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
Burrows–Wheeler变换（块排序压缩）
它是压缩的基本算法。假设您想压缩文本文件中的行。你会说，如果你对行进行排序，你就失去了信息。但BWT是这样工作的——它通过对输入进行排序，保持整数索引以恢复原始顺序，从而大大降低了熵。
其他回答
其他人已经提出了Burkhard Keller Trees，但我想我可能会再次提及它们，以便插入我自己的实现
http://well-adjusted.de/mspace.py/index.html
周围有更快的实现（参见ActiveState的Python配方或其他语言的实现），但我认为/希望我的代码有助于理解这些数据结构。
顺便说一句，BK和VP树可用于搜索类似字符串。只要距离函数满足几个条件（正、对称、三角形不等式），就可以对任意对象进行相似性搜索。
远离所有这些图形结构，我只喜欢简单的环形缓冲区。
如果实施得当，您可以在保持性能的同时，甚至可以提高性能，从而大大减少内存占用。
正确的字符串数据结构。几乎每个程序员都满足于一种语言对结构的任何原生支持，而这种支持通常是低效的（尤其是对于构建字符串，你需要一个单独的类或其他东西）。
最糟糕的是将字符串作为C中的字符数组，并依赖NULL字节来确保安全。
看看手指树，特别是如果你是前面提到的纯函数数据结构的粉丝。它们是持久序列的功能表示，支持以摊销的恒定时间访问末端，以及以较小片段的大小按时间对数连接和拆分。
根据原文：
我们的函数2-3指树是Okasaki（1998）介绍的一种通用设计技术的一个实例，称为隐式递归减速。我们已经注意到，这些树是他的隐式deque结构的扩展，用2-3个节点替换对，以提供高效连接和拆分所需的灵活性。
手指树可以用幺半群参数化，使用不同的幺半群将导致树的不同行为。这使手指树可以模拟其他数据结构。
