(转)B-树、B+树、B*树

B-树

是一种多路搜索树(并不是二叉的):

1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子;且M>2;

2.根结点的儿子数为[2, M];

3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M];

4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字;(至少2个关键字)

5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1;

6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1];且K[i] < K[i+1];

7.非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]的

子树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树;

8.所有叶子结点位于同一层;

如:(M=3)

B-树的搜索,从根结点开始,对结点内的关键字(有序)序列进行二分查找,如果

命中则结束,否则进入查询关键字所属范围的儿子结点;重复,直到所对应的儿子指针为

空,或已经是叶子结点;

B-树的特性:

1.关键字集合分布在整颗树中;

2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中;

3.搜索有可能在非叶子结点结束;

4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找;

5.自动层次控制;

由于限制了除根结点以外的非叶子结点,至少含有M/2个儿子,确保了结点的至少

利用率,其最底搜索性能为:

其中,M为设定的非叶子结点最多子树个数,N为关键字总数;

所以B-树的性能总是等价于二分查找(与M值无关),也就没有B树平衡的问题;

由于M/2的限制,在插入结点时,如果结点已满,需要将结点分裂为两个各占

M/2的结点;删除结点时,需将两个不足M/2的兄弟结点合并;

B+树

B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树:

1.其定义基本与B-树同,除了:

2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同;

3.非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树

(B-树是开区间);

5.为所有叶子结点增加一个链指针;

6.所有关键字都在叶子结点出现;

如:(M=3)

B+的搜索与B-树也基本相同,区别是B+树只有达到叶子结点才命中(B-树可以在

非叶子结点命中),其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找;

B+的特性:

1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好

是有序的;

2.不可能在非叶子结点命中;

3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引),叶子结点相当于是存储

(关键字)数据的数据层;

4.更适合文件索引系统;

B*树

是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针;

B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M,即块的最低使用率为2/3

(代替B+树的1/2);

B+树的分裂:当一个结点满时,分配一个新的结点,并将原结点中1/2的数据

复制到新结点,最后在父结点中增加新结点的指针;B+树的分裂只影响原结点和父

结点,而不会影响兄弟结点,所以它不需要指向兄弟的指针;

B*树的分裂:当一个结点满时,如果它的下一个兄弟结点未满,那么将一部分

数据移到兄弟结点中,再在原结点插入关键字,最后修改父结点中兄弟结点的关键字

(因为兄弟结点的关键字范围改变了);如果兄弟也满了,则在原结点与兄弟结点之

间增加新结点,并各复制1/3的数据到新结点,最后在父结点增加新结点的指针;

所以,B*树分配新结点的概率比B+树要低,空间使用率更高;

小结

B-树:多路搜索树,每个结点存储M/2到M个关键字,非叶子结点存储指向关键

字范围的子结点;

所有关键字在整颗树中出现,且只出现一次,非叶子结点可以命中;

B+树:在B-树基础上,为叶子结点增加链表指针,所有关键字都在叶子结点

中出现,非叶子结点作为叶子结点的索引;B+树总是到叶子结点才命中;

B*树:在B+树基础上,为非叶子结点也增加链表指针,将结点的最低利用率

从1/2提高到2/3;

