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
向左倾斜的红黑树。罗伯特·塞奇威克（Robert Sedgewick）于2008年发表的红黑树的一个显著简化的实现（大约是要实现的代码行的一半）。如果您在红黑树的实现方面遇到过困难，请阅读此变体。
与安德森树非常相似（如果不是完全相同）。
我认为当您需要将一堆项目划分为不同的集合和查询成员时，不联合集合非常适合。联合和查找操作的良好实施导致摊余成本实际上是恒定的（如果我正确回忆起我的数据结构类，则与阿克曼南函数相反）。
增强的哈希算法非常有趣。线性哈希很简单，因为它允许一次在哈希表中拆分一个“桶”，而不是重新哈希整个表。这对于分布式缓存特别有用。然而，对于大多数简单的拆分策略，您最终会快速连续地拆分所有存储桶，并且表的负载系数波动非常严重。
我认为螺旋哈希法也很好。与线性哈希一样，一次拆分一个存储桶，存储桶中的记录只有不到一半被放入同一个新存储桶中。它非常干净和快速。然而，如果每个“桶”都由具有类似规格的机器托管，则效率可能很低。为了充分利用硬件，您需要混合使用功能较弱和功能更强的机器。
二进制决策图（我最喜欢的数据结构，擅长表示布尔方程并解决它们。适用于很多事情）堆（一个树，其中节点的父节点总是与节点的子节点保持某种关系，例如，节点的父级总是大于它的每个子节点（最大堆））优先级队列（实际上只有最小堆和最大堆，有助于维护大量元素的顺序，例如，应该首先删除具有最高值的项目）哈希表（具有各种查找策略和桶溢出处理）平衡的二进制搜索树（每种都有自己的优点）RB树（当以有序方式插入、查找、删除和迭代时，总体良好）Avl树（查找速度比RB快，但其他方面与RB非常相似）Splay树（当最近使用的节点可能被重用时，查找速度更快）融合树（利用快速乘法获得更好的查找时间）B+树（用于数据库和文件系统中的索引，当从索引读取/写入索引的延迟很长时非常有效）。空间索引（非常适合查询点/圆/矩形/线/立方体是否彼此接近或包含在其中）BSP树四叉树八叉树范围树许多相似但略有不同的树木，不同的尺寸区间树（很好地找到重叠区间，线性）图邻接列表（基本上是边的列表）邻接矩阵（表示图的有向边的表，每边一个位。对于图遍历非常快速）
这些是我能想到的。维基百科上还有更多关于数据结构的内容
一个鲜为人知但相当漂亮的数据结构是Fenwick树（有时也称为二进制索引树或BIT）。它存储累积和并支持O（log（n））运算。虽然累积和听起来不太令人兴奋，但它可以用于解决许多需要排序/log（n）数据结构的问题。
IMO的主要卖点是易于实施。在解决算法问题时非常有用，否则将涉及编码红黑/avl树。
