编程时间复杂度的调节主要依赖于选择合适的数据结构和算法，以及优化代码逻辑来减少不必要的计算。以下是一些具体的策略：
选择合适的数据结构
使用哈希表（如Python中的`unordered_map`）来进行快速查找，时间复杂度为O（1）。
使用集合（如Python中的`set`）来进行成员资格测试，时间复杂度为O（1）。
使用树或图结构来优化需要复杂查找和遍历的问题。
优化算法
使用快速排序、归并排序等高效排序算法，时间复杂度为O（n log n）。
使用二分查找代替线性搜索，时间复杂度为O（log n）。
使用备忘录技术（如Python中的`functools.lru_cache`）来避免重复计算，时间复杂度可以从O（2^n）优化到O（n）。
减少不必要的计算
通过循环外计算并存储常见值来避免在循环中重复计算。
利用条件分支来避免执行不必要的操作。
减少函数调用，将常见操作内联到函数中。
代码重构
减少嵌套循环和递归调用，尝试使用更简单的算法或数据结构。
消除不必要的临时变量和数据结构操作。
并行化
如果算法可以并行执行，使用多线程或多进程来加速计算。
利用内置函数和库
使用Python的内置函数和库，如`itertools`和`numpy`，它们通常比自己编写的代码更高效。
通过上述策略，可以有效地降低程序的时间复杂度，从而提高程序的执行效率。在实际应用中，可能需要根据具体问题和数据特点来选择合适的优化方法。