2-3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2-3树相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考文章:https://blog.csdn.net/yang_yulei/article/details/26066409

定义:2-3树,其实就是具有两个孩子和三个孩子的节点,但具有三个孩子的节点里面存的是两个value,依次类推3-4树,4-5树

2节点:含有一个键(及值)和两条链接,左链接指向节点的值小于父节点的值,右链接指向节点的值大于父节点的值

3节点:含有两个键(及值)和三条链接,左链接指向节点的值小于第一个父节点的值,中链接指向节点的值大于第一个父节点和小于第二个父节点的值,右链接指向节点的值大于第二个父节点的值

下图为2-3树

技术图片

一颗完美平衡的2-3查找树中的所有空链接到根结点的距离都是相同的。

查找

要判断一个键是否在树中,我们先将它和根结点中的键比较。如果它和其中的任何一个相等,查找命中。否则我们就根据比较的结果找到指向相应区间的链接,并在其指向的子树中递归地继续查找。如果这是个空链接,查找未命中。

插入

要在2-3树中插入一个新结点,我们可以和二叉查找树一样先进行一次未命中的查找,然后把新结点挂在树的底部。但这样的话树无法保持完美平衡性。我们使用2-3树的主要原因就在于它能够在插入之后继续保持平衡。

如果未命中的查找结束于一个2-结点,我们只要把这个2-结点替换为一个3-结点,将要插入的键保存在其中即可。如果未命中的查找结束于一个3-结点,事情就要麻烦一些。

先考虑最简单的例子:只有一个3-结点的树,向其插入一个新键。

这棵树唯一的结点中已经没有可插入的空间了。我们又不能把新键插在其空结点上(破坏了完美平衡)。为了将新键插入,我们先临时将新键存入该结点中,使之成为一个4-结点。创建一个4-结点很方便,因为很容易将它转换为一颗由3个2-结点组成的2-3树(如图所示),这棵树既是一颗含有3个结点的二叉查找树,同时也是一颗完美平衡的2-3树,其中所有空链接到根结点的距离都相等。

 

技术图片

向一个父结点为2-结点的3-结点中插入新键

假设未命中的查找结束于一个3-结点,而它的父结点是一个2-结点。在这种情况下我们需要在维持树的完美平衡的前提下为新键腾出空间。

我们先像刚才一样构造一个临时的4-结点并将其分解,但此时我们不会为中键创建一个新结点,而是将其移动至原来的父结点中。(如图所示)

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这次转换也并不影响(完美平衡的)2-3树的主要性质。树仍然是有序的,因为中键被移动到父结点中去了,树仍然是完美平衡的,插入后所有的空链接到根结点的距离仍然相同。

向一个父结点为3-结点的3-结点中插入新键

假设未命中的查找结束于一个3-结点,而它的父结点是一个3-结点。

我们再次和刚才一样构造一个临时的4-结点并分解它,然后将它的中键插入它的父结点中。但父结点也是一个3-结点,因此我们再用这个中键构造一个新的临时4-结点,然后在这个结点上进行相同的变换,即分解这个父结点并将它的中键插入到它的父结点中去。

我们就这样一直向上不断分解临时的4-结点并将中键插入更高的父结点,直至遇到一个2-结点并将它替换为一个不需要继续分解的3-结点,或者是到达3-结点的根。

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总结:

先找插入结点,若结点有空(即2-结点),则直接插入。如结点没空(即3-结点),则插入使其临时容纳这个元素,然后分裂此结点,把中间元素移到其父结点中。对父结点亦如此处理。(中键一直往上移,直到找到空位,在此过程中没有空位就先搞个临时的,再分裂。)

2-3树插入算法的根本在于这些变换都是局部的:除了相关的结点和链接之外不必修改或者检查树的其他部分。每次变换中,变更的链接数量不会超过一个很小的常数。所有局部变换都不会影响整棵树的有序性和平衡性。

 

以上是关于2-3树的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

算法-树—2-3树,红黑树

动画 | 什么是2-3-4树?

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树--09---2-3查找树

从2-3树到红黑树,BB+B树

08-看图理解数据结构与算法系列(2-3树)