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
其他回答
Van Emde Boas树。我甚至有一个C++实现，最多支持2^20个整数。
向左倾斜的红黑树。罗伯特·塞奇威克（Robert Sedgewick）于2008年发表的红黑树的一个显著简化的实现（大约是要实现的代码行的一半）。如果您在红黑树的实现方面遇到过困难，请阅读此变体。
与安德森树非常相似（如果不是完全相同）。
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。
霍夫曼树-用于压缩。
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
