最佳化程式碼速度/透過更改依賴項進行最佳化

通常，最初的程式語言或庫的選擇會影響執行速度，因為它們沒有得到很好的最佳化，太臃腫，或者太慢。轉移到不同的程式語言或庫，包括可能用自己的程式碼替換第三方程式碼，可能會對程式的速度產生積極影響。

例如，如果你在 Perl、Python 或 Ruby 等動態 P 程式碼語言中編寫了大量數字計算程式碼（至少在沒有使用 PDL 或 SciPy 等 API 的情況下），或者你的程式碼涉及許多迴圈和條件，那麼你可以預期它比用 C 或組合語言編寫的程式碼執行速度更慢。

同樣，我發現 GLib 的平衡二叉樹的效能比 libavl 和 libredblack 的效能更差，並且它的雜湊表比我自己的自定義雜湊表（後來進一步最佳化）的效能更差。因此，消除對 GLib 資料結構的依賴可能會提高程式的效能。