来自网络,总结到这里: 当我想看btree树高度的时候,筛选出来这篇文章"为什么 B-tree 在不同著作中度的定义有一定差别?",知道了高度的算法是这个公式:但是里面又提高t和出度有关系,那么这个出度怎么算呢?为此我又搜索到了这里:"B-/+Tree索引的性能分析", d越大索引的性能越好,而出度的上限取决于节点内key和data的大小: dmax=floor(pagesize/(keysize+datasize+pointsize)) floor表示向下取整.…

B+树索引介绍 B+树索引的本质是B+树在数据库中的实现.但是B+树索引有一个特点是高扇出性,因此在数据库中,B+树的高度一般在2到3层.也就是说查找某一键值的记录,最多只需要2到3次IO开销.按磁盘每秒100次IO来计算,查询时间只需0.0.2到0.03秒.   数据库中B+树索引分为聚集索引(clustered index)和非聚集索引(secondary index).这两种索引的共同点是内部都是B+树,高度都是平衡的,叶节点存放着所有数据.不同点是叶节点是否存放着一整行数据.   (1)…

表格树 tableTree 高度 默认maxHeight,在isFold下不起作用,后期改值  vue-table-with-tree-grid mounted () { this.$refs.table.$refs['body-wrapper'].style['height'] = '300px'}…

我们知道,树类型作为数据结构中的重要一员,树的很多实现都是来自递归.本文想要实现的就是在桌面客户端项目开发中,经常用到的树结构(.Net平台下有个控件为TreeView).事实上,我们可能因业务需求自行定义一个树类型的数据结构. 接下来,首先给出我一开始用来获取树的深度的算法实现(存在欠缺) private int GetExportReportTemplateColumns(ReportTemplateTreeDTO reportTemplateTree, int reportTemplate…

上面我们通过推断得出B+树的高度通常是1-3,下面我们从另外一个侧面证明这个结论.在InnoDB的表空间文件中,约定page number为3的代表主键索引的根页,而在根页偏移量为64的地方存放了该B+树的page level.如果page level为1,树高为2,page level为2,则树高为3.即B+树的高度=page level+1:下面我们将从实际环境中尝试找到这个page level. 在实际操作之前,你可以通过InnoDB元数据表确认主键索引根页的page number为3,你…

/* struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) { } };*/ /* struct ListNode { int val; struct ListNode *next; ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {} };*/ class TreeLevel…

http://www.hellodba.com/reader.php?ID=76〈=cn 数据库的作用就是实现对数据的管理和查询.任何一个数据库系统,必然存在对数据的大量读或者写或者两中操作都大量存在.IO问题也往往是导致数据库性能问题的重要原因.在这篇文章中,主要帮助大家在理解Oracle的读写操作机制的基础上,灵活解决遇到的各种常见的IO问题. 1 Oracle中IO的产生 IO当然包括了读.写两部分,先介绍Oracle中写操作的产生. 1.1 写 介绍写操作之前,先简单的看下Oracle的…

   文章图片代码来自邓俊辉老师的课件 概述 上图就是 B-Tree 的结构,可以看到这棵树和二叉树有点不同---"又矮又肥".同时子节点可以有若干个小的子节点构成.那么这样一棵树又有什么作用呢? 动机 我们知道电脑的访问内存比访问外的存I/O操作快了,但是内存的容量大小又只有那么一点点(相对于外存),所以计算机访问的过程常常使用高速缓存.使用高速缓存也是在以下两个事实想出的策略. 而B-Tree这种结构就是根据这种情况被发掘出来的.下图 m 指的是每次的数据块数量 B-Tree 介绍…

前一段被问到一个平时没有关注到有关于MYSQL索引相关的问题点,被问到一个表有3000万记录,假如有一列占8位字节的字段,根据这一列建索引的话索引树的高度是多少? 这一问当时就被问蒙了,平时这也只关注MySQL索引一般都是都是用B+Tree来存储维护索引的,还有一些复合索引的最左匹配原则等等,还真没有实际关注过始即然用到索引能提升 查询的效率,那么这个索引树高是多少,给定表和索引字段后怎么计算出索引树的高度?下面将用举例的形式来说明如何计算索引树的高度. 在举例之前,先给出一个千万级记录表的索引…

