数据结构与算法是程序设计的核心思维，优化程序设计则是在数据结构与算法的基础上，通过合理的设计与优化来提高程序的性能与效率。核心思维之一是对问题进行分析与抽象。不同的问题需要选择不同的数据结构与算法来解决。通过选择合适的数据结构与算法，可以减少不必要的计算与内存消耗，提高程序的性能。最后，还需要进行实际的测试与评估。不断优化程序设计，并与同类程序进行比较与竞争，可以不断提升程序的性能与竞争力。
数据结构与算法是程序设计的核心思维，优化程序设计则是在数据结构与算法的基础上，通过合理的设计与优化来提高程序的性能与效率。
核心思维之一是对问题进行分析与抽象。在优化程序设计中，需要深入理解问题的本质与需求，将问题进行合理的抽象与建模，找出问题的关键点与核心算法。通过将问题分解成更小的子问题，可以更好地理解问题的结构与特点，进而优化程序设计。
另一个核心思维是选择合适的数据结构与算法。不同的问题需要选择不同的数据结构与算法来解决。在优化程序设计中，合理选择数据结构可以大大提高程序的效率。例如，对于需要频繁插入与删除的问题，可以选择链表数据结构；对于需要高效查找的问题，可以选择哈希表或平衡二叉树等数据结构；对于需要排序的问题，可以选择快速排序或归并排序等算法。通过选择合适的数据结构与算法，可以减少不必要的计算与内存消耗，提高程序的性能。
另外，还需要重视算法的时间复杂度与空间复杂度。在优化程序设计中，需要对算法的时间复杂度进行分析与评估，找出算法的瓶颈与潜在的优化空间。同时，还需要注意算法的空间复杂度，避免内存溢出与资源浪费。通过对算法的复杂度进行分析与优化，可以提升程序的运行速度与资源利用效率。
最后，还需要进行实际的测试与评估。在优化程序设计过程中，需要进行实际的测试与评估，检验程序的性能与效果。通过对程序的性能数据进行分析与比较，可以发现性能瓶颈与问题点，并进行相应的优化与调整。不断优化程序设计，并与同类程序进行比较与竞争，可以不断提升程序的性能与竞争力。
综上所述，数据结构与算法基础优化程序设计的核心思维包括问题分析与抽象、选择合适的数据结构与算法、重视算法的复杂度、以及实际的测试与评估。通过不断优化程序设计，可以提高程序的性能与效率，达到最佳的设计与运行效果。
