B树
即二叉搜索树:
- 所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
- 所有结点存储一个关键字;
- 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;
实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉树”;如何保持B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;
红黑树(平衡二叉树)
红黑树(Red-Black Tree)是二叉搜索树(Binary Search Tree)的一种改进。我们知道二叉搜索树在最坏的情况下可能会变成一个链表(当所有节点按从小到大的顺序依次插入后)。 而红黑树在每一次插入或删除节点之后都会花O(log N)的时间来对树的结构作修改,以保持树的平衡。 也就是说,红黑树的查找方法与二叉搜索树完全一样;插入和删除节点的的方法前半部分节与二叉搜索树完全一样,而后半部分添加了一些修改树的结构的操作。
红黑树的每个节点上的属性除了有一个key、3个指针:parent、lchild、rchild以外,还多了一个属性:color。 它只能是两种颜色:红或黑。而红黑树除了具有二叉搜索树的所有性质之外,还具有以下4点性质:
- 根节点是黑色的。
- 空节点是黑色的(红黑树中,根节点的parent以及所有叶节点lchild、rchild都不指向NULL,而是指向一个定义好的空节点)。
- 红色节点的父、左子、右子节点都是黑色。
- 在任何一棵子树中,每一条从根节点向下走到空节点的路径上包含的黑色节点数量都相同。
B-树
二叉树的深度较大,在查找时会造成I/O读写频繁,查询效率低下,所以引入了多叉树的结构,也就是B-树。
B-树是一种多路搜索树(并不是二叉的):
- 定义任意非叶子结点最多只有M个儿子;且M>2;
- 根结点的儿子数为[2, M];
- 除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M];
- 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)
- 非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1;
- 非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1];且K[i] < K[i+1];
- 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;
- 所有叶子结点位于同一层;
B-树具有以下性质:
- 关键字集合分布在整棵树中;
- 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中;
- 搜索有可能在非叶子结点结束;
- 其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找;
- 自动层次控制;
B+树
B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树:
- 其定义基本与B-树同,除了:
- 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同;
- 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);
- 为所有叶子结点增加一个链指针;
- 所有关键字都在叶子结点出现;
B+的特性:
- 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;
- 不可能在非叶子结点命中;
- 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;
- 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;
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);
B+树的分裂:当一个结点满时,分配一个新的结点,并将原结点中1/2的数据复制到新结点,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;
B*树的分裂:当一个结点满时,如果它的下一个兄弟结点未满,那么将一部分数据移到兄弟结点中,再在原结点插入关键字,最后修改父结点中兄弟结点的关键字(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;
各类Tree总结
- 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;
参考
B树、B-树、B+树与红黑树
数据结构回顾:B、B-、B+、B*-Tree
B树、B+树、红黑树、AVL树
红黑树和B树应用场景总结