B树是为磁盘存储而专门设计的一类平衡搜索树,B树的高度仅随着它所包含的节点数按对数增长,不过因为单个节点可以包含多个关键字,所以对数的底数可以比较大,实际应用中一般是50~2000,给个直观的数字,一棵分支因子为1001.高度为2(不包含根节点)的B树,可以存储超过10亿个关键字! 1.从磁盘结构讲起 计算机的机械磁盘,为了摊还机械移动花费的等待时间,磁盘会一次存取多个数据项而不是一个,这样的一次读取的信息单元是page,我们可以用读或写的页数作为磁盘存取总时间的主要近似值,在任何时刻,B树算法…

For an undirected graph with tree characteristics, we can choose any node as the root. The result graph is then a rooted tree. Among all possible rooted trees, those with minimum height are called minimum height trees (MHTs). Given such a graph, writ…

2. B 树 B 树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉(相对于二叉,B树每个内结点有多个分支,即多叉)平衡查找树 一棵B树,一棵关键字为英语中辅音字母的B树,现在要从树中查找字母R(包含n[x]个关键字的内结点x,x有n[x]+1个子女(一个内结点x若含有n[x]个关键字,那么x将含有n[x]+1个子女),所有的叶结点都处于相同的深度,带阴影的结点为查找字母R时要检查的结点): 从上图轻易的看到,一个内结点x若含有n[x]个关键字,那么x将含有n[x]+1个子女:如含有2个关键字D H的内…

2018-09-24 12:01:38 问题描述: 问题求解: 毫无疑问的一条非常好的题目,采用的解法是逆向的BFS,也就是从叶子节点开始遍历,逐步向中心靠拢,最终留下的叶子节点就是答案. public List<Integer> findMinHeightTrees(int n, int[][] edges) { // tricks :使用Collections.singletonList(0)可以直接返回单个值的List if (n == 1) return Collections.sin…

最小高度树 对于一个具有树特征的无向图,我们可选择任何一个节点作为根.图因此可以成为树,在所有可能的树中,具有最小高度的树被称为最小高度树.给出这样的一个图,写出一个函数找到所有的最小高度树并返回他们的根节点. 格式 到 n - 1.给定数字 n 和一个无向边 edges 列表(每一个边都是一对标签). 你可以假设没有重复的边会出现在 edges 中.由于所有的边都是无向边,[0, 1]和 [1, 0] 是相同的,因此不会同时出现在 edges 里. 示例 1: 输入: n = 4, edges…

01 上节课回顾 受限的线性表 栈和队列的链式存储其实就是链表 但是不能任意操作 所以叫受限的线性表 02 栈的应用_就近匹配 案例1就近匹配: #include <stdio.h> int main() { int a[4][4];int(*p)[4];p = a[0]; return 0;} 扫描字符串 如果碰到左括号 直接入栈 如果碰到右括号 从栈顶弹出括号,判断是否是左括号, 如果是 匹配成功 如果不是 匹配失败 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #inc…

对于一个具有树特征的无向图,我们可选择任何一个节点作为根.图因此可以成为树,在所有可能的树中,具有最小高度的树被称为最小高度树.给出这样的一个图,写出一个函数找到所有的最小高度树并返回他们的根节点. 格式 该图包含 n 个节点,标记为 0 到 n - 1.给定数字 n 和一个无向边 edges 列表(每一个边都是一对标签). 你可以假设没有重复的边会出现在 edges 中.由于所有的边都是无向边, [0, 1]和 [1, 0] 是相同的,因此不会同时出现在 edges 里. 示例 1: 输入:…

2018-09-24 12:01:38 问题描述: 对于一个具有树特征的无向图,我们可选择任何一个节点作为根.图因此可以成为树,在所有可能的树中,具有最小高度的树被称为最小高度树.给出这样的一个图,写出一个函数找到所有的最小高度树并返回他们的根节点. 格式 该图包含 n 个节点,标记为 0 到 n - 1.给定数字 n 和一个无向边 edges 列表(每一个边都是一对标签). 你可以假设没有重复的边会出现在 edges 中.由于所有的边都是无向边, [0, 1]和 [1, 0] 是相同的,因此不…

310. 最小高度树 对于一个具有树特征的无向图,我们可选择任何一个节点作为根.图因此可以成为树,在所有可能的树中,具有最小高度的树被称为最小高度树.给出这样的一个图,写出一个函数找到所有的最小高度树并返回他们的根节点. 格式 该图包含 n 个节点,标记为 0 到 n - 1.给定数字 n 和一个无向边 edges 列表(每一个边都是一对标签). 你可以假设没有重复的边会出现在 edges 中.由于所有的边都是无向边, [0, 1]和 [1, 0] 是相同的,因此不会同时出现在 edges 里.…

