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

不连续集合森林允许快速的成员查询和联合操作,并且最著名的是在Kruskal的最小生成树算法中使用。

真正酷的是,这两种操作都按阿克曼函数的倒数比例摊销了运行时间,这使其成为“最快”的非恒定时间数据结构。

其他回答

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
}

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。

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。

嵌套集用于表示关系数据库中的树并对其运行查询。例如,ActiveRecord(RubyonRails的默认ORM)附带了一个非常简单的嵌套集插件,这使得使用树变得微不足道。

Zippers——数据结构的衍生物,可以修改结构,使其具有“光标”的自然概念——当前位置。这些非常有用,因为它们保证了标记不会超出范围——例如在xmonad窗口管理器中使用,以跟踪哪个窗口已聚焦。

令人惊讶的是,您可以通过将微积分技术应用于原始数据结构的类型来派生它们!