即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right); 2.所有结点存储一个关键字; 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树; 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中; 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子;如果...
B即Balanced,平衡的意思。因为B树的原英文名称为B-tree,而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树,其实,这是个非常不好的直译,很容易让人产生误解。如人们可能会以为B-树是一种树,而B树又是另一种树。而事实上是,B-tree就是指的B树。特此说明。 先介绍下二叉搜索树 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right...
首先,B-tree树即B树。B即Balanced平衡,因为B树的原英文名称为B-tree,而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树,这是个非常不好的直译,很容易让人产生误解,人们可能会以为B-树和B树是两种树。 1、B树 1.1、B树产生的背景 不管是二叉树、二叉查找树还是平衡二叉树,它们都有诸多限制,比如: 每个结点只能存储一个元素。
但B树在经过多次插入与删除后,有可能导致不同的结构: 右边也是一个B树,但它的搜索性能已经是线性的了;同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引;所以,使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构,和避免右图的结构,也就是所谓的“平衡”问题; 实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉树”...
关键是插入10和17,插入10和17之后,E图2层最右节点会出现4个关键字,导致拆分,进而使根节点有4个关键字,导致根节点也进行拆分,进而形成F图这样的结构。 后面的数就不进行演示了,以此类推了。 4.B树的删除: 对于B-树关键字的删除,需要找到待删除的关键字,在结点中删除关键字的过程也有可能破坏B-树的特性,如...
我们上篇文章已经简单的了解了二叉树的数据结构,而二叉树的数据结构还能在优化,在基于增删改之后,B树会自动动态优化数据结构重新构建节点,并且使查询的速度在二叉树的基础上在提高。 个人理解:上篇文章的最后我们也说过,查询效率是和树的高端成反比的,高度越高,查询速度越慢,而B树是在二叉树只有2个分支子节点上增加...
B树 通常我们所说的 B树 或 B-树,其实指的是一种树,这里我将其称为 B树。 一颗 M 阶的 B树具有以下特点: 1)树的根或者是一片叶子,或者其儿子数在 2 和 M ...
删除操作:与插入操作相反,删除操作则可能需要合并不满足B树定义的子节点,或者将父节点被删除的子节点合并到父节点兄弟节点的子节点中,但此时仍旧需要考虑节点的分裂;R-Tree是B树的扩展,用于解决高维度数据的查询问题(地图查询),R-trees: a dynamic index structure for spatial searching。
B树 即二叉搜索树:1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);2.所有结点存储一个关键字;3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树;如:B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中;否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子...