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我尝试用Deepseek V4-Pro提高A275001任务的性能，消耗了大约120k Token。但A275001被忽视无法提交
下载地址：https://0x279f973857de475b7fa231d8033d9d9515a203a9.10.w3link.io/A275001.asm

由于旧程序运行时间差异过长，我按-t 800的参数计算总步数以及平均步数

旧程序总步数：8,157,837,658
旧程序平均步数：~10, 197, 297

新程序总步数：80,271,548
新程序平均步数：~100, 399

结果：总步数降低~99%，平均步数降低~99%，算法复杂度从O(n^2.12)降低到O(n^1.35)

潜在问题：
由于LODA默认内存单元仅2001，旧程序大约在t≈1990处溢出，新程序大约在t≈1946处溢出。相比于旧程序，新程序需要消耗更多内存单元。但相比于性能的极大提升，这点问题完全可以忽略

验证OK√


t=800结果完全一致√


项目未来可加速发展
1.当前Token价格还太贵，难以批量生产
2.通过AI大量挖掘新程序
3.通过AI大量优化程序