调整编程中的数据结构通常涉及以下步骤：
选择合适的数据结构
根据问题的特性和需求选择合适的数据结构。例如，如果需要频繁插入和删除元素，链表可能比数组更合适；如果需要快速查找，哈希表或树结构可能更优。
实现数据结构的基本操作
根据选择的数据结构，实现基本的操作，如插入、删除、查找等。这些操作应该符合数据结构的定义和规则，并且要考虑边界情况和异常处理。
优化数据结构
减少计算量：通过数学方法、逻辑优化或算法改进来减少不必要的计算量，从而提高程序的执行效率。
利用并行计算：当数据规模较大时，可以利用多核处理器或分布式计算系统来并行执行算法，以加快计算速度。
减少内存占用：通过压缩数据、共享内存或使用更高效的数据结构来减少内存占用，从而降低程序的运行成本。
提高访问速度：通过优化数据结构的布局、使用缓存或预取技术来提高数据的访问速度，从而加快程序的执行速度。
利用编译器优化
现代编译器具有强大的优化能力，可以自动识别和消除程序中的冗余代码、无效计算和内存泄漏等问题。因此，应该充分利用编译器的优化功能，以提高程序的性能。
测试和调试
对实现的数据结构进行测试和调试，确保其正确性和稳定性。这包括编写测试用例、进行单元测试和集成测试，并进行错误处理和异常处理。
使用调试工具
在Python中，可以使用`print（）`函数打印变量的值，以检查其内容是否符合预期。使用`assert`语句来验证数据结构的状态。使用Python的内置数据结构如列表、字典和集合的方法来检查和操作数据。使用`pdb`模块进行交互式调试。
通过以上步骤，可以有效地调整和优化编程中的数据结构，从而提高程序的性能和效率。