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。
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根据Bloom Filter提到的，可删除Bloom Filter（DlBF）在某些方面优于基本计数变体。看见http://arxiv.org/abs/1005.0352
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我认为保罗·费拉吉纳和乔凡尼·曼奇尼的FM指数真的很酷。尤其是在生物信息学方面。它本质上是一个压缩的全文索引，利用了后缀数组和参考文本的burrows-wheeler变换的组合。可以在不解压缩整个索引的情况下搜索索引。
我真的很喜欢间隔树。它们允许您获取一组时间间隔（即开始/结束时间或其他时间），并查询哪些时间间隔包含给定时间，或哪些时间间隔在给定时间段内“活动”。查询可以在O（log n）中完成，预处理是O（n log n）。
PATRICIA-检索字母数字编码信息的实用算法，D.R.Morrison（1968）。
PATRICIA树与Trie相关。Tries的问题是，当密钥集稀疏时，即当实际密钥形成潜在密钥集的一个子集时，Trie中的许多（大多数）内部节点只有一个后代，这是非常常见的情况。这导致Trie具有较高的空间复杂性。
http://www.csse.monash.edu.au/~合金/瓷砖AlgdS/树/PATRICIA/
DAWG是一种特殊的Trie，其中类似的子树被压缩为单亲。我扩展了修改后的DAWG，并提出了一个漂亮的数据结构ASSDAWG（Anagram Search Sorted DAWG）。这种工作方式是，每当将字符串插入DAWG时，首先对其进行桶排序，然后插入，叶节点保存一个额外的数字，指示如果我们从根到达该叶节点，哪些排列是有效的。这有两大优点：
由于我在插入之前对字符串进行排序，并且DAWG自然会折叠类似的子树，所以我得到了高级别的压缩（例如，“吃”、“吃”和“茶”都变成了一条路径a-e-t，在叶节点处有一个数字列表，指示a-e-t的哪些排列是有效的）。搜索给定字符串的变位现在是非常快速和简单的，因为从根到叶的路径使用排列数保存了叶节点处该路径的所有有效变位。
Hinze和Paterson的2-3手指树是一种功能强大的数据结构瑞士军刀，具有很好的渐近线，适用于各种操作。虽然复杂，但它们比之前的Kaplan和Tarjan通过递归减速实现的持久列表的命令式结构简单得多。
它们作为一个可链接的deque，O（1）访问任意一端，O（log-min（n，m））追加，并提供O（log-main（n），length-n））索引，直接访问序列的任何部分上的单形前缀和。
实现存在于Haskell、Coq、F#、Scala、Java、C、Clojure、C#和其他语言中。
您可以使用它们来实现优先级搜索队列、区间映射、具有快速头部访问的绳索、映射、集合、可链接序列或几乎任何结构，您可以将其表述为在快速可链接/可索引序列上收集单形结果。
我还有一些幻灯片描述了它们的派生和使用。
