提高程序运行速度的方法有很多，以下是一些建议：
手动O2优化
在程序开头添加 `pragma GCC optimize（2）` 可以优化代码执行效率。
读入优化模板
使用 `scanf` 流比 `cin` 流更快，特别是在处理大量数据时。可以自定义一个读入优化模板来提高效率。
化递归为递推
递归算法可以通过动态规划等方法转换为递推算法，从而减少重复计算，提高运行速度。
搜索为记搜
对于频繁的查找操作，使用集合（set）代替列表（list）可以显著提高查找速度，因为集合的查找时间复杂度为O（1），而列表为O（n）。
避免不必要的计算
通过缓存计算结果或使用 `functools.lru_cache` 来避免重复计算，特别是在计算密集型任务中。
选择合适的数据结构
根据具体需求选择合适的数据结构，例如使用集合（set）进行快速查找，使用列表（list）进行其他操作。
使用多进程
利用 Python 的 `multiprocessing` 库来绕过全局解释器锁（GIL），实现多线程并行计算，从而提高程序运行速度。
禁用闲置的程序和服务
关闭不需要的程序和服务，减少系统负担，提高整体性能。
优化视觉效果
在不严重影响程序性能的情况下，可以调整视觉效果设置，选择“最佳性能”或仅保留必要的视觉效果项目。
修改系统设置
通过修改系统注册表或系统设置，例如禁用8.3文件名创建、优化启动和故障恢复等，可以提高系统运行速度。
使用更快的编程语言或库
根据具体需求选择更高效的编程语言或库，例如使用C++代替Python进行计算密集型任务。
硬件升级
如果软件优化已经达到瓶颈，可以考虑升级硬件，如增加内存、更换更快的CPU或GPU等。
通过综合运用上述方法，可以显著提高程序的运行速度。在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的优化策略。