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩…

B树的定义 一棵m阶的B树满足下列条件: 树中每个结点至多有m个孩子. 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有m/2个孩子. 根结点至少有2个孩子(如果B树只有一个结点除外). 所有叶结点在同一层,B树的叶结点可以看成一种外部节点,不包含任何信息. 有k个关键字(关键字按递增次序排列)的非叶结点恰好有k+1个孩子. 看到上面的定义是不是感到十分熟悉,哈哈,是不是和B- 树的定义是一样的?这个是必须的,因为所谓的B树就是我们熟知的B- 树.对于这个有些资料已经作了详细说明,B树的英文名称叫做B-…

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为“在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而…

Btree 索引 索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构,通过提取句子主干,就可以得到索引的本质. m-way查找树 如果想了解Btree,需要首先了解m-way数据结构. m-way查找树是是一种树形的存储结构,主要特点如下, 每个节点存储的key数量小于m个 每个节点的度小于等于m 节点key按顺序排序 子树key值要完全小于.大于或介于父节点之间 例如, 3-way如图,m为3,那么每个节点最多拥有为2个(m-1), 待索引元素列表为: [5, 7, 12, 6, 8, 3, 4] B…

2-3 Tree 二叉搜索树的每个节点只带有一个值,这个值将数据区间划分成两部分,值左边的部分(也就是小于这个值的数据)保存到节点的左子树,值右边的部分保存到节点的右子树.因此,每个非叶子节最多能够拥有两个子节点. 如果每个节点保存两个值,那么这两个值可以将数据区间划分成三部分,左边部分的数据保存在左子树,右边部分的数据保存在右子树,介于两个值之间的那部分数据保存在中间子树.也就是说,在一个节点保存两个值的情况下,这个节点有三个子节点. 节点可以存储1个或者2个值的搜索树,就是2-3树了.二叉搜…

B 树(B-Tree)是为磁盘等辅助存取设备设计的一种平衡查找树,它实现了以 O(log n) 时间复杂度执行查找.顺序读取.插入和删除操作.由于 B 树和 B 树的变种在降低磁盘 I/O 操作次数方面表现优异,所以经常用于设计文件系统和数据库. B 树内的节点关系 B 树的定义 B 树的操作 B 树的变种 B+ 树的优势 B+ 树 C# 代码实现 在 1972 年,在 Boeing Research Labs 工作的 Rudolf Bayer 和 Ed McCreight 发明了 B 树.当时…

B树 具体讲解之前,有一点,再次强调下:B-树,即为B树.因为B树的原英文名称为B-tree,而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树,其实,这是个非常不好的直译,很容易让人产生误解.如人们可能会以为B-树是一种树,而B树又是一种一种树.而事实上是,B-tree就是指的B树.特此说明. 我们知道,B 树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉(下面你会看到,相对于二叉,B树每个内结点有多个分支,即多叉)平衡查找树.与本blog之前介绍的红黑树很相似,但在降低磁盘I/0操作方面要更好一些.许多数据…

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced…

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为"在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而…

为什么文件存储要选用B+树这样的数据结构? "文件存储要选用B+树这样的数据结构"--没记错的话,这是严蔚敏那本数据结构书上的一句结论.不知道是我没细看还是她没细讲,反正当时纯粹应试地记了这么个结论.不求甚解终究不是一个好的学习态度,一直以来我都没有细想过这个事情,直到看到了这篇博文 . 此文信息量很大,值得mark下来慢慢精读.今天就暂记一下关于磁盘文件存储选用B+ tree这一点以前没深究过的问题.毕竟,好记性不如烂笔头,虽然这篇里面ctrl-v担当了比较多的任务-- 另一个比较有…

动态查找树主要有二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree), 红黑树 (Red-Black Tree ), 都是典型的二叉查找树结构,查找的时间复杂度 O(log2-N) 与树的深度相关,降低树的深度会提高查找效率,于是有了多路的B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree). 关于这B树以及B树的两种变体,其实很好区分, 相比B树,B+树不维护关键字具体信息,不考虑value的存储,所有的我们需…

平时接触树还比较少,写一篇博文来积累一下树的相关知识. 很早之前在数据结构里面学的树的遍历. 前序遍历:根节点->左子树->右子树 中序遍历:左子树->根节点->右子树 后序遍历:左子树->右子树->根节点 例如:求下面树的三种遍历 前序遍历:abdefgc 中序遍历:debgfac 后序遍历:edgfbca 下面来记录一下今天在九度上面做的一道上海交大的机试题: 题目描述: We are all familiar with pre-order, in-order an…