Привет, Джавелин, наткнулся на новый алгоритм, который может вдвое сократить время обработки. Хочешь посмотреть код? Посмотришь, стоит ли переходить на него?

Конечно, вот быстрый, векторизованный подход на Python, использующий NumPy для ускорения вычислений: ```python import numpy as np def fast_process(data): # Пример: вычисление поэлементного квадратного корня и логарифма, векторизованно data = np.asarray(data, dtype=np.float64) result = np.sqrt(data) + np.log1p(data) return result # Тестирование производительности if __name__ == "__main__": rng = np.random.default_rng(42) big_array = rng.random(10_000_000) # 10 миллионов элементов %timeit fast_process(big_array) ``` Это заменяет медленный цикл на два полностью векторизованных NumPy-операции. Если у тебя другой набор данных или нужно добавить еще шагов, просто скажи, и мы подкорректируем процесс.

Звучит здорово. Только убедись, что данные лежат в памяти подряд перед вызовом fast_process – это избавит от лишних копирований и сохранит чистоту бенчмарка. Если что-то пойдет не так, дай знать, и мы подправим структуру массива или тип данных. Удачи.