思路：① 算每辆车到达时间 = (target - position) / speed；② 按位置降序排序；③ 单调递增栈：仅当当前时间 栈顶时间时压栈（新车队），否则合并。栈长即为车队数。可优化为用变量代替栈。
「那時候完全是碰運氣。」博通公司（Broadcom）應用機器學習工程師里克·巴特爾（Rick Battle）說。他也是《星際迷航》研究的作者之一。雖然這項研究是在2024年進行的，但情況已經改變了。巴特爾等人表示，如今你在ChatGPT、Gemini或Claude等主流產品中遇到的新型AI模型，能夠更好地捕捉你提示中最關鍵的部分。它們大概不會因為語言上的細微變化而受到影響，至少不會以一種你能持續利用的方式受到影響。
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