B树和B+树都是用于外查找的数据结构，都是平衡多路查找树。 两者的区别 在B+树中，具有n个关键字的结点含有n棵子树，即每个关键字对应一颗子树；而在B树中，具有n个关键字的结点含有(n+1)棵子树。...在B+树中，除根节点外，每个结点中的关键字个数n的取值范围是[m/2]~m，根节点n的取值范围是2~m；而在B树中，除根节点外，其他所有非叶结点的关键字个数n的取值范围是[m/2]-1~m-1，根节点n...B+树中的所有叶结点包含了全部关键字，即其他非叶结点中的关键字包含在叶结点中；而在B树中，关键字是不重复的。...B+树中的所有非叶结点仅起到索引的作用，即结点中的每个索引项只含有对应子树的最大关键字和指向该子树的指针，不包含该关键字对应记录的存储地址；而在B树中，每个关键字对应一个记录的存储地址。...通常在B+树上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶结点，所有叶结点链接成一个不定长的线性链表，所以B+树可以进行随机查找和顺序查找；而B树只能进行随机查找。
B树是为了磁盘或者其他存储设备而设计的一种多叉平衡查找树，相对于二叉树，B树的每个内节点有多个分支，即多叉。...是一种多路搜索树： 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子；且M>2； 2.根结点的儿子数为[2, M]； 3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]； 4.每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多
B2B2B更多是一种交易关系、交付关系。 在这当中，作为中间商的B，和作为终端商的B，可能会根据厂家一端的不同需求，根据市场的差异、品类的差异扮演不同的角色。...广义的信息流是指人们采用各种方式来实现信息交流，从面对面的直接交谈直到采用各种现代化的传递媒介，包括信息的收集、传递、处理、储存、检索、分析等渠道和过程。...库存包括现有库存和在途库存或者还有合同库存，也就是账面上的和实际的。...3、现金流 现金流量是现代理财学中的一个重要概念，是指企业在一定会计期间按照现金收付实现制，通过一定经济活动（包括经营活动、投资活动、筹资活动和非经常性项目)而产生的现金流入、现金流出及其总量情况的总称...即：企业一定时期的现金和现金等价物的流入和流出的数量。
多路性使得B树能够有效地存储和检索大量数据，降低了树的高度。 高度平衡 通过平衡的插入和删除操作，B树保持了整体高度的平衡。这一特性使得在最坏情况下，搜索的时间复杂度仍然保持在O(log n)级别。...1.3 B树的插入和删除操作 B树的插入和删除操作是保持平衡的关键步骤。在插入操作中，需要确保插入后每个节点的关键字数量在合理范围内。删除操作同样需要进行调整，以保持树的平衡。...以上是B树基础概念的一个简要介绍，接下来将深入探讨B+树和B*树的特性和应用。 2. B+树的特性和应用 2.1 B+树的定义 B+树是在B树的基础上进行改进的一种数据结构。...B*树的优化和应用 3.1 B*树的定义 B*树是在B+树的基础上进行了一些优化的数据结构。其目标是减少B+树节点的分裂和合并操作，以提高性能和降低维护成本。...3.3.2 减少磁盘IO次数 类似于B+树，B树在文件系统中同样能够减少磁盘IO次数。文件系统通常需要频繁地进行查找和检索文件，而B树的平衡性和高度平衡特性使得这一过程更为高效。
近来在多个群里面看见有人发了一个题，{ a = 1; function a(){} };console.log(a)和{ function b(){}; b = 1 };console.log(b)输出的是什么...变量声明和函数声明在编译阶段会被提前。...如果let的那一行是赋值操作，则初始化和赋值同时进行 注意：变量提升仅提升声明，而不提升初始化 代码块 可以看见，这个题目和一般的变量提升有点套路不一样，加了一个花括号。这里花括号的意思是代码块。...第二、三个点，对a赋值1和2，也很符合预期，其他没有变化 ? 第四个点，就一直是2了，和第三个点的信息是一模一样的 ?...{return 1} a = 1; }; // >> function a(b){return 1} 复制代码 多个赋值，取最后一个 { a = 1; a = 2;
