完全二叉树:高度为k的二叉树,其1~h-1层为满结点,且其h层(叶子结点层)的节点从左至右依次排列(最多2^h-1个,最少0个) 满二叉树:除最后一层外,每个结点都有左右子结点的二叉树 平衡二叉树:任一结点的左右子树的高度差绝对值不超过1,且左右子树均为平衡二叉树(防止树退化成链表) 二、B树 B树和二叉树...
二叉树是一棵树,其中每个节点不能有多于两个的儿子。 遍历方法: 先序:节点,左,右 中序:左,节点,右 后序:左,右,节点 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...
二叉树是诸多树状结构的始祖,至于为什么不是三叉树,四叉树,或许是因为计算机只能数到二吧,哈哈,开个玩笑。二叉树很简单,每个 node 最多存在两个 child node,第一个节点称之为 root node。 二叉树具备着一些基本的数学性质,不过很简单,定义从i从 0 开始: 第i层至多有2i个 node; 深度为 i 层二叉树至多有2...
从查找过程中发现,B树的比对次数和磁盘IO的次数与二叉树相差不了多少,所以这样看来并没有什么优势。 但是仔细一看会发现,比对是在内存中完成中,不涉及到磁盘IO,耗时可以忽略不计。另外B树种一个节点中可以存放很多的key(个数由树阶决定)。 相同数量的key在B树中生成的节点要远远少于二叉树中的节点,相差的节点数量...
B树和平衡二叉树稍有不同的是B树属于多叉树又名平衡多路查找树(查找路径不只两个),数据库索引技术里大量使用B树和B+树的数据结构。 2️⃣规则 ①排序方式:所有节点关键字是按递增次序排列,并遵循左小右大原则。 ②子节点数:非叶子节点的子节点数>1,且<=M ,且M>=2,空树除外(注:M阶代表一个树节点...
一、二叉树与B树 1.1 叉树的问题分析 二叉树的操作效率较高,但是也存在问题, 请看下面的二叉树 二叉树需要加载到内存的,如果二叉树的节点少,没有什么问题,但是如果二叉树的节点很多(比如1亿), 就存在如下问题: 问题1:在构建二叉树时,需要多次进行i/o操作(海量数据存在数据库或文件中),节点海量,构建二叉树时...
B树相对于平衡二叉树的不同是,每个节点包含的关键字增多了,特别是在B树应用到数据库中的时候,数据库充分利用了磁盘块的原理(磁盘数据存储是采用块的形式存储的,每个块的大小为4K,每次IO进行数据读取时,同一个磁盘块的数据可以一次性读取出来)把节点大小限制和充分使用在磁盘快大小范围;把树的节点关键字增多后树的...
B 树相对于平衡二叉树的不同是,每个节点包含的关键字增多了,特别是在 B 树应用到数据库中的时候,数据库充分利用了磁盘块的原理(磁盘数据存储是采用块的形式存储的,每个块的大小为 4 K,每次IO进行数据读取时,同一个磁盘块的数据可以一次性读取出来)把节点大小限制和充分使用在磁盘快大小范围;把树的节点关键字增...
完全二叉树:所有叶子结点都在最后一层或倒数第二层,且最后一层的叶子结点在左边连续,倒数第二层的叶子结点在右边连续。和堆联系比较紧密 平衡二叉树:AVL树(区别于AVL算法),是一棵二叉排序树,且具有以下性质:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
B树又名平衡多路查找树(查找路径不只两个),不同于常见的二叉树,它是一种多叉树,我们常见的使用场景一般是在数据库索引技术里,大量使用者B树和B+树的数据结构。 有些教材中,也把B树称为B-树, -只是一个符号,无需太在意命名形式。 B树大多用在磁盘上用于查找磁盘的地址。因为磁盘会有大量的数据,有可能没有...