主要观点：

• 现实世界中的性能常违背 Big-O 预期，上下文和性能分析比理论复杂度更重要。
• 以“Two Sum”问题为例，比较 Go 和 Python 中不同算法的性能，如暴力解法（O(n²)）和哈希表解法（O(n)）。
• 强调 Big-O 是关于性能衰减率，而非速度，测量胜于猜测，应根据实际情况选择算法。
• 探讨 Go 和 Python 中预分配内存对哈希表性能的影响，以及 Python 中不同预分配方法的效果。

关键信息：

• Go 的暴力解法在小规模数据时性能较好，哈希表解法在大规模数据时更优，但存在分配和写入开销。
• Python 的哈希表解法在某些情况下能与 Go 性能相当，其背后是 C 实现的优化和 CPU 的利用。
• 预分配内存可改善 Go 和 Python 中哈希表的性能，但 Python 中不同预分配方法效果不同，字典推导式无明显优势，update和fromkeys方法较慢。

重要细节：

• Go 中哈希表初始化可预分配内存，减少增量分配，使分配步骤更平滑。
• Python 中测试了多种预分配方法，如字典推导式、update和fromkeys，但只有字典推导式无明显不良影响。
• 性能分析需通过测量，而非理论推测，不同场景应选择合适算法。