周围有一些数据结构非常有用，但大多数程序员都不知道。他们是哪一个？
每个人都知道链表、二叉树和散列，但比如Skip列表和Bloom过滤器。我想知道更多不太常见但值得了解的数据结构，因为它们依赖于伟大的想法，丰富了程序员的工具箱。
PS：我还对舞蹈链接等技术感兴趣，这些技术巧妙地利用了通用数据结构的财产。
编辑：请尝试包含更详细描述数据结构的页面链接。此外，试着补充几句关于数据结构为什么很酷的话（正如乔纳斯·Kölker已经指出的那样）。此外，尝试为每个答案提供一个数据结构。这将允许更好的数据结构仅根据其投票结果浮到顶部。
当前回答
您可以使用最小堆来在恒定时间内找到最小元素，或者使用最大堆来找到最大元素。但如果你想同时做这两项操作呢？可以使用“最小值-最大值”在恒定时间内执行这两个操作。它通过使用最小-最大排序来工作：在连续树级别之间交替进行最小和最大堆比较。
其他回答
Hinze和Paterson的2-3手指树是一种功能强大的数据结构瑞士军刀，具有很好的渐近线，适用于各种操作。虽然复杂，但它们比之前的Kaplan和Tarjan通过递归减速实现的持久列表的命令式结构简单得多。
它们作为一个可链接的deque，O（1）访问任意一端，O（log-min（n，m））追加，并提供O（log-main（n），length-n））索引，直接访问序列的任何部分上的单形前缀和。
实现存在于Haskell、Coq、F#、Scala、Java、C、Clojure、C#和其他语言中。
您可以使用它们来实现优先级搜索队列、区间映射、具有快速头部访问的绳索、映射、集合、可链接序列或几乎任何结构，您可以将其表述为在快速可链接/可索引序列上收集单形结果。
我还有一些幻灯片描述了它们的派生和使用。
空间索引，特别是R-树和KD树，有效地存储空间数据。它们适用于地理地图坐标数据和VLSI位置和路线算法，有时也适用于最近邻搜索。
位阵列紧凑地存储单个位，并允许快速位操作。
Bloom过滤器：m位的位数组，最初全部设置为0。
要添加一个项，您可以通过k个哈希函数运行它，该函数将在数组中为您提供k个索引，然后将其设置为1。
要检查集合中是否有项目，请计算k个索引并检查它们是否都设置为1。
当然，这给出了一些误报的概率（根据维基百科，大约是0.61^（m/n），其中n是插入项目的数量）。假阴性是不可能的。
删除项是不可能的，但您可以实现计数布隆过滤器，由整数数组和递增/递减表示。
跳过列表非常整洁。
维基百科跳过列表是一种概率数据结构，基于多个并行、排序的链接列表，其效率与二进制搜索树相当（大多数操作的顺序日志n平均时间）。
它们可以作为平衡树的替代（使用概率平衡而不是严格执行平衡）。它们很容易实现，而且比红黑树更快。我认为他们应该在每一个优秀的程序员工具箱中。
如果你想深入了解跳过列表，这里有一个麻省理工学院算法简介讲座视频的链接。
此外，这里还有一个Java小程序，直观地演示了跳过列表。
成对堆是一种堆数据结构，具有相对简单的实现和出色的实际摊余性能。
