Некоторые методы оптимизации вычислений в современных компьютерных архитектурах:

• Параллельная обработка, распределённые вычисления и потоковые алгоритмы. 1 Эти методы помогают управлять большими объёмами данных и извлекать из них значимые выводы. 1
• Выбор эффективных структур данных. 1 Оптимальные структуры могут существенно повлиять на производительность алгоритмов. 1 Например, использование индексирующих структур, таких как B-деревья или хэш-карты, может улучшить операции поиска и извлечения информации из больших массивов данных. 1
• Выявление и сокращение вложенных циклов. 1 Это может привести к существенному улучшению времени выполнения. 1
• Алгоритмические стратегии, например «разделяй и властвуй» и динамическое программирование. 1 «Разделяй и властвуй» разбивает проблемы на более мелкие подпроблемы, а динамическое программирование сохраняет и повторно использует решения пересекающихся подпроблем, сокращая избыточные вычисления. 1
• Профилирование и анализ памяти. 1 Инструменты профилирования памяти помогают выявить области, требующие много памяти, что позволяет разработчикам целенаправленно оптимизировать и уменьшить общую сложность пространства. 1
• Методы сжатия данных. 1 Они позволяют представлять данные в более компактной форме, что уменьшает объём памяти, необходимой для хранения и обработки. 1
• Рециркуляция ресурсов, например, объединение объектов. 1 Это подразумевает повторное использование объектов вместо их многократного создания и уничтожения. 1

Оптимизация производительности в вычислительных системах требует комплексного подхода, объединяющего аспекты алгоритмов, аппаратной базы и программного обеспечения. 4