不是以学生的身份,而是以“系统维护者”的身份——把大脑中的知识库调取出来,运行一遍,检查有无错误,然后重新归档。
“林澈。”
讲台上的王教授突然点名:“你上来写一下这个算法的优化版本。”
教室里响起一阵低低的议论声。王教授是出了名的严格,经常会让思路快的同学上台演示,美其名曰“共同学习”,实则是一种温和的鞭策。
林澈起身走向讲台。
题目是经典的动态规划问题:最长公共子序列。黑板上已经有一个基础解法,时间复杂度O(n²)。王教授要求优化。
林澈拿起粉笔。
没有犹豫,没有停顿,粉笔在黑板上划出流畅的轨迹。他先写下了基础解法的核心递推公式,然后在旁边画了一个新的矩阵。
“我们可以引入滚动数组优化空间复杂度,”他边写边说,“因为每一行的计算只依赖于前一行,所以不需要保存整个矩阵,只需要两个一维数组交替使用。”
粉笔哒哒地敲着黑板,像是某种轻快的鼓点。
“更进一步,”林澈在另一个区域写下新的公式,“如果我们在意的是序列长度而非序列本身,可以使用位运算加速。注意到状态转移中大量的布尔运算,可以压缩到一个整数的位操作中。”
他写下几行伪代码,手法娴熟得像是在自己书房里写作。
教室里安静得只剩粉笔的声音。
王教授站在一旁,眼神从最初的审视,逐渐变成惊讶,最后变成了纯粹的欣赏。当林澈写下最后一行代码,并标注“时间复杂度O(n²/word_size)”时,教授忍不住鼓起掌来。
“很好!”王教授的声音里有掩饰不住的兴奋,“非常精彩!林澈同学,你这是从哪里学到的优化技巧?我印象中本科课程不会讲到位运算加速这么深的内容。”
林澈放下粉笔,拍了拍手上的粉笔灰。
“自己琢磨的。”他说了个半真半假的答案,“觉得基础解法太慢,就试着改进了一下。”
这句话让几个同样在钻研算法的同学投来复杂的目光——有佩服,有嫉妒,也有深深的好奇。
下课后,林澈被王教授留了下来。
“林澈,你对算法很有天赋。”教授开门见山,“我手头有个校企合作项目,需要开发一个高性能的数据匹配引擎。你有没有兴趣参与?有补贴,也能积累项目经验。”
林澈几乎要
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