这道题要求在十亿级数据量下实现快速排序的并行优化，常规解法极易出现内存溢出。萧墨指尖悬在键盘上，脑海中瞬间浮现出三种可能的方案：基于桶排序的分片处理、利用gpu加速的归并算法、基于概率统计的基数排序变种。

他迅速排除前两种——桶排序在数据分布不均时效率骤降，gpu加速则受限于比赛终端的硬件配置。“就用基数排序结合哈希分片。”

萧墨眼神一亮，手指再次飞舞。他创新性地引入动态哈希表，将数据按高位特征实时分片，再对每个分片进行基数排序，完美避开了内存瓶颈。

代码写完的瞬间，他甚至还加了一段自适应调整分片大小的逻辑，确保在不同数据分布下都能保持最优效率。“提交。”

随着回车键按下，屏幕上很快跳出绿色提示。此时距离比赛结束还有一个小时，萧墨成为全场第一个攻克倒数第二题的选手。

赛场里响起一阵低低的惊呼，连一直镇定的外国选手都忍不住回头张望。最后一道压轴题，正是三维旅行商问题。题目要求在一百个三维坐标点中找到最短路径，且必须满足路径经过指定的五个“关键点”。

常规的动态规划解法在此题面前完全失效，时间复杂度会飙升至o（n22），根本无法在规定时间内运行。萧墨盯着屏幕上的三维坐标图，指尖轻轻敲击桌面。

赏善罚恶令带来的空间感知能力在此刻悄然生效，那些散落的坐标点在他脑海中仿佛化作了立体的星图，关键点之间的潜在路径如同发光的丝线般浮现。

“可以用近似算法结合模拟退火。”他很快理清思路。先通过最小生成树获取路径下界，再用2-opt局部搜索优化初始路径，最后引入模拟退火算法跳出局部最优解。

为了满足关键点约束，他特意在算法中加入了“强制跳转”机制，确保路径必须经过指定节点的同时，尽可能减少绕路损耗。

代码一行行成型，逻辑严谨得如同精密的钟表齿轮。当最后一个分号敲下时，比赛时间还剩十分钟。

萧墨检查了一遍边界条件，点击提交——屏幕上先是跳出“running”的提示，几秒钟后，绿色的“aepted”骤然亮起，旁边还附带了系统自动评估的优化评分：99.7分，接近理论最优解！全场哗然。

评委席上的教授们纷纷起身，围到后台屏幕前查看萧墨的解题代码。周教授激动得满脸通红，紧紧握住身旁教授的手：“看到了吗？他在模拟退火里加入了自适应温度系数！这是连论文里都没提出过的创新！”

比赛结束的铃声响起时，萧墨的成绩遥遥领先——四十题全对，其中六道题的解法被系统标记为“最优创新解法”。当主持人念出“冠军：江都大学，萧墨”时，聚光灯瞬间打在他身上，全场掌声雷动。

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