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数据结构之B树与B+树

时间：2024-07-30 08:55:50浏览次数：7  
标签：insert keys children int key 数据结构 节点

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数据结构之B树与B+树

B树

B树是一种自平衡的树数据结构，广泛应用于数据库和文件系统中。它的主要特点是能够保持数据有序，并允许高效的插入、删除和查找操作。B树的每个节点可以包含多个键和子节点，从而减少了树的高度，提高了操作效率。

B树的基本概念

  1. 节点：B树的每个节点可以包含多个键和子节点。节点分为内部节点和叶子节点。
  2. 度数：B树的度数（或称为最小度数）是一个重要参数，表示每个节点至少包含的子节点数。通常用t表示。
  3. 键的数量：每个节点包含的键的数量在t-1到2t-1之间。
  4. 子节点的数量：每个节点包含的子节点的数量在t到2t之间。

B树的性质

  1. 根节点：根节点至少有两个子节点，除非它是叶子节点。
  2. 键的排序：每个节点的键按升序排列。
  3. 子节点的数量：每个内部节点的子节点数量比其键的数量多1。
  4. 平衡性：所有叶子节点都在同一层，保证了树的平衡性。

B树的操作

  1. 查找：从根节点开始，根据键的大小逐层查找，直到找到目标键或到达叶子节点。
  2. 插入：在叶子节点插入新键，如果节点已满，则需要分裂节点并将中间键上移。
  3. 删除：删除键时需要考虑多种情况，包括从叶子节点删除、从内部节点删除以及节点合并等。

示例代码

以下是一个简单的B树实现示例，展示了B树的插入和查找操作：

  #include <iostream>
  #include <vector>
  #include <algorithm>
  
  // B 树节点类
  class BTreeNode {
  public:
      std::vector<int> keys;
      std::vector<BTreeNode*> children;
      bool isLeaf;
  
      BTreeNode(bool leaf);
      void insertNonFull(int key);
      void splitChild(int i, BTreeNode* y);
      void traverse();
      BTreeNode* search(int key);
  
  private:
      int t; // 最小度数
      friend class BTree;
  };
  
  // B 树类
  class BTree {
  public:
      BTree(int _t) : t(_t) {
          root = new BTreeNode(true);
          root->t = t;
      }
  
      void traverse() {
          if (root != nullptr) root->traverse();
      }
  
      BTreeNode* search(int key) {
          return (root == nullptr) ? nullptr : root->search(key);
      }
  
      void insert(int key);
  
  private:
      BTreeNode* root;
      int t; // 最小度数
  };
  
  BTreeNode::BTreeNode(bool leaf) : isLeaf(leaf) {}
  
  void BTreeNode::traverse() {
      int i;
      for (i = 0; i < keys.size(); i++) {
          if (!isLeaf) children[i]->traverse();
          std::cout << " " << keys[i];
      }
      if (!isLeaf) children[i]->traverse();
  }
  
  BTreeNode* BTreeNode::search(int key) {
      int i = 0;
      while (i < keys.size() && key > keys[i]) i++;
      if (keys[i] == key) return this;
      if (isLeaf) return nullptr;
      return children[i]->search(key);
  }
  
  void BTree::insert(int key) {
      if (root->keys.size() == 2 * t - 1) {
          BTreeNode* s = new BTreeNode(false);
          s->children.push_back(root);
          s->splitChild(0, root);
          int i = 0;
          if (s->keys[0] < key) i++;
          s->children[i]->insertNonFull(key);
          root = s;
      }
      else {
          root->insertNonFull(key);
      }
  }
  
  void BTreeNode::insertNonFull(int key) {
      int i = keys.size() - 1;
      if (isLeaf) {
          keys.push_back(0);
          while (i >= 0 && keys[i] > key) {
              keys[i + 1] = keys[i];
              i--;
          }
          keys[i + 1] = key;
      }
      else {
          while (i >= 0 && keys[i] > key) i--;
          if (children[i + 1]->keys.size() == 2 * t - 1) {
              splitChild(i + 1, children[i + 1]);
              if (keys[i + 1] < key) i++;
          }
          children[i + 1]->insertNonFull(key);
      }
  }
  
