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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斐波那契堆
它们被用于一些已知的最快算法（渐近）中，用于许多与图相关的问题，例如最短路径问题。Dijkstra的算法在标准二进制堆的O（E log V）时间内运行；使用斐波那契堆将其提高到O（E+V log V），这对于密集图来说是一个巨大的加速。然而，不幸的是，它们有一个很高的恒定因子，往往使它们在实践中不切实际。
其他回答
任何有3D渲染经验的人都应该熟悉BSP树。通常，这是一种通过构造3D场景来进行渲染的方法，该方法可以在知道相机坐标和方位的情况下进行管理。
二进制空间分区（BSP）是一种递归细分a的方法通过超平面将空间划分为凸集。该细分产生通过方法表示场景树数据结构的BSP树。换句话说，这是一种方法形状复杂的破碎多边形转化为凸集，或更小多边形完全由非反射角（小于180°). 更一般的描述空间分区，请参见空间分区。最初，提出了这种方法在3D计算机图形方面渲染效率。其他一些应用程序包括执行具有形状的几何操作（构造实体几何），机器人和3D中的碰撞检测计算机游戏和其他计算机涉及处理的应用程序复杂的空间场景。
Burrows–Wheeler变换（块排序压缩）
它是压缩的基本算法。假设您想压缩文本文件中的行。你会说，如果你对行进行排序，你就失去了信息。但BWT是这样工作的——它通过对输入进行排序，保持整数索引以恢复原始顺序，从而大大降低了熵。
增量列表/增量队列在cron或事件模拟器等程序中使用，以确定下一个事件何时应该触发。http://everything2.com/title/delta+列表http://www.cs.iastate.edu/~cs554/lec_notes/delta_clock.pdf
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
