1.跳跃表
2.FST+FSM
Finite StateTransducers 简称 FST，通常中文译作有穷状态转换器或者有限状态传感器，我更偏向于后者，因为后者更加贴近原意。FST目前在语音识别和自然语言搜索、处理等方向被广泛应用。FST的功能更类似于字典，Lucene4.0在查找Term时使用了FST算法，用来快速定位Term的位置。FST的数据结构可以理解成（key,value）的形式。
有限状态机,也称为FSM(Finite State Machine)，其在任意时刻都处于有限状态集合中的某一状态。当其获得一个输入字符时，将从当前状态转换到另一个状态，或者仍然保持在当前状态。任何一个FSM都可以用状态转换图来描述，图中的节点表示FSM中的一个状态，有向加权边表示输入字符时状态的变化。如果图中不存在与当前状态与输入字符对应的有向边，则FSM将进入“消亡状态(Doom State)”，此后FSM将一直保持“消亡状态”。状态转换图中还有两个特殊状态：状态1称为“起始状态”，表示FSM的初始状态。状态6称为“结束状态”，表示成功识别了所输入的字符序列。在启动一个FSM时，首先必须将FSM置于“起始状态”，然后输入一系列字符，最终，FSM会到达“结束状态”或者“消亡状态”。
3. 双数组TrieTree
4. 优先级队列
5. BitMap
6. 数据压缩
7. B+ tree
8 HASH算法
9. 正排序、列存储
10. 倒排表解析（排序、过滤）
11. ES数据聚合（图）
12. 分布式算法
