B-Tree以及创建过程演示

B树(B-Tree)和B+树(B+ Tree) define MAX_KEYS 3 // B+树的阶数(最多关键字数,注意这里不包括分裂后多出的一个关键字位置)// 假设数据记录是一个整数int n;// 当前节点关键字数bool leaf;// 标记是否为叶子节点// +1是为了在分裂时临时存储中间关键字union {struct {// 指向下一个叶子节点的指针} leaf;struct {// 指向子节点的指针数组} internal;// 指向父节点的指针(用于插入和删除时的回溯)BPlus root。 阅读详情
AI摘要

本文详细阐述了B树的基本概念,包括其平衡性和阶数特性。通过实例演示了如何构建一颗5阶B树,展示了在不同节点状态下的插入规则及分裂操作。适合于初学者理解和掌握B树的数据结构。

B-Tree简述

一颗m阶B树(Balanced Tree Of Order m)是一颗平衡的m路搜索树

如图所示的是阶数为5的B数,一个节点可以存放4个关键字,一个结点至多有5个引用,0012,0030,0051.0075是根结点的4个关键字并且含有5个地址引用

B-Tree性质

  • 叶节点具有相同的深度,叶结点的指针为空
  • 结点中的数据从左到右递增
  • 当B-Tree作为索引元素时,所有的索引元素不可以重复

B树的创建过程

首先定义一个5阶的B树(平衡5路查找树),现在我们要把4、9、32、12、24、30、51、29、69、31、90、70、75、79、、80、85、91、 这些数字构建出一个5阶树出来;

1.插入4.9.32.12

2.插入24

3.插入30

4.插入51

5.插入29

6.插入69,31

7.插入90

8.插入70,75,79

9.插入80,85,91

总结规律:当插入一个元素的时候,因为B-Tree也属于查找树的一种即左边元素大于右边元素,以5阶B-Tree为例,当元素≤4个的时候,按照从左到右依次按照大小进行排序,当插入的当前结点的元素大于B-Tree的阶数时,本例中,当元素=0时,创建新结点并将元素放入,插入元素结束;当元素<4且>0时,直接按照顺序插入元素即可,插入元素结束,当元素=4时,将插入的元素按照顺序放入结点中,然后从中选择一个数作为当前结点的父结点(选择结点的规则是 (n+1)/2 取整),本例为(5+1)/2=3即选取第三个元素,放入父结点中,若没有父结点则创建一个父结点,则插入结束;若父结点元素小于4,则直接按顺序插入元素即可,插入结束;与若父结点的元素=4,则再重复进行上述裂变操作直至插入结束为止。

数据结构动态演示网站:Data Structure Visualization

MySQL B+树 BTree原理、增删改(详细) 适用场景:内存数据的索引,但不适合磁盘数据的索引,可以认为。而分叉为 410,则百万数据树高约为3,仅。3. 兄第节点没富余,当前结点和兄弟结点及父结点合并成一个新的结点。适用场景:适用于等值查询的场景,内存数据的索引。的行放在同一页中(每页就是树上一个节点),能进一步减少 I/O。),向兄弟结点借一个记录,同时替换父节点,例如删除。兄弟节点合并成一个新的叶子结点,并删除父结点中的。在每个节点上,无论叶子还是非叶子节点,而。,每个叶子节点到根节点距离都相同,兄弟节点也不富余,合并兄弟叶子节点。 阅读详情

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