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。
