B-树

B-树是一种多路搜索树(并不一定是二叉的)

1970年,R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的树,它是一种平衡的多叉树,称为B树(或B-树、B_树)。

一棵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,或者是满足下列性质的树:

1、根结点至少有两个子女;

2、每个非根节点所包含的关键字个数 j 满足:┌m/2┐ - 1 <= j <= m - 1;

3、除根结点以外的所有结点(不包括叶子结点)的度数正好是关键字总数加1,故内部子树个数 k 满足:┌m/2┐ <= k <= m ;

4、所有的叶子结点都位于同一层。

特点:

是一种多路搜索树(并不是二叉的):

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M-1个关键字;(至少2个关键字)

5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1;

6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1];且K[i] < K[i+1];

7.非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]的

子树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树;

8.所有叶子结点位于同一层;

如:(M=3)

B-树的搜索,从根结点开始,对结点内的关键字(有序)序列进行二分查找,如果

命中则结束,否则进入查询关键字所属范围的儿子结点;重复,直到所对应的儿子指针为

空,或已经是叶子结点;

B-树的特性:

1.关键字集合分布在整颗树中;

2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中;

3.搜索有可能在非叶子结点结束;

4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找;

5.自动层次控制;

B+树

B+ 树是一种树数据结构,是一个n叉树,每个节点通常有多个孩子,一棵B+树包含根节点、内部节点和叶子节点。根节点可能是一个叶子节点,也可能是一个包含两个或两个以上孩子节点的节点。

用途:

B+ 树通常用于数据库和操作系统的文件系统中。NTFS, ReiserFS, NSS, XFS, JFS, ReFS 和BFS等文件系统都在使用B+树作为元数据索引。B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序,其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。B+ 树元素自底向上插入。

B+树的定义

B+树是应文件系统所需而出的一种B-树的变型树。一棵m阶的B+树和m阶的B-树的差异在于:

1.有n棵子树的结点中含有n个关键字,每个关键字不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。

2.所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。

3.所有的非终端结点可以看成是索引部分,结点中仅含其子树(根结点)中的最大(或最小)关键字。 
通常在B+树上有两个头指针,一个指向根结点,一个指向关键字最小的叶子结点。

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;

3.非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树

(B-树是开区间);

5.为所有叶子结点增加一个链指针;

6.所有关键字都在叶子结点出现;

如:(M=3)

 
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(稠密索引),且链表中的关键字恰好

是有序的;

2.不可能在非叶子结点命中;

3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引),叶子结点相当于是存储

(关键字)数据的数据层;

4.更适合文件索引系统;

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关键字个数至少为(2/3)*M,即块的最低使用率为2/3

(代替B+树的1/2);

B+树的分裂:当一个结点满时,分配一个新的结点,并将原结点中1/2的数据

复制到新结点,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,再在原结点插入关键字,最后修改父结点中兄弟结点的关键字

(因为兄弟结点的关键字范围改变了);如果兄弟也满了,则在原结点与兄弟结点之

间增加新结点,并各复制1/3的数据到新结点,最后在父结点增加新结点的指针;

所以,B*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:

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;

所有关键字在整颗树中出现,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,将结点的最低利用率

从1/2提高到2/3;

参考: 
http://baike.baidu.com/view/2228473.htm 
http://baike.baidu.com/subview/1168762/1168762.htm 
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html

B-树,B+树,B*树详解的更多相关文章

  1. 哈夫曼树(一)之 C语言详解

    本章介绍哈夫曼树.和以往一样,本文会先对哈夫曼树的理论知识进行简单介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现:实现的语言虽不同,但是原理如出一辙,选择其中之一进行了解即可.若 ...

  2. 转载:MySQL EXPLAIN 命令详解学习

    转载自:https://blog.csdn.net/mchdba/article/details/9190771 MySQL EXPLAIN 命令详解 MySQL的EXPLAIN命令用于SQL语句的查 ...

