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

展开的链接列表是链接列表的变体,它在每个节点中存储多个元素。它可以显著提高缓存性能,同时减少与存储列表元数据(如引用)相关的内存开销。它与B树有关。

record node {
    node next       // reference to next node in list
    int numElements // number of elements in this node, up to maxElements
    array elements  // an array of numElements elements, with space allocated for maxElements elements
}

其他回答

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。

我认为当您需要将一堆项目划分为不同的集合和查询成员时,不联合集合非常适合。联合和查找操作的良好实施导致摊余成本实际上是恒定的(如果我正确回忆起我的数据结构类,则与阿克曼南函数相反)。

我很惊讶没有人提到Merkle树(即哈希树)。

在许多情况下(P2P程序、数字签名),当您只有部分文件可用时,您需要验证整个文件的哈希。

区域四叉树

(引自维基百科)

区域四叉树通过将区域分解为四个相等的象限、子象限等来表示二维空间的分区,每个叶节点包含对应于特定子区域的数据。树中的每个节点要么正好有四个子节点,要么没有子节点(叶节点)。

像这样的四叉树很适合存储空间数据,例如纬度和经度或其他类型的坐标。

这是我在大学里最喜欢的数据结构。对这家伙进行编码并看到它的工作非常酷。如果你正在寻找一个需要思考并且有点偏离常规的项目,我强烈建议你这样做。无论如何,它比通常在数据结构类中分配的标准BST派生工具有趣得多!

事实上,作为奖励,我在这里找到了(弗吉尼亚理工大学的)课堂项目前的演讲笔记(pdf警告)。