B树 B-树,就是B树,B树的原英文名是B-tree,所以很多翻译为B-树,就会很多人误以为B-树是一种树.B树是另外一种树.其实,B-tree就是B树. B-树的定义 B树(B-tree)是一种树状数据结构,是一种平衡的多路查找树,能够用来存储排序后的数据.这种数据结构能够让查找数据.循序存取.插入数据及删除的动作,都在对数时间内完成.B树,概括来说是一个一般化的二叉查找树,可以拥有多于2个子节点.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…

在上篇博客中,学习了二分搜索树:Java数据结构和算法(六)--二叉树,但是二分搜索树本身存在一个问题: 如果现在插入的数据为1,2,3,4,5,6,这样有序的数据,或者是逆序 这种情况下的二分搜索树和链表几乎完全一样,是最不平衡的二叉树了,二分搜索树的效率直接降到最低 如何解决上述问题: 使二分搜索树保持平衡二叉树的特征,而今天要讲述的AVL树是最经典的平衡二叉树了 满二叉树: 除了叶子节点其余节点都有左右两个子节点的树 完全二叉树: 对于一个树高为h的二叉树,如果其第0层至第h-1层的节点都…

树的主要算法有插入,查找,显示,遍历,删除,其中显示和删除略微复杂. package chap08.tree; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.Stack; class Node { public int iData; public double dData; public Node leftChild; pu…

概念 树 树是一类重要的非线性数据结构,是以分支关系定义的层次结构 定义: 树(tree)是n(n>0)个结点的有限集T,其中: 有且仅有一个特定的结点,称为树的根(root) 当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1,T2,--Tm,其中每一个集合本身又是一棵树,称为根的子树(subtree) 特点: 树中至少有一个结点--根 树中各子树是互不相交的集合 基本术语 结点(node)--表示树中的元素,包括数据项及若干指向其子树的分支 结点的度(degree)--结点…

Radix树 Radix树,即基数树,也称压缩前缀树,是一种提供key-value存储查找的数据结构.与Trie不同的是,它对Trie树进行了空间优化,只有一个子节点的中间节点将被压缩.同样的,Radix树的插入.查询.删除操作的时间复杂度都为O(k). Radix树特点 一般由根节点.中间节点和叶子节点组成. 每个节点可以包含一个或多个字符. 树的叶子结点数即是数据条目数. 从根节点到某一节点经过路径的字符连起来即为该节点对应的字符串. 每个节点的所有子节点字符串都不相同. 插入操作 对rom…

B树 B树即平衡查找树,一般理解为平衡多路查找树,也称为B-树.B_树.是一种自平衡树状数据结构,能对存储的数据进行O(log n)的时间复杂度进行查找.插入和删除.B树一般较多用在存储系统上,比如数据库或文件系统. B树特点 B树可以定义一个m值作为预定范围,即m路(阶)B树. 每个节点最多有m个孩子. 每个节点至少有ceil(m/2)个孩子,除了根节点和叶子节点外. 对于根节点,子树个数范围为[2,m],节点内值的个数范围为[1,m-1]. 对于非根节点,节点内的值个数范围为[ceil(m/…

Trie树 概念 多叉树,节点为字符串中的单个字符. Trie 树的本质,就是利用字符串之间的公共前缀,将重复的前缀合并在一起. 将多个字符串按字符拆分插入Trie树,用于字符串查找,关键词提示等 举例:我们有 6 个字符串,它们分别是:how,hi,her,hello,so,see.我们希望在里面多次查找某个字符串是否存在,可组成如下Trie树: 实现 两个操作:将字符串集合构造成 Trie 树:在Trie树中查询一个字符串 假设我们的字符串中只有从 a 到 z 这 26 个小写字母,我们在数…

Trie树 Trie树,是一种搜索树,也称字典树或单词查找树,此外也称前缀树,因为某节点的后代存在共同的前缀.它的key都为字符串,能做到高效查询和插入,时间复杂度为O(k),k为字符串长度,缺点是如果大量字符串没有共同前缀时很耗内存.它的核心思想就是减少没必要的字符比较,使查询高效率,即用空间换时间,再利用共同前缀来提高查询效率. Trie树特点 根节点不包含字符,其他节点每个节点只包含一个字符. 从根节点到某一节点经过路径的字符连起来即为该节点对应的字符串. 每个节点的所有子节点字符都不相同…

删除操作 删除操作比较复杂,主要是因为删除的项可能在叶子节点上也可能在非叶子节点上,而且删除后可能导致不符合B树的规定,这里暂且称之为导致B树不平衡,于是要进行一些合并.左旋.右旋等操作,使之符合B树的规定(即让B树平衡).另外,如果是删除非叶子节点项需要先找到中序前驱来替换. 情况一 要删除的项在叶子节点上且不影响B树的平衡结构,比如删除“I”,从根节点开始查找,“I”大于“D”,往第二个分支, 逐一与节点内项的值进行比较,“I”大于“F”,继续比较,“I”大于“H”继续比较,“I”小于“K”…

B+树 B+树是B树的一种变体,也属于平衡多路查找树,大体结构与B树相同,包含根节点.内部节点和叶子节点.多用于数据库和操作系统的文件系统中,由于B+树内部节点不保存数据,所以能在内存中存放更多索引,增加缓存命中率.另外因为叶子节点相连遍历操作很方便,而且数据也具有顺序性,便于区间查找. B+树特点 B+树可以定义一个m值作为预定范围,即m路(阶)B+树. 根节点可能是叶子节点,也可能是包含两个或两个以上子节点的节点. 内部节点如果拥有k个关键字则有k+1个子节点. 非叶子节点不保存数据,只保存…