树结构系列(三):B树.B+树 文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech,欢迎访问更多有趣有价值的文章. 文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech 平衡二叉树的查找效率是非常高的,并可以通过降低树的深度来提高查找的效率.但是当数据量非常大,树的存储的元素数量是有限的,这样会导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘 I/O 读写过于频繁,进而导致查询效率低下. 而 B 树的出现是为了解决这个问题,其可以一次性读入许多数据.一个节点不再只是存储一个数值,而是存…

本文将为大家介绍B树和B+树,首先介绍了B树的应用场景,为什么需要B树:然后介绍了B树的查询和插入过程:最后谈了B+树针对B树的改进. 在谈B树之前,先说一下B树所针对的应用场景.那么B树是用来做什么的呢? B树是一种为辅助存储设计的一种数据结构,普遍运用在数据库和文件系统中.举个例子来说,数据库大家肯定都不陌生,比如现在有一张表,其中有100万条记录,现在要查找查找其中的某条数据,如何快速地从100万条记录中找到需要的那条记录呢?大家的第一反应肯定是二叉查找树,下面先谈谈为什么二叉树不行. 为…

在前面专题中讲的BST.AVL.RBT都是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度与树高相关.那么降低树高自然对查找效率是有所帮助的.另外还有一个比较实际的问题:就是大量数据存储中,实现查询这样一个实际背景下,平衡二叉树由于树深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁,进而导致效率低下.那么如何减少树的深度(当然不能减少查询数据量),一个基本的想法就是: 1.  每个节点存储多个元素 (但元素数量不能无限多,否则查找就退化成了节点内部的线性查找了). 2.  摒弃二叉树结构,采用多叉树 (由于节点内元素…

另开一文分析字符串相关的各种算法,以及用到的各种数据结构,包括前缀树后缀树等各种树. 先来一个汇总, 算法: 本文中提到的字符串匹配算法有:KMP, BM, Horspool, Sunday, BF, KR, AC(其中用到了Trie树) 统计字符出现个数.获取KV内容:Trie树(字典树.前缀树) 回文子串长度算法有:Manacher's Algorithm 题目: 最长回文子串 最长重复子串 最长不重复子串 以下为正文: 最长连续回文串(Longest Palindromic Substri…

java'小秘密'系列(三)---HashMap java基础系列 java'小秘密'系列(一)---String.StringBuffer.StringBuilder java'小秘密'系列(二)---Integer java'小秘密'系列(三)---HashMap 基本概念 节点: Node<Key,Value>,存放key和value static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash…

java基础系列(三)---HashMap java基础系列 java基础系列(一)---String.StringBuffer.StringBuilder java基础系列(二)---Integer java基础系列(三)---HashMap 这是我的博客目录,欢迎阅读 基本概念 节点: Node<Key,Value>,存放key和value static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int ha…

代码: 兵马未动,粮草先行 作者: 传说中的汽水枪 如有错误,请留言指正,欢迎一起探讨. 转载请注明出处. 目录 一. 2-3-4树的定义 二. 2-3-4树数据结构定义 三. 2-3-4树的可以得到几个推论 四. 2-3-4树节点keys/subNodes相关方法定义与解释 五. 2-3-4树节点性质属性相关方法定义 六. 2-3-4树查找逻辑解释和代码实现 七. 2-3-4树插入逻辑解释和代码实现 八. 2-3-4树删除逻辑解释和代码实现 摘要 网上有一大堆介绍了2-3-4树这种数据结构,但…

课本源码部分 第9章  查找 - Trie树/字典树/前缀树(键树) ——<数据结构>-严蔚敏.吴伟民版        源码使用说明  链接☛☛☛ <数据结构-C语言版>(严蔚敏,吴伟民版)课本源码+习题集解析使用说明        课本源码合辑  链接☛☛☛ <数据结构>课本源码合辑        习题集全解析  链接☛☛☛ <数据结构题集>习题解析合辑        本源码引入的文件  链接☛ Status.h.Scanf.c       文档中源码及测…

Storm系列三: Storm消息可靠性保障 在上一篇 Storm系列二: Storm拓扑设计 中我们已经设计了一个稍微复杂一点的拓扑. 而本篇就是在上一篇的基础上再做出一定的调整. 在这里先大概提一下上一篇的业务逻辑, 我们会不断收到来自前端的消息,消息包含消息的发送时间,消息内容,结束标识, 消息的发送者, SessionId等其他信息, 我们需要做的事情是当接收到消息之后,根据SessionId判断是否属于同一消息, 如果是的话将内容拼接, 如果结束标识为 true, 表示会话已结束,则存…

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