首先,我们应该考虑一个问题,数据库在磁盘中是怎样存储的?(答案写在下一篇文章中) b树.b+树.AVL树.红黑树的区别很大.虽然都可以提高搜索性能,但是作用方式不同. 通常文件和数据库都存储在磁盘,如果数据量大,不一定能全部加载到内存,因此使用b树,一次只加载少量节点数据.其次,b树是多路搜索树,M路的B树最多有M个子节点,通过多路搜索,降低了树的高度,从而在避免内存溢出的情况下减少了内存与磁盘的IO次数,提升了搜索性能. 但是使用b树,数据存储在每一个节点中,搜索时会做局部中序遍历,如果查询多

B+树做索引而不用B-树 那么Mysql如何衡量查询效率呢?– 磁盘IO次数. 一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上. B-树/B+树的特点就是每层节点数目非常多,层数很少,目的就是为了减少磁盘IO次数,但是B-树的每个节点都有data域(指针),这无疑增大了节点大小,说白了增加了磁盘IO次数(磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的,单个数据变大,每次读出的就少,IO次数增多,一次IO多耗时), 而B+树除了叶子节点其

B B+运用在file system database这类持续存储结构,同样能保持lon(n)的插入与查询,也需要额外的平衡调节.像mysql的数据库定义是可以指定B+ 索引还是hash索引. C++ STL中的map就是用红黑树实现的.AVL树和红黑树都是二叉搜索树的变体,他们都是用于搜索.因为在这些书上搜索的时间复杂度都是O(h),h为树高,而理想状况是h为n.所以构造的办法就是把二叉搜索树改造成AVL树或者红黑树,AVL树是严格维持平衡的,红黑树是黑平衡的.但是维持平衡又需要额外的操作,这

03-树1. List Leaves (25) Given a tree, you are supposed to list all the leaves in the order of top down, and left to right. Input Specification: Each input file contains one test case. For each case, the first line gives a positive integer N (<=10) wh

关于AVL树旋转的代码网络上铺天盖地. 一些经典的实现方法如下: AVLTree SingleLeftRotation(AVLTree A) { AVLTree B = A->left; A->Left = B->Right; B->Right = A; A->Height = Max(GetHeight(A->Left), GetHeight(A->Right)) + ; B->Height = Max(GetHeight(B->Left), A-&

1 .基本概念 AVL树的复杂程度真是比二叉搜索树高了整整一个数量级——它的原理并不难弄懂,但要把它用代码实现出来还真的有点费脑筋.下面我们来看看: 1.1  AVL树是什么? AVL树本质上还是一棵二叉搜索树(因此读者可以看到我后面的代码是继承自二叉搜索树的),它的特点是: 1. 本身首先是一棵二叉搜索树. 2. 带有平衡条件:每个结点的左右子树的高度之差的绝对值(平衡因子)最多为1. 例如: 5              5 / \            / \ 2   6         

至于什么是AVL树和AVL树的一些概念问题在这里就不多说了,下面是我写的代码,里面的注释非常详细地说明了实现的思想和方法. 因为在操作时真正需要的是子树高度的差,所以这里采用-1,0,1来表示左子树和右子树的高度差,而没有使用记录树的高度的方法. 代码如下: typedef struct AVLNode {     DataType cData;     int nBf;        //结点的平衡因子,-1表示右子树的深度比左子树高1                     //0表示左子树

AVL 树要在插入和删除结点后保持平衡,旋转操作必不可少.关键是理解什么时候应该左旋.右旋和双旋.在Youtube上看到一位老师的视频对这个概念讲解得非常清楚,再结合算法书和网络的博文,记录如下. 1.1 AVL 的旋转 一棵AVL树是其每个节点的左子树和右子树的高度差最多为1的二叉查找树(空树高度定义为-1).AVL树插入和删除时都可能破坏AVL的特性,可以通过对树进行修正来保证特性,修正方法称为旋转. 下面以4个插入操作为例,说明不同旋转对应的场景. 1.1.1 LL-R 插入结点为6,沿着

二叉树 什么是二叉树? 父节点至多只有两个子树的树形结构成为二叉树.如下图所示,图1不是二叉树,图2是一棵二叉树. 图1 普通的树                                                                                   图2 二叉树 如果一棵树所有的非叶子节点都有两个子节点,则称该树为完全二叉树,图2就是一棵完全二叉树. 二叉查找树(ADT) 二叉树一个重要的应用是二差查找树,顾名思义,二叉查找树是二叉树在查找方面的应用

为了接下来能更好的学习TreeMap和TreeSet,讲解一下二叉树,AVL树和红黑树. 1. 二叉查找树 2. AVL树 2.1. 树旋转 2.1.1. 左旋和右旋 2.1.2. 左左,右右,左右,右左 2.2. 删除 3. 红黑树 3.1. 插入 3.2. 删除 4. 参考文章 1. 二叉查找树 在讲AVL树和红黑树之前,作为铺垫必须先说下二叉树. 二叉树本身不必再说,一棵二叉树称为二叉查找树的条件如下: 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值. 若任意节点的右子

