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
哈希表的一个有趣的变体叫做布谷鸟哈希。为了处理哈希冲突，它使用多个哈希函数而不是1。通过从主哈希指定的位置删除旧对象，并将其移动到备用哈希函数指定的位置，可以解决冲突。Cuckoo Hashing允许更有效地使用内存空间，因为您只需要3个哈希函数就可以将负载因子提高91%，而且访问时间也很长。
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持久数据结构
角落缝合的数据结构。根据总结：
拐角缝合是一种用于表示矩形二维对象。看起来特别适合VLSI交互式编辑系统布局。数据结构有两个重要特征：第一，空白明确表示；第二，矩形区域被缝合在他们的角落像一个拼缝被子。此组织快速算法的结果（线性时间或更好），创建、删除、拉伸和压实。算法如下以简化模型VLSI电路和存储器结构要求如下讨论。测量结果表明拐角缝合要求大约三倍尽可能简单的存储空间代表。
环境跟踪递归结构。
编译器使用递归但不像树的结构。内部作用域有一个指向封闭作用域的指针，因此嵌套是由内向外的。验证变量是否在范围内是从内部范围到封闭范围的递归调用。
public class Env
{
HashMap<String, Object> map;
Env outer;
Env()
{
outer = null;
map = new HashMap();
}
Env(Env o)
{
outer = o;
map = new HashMap();
}
void put(String key, Object value)
{
map.put(key, value);
}
Object get(String key)
{
if (map.containsKey(key))
{
return map.get(key);
}
if (outer != null)
{
return outer.get(key);
}
return null;
}
Env push()
{
return new Env(this);
}
Env pop()
{
return outer;
}
}
我不确定这个结构是否有名字。我称之为一份由内而外的清单。
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。
B*树
这是一种以更昂贵的插入为代价的高效搜索的B树。
