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
尝试，也称为前缀树或临界位树，已经存在了40多年，但仍然相对未知。在“TRASH-一个动态LC trie和哈希数据结构”中描述了一个非常酷的trys用法，它将trie与哈希函数结合在一起。
其他回答
以下是一些：
后缀尝试。适用于几乎所有类型的字符串搜索(http://en.wikipedia.org/wiki/Suffix_trie#Functionality). 另请参见后缀数组；它们没有后缀树那么快，但要小得多。飞溅的树木（如上所述）。它们很酷的原因有三个：它们很小：您只需要像在任何二叉树中那样的左右指针（不需要存储节点颜色或大小信息）它们（相对而言）很容易实施它们为一整套“测量标准”提供了最优的摊余复杂度（log n查找时间是每个人都知道的时间）。看见http://en.wikipedia.org/wiki/Splay_tree#Performance_theorems堆排序的搜索树：在树中存储一堆（key，prio）对，这样它就是一个关于关键字的搜索树，并根据优先级进行堆排序。人们可以看到这样一棵树有一个独特的形状（它并不总是完全堆积在左边）。使用随机优先级，它可以为您提供预期的O（log n）搜索时间，IIRC。一个小生境是具有O（1）邻居查询的无向平面图的邻接列表。与其说这是一种数据结构，不如说是一种组织现有数据结构的特定方式。这是如何做到的：每个平面图都有一个节点，其阶数最多为6。选择这样一个节点，将其邻居放在其邻居列表中，将其从图中删除，然后递归直到图为空。当给定一对（u，v）时，在v的邻居列表中查找u，在u的邻居列表上查找v。两者的大小都最多为6，因此这是O（1）。
根据上面的算法，如果u和v是邻居，那么v的列表中不会同时有u和v。如果需要，只需将每个节点缺失的邻居添加到该节点的邻居列表中，但要存储快速查找所需的邻居列表的数量。
优先级取消队列比维护两个不同排序的独立优先级队列更便宜。http://www.alexandria.ucsb.edu/middleware/javadoc/edu/ucsb/adl/middleware/PriorityDeque.htmlhttp://cphstl.dk/Report/Priority-deque/cphstl-report-2001-14.pdf
张开树怎么样？
此外，Chris Okasaki的纯功能数据结构也在脑海中浮现。
我喜欢字符串处理的后缀树和数组，平衡列表的跳过列表，自动平衡树的显示树
任何有3D渲染经验的人都应该熟悉BSP树。通常，这是一种通过构造3D场景来进行渲染的方法，该方法可以在知道相机坐标和方位的情况下进行管理。
二进制空间分区（BSP）是一种递归细分a的方法通过超平面将空间划分为凸集。该细分产生通过方法表示场景树数据结构的BSP树。换句话说，这是一种方法形状复杂的破碎多边形转化为凸集，或更小多边形完全由非反射角（小于180°). 更一般的描述空间分区，请参见空间分区。最初，提出了这种方法在3D计算机图形方面渲染效率。其他一些应用程序包括执行具有形状的几何操作（构造实体几何），机器人和3D中的碰撞检测计算机游戏和其他计算机涉及处理的应用程序复杂的空间场景。
