B树、B-树、B+树、B*树

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B




即二叉搜索树:

1.

所有非叶子结点至多拥有两个儿子(

Left



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:

B

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

B

树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么

B



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

B

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:




B

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B

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

B

树都是在原

B

树的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉树”;如何保持

B



结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键;平衡算法是一种在

B

树中插入和删除结点的


策略;


B-




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] < K[i+1]


7.

非叶子结点的指针:

P[1], P[2], …, P[M]

;其中

P[1]

指向关键字小于

K[1]



子树,

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+



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.

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*






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,空间使用率更高;



小结

B

树:二叉树,每个结点只存储一个关键字,等于则命中,小于走左结点,大于


走右结点;

B-

树:多路搜索树,每个结点存储

M/2



M

个关键字,非叶子结点存储指向关键


字范围的子结点;


所有关键字在整颗树中出现,且只出现一次,非叶子结点可以命中;

B+

树:在

B-

树基础上,为叶子结点增加链表指针,所有关键字都在叶子结点


中出现,非叶子结点作为叶子结点的索引;

B+

树总是到叶子结点才命中;

B*

树:在

B+

树基础上,为非叶子结点也增加链表指针,将结点的最低利用率




1/2

提高到

2/3



原文地址


http://blog.csdn.net/manesking/archive/2007/02/09/1505979.aspx

转载于:https://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html