Некоторые методы для оптимизации обработки больших последовательностей чисел в алгоритмах:

• Профилирование. 1 Анализ производительности кода с целью выявления «узких мест». 1 Использование профилировщиков помогает определить наиболее затратные по времени и памяти части кода. 1
• Параллельная обработка, распределённые вычисления и потоковые алгоритмы. 2 Эти методы позволяют управлять и извлекать значимые выводы из обширных источников данных. 2
• Эффективные структуры данных. 2 Выбор структур данных, которые обеспечивают более эффективное выполнение операций. 1 Например, использование индексирующих структур, таких как B-деревья или хэш-карты, может улучшить операции поиска и извлечения информации из больших массивов данных. 2
• Динамическое программирование. 12 Использование ранее вычисленных решений для подзадач для избежания повторных вычислений. 1
• Методы сжатия данных. 2 Такие методы, как кодирование по длине строки или кодирование Хаффмана, позволяют представлять данные в более компактной форме, что уменьшает объём памяти, необходимой для хранения и обработки. 2
• Рециркуляция ресурсов. 2 Повторное использование объектов вместо их многократного создания и уничтожения. 2 Объединение объектов в пул минимизирует накладные расходы, связанные с выделением и деаллокацией памяти. 2