数据规模直接拉高运行时间
当你在处理10条数据和10万条数据时，程序的反应完全不同。比如一个简单的查找操作，在小数组里几乎瞬间完成，但数据量翻上千倍后，如果还是用线性遍历，用户就得盯着加载动画等好几秒。这就是数据规模对算法效率最直观的影响。
常见的O(n²)算法，像冒泡排序，在小数据集上表现尚可，但一旦数据增多，耗时会呈平方级增长。这时候换成归并排序这类O(n log n)的算法，响应速度立马不一样。
算法设计思路决定天花板
同样是解决问题，不同思路效率可能差几个数量级。比如计算斐波那契数列第50项，用递归不加缓存，函数调用次数会爆炸式增长；而改用动态规划，从下往上推，时间直接从几十秒降到毫秒级。
再比如路径查找，暴力枚举所有路线在节点多的时候根本不现实，而Dijkstra算法通过贪心策略快速逼近最优解，这才是实际应用中能跑得动的方法。
数据结构选择影响访问速度
用数组还是链表，用哈希表还是树，结果大不一样。比如频繁查询某个元素是否存在，用数组每次都要扫一遍，O(n)的时间；换成哈希表，平均只要O(1)，就像查字典直接翻页码，不用一页页找。
又比如需要频繁插入删除的场景，数组移动元素成本高，链表就灵活得多。选对结构，等于给算法装上了合适的引擎。
代码实现细节也不能忽视
就算用了高效算法，写法不当也会拖后腿。比如在循环里重复计算同一个值：
for (int i = 0; i < strlen(s); i++) {…}每次循环都调strlen()，而这个函数本身要遍历字符串。改成提前计算长度，性能立马提升。
还有内存访问模式，连续访问数组元素比跳着访问快得多，因为CPU缓存会预读相邻数据。写代码时稍微注意下局部性原理，运行速度就有差别。
硬件和系统环境也有关系
同样的代码在不同机器上跑，速度可能差一倍。CPU主频、缓存大小、内存带宽都会影响实际执行效率。比如处理大量矩阵运算，有大缓存的CPU能减少内存读取次数，优势明显。
操作系统调度、后台进程干扰也会让程序忽快忽慢。虽然我们控制不了用户设备，但在设计算法时考虑资源消耗，比如减少内存占用、避免频繁IO，能让程序在更多环境下流畅运行。