B树,B+树和红黑树

最新推荐文章于 2025-10-11 13:54:32 发布
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#B+树 #B树

B树和B+树较为相似,B+树属于B树的变种,关于请阅读:简单解析B树(B-tree)与B+树

对于红黑树,更为复杂,实在看不懂记不住,知道数据不只存放在叶子节点,通过左旋右旋来达到自平衡;有兴趣的可以访问:红黑树简介

算了,看到腾讯实习面经都有问到,还是简单总结一下:

（1）每个结点要么是红的要么是黑的。

（2）根结点是黑的。 

（3）每个叶结点（叶结点即指树尾端NIL指针或NULL结点）都是黑的。 

（4）如果一个结点是红的，那么它的两个儿子都是黑的。 

（5）对于任意结点而言，其到叶结点树尾端NIL指针的每条路径都包含相同数目的黑结点。

自平衡实现方式:通过对节点的重新着色以及左旋或右旋(真不会了...告辞)

数据结构：红黑树、B+树、B-树
天涯雨的博客
05-14 1748
数据结构：红黑树；B树；B+树
B树、B-树、B+树、红黑树的关系
Michelle
07-15 867
B树 B-tree树即B树，B即Balanced，平衡的意思。因为B树的原英文名称为B-tree，而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树，其实，这是个非常不好的直译，很容易让人产生误解。如人们可能会以为B-树是一种树，而B树又是另一种树。而事实上是，B-tree就是指的B树。特此说明。 先介绍下二叉搜索树 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）； 2.所有结点存储一个关键字；...
b树，b+树，红黑树
最新发布
qq_41882808的博客
10-11 1018
*查询：**时间复杂度都是O（logN），红黑树小于AVL树（因为AVL树高度差不超过1，红黑树不超过两倍，即AVL树平衡要求更严格，所以红黑树查询效率更慢）MyISAM 引擎的索引与 InnoDB 有本质区别：数据和索引完全分离存储 （数据存在.MYD文件，索引存在.MYI文件），且无论主键索引还是二级索引，红黑树是一个二叉搜索树，它和AVL树一样，都是对二叉搜索树进行了平衡，只是平衡的策略不同。访问节点在硬盘上进行，节点内查找在内存上进行，树高就是读取硬盘的次数。（偏移量），而非完整数据或主键值。
红 - 黑树和 B+树？
百态老人的博客
11-13 1132
红黑树是一种自平衡二叉查找树，由 Rudolf Bayer 发明，在 1978 年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 改称为“红黑树”。它的特点包括每个节点非红即黑；根节点是黑色；每个叶子节点都是黑色的空节点；如果一个节点是红色的，那么它的两个子节点都是黑色；从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。在 Java 集合框架中，很多部分如 HashMap、TreeMap、TreeSet 等都有红黑树的应用。
B树、B-树、B+树与红黑树
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wwhhff11
03-21 2万+
参考二叉查找树（BST）：二叉排序树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： （1）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； （2）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； （3）左、右子树也分别为二叉排序树； （4）没有键值相等的节点（因此，插入的时候一定是叶子节点）。插入有序节点，退化成单支树 1.查找效率最好O(logn)，最坏O(n)
B树和红黑树
Eriksen的博客
11-29 778
给定一个假想出来的节点都是黑色节点 这是为了让这棵树变成真二叉树 即是要么度为0 要么度为2 懵逼了。。。。。。。。 先学B树： 解释一下：为什么说它拥有二叉搜索树的一些性质？ 看3阶B树： 比23小的都在左边 处于比23大但比30小的在中间 比30大的在右边 还有一点： 这个m的意思就是这个树的节点最多拥有m个子节点 向上取整和向下取整的符号： 1.这是向上取整 2.这是向下取整 数据库中的B树：一般是200到300阶左右 把二叉搜......
Java基础：B树、B+树和红黑树的数据结构，三者区别
qq_42631788的博客
06-16 1979
B树和B+树适用于磁盘存储，因为它们减少了磁盘I/O次数。红黑树适用于内存中的动态数据结构操作。B+树特别适合范围查询和顺序访问，而红黑树则在保持平衡的同时提供了高效的插入和删除操作。
B树、B-树、B+树、B树++、R-tree总结
09-20
B树、B-树、B+树以及B树++和R树是数据库和文件系统中常用的高效数据结构，它们主要用于实现磁盘或其他外部存储的查找。这些数据结构的设计目标是减少磁盘I/O操作，提高数据访问速度，因为磁盘读写速度远慢于内存。 ...
B树（B-树）与B+树与红黑树
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B树是为实现高效的磁盘存取而设计的多叉平衡搜索树。这个概念在文件系统，数据库系统中非常重要。当然，有关于B树的产生，发展，结构等等方面的介绍已经非常详细，所以本文只是介绍有关于B树和B+树最核心的知识点，也算是我本人的学习笔记。至于详细的资料，因为毕竟有着太多，所以不再赘述。可以向大家推荐一篇博客：从B树、B+树、B*树谈到R 树，这篇文章中，作者对于B树系列数据结构的讲解非常详细，我的这篇博客，...
精选资源