  void BTreeNode::splitChild(int i, BTreeNode* y) {
      BTreeNode* z = new BTreeNode(y->isLeaf);
      z->t = y->t;
      for (int j = 0; j < t - 1; j++) z->keys.push_back(y->keys[j + t]);
      if (!y->isLeaf) {
          for (int j = 0; j < t; j++) z->children.push_back(y->children[j + t]);
      }
      if (t > 1) // 防止 t = 1 时 y->keys.resize(t - 1) 报错 (t - 1 = 0
      {
          y->keys.resize(t - 1);
      }
      y->children.resize(t);
      children.insert(children.begin() + i + 1, z);
      keys.insert(keys.begin() + i, y->keys[t - 1]);
  }
  
  int main() {
      BTree t(3); // 创建一个最小度数为 3 的 B 树
      t.insert(10);
      t.insert(20);
      t.insert(5);
      t.insert(6);
      t.insert(12);
      t.insert(30);
      t.insert(7);
      t.insert(17);
  
      std::cout << "遍历 B 树: ";
      t.traverse();
      std::cout << std::endl;
  
      int key = 6;
      (t.search(key) != nullptr) ? std::cout << key << " 存在\n" : std::cout << key << " 不存在\n";
  
      key = 15;
      (t.search(key) != nullptr) ? std::cout << key << " 存在\n" : std::cout << key << " 不存在\n";
  
      return 0;
  }

这个示例展示了如何创建一个最小度数为3的B树，并进行插入和查找操作。你可以在Visual Studio中运行这段代码，观察B树的行为。

B+树

B+树是B树的一种变体，广泛应用于数据库和文件系统中。与B树相比，B+树在查找、插入和删除操作上有一些不同的特点和优势。

B+树的基本概念

  1. 节点：B+树的每个节点可以包含多个键和子节点。节点分为内部节点和叶子节点。

  2. 度数：B+树的度数（或称为最小度数）是一个重要参数，表示每个节点至少包含的子节点数。通常用t表示。

  3. 键的数量：每个内部节点包含的键的数量在t-1到2t-1之间。

  4. 子节点的数量：每个内部节点包含的子节点的数量在t到2t之间。

  5. 叶子节点：所有的键和值都存储在叶子节点中，叶子节点通过指针相互连接，形成一个链表。

B+树的性质

  1. 根节点：根节点至少有两个子节点，除非它是叶子节点。

  2. 键的排序：每个节点的键按升序排列。

  3. 子节点的数量：每个内部节点的子节点数量比其键的数量多1。

  4. 平衡性：所有叶子节点都在同一层，保证了树的平衡性。

  5. 叶子节点链表：所有叶子节点通过指针相互连接，便于范围查询。

B+树的操作

  1. 查找：从根节点开始，根据键的大小逐层查找，直到找到目标键或到达叶子节点。

  2. 插入：在叶子节点插入新键，如果节点已满，则需要分裂节点并将中间键上移。

  3. 删除：删除键时需要考虑多种情况，包括从叶子节点删除、从内部节点删除以及节点合并等。
    示例代码
    以下是一个简单的B+树实现示例，展示了B+树的插入和查找操作：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

// B+ 树节点类
class BPlusTreeNode {
public:
    std::vector<int> keys;
    std::vector<BPlusTreeNode*> children;
    BPlusTreeNode* next; // 指向下一个叶子节点
    bool isLeaf;

    BPlusTreeNode(bool leaf);
    void insertNonFull(int key);
    void splitChild(int i, BPlusTreeNode* y);
    void traverse();
    BPlusTreeNode* search(int key);

private:
    int t; // 最小度数
    friend class BPlusTree;
};

// B+ 树类
class BPlusTree {
public:
    BPlusTree(int _t) : t(_t) {
        root = new BPlusTreeNode(true);
        root->t = t;
    }

    void traverse() {
        if (root != nullptr) root->traverse();
    }

    BPlusTreeNode* search(int key) {
        return (root == nullptr) ? nullptr : root->search(key);
    }

    void insert(int key);

private:
    BPlusTreeNode* root;
    int t; // 最小度数
};

BPlusTreeNode::BPlusTreeNode(bool leaf) : isLeaf(leaf), next(nullptr) {}

void BPlusTreeNode::traverse() {
    int i;
    for (i = 0; i < keys.size(); i++) {
        if (!isLeaf) children[i]->traverse();
        std::cout << " " << keys[i];
    }
    if (!isLeaf) children[i]->traverse();
}

