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

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。

其他回答

Bloom过滤器:m位的位数组,最初全部设置为0。

要添加一个项,您可以通过k个哈希函数运行它,该函数将在数组中为您提供k个索引,然后将其设置为1。

要检查集合中是否有项目,请计算k个索引并检查它们是否都设置为1。

当然,这给出了一些误报的概率(根据维基百科,大约是0.61^(m/n),其中n是插入项目的数量)。假阴性是不可能的。

删除项是不可能的,但您可以实现计数布隆过滤器,由整数数组和递增/递减表示。

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。

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。

成对堆是一种堆数据结构,具有相对简单的实现和出色的实际摊余性能。

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。