数据结构学习笔记——查找算法中的树形查找(B树、B+树)

news2025/1/18 1:59:11

目录

  • 前言
  • 一、B树
    • (一)B树的概念
    • (二)B树的性质
    • (三)B树的高度
    • (四)B树的查找
    • (五)B树的插入
    • (六)B树的删除
  • 二、B+树
    • (一)B+树的概念
    • (二)B+树的性质
    • (三)B+树的查找

前言

B树和B+树属于树形查找算法中的一种,主要用于数据库系统、文件系统和磁盘存取等方面,都是用于存储和索引大量的数据,以提高检索效率。例如,在磁盘存储中,通过将数据分散到多个磁盘块中,并使用树形结构来组织这些磁盘块,从而提高了查找速度和查找效率。若设B树中所有结点的孩子结点个数的最大值为m,则该B树是一棵m阶B树,另外B+树则是B树的变形。

一、B树

(一)B树的概念

二叉排序树也称为查找树(注意:与二分查找的判定树不同),其中各结点值的大小关系是:左子树<根结点<右子树,且左、右子树也是一棵二叉排序树满足其条件。

前面给过二叉查找树的定义,简单的来说,B树是二叉查找树的推广,即一棵m阶B树可看作一棵m叉查找树,但两者有些方面不同,如下:
1、结点与关键字不同:二叉查找树遵循二叉树的原则,每个结点最多只有两个孩子结点,且每个结点只包含一个关键字;而B树的每个结点最多有m个结点,即最多含有m-1个关键字。
2、平衡性:二叉查找树不一定是一棵平衡二叉树,查找过程中查找效率可能随着查找树的结构变化;而B树是一棵多路平衡查找树,通过限制结点的子树和关键字数量,使B树的高度保持相对稳定,从而提高查找效率。B树也正是在保持平衡的前提下能够更高效地处理大量数据,从而非常适合应用在需要高效存储和访问大量数据的场景中。

(二)B树的性质

B树中与二叉查找树相同的性质,二叉查找树各结点值的大小关系是:左子树<根结点<右子树,而B树中关键字的值的大小关系是:子树1<关键字1<子树2<关键字2<子树3…,一棵m阶B树中,除了根结点外所有结点中关键字个数为:⌈m/2⌉-1 ≤ n ≤ m-1。例如,一棵5阶B树中,除了根结点外所有结点中关键字的个数为2 ≤ n ≤ 4,即关键字个数最少为2,最多为4。
在这里插入图片描述
1、m阶B树中,根结点至多有m棵子树,若B树的根结点不是终端结点,则该B树至少有两棵子树。
2、B树中结点内关键字均以升序或降序排列。
3、B树是一棵多路平衡查找树,所有结点的平衡因子均为0。
4、m阶B树中,若根结点没有关键字,则B树无子树,B树为空;若有关键字,由于子树个数等于关键字个数加1,所以子树一定大于或等于两棵。
5、m阶B树中,根结点最少含1个关键字,而除根结点外,每个非叶子结点至少有⌈m/2⌉棵子树,且至少有⌈m/2⌉-1个关键字;由于最少情况下,根结点至少有一个关键字,所以B树中所有结点包括的关键字个数至少为(n-1)(⌈m/2⌉-1)+1个。
6、结点的孩子结点的个数等于该结点关键字的个数加1,即具有n个关键字的m阶B树,应有n+1个叶结点。另外,B树中所有的叶子结点均在一层上,且不带任何信息,这一点与二分查找判定树中查找失败的结点类似,实际上这些叶子结点不存在,代表查找失败的情况,如下:
在这里插入图片描述

(三)B树的高度

在求B树的高度时,不计入叶子结点,若设m阶B树中包括n(n≥1)个关键字,其高度为h,可得到B树的最小高度和最大高度范围区间:logm(n+1) ≤ h ≤ log⌈m/2⌉[(n+1)/2]+1。

⌈ ⌉表示向上取整,取比自己大的最小整数,⌊ ⌋表示向下取整,取比自己小的最大整数。

(四)B树的查找

B树的查找类似二叉查找,首先在B树中查找结点,然后在结点所包含的关键字K1,…,Kn中查找给定的关键字,可通过顺序查找二分查找进行查找,若找到等于给定值的关键字,则查找成功;否则,继续查找,直至找到或指针为空时,此时查找失败,即查找到B树的叶子结点时失败。

(五)B树的插入

B树的插入操作不仅需要找到要插入的位置(定位),而且需判断插入后是否会导致不满足B树的定义,由于B树中查找成功结点的关键字个数在 ⌈m/2⌉-1 ≤ n ≤ m-1间,如下:
1、第一种情况:若插入后结点的关键字个数小于m,则直接插入。
在这里插入图片描述
2、第二种情况:若插入后结点的关键字个数大于m-1,则需要进行调整,从关键字中间位置⌈m/2⌉处将关键字分为两部分,左半部分放在原结点中,右半部分放在新的相邻右边结点中,中间关键字元素⌈m/2⌉上移到原结点的父结点中,另外,若父结点的空间也不够,则继续按照以上方式进行调整。
在这里插入图片描述

