数据结构与算法(十七):B树,B+树

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据结构与算法(十七):B树,B+树相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、什么是多路查找树

二叉树有诸多便利之处,但是当二叉树节点极多时,二叉树的构建速度就会受影响,而且过高的层数也会导致对树的操作效率降低。

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对于树的查找而言,树的高度决定了查找的时间下限,但是同样数量的节点,如果要高度小那每一层容纳的节点就要多,而二叉树每一层固定的节点数导致的高度难以降低,为此每一个节点都能拥有多个子节点的多叉树(multi way tree)就出现了.

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B树,B+树都是多叉树

二、B树

B树也称B-树,它是一颗多路平衡查找树。

2-3树是最简单的B树,它具有以下特点:

  • 2-3树的所有叶子节点都在同一层(只要是B树都满足该条件)
  • 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。三节点本身包含两个数据项
  • 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。二节点本身包含一个数据项
  • 2-3树是由二节点和三节点构成的树。

我们以数列{16,24,12,32,14,26,34,10,8,28,38,20}构建2-3树为例:

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对于2-3树插入的特点,我们举几个具有代表性的例子:

  • {16}插入24:由于24大于16,又16是一个二节点,他要么有两个值节点要么没有节点,所以只能插到16节点里,变成一个三节点
  • {16,24}插入12:由于12小于16,又[16|24]是一个三节点,所以将[16|12]拆开,以16为父节点,24为右子节点,12作为为左子节点插入
  • {16,24,12,32,14,26,34}插入10:按顺序找到[12|14]节点,将三节点拆开后,以12为父节点,14为左子节点,10作为为左子节点插入,由于插入10以后,树的所有叶子节点就不在同一层了,所以需要对其他子树进行调整,将[16|26]拆开,将26变为16的右子节点,原本的24与[32,34]节点变为24的左右子节点

除了2-3树以外,还有一种2-3-4树也是B树的一种,相比2-3树,它多了一个包含能3个数据项与四个子节点的四节点:

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由于B树的关键字集合可以分布在整颗树上,如果查找的数据离根节点很近,此时查找会比B+树快

三、B+树

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B+树具有以下特点:

  • B+树只有叶子节点存放数据(稠密索引),而非叶子节点只作为索引(稀疏索引),这使得非叶子节点所能保存的关键字大大增加
  • B+树的叶子节点存放的数据是有序的

相对B树,B+具有以下优点

  1. B+树查询速度更稳定:B+所有关键字数据地址都存在叶子节点上,所以每次查找的次数都相同
  2. B+树的层级更少:相较于B树B+每个非叶子节点存储的关键字数更多,树的层级更少所以查询数据更快;
  3. B+树天然具备排序功能:B+树所有的叶子节点数据构成了一个有序链表,在查询大小区间的数据时候更方便,数据紧密性很高,缓存的命中率也会比B树高
  4. B+树全节点遍历更快:B+树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可,而不需要像B树一样需要对每一层进行遍历,这有利于数据库做全表扫描

也由于这些优点,在mysql中,索引实现是基于B+树的。

以上是关于数据结构与算法(十七):B树,B+树的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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