首先，在讨论具体的实现方案前，我们先明确一个核心问题：什么样的数据结构最适合用来表示、存储以及快速检验回文？栈或队列因其具备的后进先出（LIFO）或先进先出（FIFO）特性，并不能直接满足要求；而双端队列（deque），由于可以从两端进行插入删除操作，则可以很好地模拟从前往后或者从后往前遍历字符串的过程，因此是理想的候选者之一。
以Python为例，我们可以利用collections模块中的Deque类来构建基础框架：
python
from collections import deque
class PalindromeChecker:
def __init__(self, string):
self.string = deque(string)
def is_palindrome(self):
while len(self.string) > 1 and self.string[0] == self.string[-1]:
self.string.popleft()
self.string.pop()
return not bool(len(self.string))
上述代码定义了一个名为PalindromeChecker的类，初始化时将输入串转化为双向队列形式储存。is_palindrome()函数通过不断比较首尾元素是否相等并将它们移除的方式来判断整个字符串是否为回文。当所有成对匹配成功的字符都检查完毕且没有剩余字符时，可确认原字符串是一个回文。
然而对于大规模文本来说，以上做法效率并不高，因为每次都要移动O(n)的时间复杂度去查找边界对应项。为此引入另一种基于中心扩散的思想改进算法，配合哈希表记录每个位置对应的左右镜像点，可以在一次线性扫描过程中完成判定:
python
def check_palindrome(s):
left_to_right_map = {}
for i in range(len(s)):
mirror_index = -i-2 if (len(s)-1-i)%2==0 else -(i+1)
# 如果当前索引有映射则继续对比下一个字符
if mirror_index in left_to_right_map and s[i]!=s[left_to_right_map[mirror_index]]:
return False
# 否则更新map并在遇到奇数长度情况同时考虑自身为中心的情况
left_to_right_map.setdefault(mirror_index + 1,i)
return True
总结起来，针对回文字符串的操作需求，选择合适的数据结构至关重要——无论是便于两头同步访问修改的双端队列还是用于优化搜索过程的空间换时间策略如哈希表。这些技术不仅提升了回文检测的速度，而且其背后的设计思路同样值得我们在解决其他类似问题时借鉴参考。当然，具体的应用场景还应结合实际情况灵活选用最合适的方法论和技术手段。