“数据结构是整个系统的基石，必须要足够稳固且高效。”林宇自言自语道，声音在安静的实验室中回荡。
他深吸一口气，开始重新审视之前的设计。首先是数据的存储方式，Anda 需要处理海量的信息，包括文本、图像、音频等多种类型。林宇考虑使用分布式的数据存储架构，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的访问速度和可靠性。
“但这样的架构需要复杂的同步机制来确保数据的一致性。”林宇皱起眉头，在白板上写下了自己的担忧。
他转过身，走到电脑前，打开一个模拟软件，开始测试不同的数据分布策略。屏幕上的数据不断跳动，林宇的眼睛紧紧盯着结果，心中在评估着每种策略的优劣。
经过一番测试，林宇决定采用一种基于哈希算法的数据分布方式，这样可以在一定程度上减少数据的冗余和冲突。但新的问题又出现了，如何处理数据的更新和删除操作，以避免出现数据不一致的情况。
林宇再次回到白板前，开始构思一种基于版本控制的数据更新机制。每一次数据的修改都将生成一个新的版本，并记录下修改的时间和操作者。这样，在需要回溯数据时，可以快速找到特定版本的数据。
“可是，这样会增加数据存储的开销。”林宇咬了咬嘴唇，陷入了沉思。
他在实验室里来回踱步，脑海中不断闪过各种解决方案。突然，他想到了可以使用压缩算法来减少版本数据的存储空间，同时建立一个索引结构，加快数据的查找和访问速度。
林宇兴奋地回到电脑前，开始编写代码实现这个想法。他的手指在键盘上飞快地敲击着，一行行代码在屏幕上涌现。但在测试过程中，他发现压缩算法的效率并不理想，导致数据的访问出现了明显的延迟。
“不行，必须重新优化压缩算法。”林宇没有丝毫气馁，立刻投入到对算法的改进工作中。
他查阅了大量的学术文献，借鉴了最新的研究成果，对压缩算法进行了深入的调整和优化。经过无数次的试验和错误，终于找到了一种高效的压缩算法，大大提高了数据结构的性能。
然而，这只是解决了数据存储和更新的问题，还有数据的检索和排序需要考虑。林宇知道，这是一个关键的环节，直接影响到 Anda 处理信息的速度和准确性。
他开始研究各种数据结构，如二叉搜索树、哈希表、跳表等，分析它们在不同场景下的性能表现。最终，林宇决定采用一种结合了多种数据结构优点的混合结构，以满足 Anda 复杂的检索需求。
在设计的过程中，林宇遇到了一个又一个的难题，但他始终没有放弃。每一次的挫折都让他更加深入地理解问题的本质，每一次的突破都让他离成功更近一步。
经过数天的努力，林宇终于完成了数据结构的初步设计。虽然还需要进一步的优化和测试，但他已经为 Anda 搭建了一个坚实的基础。
“这只是一个开始，还有很长的路要走。”林宇看着自己的成果，疲惫的脸上露出了欣慰的笑容。