第114章 送别于小红

几天，会议室俨然成为我们的“作战指挥部”。每当大家围坐在一起，热烈的讨论声瞬间填满整个空间。白板上很快便布满了各种奇思妙想、线路草图以及复杂的计算公式。周宁提议基于经典的Dijkstra算法进行改良，尝试以距离和换乘次数作为双重权重，探寻最优路径；陈耀武则认为可以借鉴A*算法的启发式搜索思路，结合公交站点的分布规律，更高效地筛选出合适路线。

历经无数次激烈的头脑风暴后，我们迫不及待地对每一种设想展开严谨验证。办公室里，灯光常常彻夜通明。大家沉浸在代码的世界中，手指在键盘上如行云流水般敲击，一行行代码仿佛是我们向难题发起冲锋的激昂号角。在测试数据时，每个人都全神贯注，眼睛紧紧盯着屏幕，犹如警惕的哨兵，不放过任何一个可能暴露问题的细微细节。然而，探索的道路注定充满艰辛，程序时不时抛出的错误提示，如同一颗颗绊脚石，严重阻碍我们的前进；数据出现的偏差，又似一道道难以跨越的沟壑，横亘在眼前。但面对这接踵而至的挫折，没有一人萌生退意，大家心中只有一个坚定不移的信念：一定要啃下这块硬骨头。

经过连续数日夜以继日的艰苦奋战，转机终于悄然来临。在深入研究公交网络的拓扑结构与实际运营特点后，我们发现将空间分析算法与传统路径搜索算法深度融合，或许是打开成功之门的关键钥匙。我们首先对公交站点进行精准的空间定位，精心构建出一个详细的空间关系模型。在此基础上，对传统算法进行优化，使其能够充分考量公交行驶过程中的转弯次数、站点间距以及不同线路的运营时间间隔等实际因素。通过这种方式，成功打造出一个全新的混合算法模型。除此之外，为了提高性能，我们还进行了查询结果缓存，已经查询过的结果再次查询时可以直接命中结果，这使得系统性能提升速倍。

这个模型犹如一把精准的手术刀，不仅能够在海量的公交数据中迅速筛选出最优路线，还能为后续的2D动画展示提供详尽而准确的路径信息。接下来的日子里，我们马不停蹄地对这个算法模型展开了一轮又一轮严格的测试与优化。每一次发现细微的瑕疵，都如同发现敌人的破绽，我们立刻集中精力，全力以赴进行改进。终于，当公交路线查询功能在测试环境中如同训练有素的士兵，精准、迅速地输出一条条合理路线，并完美结合2D动画在页面上清晰展示公交行进路线时，整个团队瞬间爆发出一阵震耳欲聋的欢呼声。大家相拥而庆，眼中闪烁着激动与自豪的泪花。这段共同拼搏、携手奋进的经历

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