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
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。
其他回答
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。
计数的未排序平衡树。
非常适合文本编辑器缓冲区。
http://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/算法/cbtree.html
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。
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。
我个人认为稀疏矩阵数据结构非常有趣。http://www.netlib.org/linalg/html_templates/node90.html
著名的BLAS库使用这些。当您处理包含100000行和列的线性系统时，使用它们变得至关重要。其中一些还类似于计算机图形中常见的紧凑网格（基本上类似于桶排序网格）。http://www.cs.kuleuven.be/~ares/publications/LD08CFRGRT/LD08CFRGRT.pdf
同样就计算机图形而言，MAC网格有些有趣，但这仅仅是因为它们很聪明。http://www.seas.upenn.edu/~cis665/projects/Liquiation_665_Report.pdf
