erlang 数据结构 -- gb_trees

最新推荐文章于 2020-02-17 16:19:00 发布

原创最新推荐文章于 2020-02-17 16:19:00 发布 · 1k 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#erlang #数据结构

erlang 专栏收录该内容

32 篇文章

订阅专栏

本文介绍了Erlang中的gb_trees数据结构，它是一个基于AA树实现的key-value存储，适用于大量有序数据。重点讨论了gb_trees的特性，如使用平衡树确保查找效率，并列举了几个关键函数：balance()用于手动平衡树，iterator/1和next/1提供迭代操作，以及map/2函数。相较于dict，gb_trees提供了有序性优势，适合需要有序且规模较大的场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 今天是gb_trees

1.1 key-value 数据结构
1.2. AA树实现，（AVL, RB-tres, AA 树区别看：地址）
1.3. 定义： {Size， Tree} — Tree:: 有元素为 {Key, Value, Smaller::Tree, Bigger::Tree} 或者空树nil组成
1.4. ==来判断是否相同，也就是说1， 1.0 是一个键值
1.5 用来存储大量数据(有序的)

2. 函数(一些值得注意的函数)

2.1 balance(Tree1) -> Tree2
用来重新平衡树，一般情况下，不需要调用这个函数。除非有很多删除操作，而期间又没有插入操作的时候，可以手动调用，因为delete操作后不会重新平衡树。重新平衡树可以减少查找的时间.

2.2 iterator/1 next/1
迭代操作，官方说这个函数遍历的执行时间略差于gb_trees:to_list 之后遍历的时间, 但是好处在于不需要一下子生成一个长列表
1> G1 = gb_trees:insert(1, a, gb_trees:empty()).
{1,{1,a,nil,nil}}
2> It = gb_trees:iterator(G1).
[{1,a,nil,nil}]
3> {Key, Value, It1} = gb_trees:next(It).
{1,a,[]}
4> gb_trees:next(It1).
none

2.3 map/2
5> gb_trees:to_list(G1).
[{1,a}]
6> F = fun(Key, Value) -> Key end.
#Fun<erl_eval.12.52032458>
7> gb_trees:to_list(gb_trees:map(F, G1)).
[{1,1}]

3. 使用场景

我们知道dict，和gb_trees 都可以用来存储大量的数据，两者的区别？
基本差不多，dict 往往有更好的读取速度，但是两者有不同的接口，比如gb_trees 有取最大值的接口。我觉的最主要的是gb_trees 可以认为是有序的。如果是需要有序的场景，而且数量级较大，那么orddict 不合适， dict也不合适， gb_trees是很好的选择。

参考：http://learnyousomeerlang.com/a-short-visit-to-common-data-structures