本文根据<大话数据结构>一书及网络资料,实现了Java版的平衡二叉树(AVL树). 平衡二叉树介绍 在上篇博客中所实现的二叉排序树(二叉搜索树),其查找性能取决于二叉排序树的形状,当二叉排序树比较平衡时(深度与完全二叉树相同,[log2n]+1),时间复杂度为O(logn):但也有可能出现极端的斜树,如依照{35,37,47,51,58,62,73,88,91,99}的顺序,构建的二叉排序树就如下图所示,查找时间复杂度为O(n). 图1 斜树 为提高查找复杂度,在二叉排序树的基础上,提出了二叉

转自:AVL树.红黑树.B/B+树和Trie树的比较 AVL树 最早的平衡二叉树之一.AVL是一种高度平衡的二叉树,所以通常的结果是,维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大,故而实际的应用不多,更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树.当然,如果场景中对插入删除不频繁,只是对查找特别有要求,AVL还是优于红黑的.  使用场景:Windows对进程地址空间的管理用到了AVL树. 红黑树 平衡二叉树,通过对任何一条从根到叶子的简单路径上各个节点的颜色进行约束,确保没有一条路

平衡树是平时经常使用数据结构. C++/JAVA中的set与map都是通过红黑树实现的. 通过了解平衡树的实现原理,可以更清楚的理解map和set的使用场景. 下面介绍AVL树和红黑树. 1. AVL树 2.红黑树 在一颗含有N个结点的树中,我们希望树高为~lgN,这样我们就能保证所有查找都能在~lgN此比较内结束,就和二分查找一样.不幸的是,在动态插入中保证树的完美平衡的代价太高了.我们放松对完美平衡的要求,使符号表API中所有操作均能够在对数时间内完成. 2-3查找树 为了保证查找树的平衡性

树-二叉搜索树-AVL树 树 树的基本概念 节点的度:节点的儿子数 树的度:Max{节点的度} 节点的高度:节点到各叶节点的最大路径长度 树的高度:根节点的高度 节点的深度(层数):根节点到该节点的路径长度 树的遍历 ·前序遍历:根左右(x,Tl,Tr) ·中序遍历:左根右(Tl,x,Tr) ·后序遍历:左右根(Tl,Tr,x) 树的表示法 1.父节点数组表示法 (寻找父节点O(1),寻找儿子节点O(n)) 2.儿子链表表示法 (为克服找父节点不方便,可牺牲空间换时间:) 3.左儿子右兄弟表示法

出自:https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/51926985 背景:这几天在看<高性能Mysql>,在看到创建高性能的索引,书上说mysql的存储引擎InnoDB采用的索引类型是B+Tree,那么,大家有没有产生这样一个疑问,对于数据索引,为什么要使用B+Tree这种数据结构,和其它树相比,它能体现的优点在哪里? 看完这篇文章你就会了解到这些数据结构的原理以及它们各自的应用场景. 二叉查找树 简介 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足

B-树由来 定义:B-树是一类树,包括B-树.B+树.B*树等,是一棵自平衡的搜索树,它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点.B-树是专门为外部存储器设计的,如磁盘,它对于读取和写入大块数据有良好的性能,所以一般被用在文件系统及数据库中. 先来看看为什么会出现B-树这类数据结构. 传统用来搜索的平衡二叉树有很多,如 AVL 树,红黑树等.这些树在一般情况下查询性能非常好,但当数据非常大的时候它们就无能为力了.原因当数据量非常大时,内存不够用,大部分数据只能存放在磁盘

定义:一棵AVL树或者是空树,或者是具有下列性质的二叉搜索树:它的左子树和右子树都是AVL树,且左右子树的高度之差的绝对值不超过1 AVL树失衡旋转总结: 假如以T为根的子树失衡.定义平衡因子为 H(left) – H(right) = bf (平衡因子,balance factor),T的左子树为L,右子树为R: 情形1:如果 bf(T) = 2,且bf(L)=1, 执行右旋转,高度减1: 情形2:如果 bf(T) =2 ,且bf(L)= -1, 执行先左后右旋转,高度减1: 情形3:如果 b

前言:本文章来源于我在知乎上回答的一个问题 AVL树,红黑树,B树,B+树,Trie树都分别应用在哪些现实场景中? 看完后您可能会了解到这些数据结构大致的原理及为什么用在这些场景,文章并不涉及具体操作(如插入删除等等) 文件夹 AVL树 AVL树原理与应用 红黑树 红黑树原理与应用 B/B+树 B/B+树原理与应用 Trie树 Trie树原理与应用 AVL树 简单介绍: AVL树是最早的自平衡二叉树,在早期应用还相对来说比較广.后期因为旋转次数过多而被红黑树等结构代替(二者都是用来搜索的).AV

背景:这几天在看<高性能Mysql>,在看到创建高性能的索引,书上说mysql的存储引擎InnoDB采用的索引类型是B+Tree,那么,大家有没有产生这样一个疑问,对于数据索引,为什么要使用B+Tree这种数据结构,和其它树相比,它能体现的优点在哪里? 看完这篇文章你就会了解到这些数据结构的原理以及它们各自的应用场景. https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/51926985 二叉查找树 简介 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足二叉查

参考链接: http://blog.csdn.net/gabriel1026/article/details/6311339   1126号注:先前有一个概念搞混了: 节点的深度 Depth 是指从根节点到当前节点的长度: 节点的高度 Height 是指从当前节点向下,到子孙中所有叶子节点的长度的最大值.     之前简单了解过 AVL 树,知道概念但一直没动手实践过.Now    AVL 树是二叉搜索树的一种.二叉搜索树的规则就是:每个节点的 left child 都比自己小,right ch