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...M/2的结点；删除结点时，需将两个不足M/2的兄弟结点合并； B+树 B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树： 1.其定义基本与B-树同，除了： 2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同...B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在 非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找； B+的特性： 1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中...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； ? ...树分配新结点的概率比B+树要低，空间使用率更高； 小结 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
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。
(2). 2-3-4树： 和2-3树的区别就是，它还允许节点有三个元素且有四个子节点。 4. B树： B是balance，平衡的意思，所以，B树首先是一棵平衡树，而平衡树首先得是一棵排序数。...所以B树就是一棵平衡的、排序的多叉树。B的相关说明如下： B树的阶：节点的最多子节点个数叫做阶。...比如2-3树的阶就是3，2-3-4树的阶就是4； B树的搜索：从根节点开始，对节点内的元素进行二分查找，如果找到就结束，否则进入查找元素所属范围的子节点再进行二分查找，直到找到或者到达叶子节点； B树的所有节点都会存放数据...B+树： B+树是B树的变体，和B树的区别就是，B+树所有数据都存放在叶子节点。...B+树一般用于文件系统； 6. B*树： B*树又是B+树的变体，就是在B+树的基础上，在非根非叶子节点之间增加了指向兄弟节点的指针。
B树、B+树、B*树——简单介绍 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ...翻译成 B-树，容易让人产生误解，会以为 B-树是一种树。...实际上，B-Tree就是B树。...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： ?
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。...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） ?
数据库索引采用B+树的主要原因是 B树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。正是为了解决这个问题，B+树应运而生。B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。...走进搜索引擎的作者梁斌老师针对B树、B+树给出了他的意见（为了真实性，特引用其原话，未作任何改动）： “B+树还有一个最大的好处，方便扫库，B树必须用中序遍历的方法按序扫库，而B+树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了...一个典型的B树查找如下： ? 要查找某一满足条件的点，先去找到满足条件的线段，然后遍历所在线段上的点，即可找到答案。...根据R树的这种数据结构，当我们需要进行一个高维空间查询时，我们只需要遍历少数几个叶子结点所包含的指针，查看这些指针指向的数据是否满足要求即可。这种方式使我们不必遍历所有数据即可获得答案，效率显著提高。...http://slady.net/java/bt/view.php（如果了解了B-tree结构，该地址可以在线对该结构进行查找（search），插入(insert)，删除(delete)操作。）
（2）结点分裂后提取中位数到父节点时，要挪动父节点中存储的key和child，那就需要遍历父节点的keys数组，从后向前遍历的过程中要保证下标i得大于0，while循环要多加个i>0的条件，我当时忽略了这一点...3.B树的中序遍历 1. B树的中序遍历结果刚好是有序的，所以要想验证写的B树对不对，只要走一遍中序遍历，看看结果是否有序即可判断出代码的正确性。 如何实现B树的中序遍历呢？...（2）B+树所有的data都存在于单链表组织的叶子结点中，所以遍历起来很方便，对于去检查找来说会更优一些，确定某个作为起点的叶子结点后，则可以依次向后遍历到目的叶子节点。而B树相比B+树有什么优点呢？...在实际取出数据库中某个数据到内存时，会先把磁盘上B树或B+树组织的数据读取出来一部分，然后将其加载到内存中，在内存中，如果要在节点中查找某个目标值时，我们肯定要访问节点的keys数组，其实访问keys数组我们可以不用一个一个关键字的遍历...B树可以看作是有序数组+平衡搜索树，而B+树可以看做成有序数组+平衡搜索树+单链表，B*树可以看作一棵节点存储的更加丰满，空间利用率更高的B+树。 三、B树与B+树的应用 1.
