解决这个问题的方法是进行数据结构的评估和测试。下面是一个包含代码示例的解决方法：

1. 确定数据结构的需求：首先要明确当前的数据结构应该满足哪些需求，比如是否需要快速的插入和删除操作，是否需要快速的查找操作，是否需要有序等等。

2. 评估当前的数据结构：根据需求，评估当前的数据结构是否满足这些需求。如果不确定是否合适，可以考虑以下几个常见的数据结构：

   a. 数组（Array）：适用于随机访问，但插入和删除操作较慢。

   b. 链表（Linked List）：适用于频繁的插入和删除操作，但查找操作较慢。

   c. 哈希表（Hash Table）：适用于快速的插入、删除和查找操作，但不保证元素的顺序。

   d. 树（Tree）：适用于有序的数据，可以快速进行插入、删除和查找操作。

   e. 堆（Heap）：适用于快速查找最大或最小元素，但插入和删除操作较慢。

   f. 图（Graph）：适用于表示复杂的关系和网络结构。

   根据数据结构的特点，选择一个合适的数据结构来满足需求。

3. 编写测试代码：为了验证选择的数据结构是否合适，可以编写一些测试代码来模拟实际使用场景。例如，如果需要快速的查找操作，可以编写一些查找元素的测试用例并计算查找时间。如果需要频繁的插入和删除操作，可以编写一些插入和删除元素的测试用例并计算操作时间。

4. 性能比较和分析：根据测试结果，比较选择的数据结构和当前数据结构的性能差异。如果新选择的数据结构在性能上有明显的提升，那么可以确定当前的数据结构不合适。如果性能差异不明显，可以考虑其他因素，如实现复杂度、空间复杂度等。

5. 实施更换：如果确定当前的数据结构不合适，可以根据评估结果和测试代码的思路，实施更换数据结构的操作。根据具体情况，可能需要重新设计和实现相关的代码逻辑。

下面是一个简单的示例，演示了如何使用数组和链表来实现一个简单的栈，然后通过性能测试来比较两种数据结构的性能：

import time

# 使用数组实现栈
class ArrayStack:
    def __init__(self):
        self.stack = []

    def push(self, item):
        self.stack.append(item)

    def pop(self):
        if not self.is_empty():
            return self.stack.pop()

    def is_empty(self):
        return len(self.stack) == 0

# 使用链表实现栈
class LinkedListStack:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def push(self, item):
        new_node = Node(item)
        new_node.next = self.head
        self.head = new_node

    def pop(self):
        if not self.is_empty():
            item = self.head.data
            self.head = self.head.next
            return item

    def is_empty(self):
        return self.head is None

# 性能测试
def performance_test():
    array_stack = ArrayStack()
    linked_list_stack = LinkedListStack()

    # 测试数组栈的性能
    start_time = time.time()
    for i in range(100000):
        array_stack.push(i)
    for i in range(100000):
        array_stack.pop()
    end_time = time.time()
    array_stack_time =