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
Bloom过滤器：m位的位数组，最初全部设置为0。
要添加一个项，您可以通过k个哈希函数运行它，该函数将在数组中为您提供k个索引，然后将其设置为1。
要检查集合中是否有项目，请计算k个索引并检查它们是否都设置为1。
当然，这给出了一些误报的概率（根据维基百科，大约是0.61^（m/n），其中n是插入项目的数量）。假阴性是不可能的。
删除项是不可能的，但您可以实现计数布隆过滤器，由整数数组和递增/递减表示。
其他回答
霍夫曼树-用于压缩。
优先级取消队列比维护两个不同排序的独立优先级队列更便宜。http://www.alexandria.ucsb.edu/middleware/javadoc/edu/ucsb/adl/middleware/PriorityDeque.htmlhttp://cphstl.dk/Report/Priority-deque/cphstl-report-2001-14.pdf
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。
跳过列表实际上非常棒：http://en.wikipedia.org/wiki/Skip_list
哈希表的一个有趣的变体叫做布谷鸟哈希。为了处理哈希冲突，它使用多个哈希函数而不是1。通过从主哈希指定的位置删除旧对象，并将其移动到备用哈希函数指定的位置，可以解决冲突。Cuckoo Hashing允许更有效地使用内存空间，因为您只需要3个哈希函数就可以将负载因子提高91%，而且访问时间也很长。