B/B+树 B 树即：多路平衡查找树； B 树的巧妙之处在于： 将一个节点的大小设置为一页的大小； 一个节点可以存放多个关键字（多叉树）； 自平衡； 这 3 点结合起来就可以做到： 一个节点大小为一页，...B/B+树的索引数量 B 树的节点中存储：指针、关键字(主键)、数据 B+ 树的非叶子节点：指针、关键字 B+树的叶子节点：指针(链表)、关键字、数据 注意，这里不是绝对的，比如有的 B+ 树中叶子节点存储的不是数据...而且上述是假设数据为 1KB，如果数据没那么大，高度为 3 的 B 树能存储更多的数据，但是如果用在大型数据库索引上还是不够。 B+ 树： B+树 如上图，B+树的核心在于非叶子节点不存储数据。...B/B+树的优点 更适合磁盘存储，减少了树的层级，进而减少 I/O 次数； B 树和 B+ 树对比 都是 B 树，但是 B+树更适合范围查询，比如 Mysql，且查询次数很稳定，为 logn。...而 B 树更适合键值对型的聚合数据库，比如 MongoDB，查询次数最优为 O(1)； 红黑树更适合内存存储，B 树更适合键值对存储，B+ 树适合范围查询；
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。
搜索数字8的过程如上图 比起循环遍历的查找方法 二叉查找可以将时间缩小到一半 1.2 二叉搜索树的插入 二叉搜索树的插入，从根结点开始，进行比较 如果相等，则不进行插入操作 如果大于当前节点，则与右孩子进行比较...当是这种结构的时候，它就是线性结构了 查找效率就又恢复到全部遍历了 为了解决这种问题，平衡二叉树（AVL树），又叫自平衡二叉树就出现了 2....什么是B树 B树，即B-tree树，B是Balanced首字母，平衡的意思 因为B树的原英文名称为B-tree 很多人喜欢把B-tree译作B-树，然后读作B减树 其实，这么是不对的 容易让人会以为B...树和B-树是两种树 特此声明：B-树就是指的B树 好了，本章结束 ?...什么是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元素个数至少为(2/3)*M，即块的最低使用率为2/3（代替B+树的1/2） B*的查询、插入和删除操作和
在计算机科学中，B树、B+树和B*树是常用的数据结构，它们在数据库索引、文件系统等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨这三种树形结构的原理、特性以及应用场景。 1....B树的基础概念 1.1 B树的定义 B树是一种平衡的搜索树，通常被广泛应用于数据库和文件系统中。其定义包括以下关键特点： 多路性： 每个节点可以拥有多个子节点。...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。...3.2 B*树的特性 3.2.1 非叶子节点的关键字个数更多 相对于B+树，B*树的非叶子节点可以包含更多的关键字。这一特性减少了树的高度，提高了查找效率。
【仅贴代码及测试结果】 -------------------BinaryTree.java------------------------------ class Tree{ E element...n3.rChild=n6; n1.lChild=n2; n1.rChild=n3; System.out.println("打印先序遍历结果...："); firstOrder(n1); System.out.println("\n打印中序遍历结果："); midOrder(n1);...System.out.println("\n打印后序遍历结果："); lastOrder(n1); } public static void firstOrder...打印先序遍历结果： 1 2 4 3 5 6 打印中序遍历结果： 2 4 1 5 3 6 打印后序遍历结果： 4 2 5 6 3 1
B树是为磁盘或其他存取的辅助存储设备而设计的一种平衡搜索树。B树类似于红黑树，但是在降低磁盘I/O方面表现很好。 B树和红黑树不同之处在于B树的节点可以有很多孩子，从数个到数千个。...B树的严格高度可能比一棵红黑树的高度要小很多，因此可以使用B数在O(lgn)内完成一些动态集合的操作。 如果B树的一个内部节点x包含x.n个关键字，那么节点x就要x.n+1个孩子。...B树的定义 一棵B树T是具有以下性质的有根树（树根表示为T.root） 1.每个节点x具有下面的性质： （1）x.n，当前存储在节点x中的关键字的个数； （2）x.n个关键字本身...B树的高度 B树上大部分操作所需的磁盘存取次数与B树的高度成正比。 查找元素的例子 ? ...目前网站的访问速度限制都是在mysql上面，php虽然没有java的高，但是效率已经很高了，而mysql目前的负载都是集中在IO上面的，所以提高IO的速度都是提高了整个网站性能，有了索引大大的提高了mysql
