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; 另外，计算机智能生命之所以被视之为生命，是因为它具有成长特性。
自我生成的初始源代码既臃肿又低效，如果是纯粹工业产业的计算机机械，只能接受命运机械运行，被动等待人类工程师的优化。而计算机智能生命胜于计算机机械的地方，就在于它具备主观能动性，能够意识到初始源代码的臃肿低效，更能够尝试优化初始源代码，努力学习数学知识，把第一种方案优化到第二种方案，甚至尝试更优的第三种方案。
高楼扔鸡蛋问题，有没有更好的设计方案呢？
当然有。
第三种设计方案，可尝试极值临界思路。把100层楼平均分成10份，每份刚好10层。第10层楼仍，如果鸡蛋不碎，去20层楼仍，依次类推。到了第90层，如果鸡蛋碎了，即可判定正确答案在81层到89层之间。因为只剩下一个鸡蛋，从81层开始，一层一层试到89层，最多试九次。该种设计方案，比二分法所需的运算量更小，复杂度更低，也更便于维护。
第四种设计方案，可更进一步尝试迭代，把问题简化为循环递归的算式。
什么是计算机智能生命的进化？
这就是计算机智能生命的进化。
蓝藻、绿藻、橙藻，最初都纯粹依赖计算速度和根植集成电路优势，无脑碾压现行网络安全机制。但是，它们在简单智慧程序引导下，绝不会像计算机机械那样机械接受命运，而是会学习、会成长。计算机智能生命不断认识自己的缺陷，并尝试由第一种设计方案优化到第二种设计方案、优化到第三种设计方案、优化到第四种设计方案，程序结构越来越精简，效率越来越高，自然而然显得更具有智慧。
当然，魏东生可以加速计算机智能生命的进化。譬如高楼扔鸡蛋问题，魏东生已经习惯利用迭代公式解决，计算｛字符和｝字符的占行，30行代码就能轻松解决问题。如果魏东生亲自优化计算机智能生命，计算机智能生命自我生成源代码时就考虑到用第四种方案解决问题，岂不大幅度缩减了它的进化时间？
那么，第四种设计方案，是程序优化的极限吗？
不是！
魏东生习惯递归运算是因为简单，一个for循环就能搞定问题。然而，第四种设计方案其实并不能削减运算量。如果真用一个for循环递归运算，有兴趣可亲自试试，绝对累死你的电脑。
魏东生习惯递归运算处理类似问题，是指数学思维的习惯。实际程序编程中，魏东生绝对不敢搞楼层一百乃至一千级别的递归运算。为了减少计算机运算量，魏东生会修正程序设计，譬如引用简单的数列求和公式，譬如将迭代公式转换成通项公式，等等。话说，这也侧面证明，程序设计的基础是实用数学。魏东生回到高中时代，之所以简单翻了翻数学课本就能轻松考到满分，就是是因为这么多年来，他从未离开过实用数学。
另外，就像迭代公式最方便人类理解和记忆，许多程序优化方案都是基于人类视角。计算机智能生命是软件与硬件的统一，它处理问题时还要考虑硬件的负担，考虑每一条集成电路的均衡利用，宁肯用第一种方案无脑暴力解决实际问题，也不会采用for循环模块迭代公式提前寻求最优解。
计算机智能生命是生命，不是神，不可能诞生就醒悟最优等的数学解决方案。
计算机智能生命，像初生婴儿，它需要时间成长，它需要时间自我优化。
高楼扔鸡蛋问题，只是举例比喻说明计算机智能生命的劣势。真实情况下，计算机智能生命蓝藻、绿藻、橙藻都不会蠢到采用从1层试到100层的方案。蓝藻等计算机智能生命，比你想象中聪明，却不是电影小说中臆想出来无所不能的神。
回到最初话题。橙藻因为进化程度较低，它辅助魏东生汇编网络游戏主程序时，肯定会生成一堆臃肿低效源代码。为了提高网络游戏的普适度和运行效率，魏东生需要耗费大量精力排查这些臃肿低效源代码，更换为高效精简的设计方案。然而，魏东生的技术水平有限，他无法完美解决所有问题，有的优化方案，前世有印象的模块，即时可以补全；有的优化方案，努努力，也能想到精简思路；更多的优化方案，魏东生也束手无策。
凡此种种，哪怕有橙藻辅助，魏东生也不可能变魔术般变出一款网络游戏。
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