要让ChatGPT优化代码，可以采取以下几个步骤：
1. 减少重复计算：在代码中，我们应该避免不必要的重复计算。重复计算会消耗计算资源，降低性能。可以通过使用缓存结果的方式来减少重复计算，例如使用Memoization技术。Memoization是一种将函数的计算结果缓存起来，以避免重复计算的技术。通过缓存函数的计算结果，可以大幅度减少不必要的重复计算。
2. 优化算法和数据结构：选择合适的算法和数据结构可以大大提高代码的性能。在搜索问题中，使用广度优先搜索算法而不是深度优先搜索算法可能会更快地找到解决方案。数据结构的选择也会影响代码性能。使用哈希表而不是数组可以提高查找操作的性能。
3. 并行化处理：对于一些耗时的操作，可以考虑使用并行化处理来提高代码的执行速度。并行化处理可以利用多核处理器的优势，同时处理多个任务。在Python中，我们可以使用多线程或多进程来实现并行化处理。但是并行化处理可能导致一些额外的开销，例如线程之间的竞争条件或进程间的通信。在使用并行化处理时需要仔细评估性能提升是否值得带来的额外开销。
4. 代码优化工具：除了手动优化代码，也能使用一些代码优化工具来辅助。在Python中，我们可以使用性能分析工具（如cProfile）来找出代码中的瓶颈部分并进行针对性优化。还可以使用代码静态分析工具（如PyLint）来发现潜在的性能问题和代码质量问题。
5. 外部库和模块的使用：在代码优化中，我们可以考虑使用一些优化过的外部库和模块，不是自己实现一些复杂的功能。这些优化过的库和模块通常经过了大量的优化和测试并且有更高的性能。在科学计算中，使用NumPy库可以显著提高计算性能。
6. 编译优化：对于一些性能要求非常高的代码，可以考虑使用编译优化技术来提高性能。在Python中，可以使用Cython将Python代码转换为C语言代码并通过编译生成高效的机器码。
要优化ChatGPT的代码，需要注意减少重复计算，选择合适的算法和数据结构，使用并行化处理来提高执行速度，使用代码优化工具来发现和解决性能问题，使用优化过的外部库和模块，以及考虑使用编译优化技术来提高性能。代码优化是一个复杂的过程，需要根据具体情况进行调整和改进。