写代码不光要功能对，还得跑得快。特别是在处理大量数据或者频繁调用的场景下，一个低效的算法可能让系统卡得像老牛拉车。比如你写的文件清理工具，扫描几千个文件夹时用了嵌套循环，结果等了半分钟才出结果——这时候就得回头看看算法效率有没有问题。
看时间复杂度，别被表象骗了
很多人只看程序运行一次的时间，但真正关键的是增长趋势。比如两个排序方法，数据量小的时候差别不大，可当数据翻十倍，一个从0.1秒变成1秒，另一个直接飙到10秒，这就暴露了问题。这时候就得看时间复杂度，O(n) 比 O(n²) 更能扛住数据增长。
举个例子，你想在一个列表里找某个值，用遍历是 O(n)，但如果提前排好序，用二分查找就能降到 O(log n)。一万条数据下，前者平均查五千次，后者最多查十四次，差距立现。
空间也不能瞎浪费
有些算法为了提速，会用额外内存缓存结果，这叫“空间换时间”。比如递归算斐波那契数列，不用记忆化的话，重复计算太多，复杂度直接爆到指数级。加上缓存后，时间和空间都可控。
def fib(n, memo = {}):
if n in memo:
return memo[n]
if n <= 2:
return 1
memo[n] = fib(n-1, memo) + fib(n-2, memo)
return memo[n]这段代码用字典存已算过的值，避免重复劳动。虽然占点内存，但速度提升明显，适合频繁调用的场景。
实际测试比理论更重要
理论分析再漂亮，也得实测验证。可以用 Python 的 time.time() 或 timeit 模块测真实耗时。比如你优化了一个日志解析函数，别急着上线，先拿真实日志文件跑几轮对比。
import timeit
def parse_log(line):
# 假设这是你的解析逻辑
return line.split()[=1:4]
# 测1000次耗时
elapsed = timeit.timeit(lambda: parse_log("2025-04-05 ERROR Network timeout"), number=1000)
print(f"耗时: {elapsed:.4f} 秒")这样能直观看出改动是否真的有效。有时候你以为优化了，结果因为底层实现差异，反而变慢了。
别忽视输入规模和分布
同一个算法，在不同数据面前表现可能天差地别。比如快速排序在随机数据上很快，但在已经有序的数据上可能退化成 O(n²)。如果你处理的是按时间排列的日志，就得小心这类陷阱，考虑换成归并排序或者加个随机基准点。
还有些算法在小数据上反而不如暴力解。比如哈希表查找理论上 O(1)，但建立哈希表本身有开销。如果只查三五个元素，直接遍历可能更快。别一上来就搞复杂结构，简单才是王道。
日常维护中的实用建议
在电脑维护类工具开发中，经常要遍历文件、分析占用、监控进程。这些操作一旦低效，用户立马能感觉到卡顿。建议定期review核心逻辑，尤其是嵌套循环和重复IO操作。
比如你要统计某个目录下所有文件大小，不要每次递归都调用 os.path.getsize() 单独查，而是批量获取信息。能一次读完的，别拆成多次；能用生成器节省内存的，就别全加载进列表。
算法效率不是越炫越好，而是恰到好处。跑得快、吃得少、稳当可靠，才是真本事。