条款45:注意count、find、binary_search、lower_bound、upper_bound

本文深入探讨了C++ STL中的关键搜索算法,包括find、binary_search、lower_bound等,并对比了不同算法在有序和无序区间中的应用场景及效率。同时,文章提供了实用的代码示例,帮助读者理解如何选择最适合的搜索算法。
你要寻找什么,而且你有一个容器或者你有一个由迭代器划分出来的区间——你要找的东西就在里面。你要
怎么完成搜索呢?你箭袋中的箭有这些:count、count_if、find、find_if、binary_search、lower_bound、
upper_bound和equal_range。面对着它们,你要怎么做出选择?
简单。你寻找的是能又快又简单的东西。越快越简单的越好。
暂时,我假设你有一对指定了搜索区间的迭代器。然后,我会考虑到你有的是一个容器而不是一个区间的情
况。
要选择搜索策略,必须依赖于你的迭代器是否定义了一个有序区间。如果是,你就可以通过binary_search、
lower_bound、upper_bound和equal_range来加速(通常是对数时间——参见条款34)搜索。如果迭代器并没有
划分一个有序区间,你就只能用线性时间的算法count、count_if、find和find_if。在下文中,我会忽略掉count
和find是否有_if的不同,就像我会忽略掉binary_search、lower_bound、upper_bound和equal_range是否带有判
断式的不同。你是依赖默认的搜索谓词还是指定一个自己的,对选择搜索算法的考虑是一样的。
如果你有一个无序区间,你的选择是count或着find。它们分别可以回答略微不同的问题,所以值得仔细去区
分它们。count回答的问题是:“是否存在这个值,如果有,那么存在几份拷贝?”而find回答的问题
是:“是否存在,如果有,那么它在哪儿?”
假设你想知道的东西是,是否有一个特定的Widget值w在list中。如果用count,代码看起来像这样:
list<Widget> lw; // Widget的list
Widget w; // 特定的Widget值
...
if (count(lw.begin(), lw.end(), w)) {
... // w在lw中
} else {
... // 不在
}
条款45:注意count、find、binary_search、lower_bound、upper_bound和equal_range的区别
这里示范了一种惯用法:把count用来作为是否存在的检查。count返回零或者一个正数,所以我们把非零转
化为true而把零转化为false。如果这样能使我们要做的更加显而易见:
if (count(lw.begin(), lw.end(), w) != 0) ...
而且有些程序员这样写,但是使用隐式转换则更常见,就像最初的例子。
和最初的代码比较,使用find略微更难懂些,因为你必须检查find的返回值和list的end迭代器是否相等:
if (find(lw.begin(), lw.end(), w) != lw.end()) {
... // 找到了
} else {
... // 没找到
}
如果是为了检查是否存在,count这个惯用法编码起来比较简单。但是,当搜索成功时,它的效率比较低,因
为当找到匹配的值后find就停止了,而count必须继续搜索,直到区间的结尾以寻找其他匹配的值。对大多数
程序员来说,find在效率上的优势足以证明略微增加复杂度是合适的。
通常,只知道区间内是否有某个值是不够的。取而代之的是,你想获得区间中的第一个等于该值的对象。比
如,你可能想打印出这个对象,你可能想在它前面插入什么,或者你可能想要删除它(但当迭代时删除的引
导参见条款9)。当你需要知道的不止是某个值是否存在,而且要知道哪个对象(或哪些对象)拥有该值,
你就得用find:
list<Widget>::iterator i = find(lw.begin(), lw.end(), w);
if (i != lw.end()) {
... // 找到了,i指向第一个
} else {
... // 没有找到
}
对于有序区间,你有其他的选择,而且你应该明确的使用它们。count和find是线性时间的,但有序区间的搜
索算法(binary_search、lower_bound、upper_bound和equal_range)是对数时间的。
从无序区间迁移到有序区间导致了另一个迁移:从使用相等来判断两个值是否相同到使用等价来判断。条款
19由一个详细地讲述了相等和等价的区别,所以我在这里不会重复。取而代之的是,我会简单地说明count和
条款45:注意count、find、binary_search、lower_bound、upper_bound和equal_range的区别
find算法都用相等来搜索,而binary_search、lower_bound、upper_bound和equal_range则用等价。
要测试在有序区间中是否存在一个值,使用binary_search。不像标准C库中的(因此也是标准C++库中的)
bsearch,binary_search只返回一个bool:这个值是否找到了。binary_search回答这个问题:“它在吗?”它的
回答只能是是或者否。如果你需要比这样更多的信息,你需要一个不同的算法。
这里有一个binary_search应用于有序vector的例子(你可以从条款23中知道有序vector的优点):
vector<Widget> vw; // 建立vector,放入
... // 数据,
sort(vw.begin(), vw.end()); // 把数据排序
Widget w; // 要找的值
...
