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

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

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。

增量列表/增量队列在cron或事件模拟器等程序中使用,以确定下一个事件何时应该触发。http://everything2.com/title/delta+列表http://www.cs.iastate.edu/~cs554/lec_notes/delta_clock.pdf

它非常特定于领域,但半边缘数据结构非常整洁。它提供了一种在多边形网格(面和边)上迭代的方法,这在计算机图形和计算几何中非常有用。

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

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。