转载来自:http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html

代码实现:http://www.cnblogs.com/orange1438/p/4762623.html

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发布于 2015-08-28 17:07

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04-21 12:53
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广东药科大学 golang
树根科技的一面-半个小时算法题:删除有序链表的重复元素II原题LC82.&nbsp;删除排序链表中的重复元素&nbsp;II&nbsp;&nbsp;是在牛客的核心代码模式一开始没运行成功后面说了思路&nbsp;然后就放我过了我在最后说完思路之后调了一下代码之后运行成功完美😍就两道八股然后实习简单问了一下&nbsp;没什么好回答的我操又是KPI我的面试八股:1,索引是什么?对于索引的理解?底层数据结构是什么我觉得这道题问的很经典但是可能大家回答的大差不差&nbsp;这里希望大家看可以回答的有章法一点&nbsp;&nbsp;我这里贴一下我的回答吧面试回答:索引是数据库中用于提高查询效率的数据结构。它类似于书籍中的目录、通过创建索引、数据库可以更快地定位到数据的位置,从而减少全表扫描的时间,显著提高查询性能。索引本质上是一个辅助数据结构、B+树索引是一种多路平衡树、常用于数据库的存储引擎。Innodb数据库默认使用&nbsp;B+树作为索引。然后来介绍一下B+树索引1.&nbsp;首先先说一下B+树的特点是什么:B+树的叶子节点存储数据、非叶子节点只存储索引、不存储实际数据、所有数据都集中在叶子节点。而且每个节点里的数据都是根据索引的值来顺序存放的&nbsp;也就是顺序存储2.&nbsp;然后呢B+树适合顺序访问及范围查询:B+树的叶子节点之间通过双向链表连接、每个节点都有指向前一个和后一个节点的指针、以及当前的数据。这种结构使得可以顺序访问、从任意一个叶子节点开始、通过双向指针快速地向前或向后访问其他节点访问高效、无需回溯即可遍历更多数据。也可以通过范围查询、可以通过在链表中找到该范围的起始叶子节点、然后顺序地访问链表中的节点。3.&nbsp;以及最重要的是:B+树的查询性能比较高:由于B+树的结构是平衡的、所有叶子节点都在同一层、这意味着查询数据时、查询的深度通常比较浅(一般在3到4层)、即使数据量达到千万级、最多需要3~4次磁盘I/O操作就能找到目标数据。这极大减少了磁盘访问次数。&nbsp;4.&nbsp;还有就是B+树具有稳定的查询性能:由于B+树是平衡的,所有的数据检索操作都有相同的I/O延迟。这使得B+树特别适合用于存储大量数据并且要求稳定查询性能的场景、这也是我们选择B+树作为索引的主要原因&nbsp;&nbsp;2.面试官问的问题:&nbsp;&nbsp;面试官问的是:一个表下有多个索引,每一个索引下都是B+树结构、那每一个索引的叶子节点都是存储的实际的数据吗?一开始没明白这个是什么意思、后来面试官提示了一下才明白原来问我的是:聚簇索引和非聚簇索引(二级索引)的区别。参考回答:分为聚簇索引和二级索引回答聚簇索引:叶子节点:存储的是主键值和完整的行记录(即数据行的所有列数据)。非叶子节点:存储的是主键值和指向子节点的指针。非聚簇索引(二级索引):叶子节点:存储的是索引键值和该行的主键值、不存储完整数据。非叶子节点:存储的是索引键值和指向子节点的指针。查询过程:如果查询条件使用了二级索引(非聚簇索引)、但查询的数据既不是主键值也不是二级索引值、则需要通过二级索引查找主键值、然后回表查询实际数据。这样会进行两次B+树扫描、分别查找索引和数据。如果查询的列是主键值和二级索引值、并且这两列都在二级索引中(例如联合索引)、则可以直接在二级索引中查询到所有需要的字段、这时称为覆盖索引、无需回表、查询只需要扫描一次B+树、效率更高。
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04-24 22:37
门头沟学院 Java
