前言:在计算机科学中,B树(英语:B-tree)是一种自平衡的树,能够保持数据有序。这种数据结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除的动作,都在对数时间内完成。B树,概括来说是一个一般化的二叉查找树(bi…
b+树的叶子结点是带有指针的,且叶结点本身按关键字从小到大顺序连接(适用于范围查询) b+树的中间结点不保存数据,所以磁盘页能容纳更多结点元素,更“矮胖” B树插入的两种分裂 b树在插入的过程中,都会自上而下的检查当前节点是否可以分裂,如果关键字满了(k=M-1)则先分裂,再插入。并且插入都会插入到叶子结点中。
树的所有叶结点构成一个有序链表,可以按照关键码排序的次序遍历全部记录。 如下图,是一个B+树: 下图是B+树的插入动画: B和B+树的区别在于,B+树的非叶子结点只包含导航信息,不包含实际的值,所有的叶子结点和相连的节点使用链表相连,便于区间查找和遍历。 B+ 树的优点在于: 由于B+树在内部节点上不包含数据...
磁盘IO的次数由索引树的高度决定,即最坏查找情况下,磁盘IO的次数等于索引树的高度 为了减少磁盘IO的次数,就需要将将原本“瘦高”的树结构变得“矮胖”,这就是B树的特征之一 1.1.1.2*B树的特征* B树是一种多路平衡查找树,它的每一个节点最多包含K个孩子,K被称为B树的阶,K的大小取决于磁盘页的大小 一个m阶...
对于插入操作很简单,只需要记住一个技巧即可:当节点元素数量大于m-1的时候,按中间元素分裂成左右两部分,中间元素分裂到父节点当做索引存储,但是,本身中间元素还是分裂右边这一部分的。 下面以一颗5阶B+树的插入过程为例,5阶B+树的节点最少2个元素,最多4个元素。
B+树是基于B树的一种改进，它的每个节点只存储关键字，而不存储对应的数据指针。这些数据指针被保存在叶子节点中，而非内部节点中。这种设计使得B+树的查询效率更高，因为所有关键字所对应的数据都存储在叶子节点中，而查询的时候只需要遍历叶子节点即可。同时，由于没有数据指针需要更新，B+树的插入和...
2.B树的插入 5阶B树——结点关键字个数┌(m/2)┐- 1 ≤ n ≤ m-1,即:2 ≤ n ≤ 4(此处省略失败结点) 1.在插入key后,若导致原结点关键字树超过上限,则从中间位置(┌(m/2)┐)将其中的关键字分为俩部分,左部分包含的关键字放在原结点中,右部分包含的关键字放到新结点中,中间位置(┌(m/2)┐)...
B+树是一种特殊的树数据结构，广泛应用于数据库和文件系统中。B+树同样具备保持数据稳定有序的特性，但其插入与修改操作的稳定性更高，且在操作过程中能够保持树的平衡。B+树元素自底向上插入，这与二叉树的插入顺序相反。其设计使得所有数据节点都链接在一起，形成一个有序链表，这使得B+树特别适合...
B树的查找、插入等操作对与上一篇中的的2-3树、2-3-4树类似,不再赘述。 3、 B+树 B+树是B树的变形,与B树的区别在于: 有k个子结点的结点必然有k个关键字。 非叶结点仅具有索引作用,跟记录有关的信息均存放在叶结点中。 树的所有叶结点构成一个有序链表,可以按照关键码排序的次序遍历全部记录。
B树的高度也为O(lgn),但可能比一棵红黑树的高度小许多,应为它的分支因子比较大。所以, B树可以在O(logn)时间内,实现各种如插入(insert),删除(delete)等动态集合操作。 在B树中,一个内结点x若含有n[x]个关键字,那么x将含有n[x]+1个子女,例如下图,如含有2个关键字D H的内结点有3个子女,而含有3个关...