if (binary_search(vw.begin(), vw.end(), w)) {
... // w在vw中
} else {
... // 不在
}
如果你有一个有序区间而且你的问题是:“它在吗,如果是,那么在哪儿?”你就需要equal_range,但你可
能想要用lower_bound。我会很快讨论equal_range,但首先,让我们看看怎么用lower_bound来在区间中定位某
个值。
当你用lower_bound来寻找一个值的时候,它返回一个迭代器,这个迭代器指向这个值的第一个拷贝(如果找
到的话)或者到可以插入这个值的位置(如果没找到)。因此lower_bound回答这个问题:“它在吗?如果
是,第一个拷贝在哪里?如果不是,它将在哪里?”和find一样,你必须测试lower_bound的结果,来看看它
是否指向你要寻找的值。但又不像find,你不能只是检测lower_bound的返回值是否等于end迭代器。取而代之
的是,你必须检测lower_bound所标示出的对象是不是你需要的值。
很多程序员这么用lower_bound:
vector<Widget>::iterator i = lower_bound(vw.begin(), vw.end(), w);
if (i != vw.end() && *i == w) { // 保证i指向一个对象;
// 也就保证了这个对象有正确的值。
// 这是个bug!
... // 找到这个值,i指向
// 第一个等于该值的对象
} else {
条款45:注意count、find、binary_search、lower_bound、upper_bound和equal_range的区别
... // 没找到
}
大部分情况下这是行得通的,但不是真的完全正确。再看一遍检测需要的值是否找到的代码:
if (i != vw.end() && *i == w) ...
这是一个相等的测试,但lower_bound搜索用的是等价。大部分情况下,等价测试和相等测试产生的结果相
同,但就像条款19论证的,相等和等价的结果不同的情况并不难见到。在这种情况下,上面的代码就是错
的。
要完全完成,你就必须检测lower_bound返回的迭代器指向的对象的值是否和你要寻找的值等价。你可以手动
完成(条款19演示了你该怎么做,当它值得一做时条款24提供了一个例子),但可以更狡猾地完成,因为你
必须确认使用了和lower_bound使用的相同的比较函数。一般而言,那可以是一个任意的函数(或函数对
象)。如果你传递一个比较函数给lower_bound,你必须确认和你的手写的等价检测代码使用了相同的比较函
数。这意味着如果你改变了你传递给lower_bound的比较函数,你也得对你的等价检测部分作出修改。保持比
较函数同步不是火箭发射,但却是另一个要记住的东西,而且我想你已经有很多需要你记的东西了。
这儿有一个简单的方法:使用equal_range。equal_range返回一对迭代器,第一个等于lower_bound返回的迭代
器,第二个等于upper_bound返回的(也就是,等价于要搜索值区间的末迭代器的下一个)。因此,
equal_range,返回了一对划分出了和你要搜索的值等价的区间的迭代器。一个名字很好的算法,不是吗?
(当然,也许叫equivalent_range会更好,但叫equal_range也非常好。)
对于equal_range的返回值,有两个重要的地方。第一,如果这两个迭代器相同,就意味着对象的区间是空
的;这个只没有找到。这个结果是用equal_range来回答“它在吗?”这个问题的答案。你可以这么用:
vector<Widget> vw;
...
sort(vw.begin(), vw.end());
typedef vector<Widget>::iterator VWIter; // 方便的typedef
typedef pair<VWIter, VWIter> VWIterPair;
VWIterPair p = equal_range(vw.begin(), vw.end(), w);
if (p.first != p.second) { // 如果equal_range不返回
// 空的区间...
