Zunächst kann man feststellen, dass der letzte Abschnitt jeder Route zum Bus immer exakt gerade ist. In einer Kurve würde Lisa länger laufen, ohne am Ende auf der y-Achse weiter zu sein. Es gibt keinen, einen oder zwei Treffpunkte, bei denen Lisa (ohne zu warten) den Bus erwischt:
Sei Lisa bei $L(x_{L},y_{L})$ und der Bus bei $B(x_{B},y_{B})$. $M(x_{M},y_{M})$ sei der Treffpunkt von Lisa mit dem Bus. $d$ sei der Weg, den Lisa zu diesem Punkt geht.
\begin{align*}
d &= \sqrt{(x_{L}-x_{M})^2 + (y_{L}-y_{M})^2}&&\text{(Satz des Pythagoras)}\\
Um den letzten Zeitpunkt, bei dem sie den Bus gerade noch erwischt, zu bestimmen, kann man die Wurzel in der letzen Gleichung gleich Null setzen. Wenn man nach $y_{B}$ auflöst, erhält man die Position des Busses, bei dessen Durchquerung Lisa anfangen sollte zu laufen. So kann man für jeden Startpunkt berechnen, wann Lisa spätestens von dort loslaufen müsste.
Außerdem wird Lisa auf einer optimalen Route vor dem letzten Abschnitt immer von einer Polygonecke zur nächsten gehen. Andernfalls würde sie in Kurven um jene Ecken wertvolle Zeit verschwenden. Der letzte Abschnitt ihrer Route trifft die y-Achse immer in einem 60\degree-Winkel (siehe Abb. \ref{fig:winkel}). Dieser Winkel ist vom Verhältnis der Geschwindigkeiten von Lisa und dem Bus abhängig: $cos(60\degree)=\frac{15}{30}$.
Wenn in jedem Schritt jede andere Polygonecke berücksichtigt wird, hat der Algorithmus im schlechtesten Fall eine Laufzeit von $O(n!)$, wobei $n$ die Anzahl der Ecken der Polygone ist. Effektiv können allerdings in jedem Schritt nur eine kleine Anzahl anderer Ecken erreicht werden. Das Programm durchsucht auch erst Möglichkeiten, die eher zu einer Lösung führen, was die Laufzeit weiter verringert.
Das Programm liest die Problemstellung von der Standardeingabe ein. Die grafische Ausgabe wird in die Standardausgabe geschrieben. Wird $-t$ übergeben, kann die Ausgabe in einem \LaTeX-Dokument verwendet werden. Standardmäßig wird ein SVG-Dokument erzeugt. Mit $-s$ werden auch Zwischenlösungen im aktuellen Ordner als SVG-Dateien gespeichert. Falls man die Geschwindigkeit von Lisa oder dem Bus verändern will, kann man dies mit $-l$ bzw. $-b$ tun. Für zusätzliche Debug-Ausgaben kann man $-d$ verwenden. Die Standardoptionen $-h$ und $-V$ zeigen die Hilfe und die Version des Programms an.
\lstinputlisting[caption=Hilfetext des Programmes,frame=single,breaklines=true]{help.txt}
Das vorgegebene Eingabeformat ist mühsam zu schreiben. Daher kann das Programm auch SVG-Dateien einlesen. Punkte werden als Startpunkte interpretiert, sonstige Pfade sind Hindernisse.
Das Programm durchsucht in einer optimierten Breitensuche alle Wege, die über Polygonecken führen. Priorisiert (mit einem binären Max-Heap) werden jene Wege, bei denen Lisa theoretisch am längsten warten könnte. Um die Route abzuschließen, probiert das Programm danach immer, einen optimalen Weg zur y-Achse zu finden (dieser trifft sie im 60\degree-Winkel, wie oben beschrieben). Die Route, bei dem Lisa sich am meisten Zeit lassen kann, wird gespeichert, falls nicht schon eine bessere Lösung gefunden wurde. Die Suche ist beendet, sobald alle unvollständigen Routen die beste Wartezeit nicht mehr verbessern können.
Der Weg von Lisa und dem Bus ist animiert. Zusätzlich zu den unbedingt benötigten Ausgaben wie z.B. der Start- und Zielzeit gibt das Programm auch noch die theoretisch (ohne Hindernisse) beste Startzeit und während der Suche gefundene Verbesserungen aus.
Wie bereits in der Laufzeitanalyse kurz angesprochen, benutzt das Programm bestimmte Heuristiken, um die Suche zu beschleunigen. Eine davon ist die maximal mögliche Wartezeit für eine bestimmte Route. Dafür berechnet das Programm die höchstmögliche Position des Busses, was proportional zur gesuchten Größe ist.
Um zu überprüfen, ob ein Routenabschnitt die Hindernisse schneidet, wird unter anderem ein R*-Baum benutzt. Fûr ca. 40 Polygonen ist diese Methode ca. 5-6x schneller als alle Polygone zu überprüfen. Die Geschwindigkeitsgewinne werden größer, je mehr Polygone vorhanden sind. Zudem wird das Ergebnis in einer Hashtabelle gespeichert, was die insgesamte Performanz ca. 6-10x steigert ($\frac{n*(n-1)}{2}$ Berechnungen statt $n!$).