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
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
B*树
这是一种以更昂贵的插入为代价的高效搜索的B树。
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。
XOR链表使用两个XOR'd指针来减少双链表的存储需求。有点晦涩但整洁！
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。
