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
Kd-Trees是实时光线跟踪中使用的空间数据结构，它的缺点是需要裁剪与不同空间交叉的三角形。一般来说，BVH更快，因为它们更轻。MX-CIF四叉树，通过将规则四叉树与四叉树边缘的二叉树组合，存储边界框而不是任意点集。HAMT，由于所涉及的常数，访问时间通常超过O（1）个哈希图的分层哈希图。反向索引，在搜索引擎界非常有名，因为它用于快速检索与不同搜索词相关的文档。
大多数（如果不是全部）记录在NIST算法和数据结构词典中
Arne Andersson树是红黑树的一种更简单的替代方案，其中只有正确的链接可以是红色的。这大大简化了维护，同时保持了与红黑树相同的性能。原论文给出了一个很好的简短的插入和删除实现。
我很惊讶没有人提到Merkle树（即哈希树）。
在许多情况下（P2P程序、数字签名），当您只有部分文件可用时，您需要验证整个文件的哈希。
我认为标准数据结构的无锁替代方案，即无锁队列、堆栈和列表被忽略了。随着并发性成为更高的优先级，它们变得越来越重要，并且比使用互斥或锁来处理并发读/写更令人钦佩。
以下是一些链接http://www.cl.cam.ac.uk/research/srg/netos/lock-free/http://www.research.ibm.com/people/m/michael/podc-1996.pdf[PDF链接]http://www.boyet.com/Articles/LockfreeStack.html
迈克·阿克顿（Mike Acton）的博客中有一些关于无锁设计和方法的优秀文章
斐波那契堆
它们被用于一些已知的最快算法（渐近）中，用于许多与图相关的问题，例如最短路径问题。Dijkstra的算法在标准二进制堆的O（E log V）时间内运行；使用斐波那契堆将其提高到O（E+V log V），这对于密集图来说是一个巨大的加速。然而，不幸的是，它们有一个很高的恒定因子，往往使它们在实践中不切实际。