... // 说明找到了,p.first指向
// 第一个而p.second
// 指向最后一个的下一个
条款45:注意count、find、binary_search、lower_bound、upper_bound和equal_range的区别
} else {
... // 没找到,p.first和
// p.second都指向搜索值
} // 的插入位置
这段代码只用等价,所以总是正确的。
第二个要注意的是equal_range返回的东西是两个迭代器,对它们作distance就等于区间中对象的数目,也就
是,等价于要寻找的值的对象。结果,equal_range不光完成了搜索有序区间的任务,而且完成了计数。比如
说,要在vw中找到等价于w的Widget,然后打印出来有多少这样的Widget存在,你可以这么做:
VWIterPair p = equal_range(vw.begin(), vw.end(), w);
cout << "There are " << distance(p.first, p.second)
<< " elements in vw equivalent to w.";
到目前为止,我们所讨论的都是假设我们要在一个区间内搜索一个值,但是有时候我们更感兴趣于在区间中
寻找一个位置。比如,假设我们有一个Timestamp类和一个Timestamp的vector,它按照老的timestamp放在前面
的方法排序:
class Timestamp { ... };
bool operator<(const Timestamp& lhs, // 返回在时间上lhs
const Timestamp& rhs); // 是否在rhs前面
vector<Timestamp> vt; // 建立vector,填充数据,
... // 排序,使老的时间
sort(vt.begin(), vt.end()); // 在新的前面
现在假设我们有一个特殊的timestamp——ageLimit,而且我们从vt中删除所有比ageLimit老的timestamp。在这
种情况下,我们不需要在vt中搜索和ageLimit等价的Timestamp,因为可能不存在任何等价于这个精确值的元
素。 取而代之的是,我们需要在vt中找到一个位置:第一个不比ageLimit更老的元素。这是再简单不过的了,
因为lower_bound会给我们答案的:
Timestamp ageLimit;
...
vt.erase(vt.begin(), lower_bound(vt.begin(), // 从vt中排除所有
vt.end(), // 排在ageLimit的值
ageLimit)); // 前面的对象
条款45:注意count、find、binary_search、lower_bound、upper_bound和equal_range的区别
如果我们的需求稍微改变了一点,我们要排除所有至少和ageLimit一样老的timestamp,也就是我们需要找到
第一个比ageLimit年轻的timestamp的位置。这是一个为upper_bound特制的任务:
vt.erase(vt.begin(), upper_bound(vt.begin(), // 从vt中除去所有
vt.end(), // 排在ageLimit的值前面
ageLimit)); // 或者等价的对象
如果你要把东西插入一个有序区间,而且对象的插入位置是在有序的等价关系下它应该在的地方时,
upper_bound也很有用。比如,你可能有一个有序的Person对象的list,对象按照name排序:
class Person {
public:
...
const string& name() const;
...
};
struct PersonNameLess:
public binary_function<Person, Person, bool> { // 参见条款40
bool operator()(const Person& lhs, const Person& rhs) const
{
return lhs.name() < rhs.name();
}
};
list<Person> lp;
...
lp.sort(PersonNameLess()); // 使用PersonNameLess排序lp
要保持list仍然是我们希望的顺序(按照name,插入后等价的名字仍然按顺序排列),我们可以用
upper_bound来指定插入位置:
Person newPerson;
...
lp.insert(upper_bound(lp.begin(), // 在lp中排在newPerson
lp.end(), // 之前或者等价
条款45:注意count、find、binary_search、lower_bound、upper_bound和equal_range的区别
newPerson, // 的最后一个
PersonNameLess()), // 对象后面
newPerson); // 插入newPerson
这工作的很好而且很方便,但很重要的是不要被误导——错误地认为upper_bound的这种用法让我们魔术般
地在一个list里在对数时间内找到了插入位置。我们并没有——条款34解释了因为我们用了list,查找花费线性
时间,但是它只用了对数次的比较。
一直到这里,我都只考虑我们有一对定义了搜索区间的迭代器的情况。通常我们有一个容器,而不是一个区
间。在这种情况下,我们必须区别序列和关联容器。对于标准的序列容器(vector、string、deque和list),你
应该遵循我在本条款提出的建议,使用容器的begin和end迭代器来划分出区间。
这种情况对标准关联容器(set、multiset、map和multimap)来说是不同的,因为它们提供了搜索的成员函
数,它们往往是比用STL算法更好的选择。条款44详细说明了为什么它们是更好的选择,简要地说,是因为
它们更快行为更自然。幸运的是,成员函数通常和相应的算法有同样的名字,所以前面的讨论推荐你使用的
算法count、find、equal_range、lower_bound或upper_bound,在搜索关联容器时你都可以简单的用同名的成员
函数来代替。
调用binary_search的策略不同,因为这个算法没有提供对应的成员函数。要测试在set或map中是否存在某个
值,使用count的惯用方法来对成员进行检测:
set<Widget> s; // 建立set,放入数据
...
Widget w; // w仍然是保存要搜索的值
...
if (s.count(w)) {
... // 存在和w等价的值
} else {
... // 不存在这样的值
}
要测试某个值在multiset或multimap中是否存在,find往往比count好,因为一旦找到等于期望值的单个对象,
find就可以停下了,而count,在最遭的情况下,必须检测容器里的每一个对象。(对于set和map,这不是问
题,因为set不允许重复的值,而map不允许重复的键。)
但是,count给关联容器计数是可靠的。特别,它比调用equal_range然后应用distance到结果迭代器更好。首
先,它更清晰:count 意味着“计数”。第二,它更简单;不用建立一对迭代器然后把它的组成(译注:就
条款45:注意count、find、binary_search、lower_bound、upper_bound和equal_range的区别
是first和second)传给distance。第三,它可能更快一点。
要给出所有我们在本条款中所考虑到的,我们的从哪儿着手?下面的表格道出了一切。
你想知道的
使用的算法使用的成员函数
在无序区间在有序区间在set或map上在multiset或multimap上
期望值是否存在? find binary_search count find
期望值是否存在?