变量声明和函数声明在编译阶段会被提前。...如果let的那一行是赋值操作，则初始化和赋值同时进行 注意：变量提升仅提升声明，而不提升初始化 代码块 可以看见，这个题目和一般的变量提升有点套路不一样，加了一个花括号。...function了而且a = 1对Global的a无济于事 a = 1; }; 更多的尝试 多个函数声明，取最后一个 { function a(){} function a(b)...// global的a： undefined function a() { } debugger; // ac a = 1; debugger; // ac function a(b)...); function a() { } console.log(a, window.a); a = 1; console.log(a, window.a); function a(b)
B树 即二叉搜索树： 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）； 2.所有结点存储一个关键字； 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树...右边也是一个B树，但它的搜索性能已经是线性的了；同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引；所以，使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构，和避免右图的结构，也就是所谓的“平衡”问题； ...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； B-树 是一种多路搜索树（并不是二叉的...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； ? ...，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
B树详解以及B+树与B树的不同 数据结构 —— B树和B+树 1....，四个子节点（灰色节点），所以可以定义上面的图片为 4 阶 B 树 根节点 节点【10】即为根节点，特征：根节点拥有的子节点数量的上限和内部节点相同，如果根节点不是树中唯一节点的话，至少有俩个子节点（不然就变成单支了...特征：在 m 阶 B 树中叶子节点的元素符合（m/2）-1<= K <=m-1 3. B数的相关操作 3.1 查找 B树的搜索和二叉搜索树类似。从根节点开始，从上到下递归的遍历树。...如果分裂一直上升到根节点，那么一个新的根节点会被创建，它有一个分隔值和两个子节点。这就是根节点并不像内部节点一样有最少子节点数量限制的原因。...所以在该实例中，咱们首先将父节点中的元素【4】下移到已经删除【5】而只有【6】的结点中，然后将含有【4】和【6】的结点和含有【1】,【3】的相邻兄弟结点进行合并成一个结点。
B-Tree索引能够处理全值匹配和范围查询，并且能够按照索引列的顺序进行排序。 B+Tree是一种自平衡的树结构，它维护了排序数据的索引。...但与B-Tree不同的是，B+Tree的非叶子节点不存储数据，只存储键和指针，而所有的数据都存储在叶子节点中。此外，B+Tree的叶子节点之间通过指针链接，这样可以方便地进行范围查询。...B+Tree（B-Plus Tree）是B-Tree的一种变种，它提供了更高的查询性能，特别是在处理大量数据和进行范围查询时。...它是B-Tree的一种扩展，具有一些独特的性质和优化，使得它在某些场景下比B-Tree更加高效。...B-Tree和B+Tree的比较 B-Tree和B+Tree在多个方面存在显著的比较差异，这些差异主要体现在它们的结构、查询性能、磁盘I/O操作以及应用场景上。
1.减少磁盘的IO 2.更快的搜索算法 操作系统中， 管理内存是按照页page 4K 管理的 管理磁盘是按照block 16K 现在有n = 1000w个索引需要从磁盘中进行读取和搜索？...avl树和m为300的B-树？ avl树的高度：log2n = 24层 最差的情况一个节点只存储一个索引？...最差需要24次磁盘IO B-树高度：log(300)n = 3 层 最多花费3次磁盘IO B+树 B+树是B-树的一种变形 非叶子结点只存储索引，不存储数据 B+树的叶子结点包含全部的关键字信息...，而B-树的数据分散在各个结点当中。...B+树存放的索引项相对于B-树能够存储的更多。 B*树 B*树是B+树的变体，在B+树的非根和叶子结点在增加指向兄弟结点的指针 B*提高了结点的利用率。
