设计编程数据结构是一个涉及多个方面的过程，以下是一些关键步骤和考虑因素：
理解问题
首先，要深入理解问题的本质和需求。这包括确定需要处理的数据类型、数据量的大小、数据之间的关系以及需要执行的操作。
选择合适的数据结构
根据问题的特性和需求，选择最合适的数据结构。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。每种数据结构都有其特定的优缺点和适用场景。
设计数据结构的组织方式
确定数据结构的组织方式，包括存储结构和访问方式。这取决于数据的存储和访问需求。例如，数组是一种连续存储的数据结构，适合随机访问；链表是一种通过指针连接的数据结构，适合插入和删除操作。
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。
分析和优化
对实现的数据结构进行分析和优化，以提高程序的效率和性能。这包括时间复杂度和空间复杂度的评估，以及使用合适的算法和数据结构优化代码。
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。
考虑内存使用
在设计数据结构时，考虑到内存的分配和释放是很重要的一环。通常，使用指针能够有效地解决这个问题。虽然指针变量的创建和释放可能需要一些额外的操作，但它们能够高效地使用内存空间，并减少由于内存碎片和泄漏等问题带来的性能损失。
使用设计模式
在C++中，设计模式可以帮助我们分离数据和操作，降低代码的复杂性和不稳定性。常见的设计模式包括单例模式、观察者模式、工厂模式等。
模板的使用
在C++编程中，模板可以扩展程序的通用性和可移植性，同时可以避免代码的重复和提高程序的可读性。例如，STL库中的vector和map等容器都是通过模板实现的。
通过以上步骤，可以设计出一个既满足功能需求又具有高效性能的数据结构。在实际应用中，可能还需要根据具体情况进行调整和优化。