b+树

最新推荐文章于 2025-08-30 14:18:05 发布
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本文详细解读了优快云上一篇技术文章的核心内容，包括其关键信息和技术要点，帮助读者更好地理解和掌握相关技术。
http://blog.youkuaiyun.com/jesseshen/article/details/6643747
B树和B+树详解
一席之地
07-22 5万+
Mysql调优之B树和B+ 树详解
B树、B+树
oxygen3000的博客
09-26 1233
B树和B+树都是，它们在数据库和文件系统中广泛使用，用于存储和检索数据。B是指balance，也就是平衡的意思。那这俩与平衡二叉树有啥区别？首先要知道AVL树与B树、B+树他们都是自平衡搜索树。分裂节点和合并节点其实很容易发现，如果在数据库逻辑里面，大量的节点如果用AVL树存储，树的整体高度就会超级高，而B树、B+树是矮胖结构，键越多越胖。所以B树、B+树非常适合用于数据库索引和文件系统的目录结构，因为它们可以。
B树与B+树全面解析
05-19 1385
在数据存储与检索的领域中，B 树和 B + 树凭借出色的性能表现，成为数据库索引、文件系统等场景的核心数据结构。它们通过独特的多叉树结构和节点设计，有效减少了磁盘 I/O 操作次数，极大提升了数据查询效率。本文将深入剖析 B 树和 B + 树的结构特点、操作原理、性能差异及实际应用场景，结合丰富的图示与代码示例，帮助读者全面掌握这两种重要的数据结构。
B+树详细解析
DougLiang的博客
09-02 2491
B+树是一种平衡多路查找树。
MySQL索引底层：B+树详解
2403_88533107的博客
02-17 1993
5.最后插入28，发现当前节点关键字也是不小于阶数4了，于是分裂，于是分裂， 第 ⌈4/2⌉=2个，也就是36上移到父节点，因父子节点只有2个关键值，还是小于4的，所以不用继续分裂，插入完成。因为B+树叶子存的是数据，内部节点存的是键值+指针。如果删除20，因为关键字个数为3 > ⌈5/2⌉-1=2，并且20是当前节点的边界值，且存在父子节点中，所以删除后，其父子节点也要响应调整。第二步访问节点(28,32)，找到32，于是开始遍历链表，把[32,40]区间值找出来，这也是B+树比B-树高效的地方。
B树与B+树的原理&区别&应用
2401_84926677的博客
08-30 1702
摘要： B树与B+树是多路平衡数据结构，用于优化磁盘与内存数据管理。B树所有节点均可存储数据，查询路径不稳定但适合随机访问；B+树仅叶子节点存数据，非叶节点为索引，且叶子节点通过链表连接，显著提升范围查询和磁盘IO效率（如MySQL索引）。核心差异包括数据存储位置、查询路径、空间利用率和适用场景：B树适合内存操作（如Java红黑树），B+树专为磁盘设计（如数据库索引）。MySQL的InnoDB采用聚簇索引（主键与数据绑定）和辅助索引（需回表），依托B+树的特性实现高效查询与范围扫描。
【MySQL】索引(B+树详解)
C语言 / JavaSE / 数据结构 / MySQL / JavaEE / 测试理论和实践 / 校招算法
05-31 3504
本文从索引的底层 B+树的数据构 设计出发，详细讲解了 MySQL 是如何通过索引 大幅降低查询时硬盘I/O的 原理设计实现
B+树的生成过程 怎么去看懂B+树
qq_66627105的博客
12-31 1727
内部节点并不存储真正的信息，而是保存其叶子节点的最小值作为索引。每次插入删除都进行更新(此时用到parent指针)，保持最新状态。B+ 树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值B+只在底层树储存数据，上层就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数又会再次减少，数据查询的效率也会更快。
数据结构之B树与B+树
申徒嘉的专栏
07-30 1788
B树的每个节点可以包含多个键和子节点，从而减少了树的高度，提高了操作效率。度数：B+树的度数（或称为最小度数）是一个重要参数，表示每个节点至少包含的子节点数。叶子节点：所有的键和值都存储在叶子节点中，叶子节点通过指针相互连接，形成一个链表。节点：B+树的每个节点可以包含多个键和子节点。键的数量：每个内部节点包含的键的数量在t-1到2t-1之间。子节点的数量：每个内部节点包含的子节点的数量在t到2t之间。子节点的数量：每个内部节点的子节点数量比其键的数量多1。键的排序：每个节点的键按升序排列。
MySQL 索引：索引为什么使用 B+树？（详解B树、B+树）
Atticus的博客
08-12 1745
