這道題要求在十億級數據量下實現快速排序的并行優化，常規解法極易出現內存溢出。蕭墨指尖懸在鍵盤上，腦海中瞬間浮現出三種可能的方案：基于桶排序的分片處理、利用gpu加速的歸并算法、基于概率統計的基數排序變種。

他迅速排除前兩種——桶排序在數據分布不均時效率驟降，gpu加速則受限于比賽終端的硬件配置。“就用基數排序結合哈希分片。”

蕭墨眼神一亮，手指再次飛舞。他創新性地引入動態哈希表，將數據按高位特征實時分片，再對每個分片進行基數排序，完美避開了內存瓶頸。

代碼寫完的瞬間，他甚至還加了一段自適應調整分片大小的邏輯，確保在不同數據分布下都能保持最優效率。“提交。”

隨著回車鍵按下，屏幕上很快跳出綠色提示。此時距離比賽結束還有一個小時，蕭墨成為全場第一個攻克倒數第二題的選手。

賽場里響起一陣低低的驚呼，連一直鎮定的外國選手都忍不住回頭張望。最后一道壓軸題，正是三維旅行商問題。題目要求在一百個三維坐標點中找到最短路徑，且必須滿足路徑經過指定的五個“關鍵點”。

常規的動態規劃解法在此題面前完全失效，時間復雜度會飆升至o（n22），根本無法在規定時間內運行。蕭墨盯著屏幕上的三維坐標圖，指尖輕輕敲擊桌面。

賞善罰惡令帶來的空間感知能力在此刻悄然生效，那些散落的坐標點在他腦海中仿佛化作了立體的星圖，關鍵點之間的潛在路徑如同發光的絲線般浮現。

“可以用近似算法結合模擬退火。”他很快理清思路。先通過最小生成樹獲取路徑下界，再用2-opt局部搜索優化初始路徑，最后引入模擬退火算法跳出局部最優解。

為了滿足關鍵點約束，他特意在算法中加入了“強制跳轉”機制，確保路徑必須經過指定節點的同時，盡可能減少繞路損耗。

代碼一行行成型，邏輯嚴謹得如同精密的鐘表齒輪。當最后一個分號敲下時，比賽時間還剩十分鐘。

蕭墨檢查了一遍邊界條件，點擊提交——屏幕上先是跳出“running”的提示，幾秒鐘后，綠色的“aepted”驟然亮起，旁邊還附帶了系統自動評估的優化評分：99.7分，接近理論最優解！全場嘩然。

評委席上的教授們紛紛起身，圍到后臺屏幕前查看蕭墨的解題代碼。周教授激動得滿臉通紅，緊緊握住身旁教授的手：“看到了嗎？他在模擬退火里加入了自適應溫度系數！這是連論文里都沒提出過的創新！”

比賽結束的鈴聲響起時，蕭墨的成績遙遙領先——四十題全對，其中六道題的解法被系統標記為“最優創新解法”。當主持人念出“冠軍：江都大學，蕭墨”時，聚光燈瞬間打在他身上，全場掌聲雷動。

.b