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
持久数据结构
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。
我有时使用反转列表来存储范围，它们通常用于在正则表达式中存储字符类。例如，请参见http://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-cpinv.html
另一个很好的用例是加权随机决策。假设你有一个符号和相关概率的列表，你想根据这些概率随机选择它们
a => 0.1 b => 0.5 c => 0.4
然后，你对所有概率进行一次连续求和：
(0.1, 0.6, 1.0)
这是你的反转列表。生成一个介于0和1之间的随机数，并查找列表中下一个较高条目的索引。你可以用二进制搜索来实现，因为它是排序的。一旦获得了索引，就可以在原始列表中查找符号。
如果有n个符号，则每个随机选择的符号都有O（n）个准备时间，然后是O（log（n））个访问时间，与权重分布无关。
反转列表的一种变体使用负数来指示范围的端点，这使得计算某一点上有多少范围重叠变得容易。看见http://www.perlmonks.org/index.pl?node_id=841368例如。
BK树或Burkhard Keller树是一种基于树的数据结构，可用于快速查找字符串的近似匹配项。
Burrows–Wheeler变换（块排序压缩）
它是压缩的基本算法。假设您想压缩文本文件中的行。你会说，如果你对行进行排序，你就失去了信息。但BWT是这样工作的——它通过对输入进行排序，保持整数索引以恢复原始顺序，从而大大降低了熵。
