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
使用2个堆栈实现的队列非常节省空间（与使用至少有1个额外指针/引用开销的链接列表不同）。
如何使用两个堆栈实现队列？
当排队人数很大时，这对我来说效果很好。如果我在一个指针上节省了8个字节，这意味着拥有百万条目的队列节省了大约8MB的RAM。
其他回答
DAWG是一种特殊的Trie，其中类似的子树被压缩为单亲。我扩展了修改后的DAWG，并提出了一个漂亮的数据结构ASSDAWG（Anagram Search Sorted DAWG）。这种工作方式是，每当将字符串插入DAWG时，首先对其进行桶排序，然后插入，叶节点保存一个额外的数字，指示如果我们从根到达该叶节点，哪些排列是有效的。这有两大优点：
由于我在插入之前对字符串进行排序，并且DAWG自然会折叠类似的子树，所以我得到了高级别的压缩（例如，“吃”、“吃”和“茶”都变成了一条路径a-e-t，在叶节点处有一个数字列表，指示a-e-t的哪些排列是有效的）。搜索给定字符串的变位现在是非常快速和简单的，因为从根到叶的路径使用排列数保存了叶节点处该路径的所有有效变位。
二项式堆有很多有趣的财产，其中最有用的是合并。
当我读到一些与RMQ和LCA相关的算法时，我偶然发现了另一种数据结构笛卡尔树。在笛卡尔树中，两个节点之间的最低共同祖先是它们之间的最小节点。将RMQ问题转换为LCA非常有用。
持久数据结构
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。
