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

PATRICIA-检索字母数字编码信息的实用算法,D.R.Morrison(1968)。

PATRICIA树与Trie相关。Tries的问题是,当密钥集稀疏时,即当实际密钥形成潜在密钥集的一个子集时,Trie中的许多(大多数)内部节点只有一个后代,这是非常常见的情况。这导致Trie具有较高的空间复杂性。

http://www.csse.monash.edu.au/~合金/瓷砖AlgdS/树/PATRICIA/

其他回答

其他人已经提出了Burkhard Keller Trees,但我想我可能会再次提及它们,以便插入我自己的实现

http://well-adjusted.de/mspace.py/index.html

周围有更快的实现(参见ActiveState的Python配方或其他语言的实现),但我认为/希望我的代码有助于理解这些数据结构。

顺便说一句,BK和VP树可用于搜索类似字符串。只要距离函数满足几个条件(正、对称、三角形不等式),就可以对任意对象进行相似性搜索。

区域四叉树

(引自维基百科)

区域四叉树通过将区域分解为四个相等的象限、子象限等来表示二维空间的分区,每个叶节点包含对应于特定子区域的数据。树中的每个节点要么正好有四个子节点,要么没有子节点(叶节点)。

像这样的四叉树很适合存储空间数据,例如纬度和经度或其他类型的坐标。

这是我在大学里最喜欢的数据结构。对这家伙进行编码并看到它的工作非常酷。如果你正在寻找一个需要思考并且有点偏离常规的项目,我强烈建议你这样做。无论如何,它比通常在数据结构类中分配的标准BST派生工具有趣得多!

事实上,作为奖励,我在这里找到了(弗吉尼亚理工大学的)课堂项目前的演讲笔记(pdf警告)。

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)。

嵌套集用于表示关系数据库中的树并对其运行查询。例如,ActiveRecord(RubyonRails的默认ORM)附带了一个非常简单的嵌套集插件,这使得使用树变得微不足道。

有一种巧妙的数据结构,它使用数组来保存元素的数据,但数组在链接列表/数组中链接在一起。

这确实具有这样的优点,即对元素的迭代非常快(比纯链接列表方法更快),并且在内存和/或(去)分配中移动带有元素的数组的成本最低。(正因为如此,此数据结构对于模拟工作非常有用)。

我从这里知道:

http://software.intel.com/en-us/blogs/2010/03/26/linked-list-verses-array/

“……并且一个额外的数组被分配并链接到粒子数组的单元格列表中。这在某些方面类似于TBB实现其并发容器的方式。”(这是关于链接列表与数组的性能)