Несколько методов оптимизации, которые можно применить для улучшения производительности программы на большом массиве данных:

• Параллельная обработка. 13 Разделение задач между несколькими процессорами или ядрами позволяет обслуживать большие объёмы данных быстрее. 3
• Эффективные структуры данных. 1 Использование индексирующих структур, таких как B-деревья или хэш-карты, улучшает операции поиска и извлечения информации из больших массивов данных. 1
• Сжатие данных. 1 Методы сжатия, например кодирование по длине строки или кодирование Хаффмана, представляют данные в более компактной форме, что уменьшает объём памяти, необходимой для хранения и обработки. 1
• Кэширование. 24 Эффективное кэширование данных увеличивает скорость обработки за счёт сокращения количества дорогих по времени операций ввода-вывода. 2
• Использование графических процессоров (GPU). 5 Ресурсоёмкая часть приложения, которая требует высокой вычислительной мощности, обрабатывается на GPU, а всё остальное выполняется на центральном процессоре (CPU). 5

Выбор метода оптимизации зависит от конкретных условий и требований задачи.