二叉排序树_b(b-)树_b+树_b×树

二叉排序树_b(b-)树_b+树_b×树

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1、二叉排序树、B(B-)树、B+树、B*树二叉排序树      即二叉搜索树:      1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);      2.所有结点存储一个关键字;      3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树;      如:二叉搜索树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中;否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子;如果比结点关键字大,就进入右儿子;如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字;如果二叉搜索树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均

2、保持差不多(平衡),那么二叉搜索树的搜索性能逼近二分查找;但它比连续内存空间的二分查找的优点是,改变二叉搜索树结构(插入与删除结点)不需要移动大段的内存数据,甚至通常是常数开销;如:但二叉搜索树在经过多次插入与删除后,有可能导致不同的结构:右边也是一个二叉搜索树,但它的搜索性能已经是线性的了;同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引;所以,使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构,和避免右图的结构,也就是所谓的“平衡”问题;      实际使用的二叉搜索树都是在原二叉搜索树的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉树”;如何保持二叉搜索树结点分布均匀的平衡算法是

3、平衡二叉树的关键;平衡算法是一种在二叉搜索树中插入和删除结点的策略;B(B-)树是一种多路搜索树(并不是二叉的):1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子;且M>2;2.根结点的儿子数为[2,M];3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2,M];4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字;(至少2个关键字)5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1;6.非叶子结点的关键字:K[1],K[2],…,K[M-1];且K[i]

4、树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1],K[i])的子树;8.所有叶子结点位于同一层;如:(M=3)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;B-树的特性:1.关键字集合分布在整颗树中;2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中;3.搜索有可能在非叶子结点结束;4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找;5.自动层次控制;由于限制了除根结点以外的非叶子结点,至少含有M/2个儿

5、子,确保了结点的至少利用率,其最底搜索性能为:其中,M为设定的非叶子结点最多子树个数,N为关键字总数;所以B-树的性能总是等价于二分查找(与M值无关),也就没有B树平衡的问题;由于M/2的限制,在插入结点时,如果结点已满,需要将结点分裂为两个各占M/2的结点;删除结点时,需将两个不足M/2的兄弟结点合并;B+树B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树:1.其定义基本与B-树同,除了:2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同;3.非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i],K[i+1])的子树(B-树是开区间);5.为所有叶子结点增加一个链指针;

6、6.所有关键字都在叶子结点出现;如:(M=3)B+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;B+的特性:1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的;2.不可能在非叶子结点命中;3.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;4.更适合文件索引系统;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*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M,即块的最低使用率

7、为2/3(代替B+树的1/2);B+树的分裂:当一个结点满时,分配一个新的结点,并将原结点中1/2的数据复制到新结点,最后在父结点中增加新结点的指针;B+树的分裂只影响原结点和父结点,而不会影响兄弟结点,所以它不需要指向兄弟的指针;B*树的分裂:当一个结点满时,如果它的下一个兄弟结点未满,那么将一部分数据移到兄弟结点中,再在原结点插入关键字,最后修改父结点中兄弟结点的关键字(因为兄弟结点的关键字范围改变了);如果兄弟也满了,则在原结点与兄弟结点之间增加新结点,并各复制1/3的数据到新结点,最后在父结点增加新结点的指针;所以,B*树分配新结点的概率比B+树要低

8、,空间使用率更高;小结二叉排序树:二叉树,每个结点只

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