Какие существуют методы оптимизации работы с большими наборами данных в системах счисления?

Некоторые методы оптимизации работы с большими наборами данных в системах счисления:

• Использование длинной арифметики. habr.com Это операции (сложение, умножение, вычитание, деление, возведение в степень и т. д.) над числами, разрядность которых превышает длину машинного слова вычислительной машины. habr.com Многие языки программирования, например Java, Ruby, Python, имеют встроенную поддержку длинной арифметики, что позволяет сократить время написания программы. habr.com
• Представление чисел в виде полиномов. ege-study.ru Этот метод используют для систем счисления с большими основаниями или при ограничениях на встроенные функции. ege-study.ru Он позволяет более гибко работать с выражениями и переводить их в десятичную систему. ege-study.ru
• Использование циклов для извлечения цифр. ege-study.ru Цикл while, деление на основание системы и нахождение остатка позволяют легко преобразовать число в любую позиционную систему, при этом можно сразу считать нужные цифры. ege-study.ru
• Оптимизация кода для поиска подходящего значения. ege-study.ru При переборе значений, например с переменной, лучше проверять условия внутри цикла и завершать его при первом успешном результате. ege-study.ru
• Использование инструментов параллельной обработки. appmaster.io Такие инструменты, как Apache Spark и Flink, могут обрабатывать большие наборы данных быстрее, чем традиционные методы. appmaster.io
• Применение стратегий секционирования и индексирования данных. appmaster.io Это повышает скорость доступа к данным. appmaster.io