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
我喜欢treaps——这是一个简单而有效的想法，即在二进制搜索树上叠加具有随机优先级的堆结构，以平衡它。
其他回答
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！
Fast Compact尝试：
Judy数组：用于位、整数和字符串的非常快速且内存高效的有序稀疏动态数组。Judy数组比任何二进制搜索树都更快、更节省内存。HAT-trie：一种基于缓存的字符串数据结构基于磁盘的字符串管理的B次尝试
Splay Trees很酷。它们以将最常查询的元素移到更靠近根的方式重新排序。
二进制决策图（我最喜欢的数据结构，擅长表示布尔方程并解决它们。适用于很多事情）堆（一个树，其中节点的父节点总是与节点的子节点保持某种关系，例如，节点的父级总是大于它的每个子节点（最大堆））优先级队列（实际上只有最小堆和最大堆，有助于维护大量元素的顺序，例如，应该首先删除具有最高值的项目）哈希表（具有各种查找策略和桶溢出处理）平衡的二进制搜索树（每种都有自己的优点）RB树（当以有序方式插入、查找、删除和迭代时，总体良好）Avl树（查找速度比RB快，但其他方面与RB非常相似）Splay树（当最近使用的节点可能被重用时，查找速度更快）融合树（利用快速乘法获得更好的查找时间）B+树（用于数据库和文件系统中的索引，当从索引读取/写入索引的延迟很长时非常有效）。空间索引（非常适合查询点/圆/矩形/线/立方体是否彼此接近或包含在其中）BSP树四叉树八叉树范围树许多相似但略有不同的树木，不同的尺寸区间树（很好地找到重叠区间，线性）图邻接列表（基本上是边的列表）邻接矩阵（表示图的有向边的表，每边一个位。对于图遍历非常快速）
这些是我能想到的。维基百科上还有更多关于数据结构的内容
二进制决策图是我最喜欢的数据结构之一，或者实际上是降序二进制决策图（ROBDD）。
例如，此类结构可用于：
表示项目集合并对这些集合执行非常快速的逻辑运算。任何布尔表达式，旨在查找表达式的所有解
注意，许多问题可以用布尔表达式表示。例如，suduku的解可以表示为布尔表达式。为该布尔表达式构建BDD将立即生成解决方案。
