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
任何有3D渲染经验的人都应该熟悉BSP树。通常，这是一种通过构造3D场景来进行渲染的方法，该方法可以在知道相机坐标和方位的情况下进行管理。
二进制空间分区（BSP）是一种递归细分a的方法通过超平面将空间划分为凸集。该细分产生通过方法表示场景树数据结构的BSP树。换句话说，这是一种方法形状复杂的破碎多边形转化为凸集，或更小多边形完全由非反射角（小于180°). 更一般的描述空间分区，请参见空间分区。最初，提出了这种方法在3D计算机图形方面渲染效率。其他一些应用程序包括执行具有形状的几何操作（构造实体几何），机器人和3D中的碰撞检测计算机游戏和其他计算机涉及处理的应用程序复杂的空间场景。
其他回答
我以前和WPL Trees一起过得很好。最小化分支加权路径长度的树变体。权重由节点访问决定，以便频繁访问的节点迁移到更靠近根的位置。不知道它们与八字树相比如何，因为我从未使用过。
空间索引，特别是R-树和KD树，有效地存储空间数据。它们适用于地理地图坐标数据和VLSI位置和路线算法，有时也适用于最近邻搜索。
位阵列紧凑地存储单个位，并允许快速位操作。
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
跳过列表非常整洁。
维基百科跳过列表是一种概率数据结构，基于多个并行、排序的链接列表，其效率与二进制搜索树相当（大多数操作的顺序日志n平均时间）。
它们可以作为平衡树的替代（使用概率平衡而不是严格执行平衡）。它们很容易实现，而且比红黑树更快。我认为他们应该在每一个优秀的程序员工具箱中。
如果你想深入了解跳过列表，这里有一个麻省理工学院算法简介讲座视频的链接。
此外，这里还有一个Java小程序，直观地演示了跳过列表。
向左倾斜的红黑树。罗伯特·塞奇威克（Robert Sedgewick）于2008年发表的红黑树的一个显著简化的实现（大约是要实现的代码行的一半）。如果您在红黑树的实现方面遇到过困难，请阅读此变体。
与安德森树非常相似（如果不是完全相同）。
