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

Zippers——数据结构的衍生物,可以修改结构,使其具有“光标”的自然概念——当前位置。这些非常有用,因为它们保证了标记不会超出范围——例如在xmonad窗口管理器中使用,以跟踪哪个窗口已聚焦。

令人惊讶的是,您可以通过将微积分技术应用于原始数据结构的类型来派生它们!

其他回答

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。

您可以使用最小堆来在恒定时间内找到最小元素,或者使用最大堆来找到最大元素。但如果你想同时做这两项操作呢?可以使用“最小值-最大值”在恒定时间内执行这两个操作。它通过使用最小-最大排序来工作:在连续树级别之间交替进行最小和最大堆比较。

Van Emde Boas树

我想知道它们为什么很酷会很有用。一般来说,“为什么”这个问题是最重要的;)

我的答案是,他们给你O(log-logn)字典,其中包含{1..n}个键,而与使用的键的数量无关。就像重复减半得到O(log n)一样,重复平方得到O(log-log n),这就是vEB树中发生的情况。

远离所有这些图形结构,我只喜欢简单的环形缓冲区。

如果实施得当,您可以在保持性能的同时,甚至可以提高性能,从而大大减少内存占用。