#腾讯云智研发2025实习生招聘#&nbsp;发面经攒人品刷到说没有hc了,感觉是kpi,面试官没有开摄像头,无手撕,拷打了一个半小时1.&nbsp;自我介绍2.&nbsp;有没有想留在现在的公司转正?3.&nbsp;介绍一下你简历上这个项目4.&nbsp;你说到你使用到短信注册登录,你讲讲你实现发送短信登录的流程5.&nbsp;你说你把用户信息存在ThreadLocal中,你讲讲你主要存储了哪些用户信息6.&nbsp;那如果你将用户信息存在ThreadLocal中,我现在有多个线程使用你这个产品,你怎么知道哪个线程对应哪个用户呢?(这里有点没太理解,没答上)7.&nbsp;你说用到了拦截器,你讲一下你用到的拦截器(后续询问是否用到了AOP)8.&nbsp;讲一下SpringBoot启动器&nbsp;(这里我回答的SprintgBootApplication,不知道是否正确,或者应该回答starter相关?)9.&nbsp;讲一下依赖注入10.&nbsp;Bean对象存储在哪里?11.&nbsp;你项目中用到了哪些表(后续问了很多表结构相关的问题,不一一列举了)12.&nbsp;如果当前有很多用户在抢购你的秒杀优惠券,你会怎么进行设计能够让用户有个比较好的体验?13.&nbsp;讲讲你了解的索引14.&nbsp;你讲到B+树,那么为什么要使用B+树作为数据结构呢?它好在哪里?为什么效率高?15.&nbsp;B树和B+树的区别?既然B+树每次都需要查询到叶子节点,但是B树某些情况下不需要查询到叶子节点,那效率不应该更高吗?(应该是上个问题没答好,进行的追问)16.&nbsp;你讲到B+树使用叶子节点存储数据页,这个数据页的含义是什么?是分页的那个数据页吗?17.&nbsp;哪些情况下会进行回表18.&nbsp;讲一下事务的隔离级别,分别解决了什么问题19.&nbsp;可重复读可以解决幻读吗,如果不能,要怎么操作来解决幻读20.&nbsp;读提交和可重复读的区别?21.&nbsp;你使用到Redis的哪些数据类型?22.&nbsp;讲一下Redis集群23.&nbsp;详细讲一下哨兵模式,哨兵的作用是什么?24.&nbsp;你了解集群分片吗(答:不了解)25.&nbsp;Redis持久化26.&nbsp;讲一下动态代理27.&nbsp;具体讲讲JDK动态代理和CGLIB动态代理的实现方式28.&nbsp;讲讲类加载过程29.&nbsp;讲一下Java&nbsp;程序编译和解释的过程30.&nbsp;讲一下垃圾回收期,有哪些算法?31.&nbsp;线程池参数32.&nbsp;你讲一下Java中所用到的锁(这里答了乐观锁,悲观锁,读写锁)33.&nbsp;讲一下CAS,Java是怎么实现CAS的34.&nbsp;CAS和乐观锁有什么关系?35.&nbsp;讲一下volatile的作用,实现原理是什么?它的使用场景是什么?你举个例子。36.&nbsp;TCP比UDP的优势37.&nbsp;讲一下四次挥手38.&nbsp;可不可以不需要第四次挥手?为什么第四次挥手之后要等2MSL?39.&nbsp;HTTP是基于哪个协议?(答&nbsp;TCP)40.&nbsp;HTTP的方法有哪些?(答&nbsp;GET&nbsp;PUT&nbsp;DELETE)41.&nbsp;HTTP是明文传输吗?HTTPS用什么方式保证了数据加密?42.&nbsp;讲一下怎么进行CA证书校验43.&nbsp;你能讲一下红黑树吗(不了解)44.&nbsp;讲一下你所知道的排序45.&nbsp;具体讲一下插入排序的实现(到这里已经被拷打昏了,应该答得不太好,实现方式应该答错了)46.&nbsp;你说插入排序时间复杂度是O(n²),那么这个时间复杂度是怎么算出来的?你具体想想真的会到O(n²)吗47.&nbsp;讲一下你实习的内容48.&nbsp;你讲用到了K8S的API,那么你可以操作K8S上所有的资源吗?这个权限具体是怎么进行设置的?49.&nbsp;讲一下pod和service的关系50.&nbsp;你讲一下docker&nbsp;build&nbsp;的执行过程51.&nbsp;你讲讲CI\CD的使用?52.&nbsp;讲一下git怎么回滚版本?53.&nbsp;讲一下maven的命令54.&nbsp;你怎么学习新技术?反问
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