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

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)。

其他回答

BK树或Burkhard Keller树是一种基于树的数据结构,可用于快速查找字符串的近似匹配项。

球树。只是因为它们让人傻笑。

球树是索引度量空间中的点的数据结构。这是一篇关于构建它们的文章。它们通常用于查找点的最近邻居或加速k均值。

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)。

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。

三元搜索树

快速前缀搜索(用于增量自动完成等)部分匹配(当您想查找字符串X汉明距离内的所有单词时)通配符搜索

很容易实施。