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

以下是一些:

后缀尝试。适用于几乎所有类型的字符串搜索(http://en.wikipedia.org/wiki/Suffix_trie#Functionality). 另请参见后缀数组;它们没有后缀树那么快,但要小得多。飞溅的树木(如上所述)。它们很酷的原因有三个:它们很小:您只需要像在任何二叉树中那样的左右指针(不需要存储节点颜色或大小信息)它们(相对而言)很容易实施它们为一整套“测量标准”提供了最优的摊余复杂度(log n查找时间是每个人都知道的时间)。看见http://en.wikipedia.org/wiki/Splay_tree#Performance_theorems堆排序的搜索树:在树中存储一堆(key,prio)对,这样它就是一个关于关键字的搜索树,并根据优先级进行堆排序。人们可以看到这样一棵树有一个独特的形状(它并不总是完全堆积在左边)。使用随机优先级,它可以为您提供预期的O(log n)搜索时间,IIRC。一个小生境是具有O(1)邻居查询的无向平面图的邻接列表。与其说这是一种数据结构,不如说是一种组织现有数据结构的特定方式。这是如何做到的:每个平面图都有一个节点,其阶数最多为6。选择这样一个节点,将其邻居放在其邻居列表中,将其从图中删除,然后递归直到图为空。当给定一对(u,v)时,在v的邻居列表中查找u,在u的邻居列表上查找v。两者的大小都最多为6,因此这是O(1)。

根据上面的算法,如果u和v是邻居,那么v的列表中不会同时有u和v。如果需要,只需将每个节点缺失的邻居添加到该节点的邻居列表中,但要存储快速查找所需的邻居列表的数量。

其他回答

循环或环形缓冲区-用于流式传输等。

PATRICIA-检索字母数字编码信息的实用算法,D.R.Morrison(1968)。

PATRICIA树与Trie相关。Tries的问题是,当密钥集稀疏时,即当实际密钥形成潜在密钥集的一个子集时,Trie中的许多(大多数)内部节点只有一个后代,这是非常常见的情况。这导致Trie具有较高的空间复杂性。

http://www.csse.monash.edu.au/~合金/瓷砖AlgdS/树/PATRICIA/

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。

我认为保罗·费拉吉纳和乔凡尼·曼奇尼的FM指数真的很酷。尤其是在生物信息学方面。它本质上是一个压缩的全文索引,利用了后缀数组和参考文本的burrows-wheeler变换的组合。可以在不解压缩整个索引的情况下搜索索引。

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。