要想灵活使用数据结构，需要先弄清楚数据在代码中被处理、加工的最小单位动作，也就是数据结构的基本操作，有了这些动作之后，就可以基于此去选择更合适的数据结构了
增删查：掌握数据处理的基本操作，以不变应万变
代码对数据的处理示例
在一个数组中找出出现次数最多的那个元素的数值。例如，输入数组 a = [1,2,3,4,5,5,6] 中，只有 5 出现了两次，其余都是 1 次。显然 5 出现的次数最多，则输出 5。为了降低时间复杂度，引入了键值对的字典数据结构。
为什么使用对象的 Key-Value 结构？
代码处理数据的核心思路是：
- 第一步，根据原始数组计算每个元素出现的次数；
- 第二步，根据第一步的结果，找到出现次数最多的元素。
首先，我们来分析第一步统计出现次数的处理。此时，你还不知道应该采用什么数据结构。
对于每一次的循环，你得到了输入数组中的某个元素 a[i]。接着，你需要判断这个元素在未知的数据结构中是否出现过：
- 如果出现了，就需要对出现的次数加 1。
- 如果没有出现过，则把这个元素新增到未知数据结构中，并且把次数赋值为 1。
这里的数据操作包括以下 3 个。
- 查找：看能否在数据结构中查找到这个元素，也就是判断元素是否出现过。
- 新增：针对没有出现过的情况，新增这个元素。
- 改动：针对出现过的情况，需要对这个元素出现的次数加 1。
接下来，我们一起分析第二步。访问数据结构中的每个元素，找到次数最多的元素。这里涉及的数据操作很简单，只有查找。
这段代码需要高频使用查找的功能。此时，第一步的查找动作嵌套在 for 循环中，如果你的代码不能在 O(1) 的时间复杂度内完成，则代码整体的时间复杂度并没有下降。而能在 O(1) 的时间复杂度内完成查找动作的数据结构，只有字典类型。这样，外层 for 循环是 O(n) 的时间复杂度，内部嵌套的查找操作是 O(1) 的时间复杂度。整体计算下来，就仍然是 O(n) 的时间复杂度。字典的查找是通过键值对的匹配完成的，它可以在 O(1) 时间复杂度内，实现对数值条件查找。
现在，我们换个解决方案。假设采用两个数组，分别按照对应顺序记录元素及其对应的出现次数。数组对于元素的查找只能逐一访问，时间复杂度是 O(n)。也就是说，在 O(n) 复杂度的 for 循环中，又嵌套了 O(n) 复杂度的查找动作，所以时间复杂度是 O(n²)。因此，这里的数据结构，只能采用字典类型。
数据处理的基本操作
不管是数组还是字典，都需要额外开辟空间，对数据进行存储。而且数据存储的数量，与输入的数据量一致。因此，消耗的空间复杂度相同，都是 O(n)。由前面的分析可见，同样采用复杂的数据结构，消耗了 O(n) 的空间复杂度，其对时间复杂度降低的贡献有可能不一样。因此，我们必须要设计合理的数据结构，以达到降低时间损耗的目的。
而设计合理的数据结构，又要从问题本身出发，我们可以采用这样的思考顺序：
- 首先我们分析这段代码到底对数据先后进行了哪些操作。
- 然后再根据分析出来的数据操作，找到合理的数据结构
就把数据处理的基本操作梳理了出来，遇到更复杂的问题，无非就是这些基本操作的叠加和组合。只要按照上述的逻辑进行思考，就可以轻松设计出合理的数据结构。
代码对数据处理的操作类型非常少。代码对数据的处理就是代码对输入数据进行计算，得到结果并输出的过程。数据处理的操作就是找到需要处理的数据，计算结果，再把结果保存下来。这个过程总结为以下操作：
- 找到要处理的数据。这就是按照某些条件进行查找。
- 把结果存到一个新的内存空间中。这就是在现有数据上进行新增。
- 把结果存到一个已使用的内存空间中。这需要先删除内存空间中的已有数据，再新增新的数据。
经过对代码的拆解，你会发现即便是很复杂的代码，它对数据的处理也只有这 3 个基本操作，增、删、查。只要你围绕这 3 个数据处理的操作进行分析，就能得出解决问题的最优方案。常用的分析方法可以参考下面的 3 个步骤：
- 首先，这段代码对数据进行了哪些操作？
- 其次，这些操作中，哪个操作最影响效率，对时间复杂度的损耗最大？
- 最后，哪种数据结构最能帮助你提高数据操作的使用效率？
这 3 个步骤构成了设计合理数据结构的方法论。
数据操作与数据结构的案例
查找，就是从复杂的数据结构中，找到满足某个条件的元素。通常可从以下两个方面来对数据进行查找操作：
