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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区域四叉树
（引自维基百科）
区域四叉树通过将区域分解为四个相等的象限、子象限等来表示二维空间的分区，每个叶节点包含对应于特定子区域的数据。树中的每个节点要么正好有四个子节点，要么没有子节点（叶节点）。
像这样的四叉树很适合存储空间数据，例如纬度和经度或其他类型的坐标。
这是我在大学里最喜欢的数据结构。对这家伙进行编码并看到它的工作非常酷。如果你正在寻找一个需要思考并且有点偏离常规的项目，我强烈建议你这样做。无论如何，它比通常在数据结构类中分配的标准BST派生工具有趣得多！
事实上，作为奖励，我在这里找到了（弗吉尼亚理工大学的）课堂项目前的演讲笔记（pdf警告）。
有一种巧妙的数据结构，它使用数组来保存元素的数据，但数组在链接列表/数组中链接在一起。
这确实具有这样的优点，即对元素的迭代非常快（比纯链接列表方法更快），并且在内存和/或（去）分配中移动带有元素的数组的成本最低。（正因为如此，此数据结构对于模拟工作非常有用）。
我从这里知道：
http://software.intel.com/en-us/blogs/2010/03/26/linked-list-verses-array/
“……并且一个额外的数组被分配并链接到粒子数组的单元格列表中。这在某些方面类似于TBB实现其并发容器的方式。”（这是关于链接列表与数组的性能）
展开的链接列表是链接列表的变体，它在每个节点中存储多个元素。它可以显著提高缓存性能，同时减少与存储列表元数据（如引用）相关的内存开销。它与B树有关。
record node {
node next // reference to next node in list
int numElements // number of elements in this node, up to maxElements
array elements // an array of numElements elements, with space allocated for maxElements elements
}
其他人已经提出了Burkhard Keller Trees，但我想我可能会再次提及它们，以便插入我自己的实现
http://well-adjusted.de/mspace.py/index.html
周围有更快的实现（参见ActiveState的Python配方或其他语言的实现），但我认为/希望我的代码有助于理解这些数据结构。
顺便说一句，BK和VP树可用于搜索类似字符串。只要距离函数满足几个条件（正、对称、三角形不等式），就可以对任意对象进行相似性搜索。
Fenwick树（或二进制索引树）是一个值得添加的工具。如果您有一个计数器数组，并且需要在查询累积计数时不断更新它们（如PPM压缩），Fenwick树将在O（logn）时间内完成所有操作，并且不需要额外的空间。另请参阅本面漆教程，了解详细介绍。
