如果您的计算机算法表现不佳，可以尝试以下方法来解决：
理解问题
仔细阅读问题描述，确保完全理解问题的要求和限制条件。
设计算法
根据问题的要求，设计一个可行的算法。可以考虑使用已有的算法或数据结构，或者设计新的算法来解决问题。
分析算法
分析设计的算法的时间和空间复杂度，确保它在可接受的范围内。
实现算法
使用熟悉的编程语言实现算法，确保代码清晰、易于理解和维护。
测试算法
编写测试用例来验证算法的正确性和性能。对不同的输入数据进行测试，确保算法在各种情况下都能正常工作。
优化算法
如果算法的性能不理想，考虑对其进行优化。可以通过改进算法、使用更高效的数据结构或优化代码实现来提高性能。
总结和反思
完成问题后，总结解决方案和经验教训。
具体优化技巧：
选择合适的数据结构：根据问题的特点选择合适的数据结构，例如，在需要频繁插入和删除元素的情况下，链表通常比数组更适合；在需要查找元素的情况下，哈希表通常比线性查找更有效。
最小化基本操作：尽可能减少基本操作是提高算法效率的关键。例如，如果需要将两个数组合并，可以选择一个更加高效的算法，如归并排序。
前瞻性优化：在优化基本操作之前，应该更好地理解算法。通过阅读文献，了解一些在实践中常见的模式和标准，从而避免实现不必要的基本操作。
分析应用场景：理解算法在特定应用场景中的表现，例如，在进行大型数据计算时，图形处理器（GPU）可以提供比中央处理器（CPU）更好的处理性能。
代码优化：通过对代码进行优化，可以提升计算速度。例如，避免重复计算、减少循环次数、减少函数调用等。
使用专门的库和工具：很多编程语言都提供了专门的库和工具来加速计算。例如，使用NumPy库进行数值计算，使用OpenMP库进行并行计算等。
并行计算：利用多核处理器或者分布式计算系统，将计算任务分配给多个处理器同时进行计算，可以大大提升计算速度。
内存管理：合理管理内存可以提升计算速度。减少内存的频繁申请和释放操作，尽量使用局部变量而不是全局变量，可以减少内存的开销。此外，合理使用缓存机制，将频繁使用的数据存储在缓存中，可以加快计算速度。
通过以上方法，您可以逐步提高算法的性能和效率。