计算机科学中5种诡异「数据结构」但都超级实用！

不二如是

在程序世界里，数组、链表、哈希表、栈、队列、图与树共同构成了处理数据的“七武器”。

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它们让我们能够以更低的时间成本完成创建、读取、更新与删除。

当算法需要更大规模的数据检索时，仅能左右分支的平衡二叉搜索树虽然平均查找复杂度可以降到O(log n)，一旦退化或遇到海量数据就会导致频繁磁盘寻址。

1970年，Bayer与McCreight在波音实验室发明了B-tree，通过让单个节点容纳多关键字并拥有高扇出子节点，将树高显著压缩；

B+树进一步把真正的数据只放在有序串联的叶节点上，使范围查询与顺序遍历只需顺着叶链就能完成，从而在数据库与文件系统里大幅减少磁盘I/O。

当业务对前缀查找或长文本编辑有极致要求时，常见树结构又显得捉襟见肘。

RadixTree（压缩前缀树）把只有一个子节点的路径合并到父节点，天然适配IP地址与URL这种共享前缀极多的键，使一次匹配只与键长相关而与集合规模无关；

Linux路由表就借此实现了高速前缀转发。编辑器领域则偏爱Rope：

把整串文本切分成固定大小的叶片，再用一棵平衡二叉树记录片段长度。

插入、删除或撤销时，只需局部旋转与重组即可在O(log n)内完成，避免了对百兆级文件的大规模内存复制。

还有一些“概率型”或“伪随机”结构专为过滤与冲突而生。BloomFilter用k个独立哈希函数把元素映射到位图，查询时只要发现某个位为0即可确定元素一定不存在；

代价是当所有对应位都为1时只能回答“也许存在”，产生极低的假阳性但绝无漏判。

若需要在哈希表里彻底消除链表退化风险，可采用CuckooHashing：

为每个键准备两到三个候选槽位，插入冲突时把旧键逐出并重新安置，如同布谷鸟占巢。

最终在负载率合理范围内保证O(1)的最坏情况查找时间，为高速缓存与路由设备提供了确定性性能保证。

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尉尉的可乐

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每天都要快乐

虽然现在我还看不懂，但是我会一直泡在论坛里，直到我能看懂！

某一个“天”

快速收敛

不会不会

不二如是

快速收敛 发表于 2025-8-1 15:31
不会不会

都不会吗

不二如是

每天都要快乐 发表于 2025-8-1 11:41
虽然现在我还看不懂，但是我会一直泡在论坛里，直到我能看懂！

一定可以滴！！

山外风盈袖

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