【数据结构(十一·多路查找树)】B树、B+树、B*树(6)
文章目录
1. 二叉树 与 B树
1.1. 二叉树存在的问题
二叉树的操作效率较高,但是也存在问题, 请看下面的二叉树
二叉树需要加载到内存的,如果二叉树的节点少,没有什么问题,但是如果二叉树的节点很多(比如 1 亿), 就存在如下问题:
????问题 1:在构建二叉树时,需要多次进行 i/o 操作(海量数据存在数据库或文件中),节点海量,构建二叉树时,速度有影响
????问题 2:节点海量,也会造成二叉树的高度很大,会降低操作速度。
1.2. 多叉树 的概念
????在二叉树中,每个节点有数据项,最多有两个子节点。如果允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点,就是多叉树(multiway tree),多叉树通过重新组织节点,减少树的高度,能对二叉树进行优化。
????后面会讲到 2-3 树
,2-3-4 树
就是多叉树
举例说明:
下面2-3 树
就是一颗多叉树
????
1.3. B树 的基本介绍
B 树通过重新组织节点,降低树的高度,并且减少 i/o 读写次数来提升效率。
- 如图 B 树通过重新组织节点, 降低了树的高度.
- 文件系统及数据库系统的设计者利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个
页
(页
的大小通常为 4k),这样每个节点只需要一次 I/O 就可以完全载入 - 将
树的度
M 设置为 1024,在 600 亿个元素中最多只需要 4 次 I/O 操作就可以读取到想要的元素,B 树(B+)广泛应用于文件存储系统以及数据库系统中
2. 多叉树——2-3树
2.1. 基本概念
????
2-3 树是最简单的 B 树结构, 具有如下特点:
????① 2-3 树的所有叶子节点都在同一层(只要是 B 树都满足这个条件)
????② 有两个子节点的节点叫二节点
,二节点要么没有子节点,要么有两个子节点
????③ 有三个子节点的节点叫三节点
,三节点要么没有子节点,要么有三个子节点
????④2-3 树是由二节点和三节点构成的树。
2.2. 实例应用
将数列{16, 24, 12, 32, 14, 26, 34, 10, 8, 28, 38, 20} 构建成 2-3 树,并保证数据插入的大小顺序。
构建结果如下:
插入规则:
- 2-3 树的所有叶子节点都在同一层.(只要是 B树都满足这个条件)
- 有两个子节点的节点叫二节点,二节点要么没有子节点,要么有两个子节点.
- 有三个子节点的节点叫三节点,三节点要么没有子节点,要么有三个子节点
- 当按照规则插入一个数到某个节点时,不能满足上面三个要求,就需要拆,先向上拆,如果上层满,则拆本层,拆后仍然需要满足上面 3 个条件。
- 对于三节点的子树的值大小仍然遵守(BST 二叉排序树)的规则
(这里关于如何构建2-3树讲并的不清楚,大家需要参考其他的资料学习)
2.3. 其他说明
除了 23 树,还有 234 树等,概念和 23 树类似,也是一种 B 树。 如图:
3. B 树、B+树 和 B*树
3.1. B树 的介绍
B-tree树
即 B树
,B 即 Balanced,平衡的意思。有人把 B-tree 翻译成 B-树,容易让人产生误解。会以为 B-树是一种树,而 B 树又是另一种树。实际上,B-树 就是指的 B 树。
前面已经介绍了 2-3树
和 2-3-4树
,他们就是 B树(英语:B-tree 也写成 B-树),这里我们再做一个说明,在学习 Mysql 时,经常听到说某种类型的索引是基于 B树 或者 B+树的,如图:
对上图的说明:
- B 树的阶:节点的最多子节点个数。比如 2-3 树的阶是 3,2-3-4 树的阶是 4
- 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
- 关键字集合分布在整颗树中, 即叶子节点和非叶子节点都存放数据.
- 搜索有可能在非叶子结点结束
5)其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找
3.2. B+树 的介绍
B+树是 B 树的变体,也是一种多路搜索树。
对上图的说明:
- B+树的搜索与 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
- 所有关键字都出现在叶子结点的链表中(即数据只能在叶子节点【也叫稠密索引】),且链表中的关键字(数据)恰好是有序的。
- 不可能在非叶子结点命中
- 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
- 更适合文件索引系统
- B 树和 B+树各有自己的应用场景,不能说 B+树完全比 B 树好,反之亦然
3.2. B*树 的介绍
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*树的说明:
- B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为 (2/3)*M(树的度),即块的最低使用率为 2/3,而 B+树的块的最低使用率为的1/2。
- 从第 1 个特点我们可以看出,B*树分配新结点的概率比 B+树要低,空间使用率更高。
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我的编程经验分享网邮箱:veading@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!