b+樹圖文詳解
這一次我們來介紹 B+ 樹。
一個m階的B樹具有如下幾個特徵:
1.根結點至少有兩個子女。
2.每個中間節點都包含k-1個元素和k個孩子,其中 m/2 <= k <= m
3.每一個葉子節點都包含k-1個元素,其中 m/2 <= k <= m
4.所有的葉子結點都位於同一層。
5.每個節點中的元素從小到大排列,節點當中k-1個元素正好是k個孩子包含的元素的值域分劃。
一個m階的B+樹具有如下幾個特徵:
1.有k個子樹的中間節點包含有k個元素(B樹中是k-1個元素),每個元素不儲存資料,只用來索引,所有資料都儲存在葉子節點。
2.所有的葉子結點中包含了全部元素的資訊,及指向含這些元素記錄的指標,且葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序連結。
3.所有的中間節點元素都同時存在於子節點,在子節點元素中是最大(或最小)元素。
B-樹中的衛星資料(Satellite Information):
B+樹中的衛星資料(Satellite Information):
需要補充的是,在資料庫的聚集索引(Clustered Index)中,葉子節點直接包含衛星資料。在非聚集索引(NonClustered Index)中,葉子節點帶有指向衛星資料的指標。
第一次磁碟IO:
第二次磁碟IO:
這一次我們來介紹 B+ 樹。一個m階的B樹具有如下幾個特徵:1.根結點至少有兩個子女。2.每個中間節點都包含k-1個元素和k個孩子,其中 m/2 <= k <= m3.每一個葉子節點都包含k-1個元素,其中 m/2 <= k <= m4.所有的葉子結點
前言
部落格編寫人:Willam
部落格編寫時間:2017/3/27
博主郵箱:[email protected](有志同道合之人,可以加qq交流交流程式設計心得)
1、背景知識
下面這段摘抄自部落格:(從B 樹、B+ 樹、B* 樹談到R 樹)
動態 具體講解之前,有一點,再次強調下:B-樹,即為B樹。因為B樹的原英文名稱為B-tree,而國內很多人喜歡把B-tree譯作B-樹,其實,這是個非常不好的直譯,很容易讓人產生誤解。如人們可能會以為B-樹是一種樹,而B樹又是一種樹。而事實上是,B-tree就是指的B樹。特此說明。1、B-樹(B樹)的基本概念B-樹 性質4. 所有的葉子結點都位於同一層。下面給出實際程式設計時B樹以及B樹結點的資料結構定義。typedef struct LinkKey
{
int key;
struct LinkKey *next;
} LinkKey;
typedef struct LinkNode
{
void *node;
留言 使用 結構 調整 -i 詳細 樹的高度 目的 根據 簡介:本文主要介紹了B樹和B+樹的插入、刪除操作。寫這篇博客的目的是發現沒有相關博客以舉例的方式詳細介紹B+樹的相關操作,由於自身對某些細節也感到很迷惑,通過查閱相關資料,對B+樹的操作有所頓悟,寫下這篇博客以做記錄 本文始發於個人公眾號:**TechFlow**,原創不易,求個關注
本篇原計劃在上週五發布,由於太過硬核所以才拖到了這週五。我相信大家應該能從標題當中體會到這個硬核。
週五的專題是大資料和分散式,我最初的打算是和大家分享一下LSM樹在分散式儲存引擎當中的應用。但是想要能夠真正深入理解了LSM的精髓,以
引
在各種資料結構(線性表、樹等)中,記錄在結構中的相對位置是隨機的。因此在機構中查詢記錄的時需要進行一系列和關鍵字的比較。這一類的查詢方法建立在“比較”的基礎上。查詢的效率依賴於查詢過程中所進行的比較次數。
之前我們介紹的各種基於比較的樹查詢演算法,這些查詢演算法的效率
1.Treap的定義
樹堆(Treap)是二叉排序樹(Binary Sort Tree)與堆(Heap)結合產生的一種擁有堆性質的二叉排序樹。
但是這裡要注意兩點,第一點是Treap和二叉堆有一點不同,就是二叉堆必須是完全二叉樹,而Treap並不一定是;第二
引
在各種資料結構(線性表、樹等)中,記錄在結構中的相對位置是隨機的。因此在機構中查詢記錄的時需要進行一系列和關鍵字的比較。這一類的查詢方法建立在“比較”的基礎上。查詢的效率依賴於查詢過程中所進行的比較次數。
之前我們介紹的各種基於比較的樹查詢演算法,這些查詢演算法的效率都將隨著資料記錄數的增長而下降
基數樹
對於長整型資料的對映,如何解決Hash衝突和Hash表大小的設計是一個很頭疼的問題。
radix樹就是針對這種稀疏的長整型資料查詢,能快速且節省空間地完成對映。藉助於Radix樹,我們可以實現對於長整型資料型別的路由。利用radix樹可以根據一個長整型(比如一個長ID)快速查詢到其對應的物件指標。
排序(二)
以上排序演算法都有一個性質:在排序的最終結果中,各元素的次序依賴於它們之間的比較。我們把這類排序演算法稱為比較排序。
任何比較排序的時間複雜度的下界是nlgn。
以下排序演算法是用運算而不是比較來確定排序順序的。因此下界nlgn對它們是不適用的。
識別 由於 group 之前 而是 ces doc java代碼 風格 Android Studio是一款非常專業的Android集成開發環境工具,那麽,Android Studio怎麽用呢?針對不知道Android Studio怎麽使用的朋友們,本文就為大家圖文詳細介紹A star bin software tcp firewall onf nload b- 編譯安裝 LNMP編譯安裝之nginx安裝--圖文詳解
1、前言
本次安裝采用源碼安裝,主要資源包從官網下載,次要依賴則使用yum進行安裝,本篇只涉及nginx的安裝,不涉及nginx ear 接下來 數組 編譯器 一位 離散化 都是 並且 建立 概念(copy度娘):
線段樹是一種二叉搜索樹,與區間樹相似,它將一個區間劃分成一些單元區間,每個單元區間對應線段樹中的一個葉結點。
使用線段樹可以快速的查找某一個節點在若幹條線段中出現的次數,時間復雜度為O 其他 install yum mage -128 req isa 解決 qq密碼 下載安裝包:https://github.com/jumpserver/jumpserver.git
解壓
三、執行快速安裝腳本 cd /opt/jumpserver/install
pip p s 技術 cap cut .net 信息 display 過程 數據 Wireshark是世界上最流行的網絡分析工具。這個強大的工具可以捕捉網絡中的數據,並為用戶提供關於網絡和上層協議的各種信息。與很多其他網絡工具一樣,Wireshark也使用pcapnetwork l 鏈接 javascrip 普通 pri 網上 設備 宋體 網絡 執行
一、概述
AO打印是英文Active-Online Print的簡稱,也稱主動在線打印。打印前支持AO通訊協議的AO打印機首先通過普通網絡與C-Lodop服務保持在線鏈接,網頁程序利用JavaS scala direct ont 增加 pac hadoop2 exe dfs- min 引言
在上一篇 大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機) 和之前的大數據學習系列之二 ----- HBase環境搭建(單機) 中成功搭建了Hive 顏色 開發 github上 屬性。 一起 有用 class -a 設計
本文最初發表於博客園,並在GitHub上持續更新前端的系列文章。歡迎在GitHub上關註我,一起入門和進階前端。
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CSS樣式中,常見的背 -c gpo mic sof mage pos microsoft body 技術分享
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