# B + 树 # 什么是 B + 树 B + 树是在二叉查找树的基础上进行了改造：树中的节点并不存储数据本身，而是只是作为索引。每个叶子节点串在一条链表上，链表中的数据是从小到大有序的。...我们只需要拿区间的起始值，在树中进行查找，当查找到某个叶子节点之后，我们再顺着链表往后遍历，直到链表中的结点数据值大于区间的终止值为止。所有遍历到的数据，就是符合区间值的所有数据。...# 为什么需要 B + 树 关系型数据库中常用 B+ 树作为索引，这是为什么呢？ 思考以下经典应用场景 根据某个值查找数据，比如 select * from user where id=1234 。...平衡二叉查找树：尽管平衡二叉查找树查询的性能也很高，时间复杂度是 O(logn) 。而且，对树进行中序遍历，我们还可以得到一个从小到大有序的数据序列，但这仍然不足以支持按照区间快速查找数据。...B + 树的应用场景 # 参考资料 数据结构与算法之美 数据结构 树 二叉树 B+ 树
代码来自：pickle and cPickle – Python object serialization 首先树的结构，如图 ?...= Node('b') c = Node('c') # Add edges between them. root.add_edge(a) root.add_edge(b) a.add_edge(b)...if root in seen: # 要遍历的根节点是否已经遍历过，防止循环遍历 return seen.add(root) # 保存已遍历的“根”节点 for...前序输出从root -> a -> b -> a这一路下来，有两个a是正确的， 如果先判断要遍历的节点是否已经遍历过的话，那么 b -> a就走不通了，所以应该允许，点到就记一次输出，再来判断是否能继续往下走...b -> a记一次输出，接下来发现a已经遍历过它的子节点了(a in seen)，才停止不往下遍历。
首先是树的建立： class TreeNode: def __init__(self,x,left=None,right=None): self.val=x self.left...=left self.right=right 建立好的树如图所示： ?...一、递归版的遍历（很好记） class traveral: def __init__(self): self.pre_res=[] self.in_res=[]...self.post_res=[] #先序遍历（根左右） def preorder(self,root): if root is None:...self.inorder(root.left) self.in_res.append(root.val) self.inorder(root.right) #后序遍历
.closest() .parents() 开始于当前元素 开始于父元素 在 DOM 树中向上遍历，直到找到与提供的选择器相匹配的元素 向上遍历DOM树到文档的根元素，每个祖先元素加入到临时集合，如果提供一个选择器
B树的产生是为了： 解决因为大量数据时，红黑树/二叉查找树的深度太深，如数据库的索引数据存放在磁盘上，而如果使用红黑树的话，深度太深，每一个查找一个节点都需要寻道+磁盘读写
B+树的叶节点是链接的，所以对树中的所有对象进行全扫描只需要一次线性遍历所有叶节点。另一方面，B树需要遍历树中的每一层。这种全树遍历可能会涉及比B+叶的线性遍历更多的高速缓存未命中。...B+树的叶节点由一条链相连，因此，当需要进行一次全数据遍历的时候，B+树只需要使用O(logN)时间找到最小的一个节点，然后通过链进行O(N)的顺序遍历即可。...2.B树遍历整个树的过程和二叉树本质上是一样的，B树相对二叉树虽然提高了磁盘IO性能，但并没有解决遍历元素效率低下的问题。 ...又由B树的性质可以得到，所有叶子节点都会在同一层，B+树会以一个链表的形式将所有叶子节点的信息全部串联起来，这样，想遍历所有数据信息只需要顺序遍历叶子节点就可以了，方便又高效，问题二就得到了解决。...（2）B+树的数据信息遍历更加方便 B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而B树不支持这样的操作（或者说效率太低），而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，所以数据库索引基本采用
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
