在 Linux 中，sscanf 函數用于從字符串中讀取格式化的輸入
使用緩沖區：為了提高性能，可以使用足夠大的緩沖區來存儲輸入數據。這樣可以減少系統調用的次數，從而提高程序的運行速度。
避免使用 sscanf 進行復雜的解析：如果輸入數據的格式非常復雜，可以考慮使用其他方法（如正則表達式、自定義解析器等）來處理數據。這樣可以提高代碼的可讀性和可維護性，同時也可以提高程序的運行速度。
使用多線程或多進程：如果處理大量數據的任務可以并行執行，可以考慮使用多線程或多進程來加速數據處理過程。這樣可以充分利用計算機的多核處理能力，從而提高程序的運行速度。
優化內存管理：在處理大量數據時，合理地管理內存可以提高程序的運行速度。例如，可以使用內存池或者自定義內存分配器來減少內存分配和釋放的開銷。此外，還可以考慮使用 mmap 等內存映射技術來減少數據拷貝的開銷。
使用高性能的庫：有些情況下，可以考慮使用高性能的庫（如 Intel IPP、GNU Scientific Library 等）來加速數據處理過程。這些庫通常針對特定的應用場景進行了優化，可以提高程序的運行速度。
使用編譯器優化選項：在編譯程序時，可以使用編譯器的優化選項（如 GCC 的 -O2 或 -O3 選項）來提高程序的運行速度。這些選項會讓編譯器自動進行一些優化，從而提高程序的性能。
使用性能分析工具：在開發過程中，可以使用性能分析工具（如 gprof、perf 等）來分析程序的性能瓶頸。這樣可以幫助你找到需要優化的部分，從而提高程序的運行速度。
代碼審查和重構：定期進行代碼審查和重構可以幫助你發現潛在的性能問題，并提高代碼的可讀性和可維護性。在重構過程中，可以考慮使用更高效的算法和數據結構來替換原有的實現。
總之，處理大量數據時，需要從多個方面進行優化，包括內存管理、算法選擇、編譯器優化等。同時，也要注意代碼的可讀性和可維護性，以便在未來更容易地進行修改和擴展。