如果有,第一个等
于这个值的对象在
哪里?
find equal_range find find或lower_bound(参见下面)
第一个不在期望值
之前的对象在哪
里?
find_if lower_bound lower_bound lower_bound
第一个在期望值之
后的对象在哪里?
find_if upper_bound upper_bound upper_bound
有多少对象等于期
望值?
count equal_range,然后distance count count
等于期望值的所有
对象在哪里?
find(迭代) equal_range equal_range equal_range
上表总结了要怎么操作有序区间,equal_range的出现频率可能令人吃惊。当搜索时,这个频率因为等价检测
的重要性而上升了。对于lower_bound和upper_bound,它很容易在相等检测中退却,但对于equal_range,只
检测等价是很自然的。在第二行有序区间,equal_range打败了find还因为一个理由:equal_range花费对数时
间,而find花费线性时间。
对于multiset和multimap,当你在搜索第一个等于特定值的对象的那一行,这个表列出了find和lower_bound两
个算法作为候选。 已对于这个任务find是通常的选择,而且你可能已经注意到在set和map那一列里,这项只
有find。但是对于multi容器,如果不只有一个值存在,find并不保证能识别出容器里的等于给定值的第一个元
素;它只识别这些元素中的一个。如果你真的需要找到等于给定值的第一个元素,你应该使用lower_bound,
而且你必须手动的对第二部分做等价检测,条款19的内容可以帮你确认你已经找到了你要找的值。(你可以
用equal_range来避免作手动等价检测,但是调用equal_range的花费比调用lower_bound多得多。)
在count、find、binary_search、lower_bound、upper_bound和equal_range中做出选择很简单。当你调用时,选
择算法还是成员函数可以给你需要的行为和性能,而且是最少的工作。按照这个建议做(或参考那个表
格),你就不会再有困惑。

转载于:https://www.cnblogs.com/lancidie/archive/2011/03/14/1983740.html

/* Copyright (c) 2023 Renmin University of China RMDB is licensed under Mulan PSL v2. You can use this software according to the terms and conditions of the Mulan PSL v2. You may obtain a copy of Mulan PSL v2 at: http://license.coscl.org.cn/MulanPSL2 THIS SOFTWARE IS PROVIDED ON AN "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OF ANY KIND, EITHER EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY OR FIT FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the Mulan PSL v2 for more details. */ #include "ix_index_handle.h" #include "ix_scan.h" /** * @brief 在当前node中查找第一个>=target的key_idx * * @return key_idx,范围为[0,num_key),如果返回的key_idx=num_key,则表示target大于最后一个key * @note 返回key index(同时也是rid index),作为slot no */ int IxNodeHandle::lower_bound(const char *target) const { // Todo: // 查找当前节点中第一个大于等于target的key,并返回key的位置给上层 // 提示: 可以采用多种查找方式,如顺序遍历、二分查找等;使用ix_compare()函数进行比较 return -1; } /** * @brief 在当前node中查找第一个>target的key_idx * * @return key_idx,范围为[1,num_key),如果返回的key_idx=num_key,则表示target大于等于最后一个key * @note 注意此处的范围从1开始 */ int IxNodeHandle::upper_bound(const char *target) const { // Todo: // 查找当前节点中第一个大于target的key,并返回key的位置给上层 // 提示: 可以采用多种查找方式:顺序遍历、二分查找等;使用ix_compare()函数进行比较 return -1; } /** * @brief 用于叶子结点根据key来查找该结点中的键值对 * 值value作为传出参数,函数返回是否查找成功 * * @param key 目标key * @param[out] value 传出参数,目标key对应的Rid * @return 目标key是否存在 */ bool IxNodeHandle::leaf_lookup(const char *key, Rid **value) { // Todo: // 1. 在叶子节点中获取目标key所在位置 // 2. 判断目标key是否存在 // 3. 如果存在,获取key对应的Rid,并赋值给传出参数value // 提示:可以调用lower_bound()和get_rid()函数。 return false; } /** * 用于内部结点(非叶子节点)查找目标key所在的孩子结点(子树) * @param key 目标key * @return page_id_t 目标key所在的孩子节点(子树)的存储页面编号 */ page_id_t IxNodeHandle::internal_lookup(const char *key) { // Todo: // 1. 查找当前非叶子节点中目标key所在孩子节点(子树)的位置 // 2. 获取该孩子节点(子树)所在页面的编号 // 3. 返回页面编号 return -1; } /** * @brief 在指定位置插入n个连续的键值对 * 将key的前n位插入到原来keys中的pos位置;将rid的前n位插入到原来rids中的pos位置 * * @param pos 要插入键值对的位置 * @param (key, rid) 连续键值对的起始地址,也就是第一个键值对,可以通过(key, rid)来获取n个键值对 * @param n 键值对数量 * @note [0,pos) [pos,num_key) * key_slot * / \ * / \ * [0,pos) [pos,pos+n) [pos+n,num_key+n) * key key_slot */ void IxNodeHandle::insert_pairs(int pos, const char *key, const Rid *rid, int n) { // Todo: // 1. 