BPlusTreeNode* BPlusTreeNode::search(int key) {
    int i = 0;
    while (i < keys.size() && key > keys[i]) i++;
    if (keys[i] == key) return this;
    if (isLeaf) return nullptr;
    return children[i]->search(key);
}

void BPlusTree::insert(int key) {
    if (root->keys.size() == 2 * t - 1) {
        BPlusTreeNode* s = new BPlusTreeNode(false);
        s->children.push_back(root);
        s->splitChild(0, root);
        int i = 0;
        if (s->keys[0] < key) i++;
        s->children[i]->insertNonFull(key);
        root = s;
    }
    else {
        root->insertNonFull(key);
    }
}

void BPlusTreeNode::insertNonFull(int key) {
    int i = keys.size() - 1;
    if (isLeaf) {
        keys.push_back(0);
        while (i >= 0 && keys[i] > key) {
            keys[i + 1] = keys[i];
            i--;
        }
        keys[i + 1] = key;
    }
    else {
        while (i >= 0 && keys[i] > key) i--;
        if (children[i + 1]->keys.size() == 2 * t - 1) {
            splitChild(i + 1, children[i + 1]);
            if (keys[i + 1] < key) i++;
        }
        children[i + 1]->insertNonFull(key);
    }
}

void BPlusTreeNode::splitChild(int i, BPlusTreeNode* y) {
    BPlusTreeNode* z = new BPlusTreeNode(y->isLeaf);
    z->t = y->t;
    for (int j = 0; j < t - 1; j++) z->keys.push_back(y->keys[j + t]);
    if (!y->isLeaf) {
        for (int j = 0; j < t; j++) z->children.push_back(y->children[j + t]);
    }
    if (t > 1) // 防止 t = 1 时 y->keys.resize(t - 1) 报错 (t - 1 = 0
    {
        y->keys.resize(t - 1);
    }
    y->children.resize(t);
    children.insert(children.begin() + i + 1, z);
    keys.insert(keys.begin() + i, y->keys[t - 1]);
    if (y->isLeaf) {
        z->next = y->next;
        y->next = z;
    }
}

int main() {
    BPlusTree t(3); // 创建一个最小度数为 3 的 B+ 树
    t.insert(10);
    t.insert(20);
    t.insert(5);
    t.insert(6);
    t.insert(12);
    t.insert(30);
    t.insert(7);
    t.insert(17);

    std::cout << "遍历 B+ 树: ";
    t.traverse();
    std::cout << std::endl;

    int key = 6;
    (t.search(key) != nullptr) ? std::cout << key << " 存在\n" : std::cout << key << " 不存在\n";

    key = 15;
    (t.search(key) != nullptr) ? std::cout << key << " 存在\n" : std::cout << key << " 不存在\n";

    return 0;
}

这个示例展示了如何创建一个最小度数为3的B+树，并进行插入和查找操作。你可以在Visual Studio中运行这段代码，观察B+树的行为。

B树和B+的差别

B树和B+树都是自平衡的树数据结构，广泛应用于数据库和文件系统中。尽管它们有许多相似之处，但也有一些关键的区别。以下是它们之间的主要差异：

  1. 叶子节点
  • B树：键和值都可以存储在内部节点和叶子节点中。
  • B+树：所有的键和值都存储在叶子节点中，内部节点只存储键。
  1. 内部节点
  • B树：内部节点包含键和值，并且可以直接用于查找操作。
  • B+树：内部节点只包含键，不包含值。查找操作最终会到达叶子节点。
  1. 叶子节点链表
  • B树：叶子节点之间没有链表结构。
  • B+树：所有叶子节点通过指针相互连接，形成一个链表，便于范围查询。
  1. 查找效率
  • B树：查找操作可能会在内部节点找到目标键。
  • B+树：查找操作总是到达叶子节点，查找路径更长，但叶子节点链表使得范围查询更高效。
  1. 空间利用率
  • B树：由于键和值都存储在内部节点和叶子节点中，空间利用率较低。
  • B+树：由于内部节点只存储键，空间利用率较高。
  1. 范围查询
  • B树：范围查询需要在树中进行多次查找。
  • B+树：由于叶子节点链表的存在，范围查询非常高效，只需在叶子节点链表中遍历即可。

标签：insert,keys,children,int,key,数据结构,节点
From： https://blog.csdn.net/ChuJian_cao/article/details/140786824

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