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“Hope” is the thing with feathers
N维线段的地理解释
在《老乌龟》这篇文章中，我将广州市比喻为一只乌龟。 在我看来，城市本身也有生命，它的生长历程，本身也是“一个点随着时间变化”而产生的N维线段。
借物喻人，其实人的发展也跟一座城市，一只动物一样，不要在意一时的得失，关键是要看在失败中总结教训，得意时珍惜眼前的美好。
时间的的快慢是一种个人感觉，关键要找到适合自己的路线。
N维线段的择偶观解释
在《妹子是否应该上少爷的超跑》这篇文章中， 我指出，肉眼可见的捷径往往不是最佳策略。
这时又得把刚到深圳，误入盘丝洞的例子搬出来， 那时的我不过是戳破了小蜘蛛们妄图钓金龟婿的幻梦而已。
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以肉啖虎，虎不食则已，一食必尽其肉。
人为刀俎，我为鱼肉
相濡以沫，不如相忘于江湖。
N维线段的英文解释(P=NP)
N维线段的数学解释(P=NP)
在我最近发表的多维宇宙猜想(https://github.com/zeusro/math/blob/main/n/ab.md)中，通过扩展原先的数理定义，对N维线段进行了解释。
早在2020年，我就将广州地铁比喻为一个“排水系统”，并设计了一个“上班跑酷”游戏（通勤时间最短的人是胜利者）。 针对步行难题，我将通关策略总结为“凌波微步”。
在N维度时空里面，找到自己的那条耗时最短并且不撞到人的“线段”，就是N维线段。
“凌波微步”，就是解决千禧难题（P=NP）的答案。
N维线段的程序解释（P≠NP）
我用golang 实现了2种算法，基本上都是基于贪婪搜索的次优解。
但通过拓展博弈论的定义，我认为在目前的编程环境中，只能获得次优解，全局最优解（P=NP）不存在。
N维线段的扩展博弈论解释
在拓展博弈论 中， 我指出“全局最优解”和“相对最优解”是相对的，严格意义上，“全局最优解”并不存在。
在广义博弈论中，世界是一个无限大的棋盘，你可以选择任何目标作为“博弈对象”，比如说自己和他人的命运。
在旅行家这个问题中，游戏规则就是要跟时间博弈，在最短的时间内找到通关路径。因此贪婪搜索，就成了所有解法里面接近最优的解。
N维线段距离的计算公式——banana算法
在2017年陪唐僧前往西天取经的时候，遇到过一个基佬。
那个人是学设计的，很喜欢那种跟香蕉有关的元素。有一天午休的时候，他突然跟我说：“你一定是一个很有趣的人，加个微信好友吧。”
加完没多久，他没有经过我的同意，就把我朋友圈的图片发送给一个妹子，导致我在2017年4月左右被她喷了一脸水。
后来，他又灰溜溜进入阿米巴集团，经过我的努力，终于让他过不了试用期。
我最近结合这个香蕉的元素，设计了一个计算N维线段的banana算法。
我要把这些恶意嘲讽侮辱谩骂过我的人，全部写成代码和测试用例，让他们经历永恒的唾弃与嘲笑。
结论
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山重水复疑无路 柳暗花明又一村