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

绳子:这是一种允许廉价的前缀、子字符串、中间插入和附加的字符串。我真的只使用过一次,但其他结构都不够。常规的字符串和数组前缀对于我们所需要做的事情来说太昂贵了,而且逆转一切都是不可能的。

其他回答

展开的链接列表是链接列表的变体,它在每个节点中存储多个元素。它可以显著提高缓存性能,同时减少与存储列表元数据(如引用)相关的内存开销。它与B树有关。

record node {
    node next       // reference to next node in list
    int numElements // number of elements in this node, up to maxElements
    array elements  // an array of numElements elements, with space allocated for maxElements elements
}

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。

我真的很喜欢间隔树。它们允许您获取一组时间间隔(即开始/结束时间或其他时间),并查询哪些时间间隔包含给定时间,或哪些时间间隔在给定时间段内“活动”。查询可以在O(log n)中完成,预处理是O(n log n)。

使用2个堆栈实现的队列非常节省空间(与使用至少有1个额外指针/引用开销的链接列表不同)。

如何使用两个堆栈实现队列?

当排队人数很大时,这对我来说效果很好。如果我在一个指针上节省了8个字节,这意味着拥有百万条目的队列节省了大约8MB的RAM。

min-max堆是实现双端优先级队列的堆的变体。它通过简单地更改堆属性来实现这一点:如果偶数(奇数)级别上的每个元素都小于(大于)所有子级和孙子级,则称树为最小-最大排序。级别从1开始编号。

http://internet512.chonbuk.ac.kr/datastructure/heap/img/heap8.jpg