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
斐波那契堆
它们被用于一些已知的最快算法（渐近）中，用于许多与图相关的问题，例如最短路径问题。Dijkstra的算法在标准二进制堆的O（E log V）时间内运行；使用斐波那契堆将其提高到O（E+V log V），这对于密集图来说是一个巨大的加速。然而，不幸的是，它们有一个很高的恒定因子，往往使它们在实践中不切实际。
其他回答
我真的很喜欢间隔树。它们允许您获取一组时间间隔（即开始/结束时间或其他时间），并查询哪些时间间隔包含给定时间，或哪些时间间隔在给定时间段内“活动”。查询可以在O（log n）中完成，预处理是O（n log n）。
我有时使用反转列表来存储范围，它们通常用于在正则表达式中存储字符类。例如，请参见http://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-cpinv.html
另一个很好的用例是加权随机决策。假设你有一个符号和相关概率的列表，你想根据这些概率随机选择它们
a => 0.1 b => 0.5 c => 0.4
然后，你对所有概率进行一次连续求和：
(0.1, 0.6, 1.0)
这是你的反转列表。生成一个介于0和1之间的随机数，并查找列表中下一个较高条目的索引。你可以用二进制搜索来实现，因为它是排序的。一旦获得了索引，就可以在原始列表中查找符号。
如果有n个符号，则每个随机选择的符号都有O（n）个准备时间，然后是O（log（n））个访问时间，与权重分布无关。
反转列表的一种变体使用负数来指示范围的端点，这使得计算某一点上有多少范围重叠变得容易。看见http://www.perlmonks.org/index.pl?node_id=841368例如。
展开的链接列表是链接列表的变体，它在每个节点中存储多个元素。它可以显著提高缓存性能，同时减少与存储列表元数据（如引用）相关的内存开销。它与B树有关。
record node {
node next // reference to next node in list
int numElements // number of elements in this node, up to maxElements
array elements // an array of numElements elements, with space allocated for maxElements elements
}
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。
Splash桌很棒。它们就像一个普通的哈希表，只是它们保证了恒定的时间查找，并且可以处理90%的利用率而不损失性能。它们是布谷鸟哈希（也是一种很棒的数据结构）的推广。它们看起来确实有专利，但和大多数纯软件专利一样，我不会太担心。
