Для ускорения поиска подстрок в большом массиве строк можно использовать несколько подходов. Один из них - использование специализированных индексов и алгоритмов. Рассмотрим несколько популярных структур данных и алгоритмов:
1. **Префиксное дерево (Trie)** - это дерево, где каждый путь от корня до узла соответствует префиксу какой-либо строки. Префиксное дерево подходит для поиска строк, которые начинаются с определённой подстроки, но оно может быть неэффективно для поиска произвольной подстроки внутри строки.
2. **Суффиксное дерево** - это чрезвычайно эффективная структура данных для поиска подстрок, которая позволяет выполнять поиск за время, пропорциональное длине подстроки, но построение суффиксного дерева может быть ресурсоёмким.
3. **Суффиксный массив** с LCP (Longest Common Prefix) - это более компактная альтернатива суффиксному дереву с быстрым поиском подстрок. Его построение также занимает время, но он эффективен для выполнения многократных поисков.
4. **Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта (KMP)** - является классическим алгоритмом поиска подстроки в строке, который избегает повторного изучения символов строки.
5. **Алгоритм Бойера-Мура** - это эффективный алгоритм поиска строк, который пропускает секции данных на основе таблицы сдвигов.
6. **Full-text search engine** - Наконец, можно использовать полноценную поисковую систему, такую как ElasticSearch или Apache Solr, которые оптимизированы для быстрого поиска по тексту. Они поддерживают индексацию больших массивов данных и предоставляют различные возможности для оптимизированного поиска.
Для статичного массива из 25 миллионов строк, скорее всего, наиболее подходящими будут суффиксный массив с LCP или полноценная поисковая система, в зависимости от специфических условий и требований производительности. Обе эти структуры данных позволят существенно уменьшить время поиска по сравнению с простыми циклами и методами `Contains` или `Regex.IsMatch`. Однако, их реализация и поддержание также потребуют дополнительных усилий.