B+树的层级更少:相较于B树B+每个非叶子节点存储的关键字数更多,树的层级更少所以查询数据更快; B+树查询速度更稳定:B+所有关键字数据地址都存在叶子节点上,所以每次查找的次数都相同所以查询速度要比B树更稳定; B+树天然具备排序功能:B+树所有的叶子节点数据构成了一个有序链表,在查询大小区间的数据时候更方便...
B 树是二叉搜索树的一般化,因为 B 树的节点可以有两个以上的子节点。 与其他自平衡二进制搜索树不同,B 树非常适合读取和写入相对较大的数据块(如光盘)的存储系统。它通常用于数据库和文件系统,例如mysql的 InnoDB 引擎使用的数据结构就是 B 树的变形 B+ 树。 B 树是一种平衡的多分树,通常我们说 m 阶的...
注: m:子树的数量(order),d=┌m/2┐,n:键值数据的数量 【示例】 以下示范一个4阶B树的建构过程。 ①假设输入的数据库为{ A, S, E, A, R, C, H, I, N, G, E, X, A, M, P, L, E },加入ASE时因为没有超过上限,所以不用分裂。第二个A加入到{A, E, S}节点后,将会超过2-3-4树...
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...
性质4:有n棵子树的节点恰好有n个关键字(B树是有n-1个关键字才有n个节点) 性质5:所有叶子结点包含全部关键字及指向对应记录的指针,而且叶子结点按关键字大小顺序链接。并将所有叶子结点链接起来。 性质6:所有分支结点(可看成是索引的索引)中仅包含它的各个子结点(即下级索引的索引块)中最大关键字及指向子结点...
此时我们的root结点已经存了5个key了,咱们五阶B树一个结点最多只能存4个key,这个时候和2-3查找树一般,将其转化为一个临时的5-结点,但是对于一棵5阶B树,也可以看作4-5查找树,只能是有小于等于4的key结点构成,不能出现5-结点。此时咱们根据2-3查找树的思想,将其进行分解,如下图所示: 此时将根结点分解为3...
➢ 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,因此可以称为(3, 6)树 ➢ 比如 m = 7,4 ≤ y ≤ 7,因此可以称为(4, 7)树 ...
增删改查操作和二分搜索树类似,但是要多考虑的就是对节点的平衡考虑,如果一串数字的插入顺序为3,4,5。那么这棵树结构就会退化为一个链表。而这时候AVL就会对这个树进行旋转操作来达到平衡,所以,我们就知道旋转的操作会在增加,删除,修改这三个地方进行旋转。旋转操作分为下面四种情况 ...
如图所示,是一棵4阶B+树,每个节点最多四个关键字,叶子节点从左往右,从小到大,通过指针连接是一个双向链表.(即排好序的,我们就可以用二分查找法,速度会很快) 我们再来看B+树的分裂过程 会引发B+树的分裂操作包括插入和删除,引发条件及关键字数超过要求或者为了空间利用率 ...
B 树是一种平衡的多路查找树，2-3 树和 2-3-4 树都是 B 树的特例，结点所拥有的最大孩子树称为 B 树的阶，因此，2-3 树是 3 阶 B 树，2-3-4 树是 4 阶 B 树。一个 m 阶的 B 树具有如下属性：如果根结点不是叶结点，则至少有两颗子树每一个非根的分支结点都有 k-1 个元素和 k 个...