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

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!)

其他回答

我有时使用反转列表来存储范围,它们通常用于在正则表达式中存储字符类。例如,请参见http://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-cpinv.html

另一个很好的用例是加权随机决策。假设你有一个符号和相关概率的列表,你想根据这些概率随机选择它们

   a => 0.1
   b => 0.5
   c => 0.4

然后,你对所有概率进行一次连续求和:

  (0.1, 0.6, 1.0)

这是你的反转列表。生成一个介于0和1之间的随机数,并查找列表中下一个较高条目的索引。你可以用二进制搜索来实现,因为它是排序的。一旦获得了索引,就可以在原始列表中查找符号。

如果有n个符号,则每个随机选择的符号都有O(n)个准备时间,然后是O(log(n))个访问时间,与权重分布无关。

反转列表的一种变体使用负数来指示范围的端点,这使得计算某一点上有多少范围重叠变得容易。看见http://www.perlmonks.org/index.pl?node_id=841368例如。

Splash桌很棒。它们就像一个普通的哈希表,只是它们保证了恒定的时间查找,并且可以处理90%的利用率而不损失性能。它们是布谷鸟哈希(也是一种很棒的数据结构)的推广。它们看起来确实有专利,但和大多数纯软件专利一样,我不会太担心。

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.

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。

三元搜索树

快速前缀搜索(用于增量自动完成等)部分匹配(当您想查找字符串X汉明距离内的所有单词时)通配符搜索

很容易实施。