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
霍夫曼树-用于压缩。
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角落缝合的数据结构。根据总结：
拐角缝合是一种用于表示矩形二维对象。看起来特别适合VLSI交互式编辑系统布局。数据结构有两个重要特征：第一，空白明确表示；第二，矩形区域被缝合在他们的角落像一个拼缝被子。此组织快速算法的结果（线性时间或更好），创建、删除、拉伸和压实。算法如下以简化模型VLSI电路和存储器结构要求如下讨论。测量结果表明拐角缝合要求大约三倍尽可能简单的存储空间代表。
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。
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。
B*树
这是一种以更昂贵的插入为代价的高效搜索的B树。
我认为保罗·费拉吉纳和乔凡尼·曼奇尼的FM指数真的很酷。尤其是在生物信息学方面。它本质上是一个压缩的全文索引，利用了后缀数组和参考文本的burrows-wheeler变换的组合。可以在不解压缩整个索引的情况下搜索索引。
