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

Kd-Trees是实时光线跟踪中使用的空间数据结构,它的缺点是需要裁剪与不同空间交叉的三角形。一般来说,BVH更快,因为它们更轻。MX-CIF四叉树,通过将规则四叉树与四叉树边缘的二叉树组合,存储边界框而不是任意点集。HAMT,由于所涉及的常数,访问时间通常超过O(1)个哈希图的分层哈希图。反向索引,在搜索引擎界非常有名,因为它用于快速检索与不同搜索词相关的文档。

大多数(如果不是全部)记录在NIST算法和数据结构词典中

其他回答

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。

Kd-Trees是实时光线跟踪中使用的空间数据结构,它的缺点是需要裁剪与不同空间交叉的三角形。一般来说,BVH更快,因为它们更轻。MX-CIF四叉树,通过将规则四叉树与四叉树边缘的二叉树组合,存储边界框而不是任意点集。HAMT,由于所涉及的常数,访问时间通常超过O(1)个哈希图的分层哈希图。反向索引,在搜索引擎界非常有名,因为它用于快速检索与不同搜索词相关的文档。

大多数(如果不是全部)记录在NIST算法和数据结构词典中

霍夫曼树-用于压缩。

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。

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