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
Splash桌很棒。它们就像一个普通的哈希表，只是它们保证了恒定的时间查找，并且可以处理90%的利用率而不损失性能。它们是布谷鸟哈希（也是一种很棒的数据结构）的推广。它们看起来确实有专利，但和大多数纯软件专利一样，我不会太担心。
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Arne Andersson树是红黑树的一种更简单的替代方案，其中只有正确的链接可以是红色的。这大大简化了维护，同时保持了与红黑树相同的性能。原论文给出了一个很好的简短的插入和删除实现。
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。
使用2个堆栈实现的队列非常节省空间（与使用至少有1个额外指针/引用开销的链接列表不同）。
如何使用两个堆栈实现队列？
当排队人数很大时，这对我来说效果很好。如果我在一个指针上节省了8个字节，这意味着拥有百万条目的队列节省了大约8MB的RAM。
芬威克树。这是一种数据结构，用于计算向量中两个给定的子索引i和j之间的所有元素的总和。简单的解决方案是，从开始时就预先计算总和，不允许更新项目（必须做O（n）工作才能跟上）。
Fenwick Trees允许您在O（logn）中更新和查询，它的工作方式非常简单。芬威克的原始论文对这一点做了很好的解释，可以在这里免费获得：
http://www.cs.ubc.ca/local/reading/proceedings/spe91-95/spe/vol24/issue3/spe884.pdf
它的父亲RQM树也很酷：它允许您保存关于向量的两个索引之间的最小元素的信息，它还可以在O（logn）更新和查询中工作。我喜欢先教RQM，然后教芬威克树。
B*树
这是一种以更昂贵的插入为代价的高效搜索的B树。
