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
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。
其他回答
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。
Kd-Trees是实时光线跟踪中使用的空间数据结构，它的缺点是需要裁剪与不同空间交叉的三角形。一般来说，BVH更快，因为它们更轻。MX-CIF四叉树，通过将规则四叉树与四叉树边缘的二叉树组合，存储边界框而不是任意点集。HAMT，由于所涉及的常数，访问时间通常超过O（1）个哈希图的分层哈希图。反向索引，在搜索引擎界非常有名，因为它用于快速检索与不同搜索词相关的文档。
大多数（如果不是全部）记录在NIST算法和数据结构词典中
循环或环形缓冲区-用于流式传输等。
Van Emde Boas树
我想知道它们为什么很酷会很有用。一般来说，“为什么”这个问题是最重要的；）
我的答案是，他们给你O（log-logn）字典，其中包含｛1..n｝个键，而与使用的键的数量无关。就像重复减半得到O（log n）一样，重复平方得到O（log-log n），这就是vEB树中发生的情况。
Zippers——数据结构的衍生物，可以修改结构，使其具有“光标”的自然概念——当前位置。这些非常有用，因为它们保证了标记不会超出范围——例如在xmonad窗口管理器中使用，以跟踪哪个窗口已聚焦。
令人惊讶的是，您可以通过将微积分技术应用于原始数据结构的类型来派生它们！
