remove() 方法在大数据量下的性能可能会受到影响，因为它需要遍历整个列表来查找和删除指定的元素。在最坏的情况下，这可能导致 O(n) 的时间复杂度，其中 n 是列表的长度。
为了提高在大数据量下的性能，你可以考虑以下几种方法：
discard() 方法删除元素。集合的查找和删除操作通常具有更好的性能，因为它们基于哈希表实现。my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_set = set(my_list)
my_set.discard(3)
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
del my_dict['b']
分块处理：如果你需要频繁地删除元素，可以考虑将数据分成多个块进行处理。这样，你可以在每个块上并行执行删除操作，从而提高性能。
使用其他数据结构：根据你的具体需求，可以考虑使用其他数据结构，如优先队列（heapq）或者自平衡二叉搜索树（例如 AVL 树或红黑树）等。
请注意，这些方法可能需要根据你的具体应用场景进行调整。在选择合适的数据结构时，请确保考虑到查找、插入和删除操作的性能需求。
