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

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

其他回答

霍夫曼树-用于压缩。

跳过列表非常整洁。

维基百科跳过列表是一种概率数据结构,基于多个并行、排序的链接列表,其效率与二进制搜索树相当(大多数操作的顺序日志n平均时间)。

它们可以作为平衡树的替代(使用概率平衡而不是严格执行平衡)。它们很容易实现,而且比红黑树更快。我认为他们应该在每一个优秀的程序员工具箱中。

如果你想深入了解跳过列表,这里有一个麻省理工学院算法简介讲座视频的链接。

此外,这里还有一个Java小程序,直观地演示了跳过列表。

我认为循环排序是一种非常整洁的排序算法。

这是一种排序算法,用于最小化写入总数。这在处理闪存时尤其有用,因为闪存的寿命与写入量成正比。这是维基百科的文章,但我建议转到第一个链接。(视觉效果不错!)

我喜欢缓存不可见的数据结构。其基本思想是以递归更小的块来布局树,以便许多不同大小的缓存可以利用适合它们的块。这导致了从RAM中的L1缓存到从磁盘读取的大块数据的所有缓存的高效使用,而无需了解任何缓存层的大小细节。

我喜欢treaps——这是一个简单而有效的想法,即在二进制搜索树上叠加具有随机优先级的堆结构,以平衡它。