026-B樹(一)
1、內節點:非根非葉子節點,即非根的分支節點。
2、名稱:B-樹=B樹=平衡多路查找樹。
3、定義:m階B樹。
(0)、根節點孩子數rootChildNum範圍:若沒有孩子節點則孩子數為0,若有孩子則:2 <= rootChildNum <= m
(1)、樹中每個節點的孩子樹個數childNum範圍:2 <= childNum <= m
(2)、內節點孩子個數innerChildNum的範圍: ceil(m/2) <= innerChildNum <= m
(3)、節點數據個數dataNum與節點孩子個數childNum關系:childNum = dataNum + 1。而且數據遞增排列。
(4)、所有葉子節點處於同一層次。
4、一顆B樹的高度h與節點數n的不等關系建立:
第一層節點數:最少 1
第二層節點數:最少 2
第三層節點數:最少 2 × ceil(m/2)
第四層節點數:最少 2 × ceil(m/2) × ceil(m/2)
依次類推。。。。。。。。。
第h層節點數:最少 2 × [ ceil(m/2) ]h-2
因此高度為h的B樹中節點樹的最小值為:
026-B樹(一)
相關推薦
026-B樹(一)
圖片 span 分享 inf 而且 com 分支 ceil 若有 1、內節點:非根非葉子節點,即非根的分支節點。 2、名稱:B-樹=B樹=平衡多路查找樹。 3、定義:m階B樹。 (0)、根節點孩子數rootChildNum範圍:若沒有孩子節點則孩子數為0,若有孩子則:2
深入理解B樹和B+樹(一)B樹的優點和插入刪除過程
B樹也就是B-樹,一個m階的B樹滿足以下條件: 1.每個節點最多有m個子樹。 2.當有子樹時,根節點至少擁有兩個子樹。 3.除了根節點外,每個分支節點至少擁有m/2棵子樹。
結合innodb的B+樹索引來優化sql查詢一例
先上表結構: CREATE TABLE `quote_xxxxx` ( `instrument_id` varchar(20) NOT NULL, `time_type` varchar(20)
死磕演算法·字串問題】判斷A中是否存在一棵子樹與B樹的拓撲結構完全相同·kmp演算法應用
題目大意: 對於兩棵彼此獨立的二叉樹A和B,請編寫一個高效演算法,檢查A中是否存在一棵子樹與B樹的拓撲結構完全相同。給定兩棵二叉樹的頭結點A和B,請返回一個bool值,代表A中是否存在一棵同構於B的子樹。 許多題目可以轉化為字串型別題目進行求解。此題判斷A中是否有一棵拓撲結構和B相同
B樹(或B-樹)和B+樹和B*樹(不看後悔,一看必懂)
樹的深度過大而造成磁碟I/O讀寫過於頻繁,進而導致查詢效率低下 根據平衡二叉樹的啟發,自然就想到平衡多路查詢樹結構,即B樹結構(後面,我們將看到,B樹的各種操作能使B樹保持較低的高度,從而達到有效避免磁碟過於頻繁的查詢存取操作,從而有效提高查詢效率)。 為什麼說B+tre
圖解B+樹的插入和刪除(一看就懂)
一, M階B+樹的定義(M階是指一個節點最多能擁有的孩子數,M>2): 圖1.1 3階B+樹 (1)根結點只有1個,分支數量範圍[2,m]。 (2)除根以外的非葉子結點,每個結點包含分支數範圍[[m/2],m],其中
【資料結構之二叉樹】(一)B樹、B-樹、B+樹、B*樹介紹,和B+樹更適合做檔案索引的原因
今天看資料庫,書中提到:由於索引是採用 B 樹結構儲存的,所以對應的索引項並不會被刪除,經過一段時間的增刪改操作後,資料庫中就會出現大量的儲存碎片,這和磁碟碎片、記憶體碎片產生原理是類似的,這些儲存碎片不僅佔用了儲存空間,而且降低了資料庫執行的速度。如果發現索引
二叉樹,完全二叉樹,滿二叉樹,二叉排序樹,平衡二叉樹,紅黑樹,B數,B-樹,B+樹,B*樹(一)
二叉樹 二叉樹:二叉樹是每個節點最多有兩個子樹的樹結構; 是n(n>=0)個結點的有限集合,它或者是空樹(n=0),或者是由一個根結點及兩顆互不相交的、分別稱為左子樹和右子樹的二叉樹所組成。 完全二叉樹 完全二叉樹:除最後一層外,每一層上的結點數均達到最
一步步分析為什麼B+樹適合作為索引的結構