判断pos的合法性 // 2. 通过key获取n个连续键值对的key值,并把n个key值插入到pos位置 // 3. 通过rid获取n个连续键值对的rid值,并把n个rid值插入到pos位置 // 4. 更新当前节点的键数量 } /** * @brief 用于在结点中插入单个键值对。 * 函数返回插入后的键值对数量 * * @param (key, value) 要插入的键值对 * @return int 键值对数量 */ int IxNodeHandle::insert(const char *key, const Rid &value) { // Todo: // 1. 查找要插入的键值对应该插入到当前节点的哪个位置 // 2. 如果key重复则不插入 // 3. 如果key不重复则插入键值对 // 4. 返回完成插入操作之后的键值对数量 return -1; } /** * @brief 用于在结点中的指定位置删除单个键值对 * * @param pos 要删除键值对的位置 */ void IxNodeHandle::erase_pair(int pos) { // Todo: // 1. 删除该位置的key // 2. 删除该位置的rid // 3. 更新结点的键值对数量 } /** * @brief 用于在结点中删除指定key的键值对。函数返回删除后的键值对数量 * * @param key 要删除的键值对key值 * @return 完成删除操作后的键值对数量 */ int IxNodeHandle::remove(const char *key) { // Todo: // 1. 查找要删除键值对的位置 // 2. 如果要删除的键值对存在,删除键值对 // 3. 返回完成删除操作后的键值对数量 return -1; } IxIndexHandle::IxIndexHandle(DiskManager *disk_manager, BufferPoolManager *buffer_pool_manager, int fd) : disk_manager_(disk_manager), buffer_pool_manager_(buffer_pool_manager), fd_(fd) { // init file_hdr_ disk_manager_->read_page(fd, IX_FILE_HDR_PAGE, (char *)&file_hdr_, sizeof(file_hdr_)); char* buf = new char[PAGE_SIZE]; memset(buf, 0, PAGE_SIZE); disk_manager_->read_page(fd, IX_FILE_HDR_PAGE, buf, PAGE_SIZE); file_hdr_ = new IxFileHdr(); file_hdr_->deserialize(buf); // disk_manager管理的fd对应的文件中,设置从file_hdr_->num_pages开始分配page_no int now_page_no = disk_manager_->get_fd2pageno(fd); disk_manager_->set_fd2pageno(fd, now_page_no + 1); } /** * @brief 用于查找指定键所在的叶子结点 * @param key 要查找的目标key值 * @param operation 查找到目标键值对后要进行的操作类型 * @param transaction 事务参数,如果不需要则默认传入nullptr * @return [leaf node] and [root_is_latched] 返回目标叶子结点以及根结点是否加锁 * @note need to Unlatch and unpin the leaf node outside! * 注意:用了FindLeafPage之后一定要unlatch叶结点,否则下次latch该结点会堵塞! */ std::pair<IxNodeHandle *, bool> IxIndexHandle::find_leaf_page(const char *key, Operation operation, Transaction *transaction, bool find_first) { // Todo: // 1. 获取根节点 // 2. 从根节点开始不断向下查找目标key // 3. 找到包含该key值的叶子结点停止查找,并返回叶子节点 return std::make_pair(nullptr, false); } /** * @brief 用于查找指定键在叶子结点中的对应的值result * * @param key 查找的目标key值 * @param result 用于存放结果的容器 * @param transaction 事务指针 * @return bool 返回目标键值对是否存在 */ bool IxIndexHandle::get_value(const char *key, std::vector<Rid> *result, Transaction *transaction) { // Todo: // 1. 获取目标key值所在的叶子结点 // 2. 在叶子节点中查找目标key值的位置,并读取key对应的rid // 3. 把rid存入result参数中 // 提示:使用完buffer_pool提供的page之后,记得unpin page;记得处理并发的上锁 return false; } /** * @brief 将传入的一个node拆分(Split)成两个结点,在node的右边生成一个新结点new node * @param node 需要拆分的结点 * @return 拆分得到的new_node * @note need to unpin the new node outside * 注意:本函数执行完毕后,原node和new node都需要在函数外面进行unpin */ IxNodeHandle *IxIndexHandle::split(IxNodeHandle *node) { // Todo: // 1. 将原结点的键值对平均分配,右半部分分裂为新的右兄弟结点 // 需要初始化新节点的page_hdr内容 // 2. 如果新的右兄弟结点是叶子结点,更新新旧节点的prev_leaf和next_leaf指针 // 为新节点分配键值对,更新旧节点的键值对数记录 // 3. 