以下是一些常见的算法优化方法，帮助提升程序效率和性能：
时间复杂度分析
使用大O符号评估算法效率，优先选择**O(n log n)**或更低复杂度的算法。空间换时间
通过预处理或缓存中间结果减少重复计算，例如使用哈希表替代嵌套循环。避免重复计算
利用记忆化技术（如动态规划）存储已计算结果，降低冗余操作。数据结构选择
根据场景选择合适的数据结构，例如用链表替代数组处理频繁插入删除操作。并行计算
将任务拆分为可并行处理的子任务，利用多核CPU或GPU加速执行。预处理和缓存
对高频查询的数据进行预处理，或通过缓存（如Redis）减少数据库访问。代码优化
减少不必要的循环嵌套，避免使用高开销操作（如全局变量）。算法选择
根据问题特性选择最优算法，例如用快速排序替代冒泡排序处理大规模数据。
如需进一步学习，可访问算法基础与实践指南。