代码优化器

面向的性能问题

当代码出现 TLE、内存压力、嵌套循环、重复查找，或已经明显落在 O(N^2) 与更差复杂度时，直接“让它更快”常常只是把局部耗时挪走。这类优化需要先确认瓶颈来自哪里，而不是凭感觉改算法。

优化方式与验证约束

该技能把任务拆成可执行流程：先计算当前 Big O，再判断数据结构和循环模式，然后从哈希表、堆/树、双指针、动态规划、预排序等策略中选择一种。实现阶段强调 ONE change at a time，避免顺手重构；最后重新计算复杂度，用增量输入、现有测试和边界用例确认行为未变。

适用边界

它适合明确的性能问题、竞赛超时、热点路径和重复子问题。若代码已是可接受复杂度，或问题本身要求全量枚举，不应盲目优化。对关键约束缺失的代码，应先询问最大输入、延迟/吞吐目标和内存限制，而不是直接猜测。