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

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。

其他回答

Van Emde Boas树

我想知道它们为什么很酷会很有用。一般来说,“为什么”这个问题是最重要的;)

我的答案是,他们给你O(log-logn)字典,其中包含{1..n}个键,而与使用的键的数量无关。就像重复减半得到O(log n)一样,重复平方得到O(log-log n),这就是vEB树中发生的情况。

Splash桌很棒。它们就像一个普通的哈希表,只是它们保证了恒定的时间查找,并且可以处理90%的利用率而不损失性能。它们是布谷鸟哈希(也是一种很棒的数据结构)的推广。它们看起来确实有专利,但和大多数纯软件专利一样,我不会太担心。

铲斗大队

它们在Apache中被广泛使用。基本上,它们是一个在环中围绕自身循环的链接列表。我不确定它们是否在Apache和Apache模块之外使用,但它们适合作为一种很酷但鲜为人知的数据结构。桶是一些任意数据的容器,桶大队是桶的集合。其思想是,您希望能够在结构中的任何点修改和插入数据。

假设您有一个bucket旅,其中包含一个html文档,每个bucket包含一个字符。您希望将所有<和>符号转换为&lt;并且&gt;实体。当您遇到<或>符号时,bucket旅允许您在旅中插入一些额外的bucket,以适应实体所需的额外字符。因为铲斗大队在一个环中,您可以向后或向前插入。这比使用简单的缓冲区要容易得多(在C语言中)。

关于铲斗大队的一些参考信息如下:

Apache Bucket旅参考

Buckets和Brigades简介

Zippers——数据结构的衍生物,可以修改结构,使其具有“光标”的自然概念——当前位置。这些非常有用,因为它们保证了标记不会超出范围——例如在xmonad窗口管理器中使用,以跟踪哪个窗口已聚焦。

令人惊讶的是,您可以通过将微积分技术应用于原始数据结构的类型来派生它们!

以下是一些:

后缀尝试。适用于几乎所有类型的字符串搜索(http://en.wikipedia.org/wiki/Suffix_trie#Functionality). 另请参见后缀数组;它们没有后缀树那么快,但要小得多。飞溅的树木(如上所述)。它们很酷的原因有三个:它们很小:您只需要像在任何二叉树中那样的左右指针(不需要存储节点颜色或大小信息)它们(相对而言)很容易实施它们为一整套“测量标准”提供了最优的摊余复杂度(log n查找时间是每个人都知道的时间)。看见http://en.wikipedia.org/wiki/Splay_tree#Performance_theorems堆排序的搜索树:在树中存储一堆(key,prio)对,这样它就是一个关于关键字的搜索树,并根据优先级进行堆排序。人们可以看到这样一棵树有一个独特的形状(它并不总是完全堆积在左边)。使用随机优先级,它可以为您提供预期的O(log n)搜索时间,IIRC。一个小生境是具有O(1)邻居查询的无向平面图的邻接列表。与其说这是一种数据结构,不如说是一种组织现有数据结构的特定方式。这是如何做到的:每个平面图都有一个节点,其阶数最多为6。选择这样一个节点,将其邻居放在其邻居列表中,将其从图中删除,然后递归直到图为空。当给定一对(u,v)时,在v的邻居列表中查找u,在u的邻居列表上查找v。两者的大小都最多为6,因此这是O(1)。

根据上面的算法,如果u和v是邻居,那么v的列表中不会同时有u和v。如果需要,只需将每个节点缺失的邻居添加到该节点的邻居列表中,但要存储快速查找所需的邻居列表的数量。