最近我遇到了skiplist数据结构。它确实帮助我解决了一个原本难以解决的问题。我一直在努力用平衡二叉树来解决它，但它变得非常复杂，因为树需要始终保持平衡，我想知道不仅存在一个特定的值，而且存在于某个范围内的值。斯基普里斯特帮助我有效地解决了那个问题。

我想知道我还需要了解哪些其他数据结构？我知道-数组、列表、堆栈、队列、链接列表、哈希表、树及其不同的形式，如B-树、trie等。想知道您是否发现一些其他的数据结构/概念在常规的开发周期中很有趣，也很有用。

你没有提到那些非常强大的图表，如果你不知道它们，你应该仔细阅读。查找Dijkstra算法和A*搜索算法，以及一般的深度优先搜索和宽度优先搜索。

您还省略了堆，这些堆通常用作优先级队列的基础结构。二进制堆是最简单的，但也可以查看最小-最大中值堆、二项式堆(快速合并)和斐波那契堆(快速减少键-对某些图算法有用)。

其他有趣的数据结构包括Patricia尝试，这是空间效率的尝试(键入子字符串而不是字符)，伸展树，这是平衡的，可以编程为持久的。另外，签出bloom过滤器，这是一种概率数据结构，允许您确定元素是否是集合的成员。它可以有假阳性，但不能有假阴性，而且空间/时间效率很高。

最后，您可以使用函数路由，研究不可变和持久的数据结构。其中许多只是您已经知道的数据结构的功能版本。如果您对此感兴趣，那么我建议您查看冈崎的纯功能数据结构。

你有"列表"和"链接列表"，你根本不清楚这两者之间有什么区别(如果有的话)。不管怎样，您跳过的一个明显的结构是堆(您可能将其归类为树的类型，但这充其量是不确定的)。最后，树是图的一个子集，所以如果您没有研究图(一般来说)，这可能是一个需要探索的领域。

我会注意到，这些都不是特别"最近"的——它们几十年来都是众所周知的。这些真正的一般结构中的大多数已经被知道了很长一段时间。最近发现的一个更倾向于与更具体的主题领域相关。