第三个台阶，最麻烦。

让它明白机器认不认。

同样一套走法，写在纸上看着差不多，可一旦真的跑起来，换一台电脑，换一种翻译方式，快慢竟然会不一样。

因为最终真正执行的，不是纸上那几行字，而是机器把它翻译成的更底层的一长串指令。

一套看起来比较次数最少的走法，翻译到机器里，未必就是跑得最快的那个。

到了这一层，纸笔和直觉彻底失效。

人根本算不清，哪一套走法在真实的机器里会更快。

而这，恰恰是让程序去找程序最大的价值所在。

人算不清的事，机器可以一套一套地真跑，用秒表去量。

它不需要理解为什么快，它只需要把成千上万套候选走法挨个跑一遍，然后告诉你。

这一套，最快。

但江临也很快撞上了这条路的天敌。

爆炸。

数字稍微多一点，可能的走法就成倍再成倍地往上翻。

五个数还能全试，到了更大的规模，哪怕机器一刻不停地试到宇宙尽头，也试不完所有的路。

这时候，砍就比试更重要了。

江临想起之前解过的一道竞赛题。

那道题的关键，不是把所有可能的答案都算一遍，而是先证明哪些答案根本不可能是最好的，然后整批整批地划掉，只在剩下的小范围里找。

搜索也是一样。

机器不可能走完所有的路，但它可以先证明，一大批路，从某一步开始就注定不可能更好了。

于是这些路，连试都不必试，整批扔掉。

把这件事干好，需要的不是更快的机器，而是更聪明的放弃。

在每一个岔路口，提前算出往这边走，最好也只能到这个程度，一旦发现这个上限还不如手里已经有的答案，立刻掉头。

省下的，是天文数字般的无用功。

某个深夜，第一个真正有分量的结果，出现了。

带着脏数据规矩的的五个数排序。

允许有相等的数，允许有缺失的空洞，还要保证排完之后，相等的数维持原来的先后。

机器找出来的那套走法，和江临亲手写的，不完全一样。

比较次数一样多。

但岔路更少，结构更规整。

他把所有的脏情况一种种喂进去验。

全过。

再上秒表。

比手写版快了百分之二点几。

换一台机器，换一种翻译方式，领先的幅度变小了，但没有消失。

百分之二点几。

听起来甚至有点可怜，没有谁会为这个数字鼓掌。

事实上，最后留在硬盘里的，也只是一个不起眼的小文件，旁边附着一份自动生成的验证报告。
本章未完，请翻下一页继续阅读.........