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
当我读到一些与RMQ和LCA相关的算法时，我偶然发现了另一种数据结构笛卡尔树。在笛卡尔树中，两个节点之间的最低共同祖先是它们之间的最小节点。将RMQ问题转换为LCA非常有用。
其他回答
我认为当您需要将一堆项目划分为不同的集合和查询成员时，不联合集合非常适合。联合和查找操作的良好实施导致摊余成本实际上是恒定的（如果我正确回忆起我的数据结构类，则与阿克曼南函数相反）。
不连续集合森林允许快速的成员查询和联合操作，并且最著名的是在Kruskal的最小生成树算法中使用。
真正酷的是，这两种操作都按阿克曼函数的倒数比例摊销了运行时间，这使其成为“最快”的非恒定时间数据结构。
成对堆是一种堆数据结构，具有相对简单的实现和出色的实际摊余性能。
远离所有这些图形结构，我只喜欢简单的环形缓冲区。
如果实施得当，您可以在保持性能的同时，甚至可以提高性能，从而大大减少内存占用。
Gerth Stølting Brodal和Chris Okasaki的自助倾斜二项式堆：
尽管它们的名字很长，但即使在函数设置中，它们也提供了渐近最优的堆操作。
O（1）尺寸，接头，插入件，最小值O（log n）删除最小值
注意，union需要O（1）而不是O（log n）时间，这与数据结构教科书中通常包含的更为知名的堆（如左派堆）不同。与斐波那契堆不同，这些渐近线是最坏的情况，而不是摊销，即使持续使用！
Haskell中有多种实现。
在Brodal提出了一个具有相同渐近线的命令堆之后，它们由Brodal和Okasaki共同导出。
