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

区域四叉树

(引自维基百科)

区域四叉树通过将区域分解为四个相等的象限、子象限等来表示二维空间的分区,每个叶节点包含对应于特定子区域的数据。树中的每个节点要么正好有四个子节点,要么没有子节点(叶节点)。

像这样的四叉树很适合存储空间数据,例如纬度和经度或其他类型的坐标。

这是我在大学里最喜欢的数据结构。对这家伙进行编码并看到它的工作非常酷。如果你正在寻找一个需要思考并且有点偏离常规的项目,我强烈建议你这样做。无论如何,它比通常在数据结构类中分配的标准BST派生工具有趣得多!

事实上,作为奖励,我在这里找到了(弗吉尼亚理工大学的)课堂项目前的演讲笔记(pdf警告)。

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。

Hinze和Paterson的2-3手指树是一种功能强大的数据结构瑞士军刀,具有很好的渐近线,适用于各种操作。虽然复杂,但它们比之前的Kaplan和Tarjan通过递归减速实现的持久列表的命令式结构简单得多。

它们作为一个可链接的deque,O(1)访问任意一端,O(log-min(n,m))追加,并提供O(log-main(n),length-n))索引,直接访问序列的任何部分上的单形前缀和。

实现存在于Haskell、Coq、F#、Scala、Java、C、Clojure、C#和其他语言中。

您可以使用它们来实现优先级搜索队列、区间映射、具有快速头部访问的绳索、映射、集合、可链接序列或几乎任何结构,您可以将其表述为在快速可链接/可索引序列上收集单形结果。

我还有一些幻灯片描述了它们的派生和使用。

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。

Scapegoat树。普通二叉树的一个典型问题是它们变得不平衡(例如,当按升序插入键时)

平衡二叉树(AKA AVL树)在每次插入后都会浪费大量时间进行平衡。

红黑树保持平衡,但每个节点都需要额外的存储空间。

Scapegoat树像红黑树一样保持平衡,但不需要任何额外的存储。他们通过在每次插入后分析树并进行微小调整来实现这一点。看见http://en.wikipedia.org/wiki/Scapegoat_tree.

Van Emde Boas树

我想知道它们为什么很酷会很有用。一般来说,“为什么”这个问题是最重要的;)

我的答案是,他们给你O(log-logn)字典,其中包含{1..n}个键,而与使用的键的数量无关。就像重复减半得到O(log n)一样,重复平方得到O(log-log n),这就是vEB树中发生的情况。