选对数据结构，代码写起来才顺手
刚开始学编程的人可能觉得，只要语法会了，函数能调通，任务就算完成了。但实际开发中，真正决定代码质量的，往往不是你会不会写循环或判断，而是你有没有选对数据结构。
比如你要做一个学生信息管理系统，需要频繁查找某个学生的成绩。如果用数组存所有学生数据，每次查找都得从头遍历一遍，数据一多，程序就卡。但如果你改用哈希表（HashMap），直接通过学号就能定位到学生信息，速度提升十倍都不止。
不同的结构，效率差很远
同样是存一组有序数据，用数组和用链表就有明显区别。数组适合随机访问，比如你想知道第100个元素是什么，直接 arr[99] 就拿到了。但要在中间插入一个新元素，就得把后面所有数据往后挪，成本很高。
链表相反，插入删除快，只要改几个指针就行，但想访问第100个元素？不好意思，只能从头开始一个个数过去。
这就像你在图书馆找书：数组像是书按编号整齐排列，随便哪本都能秒找；链表则像每本书上写了个“下一本在哪儿”，你得顺着线索一本本翻，前面的不看完，后面的找不到。
代码结构也跟着变
数据结构一变，整个程序的写法都会跟着调整。比如处理网页的DOM树，天然适合用树形结构存储。如果你非要用二维数组去模拟父子关系，不仅代码难读，增删节点时逻辑也会变得复杂不堪。
再比如做购物车功能，用户常要添加、删除商品，还要快速查看某个商品是否存在。这时候用集合（Set）或字典（Dictionary）比用列表（List）更合适，判断是否存在一个商品的时间从 O(n) 降到 O(1)，体验立马不一样。
举个实际例子
假设你要写一个简单的待办事项应用，支持添加、删除和标记完成。如果用数组存储任务：
tasks = [
{"title": "买牛奶", "done": false},
{"title": "交水电费", "done": true}
]查找“买牛奶”得遍历每个元素。但如果改成以任务名为键的对象：
tasks = {
"买牛奶": {"done": false},
"交水电费": {"done": true}
}查一个任务是否存在，直接 if (tasks['买牛奶']) 就行，代码简洁又高效。
别让坏设计拖累你的程序
很多初学者写出“能跑但不好改”的代码，问题常常出在数据结构没设计好。比如日志系统本来该用队列（先进先出），结果用了普通数组，每次删旧日志还得手动移位，越用越慢。
好的数据结构能让逻辑清晰，函数变少，出错概率也低。它不是高级程序员的专属技巧，而是从第一天写代码就该重视的事。
与其后期大改，不如一开始就多花十分钟想想：我手里的数据怎么组织最合理？是查得多还是改得多？将来会不会扩展？这些问题的答案，往往就藏在合适的数据结构里。