B树，B+树都是多叉树 二、B树 B树也称B-树,它是一颗多路平衡查找树。...二节点本身包含一个数据项 2-3树是由二节点和三节点构成的树。...，相比2-3树，它多了一个包含能3个数据项与四个子节点的四节点： 由于B树的关键字集合可以分布在整颗树上，如果查找的数据离根节点很近，此时查找会比B+树快 三、B+树 B+树具有以下特点： B+树只有叶子节点存放数据...（稠密索引），而非叶子节点只作为索引（稀疏索引），这使得非叶子节点所能保存的关键字大大增加 B+树的叶子节点存放的数据是有序的 相对B树，B+具有以下优点： B+树查询速度更稳定：B+所有关键字数据地址都存在叶子节点上...，所以每次查找的次数都相同 B+树的层级更少：相较于B树B+每个非叶子节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查询数据更快； B+树天然具备排序功能：B+树所有的叶子节点数据构成了一个有序链表，在查询大小区间的数据时候更方便
B-Tree 的节点是一个二元数组 [key,data]，key 是记录的键，data 是键对应的数据，B-Tree中的每个节点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支，每个节点的每个 key 左右各有一个指针...B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构，InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。 B-Tree结构每个节点中不仅包含数据的key值，还有data值。...在B+Tree中，所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上，而非叶子节点上只存储key值信息，这样可以大大加大每个节点存储的key值数量，降低B+Tree的高度。...B+Tree 节点是 B-Tree 的变种，相对于 B-Tree 而言 B+Tree 有如下不同： 非叶子节点只存储键值信息。 所有叶子节点之间都有一个链指针。 数据记录都存放在叶子节点中。 ?...因此可以对B+Tree进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。
各位，相信 a+=b 和 a = a+b大家都有写过，那你有没有思考过这二者究竟是不是完全等价的呢？...其实这个问题的难点就在a和b的数据类型上，要分两种情况： 1、对于同样类型的a,b来说 两个式子执行的结果确实没有什么区别。但是从编译的角度来看，a+=b;执行的时候效率高。...#include int main() { int b = 5; char a = 3; a += b;//编译通过 a = a + b;//编译出错...printf("%d", a); } 在上面的代码中，如果使用+=，b会直接转换成 char，如果使用a+b,a首先转换成int，最后赋值的时候再转换成char。...因此，总的来说，a=a+b;和a+=b;并不是任何时候都等价，要分情况视之，原因就在数据类型转换这里，希望大家以后对这两者慎重使用。
要是那个人说b树和b-树不一样 那你可以认为他是zz了hh，b树就是b-树 说起来b树的发明主要是为了减少磁盘io操作 将树的结构设计成矮胖型而不是瘦高型，因为数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量比较大时...，我们不能把所有索引加载到内存中，只能逐一加载每一个磁盘页，这里的磁盘页对应索引树的节点 一个m阶的B树具有如下几个特征： 1.根结点至少有两个子女。...2.每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子，其中 m/2 <= k <= m 3.每一个叶子节点都包含k-1个元素，其中 m/2 <= k <= m 4.所有的叶子结点都位于同一层。...一个m阶的B+树具有如下几个特征： 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。...下图是一个b+树（ b-树改造加链表） ?
a^b-b^a Problem Description You are given natural numbers a and b. Find a^b-b^a....Input Input contains numbers a and b (1≤a,b≤100). Output Write answer to output.
