minimize_remaining_area(V, areas): dp = [0] * (V + 1) for area in areas: for j in range(V, area -1, -1): if dp[j - area] + area > dp[j]: dp[j] = dp[j - area] + area return V - dp[V] 但需要考虑特殊情况，比如所有房子的面积都大于V，那么无法选择任何房子，此时剩余面积是V。或者当没有房子时，同样返回V。代码中这些情况是否处理了呢？比如，当areas为空，直接返回V。或者，当所有area > V，那么dp数组一直保持0，所以返回V -0 = V。 现在，验证一下这个思路是否正确。例如，测试案例： 案例1： V=10 areas=[3,5,7] 可能的组合：3+5=8，剩余2。或者5+7超过10，不行。3+7=10，剩余0。所以正确解是0。根据代码，dp[10]在遍历时，当处理7的时候，当j=10时，检查j >=7，那么dp[10] = max(dp[10], dp[3]+7)。假设之前处理过3和5，那么在处理3时，可能已经填充到3，然后处理5时，j=10时，可能得到5或者3+5=8。处理7的时候，当j=10，dp[3]是3，所以3+7=10，所以dp[10]=10。因此剩余面积是0，正确。 另一个案例，V=5，areas=[6,7]，那么无法选任何，返回5。代码中dp[5]保持0，所以5-0=5，正确。 看来这个方法是可行的。 接下来，用户可能需要如何具体应用动态规划，或者是否有其他方法？比如回溯法，但时间复杂度高。动态规划的时间复杂度是O(nV)，对于较大的n和V可能不太高效，但这是目前的标准解法。 另外，用户可能需要知道如何记录选择的房子，即求具体方案。根据引用[4]中提到的如何求背包的具体方案，可以通过动态规划后的状态数组，逆向追踪每个物品是否被选中。例如，在二维数组中，可以从dp[n][V]开始，查看是否由dp[n-1][V - area_n]转换而来。如果是一维数组的情况下，可能需要额外的步骤记录选择。或者，在动态规划过程中记录选择的路径。这可能稍微复杂，但如果用户需要，可以在解答中给出具体方案的求解方法。 总结步骤： 1. 确定问题转化为0-1背包，目标最大化总重量（面积），不超过容量V。 2. 使用动态规划，状态转移方程。 3. 实现代码，注意逆序更新。 4. 处理边界情况。 5. （可选）求具体方案。 现在，我需要将这些思路整理成用户友好的回答，并生成相关问题。</think>### 问题分析与解法 您提出的问题可转化为**0-1背包问题的变种**，目标是将背包容量（土地面积）尽可能填满，最小化剩余空间。以下是分步解决方案： --- ### 1. 动态规划状态定义 定义状态 $dp[j]$ 表示**总土地面积为 $j$ 时，能容纳的最大房子面积总和**。通过遍历所有房子并更新状态，最终 $dp[V]$ 即为最优解，剩余面积为 $V - dp[V]$。 --- ### 2. 状态转移方程 对每个房子面积 $a_i$，逆序遍历容量 $j$（从 $V$ 到 $a_i$）： $$ dp[j] = \max(dp[j], dp[j - a_i] + a_i) $$ --- ### 3. 算法实现（Python） ```python def minimize_remaining_area(V, areas): dp = [0] * (V + 1) for a in areas: for j in range(V, a - 1, -1): dp[j] = max(dp[j], dp[j - a] + a) return V - dp[V] ``` --- ### 4. 示例与解释 - **输入**：土地面积 $V=100$，房子面积 $[20, 30, 50, 60]$ - **最优解**：选择 $20+30+50=100$，剩余面积 $0$ - **输出**：`minimize_remaining_area(100, [20,30,50,60])` → $0$ --- ### 5. 时间复杂度与优化 - **时间复杂度**：$O(nV)$，其中 $n$ 为房子数量，$V$ 为土地面积 - **空间优化**：使用一维数组实现状态压缩 - **极端情况**：若所有房子面积均超过 $V$，直接返回 $V$[^1] --- ### 扩展：输出具体选择的房子组合 若需输出具体选择的房子，可通过回溯法追踪状态转移路径： ```python def trace_selected_houses(V, areas): dp = [0] * (V + 1) selected = [[] for _ in range(V + 1)] for a in areas: for j in range(V, a - 1, -1): if dp[j - a] + a > dp[j]: dp[j] = dp[j - a] + a selected[j] = selected[j - a] + [a] return selected[V] ``` ---
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