Для оптимизации алгоритма реверсирования массива для больших данных можно предпринять следующие шаги:

• Использовать параллельные вычисления. 5 Для этого нужно разбить задачу на подзадачи, которые можно выполнять одновременно, например, с помощью графических процессоров (GPU). 5 Например, для этого подойдёт технология CUDA, которая предоставляет набор инструментов и библиотек для разработки приложений, использующих параллельные вычисления на графических ускорителях NVIDIA. 5
• Учитывать монотонность участка массива. 1 Нужно пройтись по массиву и посчитать, сколько раз происходит смена убывания-возрастания значений. 1 Если такое изменение происходит 0, 1 или 2 раза, то есть монотонный кусок массива, перевернув который можно получить монотонно отсортированный массив. 1

Выбор метода оптимизации зависит от конкретных условий и целей разработки.