如果新的右兄弟结点不是叶子结点,更新该结点的所有孩子结点的父节点信息(使用IxIndexHandle::maintain_child()) return nullptr; } /** * @brief Insert key & value pair into internal page after split * 拆分(Split)后,向上找到old_node的父结点 * 将new_node的第一个key插入到父结点,其位置在 父结点指向old_node的孩子指针 之后 * 如果插入后>=maxsize,则必须继续拆分父结点,然后在其父结点的父结点再插入,即需要递归 * 直到找到的old_node为根结点时,结束递归(此时将会新建一个根R,关键字为key,old_node和new_node为其孩子) * * @param (old_node, new_node) 原结点为old_node,old_node被分裂之后产生了新的右兄弟结点new_node * @param key 要插入parent的key * @note 一个结点插入了键值对之后需要分裂,分裂后左半部分的键值对保留在原结点,在参数中称为old_node, * 右半部分的键值对分裂为新的右兄弟节点,在参数中称为new_node(参考Split函数来理解old_node和new_node) * @note 本函数执行完毕后,new node和old node都需要在函数外面进行unpin */ void IxIndexHandle::insert_into_parent(IxNodeHandle *old_node, const char *key, IxNodeHandle *new_node, Transaction *transaction) { // Todo: // 1. 分裂前的结点(原结点, old_node)是否为根结点,如果为根结点需要分配新的root // 2. 获取原结点(old_node)的父亲结点 // 3. 获取key对应的rid,并将(key, rid)插入到父亲结点 // 4. 如果父亲结点仍需要继续分裂,则进行递归插入 // 提示:记得unpin page } /** * @brief 将指定键值对插入到B+树中 * @param (key, value) 要插入的键值对 * @param transaction 事务指针 * @return page_id_t 插入到的叶结点的page_no */ page_id_t IxIndexHandle::insert_entry(const char *key, const Rid &value, Transaction *transaction) { // Todo: // 1. 查找key值应该插入到哪个叶子节点 // 2. 在该叶子节点中插入键值对 // 3. 如果结点已满,分裂结点,并把新结点的相关信息插入父节点 // 提示:记得unpin page;若当前叶子节点是最右叶子节点,则需要更新file_hdr_.last_leaf;记得处理并发的上锁 return -1; } /** * @brief 用于删除B+树中含有指定key的键值对 * @param key 要删除的key值 * @param transaction 事务指针 */ bool IxIndexHandle::delete_entry(const char *key, Transaction *transaction) { // Todo: // 1. 获取该键值对所在的叶子结点 // 2. 在该叶子结点中删除键值对 // 3. 如果删除成功需要调用CoalesceOrRedistribute来进行合并或重分配操作,并根据函数返回结果判断是否有结点需要删除 // 4. 如果需要并发,并且需要删除叶子结点,则需要在事务的delete_page_set中添加删除结点的对应页面;记得处理并发的上锁 return false; } /** * @brief 用于处理合并和重分配的逻辑,用于删除键值对后调用 * * @param node 执行完删除操作的结点 * @param transaction 事务指针 * @param root_is_latched 传出参数:根节点是否上锁,用于并发操作 * @return 是否需要删除结点 * @note User needs to first find the sibling of input page. * If sibling's size + input page's size >= 2 * page's minsize, then redistribute. * Otherwise, merge(Coalesce). */ bool IxIndexHandle::coalesce_or_redistribute(IxNodeHandle *node, Transaction *transaction, bool *root_is_latched) { // Todo: // 1. 判断node结点是否为根节点 // 1.1 如果是根节点,需要调用AdjustRoot() 函数来进行处理,返回根节点是否需要被删除 // 1.2 如果不是根节点,并且不需要执行合并或重分配操作,则直接返回false,否则执行2 // 2. 获取node结点的父亲结点 // 3. 寻找node结点的兄弟结点(优先选取前驱结点) // 4. 如果node结点和兄弟结点的键值对数量之和,能够支撑两个B+树结点(即node.size+neighbor.size >= // NodeMinSize*2),则只需要重新分配键值对(调用Redistribute函数) // 5. 如果不满足上述条件,则需要合并两个结点,将右边的结点合并到左边的结点(调用Coalesce函数) return false; } /** * @brief 用于当根结点被删除了一个键值对之后的处理 * @param old_root_node 原根节点 * @return bool 根结点是否需要被删除 * @note size of root page can be less than min size and this method is only called within coalesce_or_redistribute() */ bool IxIndexHandle::adjust_root(IxNodeHandle *old_root_node) { // Todo: // 1. 如果old_root_node是内部结点,并且大小为1,则直接把它的孩子更新成新的根结点 // 2. 如果old_root_node是叶结点,且大小为0,则直接更新root page // 3. 