B树、B-树、B+树、B*树简要分析

本文详细介绍了BST树、B树、B+树与B*树的基本概念、特点、区别及在不同场景下的应用。包括它们在搜索性能、空间使用率和维护效率方面的比较,以及如何通过平衡算法优化BST树结构。同时,阐述了B+树和B*树在B树基础上的改进,特别是它们在文件索引系统中的优势。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原文地址
BST树

   即二叉搜索树:

   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;

   3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树;

二叉搜索树

BST树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中;否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子;如果比结点关键字大,就进入右儿子;如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字;
如果BST树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么BST树的搜索性能逼近二分查找;但它比连续内存空间的二分查找的优点是,改变B树结构(插入与删除结点)不需要移动大段的内存数据,甚至通常是常数开销;
如:

B树
但B树在经过多次插入与删除后,有可能导致不同的结构:
这里写图片描述

右边也是一个BST树,但它的搜索性能已经是线性的了;同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引;所以,使用BST树还要考虑尽可能让BST树保持左图的结构,和避免右图的结构,也就是所谓的“平衡”问题;

实际使用的BST树都是在原BST树的基础上加上平衡算法,就是BBST即“平衡二叉树”;如何保持BST树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键;平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略;

B-树,又叫B树,B_树

 是一种多路搜索树(并不是二叉的):

   1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子;且M>2;

   2.根结点的儿子数为[2, M];

   3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M];

   4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字;(至少2个关键字)

   5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1;

   6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1];且K[i] < K[i+1];

   7.非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树;
    8.所有叶子结点位于同一层;    

这里写图片描述
B-树的特性:

   1.关键字集合分布在整颗树中;

   2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中;

   3.搜索有可能在非叶子结点结束;

   4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找;

   5.自动层次控制;

   由于限制了除根结点以外的非叶子结点,至少含有M/2个儿子,确保了结点的至少利用率,其最底搜索性能为:

这里写图片描述

B+树
B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树:

   1.其定义基本与B-树同,除了:

   2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同;

   3.非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树(B-树是开区间);

   5.为所有叶子结点增加一个链指针;

   6.所有关键字都在叶子结点出现;

   如:(M=3)

这里写图片描述

B+的搜索与B-树也基本相同,区别是B+树只有达到叶子结点才命中(B-树可以在非叶子结点命中),其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找;

   B+的特性:

   1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的;

   2.不可能在非叶子结点命中;

   3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引),叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层;

   4.更适合文件索引系统;

B*树

   是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针;

这里写图片描述

B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M,即块的最低使用率为2/3(代替B+树的1/2);

数据复制到新结点,最后在父结点中增加新结点的指针;B+树的分裂只影响原结点
和父结点,而不会影响兄弟结点,所以它不需要指向兄弟的指针;

兄弟结点的关键字(因为兄弟结点的关键字范围改变了);如果兄弟也满了,则在原结点与兄弟结点之间增加新结点,并各复制1/3的数据到新结点,最后在父结点增加新结点的指针;
所以,B*树分配新结点的概率比B+树要低,空间使用率更高;

小结

   B树:二叉树,每个结点只存储一个关键字,等于则命中,小于走左结点,大于走右结点;

   B-树:多路搜索树,每个结点存储M/2到M个关键字,非叶子结点存储指向关键字范围的子结点;

   所有关键字在整颗树中出现,且只出现一次,非叶子结点可以命中;

   B+树:在B-树基础上,为叶子结点增加链表指针,所有关键字都在叶子结点中出现,非叶子结点作为叶子结点的索引;B+树总是到叶子结点才命中;

   B*树:在B+树基础上,为非叶子结点也增加链表指针,将结点的最低利用率从1/2提高到2/3;
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值