  3. OSPF详解

    OSPF 详解 (1) [此博文包含图片] (2013-02-04 18:02:33) 转载 ▼ 标签: 端的 第二 以太 第一个 正在 目录 序言 初学乍练 循序渐进学习OSPF 朱皓 入门之前 了 ...

  4. MySQL EXPLAIN 命令详解

    MySQL EXPLAIN 命令详解 MySQL的EXPLAIN命令用于SQL语句的查询执行计划(QEP).这条命令的输出结果能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的.这条命令并没有提 ...

  5. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现

    0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之:数组.单链表.双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现 ...

  6. 数据结构图文解析之:哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现

    0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之:数组.单链表.双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现 ...

  7. trie字典树详解及应用

    原文链接    http://www.cnblogs.com/freewater/archive/2012/09/11/2680480.html Trie树详解及其应用   一.知识简介        ...

  8. AVL树详解

    AVL树 参考了:http://www.cppblog.com/cxiaojia/archive/2012/08/20/187776.html 修改了其中的错误,代码实现并亲自验证过. 平衡二叉树(B ...

  9. trie树--详解

    文章作者:yx_th000 文章来源:Cherish_yimi (http://www.cnblogs.com/cherish_yimi/) 转载请注明,谢谢合作.关键词:trie trie树 数据结 ...

  10. 转:trie树--详解

    前几天学习了并查集和trie树,这里总结一下trie. 本文讨论一棵最简单的trie树,基于英文26个字母组成的字符串,讨论插入字符串.判断前缀是否存在.查找字符串等基本操作:至于trie树的删除单个 ...

随机推荐

  1. PHP开发中的缓存技术汇总

    在PHP开发中,出于对网站服务器负载的考虑,往往需要对页面.数据等内容进行缓存处理,下面就来看看,在PHP开发中有哪些缓存方式吧. 1.页面部分缓存该种方式,是将一个页面中不经常变的部分进行静态缓存, ...

  2. UILabel内容模糊

    在非retina的ipad mini的屏幕上,一个UIlabel的frame的origin值如果有小数位数(例如0.5),就会造成显示模糊,所以最好使用整数的值作为origin坐标.

  3. Swift_UI_UILabel

    Swift_UI_UILabel import UIKit class ViewController: UIViewController { override func viewDidLoad() { ...

  4. Qt::QObject类

    QObject 类是Qt 所有类的基类. QObject是Qt对象模型的核心.这个模型的中心要素就是一种强大的叫做信号与槽无缝对象沟通机制.你可以用 connect()函数来把一个信号连接到槽,也可以 ...

  5. Centos7下用命令同步标准时间

    新装的CentO7S系统服务器可能设置了错误的时间,需要调整时区和时间.如下是CentOS7系统使用NTP协议,从一个时间服务器同步标准时间: [root@localhost ~]# cp /usr/ ...

  6. MVC5路由系统机制详细讲解

    请求一个ASP.NET mvc的网站和以前的web form是有区别的,ASP.NET MVC框架内部给我们提供了路由机制,当IIS接受到一个请求时,会先看是否请求了一个静态资源(.html,css, ...

  7. python学习之网页数据获取

    由于需要学习机器学习的内容,了解到python在机器学习中使用很方便,开始学习之,机器学习目前主要在学<机器学习实战>这本书.python是在MOOC中学习<用python玩转数据& ...

  8. 个人对于Virtual DOM的一些理解

    之前一直认为react的Virtual DOM操作会比传统的操作DOM要快,这其实是错误的,React 从来没有说过 "React 比原生操作 DOM 快".如果没有 Virtua ...

  9. 【Qt学习笔记】窗口部件整理

    关于Qt中窗口部件的学习 今天开始学习Qt的窗口部件,领略一下Qt的神奇之处,记得2012年的那年冬天,我还学Java呢,现在基本上和Java说再见了,不过对于嵌入式的开发Qt还是举足轻重的,我想趁着 ...

  10. Mapreduce体系架构

    Mapreduce也采用master和slave的架构设计.Jobtracker负责作业的初始化和分配 与任务节点进行通信,协调整个作业的执行. 一个job分为两种task(map/reduce),包 ...