按差异筛选的性能组通常用于比较不同实现或配置的性能差异。下面是一个示例解决方法，包含代码示例：

1. 定义一个基准实现或配置，作为性能比较的标准。
2. 实现或配置其他不同的版本或配置，以便进行性能差异比较。
3. 编写代码来测试不同版本或配置的性能，并记录测试结果。可以使用性能测试工具或编写自己的测试代码。
4. 比较不同版本或配置之间的性能差异。可以计算平均性能、最大性能、最小性能等指标，以便进行比较。
5. 根据性能比较结果，选择最佳的版本或配置作为性能组的一部分。
6. 可以使用条件语句或配置文件来根据不同的版本或配置选择性能组的代码路径。

以下是一个示例代码，用于比较两个不同版本的函数的性能差异：

import time

# 基准实现
def baseline_function():
    time.sleep(1)  # 模拟一些耗时操作

# 不同的版本
def version1_function():
    time.sleep(2)  # 模拟一些耗时操作

def version2_function():
    time.sleep(0.5)  # 模拟一些耗时操作

# 测试函数性能
def test_performance(function):
    start_time = time.time()
    function()
    end_time = time.time()
    return end_time - start_time

# 比较不同版本的性能
baseline_time = test_performance(baseline_function)
version1_time = test_performance(version1_function)
version2_time = test_performance(version2_function)

# 输出性能比较结果
print("Baseline Function Time: ", baseline_time)
print("Version 1 Function Time: ", version1_time)
print("Version 2 Function Time: ", version2_time)

# 根据性能比较结果选择最佳版本
if version1_time < baseline_time and version1_time < version2_time:
    selected_function = version1_function
elif version2_time < baseline_time and version2_time < version1_time:
    selected_function = version2_function
else:
    selected_function = baseline_function

# 使用选定的版本执行代码
selected_function()

以上示例代码比较了三个函数的性能差异：基准函数、版本1函数和版本2函数。通过比较函数的运行时间，选择运行时间最短的函数作为性能组的一部分，并使用选定的函数执行代码。