[数据结构]B-Tree, B+Tree, B*树介绍 [摘要] 最近在看Mysql的存储引擎中索引的优化,神马是索引,支持啥索引.全是浮云,目前Mysql的MyISAM和InnoDB都支持B-Tree索引,InnoDB还支持B+Tree索引,Memory还支持Hash.今天从最基础的学起,学习了解BTree,B-Tree和B+Tree. [主题] B-Tree 介绍 B-Tree 特性搜索插入等 B+Tree 介绍 B*Tree 介绍 [内容] 1. B-Tree 介绍 1970年,R.Bay…

AC自动机——1 Trie树(字典树)介绍 2013年10月15日 23:56:45 阅读数:2375 之前,我们介绍了Kmp算法,其实,他就是一种单模式匹配.当要检查一篇文章中是否有某些敏感词,这其实就是多模式匹配的问题.当然你也可以用KMP算法求出,那么它的时间复杂度为O(c*(m+n)),c:为模式串的个数.m:为模式串的长度,n:为正文的长度,那么这个复杂度就不再是线性了,我们学算法就是希望能把要解决的问题优化到极致,这不,AC自动机就派上用场了. 其实AC自动机就是Trie树的一个活用…

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Fancytree是一个非常棒的Javascript控件,功能强大,文档健全.在做Javascript Tree控件选型时,主要基于以下几点选择了Fancytree 在Javascript Tree控件中,Fancytree的排名非常靠前,说明这个控件的用户使用量多.口碑好,当出现问题时在StackOverflow中容易找到答案 支持checkbox选择框 支持Tree Table checkbox选择框有三种状态,并可以disable掉checkbox选择框 丰富的示例展示和代码展示.详尽的介…

B+树 B+树和二叉树.平衡二叉树一样,都是经典的数据结构.B+树由B树和索引顺序访问方法(ISAM,是不是很熟悉?对,这也是MyISAM引擎最初参考的数据结构)演化而来,但是在实际使用过程中几乎已经没有使用B树的情况了. B+树的定义十分复杂,因此只简要地介绍B+树:B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树,在B+树中,所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶节点中,各叶节点指针进行连接. 我们先来看一个B+树,其高度为2,每页可存放4条记录,扇出(fan out)为…

[摘要] 最近在看Mysql的存储引擎中索引的优化,神马是索引,支持啥索引.全是浮云,目前Mysql的MyISAM和InnoDB都支持B-Tree索引,InnoDB还支持B+Tree索引,Memory还支持Hash.今天从最基础的学起,学习了解BTree,B-Tree和B+Tree. [主题] B-Tree 介绍 B-Tree 特性搜索插入等 B+Tree 介绍 B*Tree 介绍 [内容] 1. B-Tree 介绍 1970年,R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的树,…

[摘要] 最近在看Mysql的存储引擎中索引的优化,神马是索引,支持啥索引.全是浮云,目前Mysql的MyISAM和InnoDB都支持B-Tree索引,InnoDB还支持B+Tree索引,Memory还支持Hash.今天从最基础的学起,学习了解BTree,B-Tree和B+Tree. [主题] B-Tree 介绍 B-Tree 特性搜索插入等 B+Tree 介绍 B*Tree 介绍 [内容] 1. B-Tree 介绍 1970年,R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的树,…

目录 一.树 二.B+树 2.1 B+树性质 三.聚集索引和辅助索引 3.1 聚集索引 3.2 辅助索引 3.3 聚集索引和非聚集索引的区别 四.再看B+树 4.1 B+树的插入操作 4.2 B+树的删除操作 一.树 树状图是一种数据结构 ,它是由n(n>=1)个有限结点组成一个具有层次关系的集合.把它叫做"树"是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的. 它具有以下的特点:每个结点有零个或多个子结点:没有父结点的结点称为根结点:每一个非根结点有且只有一个父结点…

简介 首先,说一下在数据结构中为什么要引入树这种结构,在我们上篇文章中介绍的数组与链表中,可以发现,数组适合查询这种静态操作(O(1)),不合适删除与插入这种动态操作(O(n)),而链表则是适合删除与插入,而查询效率则就比较慢了,本文要分享学习的树就是为了平衡这种静态操作与动态操作的差距. 一.二叉查找树 简介 满足下面条件就是二叉查找树 任意节点左子树不为空,则左子树的值均小于根节点的值. 任意节点右子树不为空,则右子树的值均大于于根节点的值. 任意节点的左右子树也分别是二叉查找树. 没有键值…

今天看数据库,书中提到:由于索引是采用 B 树结构存储的,所以对应的索引项并不会被删除,经过一段时间的增删改操作后,数据库中就会出现大量的存储碎片, 这和磁盘碎片.内存碎片产生原理是类似的,这些存储碎片不仅占用了存储空间,而且降低了数据库运行的速度.如果发现索引中存在过多的存储碎片的话就要进行 “碎片整理”了,最方便的“碎片整理” 手段就是重建索引, 重建索引会将先前创建的索引删除然后重新创建索引,主流数据库管理系统都提供了重建索引的功能,比如 REINDEX.REBUILD 等,如果使用的数据…