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。
其他回答
我喜欢字符串处理的后缀树和数组，平衡列表的跳过列表，自动平衡树的显示树
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。
张开树怎么样？
此外，Chris Okasaki的纯功能数据结构也在脑海中浮现。
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。
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。