(六)B树的删除

B树的删除分两种情况,如下:
1、第一种情况
若要删除的关键字在终端结点中时:
(1)若要删除的关键字所在结点的关键字个数大于或等于⌈m/2⌉时,即关键字删除后结点仍满足相应的关键字个数,则可直接删去。
(2)若要删除的关键字当前所在结点的关键字个数等于⌈m/2⌉-1时,且左/右兄弟很充裕时,即其关键字个数大于或等于⌈m/2⌉时,需要进行调整(向兄弟借),用当前结点的前驱/后继、前驱的前驱/后继的后继代替,从而满足B树的定义。
在这里插入图片描述
(3)若要删除的关键字当前所在结点的关键字个数等于⌈m/2⌉-1时,且左/右兄弟不是很充裕时,即其关键字个数只等于⌈m/2⌉-1时,则将关键字删除后需要进行合并,即与当前结点的兄弟结点以及双亲结点中的关键字合并。
在这里插入图片描述
2、第二种情况
若要删除的关键字不在终端结点中时,用该关键字的直接前驱或直接后继代替,转换成第一种情况,再进行删除。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

二、B+树

(一)B+树的概念

B+树可以由分块查找推广,所以也称为多级分块查找,即m阶B+树,它是B树的变形,与B树相同,B树和B+树都是平衡的多叉树,都用在文件索引结构和数据库索引中,但B+树更加适用。B树的结点包含关键字对应记录的存储地址,且B树中的叶子结点不带信息,而B+树的叶子结点带信息,而其中其他的非叶子结点只是作索引作用。

(二)B+树的性质

B+树中,n个关键字对应n棵子树,即每个关键字对应一棵子树,且子树的个数与结点的关键字个数相等,每个分支结点至少有 ⌈m/2⌉棵子树。
在这里插入图片描述
B树与B+树中结点的关键字个数对比如下表:

名称B树B+树
根结点关键字个数1 ≤ n ≤ m-12 ≤ n ≤ m
非根结点关键字个数⌈m/2⌉-1 ≤ n ≤ m-1⌈m/2⌉ ≤ n ≤ m

(三)B+树的查找

B树支持随机查找,而B+树支持顺序查找和随机查找。

B树不支持顺序查找的原因是查找时可能查找到树中的任何一层,所以其查找速度和稳定性没有B+树高。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1358023.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

整理的6个Linux运维脚本

整理的6个Linux运维脚本 1、统计/etc/passwd 中能登录的用户&#xff0c;并将对应在/etc/shadow 中第二列密码提取2、查看当前连接到本机的远程IP地址3、检测本机当前用户是否为超级管理员&#xff08;root&#xff09;4、检查指定目录下是否存在对应文件5、查找 Linux 系统中的…

基于数据库和NER构建知识图谱流程记录

文章目录 环境准备拓扑设计构建流程设计文件流设计交互解析算法实现数据库交互NER解析相似度计算 基于数据库的文件生成从数据库中读取字段将字段后处理后保存为文件 基于文件的知识图谱构建bug修改与算法优化图数据库连接问题批量构建知识图谱问题批量删除边问题空值处理问题去…

Java重修第二天—学习”方法“

通过学习本篇文章可以掌握如下知识 1、方法的定义 2、方法在计算机中的执行流程。 3、方法使用时常见问题 4、Java中方法的参数传递机制 5、方法重载 1 方法是什么 方法是一种语法结构&#xff0c;它可以把一段代码实现的某种功能封装起来&#xff0c;以便重复利用。 方…

Selenium-java 定位元素时切换iFrame时的方法

具体方法如下图所示&#xff0c;如果iFrame中嵌套多层iFrame需要逐层定位到需要的那一层iFrame,完成操作后&#xff0c;执行该代码&#xff1a;driver.switchTo() .defaultContent() ; 是返回最顶部的frame

vue封装基础input组件(添加防抖功能)

先看一下效果&#xff1a; // 调用页面 <template><div><!-- v-model&#xff1a;伪双向绑定 --><my-input v-model"inputVal" label"姓名" type"textarea" /></div> </template><script> import…

太阳能组件紫外预处理试验箱

太阳能组件紫外预处理试验箱波长范围&#xff1a;280-400nm用于太阳能光伏组件的温湿度及相类似紫外预处理环境的试验&#xff0c;主要用于太阳能组件材料评估诸如聚合物和保护层等材料抗紫外辐照能力&#xff0c;在预处理试验过程中能够快速、真实地再现阳光、雨、露等环境及对…

