选错容器，性能直线下滑
写代码时图省事，不管三七二十一全用数组，等数据一多就卡得不行。比如频繁在中间插入删除元素，还非要用 ArrayList，每次操作都得搬移后面一堆数据，时间复杂度直接 O(n)。其实在这种场景下，链表才更合适，插入删除只要改指针，O(1) 就搞定。
反过来也一样，明明需要随机访问，偏要用链表遍历，查个第 1000 个元素得从头走到尾，效率低得让人心疼。别小看这点选择，一个上线系统里，这类问题可能就是压垮响应速度的最后一根稻草。
过度设计，把简单问题复杂化
有些开发者一上来就想搞个“通用”结构，加了一堆泛型、回调、代理层，结果连自己都绕晕了。比如做个缓存，本来用哈希表就能搞定的事，非要套个红黑树+LRU双向链表组合拳，代码写了一大堆，bug 层出不穷，维护起来像拆炸弹。
实际开发中，多数场景不需要极致优化。先用最简单的方案跑通逻辑，再根据真实瓶颈调整，比一开始就追求“完美结构”靠谱得多。
忽略边界条件，测试时才发现翻车
空值处理不到位，下标越界没人管，多线程访问不加锁……这些问题平时不显山露水，一到并发高峰期就炸锅。比如一个队列没判断是否为空就直接取数据，结果抛出异常导致服务中断。
有个真实案例：某后台任务调度系统，用优先队列管理任务，但没考虑多个线程同时添加任务的情况，也没做同步控制，结果任务丢失、重复执行频发，排查了好几天才发现是数据结构线程不安全。
盲目套用经典结构，脱离业务场景
看到树就想到二叉搜索树，听到查找就上哈希表，可现实往往没这么理想。比如用户要查的是范围数据（查某段时间内的订单），用哈希表就抓瞎了，B+树反而更合适。
再比如，存储社交关系图谱，硬用二维数组存邻接矩阵，内存爆炸不说，稀疏关系下大部分空间都在吃灰。换成邻接表，省空间又高效，这才是贴合实际的做法。
代码示例：一个典型的错误使用
下面这个例子是在 Python 中误用列表模拟队列：
queue = []
# 错误做法：用 insert(0, item) 模拟入队
def enqueue(item):
queue.insert(0, item) # 每次插入都要移动所有元素
def dequeue():
return queue.pop() if queue else None虽然功能能跑通，但 enqueue 的时间复杂度是 O(n)，数据量一大就慢成蜗牛。正确做法是用 collections.deque，两端操作都是 O(1)：
from collections import deque
queue = deque()
def enqueue(item):
queue.appendleft(item)
def dequeue():
return queue.pop() if queue else None忽视扩展性和后期维护
一开始数据量小，结构怎么写都行。可一旦业务增长，原来的设计就成了技术债。比如用户信息只用了普通字典存 key-value，后来要支持动态字段、嵌套结构、快速查询，改起来就得推倒重来。
设计时多想一步：这个结构将来会不会加新字段？会不会被多个模块共用？要不要考虑序列化传输？提前留好余地，比后期重构省力得多。
说到底，数据结构不是背熟课本就能用好的。它得贴着需求走，跟着场景变，既要懂理论，也得接地气。别让“我以为”变成线上事故的起点。