候，威尔便在楼上探出头，手上扬起啤酒杯，随后他的女朋友就朝着我们的方向，热切地对着我们打招呼。我抬头看这么热闹的场面，感觉和我的性格格格不入，突然开始怀疑起自己，为什么要答应来赴这场酒吧的约。

这怎么看，史凯拉也是个外向活泼的e人？

我下意识望了一眼旁边有点畏缩的弗里达，又安心了。

太好了，我们这里有两个i人可以互相抱团取暖。

不过，我到底还是太天真了。这种自我安慰的想法还没有持续太久。我们才上露天阳台不久，史凯拉下意识地先往弗里达的脸上一扫，合着手掌，惊叹道：“我的天啊，你也太漂亮了。你这个口红色号也好好看，在哪买的？！”

弗

里达听到这番赞美，低下头微微一笑，显然有点害羞。她腼腆地回应道：“噢，这个？是最新款的玫瑰红，在后湾区的一家彩妆小店买的。”

史凯拉忍不住继续端详弗里达唇色好几l次，再次赞叹：“真的太美了，我下次也得去那家店看看。要不是你们明天就要走了，我真想和你一起去看看。”

弗里达问道：“你叫什么名字啊？也是学生吗？”

这位哈佛高材生史凯拉不摆任何架子，垮着一张脸，说道：“你叫我史凯拉就好了，还有三年才能毕业的苦命医学生。”

在这简短的一瞬间，弗里达仿佛解开了所有的拘谨。而我，则在人群之中孤独地站着，无法融入这突如其来的热闹氛围。我还是不太想和威尔、卢西安这两人在一起，夹在中间的滋味已经体会了数次了。在旁观了片刻之后，我选择认命地拉开了一把靠在桌边的椅子。

由于桌子是圆形的，我还是被迫坐在了两位常常像小学生一样争吵的男士中间。

威尔的视线一直跟着我坐下来，随意自在地喝了一大口啤酒，又丝毫不藏自己的好奇心。他开口便问道：“你下午去哪里了？”

这也没有什么好隐瞒的。

我摊开餐桌上的方巾，顺势解释道：“昨天遇到一起跟数学有关的案子，有人找我去咨询一些数学问题。”

卢西安的好奇心一下子就被吊起来了，“什么案子？”

威尔也跟着停止摆弄起啤酒杯，问道：“什么数学问题？”

两个人关注的重点不一样，但是我要回答的内容是一样的。

“P对NP的问题。”我的手在餐桌上抬起来，视线绕了一圈，发现不是我爱吃的料理，于是就近拿起水杯，随意地喝了一口，说道，“有两个研究者因为这个数学问题，遭到了枪击。我去看了墙体上的数学公式，是在求证的过程中得到了开创性的进展了，起码是有助于解决这个P对NP的问题。”

威尔说道：“他们用了什么方式？”

“引用了数学领域中有名的TSP……”我回应道。

我还没有说完，威尔皱了皱眉，“那是什么？”

卢西安一听，惊讶之中还带着得意洋洋的腔调，说道：“唉，你不是数学天才吗？这么简单的常识都不知道吗？”

威尔挑眉，说道：“很抱歉，我是没怎么学过数学，最多就是随便翻了翻图书馆的书而已。像你从小应该就是照本宣科活着，背个圆周率百位数，就觉得自己有强大的脑力，是吧？你给我一支笔，我就能算给你看。能算才是真本事。”

卢西安连忙看向我，急着要我帮他作主，“你看他在嘲笑我。”

然而，我也是背圆周率的那类人，被说得膝盖很疼。有一说一，我觉得背下来，拿现成的真的挺轻松容易的。就像是能开车到的地方，为什么要用双脚跑呢？

我解释道：“TSP指的就是旅行商问题。它其实就是个典型的NP完全难题，也可以称之为「NP-C问题」，文

字解释就是多项式复杂程度的非确定性问题，用数学文字写在纸面上为「NP=P？」。讲的就是有个旅行商人要拜访n个城市，每个城市都必须拜访一次，且仅能拜访一次。与此同时，起始地必须也是最后的终点城市。”()

“就是组合优化的问题。”威尔瞬间明白了，“用随机算法来解决这个TSP并不是什么难题，可以用粒子群算法，蚁群算法，或者现在主流的遗传算法也可以得出最短巡回路径。”

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“这些算法不是都只能无限逼近最优解而已吗？”卢西安很快也跟上话题，看着我说道，“他们应该不是用这种算法吧，这些都只能拿到次优解。不能用来证明NP=P吧？”

我说道：“他们构建了一个新的算法为最值删除法（maximum-deletingmethod），极大地减少了旅行商问题中计算的复杂性，甚至在这个推论上证明了P与NP等同。”

卢西安惊讶道：“那是不是在说明我们未来有可能有人真的能够以此，建立起破解所有信息密码的钥匙？”