B+Tree也是平衡搜索n阶树,它和B-Tree的区别如下: 1. B+Tree的分支结点不存储数据,它只在叶子结点上存储数据;B-Tree任意结点都能存储数据 2. B+Tree的叶子结点形成双向循环链表 好处: 1. 查询耗时更稳定,从更多的实际应用场景+概率学看,大多数情况下都比B-Tree更快 2. B+Tree插入的性能更优异 3. 因为...
B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树。 image.png B-树有如下特点: 1.所有键值分布在整棵树中(索引值和具体data都在每个节点里) 2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中; 3.搜索有可能在非叶子结点结束(最好情况O(1)就能查找到数据); 4.在关键字全集内做一次...
左右子树树高不超过1，和红黑树相比，它是严格的平衡二叉树，平衡条件必须满足（所有节点的左右子树高度...
B树(B-Tree)是一种多路平衡查找树,它的每个节点最多可以存储 m 个关键字(m ≥ 2),并且有 m + 1 个指向子树的指针,每个节点的关键字从小到大排列,且各个关键字之间相互独立,不重复。B 树具有如下特性: 根节点至少有两个子女。 每个中间节点都包含 k-1 个元素和 k 个孩子,其中 m/2 <= k <= m。
不问是不是就问为什么就是在耍流氓。谁说MySQL不用B+树了？InnoDB引擎就是用B+树做索引的。
树(Tree)是一种相当灵活的数据结构(上一节已经详细讲解了基本的数据结构:线性表、栈和队列),你可能接触过二叉树,但是树的使用并不限于此,从简单的使用二叉树进行数据排序,到使用B-树或B+树设计数据库引擎,以及目前热门的人工智能机器学习都使用到树,例如决策树(Decision Tree)和随机森林(Random Forest),而AVL...
②叶子节点是从小到大,从左到右排列。 ③叶子节点之间提供了指针,提高了区间的访问性能。 ④只有叶子节点存放数据,非叶子节点不放数据放键。 ⑤B+ 树中各个页之间是通过双向链表连接的,叶子节点中的数据是通过单向链 6.8:哈希表: 使用他查询最快,但是不支持区间访问 ...
为了将X插入到树T中,可以像查找那样沿着树查找。如果找到X,可以什么也不做或者做一些更新。否则将X插入到遍历的路径上的最后一点上。 4 删除 分3种情况: 节点是一片叶子节点:可以被立即删除; 节点有一个儿子:则该节点可以在其父节点调整指针绕过该节点后被删除; ...
一、mysql B+树中同层的非叶子节点所在的页也使用双向链表连接的原因 这样设计是为了提高查询效率。在查询过程中,当查询到某个非叶子节点时,需要继续向下查找。同一页中的节点被连接起来,可以缩短查找路径,从而提高查询效率。 同时,由于非叶子节点也被存储在数据页中,当需要访问某个叶子节点时,可以通过直接访问该页...
(CNode* pNode); public: // 以下两个变量用于实现双向链表 CLeafNode* m_pPrevNode; // 前一个结点 CLeafNode* m_pNextNode; // 后一个结点 protected: KEY_TYPE m_Datas[MAXNUM_DATA]; // 数据数组 }; /* B+树数据结构 */ class BPlusTree { public: BPlusTree(); virtual ~BPlusTree(); ...