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
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
其他回答
看看手指树，特别是如果你是前面提到的纯函数数据结构的粉丝。它们是持久序列的功能表示，支持以摊销的恒定时间访问末端，以及以较小片段的大小按时间对数连接和拆分。
根据原文：
我们的函数2-3指树是Okasaki（1998）介绍的一种通用设计技术的一个实例，称为隐式递归减速。我们已经注意到，这些树是他的隐式deque结构的扩展，用2-3个节点替换对，以提供高效连接和拆分所需的灵活性。
手指树可以用幺半群参数化，使用不同的幺半群将导致树的不同行为。这使手指树可以模拟其他数据结构。
向左倾斜的红黑树。罗伯特·塞奇威克（Robert Sedgewick）于2008年发表的红黑树的一个显著简化的实现（大约是要实现的代码行的一半）。如果您在红黑树的实现方面遇到过困难，请阅读此变体。
与安德森树非常相似（如果不是完全相同）。
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。
我认为标准数据结构的无锁替代方案，即无锁队列、堆栈和列表被忽略了。随着并发性成为更高的优先级，它们变得越来越重要，并且比使用互斥或锁来处理并发读/写更令人钦佩。
以下是一些链接http://www.cl.cam.ac.uk/research/srg/netos/lock-free/http://www.research.ibm.com/people/m/michael/podc-1996.pdf[PDF链接]http://www.boyet.com/Articles/LockfreeStack.html
迈克·阿克顿（Mike Acton）的博客中有一些关于无锁设计和方法的优秀文章
