因此一个3层的B树,阶数为1024,B树的每一层的节点数都是阶数的幂次方 计算总容量 把每一层的节点数相加 即1024^1+1024^2+1024^3 大约是 11亿个节点,假如每个节点放一个元素就是11亿个 所以在10亿个数据中找目标值,常规小于3次磁盘IO即可找到目标值,比平衡二叉树的30次提升了不少 平衡二叉树的高度就等于...
深度为k,且有 2^k -1 个节点的树称为满二叉树 满二叉树定义,每一层上的所有节点都有两个子节点,也即是倒数第二层的所有节点都有两个子节点,那么最后一层的所有节点数一定是倒数第二层的2倍,所以最后一层一个节点都不能缺 完全二叉树 深度为k,有n个节点的二叉树当且仅当每一个节点都与深度为k的满...
B+树全节点遍历更快:B+树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可,,而不需要像B树一样需要对每一层进行遍历,这有利于数据库做全表扫描。 B树相对于B+树的优点是,如果经常访问的数据离根节点很近,而B树的非叶子节点本身存有关键字其数据的地址,所以这种数据检索的时候会要比B+树快。 3、 R-B Tree(红黑树...
若树只有一层:仅有根结点,此根结点也是叶结点,根结点中索引值个数无最少限制。 若树为两层以及以上:最上面那一层为根结点,根结点属于内部结点,根节点中指针最少为2个。 1、叶结点:叶节点在B+树的最底层(所有叶节点都在一层),叶结点中存放索引值、指向记录的指针、指向下一个叶结点的指针。叶结点内的索...
4阶B树允许每个节点最多有3个键值、4个指标。4阶B树又称为2-3-4树。 B树允许多个键值存放在一个节点。其每个节点内的键值是经过排序的,以方便搜寻。如果节点存放的键值数目达到上限,就分裂成两个新节点,并将中间的键值向上插入其父节点(没有达到上限不用分裂)。这种树状结构可保证所有叶节点都处于同一个高度。
每个节点最多只有 m 个子节点。 每个非叶子节点(除了根)具有至少 ⌈m/2⌉ 子节点。 如果根不是叶节点,则根至少有两个子节点。 具有k 个子节点的非叶节点包含 k -1 个键。 所有叶子都出现在同一水平,没有任何信息(高度一致)。 B 树的阶,指的是 B 树中节点的子节点数目的最大值。例如在上图的书中...
我们假设B+树一个节点可以有100个关键字,那么3层的B树可以容纳大概1000000多个关键字(100+101100+101101*100)。而红黑树要存储这么多至少要20层。所以使用B树相对于红黑树和AVL可以减少IO操作 大纲 在了解 B树、B+树、AVL树、红黑树 之前,我们先看一下各种树型结构的大致实际应用场景: ...
1.b+树中,非叶子节点不带有指向具体记录的指针,所以非叶子节点中可以存储更多的索引项, 可以有效降低树的高度,提高搜索的效率 2.B+Tree 中,叶子结点通过指针连接在一起,范围扫描的需求实现起来将非常容易,而 B-Tree,范围扫描则需要不停的在叶子结点和非叶子结点之间移动,效率低。
4.所有的叶子结点都位于同一层。 5.每个节点中的元素从小到大排列,节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。 一个m阶的B+树具有如下几个特征: 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。
❝根结点至少有两个子女；每个非根节点所包含的关键字个数 j 满足：⌈m/2⌉ - 1 <= j <= m - 1.(⌈⌉表示向上取整)有k个关键字(关键字按递增次序排列)的非叶结点恰好有k+1个孩子。所有的叶子结点都位于同一层。❞ 一棵简单的B-树如下：B+ 树简介 B+树是B-树的变体，也是一颗多路搜索...