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
…。。