Несколько способов, которые помогут разработчикам ускорить процесс написания алгоритмов для большого количества исходных данных:

• Реализовать масштабируемые алгоритмы. 1 Они способны эффективно обрабатывать большие наборы данных без существенного увеличения потребности в ресурсах. 1 Для этого можно использовать параллельную обработку, распределённые вычисления и потоковые алгоритмы. 1
• Выбрать эффективные структуры данных. 1 Например, индексирующие структуры, такие как B-деревья или хэш-карты, могут улучшить операции поиска и извлечения информации из больших массивов данных. 1
• Выявить и сократить вложенные циклы. 1 Это можно сделать за счёт реструктуризации алгоритма или использования методов динамического программирования. 1
• Профилировать и анализировать память. 1 Инструменты профилирования помогают выявить области, требующие много памяти. 1
• Эффективно распределять память. 1 Разумное выделение и удаление памяти минимизирует общий объём памяти алгоритма. 1
• Использовать методы сжатия данных. 1 Например, кодирование по длине строки или кодирование Хаффмана, чтобы представлять данные в более компактной форме. 1
• Рециркулировать ресурсы. 1 Объединение объектов в пул минимизирует накладные расходы, связанные с выделением и деаллокацией памяти. 1

Также для оценки сложности алгоритмов следует проводить оценку не только по времени выполнения, но и по потребляемой памяти. 2