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
Van Emde Boas树。我甚至有一个C++实现，最多支持2^20个整数。
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不连续集合森林允许快速的成员查询和联合操作，并且最著名的是在Kruskal的最小生成树算法中使用。
真正酷的是，这两种操作都按阿克曼函数的倒数比例摊销了运行时间，这使其成为“最快”的非恒定时间数据结构。
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。
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。
二项式堆有很多有趣的财产，其中最有用的是合并。
斐波那契堆
它们被用于一些已知的最快算法（渐近）中，用于许多与图相关的问题，例如最短路径问题。Dijkstra的算法在标准二进制堆的O（E log V）时间内运行；使用斐波那契堆将其提高到O（E+V log V），这对于密集图来说是一个巨大的加速。然而，不幸的是，它们有一个很高的恒定因子，往往使它们在实践中不切实际。
