💡 Python 优化技巧：提升代码效率的实用方法

在数学建模与算法优化中，Python 作为常用工具，其性能优化技巧能显著提升计算效率。以下是几个关键建议：

🚀 1. 避免全局变量

使用局部变量可减少查找时间，提高执行速度。

📈 2. 善用内置函数与库

如 map()、filter() 和 NumPy 等库，其底层实现通常比手动循环更高效。

⚡ 3. 列表推导式替代循环

# 低效循环
squares = []
for x in range(1000):
    squares.append(x**2)

# 高效列表推导式
squares = [x**2 for x in range(1000)]

🧠 4. 减少不必要的计算

提前计算重复使用的值，或使用缓存机制（如 lru_cache）。

📦 5. 合理使用数据结构

优先选择时间复杂度更低的结构，如用集合（set）替代列表进行快速查找。

如需深入学习 Python 基础语法与优化实践，可访问 /math_community/optimization_tutorial/python_optimization_basics 进行扩展阅读。