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

一个鲜为人知但相当漂亮的数据结构是Fenwick树(有时也称为二进制索引树或BIT)。它存储累积和并支持O(log(n))运算。虽然累积和听起来不太令人兴奋,但它可以用于解决许多需要排序/log(n)数据结构的问题。

IMO的主要卖点是易于实施。在解决算法问题时非常有用,否则将涉及编码红黑/avl树。

其他回答

一个鲜为人知但相当漂亮的数据结构是Fenwick树(有时也称为二进制索引树或BIT)。它存储累积和并支持O(log(n))运算。虽然累积和听起来不太令人兴奋,但它可以用于解决许多需要排序/log(n)数据结构的问题。

IMO的主要卖点是易于实施。在解决算法问题时非常有用,否则将涉及编码红黑/avl树。

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。

绳子:这是一种允许廉价的前缀、子字符串、中间插入和附加的字符串。我真的只使用过一次,但其他结构都不够。常规的字符串和数组前缀对于我们所需要做的事情来说太昂贵了,而且逆转一切都是不可能的。

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.

Fenwick树(或二进制索引树)是一个值得添加的工具。如果您有一个计数器数组,并且需要在查询累积计数时不断更新它们(如PPM压缩),Fenwick树将在O(logn)时间内完成所有操作,并且不需要额外的空间。另请参阅本面漆教程,了解详细介绍。