别光看时间复杂度
很多人一提到算法效率，张口就是O(n)、O(log n)，仿佛背熟了这些符号就掌握了全部。可现实没那么简单。比如你在写个小程序处理几百条用户订单，用了个看似“低效”的冒泡排序，结果运行飞快。反倒是换了归并排序，代码变复杂了，速度也没明显提升。为什么？因为数据量太小，常数项和底层实现的影响远大于理论复杂度。
实际运行环境很关键
同一个算法，在你的开发笔记本上跑得快，扔到服务器上可能慢如蜗牛。内存大小、CPU缓存、语言运行时优化都会影响表现。比如Python里的列表操作，在C++里可能对应的是动态数组扩容，代价完全不同。别忘了测试环境尽量贴近真实使用场景，否则测出来再漂亮的数据也没用。
输入数据的分布决定表现
快速排序在平均情况下非常优秀，但遇到已经排好序的数据，性能直接掉到O(n²)。如果你的应用经常处理接近有序的数据，比如日志按时间追加，那就要小心了。别只用随机数据做测试，加点边界情况，比如全相同、逆序、几乎有序的数据，看看算法会不会“翻车”。
空间换时间不是万能钥匙
有人喜欢用哈希表把所有东西都存起来，追求O(1)查询。可内存不是无限的。手机端应用如果一股脑缓存大量数据，用户还没查几个信息，系统就开始杀后台了。评估时得权衡清楚：多花点时间计算，还是多占点内存？有时候省内存反而更“高效”。
别忽略实现细节
两个同样是快速排序的代码，写法不同性能差很多。比如下面这个简化的版本：
def quicksort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[0]
left = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]
right = [x for x in arr[1:] if x > pivot]
return quicksort(left) + [pivot] + quicksort(right)看着简洁，但每次递归都新建列表，内存开销大。换成原地分区的写法，效率立马不一样。代码好不好，不能只看理论，还得看怎么写。
真实业务中的“效率”不只是速度
你写的算法跑得快，但如果别人看不懂、改不动，上线后出问题修三天，这算高效吗？维护成本也是效率的一部分。特别是在团队协作中，一个稍微慢点但清晰稳定的算法，往往比“炫技”式优化更靠谱。别为了省下几毫秒，把代码变成天书。