在程式設計的世界中，資料結構是解決問題的核心工具。除了常見的陣列、鏈結串列與樹狀結構外，還有許多不那麼主流，但在特定情境下非常有用的資料結構。了解這些結構，能讓程式在效能與設計彈性上更勝一籌。
首先是布隆過濾器（Bloom Filter）。它是一種用於檢查元素是否存在於集合中的機率型資料結構，能以極低的記憶體成本快速判斷結果。雖然存在誤判的可能，但在需要大規模查詢且能容忍少量錯誤的情況下非常適合，例如快取驗證或網頁爬蟲去重。
其次是字典樹（Trie）。這種樹狀結構專門用於字串儲存與檢索，能以字元層級節點的方式，讓搜尋速度與資料長度呈線性關係。它在自動完成、拼字檢查與前綴匹配中表現極佳。
再來是跳躍表（Skip List）。它的外觀像多層鏈結串列，透過在不同層級中加入「捷徑」節點，讓搜尋、插入與刪除的時間複雜度接近平衡二元搜尋樹，卻不需要複雜的旋轉或重平衡操作。
還有 LRU 快取（Least Recently Used Cache）。這不是一種純粹的儲存結構，而是一種快取替換策略，常與雜湊表與雙向鏈結串列結合，用來保留最近使用的資料並淘汰最久未使用的項目，適用於記憶體有限的系統中。
最後是 Rope。它是一種將長字串分割成小片段並以平衡樹儲存的結構，非常適合處理大量文字編輯操作，能在插入、刪除與拼接時保持高效能，常見於文字編輯器內部實作中。
總結來說，這些不那麼常見的資料結構各有其專長與適用場景。熟悉並善用它們，不僅能拓寬程式設計的思路，也能在關鍵時刻設計出效能優異、結構優雅的系統。