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
BK树或Burkhard Keller树是一种基于树的数据结构，可用于快速查找字符串的近似匹配项。
以下是一些：
后缀尝试。适用于几乎所有类型的字符串搜索(http://en.wikipedia.org/wiki/Suffix_trie#Functionality). 另请参见后缀数组；它们没有后缀树那么快，但要小得多。飞溅的树木（如上所述）。它们很酷的原因有三个：它们很小：您只需要像在任何二叉树中那样的左右指针（不需要存储节点颜色或大小信息）它们（相对而言）很容易实施它们为一整套“测量标准”提供了最优的摊余复杂度（log n查找时间是每个人都知道的时间）。看见http://en.wikipedia.org/wiki/Splay_tree#Performance_theorems堆排序的搜索树：在树中存储一堆（key，prio）对，这样它就是一个关于关键字的搜索树，并根据优先级进行堆排序。人们可以看到这样一棵树有一个独特的形状（它并不总是完全堆积在左边）。使用随机优先级，它可以为您提供预期的O（log n）搜索时间，IIRC。一个小生境是具有O（1）邻居查询的无向平面图的邻接列表。与其说这是一种数据结构，不如说是一种组织现有数据结构的特定方式。这是如何做到的：每个平面图都有一个节点，其阶数最多为6。选择这样一个节点，将其邻居放在其邻居列表中，将其从图中删除，然后递归直到图为空。当给定一对（u，v）时，在v的邻居列表中查找u，在u的邻居列表上查找v。两者的大小都最多为6，因此这是O（1）。
根据上面的算法，如果u和v是邻居，那么v的列表中不会同时有u和v。如果需要，只需将每个节点缺失的邻居添加到该节点的邻居列表中，但要存储快速查找所需的邻居列表的数量。
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。
二进制决策图（我最喜欢的数据结构，擅长表示布尔方程并解决它们。适用于很多事情）堆（一个树，其中节点的父节点总是与节点的子节点保持某种关系，例如，节点的父级总是大于它的每个子节点（最大堆））优先级队列（实际上只有最小堆和最大堆，有助于维护大量元素的顺序，例如，应该首先删除具有最高值的项目）哈希表（具有各种查找策略和桶溢出处理）平衡的二进制搜索树（每种都有自己的优点）RB树（当以有序方式插入、查找、删除和迭代时，总体良好）Avl树（查找速度比RB快，但其他方面与RB非常相似）Splay树（当最近使用的节点可能被重用时，查找速度更快）融合树（利用快速乘法获得更好的查找时间）B+树（用于数据库和文件系统中的索引，当从索引读取/写入索引的延迟很长时非常有效）。空间索引（非常适合查询点/圆/矩形/线/立方体是否彼此接近或包含在其中）BSP树四叉树八叉树范围树许多相似但略有不同的树木，不同的尺寸区间树（很好地找到重叠区间，线性）图邻接列表（基本上是边的列表）邻接矩阵（表示图的有向边的表，每边一个位。对于图遍历非常快速）
这些是我能想到的。维基百科上还有更多关于数据结构的内容
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
