在这里实现的是在主存中的操作，没有进行文件的存储和修改。...BTreeNodedata *BTreeNode; typedef struct BTreedata BTreedata; typedef struct BTreedata *BTree; /* * B树结点结构体... */ struct BTreedata { BTreeNode root; //B树的根结点 }; #define BTREE_NODE_SIZE sizeof(BTreeNodedata) #...void btree_delete(BTree tree, int key); //删除树中的关键字 #endif 程序btree.c： #include "btree.h" #include...B树的详细C代码。
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
题目 本题要求计算 A/B，其中 A 是不超过 1000 位的正整数，B 是 1 位正整数。你需要输出商数 Q 和余数 R，使得 A=B×Q+R 成立。...输入格式： 输入在一行中依次给出 A 和 B，中间以 1 空格分隔。 输出格式： 在一行中依次输出 Q 和 R，中间以 1 空格分隔。
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。
在C/C++中，如果我们new/malloc向内存申请4个字节，实际上不可能只拿4个字节，内存管理是按页面4K为大小单位的，操作系统相当于批发站，它批发内存是以页面为单位的，我们申请4个字节，实际上我们向内核...按页面分配以后，但是我们的应用程序只需要4个字节，还剩下的字节就被C函数库libc.so或者 libc++.so库的ptmalloc（缓存），tcmalloc来管理，相当于2个函数，负责管理剩下的空闲的字节...，等你下次还malloc申请字节的时候，CPU就不用通过中断切换到内核态，直接在用户空间，从C库分配出来就可以了。...B树 涉及到磁盘到内存的一些读取，我们一般都采用B树结构。B树是平衡树，所有叶子节点都同在一层，B树是m阶平衡树（就是多叉AVL树），一般取值300-500。...甚至还可以解释一下为什么使用B+树而不使用B树。
1011 A+B 和 C (15 分) 给定区间 [−231,231] 内的 3 个整数 A、B 和 C，请判断 A+B 是否大于 C。...随后给出 T 组测试用例，每组占一行，顺序给出 A、B 和 C。整数间以空格分隔。...输出格式： 对每组测试用例，在一行中输出 Case #X: true 如果 A+B>C，否则输出 Case #X: false，其中 X 是测试用例的编号（从 1 开始）。...#include int main() { int t,i; long long a,b,c; scanf("%d",&t); for(i=1;i<=t;i++) { scanf...("%lld %lld %lld",&a,&b,&c); if(a+b>c) printf("Case #%d: true\n",i); else printf("Case #%d: false
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） ?
所以，B树可以在O（logn）时间内，实现各种如插入（insert），删除（delete）等动态集合操作。...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。...2、当咱们试着插入H时，结点发现空间不够，以致将其分裂成2个结点，移动中间元素G上移到新的根结点中，在实现过程中，咱们把A和C留在当前结点中，而H和N放置新的其右邻居结点中。如下图： ?...为了进一步详细讨论删除的情况，再举另外一个实例： 这里是一棵不同的5序B树，那咱们试着删除C ? 于是将删除元素C的右子结点中的D元素上移到C的位置，但是出现上移元素后，只有一个元素的结点的情况。...Bucket Li："mysql 底层存储是用B+树实现的，知道为什么么。内存中B+树是没有优势的，但是一到磁盘，B+树的威力就出来了"。
1016 部分A+B (15 分) 正整数 A 的“DA（为 1 位整数）部分”定义为由 A 中所有 DA 组成的新整数 PA。...现给定 A、DA、B、DB，请编写程序计算 PA+PB。 输入格式： 输入在一行中依次给出 A、DA、B、DB，中间以空格分隔，其中 0<A,B<10^9。...输入样例 1： 3862767 6 13530293 3 输出样例 1： 399 输入样例 2： 3862767 1 13530293 8 输出样例 2： 0 碎碎念念 用字符串去存A和B，写一个函数去组合出...10]; int da,db; scanf("%s%d%s%d",a,&da,b,&db); int i,indexa=0,indexb=0; for(i=0;i<strlen(a);i++)...if(a[i]-'0'==da) indexa++; for(i=0;i<strlen(b);i++) if(b[i]-'0'==db) indexb++; printf("%d",mupl
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？...当然下面的叶子结点没有关键字对应的value值，可以将他看作一个只存储K的B+树，只要我们能实现存储K的B+树，也就能够实现存储KV的B+树，无非就是将key换成pair键值对嘛。...在实现B+树的代码时，因为B+树的结点孩子数量和关键字数量相同，所以一个M路的B+树结点最多能够存储M个结点，但是在实现上与B树思想类似，我们希望能够将target先插入到结点之后，再进行分裂，所以B+...B+树的结点分裂实现起来其实是要比B树结点分裂容易的，因为不需要过多的关注keys和childs之间的下标关系。...（3）B+树的分裂虽然比B树实现起来要简单，但B+树的插入要比B树多考虑一种情况，由于B+树非叶子节点存储的是索引，所以有一种特殊的情况就是当在最左边最下面的叶子节点插入一个小于当前叶子结点中所有关键字的
“要成为绝世高手，并非一朝一夕，除非是天生武学奇才，但是这种人…万中无一” ——包租婆 这道理放在C语言学习上也一并受用。...在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从C语言小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习。 那么如何学习呢？当然是每天都练习一道C语言题目！！...经典：如何用C语言画一个“圣诞树”，我使用了左右镜像的Sierpinski triangle，每层减去上方一小块，再用符号点缀。...可生成不同层数的「圣诞树」 源代码演示： #include #include #include #define PI 3.14159265359
二叉树也分顺序存储和链式存储，因为顺序存储比较浪费内存，所以这里考虑用链式存储实现 struct node{ char data; struct node *lchild; struct node...struct node *create_binary_tree(){ struct node *root; struct node *a=new node,*b=new node,*c=new...node,*d=new node,*e=new node,*f=new node,*g=new node; a->data='A'; b->data='B'; c->data='C'; d->...data='D'; e->data='E'; f->data='F'; g->data='G'; a->lchild=b; a->rchild=c; b->lchild=d; b->rchild...=NULL; c->lchild=e; c->rchild=f; d->lchild=NULL; d->rchild=NULL; e->lchild=g; e->rchild=NULL;
先简单介绍一下二叉树，这个词熟悉又陌生，通过字面了解就是每一个结点如果有叉，那最多只能有2个分支，这两个分支就叫做左子树和右子树。...typedef struct TreeNode { int data; struct TreeNode* lchild; struct TreeNode* rchild; }TreeNode; 2.创建一棵树...（2）：采用index为索引的方式来实现，说简单点，索引就是一个记录数值变化的指针。 （3）：以字符‘#’表示是一个空结点。 （4）：assert用来检查是否开辟空间成功。...： void midOrder(TreeNode* t) { if (t == NULL) return; else { preOrder(t->lchild); printf("%c"...D:\VS\树\x64\Debug\树.exe (进程 20120)已退出，代码为 0。
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。
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 B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树 4.1 B+树的特点 其定义基本和特性与B-树同，除了： 1.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同 2.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于...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...，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
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。
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