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
我喜欢缓存不可见的数据结构。其基本思想是以递归更小的块来布局树，以便许多不同大小的缓存可以利用适合它们的块。这导致了从RAM中的L1缓存到从磁盘读取的大块数据的所有缓存的高效使用，而无需了解任何缓存层的大小细节。
其他回答
当我读到一些与RMQ和LCA相关的算法时，我偶然发现了另一种数据结构笛卡尔树。在笛卡尔树中，两个节点之间的最低共同祖先是它们之间的最小节点。将RMQ问题转换为LCA非常有用。
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。
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。
芬威克树。这是一种数据结构，用于计算向量中两个给定的子索引i和j之间的所有元素的总和。简单的解决方案是，从开始时就预先计算总和，不允许更新项目（必须做O（n）工作才能跟上）。
Fenwick Trees允许您在O（logn）中更新和查询，它的工作方式非常简单。芬威克的原始论文对这一点做了很好的解释，可以在这里免费获得：
http://www.cs.ubc.ca/local/reading/proceedings/spe91-95/spe/vol24/issue3/spe884.pdf
它的父亲RQM树也很酷：它允许您保存关于向量的两个索引之间的最小元素的信息，它还可以在O（logn）更新和查询中工作。我喜欢先教RQM，然后教芬威克树。
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。
