由于B树的每一个节点都包含key和value,因此我们根据key查找value时,只需要找到key所在的位置,就能找到 value,但B+树只有叶子结点存储数据,索引每一次查找,都必须一次一次,一直找到树的最大深度处,也就是叶 子结点的深度,才能找到value。 B+树在数据库中的应用 在数据库的操作中,查询操作可以说是最频繁的一种操作...
平衡二叉树节点最多有两个子树,而 B 树每个节点可以有多个子树,M 阶 B 树表示该树每个节点最多有 M 个子树 平衡二叉树每个节点只有一个数据和两个指向孩子的指针,而 B 树每个中间节点有 k-1 个关键字(可以理解为数据)和 k 个子树( **k 介于阶数 M 和 M/2 之间,M/2 向上取整) B 树的所有叶子节...
3、非叶子节点的子树指针P[i]指向关键字属于[P[i],P[i+1]]的子树(B-树是开区间的) 4、为所有叶子节点增加一个链指针 5、所有关键字都在叶子节点出现 B+树只有达到叶子节点才命中,也等价于在关键字全集做一次二分查找。 特点: 1、所有关键字都出现在叶子节点的链表中,且来拿表中的关键字恰好是有序的...
非根节点对应子节点个数:┌ m/2 ┐≤ y ≤m ➢ 比如 m = 3,2 ≤ y ≤ 3,因此可以称为(2, 3)树、2-3树 ➢ 比如 m = 4,2 ≤ y ≤ 4,因此可以称为(2 4)树、2-3-4树 ➢ 比如 m = 5,3 ≤ y ≤ 5,因此可以称为(3, 5)树 ➢ 比如 m = 6,3 ≤ y ≤ 6,因此可以称...
B+树的特点如下: -非叶子节点只存储键值信息,数据只存储在叶子节点。 -所有叶子节点通过链表连接在一起,方便范围查询。 -叶子节点之间通过指针相互连接,提高查找效率。 二、B树和B+树的应用场景 1. B树应用场景 -文件系统:B树可用于文件系统的索引结构,方便文件的快速定位和存取。 -数据库:B树可以作为数据库索引...
上面的图片显示了一棵B-树,最底层的叶子结点没有显示。我们对上面提到的5条特点进行逐条解释: 1)结点的分支数等于关键字数+1,最大的分支数就是B-树的阶数,因此m阶的B-树中结点最多有m个分支,所以可以看到,上面的一棵树是一个5-阶B-树。 2)因为上面是一棵5阶B-树,所以非根非叶结点至少要有ceil(5/...
3. B+树 B+树的特点: ① 其定义基本与B-树同,除了: ② 非叶子节点的子树指针与关键字相同; ③ 非叶子节点的子树指针P[i],指向关键字值属于(K[i], K[i-1])的子树(B-树是开区间); ④ 为所有叶子节点增加一个链指针; ⑤ 所有关键字都在叶子结点出现,如:(M=3) ...
各自特点和对比 当谈到二叉树、AVL树、红黑树、B树和B+树时,这些都是常见的搜索树数据结构,它们在不同的应用场景中具有不同的特点。 二叉树: 特点:每个节点最多有两个子节点,左子节点小于父节点,右子节点大于父节点。 优点:简单易懂,易于实现。
B树是一种多路搜索树,其特点是每个节点可以拥有多个子节点,相比于二叉搜索树,B树能够减少树的高度,减少查找所需的IO次数,提高检索效率。 一、B树的基本概念 B树是一种平衡的多路搜索树,其每个节点可以包含多个子节点。B树的定义如下: 1. 根节点至少有两个子节点。 2. 每个非叶子节点有m个子节点,其中m满足:[...