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数据结构之B树、B+树

时间:2017-11-08 17:51:24      阅读:199      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:i/o   image   简单   情况   直接   存储   导致   images   直接插入   

B树

什么是B树?

  B树是一种查找树,我们知道,这一类树(比如二叉搜索树,红黑树等等)最初生成的目的都是为了解决某种系统中,查找效率低的问题。B树也是如此,它最初启发于二叉搜索树,二叉搜索树的特点是每个非叶节点都只有两个孩子节点。然而这种做法会导致当数据量非常大时,二叉查找树的深度过深,搜索算法自根节点向下搜索时,需要访问的节点也就变的相当多。如果这些节点存储在外存储器中,每访问一个节点,相当于就是进行了一次I/O操作,随着树高度的增加,频繁的I/O操作一定会降低查询的效率。

这里有一个基本的概念,就是说我们从外存储器中读取信息的步骤,简单来分,大致有两步:

  1. 找到存储这个数据所对应的磁盘页面,这个过程是机械化的过程,需要依靠磁臂的转动,找到对应磁道,所以耗时长。
  2. 读取数据进内存,并实施运算,这是电子化的过程,相当快。

综上,对于外存储器的信息读取最大的时间消耗在于寻找磁盘页面。那么一个基本的想法就是能不能减少这种读取的次数,在一个磁盘页面上,多存储一些索引信息。B树的基本逻辑就是这个思路,它要改二叉为多叉,每个节点存储更多的指针信息,以降低I/O操作数。

  因此,B树的目的:为了硬盘快速读取数据(降低IO操作次树)而设计的一种平衡的多路查找树。目前大多数据库及文件索引,都是使用B树或变形来存储实现。

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B树的定义

  一颗m阶B树(Balanced tree of order m)是一棵平衡的m路搜索树,它或者是空树,或者是满足以下性质的树:

  1. 根结点至少两个子女。
  2. 除根结点以外的所有结点(不包括失败结点)至少有[m/2]个子女。
  3. 所有失败的结点都位于同一层。

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插入操作

新结点一般插在第h层,通过搜索找到对应的结点进行插入,那么根据即将插入的结点的数量又分为下面几种情况。

  • 如果该结点的关键字个数没有到达m-1个,那么直接插入即可;
  • 如果该结点的关键字个数已经到达了m-1个,那么根据B树的性质显然无法满足,需要将其进行分裂。分裂的规则是该结点分成两半将中间的关键字进行提升,加入到父亲结点中,但是这又可能存在父亲结点也满员的情况,则不得不向上进行回溯,甚至是要对根结点进行分裂,那么整棵树都加了一层。

其过程如下:

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删除操作

同样的,我们需要先通过搜索找到相应的值,存在则进行删除,需要考虑删除以后的情况,

  • 如果该结点拥有关键字数量仍然满足B树性质,则不做任何处理;
  • 如果该结点在删除关键字以后不满足B树的性质(关键字没有到达ceil(m/2)-1的数量),则需要向兄弟结点借关键字,这有分为兄弟结点的关键字数量是否足够的情况。
    • 如果兄弟结点的关键字足够借给该结点,则过程为将父亲结点的关键字下移,兄弟结点的关键字上移;
    • 如果兄弟结点的关键字在借出去以后也无法满足情况,即之前兄弟结点的关键字的数量为ceil(m/2)-1,借的一方的关键字数量为ceil(m/2)-2的情况,那么我们可以将该结点合并到兄弟结点中,合并之后的子结点数量少了一个,则需要将父亲结点的关键字下放,如果父亲结点不满足性质,则向上回溯;
  • 其余情况参照BST中的删除。

其过程如下:

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性能分析

应用分析

代码实现

 

总结

 

数据结构之B树、B+树

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原文地址:http://www.cnblogs.com/ktao/p/7804430.html

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