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数据结构与算法(十一)B树

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老沙
发布2019-10-19 12:25:18
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发布2019-10-19 12:25:18
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B树

是一种平衡的多路搜索树,多用于文件系统、数据库的实现

•1个节点可以存储超过2个元素、可以拥有超过2个子节点•拥有二叉搜索树的一些特质(小的子节点在左面 大的子节点在右面)•平衡,每个节点的所有子树高度一致•比较矮

m阶B树性质

一个节点最多拥有m个子节点

•假设一个节点存储元素个数为x•根节点:1 <= x <= m-1 •非根节点:(ceiling(m/2) - 1) <= x <=m-1•如果有子节点 子节点个数为 y = x + 1•如果有子节点•根节点上的子节点:2 <= y <= m•非跟节点上的子节点:ceiling(m/2) <= x <= = m$

celing为向上取整

•如果要是m = 3 •他的子节点个数为2 <= y \<= 3,因此可称为(2,3)树、2-3树。•如果要是m = 4•他的子节点个数为2 <= y <= 4,因此可称为(2,4)树、2-3-4树。•如果要是m = 5•他的子节点个数为3 <= y <= 5,因此可称为(3,5)树、3-4-5树。

B树和二叉搜索树的关系

•B树其实适合二叉搜索树是等价的•只要把二叉搜索树和部分子节点与父节点结合就生成了b树•多代节点合并,可以获得一个超级节点•两代合并最多有4个子节点•m阶B树最多需要log{2^m}代合并

搜索

•1、现在节点内部从小到大搜索元素•2、如果命中,搜索结束•3、如果未命中,再去对应的子节点去搜索元素,重复步骤1

添加

元素必然是添加到叶子节点中

上溢

•假设3阶B树,当节点添加第三个数据的时候(最多添加两个) 叫上溢

假设B树的阶级为m, 上溢节点最中间的节点为k

•上溢的节点元素必然等于m

解决上溢

•将k位置的元素向上与父节点合并•将[0,k - 1]和[k + 1,m - 1]位置的元素分裂成两个子节点•这两个子节点的元素个数,必然都不会低于最低限制(ceiling(m/2) - 1)•一次分裂完毕后,可能导致父节点上溢,重复上述方法•最极端的情况是,一直上溢到根节点。

以4阶B树添加举例

删除

叶子节点

直接删除

非叶子节点

•找到前驱或者后继,覆盖删除所需要的元素的值。•在把前驱或者后继删掉。•非叶子节点的前驱或者后继必然在叶子节点中

下溢

•假设5阶B树,叶子节点最低个数为ceiling(m/2) - 1 = 2个 当删除后只剩下一个的时候 称为下溢

解决下溢:

•下溢的元素必然是ceiling(m/2) - 1 个•如果下溢的节点的临近兄弟节点至少有(ceiling(m/2))个元素,可以向其借一个元素(最后一个元素)•将父节点最后一个元素插入到下节点的最小位置•将借来的元素插入到父节点最小位置•如果下溢的节点的临近兄弟节点只有(ceiling(m/2)) - 1•将父节点的中间元素挪下来与左右子节点进行合并•合并后的节点元素等于ceil(m/2) + ceil(m/2) - 2; 不超过m - 1•可能导致父节点下溢,下溢可能一直向上传播。(如果根节点下溢 就和子节点合并)

以4阶B树删除举例

感兴趣的童鞋可以点击下面网址去看一下B书的操作动图

https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html

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原始发表:2019-10-16,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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