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java面試高頻題:mysql中B樹和B+樹,還不理解B樹和B+樹,那就看看這篇文章吧

2020-09-19 18:21:00 移動端開發

這篇文章主要介紹了還不理解B樹和B+樹,那就看看這篇文章吧,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者作業具有一定的參考學習價值
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以下是部分資料截圖(所有資料均已整合成檔案,pdf壓縮打包處理),
在這里插入圖片描述

正文

01 B樹

在介紹B+樹之前, 先簡單的介紹一下B樹,這兩種資料結構既有相似之處,也有他們的區別,最后,我們也會對比一下這兩種資料結構的區別,

1.1 B樹概念

B樹也稱B-樹,它是一顆多路平衡查找樹,二叉樹我想大家都不陌生,其實,B樹和后面講到的B+樹也是從最簡單的二叉樹變換而來的,并沒有什么神秘的地方,下面我們來看看B樹的定義,
?每個節點最多有m-1個關鍵字(可以存有的鍵值對),
?根節點最少可以只有1個關鍵字,
?非根節點至少有m/2個關鍵字,
?每個節點中的關鍵字都按照從小到大的順序排列,每個關鍵字的左子樹中的所有關鍵字都小于它,而右子樹中的所有關鍵字都大于它,
?所有葉子節點都位于同一層,或者說根節點到每個葉子節點的長度都相同,
?每個節點都存有索引和資料,也就是對應的key和value,

所以,根節點的關鍵字數量范圍:1 <= k <= m-1,非根節點的關鍵字數量范圍:m/2 <= k <= m-1,

另外,我們需要注意一個概念,描述一顆B樹時需要指定它的階數,階數表示了一個節點最多有多少個孩子節點,一般用字母m表示階數,

我們再舉個例子來說明一下上面的概念,比如這里有一個5階的B樹,根節點數量范圍:1 <= k <= 4,非根節點數量范圍:2 <= k <= 4,

下面,我們通過一個插入的例子,講解一下B樹的插入程序,接著,再講解一下洗掉關鍵字的程序,

1.2 B樹插入

插入的時候,我們需要記住一個規則:判斷當前結點key的個數是否小于等于m-1,如果滿足,直接插入即可,如果不滿足,將節點的中間的key將這個節點分為左右兩部分,中間的節點放到父節點中即可,

例子:在5階B樹中,結點最多有4個key,最少有2個key(注意:下面的節點統一用一個節點表示key和value),

插入18,70,50,40
在這里插入圖片描述
插入22
在這里插入圖片描述
插入22時,發現這個節點的關鍵字已經大于4了,所以需要進行分裂,分裂的規則在上面已經講了,分裂之后,如下,在這里插入圖片描述
接著插入23,25,39在這里插入圖片描述
分裂,得到下面的,分裂,得到下面的,
更過的插入的程序就不多介紹了,相信有這個例子你已經知道怎么進行插入操作了,

1.3 B樹的洗掉操作

B樹的洗掉操作相對于插入操作是相對復雜一些的,但是,你知道記住幾種情況,一樣可以很輕松的掌握的,

現在有一個初始狀態是下面這樣的B樹,然后進行洗掉操作,
在這里插入圖片描述
洗掉15,這種情況是洗掉葉子節點的元素,如果洗掉之后,節點數還是大于m/2,這種情況只要直接洗掉即可.
接著,我們把22洗掉,這種情況的規則:22是非葉子節點,對于非葉子節點的洗掉,我們需要用后繼key(元素)覆寫要洗掉的key,然后在后繼key所在的子支中洗掉該后繼key,對于洗掉22,需要將后繼元素24移到被洗掉的22所在的節點,在這里插入圖片描述
此時發現26所在的節點只有一個元素,小于2個(m/2),這個節點不符合要求,這時候的規則(向兄弟節點借元素):如果洗掉葉子節點,如果洗掉元素后元素個數少于(m/2),并且它的兄弟節點的元素大于(m/2),也就是說兄弟節點的元素比最少值m/2還多,將先將父節點的元素移到該節點,然后將兄弟節點的元素再移動到父節點,這樣就滿足要求了,

