Отже, ось Раунд 2 запиту Super Big Brained Optimizer. На щастя, цей допис може бути значно коротшим за цитований пост, бо весь робочий процес після початкового запиту ідентичний першому раунду, просто замінено "1" на "2" у назвах файлів. Ось завдання: --- Спочатку дуже уважно прочитайте ВСІ файли AGENTS md і README md і зрозумійте ВСІ обидва! Потім використовуйте режим агента для дослідження коду, щоб повністю зрозуміти код, технічну архітектуру та призначення проєкту. Потім, коли ви виконаєте надзвичайно ретельну і ретельну роботу і глибоко зрозумієте всю існуючу систему, її призначення, як вона реалізована і як усі частини пов'язані між собою, мені потрібно, щоб ви надзвичайно інтенсивно дослідили, вивчили і обмірковували ці питання, що стосуються цього проєкту: Чи є ще якісь грубі неефективності в основній системі? місця в коді, де 1) зміни фактично змінять загальну затримку/відгук і пропускну здатність; 2) щоб наші зміни були доведено ізоморфними з точки зору функціональності, щоб ми точно знали, що це не змінює отримані вихідні дані за однакових входів; 3) коли у вас чітке бачення очевидно кращого підходу з точки зору алгоритмів або структур даних (зверніть увагу, що для цього ви можете включити у свої роздуми менш відомі структури даних і більш езотеричні/складні/математичні алгоритми, а також способи переосмислення проблеми(ів), щоб інша парадигма була відкрита, наприклад, наведений нижче список (Примітка: Перед пропозицією будь-якої оптимізації встановіть базові метрики (затримка, пропускна здатність, пікова пам'ять p50/p95/p99) і зафіксуйте профілі CPU/виділення/I/O для ідентифікації фактичних гарячих точок: - опукла оптимізація (реформулювання дає глобальні гарантії оптимальності) - субмодульна оптимізація (жадібна дає апроксимацію з константним фактором) - Узагальнення напівкілець (об'єднує найкоротший шлях, транзитивне замикання, потік даних, парсінг) - розпізнавання структури матроїда (жадібність доведено оптимальна) - лінійна алгебра над GF(2) (системи XOR, задачі з перемиканнями, корекція помилок) - зведення до 2-SAT (конфігураційна валідність, графи імплікації) - зведення до мінімального максимального витрати (призначення, планування, розподіл ресурсів) - двочасткове розпізнавання парування (угорською, Hopcroft-Karp) - DP як найкоротший шлях у неявному DAG (дозволяє пріоритетну чергу DP, оптимізацію в стилі Дейкстри) - трюк з опуклим корпусом / дерева Лі Чао (O(n²) DP → O(n log n)) - DP Кнута з оптимізацією / розділяй і володарюй - Скорочення простору Гіршберга (коли застосовується поза вирівнюванням) - FFT/NTT для згортки (множення поліномів, кореляція послідовностей) - Експоненціація матриці для лінійних рекурентностей - Перетворення Мебіуса / згортка підмножин - постійні/незмінні структури даних (версування, відкат, спекулятивне виконання) - суфіксний автомат / масив суфіксів з LCP...