【转】BTree,B-Tree,B+Tree,B*Tree
B树:
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
2.所有结点存储一个关键字;
3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树;
如:

B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中;否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子;如果比结点关键字大,就进入右儿子;如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字;
如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树的搜索性能逼近二分查找;但它比连续内存空间的二分查找的优点是,改变B树结构(插入与删除结点)不需要移动大段的内存数据,甚至通常是常数开销;
如:

但B树在经过多次插入与删除后,有可能导致不同的结构:

右边也是一个B树,但它的搜索性能已经是线性的了;同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引;所以,使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构,和避免右图的结构,也就是所谓的“平衡”问题;
实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉树”;如何保持B树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键;平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略;
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:二叉树,每个结点只存储一个关键字,等于则命中,小于走左结点,大于走右结点;
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】BTree,B-Tree,B+Tree,B*Tree的更多相关文章
- What is the difference between a binary tree, a binary search tree, a B tree and a B+ tree?
Binary Tree : It is a tree data structure in which each node has at most two children. As such there ...
- [Algorithm] Check if a binary tree is binary search tree or not
What is Binary Search Tree (BST) A binary tree in which for each node, value of all the nodes in lef ...
- 12. Binary Tree Postorder Traversal && Binary Tree Preorder Traversal
详见:剑指 Offer 题目汇总索引:第6题 Binary Tree Postorder Traversal Given a binary tree, return the po ...
- 39. Recover Binary Search Tree && Validate Binary Search Tree
Recover Binary Search Tree OJ: https://oj.leetcode.com/problems/recover-binary-search-tree/ Two elem ...
- Serialize a Binary Tree or a General Tree
For a binary tree, preorder traversal may be enough. For example, _ / \ / / \ 50 ...
- CF 570D. Tree Requests [dsu on tree]
传送门 题意: 一棵树,询问某棵子树指定深度的点能否构成回文 当然不用dsu on tree也可以做 dsu on tree的话,维护当前每一个深度每种字母出现次数和字母数,我直接用了二进制.... ...
- LeetCode Javascript实现 258. Add Digits 104. Maximum Depth of Binary Tree 226. Invert Binary Tree
258. Add Digits Digit root 数根问题 /** * @param {number} num * @return {number} */ var addDigits = func ...
- 102. Binary Tree Level Order Traversal (Tree, Queue; BFS)
Given a binary tree, return the level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, ...
- 199. Binary Tree Right Side View (Tree, Stack)
Given a binary tree, imagine yourself standing on the right side of it, return the values of the nod ...
- Mecanim高级主题:Mecanim Blend Tree应用、Blend Tree 选项、复合Blend Tree
一.Blend Tree介绍及应用 一个游戏动画的基本任务就是将两个或多个相似的动作混合.也许最广为人知的例子就是依照任务行动的速度将行走和跑动动画混合起来了.另一个例子就是角色在跑动中向左或向右转身 ...
随机推荐
- web服务器负载均衡与集群基本概念二
前面已经说过负载均衡的作用是在多个节点之间按照一定的策略(算法)分发网络或计算处理负载.负载均衡可以采用软件和硬件来实现.一般的框架结构可以参考下图. 后台的多个Web节点上面有相同的Web应用 ...
- 适合精致女孩使用的APP软件 不容错过的精彩人生
阳光下灿烂,风雨中奔跑,每个人都会遇见美丽的缘分,或深或浅,或浓或淡.所以人生不管遇到什么难题,都要勇往直前.今天分享的软件也是十分精彩的,非常适合精彩的你哦! 薄荷健康 薄荷健康APP是专为想要减肥 ...
- Golang学习笔记(一)
这个系列学习文章是对ASTAXIE大神的GoWeb编程的读书笔记. 1. 关于GOPATH $GOPATH 是系统中重要的环境变量,他不是Go的安装目录. 假如我们将GOPATH设置在这里: /hom ...
- 瓦片切图工具gdal2tiles.py改写为纯c++版本
gdal2tiles.py是GDAL库中用于生成TMS瓦片的python代码,支持谷歌墨卡托EPSG:3857与经纬度EPSG:4326两种瓦片,输出png格式图像. gdal2tiles.py Mo ...
- 深圳市共创力推出独家课程《AHB和OSG》高级实务培训课程!
<AHB和OSG>高级实务培训课程大纲 [适合对象]:高层管理者.产品经理.资源经理.各专项经理.研发等部门的负责人和骨干员工. [课程受益]:高层如何对项目的优先级进行排序和资源分配. ...
- VUE新版扫码下单必选分类设置FAQ
使用场景:商家想要设置某些分类下的商品设置必选,否则不能下单.如某火锅店,商家想要设置汤底这个分类下的商品,顾客扫码下单的时候必须选择一份才能下单,此时 就可以使用这个功能 配置步骤和注意事项如下: ...
- $.each()、$.map()区别浅谈
遍历应该是各种语言中常会用到的操作了,实现的方法也很多,例如使用for.while等循环语句就可以很轻松的做到对数组或对象的遍历,今天想讲的不是它们,而是简单方便的遍历方法. 大致的整理了一下,经常用 ...
- Web前端教程4-JQuery教程
目录 1. JQuery基础 1.1. 基本语法 1.2. JQ和JS的差异 1.3. JQ入口函数的写法 1.4. JQ核心函数 1.5. JQ对象 2. JQ静态和实例方法 2.1. JQ静态方法 ...
- 前端之DOM
老师的博客:https://www.cnblogs.com/liwenzhou/p/8011504.html DOM(Document Object Model)是一套对文档的内容进行抽象和概念化的方 ...
- C# web项目利用docx文档作为模板~为打印专做的解决方案
还是那句话:十年河东,十年河西,莫欺少年穷. 目前,web端打印技术有很多,有收费的专业web打印控件,大家可以参考我的上一篇博客.当然,很多公司不愿意出钱,那么今天咱们就探讨下怎么做免费的打印. w ...