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
跳过列表实际上非常棒：http://en.wikipedia.org/wiki/Skip_list
其他回答
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.
尝试，也称为前缀树或临界位树，已经存在了40多年，但仍然相对未知。在“TRASH-一个动态LC trie和哈希数据结构”中描述了一个非常酷的trys用法，它将trie与哈希函数结合在一起。
张开树怎么样？
此外，Chris Okasaki的纯功能数据结构也在脑海中浮现。
增强的哈希算法非常有趣。线性哈希很简单，因为它允许一次在哈希表中拆分一个“桶”，而不是重新哈希整个表。这对于分布式缓存特别有用。然而，对于大多数简单的拆分策略，您最终会快速连续地拆分所有存储桶，并且表的负载系数波动非常严重。
我认为螺旋哈希法也很好。与线性哈希一样，一次拆分一个存储桶，存储桶中的记录只有不到一半被放入同一个新存储桶中。它非常干净和快速。然而，如果每个“桶”都由具有类似规格的机器托管，则效率可能很低。为了充分利用硬件，您需要混合使用功能较弱和功能更强的机器。
任何有3D渲染经验的人都应该熟悉BSP树。通常，这是一种通过构造3D场景来进行渲染的方法，该方法可以在知道相机坐标和方位的情况下进行管理。
二进制空间分区（BSP）是一种递归细分a的方法通过超平面将空间划分为凸集。该细分产生通过方法表示场景树数据结构的BSP树。换句话说，这是一种方法形状复杂的破碎多边形转化为凸集，或更小多边形完全由非反射角（小于180°). 更一般的描述空间分区，请参见空间分区。最初，提出了这种方法在3D计算机图形方面渲染效率。其他一些应用程序包括执行具有形状的几何操作（构造实体几何），机器人和3D中的碰撞检测计算机游戏和其他计算机涉及处理的应用程序复杂的空间场景。
