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她开始怀疑自己的模型根本方向就错了。
排队论、概率统计……课本上的理论在理想条件下运行良好，一旦套入食堂这个充满不确定性和人为因素（比如某个窗口阿姨手抖肉少，导致队伍格外长）的现实场景，就显得漏洞百出。
挫败感像冰冷的雪水，浇熄了最初的热情。
空教室里气氛低迷，只有暖气片嘶嘶作响。
“要不……我们换个简单点的题目？”
程挽宁试探着问，底气不足，“或者，问问谢榆？她肯定有办法。”
“谢榆”
这个名字像一根细针，轻轻刺了林良友一下。
她抬起头，看到程挽宁和陈孀眼中隐约的期待和依赖。
是的，如果谢榆在，她或许一眼就能看出问题所在，给出清晰的思路。
这个认知让她心里一阵酸涩，但紧接着，一股更强烈的、近乎执拗的念头升腾起来。
“不，”
林良友听见自己的声音，比想象中更坚定，“这是我们自己的比赛。
不能总是依赖谢榆。”
她深吸一口气，走到白板前，拿起板擦，却没有擦掉那些繁杂的公式，而是用力地在几个关键假设上画了大大的问号。
“我们从头来，”
她说，目光扫过程挽宁和陈孀，“别想着一步到位建个完美模型。
我们先承认现实就是混乱的。
挽宁，我们需要更‘脏’但更真实的数据，比如不同菜品受欢迎程度的差异，比如学生选择窗口的随机性甚至‘从众心理’。
陈孀，算法可能需要加入更复杂的权重和随机因子，不能只按标准排队论来。”
她的话像拨开了迷雾的一角。
程挽宁眼睛一亮：“对啊！
我们可以设计问卷！
在食堂门口发！
虽然样本可能不完美，但比后勤处那些‘大概’的数据强！”
陈孀也点点头：“引入权重和随机模块……我可以试试。
不过需要更明确的参数。”
思路一旦打开，新的问题接踵而至，但这一次，她们不再茫然，而是带着一种“发现问题就是进步”
的劲头，重新投入战斗。
林良友负责修正数学模型的核心框架，程挽宁风风火火地去设计问卷、发动人脉收集数据，陈孀则开始啃更深入的算法书籍，尝试构建更复杂的模拟程序。
这个过程比最初更加繁琐、更加折磨人。
林良友常常在深夜还对着电脑屏幕上的文献和演算草稿发呆，眼睛干涩发疼。
她不再有第一时间向谢榆倾诉困惑的冲动，取而代之的是一种沉默的倔强。
她要自己蹚出一条路来，哪怕磕磕绊绊，哪怕最终结果不尽如人意。
只有在极偶尔的深夜，完成了一小段艰难的推导，或是看到陈孀的程序终于输出了相对合理的数据趋势时，她才会拿起手机，给谢榆发去一条简短的消息，比如：“模型好像摸到一点门道了。”
或者：“今天陈孀的代码跑出了像样的曲线，虽然离目标还很远。”
谢榆的回复通常很及时，也很简洁：“很好。”
“注意休息。”
“期待看到你们的成果。”
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