3、2-3树是绝对平衡的二分搜索树(从根节点到任意一个叶子结点所经过的结点一定是相同的),这种性质和在构建2-3树时的方法有关。 图1 为了维护2-3树绝对平衡的性质,在构建树,也就是插入结点时就要符合一定的逻辑。如下: 1、添加结点不能添加到空位置,除非此时整个树为空。 2、如果按照二分搜索树的方式插入...
比如 2-3 树的阶是 3,2-3-4 树的阶是 4尚硅谷 Java 数据结构和算法。 B-树的搜索,从根结点开始,对结点内的关键字(有序)序列进行二分查找,如果命中则结束,否则进入查询关键字所属范围的儿子结点;重复,直到所对应的儿子指针为空,或已经是叶子结点。 关键字集合分布在整颗树中, 即叶子节点和非叶子节点都...
左子树包含的元素小于该元素，右子树包含的元素大于该元素一个 3 结点包含一大一小两个元素和三个孩子（或没有孩子），左子树包含的元素小于较小元素，右子树包含的元素大于较大元素，中间子树包含介于两个元素之间的元素2-3 树中所有的叶子结点都在同一层次上 ...
比如2-3树的阶是3,2-3-4树的阶是4。 2.B树的搜索,从根节点开始,对节点内的关键字有序序列进行二分查找,如果命中则结束,否则进入查询关键字所属范围的儿子节点,重复,直到所对应的儿子节点为空,或已近是叶子节点 3.关键字集合分布在整棵树中,即叶子节点和非叶子节点都存放数据 4.搜索有可能在非叶子节点结...
2-3-4树和2-3树类似,也是一种B树。 B树 注意:B-树,不是B减树,就是B树! B:是Balance平衡的意思,不是Binary。 可以在非叶子节点命中数据。 B树的阶 节点的最多子节点的个数,比如2-3树的阶就是3,2-3-4树的阶就是4。 B+树 所有数据都在叶子节点的链表中,不可能在非叶子节点命中。
从上面的定义可以看出,2-3树其实就是一个 3 阶的B树。 搜索算法 这个与二叉搜索树类似,就是与跟节点的元素判断大小,然后一点一点向下寻找,具体可以参考2-3树的方法。 插入算法: 所有的插入都从叶子节点开始。要插入一个新的元素,首先搜索这棵树找到新元素应该被添加到的叶子节点。将新元素插入到这一节点中的步...
2-3 树的插入实现 ... 2-3 树的删除实现 ... 2-3-4 树 有了2-3 树的讲解,2-3-4 树就很好理解了,它其实就是 2-3 树的概念扩展,包括了 4 节点的使用。 一个4 节点包含小中大三个元素和四个孩子(或没有孩子),一个 4 节点要么没有孩子,要么具有 4 个孩子。
2-3树 2-3树,是最简单的B-树,其中2、3主要体现在每个非叶子节点都有2个或3个子节点,B-树即是平衡树,平衡树是为了解决不平衡树查询效率问题,常见的二叉平衡书有AVL树,它虽然提高了查询效率,但是插入操作效率不高,因为它需要再每次插入节点后维护树的平衡,而为了解决查询效率同时有兼顾插入效率,于是提出了2-...
但是2-3树实现起来过于复杂,所以我们介绍一种2-3树思想的简单实现:红黑树。 二叉树平衡算法二:红黑树 必须学会了AVL树和2-3树,你才能看懂红黑树,否则想都别想。 红黑树的本质:以二叉树的形式,实现2-3树。(即”二维化“的2-3树) 红黑树和左偏红黑树 ...
2-3树和2-3-4树都是B树的特例。结点最大的孩子数目称为B树的阶,因此2-3树是3阶B树,2-3-4树是4阶B树。 B+树是B树的一种变形,二者的差异在于,非叶子节点的节点(就是中间节点)的子树的个数 = 该节点的key的个数,这是因为B+树中的中间节点的key并不用于保存数据,而只用来索引,而叶子节点中包含了全...