如果允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点，就是多叉树； 【2】2-3树，2-3-4树就是多叉树，多叉树通过重新组织节点，减少树的高度，能对二叉树进行优化。如下图就是一个2-3树； ?...； ■ 有三个子节点的叫三节点，三节点要么没有子节点，要么有三个子节点； ■ 2-3 树是由二节点和三节点构成的树； ■ 当按照规则插入一个数到某个节点时，不能满足上述要求时，就需要拆分...拆后仍需要满足上述条件； ■ 对于三节点的子树的值的大小仍然遵循（BST：二叉排序树）的规则； 2-3 树的插入和删除节点案例：链接 B-Tree树即B（Balanced：平衡）树，有人将B-Tree...三、B树、B+树、B*树 ---- 【1】B树介绍：前面介绍的2-3、2-3-4树就是 B树，在 MySql 中经常听说某种索引是基于 B树、B+树的，如下图： ?...【2】B+树介绍：B+ 树是B树的变体，也是一种多路搜索树，如下图： ? 【3】B* 树介绍：B* 树是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子节点增加了指向兄弟的指针，如下图： ?
今天舍友突然问我“在java中 a+=b 和a=a+b 有什么区别”，说这是一道面试题。当时就不假思索的回答：“一样啊”，然后他说有位面试者也回答说一样，所以被淘汰了。...在java语言中，a+=b和a=a+b的主要区别是在运算的精度上。类似的有“-= 、 *= 、/= 、%= ”，这里以a+=b 与 a=a+b 举例说明一下。...1、下面是一串代码，我们试一下a=a+b的形式： public class TestDemo { public static void main(String[] args) { byte...String[] args) { byte a=1; a=(byte)(a+4); System.out.println(a); } } 2、下面试一试a+=b的形式...3、 总结一下 在两个变量的数据类型一样时：a+=b 和a=a+b 是没有区别的。 但是当两个变量的数据类型不同时，就需要考虑一下数据类型自动转换的问题了。 也就是涉及到精度了。
开启和关闭 16....网站A并不知道该请求其实是由B发起的，所以会根据用户C的Cookie信息以C的权限处理该请求，导致来自网站B的恶意代码被执行。...Mysql B-Tree和B+Tree的结构？...B-Tree： d>=2，即B-Tree的度(对于一个节点，有n个边和它相连，就叫做度数=n)； h为B-Tree的高； 每个非叶子结点由n-1个key和n个指针组成，其中d<=n<=2d； 每个叶子结点至少包含一个...key和两个指针，最多包含2d-1个key和2d个指针，叶结点的指针均为NULL； 所有叶结点都在同一层，深度等于树高h； key和指针相互间隔，结点两端是指针； 一个结点中的key从左至右递增排列；
典型应用1) 通信装备，航空航天航海，电子信息系统；2) 广电、金融、移动通信、石油、电力、交通、工业以及国防等领域； 3) 继电保护、安全自动装置、故障录波器、RTU、调度自动化系统和计算机监控系统等多种设备中...B码解码设备是指该款设备接收IRIG-B（DC）/IRIG-B（DC）信号并进行解调，产生1pps秒信号同步脉冲信号和串口时间信息，具有授时精度高、工作稳定、传输误差小等特点。...SYN1511型IRIG-B码接收板是精心设计、自行研发生产的一款专门用于IRIG-B码解码的时钟模块，使用大规模集成电路FPGA实现高精度解码，用户不需要了解复杂的IRIG-B码协议即可实现高精度授时...该IRIG-B接收板接收IRIG-B（DC）信号并进行解调，解码输出同步秒脉冲1PPS和串口时间信息TOD，秒脉冲同步精度优于200ns，串口TOD同步精度优于10us，串口TOD时间信息包括年月日时分秒等信息...用户使用解码的1PPS和TOD实现高精度授时，或者使用串口TOD进行独立校时，模块操作简单，体积小巧，方便集成。
} return 0; } 下面我们看下set的做法~ #include using namespace std; set A; set B;...int main(){ int a,b; while(cin>>a>>b){ int n; while(a--){ cin>>n; A.insert(n); }...while(b--){ cin>>n; B.insert(n); } set::iterator it; for(it = B.begin();it !...= B.end();it++){ A.insert(*it); } for(it = A.begin();it !...it == A.begin()) cout<<*it; else{ cout<<" "<<*it; } } cout<<endl; A.clear(); B.clear
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