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
Scapegoat树。普通二叉树的一个典型问题是它们变得不平衡（例如，当按升序插入键时）
平衡二叉树（AKA AVL树）在每次插入后都会浪费大量时间进行平衡。
红黑树保持平衡，但每个节点都需要额外的存储空间。
Scapegoat树像红黑树一样保持平衡，但不需要任何额外的存储。他们通过在每次插入后分析树并进行微小调整来实现这一点。看见http://en.wikipedia.org/wiki/Scapegoat_tree.
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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。
增量列表/增量队列在cron或事件模拟器等程序中使用，以确定下一个事件何时应该触发。http://everything2.com/title/delta+列表http://www.cs.iastate.edu/~cs554/lec_notes/delta_clock.pdf
循环或环形缓冲区-用于流式传输等。
增强的哈希算法非常有趣。线性哈希很简单，因为它允许一次在哈希表中拆分一个“桶”，而不是重新哈希整个表。这对于分布式缓存特别有用。然而，对于大多数简单的拆分策略，您最终会快速连续地拆分所有存储桶，并且表的负载系数波动非常严重。
我认为螺旋哈希法也很好。与线性哈希一样，一次拆分一个存储桶，存储桶中的记录只有不到一半被放入同一个新存储桶中。它非常干净和快速。然而，如果每个“桶”都由具有类似规格的机器托管，则效率可能很低。为了充分利用硬件，您需要混合使用功能较弱和功能更强的机器。
二进制决策图是我最喜欢的数据结构之一，或者实际上是降序二进制决策图（ROBDD）。
例如，此类结构可用于：
表示项目集合并对这些集合执行非常快速的逻辑运算。任何布尔表达式，旨在查找表达式的所有解
注意，许多问题可以用布尔表达式表示。例如，suduku的解可以表示为布尔表达式。为该布尔表达式构建BDD将立即生成解决方案。
