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
直角三角形网络（RTIN）
非常简单的自适应细分网格的方法。拆分和合并操作只需要几行代码。
其他回答
有一种巧妙的数据结构，它使用数组来保存元素的数据，但数组在链接列表/数组中链接在一起。
这确实具有这样的优点，即对元素的迭代非常快（比纯链接列表方法更快），并且在内存和/或（去）分配中移动带有元素的数组的成本最低。（正因为如此，此数据结构对于模拟工作非常有用）。
我从这里知道：
http://software.intel.com/en-us/blogs/2010/03/26/linked-list-verses-array/
“……并且一个额外的数组被分配并链接到粒子数组的单元格列表中。这在某些方面类似于TBB实现其并发容器的方式。”（这是关于链接列表与数组的性能）
我认为标准数据结构的无锁替代方案，即无锁队列、堆栈和列表被忽略了。随着并发性成为更高的优先级，它们变得越来越重要，并且比使用互斥或锁来处理并发读/写更令人钦佩。
以下是一些链接http://www.cl.cam.ac.uk/research/srg/netos/lock-free/http://www.research.ibm.com/people/m/michael/podc-1996.pdf[PDF链接]http://www.boyet.com/Articles/LockfreeStack.html
迈克·阿克顿（Mike Acton）的博客中有一些关于无锁设计和方法的优秀文章
我很惊讶没有人提到Merkle树（即哈希树）。
在许多情况下（P2P程序、数字签名），当您只有部分文件可用时，您需要验证整个文件的哈希。
斐波那契堆
它们被用于一些已知的最快算法（渐近）中，用于许多与图相关的问题，例如最短路径问题。Dijkstra的算法在标准二进制堆的O（E log V）时间内运行；使用斐波那契堆将其提高到O（E+V log V），这对于密集图来说是一个巨大的加速。然而，不幸的是，它们有一个很高的恒定因子，往往使它们在实践中不切实际。
优先级取消队列比维护两个不同排序的独立优先级队列更便宜。http://www.alexandria.ucsb.edu/middleware/javadoc/edu/ucsb/adl/middleware/PriorityDeque.htmlhttp://cphstl.dk/Report/Priority-deque/cphstl-report-2001-14.pdf
