如何为多组分组函数提高代码效率？

一、选择合适的数据结构

在对多组数据进行分组处理时，选择合适的数据结构能够有效提高代码效率。比如使用哈希表或者字典，可以将数据快速分组，并且能够快速查找和访问各组数据。

    def groupByDict(nums):
        res = {}
        for num in nums:
            key = num % 3
            if key not in res:
                res[key] = []
            res[key].append(num)
        return res

上面是使用字典进行多组数据分组的一个简单示例。

二、尽量减少循环次数

在处理多组数据时，循环无疑是必要的，但过多的循环势必会降低代码执行效率，因此应该尽量减少循环次数。比如可以使用集合操作、排序等方式进行优化。

    def groupBySet(nums):
        return {
            0: set(filter(lambda x: x % 3 == 0, nums)),
            1: set(filter(lambda x: x % 3 == 1, nums)),
            2: set(filter(lambda x: x % 3 == 2, nums))
        }

上面的示例代码使用集合操作实现了多组数据分组，避免了多次循环。

三、缓存中间结果

如果在多个函数调用过程中需要对相同的数据进行分组处理，可以考虑将处理结果进行缓存，避免重复计算。

    cache = {}
    
    def groupByCache(nums):
        if str(nums) in cache:
            return cache[str(nums)]
        
        res = groupByDict(nums)
        cache[str(nums)] = res
        return res

上面的代码使用了一个全局变量cache，将处理结果进行缓存，避免了重复计算。

四、批量操作数据

如果数据量非常大，单次处理的效率非常低，可以考虑将数据进行批量操作。比如可以使用numpy库对多组数据进行向量化运算。

    import numpy as np
    
    def groupByNumpy(nums):
        arr = np.array(nums)
        mask1 = arr % 3 == 0
        mask2 = arr % 3 == 1
        mask3 = arr % 3 == 2
        return {
            0: arr[mask1],
            1: arr[mask2],
            2: arr[mask3]
        }

上面的代码使用了numpy库，将数据向量化，快速进行多组数据分组操作。