5 weird (but useful) data structures in computer science

B-Baum: Eine Verbesserung des binären Suchbaums, bei dem jeder Knoten mehrere Kinder haben kann. Dies reduziert die Tiefe des Baums und verbessert die Skalierbarkeit für große Datenmengen.
Radix-Baum: Eine Datenstruktur, die effizient Werte mit gemeinsamen Präfixen findet, indem Knoten mit nur einem Kind mit ihrem Elternteil verschmolzen werden.
Seil: Eine Datenstruktur für die Verwaltung von Zeichenketten, die diese in kleinere, handhabbare Segmente unterteilt und diese Segmente mit Knoten verbindet, die auch die Länge jedes Segments angeben.
Bloom-Filter: Eine probabilistische Datenstruktur, die schnell feststellen kann, ob ein Element definitiv nicht in einem Set ist oder möglicherweise in einem Set ist.
Cuckoo-Hashing: Eine Kollisionsauflösungstechnik, bei der jeder Schlüssel in einer Hashtabelle zwei oder mehr mögliche Positionen hat. Wenn ein Platz belegt ist, wird der vorhandene Schlüssel ausgestoßen und an einer alternativen Stelle wieder eingefügt.

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