Удивительно, но таким образом мне удалось избавиться от всех преследователей, кроме девушки. Мне повезло, что именно она бегала за мной. И, что еще более удивительно, этот фокус я проделывал в течение недели, и у меня всегда получалось. Конечно, времени такие пробежки занимали много, пару раз даже пришлось бегать около двух часов. Но преследователи оказались хорошо подготовленными – не отставали, даже девушка. Самое прикольное было, когда получалось так, что преследователи наталкивались на тот же самый патруль, что и в предыдущий раз. И хоть накануне ребят отпускали или выпускали (уж не знаю – не следил), их снова прихватывали, невзирая на все оправдания. Еще поражало, что, по логике, стражники должны ходить громко, распугивая возможных нарушителей, – кто же хочет гоняться за ними ночью? Подключившись к одному из патрулей, я понял, что это не испорченные «менты», а добросовестно делающие свое дело стражники. Во время патрулирования их практически не было слышно, а пойманный нарушитель вызывал у них восторг – и скука развеяна, и есть возможность вернуться в караулку, хлебнуть чего-нибудь горячительного. Хотя черт их знает, возможно, такое отношение к службе только во внутреннем городе.

Все это меня забавляло. По моим ощущениям, я вполне мог от них оторваться. Знаете, как бывает, – ты просто чувствуешь, что если захочешь, то спокойно можешь прыгнуть на определенную дистанцию, или если бросишь камень, то точно знаешь, что попадешь в цель. Наверное, это сродни предчувствию, а может, это полная уверенность в своих силах. Так и тут: я просто чувствовал, что в беге смогу развить скорость, сопоставимую с той, что у меня получилась в эльфийском лесу. Но мне не хотелось демонстрировать свои возможности преследователям, да и неплохая тренировка получалась, особенно с использованием элементов паркура.

Уже на третий день мне наскучило во время пробежки напрягать мозги, все время пытаясь рассчитать свое передвижение таким образом, чтобы загонять преследователей в лапы стражников. Поэтому я засел за комп и применил все свои знания и способности, чтобы переложить эту часть работы на своего электронного помощника. Задача на первый взгляд казалась простой – нахождение оптимального пути среди трехмерной модели города, к этому моменту уже построенной, не зря же я облазил почти весь внутренний город и часть внешнего. Наличие таких алгоритмов в бадди-компах является обязательным. Однако все это осложнялось дополнительными ограничительными условиями – передвижными препятствиями (стражниками) и необходимостью сталкивать своих преследователей с этими препятствиями. Мне не хотелось слишком углубляться в разработку оптимальной программы, на которую можно потратить много времени, голова была забита совсем другим. Поэтому я выбрал самое быстрое по написанию решение, но, по прикидкам, более ресурсоемкое по обучению и по загрузке компа – использовать пресловутые нейронные сети плюс еще кое-какой анализ. У них есть определенное достоинство – обучаемость. При правильно заданных граничных условиях работы и наличии достаточного для обучения времени их результативность многократно превышает другие «статичные» алгоритмы расчетов. К тому же сделал программу, запустил на обучение – и занимайся своими делами.