数据结构优化是提升程序性能的关键技术，以下为常见方法与案例：
1. 选择合适的数据结构
- 数组 vs 链表：随机访问时数组效率更高（时间复杂度O(1)），而插入删除链表更优（O(1)）
- 哈希表：适用于需快速查找的场景（平均O(1)）
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2. 空间换时间
- 使用位图优化布尔型存储
- 哈希缓存减少重复计算
- 示例：用
Trie树优化前缀字符串存储（如单词拼写检查） - 📌 图片：
3. 时间复杂度优化
- 将O(n²)算法升级为O(n log n)（如排序算法）
- 避免嵌套循环，改用哈希表或集合
- 延伸阅读：数据结构与算法复杂度详解
4. 缓存策略
- 使用LRU缓存优化频繁访问的数据
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5. 内存对齐与紧凑存储
- 减少内存碎片，提升缓存命中率
- 使用
__slots__（Python）优化类实例内存占用
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如需深入探讨红黑树或B+树的优化实践，可访问 高级数据结构专题