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
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）。
其他回答
空间索引，特别是R-树和KD树，有效地存储空间数据。它们适用于地理地图坐标数据和VLSI位置和路线算法，有时也适用于最近邻搜索。
位阵列紧凑地存储单个位，并允许快速位操作。
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。
二进制决策图（我最喜欢的数据结构，擅长表示布尔方程并解决它们。适用于很多事情）堆（一个树，其中节点的父节点总是与节点的子节点保持某种关系，例如，节点的父级总是大于它的每个子节点（最大堆））优先级队列（实际上只有最小堆和最大堆，有助于维护大量元素的顺序，例如，应该首先删除具有最高值的项目）哈希表（具有各种查找策略和桶溢出处理）平衡的二进制搜索树（每种都有自己的优点）RB树（当以有序方式插入、查找、删除和迭代时，总体良好）Avl树（查找速度比RB快，但其他方面与RB非常相似）Splay树（当最近使用的节点可能被重用时，查找速度更快）融合树（利用快速乘法获得更好的查找时间）B+树（用于数据库和文件系统中的索引，当从索引读取/写入索引的延迟很长时非常有效）。空间索引（非常适合查询点/圆/矩形/线/立方体是否彼此接近或包含在其中）BSP树四叉树八叉树范围树许多相似但略有不同的树木，不同的尺寸区间树（很好地找到重叠区间，线性）图邻接列表（基本上是边的列表）邻接矩阵（表示图的有向边的表，每边一个位。对于图遍历非常快速）
这些是我能想到的。维基百科上还有更多关于数据结构的内容
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。
