Dobře, tady je druhé kolo zadání Super Big Brained Optimizer. Tento příspěvek může být naštěstí mnohem kratší než citovaný příspěvek, protože celý pracovní postup po úvodním zadání je stejný jako v prvním kole, jen se v názvech souborů nahrazuje "1" za "2". Tady je zadání: --- Nejprve si PŘEČTĚTE CELÝ AGENTův md soubor a README MD soubor velmi pečlivě a pochopte VŠECHNO! Pak použijte režim agenta pro vyšetřování kódu, abyste plně pochopili kód, technickou architekturu a účel projektu. Poté, co odvedete extrémně důkladnou a pečlivou práci a hluboce pochopíte celý existující systém, co dělá, jeho účel, jak je implementován a jak všechny části spolu souvisejí, potřebuji, abyste tyto otázky v souvislosti s tímto projektem velmi intenzivně zkoumali, studovali a přemýšleli: Existují v jádru systému nějaké další hrubé neefektivity? místa v kódové základně, kde 1) změny skutečně posunou jehlu z hlediska celkové latence/odezvy a propustnosti; 2) tak, že naše změny by byly prokazatelně izomorfní z hlediska funkčnosti, takže bychom si byli jisti, že nezmění výsledné výstupy při stejné vstupech; 3) kde máte jasnou vizi zjevně lepšího přístupu z hlediska algoritmů nebo datových struktur (poznámka: pro toto můžete do úvah zahrnout méně známé datové struktury a esoterické/sofistikovanější/matematické algoritmy, stejně jako způsoby, jak problém přeformulovat tak, aby byl odhalen jiný paradigmat, například v seznamu níže (Poznámka: Před návrhem jakékoli optimalizace stanovte základní metriky (latence p50/p95/p99 latence, propustnost, špičková paměť) a zachyťte profily CPU/alokace/I/O pro identifikaci skutečných hotspotů): - konvexní optimalizace (reformulace přináší globální optimální záruky) - submodulární optimalizace (chamtivost dává aproximaci konstantního faktoru) - semiringová generalizace (sjednocuje nejkratší cestu, tranzitivní uzávěr, datový tok, parsování) - rozpoznávání struktury matroidů (chamtivost je prokazatelně optimální) - lineární algebra nad GF(2) (XOR systémy, přepínačové úlohy, korekce chyb) - redukce na 2-SAT (validita konfigurace, implikační grafy) - snížení na minimální náklady a maximální tok (přiřazení, plánování, alokace zdrojů) - bipartitní rozpoznávání shod (maďarsky, Hopcroft-Karp) - DP jako nejkratší cesta v implicitním DAG (umožňuje optimalizaci ve frontě priorit, Dijkstra styl) - trik s konvexním obalem / Li Chao stromy (O(n²) DP → O(n log n)) - Knuthova optimalizace / rozděl a panuj DP - Hirschbergovo zmenšení prostoru (pokud je použitelné i mimo zarovnání) - FFT/NTT pro konvoluci (násobení polynomiálů, korelace sekvencí) - maticová exponenciace pro lineární rekurenty - Möbiova transformace / konvoluce podmnožiny - trvalé/neměnné datové struktury (verzování, rollback, spekulativní vykonávání) - automat s příponami / pole s příponami s LCP...