B树的定义

  假设B树的度为t(t>=2),则B树满足如下要求:(参考算法导论)

(1)  每个非根节点至少包含t-1个关键字,t个指向子节点的指针;至多包含2t-1个关键字,2t个指向子女的指针(叶子节点的子女为空)。

(2)  节点的所有key按非降序存放,假设节点的关键字分别为K[1], K[2] … K[n], 指向子女的指针分别为P[1], P[2]…P[n+1],其中n为节点关键字的个数。则有:

P[1] <= K[1] <= P[2] <= K[2] …..<= K[n] <= P[n+1]   // 这里P[n]也指其指向的关键字

(3)  若根节点非空,则根节点至少包含两个子女;

(4)  所有的叶子节点都在同一层。

B树的搜索,searchroot, target

  从root出发,对每个节点,找到大于或等于target关键字中最小的K[i],如果K[i]与target相等,则查找成功;否则在P[i]中递归搜索target,直到到达叶子节点,如仍未找到则说明关键字不在B树中,查找失败。

B树的插入,insert(root, target)

  B树的插入需要沿着搜索的路径从root一直到叶节点,根据B树的规则,每个节点的关键字个数在[t-1, 2t-1]之间,故当target要加入到某个叶子时,如果该叶子节点已经有2t-1个关键字,则再加入target就违反了B树的定义,这时就需要对该叶子节点进行分裂,将叶子以中间节点为界,分成两个包含t-1个关键字的子节点,同时把中间节点提升到该叶子的父节点中,如果这样使得父节点的关键字个数超过2t-1,则要继续向上分裂,直到根节点,根节点的分裂会使得树加高一层。

上面的过程需要回溯,那么能否从根下降到叶节点后不回溯就能完成节点的插入呢?答案是肯定的,核心思想就是未雨绸缪,在下降的过程中,一旦遇到已满的节点(关键字个数为2t-1),就就对该节点进行分裂,这样就保证在叶子节点需要分裂时,其父节点一定是非满的,从而不需要再向上回溯。

B树的删除,delete(root, target)

  在删除B树节点时,为了避免回溯,当遇到需要合并的节点时就立即执行合并,B树的删除算法如下:从root向叶子节点按照search规律遍历:

(1)  如果target在叶节点x中,则直接从x中删除target,情况(2)和(3)会保证当再叶子节点找到target时,肯定能借节点或合并成功而不会引起父节点的关键字个数少于t-1。

(2)  如果target在分支节点x中:

(a)  如果x的左分支节点y至少包含t个关键字,则找出y的最右的关键字prev,并替换target,并在y中递归删除prev。

(b)  如果x的右分支节点z至少包含t个关键字,则找出z的最左的关键字next,并替换target,并在z中递归删除next。

(c)  否则,如果y和z都只有t-1个关键字,则将targe与z合并到y中,使得y有2t-1个关键字,再从y中递归删除target。

(3)  如果关键字不在分支节点x中,则必然在x的某个分支节点p[i]中,如果p[i]节点只有t-1个关键字。

(a)  如果p[i-1]拥有至少t个关键字,则将x的某个关键字降至p[i]中,将p[i-1]的最大节点上升至x中。

(b)  如果p[i+1]拥有至少t个关键字,则将x个某个关键字降至p[i]中,将p[i+1]的最小关键字上升至x个。

(c)  如果p[i-1]与p[i+1]都拥有t-1个关键字,则将p[i]与其中一个兄弟合并,将x的一个关键字降至合并的节点中,成为中间关键字。

B+

  与B树不同的时,B+树的关键字都存储在叶子节点,分支节点均为索引,在实现上大致与B树类似,在几个细节稍有不同。

(1) 数据结构中增加prev,next指针,用于将叶子节点串成有序双向链表。

(2) 在节点分裂的时候,如果分裂的节点为叶子,则需要把中间节点保留在左(或右)边的分支上,并且需要更新prev和next。

(3) 在节点合的时候,如果合并的节点为叶子,不需要把跟节点下降为中间节点,并且需要更新prev和next。

(4) 在向邻接节点借节点时,借来的关键字并不是父节点的关键字,而是邻接点的关键字,并根据实际情况更新父节点的索引。

源码地址(并且加上了“策略模式”来调用B、B+的方法)我的github上的BTree-and-BPlusTree-Realize项目

B-树、B+树、B*树定义介绍:http://www.cnblogs.com/orange1438/p/4762606.html

作者:orange1438
出处:http://www.cnblogs.com/orange1438/
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