不包括 叶子节点可以看做是外部节点或是查找失败的节点（但实际上这些节点不存在，指向这些节点的指针为空）
B+树只有【叶子节点】会存储所有列数据信息。 B树【叶子节点】与【非叶子节点】都会存储所有列数据 B+树的【叶子节点】构成了根据关键字(一般是ID主键)的有序链表。而B树叶节点虽然也是有序,但是数据是分散存储在各层的。 B+树查询效率更稳定,如上图:在B+树中无论是查找【ID=29】或者【ID=31】都需要进行...
B+树只有叶子结点存储数据，B树所有节点都会存储数据 B+树的叶子结点通过指针连接起来了，相当于把所有的...
满二叉树:一颗高度为h,并且含有2^h-1个节点的二叉树称为满二叉树,即树的每一层都含有最多的节点。 完全二叉树:设一个高度为h,有n个节点的二叉树,当且仅当其每一个节点都与高度为h的满二叉树中编号为1~n的节点一一对应时,称为完全二叉树。 structTreeNode{intval; TreeNode* left;// left childTreeNo...
(4)由于B+树的所有叶子结点要串成一个单链表,所以当创建出新的叶子结点时,还要多进行一个链接指针的操作,保证所有的叶子结点在一个链表中,B+树中除了包含根节点之外,另外包含的一个data指针就是叶子节点单链表的伪头部节点。 2. 在真正实现代码时,还是老规矩,不要硬刚的写,因为容易漏掉某些特殊情况和细节,一...
因为B树的非叶子节点也存储数据,而B+树只有在叶子节点才存储数据,所以B树因为存放了数据,所以能放指针的地方就变少了,那要保存同样多的数据,就一定要增加树的高度,如果运气好,那么可能在中间的叶子节点就能找到,如果运气不好,那么需要找很多节点才能找到,这个性能是不稳定的。
一个m阶的B+树具有如下几个特征: 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据 都保存在叶子节点。 2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息,及指向含这些元素记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小 ...
B树：有序数组+平衡多叉树；B+树：有序数组链表+平衡多叉树；B+树的关键字全部存放在叶子节点中，非叶子节点用来做索引，而叶子节点中有一个指针指向一下个叶子节点。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能。而正是这个特性决定了B+树更适合用来存储外部数据。引用一段话：走进搜索引擎的作者梁斌老师针对B树...
非叶子节点(比如5,28,65)只是一个key(索引),实际的数据存在叶子节点上(5,8,9)才是真正的数据或指向真实数据的指针。 应用 1、B和B+树主要用在文件系统以及数据库做索引,比如MySQL;(MySQL使用B+树) B/B+树性能分析 n个节点的平衡二叉树的高度为H(即logn),而n个节点的B/B+树的高度为logt((n+1)/...