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。
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循环或环形缓冲区-用于流式传输等。
其他回答
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。
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。
角落缝合的数据结构。根据总结：
拐角缝合是一种用于表示矩形二维对象。看起来特别适合VLSI交互式编辑系统布局。数据结构有两个重要特征：第一，空白明确表示；第二，矩形区域被缝合在他们的角落像一个拼缝被子。此组织快速算法的结果（线性时间或更好），创建、删除、拉伸和压实。算法如下以简化模型VLSI电路和存储器结构要求如下讨论。测量结果表明拐角缝合要求大约三倍尽可能简单的存储空间代表。
Splash桌很棒。它们就像一个普通的哈希表，只是它们保证了恒定的时间查找，并且可以处理90%的利用率而不损失性能。它们是布谷鸟哈希（也是一种很棒的数据结构）的推广。它们看起来确实有专利，但和大多数纯软件专利一样，我不会太担心。
Kd-Trees是实时光线跟踪中使用的空间数据结构，它的缺点是需要裁剪与不同空间交叉的三角形。一般来说，BVH更快，因为它们更轻。MX-CIF四叉树，通过将规则四叉树与四叉树边缘的二叉树组合，存储边界框而不是任意点集。HAMT，由于所涉及的常数，访问时间通常超过O（1）个哈希图的分层哈希图。反向索引，在搜索引擎界非常有名，因为它用于快速检索与不同搜索词相关的文档。
大多数（如果不是全部）记录在NIST算法和数据结构词典中
