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。


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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

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当我读到一些与RMQ和LCA相关的算法时,我偶然发现了另一种数据结构笛卡尔树。在笛卡尔树中,两个节点之间的最低共同祖先是它们之间的最小节点。将RMQ问题转换为LCA非常有用。

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。

我个人认为稀疏矩阵数据结构非常有趣。http://www.netlib.org/linalg/html_templates/node90.html

著名的BLAS库使用这些。当您处理包含100000行和列的线性系统时,使用它们变得至关重要。其中一些还类似于计算机图形中常见的紧凑网格(基本上类似于桶排序网格)。http://www.cs.kuleuven.be/~ares/publications/LD08CFRGRT/LD08CFRGRT.pdf

同样就计算机图形而言,MAC网格有些有趣,但这仅仅是因为它们很聪明。http://www.seas.upenn.edu/~cis665/projects/Liquiation_665_Report.pdf

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。

您可以使用最小堆来在恒定时间内找到最小元素,或者使用最大堆来找到最大元素。但如果你想同时做这两项操作呢?可以使用“最小值-最大值”在恒定时间内执行这两个操作。它通过使用最小-最大排序来工作:在连续树级别之间交替进行最小和最大堆比较。