但他盯著这三行看了將近一分钟。

因为这三行的意思，已经不再是手写排序，而是让机器自己搜索排序程序。

第一个要解决的问题是，机器怎么知道自己试对了？

这恰恰是这条路最乾净的地方。

五个数，所有可能的乱序，一共只有一百二十种。

一百二十种，小到可以一种不漏地全列出来。

所以机器根本不需要猜某套走法对不对。

它可以把这一百二十种乱序全部丟进去，让那套走法挨个跑一遍，只要有一种没被捋顺，这套走法就当场判死，扔掉。

这是数学意义上的乾净。

不是我觉得它应该对，而是我把所有可能都试过了，它就是对的。

人靠直觉，会漏，会错。

机器靠穷举，一种都不会放过。

凌晨，第一版找程序的程序跑了起来。

它很笨，几乎不会偷懒，只是从所有该比哪两个的选择里，一层一层往下试。

每走一步，就回头看看那一百二十种乱序，还剩多少没被捋顺。

哪条路让混乱减少得最多，就顺著那条往下走。

江临给它定了个朴素的评判標准。

剩多少没排对，用了几次比较，有没有引入岔路，有没有破坏两个数相等时保持原顺序的规矩，有没有把缺失的数据提前隔离出去。

没有什么玄乎的智能模型。

只有最原始的三样东西：挨个试，及时砍掉死路，把所有可能都验一遍。

这是他这台机器现在跑得动的全部。

第一轮结果出来，屏幕上列印出一串走法。

江临先验证。

一百二十种乱序，全过。

两个数相等的情况，过。

缺失数据的隔离，过。

然后才看速度。

没比他自己手写的快多少，某个设定下甚至更慢。

他反而长长鬆了口气。

这才正常。

第一版找程序的程序，怎么可能一出来就碾压一个人熬了一整夜的经验。

但它已经证明了那件最重要的事。

机器，可以自己找到正確的程序。

快不快，是下一层的问题。

能不能找到，才是这扇门开没开。

接下来的时间里，江临一点点餵养这个还很笨的东西。

第一个台阶，是让它分清对不对。

这个最简单，穷举就行。

五个数的一百二十种，八个数的几万种，机器都能一种不漏地验完。

第二个台阶，是让它分清值不值。

同样能把数排对，可能有十几套不同的走法，它们不是一样好的。

有的比较次数多，有的岔路多，有的要占用更多临时空间。

江临得把这些代价一项项写进机器的评判標准里，让它在一堆都对的走法里，挑出最划算的那个。

第三个台阶，最麻烦。

让它明白机器认不认。

同样一套走法，写在纸上看著差不多，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，从某一步开始就註定不可能更好了。

於是这些路，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。

带著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餵进去验。

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，最后留在硬碟里的，也只是一个不起眼的小文件，旁边附著一份自动生成的验证报告。

所有乱序通过，相等值通过，缺失值通过，与標准做法零差异，速度中位数快百分之二点七。

就这么点东西。

但江临心里清楚它和昨天那个手写版的本质区別。

这一次，那套漂亮的走法，不是人写的。

是机器自己，从茫茫的可能性里，捞出来的。

標准库里的通用流程，被无数工程师打磨过很多年。

而现在，它在一个特定的场景里，被比了下去。

哪怕只是一点点，哪怕没人鼓掌。

动手的，也不再是某个天才的脑子，而是一台肯把所有可能都试一遍的机器。

他没有为这百分之二点几高兴多久，反而很快皱起眉。

太小了。

不是嫌弃这个结果，而是这个结果在告诉他一件事。

方向是对的，方法还很粗。他给机器定的游戏规则太简单，让它放弃的本事太弱，能让它玩的盘面太小。

机器现在像个刚学会规则，只会埋头硬试的新手。

它能贏，但贏得笨拙。

而江临已经看到了这条路真正的尽头在哪里。

现在的机器，是按死规矩去试。

但如果有一天，它能从自己过去试过的成千上万套走法里，回头去学。

哪一类结构容易快，哪一类机器特別喜欢，哪一类看著比较次数少，跑起来却慢，那它就不再是埋头硬试的新手了。

它会开始有直觉。

人定义游戏，机器去玩，再从玩过的每一局里，长出自己的偏好。

到那时候，让程序去找程序这件事，才算真正长出了牙齿。

但江临没有立刻去碰那一步。

现在还太早。

他手里只有一个笨拙的找程序的程序，一个快了百分之二的小文件，几份测试报告。

这不是成果，只是门缝。

可很多最终会改变一切的东西，一开始，都弱得可笑。