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

我不确定这个数据结构是否有名字,但是提议的包含在Boost中的tokenmap数据结构有点有趣。这是一个动态调整大小的映射,其中查找不仅是O(1),而且是简单的数组访问。我写了关于这个数据结构的大部分背景材料,其中描述了它如何工作的基本原理。

操作系统使用类似于tokenmap的东西来将文件或资源句柄映射到表示文件或资源的数据结构。

循环或环形缓冲区-用于流式传输等。

二进制决策图是我最喜欢的数据结构之一,或者实际上是降序二进制决策图(ROBDD)。

例如,此类结构可用于:

表示项目集合并对这些集合执行非常快速的逻辑运算。任何布尔表达式,旨在查找表达式的所有解

注意,许多问题可以用布尔表达式表示。例如,suduku的解可以表示为布尔表达式。为该布尔表达式构建BDD将立即生成解决方案。

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。

看看唐纳德·克努思(Donald Knuth)展示的侧面堆。

http://stanford-online.stanford.edu/seminars/knuth/071203-knuth-300.asx