本文探讨了MySQL选择B+树作为索引结构的原因。首先分析了二叉查找树(BST)可能退化为链表导致查询效率下降的问题，进而引入平衡二叉树(AVL)和红黑树，指出AVL旋转耗时、红黑树虽然性能更优但树高仍然过高的问题。特别针对磁盘存储场景，提出树高过高会导致IO次数增加，影响性能。通过对比哈希索引和二分查找的优缺点，指出二叉查找树在磁盘存储中的局限性，最终说明B+树因其矮胖特性、减少IO次数、支持范围查询等优势，成为数据库索引的理想选择。
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
12-18
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
12-18
STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
安卓应用源码Android闹钟源码
12-18
安卓应用源码Android 闹钟源码
转子轴承系统振动分析.zip
最新发布
12-18
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
带频率稀疏学习的轴承故障诊断”.zip
12-18
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
经历BAT面试后总结的【高级Java后台开发面试指南】，纯净干货无废话，针对高频面试点
12-18
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题，每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点，一定要准备好以下套路： 个人介绍，需要准备一个1分钟的介绍，包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟，张口就来 抽象概念，当面试官问你是如何理解多线程的时候，你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化，至少与知识点的比例是五五开，所以必须针对简历中的两个以上的项目，形成包括【架构和实现细节】，【正常流程和异常流程的处理】，【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习，面试的时候难免紧张，可能会严重影响发挥，通过平时多找机会参与交流分享，或找人做压力面试来改善 表达练习，表达能力非常影响在面试中的表现，能否简练地将答案告诉面试官，可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对，面试官会针对简历提问，所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
虚拟同步发电机（VSG）惯量阻尼自适应控制仿真模型（simulink仿真实现）
12-18
虚拟同步发电机（VSG）惯量阻尼自适应控制仿真模型（simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了虚拟同步发电机（VSG）惯量阻尼自适应控制的Simulink仿真模型，重点实现并分析了VSG在电力系统中的惯量和阻尼自适应控制策略。通过构建详细的Simulink仿真模型，展示了VSG如何模拟传统同步发电机的动态特性，提升新能源并网系统的稳定性。文中涵盖了控制原理设计、关键参数调节、仿真结果验证等内容，帮助理解VSG在电网频率响应、功率调节和暂态稳定性方面的优势与实现方式。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Simulink仿真经验的电气工程专业学生、研究人员及从事新能源并网技术开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握虚拟同步发电机的基本工作原理及其在微电网和可再生能源并网中的应用；②学习惯量和阻尼自适应控制策略的设计方法；③通过仿真模型深入理解VSG对改善电网稳定性的技术路径，支持科研建模、课程设计或工程项目开发； 阅读建议：建议结合Simulink模型同步操作，仔细分析各控制模块的搭建逻辑与参数设置，重点关注有功-频率、无功-电压控制环的耦合关系及动态响应表现，以加深对VSG控制机制的理解。
B＋树
06-19
与B树相比，B+树具有独特的结构特点，使其更适合某些特定的应用场景。 #### B+树的结构特点 B+树的所有非叶子节点仅包含索引信息，而不存储实际数据[^2]。具体来说： - 每个节点包含多个关键字和指向子节点的指针。...
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