耸了耸肩膀，关掉手机，递给对方。

拿到这部手机时，讲解者有些诧异，很明显的，这部手机有别于市面上的，那种超级大砖头，显得小巧玲珑多了，相信也价格不菲，真是看不出，这么小的年龄的大学生，就能买这么好的手机，想来，是一名富二代吧！

就在讲解人即将转身离开时，张毅突然问道：“如果能快速完成这个程序的话，是不是就能早点离开？”

“当然，早一点完成，咱们的时间就更充裕，成功的可能性就越大，给国家造成的损失就越小。”

看着面前这名稍显稚嫩，但自信满满的面孔，讲解者怔了怔，难道他能很快的解决这个大麻烦吗？不太可能吧！

张毅看着渐渐远去的讲解者，禁不住轻松的笑了笑：对你们来说，这可能是个大难题。对我来说，呵呵！

拿着下发的文件，他仔细看了一遍，对于现在的他来说，尽管还做不到过目不忘，但也差不多了，里面的算法和变量说明，他基本全部记了下来。

算法采用了枚举法，最基本的算法之一，枚举算法的思想是：将问题的所有可能的答案一一列举，然后根据条件判断此答案是否合适，保留合适的，丢弃不合适的。在语言中，枚举算法一般使用hile循环实现。使用枚举算法解题的基本思路如下：确定枚举对象、枚举范围和判定条件。逐一列举可能的解，验证每个解是否是问题的解。

枚举法是能解决问题，但问题是，这种算法的效率太低，追求的是精确值。

关键是碎片的数量太多，如果靠这种精确的计算的话，等撞击发生了，计算还未必能完成。

上面要求的，并不是完全避免撞击，只是利用有限的卫星燃料，进行最小幅度的变轨，规避对卫星伤害最大的撞击。所以枚举法不适合做为计算机程序的基础算法。

脑海中，在已经开发的脑域中，脑波搜索如雷达一般，不断的快速扫描着。

算法有很多，但却未必适合现在的情况，无论怎么说，枚举法是绝对不符合要求。

有了，这种算法不错，在gihub的浩如烟海的源代码库中，他找到了一种合适的算法。

贪心算法：从问题的某一个初始解出发，逐步逼近给定的目标，以便尽快求出更好的解。当达到算法中的某一步不能再继续前进时，就停止算法，给出一个近似解。这个近似解就无限接近于精确值。

首先建立数学模型来描述问题。然后把求解的问题分成若干个子问题。对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解。把子问题的局部最优解合并成原来解问题的一个解。

这样的算法，最大限度的利用计算机多线程的性能，以最快的速度来解决问题。最是适合现在这种状况。

拿出稿纸，速度飞快的，完成了算法的流程图。

有了算法，就有了程序的灵魂。考虑到天体运行时的差之毫厘，谬之千里，轨道的参数变量都采用了双精度浮点型，最大程度的保证了计算的精确性。

打开计算机，运行桌面上早已经安装好的ubr编译器，并没有直接开始写源程序，只是新建了一个h的库文件，把脑域开发中，得到的一个计算天体运行的库文件，几乎如复制一般，将脑海中搜索到的代码，复制到眼前的计算机上，检查一遍后，做了加密和反编译处理。

有了这个库文件，几乎所有天体运行时，所需要的函数都一一包含在内，他要做的，只是确定变量，调用库函数，完成程序框图所要求的功能。就像写文章，提纲和框架都齐全了，无非就是让它血肉丰满起来而已。

程序编写的如行云流水一般。不到一天的时间，就基本处于完成状态了。

考虑到程序会造成的严重后果，张毅小心翼翼的，用自己的测试程序，严格测试了很多遍，修正了一些潜在的，尽管这些，基本不可能会出现，但不怕一万，就怕万一。

事实上，依他现在的脑域开发水平，和超强的记忆力，再加上远超所有人的语言编程水平，不太可能会出现程序。

尽管已经完成了程序，他却并没有提交上去，这么快的速度解决问题，上面会不会把自己当小白鼠一样给解剖了，还是安全第一。

刚好利用多余的时间，张毅完成了教育版的微硬输入法，和教育版的微硬压缩软件。