【MATLAB】CEEMD_LSTM神经网络时序预测算法

有意向获取代码&#xff0c;请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义 CEEMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了完全扩展经验模态分解&#xff08;CEEMD&#xff09;和长短期记忆神经网络&#xff08;LSTM&#xff09;的时间序列预测方法。 CEEMD是一种改…

【Turtle库】皮卡丘

引言 这段Python代码利用了Turtle图形库来绘制一个卡通角色&#xff0c;看起来像皮卡丘。以下是代码的概述&#xff1a; 导入模块&#xff1a; 代码导入了必要的模块&#xff1a;turtle、random&#xff0c;并将turtle重命名为t以便简洁。 函数定义&#xff1a; infoPrt()函数打…

安全cdn有哪些优势

1. 免备案&#xff1a;在中国大陆地区&#xff0c;进行网站建设需要先进行备案手续&#xff0c;而安全cdn可以避免这一繁琐的步骤&#xff0c;节省时间和精力。 2. 精品线路&#xff1a;安全cdn使用的是覆盖范围更广、速度更快的香港CN2 GIA优化线路。 3. 高速稳定&#xff1a…

局部与整体的关联特性,如图所示

局部与整体的关联特性是指事物的局部部分与整体之间存在一定的关联关系。它强调整体是由局部构成&#xff0c;局部又反向影响整体。具体包括以下几个方面的特性&#xff1a; 互依性&#xff1a;局部与整体相互依赖&#xff0c;一个的变动会影响另一个的变动。局部的变化会对整体…

OSPF基本概念与配置(完整版)

目录 路由分类 OSPF概述 一、OSPF的工作过程 二、报文类型 三、OSPF区域 四、OSPF单区域实验案例 拓扑 需求 配置步骤 配置命令 五、OSPF邻居表解析 六、OSPF路由角色 七、OSPF多区域实验案例 拓扑 需求 配置步骤 配置命令 八、邻居建立失败的原因(已广播型网络…

自制java工具实现 ctrl+c+c 翻译鼠标选中文本

前言 本功能的实现基于这篇笔记 http://t.csdnimg.cn/1I8ln&#xff0c;本文阅读过程中有疑惑都可以查看此笔记 实现思路&#xff1a;检测到按压ctrl c c 后&#xff0c;获取当前剪切板文字&#xff0c;调用百度翻译api。 实现结果&#xff1a; 完整代码在最后 实现过程 1 监控…

TS:类型断言

类型断言好比其他语言中的类型转换&#xff0c;但是不是真正的类型转换方式&#xff0c;之所以不被称为类型转换&#xff0c;是因为转换通常意味着某种运行时的支持。但是&#xff0c;类型断言纯粹是一个编译时语法&#xff0c;同时&#xff0c;它也是一种为编译器提供关于如何…

vivado license申请

AMD: Product Licensing

如何使用CapSolver解决Web爬虫中遇到的CAPTCHA问题

Web爬取是一种强大的技术&#xff0c;用于从网站中提取数据&#xff0c;但经常会遇到一个常见障碍&#xff0c;即CAPTCHA。CAPTCHA是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”的缩写&#xff0c;旨在防止自动机器人访问网站。然而&…

商品小程序(6.商品详情)

目录 一、获取商品详情数据二、渲染商品详情页的UI结构1、渲染轮播图区域2、实现轮播图预览效果3、渲染商品信息区域4、渲染商品详情信息5、解决商品价格闪烁的问题 三、渲染详情页底部的商品导航区域1、渲染商品导航区域的UI结构2、点击跳转到购物车页面 本章主要完成商品详情…

推荐一款加速器,也可加速github

地址https://github.com/BeyondDimension/SteamTools

【ZYNQ入门】第五篇、AXI HP口读写数据原理

目录 第一部分、AXI总线的相关知识 1、ZYNQ架构 2、AXI 总线和 AXI 接口以及 AXI 协议 3、AXI 总线与 ZYNQ 的关系 4、AXI 总线介绍 5、AXI 接口介绍 6、AXI 协议介绍 7、AXI高效传输的原因 8、常见总线汇总 9、HP接口写时序配置 10、HP DDR的地址分配 11、缓存一…

监控各大电商平台商品价格,库存信息,数据分析,京东SKU详情

要接入API接口以采集电商平台上的商品数据&#xff0c;可以按照以下步骤进行&#xff1a; 1、找到可用的API接口&#xff1a;首先&#xff0c;需要找到支持查询商品信息的API接口。这些信息通常可以在电商平台的官方文档或开发者门户网站上找到。 2、注册并获取API密钥&#x…

2023春季李宏毅机器学习笔记 06 :Diffusion Model 原理剖析

资料 课程主页&#xff1a;https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2023-spring.phpGithub&#xff1a;https://github.com/Fafa-DL/Lhy_Machine_LearningB站课程&#xff1a;https://space.bilibili.com/253734135/channel/collectiondetail?sid2014800 一、想法概念 Q1&…