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
Splay Trees很酷。它们以将最常查询的元素移到更靠近根的方式重新排序。
其他回答
Kd-Trees是实时光线跟踪中使用的空间数据结构，它的缺点是需要裁剪与不同空间交叉的三角形。一般来说，BVH更快，因为它们更轻。MX-CIF四叉树，通过将规则四叉树与四叉树边缘的二叉树组合，存储边界框而不是任意点集。HAMT，由于所涉及的常数，访问时间通常超过O（1）个哈希图的分层哈希图。反向索引，在搜索引擎界非常有名，因为它用于快速检索与不同搜索词相关的文档。
大多数（如果不是全部）记录在NIST算法和数据结构词典中
DAWG是一种特殊的Trie，其中类似的子树被压缩为单亲。我扩展了修改后的DAWG，并提出了一个漂亮的数据结构ASSDAWG（Anagram Search Sorted DAWG）。这种工作方式是，每当将字符串插入DAWG时，首先对其进行桶排序，然后插入，叶节点保存一个额外的数字，指示如果我们从根到达该叶节点，哪些排列是有效的。这有两大优点：
由于我在插入之前对字符串进行排序，并且DAWG自然会折叠类似的子树，所以我得到了高级别的压缩（例如，“吃”、“吃”和“茶”都变成了一条路径a-e-t，在叶节点处有一个数字列表，指示a-e-t的哪些排列是有效的）。搜索给定字符串的变位现在是非常快速和简单的，因为从根到叶的路径使用排列数保存了叶节点处该路径的所有有效变位。
直角三角形网络（RTIN）
非常简单的自适应细分网格的方法。拆分和合并操作只需要几行代码。
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。
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）。
