Для оптимизации времени обработки данных в больших массивах можно использовать следующие подходы:

• Параллельная обработка, распределённые вычисления и потоковые алгоритмы. 1 Они позволяют управлять и извлекать значимые выводы из обширных источников данных. 1
• Эффективные структуры 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 можно сделать за счёт реструктуризации алгоритма или использования методов динамического программирования. 1
• Алгоритмические стратегии. 1 Например, «разделяй и властвуй» разбивает проблемы на более мелкие подпроблемы, а динамическое программирование сохраняет и повторно использует решения пересекающихся подпроблем, сокращая избыточные вычисления. 1
• Использование графических ускорителей (GPU). 2 Ресурсоёмкая часть приложения, которая требует высокой вычислительной мощности, обрабатывается на GPU, а всё остальное выполняется на центральном процессоре (CPU). 2
• Векторизация. 5 Это процесс преобразования алгоритмов таким образом, чтобы они обрабатывали не один элемент данных за раз, а целые блоки. 5 Это позволяет использовать возможности всех процессоров для параллельной обработки данных. 5

Выбор метода оптимизации зависит от конкретных условий задачи.