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
Fenwick树（或二进制索引树）是一个值得添加的工具。如果您有一个计数器数组，并且需要在查询累积计数时不断更新它们（如PPM压缩），Fenwick树将在O（logn）时间内完成所有操作，并且不需要额外的空间。另请参阅本面漆教程，了解详细介绍。
其他回答
Scapegoat树。普通二叉树的一个典型问题是它们变得不平衡（例如，当按升序插入键时）
平衡二叉树（AKA AVL树）在每次插入后都会浪费大量时间进行平衡。
红黑树保持平衡，但每个节点都需要额外的存储空间。
Scapegoat树像红黑树一样保持平衡，但不需要任何额外的存储。他们通过在每次插入后分析树并进行微小调整来实现这一点。看见http://en.wikipedia.org/wiki/Scapegoat_tree.
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
我以前和WPL Trees一起过得很好。最小化分支加权路径长度的树变体。权重由节点访问决定，以便频繁访问的节点迁移到更靠近根的位置。不知道它们与八字树相比如何，因为我从未使用过。
跳过列表非常整洁。
维基百科跳过列表是一种概率数据结构，基于多个并行、排序的链接列表，其效率与二进制搜索树相当（大多数操作的顺序日志n平均时间）。
它们可以作为平衡树的替代（使用概率平衡而不是严格执行平衡）。它们很容易实现，而且比红黑树更快。我认为他们应该在每一个优秀的程序员工具箱中。
如果你想深入了解跳过列表，这里有一个麻省理工学院算法简介讲座视频的链接。
此外，这里还有一个Java小程序，直观地演示了跳过列表。
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。
