电脑运行慢、程序卡顿、系统频繁报错，这些问题背后往往藏着代码层面的“小毛病”。很多人一看到错误提示就慌了神，忙着重装软件甚至系统，其实换个思路，从算法实现的角度找问题，常常能事半功倍。
别让低效循环拖垮性能
有位同事的Python脚本每次处理几百条数据就要跑十几分钟。一看代码，居然是两层for循环嵌套遍历列表，还反复调用重复计算。这种写法在小数据量时看不出问题，数据一多立刻暴露。改成用字典做缓存，把O(n²)降到O(n)，执行时间直接缩到几秒。
# 原始低效写法
result = []
for item1 in list_a:
for item2 in list_b:
if item1['id'] == item2['id']:
result.append({...})
# 优化后
map_b = {item['id']: item for item in list_b}
for item in list_a:
if item['id'] in map_b:
result.append({...})
边界条件处理不当，bug就爱钻空子
有个日志分析工具总是在凌晨崩溃，查了半天发现是时间戳转换时没考虑夏令时切换那天的23:30变成00:30的情况。算法里忘了加边界判断，一碰到特殊日期直接越界。加上条件判断和异常捕获，问题立马消失。
类似情况还有数组取值时下标超限、空字符串参与运算、浮点数精度比较等。这些细节看着不起眼，但正是它们让程序在特定条件下突然罢工。
递归太深？小心栈溢出
调试一个文件遍历程序时，发现它在某个深层目录下直接崩溃。打印调用栈才发现递归层数超过上千层。改用队列模拟栈结构，把递归转成迭代，不仅避免了栈溢出，内存占用也降了下来。
# 递归容易爆栈
def scan_dir(path):
for p in os.listdir(path):
full_path = os.path.join(path, p)
if os.path.isdir(full_path):
scan_dir(full_path) # 层太多会崩
# 改成迭代
from collections import deque
queue = deque([root_path])
while queue:
current = queue.popleft()
for p in os.listdir(current):
full_path = os.path.join(current, p)
if os.path.isdir(full_path):
queue.append(full_path)
善用日志和断点，让算法自己说话
有个排序功能偶尔输出乱序结果。在关键分支加了几行日志，打印输入输出和比较逻辑，几分钟就定位到是比较函数在相等情况时返回了错误值。算法本身没问题，是实现时漏了个return语句。
与其盲目猜测，不如让程序运行时把每一步“说出来”。特别是在复杂条件判断或状态转移中，少量精准的日志比反复重启调试高效得多。
遇到程序异常，先别急着换工具或重装环境。回头看看核心逻辑是怎么写的，有没有冗余计算、边界遗漏、结构不合理的地方。很多时候，一个小改动就能让“病号机”满血复活。