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
Zobrist Hashing是一个哈希函数，通常用于表示棋盘位置（如国际象棋），但肯定还有其他用途。它的一个优点是它可以随着电路板的更新而逐步更新。
其他回答
展开的链接列表是链接列表的变体，它在每个节点中存储多个元素。它可以显著提高缓存性能，同时减少与存储列表元数据（如引用）相关的内存开销。它与B树有关。
record node {
node next // reference to next node in list
int numElements // number of elements in this node, up to maxElements
array elements // an array of numElements elements, with space allocated for maxElements elements
}
其他人已经提出了Burkhard Keller Trees，但我想我可能会再次提及它们，以便插入我自己的实现
http://well-adjusted.de/mspace.py/index.html
周围有更快的实现（参见ActiveState的Python配方或其他语言的实现），但我认为/希望我的代码有助于理解这些数据结构。
顺便说一句，BK和VP树可用于搜索类似字符串。只要距离函数满足几个条件（正、对称、三角形不等式），就可以对任意对象进行相似性搜索。
Arne Andersson树是红黑树的一种更简单的替代方案，其中只有正确的链接可以是红色的。这大大简化了维护，同时保持了与红黑树相同的性能。原论文给出了一个很好的简短的插入和删除实现。
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！）
BK树或Burkhard Keller树是一种基于树的数据结构，可用于快速查找字符串的近似匹配项。
