那是一张便签纸。
纸上有一些字迹。
这些文字是用签字笔写下的。
或许是因为打印出的字迹更容易毁损，而这种签字笔写下的字还勉强可辨。
当然，这与这些手写的字体相对较大，就算出现模糊现象，笔画什么的还有辨识的可能。
不过现在这便签纸同样处于折叠状态，慕远只好小心翼翼地将其拆开。
便签纸相比起医院的那种发票纸张明显更厚实一些，破损的可能性也相对较低。
当这便签纸最终被打开，在场的所有人都不由得一愣。
倒不是说上面写的东西有多么的令人惊异，相反，上面的东西很普通。
一共有九个名字，全都属于路人甲性质的名字。
而在名字之后，写了许多的“正”字。
这些“正”字数量多少不一，有的有三四个，有的七八个。
甚至有些“正”字都尚未写完整……
对于这些“正”字，很好理解，它们就是计数的一种方式。
可这到底是计的什么数，与凶手有有何关系，却是不得而知，或者说……这便签上的字，到底是不是凶手写下的，都存有疑问。
“慕中队，你觉得这便签上的名字……”
慕远认真地说道：“这个不需要‘觉得’，我们要用事实说话。既然这些名字出现在同一张便签纸上，说明这些名字间存在一定的关联，我们现在需要将这些人找出来。然后通过其关联性，最终确定这张纸条的主人是谁，继而确定‘它’是这个钱包的主人有何关联。”
杨大队眉头紧锁，但此刻他没再说这件事情的工作量了。
诚然，知道名字要把人找出来并不是一件容易的事情，毕竟同名的人太多了，又特别是这类路人甲的名字。
仅仅是一个人，哪怕只是在省内，同名同姓都可能上万，更不用说是全国了。
而要把这九个名字一一对号入座，将真正的主人找出来，可不是说说那么简单。
不过这并不表示这件事情没法做。
放在几年前，要完成这样的工作确实是不太可能的事情。
但随着大数据时代的来临，这一先进技术也在公安行业得以运用，通过海量数据的碰撞比对，发现其中的关联性还是可能的。
若是能通过数据的碰撞确定出这张便签纸主人的身份，再结合那张医院的发票，差不多就能将钱包的主人明确
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