二叉查找树、平衡二叉树(AVLTree)和平衡多路查找树(B-Tree),B+树

B+树索引是B+树在数据库中的一种实现,是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引。B+树中的B代表平衡(balance),而不是二叉(binary),因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的。在讲B+树之前必须先了解二叉查找树、平衡二叉树(AVLTree)和平衡多路查找树(B-Tree),B+树即由这些树逐步优化而来。

二叉查找树

二叉树具有以下性质:左子树的键值小于根的键值,右子树的键值大于根的键值。 

如下图所示就是一棵二叉查找树, 


对该二叉树的节点进行查找发现深度为1的节点的查找次数为1,深度为2的查找次数为2,深度为n的节点的查找次数为n,因此其平均查找次数为 (1+2+2+3+3+3) / 6 = 2.3次

二叉查找树可以任意地构造,同样是2,3,5,6,7,8这六个数字,也可以按照下图的方式来构造:

但是这棵二叉树的查询效率就低了。因此若想二叉树的查询效率尽可能高,需要这棵二叉树是平衡的,从而引出新的定义——平衡二叉树,或称AVL树。

平衡二叉树(AVL Tree)

平衡二叉树(AVL树)在符合二叉查找树的条件下,还满足任何节点的两个子树的高度最大差为1。下面的两张图片,左边是AVL树,它的任何节点的两个子树的高度差<=1;右边的不是AVL树,其根节点的左子树高度为3,而右子树高度为1; 


如果在AVL树中进行插入或删除节点,可能导致AVL树失去平衡,这种失去平衡的二叉树可以概括为四种姿态:LL(左左)、RR(右右)、LR(左右)、RL(右左)。它们的示意图如下: 


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