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。
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哈希表的一个有趣的变体叫做布谷鸟哈希。为了处理哈希冲突，它使用多个哈希函数而不是1。通过从主哈希指定的位置删除旧对象，并将其移动到备用哈希函数指定的位置，可以解决冲突。Cuckoo Hashing允许更有效地使用内存空间，因为您只需要3个哈希函数就可以将负载因子提高91%，而且访问时间也很长。
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成对堆是一种堆数据结构，具有相对简单的实现和出色的实际摊余性能。
根据Bloom Filter提到的，可删除Bloom Filter（DlBF）在某些方面优于基本计数变体。看见http://arxiv.org/abs/1005.0352
当我读到一些与RMQ和LCA相关的算法时，我偶然发现了另一种数据结构笛卡尔树。在笛卡尔树中，两个节点之间的最低共同祖先是它们之间的最小节点。将RMQ问题转换为LCA非常有用。
Van Emde Boas树。我甚至有一个C++实现，最多支持2^20个整数。
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.
