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
多边形网格的半边数据结构和翼边。
适用于计算几何算法。
其他回答
其他人已经提出了Burkhard Keller Trees，但我想我可能会再次提及它们，以便插入我自己的实现
http://well-adjusted.de/mspace.py/index.html
周围有更快的实现（参见ActiveState的Python配方或其他语言的实现），但我认为/希望我的代码有助于理解这些数据结构。
顺便说一句，BK和VP树可用于搜索类似字符串。只要距离函数满足几个条件（正、对称、三角形不等式），就可以对任意对象进行相似性搜索。
您可以使用最小堆来在恒定时间内找到最小元素，或者使用最大堆来找到最大元素。但如果你想同时做这两项操作呢？可以使用“最小值-最大值”在恒定时间内执行这两个操作。它通过使用最小-最大排序来工作：在连续树级别之间交替进行最小和最大堆比较。
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.
角落缝合的数据结构。根据总结：
拐角缝合是一种用于表示矩形二维对象。看起来特别适合VLSI交互式编辑系统布局。数据结构有两个重要特征：第一，空白明确表示；第二，矩形区域被缝合在他们的角落像一个拼缝被子。此组织快速算法的结果（线性时间或更好），创建、删除、拉伸和压实。算法如下以简化模型VLSI电路和存储器结构要求如下讨论。测量结果表明拐角缝合要求大约三倍尽可能简单的存储空间代表。
跳过列表非常整洁。
维基百科跳过列表是一种概率数据结构，基于多个并行、排序的链接列表，其效率与二进制搜索树相当（大多数操作的顺序日志n平均时间）。
它们可以作为平衡树的替代（使用概率平衡而不是严格执行平衡）。它们很容易实现，而且比红黑树更快。我认为他们应该在每一个优秀的程序员工具箱中。
如果你想深入了解跳过列表，这里有一个麻省理工学院算法简介讲座视频的链接。
此外，这里还有一个Java小程序，直观地演示了跳过列表。
