B樹系列文章(2)--插入操作

阿新 • • 發佈：2018-12-25

4）葉子節點L3雖然生成了，但是上層索引節點用還沒有相應的指標指向它。因此需要在索引節點I1增加一個索引項：索引鍵值為10、指標指向葉子節點L3。如果I1的空間不夠，還會導致I1節點的分裂，當然此處未發生這種情況。參加圖5。

一般的文件上都會描述下溢節點，也就是說入口項佔有率<50%（一般的設為50%），就會與兄弟節點進行合併，從而使所有節點的最小佔有率≥50%。這樣做的好處是顯而易見的，維持B樹在合理的深度。但是這樣可能頻繁的合併、分裂操作。

一、關於csv檔案的介紹 CSV(Comma-Separated Values)即逗號分隔值，可以用Excel開啟檢視。由於是純文字，任何編輯器也都可開啟。與Excel檔案不同,CSV檔案中：值沒有型別，所有值都是字串不能指定字型顏色等樣式不能指定單元格的寬高，不能合併單元格

插入的方式 -插入新結點 ·bool insert(TreeNode<T>* node) -插入資料元素 ·bool insert(const T& value,TreeNode<T>* parent) 如何指定新結點在樹裡面的位置插入新結點

是否能夠在二叉樹的而已結點出插入子結點？ -不能，二叉樹結點的每個結點的子結點是固定的，只存在左孩子和右孩子. 是否需要指定新資料元素（新結點）的插入位置？ -需要指定為左孩子或者右孩子 enum BTNodePos { ANY, LEFT, RIGHT };

找了一本書《資料結構教程(Java語言描述)，徐孝凱主編》，寫的挺好的，我發上來大家一起學習。 package p215; public class BayerTreeNode { /*根節點非葉節點至少兩個分支，非根非葉至少m/2上整個分支最多m個分支每個節點關鍵字的個

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。

B-Tree Index B-Tree搜尋 B-Tree插入分裂節點插入節點 B-Tree刪除合併節點刪除節點 Basic B-Tree有兩個比較重要的性質：所有的leaf均在同一個level上除了root之外，其它所有node中所儲存的資料至少為Minimum

B樹基本定義： B樹是為磁碟或其他直接存取的輔助儲存裝置而設計的一種平衡搜尋樹。一棵B樹是具有以下性質的有根樹： 1. 每個結點x有下面的屬性： a. x.n，當前儲存在結點x中的關鍵字個數； b. x.n個關鍵字本身，x.key[1], x.key[2]

今天接觸了二叉查詢樹，萬惡的演算法導論，老是虛擬碼，看了好像懂了，實際自己用原始碼，困難重重？糾結了一個晚上總算是略懂了一點二叉樹；首先還是來定義一個樹吧！ struct TreeNode {

插入或刪除操作，都有可能改變紅黑樹的平衡性，利用顏色變化與旋轉這兩大法寶就可應對所有情況，將不平衡的紅黑樹變為平衡的紅黑樹。在進行顏色變化或旋轉的時候，往往要涉及祖孫三代節點：X表示操作的基準節點，P代表X的父節點，G代表X的父節點的父節點。我們先來大體預覽一下插入的

紅黑樹是234樹的一種，它是自平衡的二叉查詢樹，其優點為可以在㏒(n)時間內完成查詢，刪除和插入的動作。性質1：節點為有色的（紅色和黑色）性質2：根節點以及所有的葉子節點為黑色性質3：所有的紅色節點的父節點為黑色節點（黑色節點的父節點可以為紅色也可以為黑色）性質4：從任意節點

函數 use span system 指針二叉搜索樹 new bug 個數 TAG 此代碼遇到一個bug，在Insert函數中，註釋部分，思考一下為什麽用這個方法來添加會失效 #include<iostream> using namespace std; s

一. B-樹特徵和基本概念： B-樹中所有結點孩子結點個數的最大值是B-樹的階。對於一個 m 階的B-樹（為了查詢效率考慮，要求m >= 3）：結構要求： 1. 根節點至少有2個分支，1個關

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[m/2]表示取大於m/2的最小整數。 (

轉載自：b+樹介紹B+樹B+樹和二叉樹、平衡二叉樹一樣，都是經典的資料結構。B+樹由B樹和索引順序訪問方法（ISAM，是不是很熟悉？對，這也是MyISAM引擎最初參考的資料結構）演化而來，但是在實際使用過程中幾乎已經沒有使用B樹的情況了。B+樹的定義十分複雜，因此只簡要地介紹

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[m/2]表示取大於m/2的最小整數

B+樹非常的複雜，這裡不進行詳細的講解，只對基本的插入刪除操作進行說明。在B+樹中，所有記錄節點都是按鍵值的大小順序存放在同一層的葉節點中，各葉節點用指標連線。因此在進行插入刪除操作時，要進行調整，維持其平衡性。我們先來看一個B+樹，其高度為2，每頁可存放4

學習2-3的操作後，感覺插入和刪除的思想都不是特別複雜，但就是比較囉嗦。特別是刪除，要處理很多種情況，本質上刪除就是“合併”和“調整關鍵字的分佈”，但不同情況程式設計的細節上有點差別。用圖小結幾個典型的情況。（一）2-3樹的插入空樹的插入最簡單，建立一個節點即可。

B-樹的生成是從空樹起，逐個插入關鍵字而得到的。（1）插入關鍵字K的方法　首先在樹中查詢K，若找到則直接返回(假設不處理相同關鍵字的插入)；否則查詢操作必失敗於某個葉子上，然後將K插入該葉子中。若該葉子結點原來是非滿(指keynum<Max，即結點中原有的關鍵字