二叉树、B树、B+树、红黑树
02-26
### 二叉树、B树、B+树、红黑树 #### 一、二叉树 二叉树是一种常见的树形数据结构，在计算机科学中应用...综上所述，二叉树、B树、B+树和红黑树各有其适用场景和独特优势。选择哪种数据结构取决于具体的应用需求。
数据结构分析：红黑树、B+树
u011385940的专栏
08-16 4670
数据结构分析：红黑树、B+树 前言 常见的数据结构大概分为以下8种，作为一个开发人员，数据结构是内功之一。 本文参考了网络上相关知识，加之自己的理解。简单说明红黑树、B+树的特性。 1. 二叉搜索树(Binary Search Tree，简称BST) 介绍红黑树之前先介绍下二叉搜索树的特点： 左子树不为空，则左子树上结点值小于根结点 右子树不为空，则右子树上结点值大于根结点 子树同样也要遵循以上两点 极端情况会退化成链表；时间复杂度就是树的深度O(n)。 .
B树 B+树 红黑树
an2866的博客
01-18 585
B-Tree（B树） 具体讲解之前，有一点，再次强调下：B-树，即为B树。因为B树的原英文名称为B-tree，而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树，其实，这是个非常不好的直译，很容易让人产生误解。如人们可能会以为B-树是一种树，而B树又是一种树。而事实上是，B-tree就是指的B树。特此说明。 m阶B树的M阶指的是所有结点中的子结点个数的最大值。 一个m阶B树是一棵空树，或者是...
数据库应用——MySQL索引的本质笔记
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B树，B+树和红黑树
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B树、B+树、红黑树
qq_45221509的博客
03-28 150
个人笔记，有一些是在网上摘抄的，很久了，忘了链接了，有版权问题请联系我，会尽快做出调整。
Java提高篇-----TreeMap
Dk先生的专栏
05-23 589
TreeMap的实现是红黑树算法的实现，所以要了解TreeMap就必须对红黑树有一定的了解,其实这篇博文的名字叫做：根据红黑树的算法来分析TreeMap的实现，但是为了与Java提高篇系列博文保持一致还是叫做TreeMap比较好。通过这篇博文你可以获得如下知识点：        1、红黑树的基本概念。        2、红黑树增加节点、删除节点的实现过程。        3、红黑
数据结构与算法之美——红黑树、B树以及B+树及应用
qq_62767608的博客
03-28 4596
平衡二叉树的严格定义：二叉树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于1。平衡二叉查找树中“平衡”的意思，其实就是让整棵树左右看起来比较“对称”、比较“平衡”，不要出现左子树很高、右子树很矮的情况。这样就能让整棵树的高度相对来说低一些，相应的插入、删除、查找等操作的效率高一些。
红黑树和B+树
05-29
### 红黑树与B+树的特点及适用场景 #### 红黑树的特点 红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，其结构通过颜色规则和旋转操作来保持平衡。它确保树的高度始终保持在对数级别，从而提供较快的查找、插入和删除操作[^1]。红黑树的节点包含键值对以及指向左右子节点的指针。这种结构使得红黑树在内存中的查询性能较好，适用于需要快速查找的数据结构[^5]。 #### B+树的特点 B+树是一种多路平衡树，其设计目标是优化磁盘I/O操作。在B+树中，所有数据都存储在叶子节点中，而非叶子节点仅存储索引信息。此外，叶子节点之间形成一个有序链表，便于范围查询和顺序遍历[^3]。B+树通过多叉结构显著降低树高，例如在处理1亿条数据时，红黑树的高度约为30层，而B+树仅需3-4层，这极大地减少了磁盘访问次数。 #### 红黑树与B+树的关键区别 - **树高与I/O优化**：B+树通过多叉结构显著降低树高，减少磁盘访问次数，而红黑树更适合内存中的快速查找操作。 - **范围查询支持**：B+树的叶子节点链表结构使其能够高效地进行范围查询，而红黑树需要逐层回溯以完成类似操作。 - **数据存储位置**：B+树将数据集中在叶子节点，非叶子节点仅存储索引信息；相比之下，红黑树的每个节点都可以存储实际数据[^4]。 #### 红黑树的应用场景 红黑树常用于内存数据结构，例如C++ STL中的`std::map`和`std::set`实现。由于其高效的插入、删除和查找性能，红黑树适合于频繁进行动态操作的场景[^5]。 #### B+树的应用场景 B+树广泛应用于数据库索引的实现、文件系统以及其他需要高效范围查询的场景。例如，在关系型数据库中，B+树被用来构建主键索引和二级索引，以便快速定位记录并支持复杂的查询操作[^5]。 ```python # 示例代码：基于红黑树的字典实现（伪代码） class RedBlackTree: def __init__(self): self.root = None def insert(self, key, value): # 插入逻辑 pass def search(self, key): # 查找逻辑 pass # 示例代码：基于B+树的索引实现（伪代码） class BPlusTree: def __init__(self, order): self.root = BPlusTreeNode(order) def insert(self, key, value): # 插入逻辑 pass def range_query(self, start, end): # 范围查询逻辑 pass ```
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