Python 如何在不花费太多时间的情况下检查列表是否最接近输入列表？

我有一个包含许多列表的列表。我使用一种dtw方法，使用fastdtw python包计算输入列表和列表中的列表之间的距离。这给了我一个距离列表，从中选择最小值，并将其估计为最接近输入数组的距离。这个过程可以工作，但是如果列表的数量和长度都很大，那么它会占用大量的CPU和时间

from fastdtw import fastdtw
import scipy.spatial.distance as ssd

inputlist = [1,2,3,4,5]
complelte_list = [[1,1,3,9,1],[1,2,6,4],[9,8,7,4,2]]
dst = []
for arr in complete_lists:
   distance, path = fastdtw(arr,inputlist,dist=ssd.euclidean)
   dst.append(distance)

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实际上，如果没有附加条件，就不可能写出比线性时间更好的算法。您可以在单独的线程中对每个数组进行搜索，这样会更快。

这个问题可能不够详细，无法得到一个好的答案。接近输入的数组意味着什么？有许多方法可以加快搜索速度，但它们通常利用数据中的某些规律，可能需要不同的数据结构。例如，对于排序列表，您可以进行二进制搜索而不是线性搜索。此外，同时更改数据类型也可以显著提高性能。