二叉查找树:首先它是一颗二叉树,若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;左、右子树也分别为二叉排序树; 满二叉树:叶节点除外的所有节点均含有两个子树的树被称为满二叉树; 完全二叉树:如果一颗二叉树除去最后一层节点为满二叉树,且最后一层的结点依次从左到右分布 霍夫曼树
1.B+树叶子节点存储的是索引,不包含卫星数据,理论上同样大小的磁盘页可以存储更多的元素。数据量相同的情况下,树的高度更低,磁盘IO的次数更少,效率也就更高。 2.B+树的每次查询都会到叶子结点,查询性能更稳定,而B-树则不然(最好根节点O(1),最差叶子结点O(logn)) B-树和B+树的范围查找 假设查找的元素...
B-Tree 索引是一种自平衡树数据结构,可保持数据排序并允许在对数时间内搜索、顺序访问、插入和删除。B-Tree 索引结构广泛应用于数据库和文件系统中。B-Tree 索引广泛应用于 MySQL、PostgreSQL 等关系数据库中。 B-Tree 索引针对范围查询进行了优化,因为它们可以有效地...
B+Tree叶子节点相连接,对树的遍历就是只需要 一次线性遍历叶子节点 由于叶子节点的数据是顺序排列,方便区间查找 在B+树完成范围查找,排序查找,分组查找,去重查找 比B树效率也比较高 在这里插入图片描述 (2)B+Tree插入流程解析 在这里插入图片描述 总结 B树和B+树的最大区别在于非叶子节点是否存储数据 B+树非叶子...
查找主要分为两类:单值查找与范围查找(range queries)。 以下给出两种操作的伪代码,要理解这个伪代码,首先要理解B+树结点的基本结构。对于某个key, Ki,左右各有一个结点,左节点Pi指向的孩子节点值均小于Ki,右结点Pi+1,指向的孩子结点值>=Ki。 单值查找的伪代码: ...
如下,是在B-树中进行查找的C语言算法描述: // 在m阶B-树T中查找关键字key,返回结果(pt, i, tag)// 若查找成功,则特征值tag=1,在指针pt所指结点中,第i个关键字等于key// 否则特征值tag=0,等于key的关键字应插入到指针pt所指结点中,第i和第i+1个关键字之间ResultSearchBTree(BTreeT,KeyTypekey){/...
在进行插入之前,要确定一下每个结点中关键字个数的范围,如果B-树的阶数为m,则结点中关键字个数的范围为ceil(m/2)-1 ~ m-1个。 对于关键字的插入,需要找到插入位置。在B-树的查找过程中,当遇到空指针时,则证明查找不成功,同时也找到了插入位置,即根据空指针可以确定在最底层非叶结点中的插入位置,为了方便...
B+树的范围查找过程 自顶向下,查找到范围的下限(3) 通过链表指针,遍历到元素6,8 通过链表指针,遍历到元素9,11,遍历结束 综合来说 B+树的优势: 1.单一节点存储更多的元素,使得查询的IO次数更少。 2.所有查询都要查找到叶子节点,查询性能稳定。
1) B树的阶:节点的最多子节点个数。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 ...