找到以下问题的最佳算法是什么？

针对您描述的问题，看起来像是一个空间划分或者网格聚类的问题，目标是将一个大的网格按照特定大小的正方形区域进行分组。对于10000 * 100000这样规模的网格，直接采用暴力枚举或逐个检查的方式效率极低，因此需要一种更高效的方法来实现。这里可以考虑使用一些算法策略和数据结构优化来解决这个问题。

策略一：扫描线算法 + 哈希表

1. 扫描线：首先，你可以使用扫描线算法从左到右、从上到下遍历整个网格。扫描线算法在处理几何问题时非常有效，尤其是在计算交集、覆盖等场景。

2. 哈希表记录：在扫描过程中，用哈希表记录每个正方形区域（例如，11, 22, ..., n*n）的占用情况。键可以是正方形左上角的坐标加上边长，值是一个计数器表示该大小的正方形中被占用的格子数量。

3. 动态更新：每遇到一个占用的格子，就在所有包含该点的正方形计数器中加1。同时，维护一个最小未满的正方形集合，当某个正方形完全被占用时，从集合中移除。

4. 输出结果：最后，根据哈希表中的信息，可以直接得到每个大小的正方形群组及其占用情况。

策略二：分治法

如果网格特别大，还可以考虑分治法，将大网格分割成小块，分别处理后再合并结果。这种方法适用于并行处理，可以利用阿里云的Elastic Compute Service (ECS)实例或者函数计算(Function Compute)服务，通过多线程或多实例并行处理不同的网格区域，然后汇总结果。

利用阿里云产品和服务

• ECS实例：部署高性能计算任务，特别是当需要大量计算资源时，可以根据需求弹性伸缩计算能力。

• Function Compute：对于可分解的任务，使用无服务器计算服务，自动扩展以处理大规模数据集，非常适合处理这种类型的大规模并行计算任务。

• MaxCompute：如果涉及到复杂的数据分析和处理，MaxCompute提供大数据处理能力，适合存储和分析海量数据，并支持SQL查询，便于统计和分析网格占用情况。

• OSS：对象存储服务用于存储原始网格数据和处理后的结果，提供了高可用、低成本的存储解决方案。

结合以上策略和阿里云产品，可以有效地对大规模网格进行高效的分组处理，尤其在面对如10000 * 100000这样的大尺寸网格时，能够显著提升处理速度和效率。