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
环境跟踪递归结构。
编译器使用递归但不像树的结构。内部作用域有一个指向封闭作用域的指针，因此嵌套是由内向外的。验证变量是否在范围内是从内部范围到封闭范围的递归调用。
public class Env
{
HashMap<String, Object> map;
Env outer;
Env()
{
outer = null;
map = new HashMap();
}
Env(Env o)
{
outer = o;
map = new HashMap();
}
void put(String key, Object value)
{
map.put(key, value);
}
Object get(String key)
{
if (map.containsKey(key))
{
return map.get(key);
}
if (outer != null)
{
return outer.get(key);
}
return null;
}
Env push()
{
return new Env(this);
}
Env pop()
{
return outer;
}
}
我不确定这个结构是否有名字。我称之为一份由内而外的清单。
其他回答
其他人已经提出了Burkhard Keller Trees，但我想我可能会再次提及它们，以便插入我自己的实现
http://well-adjusted.de/mspace.py/index.html
周围有更快的实现（参见ActiveState的Python配方或其他语言的实现），但我认为/希望我的代码有助于理解这些数据结构。
顺便说一句，BK和VP树可用于搜索类似字符串。只要距离函数满足几个条件（正、对称、三角形不等式），就可以对任意对象进行相似性搜索。
空间索引，特别是R-树和KD树，有效地存储空间数据。它们适用于地理地图坐标数据和VLSI位置和路线算法，有时也适用于最近邻搜索。
位阵列紧凑地存储单个位，并允许快速位操作。
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
任何有3D渲染经验的人都应该熟悉BSP树。通常，这是一种通过构造3D场景来进行渲染的方法，该方法可以在知道相机坐标和方位的情况下进行管理。
二进制空间分区（BSP）是一种递归细分a的方法通过超平面将空间划分为凸集。该细分产生通过方法表示场景树数据结构的BSP树。换句话说，这是一种方法形状复杂的破碎多边形转化为凸集，或更小多边形完全由非反射角（小于180°). 更一般的描述空间分区，请参见空间分区。最初，提出了这种方法在3D计算机图形方面渲染效率。其他一些应用程序包括执行具有形状的几何操作（构造实体几何），机器人和3D中的碰撞检测计算机游戏和其他计算机涉及处理的应用程序复杂的空间场景。
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。
