convolution
convolution の高速化について詳しいことは何も知らないが，Nyaan さんの実装がとりあえず速い．
dsu
leader を set で管理しているのが気になる（Leaders を取得したい場面は限定的なのでいらないと思う）
floor_sum
非再帰にすると，atcoder 環境上でのランダムテストで 10% 程度速くなる
max_flow
dfs を非再帰にすると速くなる
min_cost_flow
heapq の中身が tuple なので，一次元化すると速くなる
scc
LC の python 最速が速い．https://judge.yosupo.jp/submission/216433
ここの scc の実装は stack に tuple を突っ込んでるのが遅かったりするか？
segtree, lazysegtree
（Shirotsume さんより）内部関数を直書きにすると速くなりそう
それ以外の LC や ACLPC にあるものものについては，現在の最速の実装と見比べて大差ない（改善点があまりない）と思いました．
convolution
convolution の高速化について詳しいことは何も知らないが，Nyaan さんの実装がとりあえず速い．
dsu
leader を set で管理しているのが気になる（Leaders を取得したい場面は限定的なのでいらないと思う）
floor_sum
非再帰にすると，atcoder 環境上でのランダムテストで 10% 程度速くなる
max_flow
dfs を非再帰にすると速くなる
min_cost_flow
heapq の中身が tuple なので，一次元化すると速くなる
scc
LC の python 最速が速い．https://judge.yosupo.jp/submission/216433
ここの scc の実装は stack に tuple を突っ込んでるのが遅かったりするか？
segtree, lazysegtree
（Shirotsume さんより）内部関数を直書きにすると速くなりそう
それ以外の LC や ACLPC にあるものものについては，現在の最速の実装と見比べて大差ない（改善点があまりない）と思いました．