我們看看操作程序就更加明白了,
在這里插入圖片描述
接著洗掉28,洗掉葉子節點,洗掉后不滿足要求,所以,我們需要考慮向兄弟節點借元素,但是,兄弟節點也沒有多的節點(2個),借不了,怎么辦呢?如果遇到這種情況,首先,還是將先將父節點的元素移到該節點,然后,將當前節點及它的兄弟節點中的key合并,形成一個新的節點,在這里插入圖片描述
移動之后,跟兄弟節點合并,在這里插入圖片描述
洗掉就只有上面的幾種情況,根據不同的情況進行洗掉即可,

上面的這些介紹,相信對于B樹已經有一定的了解了,接下來的一部分,我們接著講解B+樹,我相信加上B+樹的對比,就更加清晰明了了,

02 B+樹

2.1 B+樹概述

B+樹其實和B樹是非常相似的,我們首先看看相同點:
?根節點至少一個元素
?非根節點元素范圍:m/2 <= k <= m-1

不同點:
?B+樹有兩種型別的節點:內部結點(也稱索引結點)和葉子結點,內部節點就是非葉子節點,內部節點不存盤資料,只存盤索引,資料都存盤在葉子節點,
?內部結點中的key都按照從小到大的順序排列,對于內部結點中的一個key,左樹中的所有key都小于它,右子樹中的key都大于等于它,葉子結點中的記錄也按照key的大小排列,
?每個葉子結點都存有相鄰葉子結點的指標,葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序鏈接,
?父節點存有右孩子的第一個元素的索引,

下面我們看一個B+樹的例子,感受感受它吧!
在這里插入圖片描述

2.2 插入操作

對于插入操作很簡單,只需要記住一個技巧即可:當節點元素數量大于m-1的時候,按中間元素分裂成左右兩部分,中間元素分裂到父節點當做索引存盤,但是,本身中間元素還是分裂右邊這一部分的,

下面以一顆5階B+樹的插入程序為例,5階B+樹的節點最少2個元素,最多4個元素,

插入5,10,15,20
在這里插入圖片描述
插入25,此時元素數量大于4個了,分裂在這里插入圖片描述
接著插入26,30,繼續分裂在這里插入圖片描述
有了這幾個例子,相信插入操作沒什么問題了,下面接著看看洗掉操作,

2.3 洗掉操作

對于洗掉操作是比B樹簡單一些的,因為葉子節點有指標的存在,向兄弟節點借元素時,不需要通過父節點了,而是可以直接通過兄弟節移動即可(前提是兄弟節點的元素大于m/2),然后更新父節點的索引;如果兄弟節點的元素不大于m/2(兄弟節點也沒有多余的元素),則將當前節點和兄弟節點合并,并且洗掉父節點中的key,下面我們看看具體的實體,

初始狀態
在這里插入圖片描述
洗掉10,洗掉后,不滿足要求,發現左邊兄弟節點有多余的元素,所以去借元素,最后,修改父節點索引在這里插入圖片描述
洗掉元素5,發現不滿足要求,并且發現左右兄弟節點都沒有多余的元素,所以,可以選擇和兄弟節點合并,最后修改父節點索引在這里插入圖片描述
發現父節點索引也不滿足條件,所以,需要做跟上面一步一樣的操作在這里插入圖片描述
這樣,B+樹的洗掉操作也就完成了,是不是看完之后,覺得非常簡單!

03 B樹和B+樹總結

B+樹相對于B樹有一些自己的優勢,可以歸結為下面幾點,
?單一節點存盤的元素更多,使得查詢的IO次數更少,所以也就使得它更適合做為資料庫MySQL的底層資料結構了,
?所有的查詢都要查找到葉子節點,查詢性能是穩定的,而B樹,每個節點都可以查找到資料,所以不穩定,
?所有的葉子節點形成了一個有序鏈表,更加便于查找,

到此這篇關于還不理解B樹和B+樹,那就看看這篇文章吧的文章就介紹到這了

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