嗨，看了你的问题，你当前的代码因为两次遍历整个QuerySet，确实是O(n²)的时间复杂度，数据量越大效率越低。下面给你两个更高效的优化方案，都能把时间复杂度降到O(n)，代码也更简洁：

方案一：Python层面一次遍历完成 #

这个方案不需要改动数据库查询逻辑，只需要单次遍历QuerySet就能完成分组，直接把时间复杂度降到O(n)：

def get_toc(self):
    toc = {}
    qs = self.get_queryset()
    for q in qs:
        # 统一转成大写，避免同一个字母因大小写分成两组（比如A和a）
        first_char = q.title[0].upper()
        # 用setdefault省去判断键是否存在的冗余代码
        toc.setdefault(first_char, []).append(q)
    # 对首字母按键排序，保证词汇表的有序性
    return {key: toc[key] for key in sorted(toc.keys())}

整个过程只需要遍历一次QuerySet，相比原代码的两次循环，效率提升非常明显。

方案二：利用Django数据库查询优化分组（适合大数据量） #

如果你的QuerySet数据量很大，把所有对象加载到内存会占用较多资源，这时候可以让数据库帮忙处理首字母提取和排序，进一步优化性能：

首先定义一个自定义数据库函数，用来提取标题的第一个字符：

from django.db.models import Func, CharField

class FirstChar(Func):
    function = 'LEFT'
    template = "%(function)s(%(expressions)s, 1)"
    output_field = CharField()

然后在方法里通过注解和数据库排序来实现分组：

def get_toc(self):
    # 给每个对象添加首字母注解，并按首字母+标题排序
    qs = self.get_queryset().annotate(
        first_char=FirstChar('title')
    ).order_by('first_char', 'title')
    
    toc = {}
    for item in qs:
        first_char = item.first_char.upper()
        toc.setdefault(first_char, []).append(item)
    
    return toc

这个方案的优势在于，数据库会先完成排序操作（如果title字段有索引，查询效率会更高），遍历的时候直接按顺序分组即可，同时能减少内存占用压力。

额外小提示 #

如果你的标题可能以数字、符号等非字母开头，可以加个判断把这类内容统一归类到#分组里，让词汇表更规整：

first_char = q.title[0].upper()
if not first_char.isalpha():
    first_char = '#'
toc.setdefault(first_char, []).append(q)

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Viktor