Некоторые методы оптимизации алгоритмов обработки бинарных данных:

• Параллельная обработка, распределённые вычисления и потоковые алгоритмы. 1 Они помогают эффективно обрабатывать большие объёмы данных без существенного увеличения потребности в ресурсах. 1
• Выбор эффективных структур данных. 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
• Эффективное распределение памяти. 1 Разумное выделение и удаление памяти помогает минимизировать общий объём памяти алгоритма. 1
• Методы сжатия данных. 1 Например, кодирование по длине строки или кодирование Хаффмана, позволяют представлять данные в более компактной форме и уменьшают объём памяти, необходимой для хранения и обработки. 1
• Рециркуляция ресурсов. 1 Подразумевает повторное использование объектов вместо их многократного создания и уничтожения. 1 Объединение объектов в пул минимизирует накладные расходы, связанные с выделением и деаллокацией памяти. 1

Также для оптимизации бинарного поиска можно использовать branchless-программирование, оптимизацию доступов к памяти и использование SIMD-инструкций. 2