苏晚抬起头，清澈的目光落在他脸上，似乎有些意外他会问这个。她看了看他手里拿着的、写满潦草笔记的草稿纸，又看了看他眼底难以掩饰的疲惫和一丝尚未熄灭的、属于求解者的执拗光芒。
“有一些了解。” 她轻轻点头，没有过度谦虚，也没有夸耀，“是遇到难题了吗？”
她的直接反而让韩澈松了口气。他简要描述了自己在实现社区发现算法时遇到的瓶颈，尤其是在设计高效数据结构来处理大规模稀疏图数据时遇到的困境。他没有涉及太多专业细节，只是概括了需求和目前的困境。
苏晚听得很认真，偶尔微微蹙眉思考。等他说完，她沉默了片刻，目光扫过自己怀里的几本书，然后看向韩澈：“你试过基于压缩稀疏行（CSR）格式结合动态哈希的方案吗？对于你描述的这种大规模、动态变化但局部连接紧密的社交网络图，传统的邻接矩阵或邻接表可能不是最优的。CSR存储效率高，但随机访问慢；可以尝试用两级哈希，第一级快速定位节点所在的压缩行范围，第二级在局部使用开放寻址或完美哈希处理该节点邻居列表的快速查询和更新。不过，这需要仔细设计哈希函数和解决冲突的策略，对内存管理要求比较高。”
她的语速依然平稳，用词准确，思路清晰，几句话就点出了韩澈之前尝试的几种方案可能存在的共性问题，并提出了一个他从未深入考虑过的方向。韩澈的眼睛瞬间亮了。就像在黑暗的迷宫中摸索了太久，突然有人递过来一张标注了出口和可能陷阱的地图，虽然前路依然需要自己探索，但方向已然明朗。
“CSR结合动态哈希……” 韩澈飞快地在脑海里勾勒着这个结构的轮廓，一些之前卡住的点似乎有了松动的迹象，“我之前主要考虑用邻接表加跳表优化，但对大规模数据还是力不从心。你说的这个思路，我之前在文献里瞥见过，但没深入想……能具体说说哈希函数的设计和冲突解决怎么权衡吗？还有，如果网络结构变化频繁，动态更新的开销……”
一旦切入技术细节，韩澈立刻抛开了之前的些许局促，问题一个接一个地抛出来。苏晚似乎并不意外，她思路清晰地回答着，偶尔会用手中的书或者直接在空气里比划一下，帮助说明。她的解释并不冗长，但总能切中要害，指出关键点和可能的陷阱。
他们就这样站在两排高大的书架之间，头顶是温暖的灯光，周围是浩瀚的书海，空气里飘浮着纸张和陈旧油墨的气息。两个人，一个穿着简单的运动卫衣，身上还带着刚从题海中
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