除了上述两种情况,不需要进行操作 return false; } /** * @brief 重新分配node和兄弟结点neighbor_node的键值对 * Redistribute key & value pairs from one page to its sibling page. If index == 0, move sibling page's first key * & value pair into end of input "node", otherwise move sibling page's last key & value pair into head of input "node". * * @param neighbor_node sibling page of input "node" * @param node input from method coalesceOrRedistribute() * @param parent the parent of "node" and "neighbor_node" * @param index node在parent中的rid_idx * @note node是之前刚被删除过一个key的结点 * index=0,则neighbor是node后继结点,表示:node(left) neighbor(right) * index>0,则neighbor是node前驱结点,表示:neighbor(left) node(right) * 注意更新parent结点的相关kv对 */ void IxIndexHandle::redistribute(IxNodeHandle *neighbor_node, IxNodeHandle *node, IxNodeHandle *parent, int index) { // Todo: // 1. 通过index判断neighbor_node是否为node的前驱结点 // 2. 从neighbor_node中移动一个键值对到node结点中 // 3. 更新父节点中的相关信息,并且修改移动键值对对应孩字结点的父结点信息(maintain_child函数) // 注意:neighbor_node的位置不同,需要移动的键值对不同,需要分类讨论 } /** * @brief 合并(Coalesce)函数是将node和其直接前驱进行合并,也就是和它左边的neighbor_node进行合并; * 假设node一定在右边。如果上层传入的index=0,说明node在左边,那么交换node和neighbor_node,保证node在右边;合并到左结点,实际上就是删除了右结点; * Move all the key & value pairs from one page to its sibling page, and notify buffer pool manager to delete this page. * Parent page must be adjusted to take info of deletion into account. Remember to deal with coalesce or redistribute * recursively if necessary. * * @param neighbor_node sibling page of input "node" (neighbor_node是node的前结点) * @param node input from method coalesceOrRedistribute() (node结点是需要被删除的) * @param parent parent page of input "node" * @param index node在parent中的rid_idx * @return true means parent node should be deleted, false means no deletion happend * @note Assume that *neighbor_node is the left sibling of *node (neighbor -> node) */ bool IxIndexHandle::coalesce(IxNodeHandle **neighbor_node, IxNodeHandle **node, IxNodeHandle **parent, int index, Transaction *transaction, bool *root_is_latched) { // Todo: // 1. 用index判断neighbor_node是否为node的前驱结点,若不是则交换两个结点,让neighbor_node作为左结点,node作为右结点 // 2. 把node结点的键值对移动到neighbor_node中,并更新node结点孩子结点的父节点信息(调用maintain_child函数) // 3. 释放和删除node结点,并删除parent中node结点的信息,返回parent是否需要被删除 // 提示:如果是叶子结点且为最右叶子结点,需要更新file_hdr_.last_leaf return false; } /** * @brief 这里把iid转换成了rid,即iid的slot_no作为node的rid_idx(key_idx) * node其实就是把slot_no作为键值对数组的下标 * 换而言之,每个iid对应的索引槽存了一对(key,rid),指向了(要建立索引的属性首地址,插入/删除记录的位置) * * @param iid * @return Rid * @note iid和rid存的不是一个东西,rid是上层传过来的记录位置,iid是索引内部生成的索引槽位置 */ Rid IxIndexHandle::get_rid(const Iid &iid) const { IxNodeHandle *node = fetch_node(iid.page_no); if (iid.slot_no >= node->get_size()) { throw IndexEntryNotFoundError(); } buffer_pool_manager_->unpin_page(node->get_page_id(), false); // unpin it! return *node->get_rid(iid.slot_no); } /** * @brief FindLeafPage + lower_bound * * @param key * @return Iid * @note 上层传入的key本来是int类型,通过(const char *)&key进行了转换 * 可用*(int *)key转换回去 */ Iid IxIndexHandle::lower_bound(const char *key) { return Iid{-1, -1}; } /** * @brief FindLeafPage + upper_bound * * @param key * @return Iid */ Iid IxIndexHandle::upper_bound(const char *key) { return Iid{-1, -1}; } /** * @brief 指向最后一个叶子的最后一个结点的后一个 * 用处在于可以作为IxScan的最后一个 * * @return Iid */ Iid IxIndexHandle::leaf_end() const { IxNodeHandle *node = fetch_node(file_hdr_->last_leaf_); Iid iid = {.page_no = file_hdr_->last_leaf_, .slot_no = node->get_size()}; buffer_pool_manager_->unpin_page(node->get_page_id(), false); // unpin it! return iid; } /** * @brief 指向第一个叶子的第一个结点 * 用处在于可以作为IxScan的第一个 * * @return Iid */ Iid IxIndexHandle::leaf_begin() const { Iid iid = {.page_no = file_hdr_->first_leaf_, .slot_no = 0}; return iid; } /** * @brief 获取一个指定结点 * * @param page_no * @return IxNodeHandle* * @note pin the page, remember to unpin it outside! */ IxNodeHandle *IxIndexHandle::fetch_node(int page_no) const { Page *page = buffer_pool_manager_->fetch_page(PageId{fd_, page_no}); IxNodeHandle *node = new IxNodeHandle(file_hdr_, page); return node; } /** * @brief 创建一个新结点 * * @return IxNodeHandle* * @note pin the page, remember to unpin it outside! * 注意:对于Index的处理是,删除某个页面后,认为该被删除的页面是free_page * 而first_free_page实际上就是最新被删除的页面,初始为IX_NO_PAGE * 在最开始插入时,一直是create node,那么first_page_no一直没变,一直是IX_NO_PAGE * 与Record的处理不同,Record将未插入满的记录页认为是free_page */ IxNodeHandle *IxIndexHandle::create_node() { IxNodeHandle *node; file_hdr_->num_pages_++; PageId new_page_id = {.fd = fd_, .page_no = INVALID_PAGE_ID}; // 从3开始分配page_no,第一次分配之后,new_page_id.page_no=3,file_hdr_.num_pages=4 Page *page = buffer_pool_manager_->new_page(&new_page_id); node = new IxNodeHandle(file_hdr_, page); return node; } /** * @brief 从node开始更新其父节点的第一个key,一直向上更新直到根节点 * * @param node */ void IxIndexHandle::maintain_parent(IxNodeHandle *node) { IxNodeHandle *curr = node; while (curr->get_parent_page_no() != IX_NO_PAGE) { // Load its parent IxNodeHandle *parent = fetch_node(curr->get_parent_page_no()); int rank = parent->find_child(curr); char *parent_key = parent->get_key(rank); char *child_first_key = curr->get_key(0); if (memcmp(parent_key, child_first_key, file_hdr_->col_tot_len_) == 0) { assert(buffer_pool_manager_->unpin_page(parent->get_page_id(), true)); break; } memcpy(parent_key, child_first_key, file_hdr_->col_tot_len_); // 修改了parent node curr = parent; assert(buffer_pool_manager_->unpin_page(parent->get_page_id(), true)); } } /** * @brief 要删除leaf之前调用此函数,更新leaf前驱结点的next指针和后继结点的prev指针 * * @param leaf 要删除的leaf */ void IxIndexHandle::erase_leaf(IxNodeHandle *leaf) { assert(leaf->is_leaf_page()); IxNodeHandle *prev = fetch_node(leaf->get_prev_leaf()); prev->set_next_leaf(leaf->get_next_leaf()); buffer_pool_manager_->unpin_page(prev->get_page_id(), true); IxNodeHandle *next = fetch_node(leaf->get_next_leaf()); next->set_prev_leaf(leaf->get_prev_leaf()); // 注意此处是SetPrevLeaf() buffer_pool_manager_->unpin_page(next->get_page_id(), true); } /** * @brief 删除node时,更新file_hdr_.num_pages * * @param node */ void IxIndexHandle::release_node_handle(IxNodeHandle &node) { file_hdr_->num_pages_--; } /** * @brief 将node的第child_idx个孩子结点的父节点置为node */ void IxIndexHandle::maintain_child(IxNodeHandle *node, int child_idx) { if (!node->is_leaf_page()) { // Current node is inner node, load its child and set its parent to current node int child_page_no = node->value_at(child_idx); IxNodeHandle *child = fetch_node(child_page_no); child->set_parent_page_no(node->get_page_no()); buffer_pool_manager_->unpin_page(child->get_page_id(), true); } }
06-05
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