Performance 您应该听说过哪些复杂的数据结构？

这是一个衍生问题，但我想问的是，您至少应该熟悉哪些数据结构才有用。然而，如果没有一些专业知识，这些结构很难实现

我想说，这两者之间的一个很好的界限是一个堆——您应该能够编写一个堆，但这需要一天的时间。编辑：我认为这取决于你在做什么。我认为如果有一个列表，上面有一个短语，总结你为什么要使用它，那将是非常棒的

以下是要开始的列表：

B+树：单键上良好的通用索引结构

K-d树：空间数据

红黑树：自平衡BST；也可以是AVL或八字树

跳过列表：用于随机或（伪）顺序访问的良好混合结构

Trie：线性时间字符串搜索

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这是一个良好的开端；上有一个全面的数据结构列表，其中一些应该检查。但至于你需要哪一个，这取决于你打算去的地区。。。做你正在做的任何事

嵌入式系统的人和网络的人会有非常不同的想法，网络的人会强烈反对商业逻辑的人。弄清楚你想做什么；语言和平台也会影响您所需的列表。

关于：

我会将其添加到列表中。它们在概念上非常简单，但一旦您了解如何实现好的哈希函数和有效的探测方法，它们可能会变得复杂。

引用：

造井 理解，非常优雅，但是 令人遗憾的是，人们对数据的评价很低 具有潜在多个 应用程序（…）

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另请参见：

与您提到的B+树密切相关：。与称为“舞动树”方法的平衡方法一起，它们构成了Reiser4的基础。

，特别是降阶二元决策图（ROBDD）。当有人决定创建自己的过滤系统时，这些系统会被彻底改造（效果很差）。

。我并不认为你“应该”听说过它们，但我相信它们是一个有趣的例子，说明了你可以通过“位技巧”实现什么样的复杂性——即O（logn），指数级地优于二叉树

，一种在预期的恒定时间内解决哈希表冲突的简单而优雅的方法。

（DFA），或，用于表示许多事物，如基本词法、正则表达式、状态转换等。另请参阅相关的，可用于紧凑地存储字典。

及其变体，如，金字塔树。各种M-树变体，如细长树

通常，查询树很容易。也可能有一个简单的批量加载（对于R树，STR通常做得很好）。棘手的部分通常是跨更新维护好的树。

您可以尝试：

• y-快树
• 近似有序集
• 选择堆
• 紧凑阵列
• 整体列表
• 简明清单

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不相交集的复制非常容易实现。这很难分析。