各种各样的树

最近对存储/更新/检索 比较感兴趣，树是传统数据库实现索引的主要方式，所以抽空整理学习一下。

 

最基本的二叉查找树： http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%8C%E5%85%83%E6%90%9C%E5%B0%8B%E6%A8%B9

左右节点，内部节点和叶子节点都会存储数据；实现简单，遍历方便，平均高度是logN，但可能退化成N。

实际情况一般使用BST的变种，比如红黑树，AVL树，他们可以保证logN的高度。STL中set，map等数据结构使用的是就红黑树。

红黑树： http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BA%A2%E9%BB%91%E6%A0%91

 

B树：http://en.wikipedia.org/wiki/B-tree

平衡树，但是每个节点的子节点可能会多于2个，子节点和叶子节点都可能存储数据，多用在文件系统和数据库中；

 

B+树：http://en.wikipedia.org/wiki/B+_tree

B树的变种，只在叶子节点中存储数据。

 

B树和B+树的些微区别

实现树型目录结构文件系统，常采用二叉树，其中每个节点都有父指针，子指针和兄弟指针，其中子指针指向该目录下的第一个子节点，而该子节点的父指针则指向 它的上级目录。目录下各子节点用兄弟指针连接起来。大型文件系统一般采用B+树实现，而不采用B树，这时因为：在B树中，分支节点和叶子节点均保存记录的 关键码和记录的指针；在B+树中，分支节点只保存记录关键码的复制，无记录指针，所有记录都集中在叶节点一层，并且叶节点可以构成一维线性表，便于连续访 问和范围查询。由于在B树的叶子节点中直接就包含记录，导致了叶节点能存放的SearchKey数目减少，同样大的文件相应的需要的节点数目就增多了，树 的高度也较B+树深了很多。对于同样阶的B树和B+树，B+树的树高和平均检索长度均大于B树（因为B+树必须检索到叶节点一层）；但实际检索过程中，最 耗时间的是I/O，也就是访盘次数越少越好。B+树的分支节点无记录指针，同样一个盘块可以存放的关键码数就更多，所以虽然平均检索长度大，但访盘次数反 而少，文件操作的速度也就比B树快。