对于5%数据，n,m≤10。 对于20%数据，n,m≤3×10^3。 对于30%数据，n,m≤10^4。 对于60%数据，n≤10^5，m≤10^4。 对于100%数据，n,m≤10^5，点数在int范围内。

• 针对不同比例数据规模的算法优化策略。

数据规模与优化策略

• 5%数据：对于小规模数据，优化重点在于算法效率和准确性，可采用精确算法求解2。
• 20%数据：中等规模数据，考虑使用启发式算法或近似算法，以平衡求解时间和解的质量2。
• 30%数据：较大规模数据，需采用高效的数据结构和算法，如动态规划等，以提高性能12。
• 60%数据：大规模数据，应利用并行计算和分布式系统来处理，同时注意算法的时间和空间复杂度1。
• 100%数据：极大规模数据，需采用高效的优化算法，如梯度下降法等，并考虑使用近似或启发式方法57。