前言 本文是在講述什麼樣的資料結構適合作為索引,以及其適合作為索引的原因。而閱讀本文需要對B樹和B+樹結構有稍微的理解。以及需要對磁碟操作知識有稍微的瞭解。對於磁碟操作的相關知識,在文章尾部的連結文章中,有詳細的介紹。 在MySQL中,主要有四種類型的索引,
平衡二叉樹、B樹、B+樹、B*樹 理解其中一種你就都明白了
1、平衡二叉樹(1)由來:平衡二叉樹是基於二分法的策略提高資料的查詢速度的二叉樹的資料結構;(2)特點:平衡二叉樹是採用二分法思維把資料按規則組裝成一個樹形結構的資料,用這個樹形結構的資料減少無關資料的檢索,大大的提升了資料檢索的速度;平衡二叉樹的資料結構組裝過程有以下規則:
B-樹的結構(一)
B-樹把儲存塊組織成一顆樹,這棵樹是平衡的,即從樹根到樹葉的所有路徑都一樣。 對應於每個B-樹都有一個引數n,它決定了B-樹的所有儲存塊的佈局。每個儲存塊存放n個查詢鍵值和n+1個指標。 根節點僅有
數據結構~Sqlserver索引使用的B樹
vsa pvs lol kff avs elk bin nmf eth1 B樹相關概念 在B-樹中查找給定關鍵字的方法是,首先把根結點取來,在根結點所包含的關鍵字K1,…,Kn查找給定的關鍵字(可用順序查找或二分查找法),若找到等於給定值的關鍵字,則查找成功;否則,一定可以
樹與二叉樹(一)
color i++ add 表示 popu pop finished 不能 http 樹 定義 樹是n(n≥0)個結點的有限集,它或為空樹(n=0)。或為非空樹 非空樹T滿足下面條件: (1) 有且僅有一個稱為根的結點; (2)
【經典數據結構】B樹與B+樹(轉)
linux 每分鐘 www 數據 csapp png 感知 轉動 繼續 本文轉載自:http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-B-Tree-and-B-Plus-Tree.html 維基百科對B樹的定義為“在計算機科學中,B
B樹與B+樹
觸發 minute str 9.png 扇區 sram node 信息 title 轉自:http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-B-Tree-and-B-Plus-Tree.html 前面講解了平衡查找樹中的2-3樹以及
中序與後序或者前序都可以確定一顆二叉樹 一點點dfs
順序 訪問 原理 二叉 後序 左右 如果 信息 搜索 中序與後序或者前序都可以確定一顆二叉樹原理: 中序是 訪問順序是左子樹 根 右子樹 後續是 左子樹 右子樹 根 所以一棵二叉樹如果給了後續的信息 可以把樹根確定下來 帶入中序的信息中 找出左右子樹 再帶
B-樹和B+樹的應用:數據搜索和數據庫索引
深度 出現 通過 都在 def 查找樹 兩個指針 屬性排序 n+1 B-樹 1 .B-樹定義 B-樹是一種平衡的多路查找樹,它在文件系統中很有用。 定義:一棵m 階的B-樹,或者為空樹,或為滿足下列特性的m 叉樹:⑴樹中每個結點至多有m 棵子樹;⑵若根結點不是葉子結點,
B樹、B+樹、紅黑樹、AVL樹
付出 而不是 通過 找到 磁盤讀寫 三次 復雜度 節點 span 定義及概念 B樹 二叉樹的深度較大,在查找時會造成I/O讀寫頻繁,查詢效率低下,所以引入了多叉樹的結構,也就是B樹。階為M的B樹具有以下性質: 1、根節點在不為葉子節點的情況下兒子數為 2 ~ M2、除根結
多路查找樹B樹
i+1 btree ecp key 個數 urn i++ can 輸入 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "io.h" #include "math.h" #include "time.h" #defin
B樹、B-樹、B+樹、B*樹介紹,和B+樹更適合做文件索引的原因
二叉搜索樹 margin 鏈表 重建 影響 不足 原來 之間 復制 今天看數據庫,書中提到:由於索引是采用 B 樹結構存儲的,所以對應的索引項並不會被刪除,經過一段時間的增刪改操作後,數據庫中就會出現大量的存儲碎片, 這和磁盤碎片、內存碎片產生原理是類似的,這些存儲碎片不僅