B树有啥优缺点? [问题点数:20分,结帖人Thirteen07]

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Bbs2
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Bbs9
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黄花 2011年12月 Java大版内专家分月排行榜第二
2011年11月 Java大版内专家分月排行榜第二
2010年9月 Java大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2011年10月 Java大版内专家分月排行榜第三
B-树,B+树与B*树的优缺点比较
[size=medium] 首先注意:B树就是B-树,"-"是个连字符号,不是减号。 B-树是一种[b][color=darkred]平衡[/color][/b]的多路[b][color=darkred]查找(又称排序)[/color][/b]树,在文件系统中有所应用。主要用作文件的索引。[b][color=darkred]其中的B就表示平衡(Balance)[/color][/b] [...
B树、B-树、B+树、B*树的特点 及其性能比较
B树、B-树、B+树、B*树的特点:   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到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
数据库B树索引和hash索引的优缺点比较
我又来了,接着上一篇的一个疑问,B树索引和hash索引的区别到底是什么?带着这样的疑问,我找到了一个总结的比较全面的一个博文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_b92fcb510102vvdt.html ,emmmmm这篇文章呢,总结的是比较好的,但是没有介绍底层的数据结构区别,可能导致没有学习好数据结构的同学比较难以理解,需要记住这些区别,不能靠背诵课文一样一条一条一
磁盘IO原理
一般咱们所说的数据结构都是存放在内存之中的,因为CPU的运算速度是非常快的,而存储器当中只有内存的速度足够快能跟上CPU的处理速度,所以一般情况下数据机构都是存在内存中的, 内存速度跟上CPU速度,解释:CPU每次从磁盘获取一批数据进行处理,每次获取时间假设为10秒,但是CPU每次处理完一批数据用时1秒,那么CPU有很长时间处于等待状态,当然,实际速度差别更大,这时候需要一个中间存储,能够缩小与
B树B+树的原理和操作
3.B- 树       3.1什么是B-树 具体讲解之前,有一点,再次强调下:B-树,即为B树。因为B树的原英文名称为B-tree,而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树,其实,这是个非常不好的直译,很容易让人产生误解。如人们可能会以为B-树是一种树,而B树又是一种一种树。而事实上是,B-tree就是指的B树。特此说明。 我们知道,B 树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉(下面你会
B+树比B树更适合做文件索引的原因
B+树比B树更适合做文件索引的原因
从磁盘到B树到B+树
出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 。   第一节、B树、B+树、B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树(Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree)。前三者是典型的二叉查
B树、B-树、B+树、B*树之间的关系
B树       B-tree树即B树,B即Balanced,平衡的意思。因为B树的原英文名称为B-tree,而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树,其实,这是个非常不好的直译,很容易让人产生误解。如人们可能会以为B-树是一种树,而B树又是另一种树。而事实上是,B-tree就是指的B树。特此说明。 先介绍下二叉搜索树        1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right)...
简单剖析B树(B-Tree)与B+树
注意:首先需要说明的一点是:B-树就是B树,没有所谓的B减树 引言   我们都知道二叉查找树的查找的时间复杂度是O(log N),其查找效率已经足够高了,那为什么还有B树和B+树的出现呢?难道它两的时间复杂度比二叉查找树还小吗?   答案当然不是,B树和B+树的出现是因为另外一个问题,那就是磁盘IO;众所周知,IO操作的效率很低,那么,当在大量数据存储中,查询时我们不能一下子将所有数据加载到...
B树与B+树
B树是为实现高效的磁盘存取而设计的多叉平衡搜索树。这个概念在文件系统,数据库系统中非常重要。当然,有关于B树的产生,发展,结构等等方面的介绍已经非常详细,所以本文只是介绍有关于B树和B+树最核心的知识点,也算是我本人的学习笔记。至于详细的资料,因为毕竟有着太多,所以不再赘述。可以向大家推荐一篇博客:从B树、B+树、B*树谈到R 树,这篇文章中,作者对于B树系列数据结构的讲解非常详细,我的这篇博客,
B树、B-树、B+树、B*树 详细总结
B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;          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...
经典搜索算法之B树与B+树
1.B树     在笔者上篇文章中,我们说到二叉查找树的时间复杂度最好情况为,最差情况为。最差情况是所有的数据全部在一端时,那怎样避免出现这种情况,让二叉查找树所有查找的时间复杂度均为呢,为了达到这一目标,我们需要让二叉查找树保持平衡,不能将结点全部聚集在某一端。为了保证查找树的平衡,我们需要一些灵活性,因此在这里我们允许树中的一个结点可以保存多个数值。比如:                 ...
B树、B+树--------原理解析
1.B树 平衡二叉树的查找效率为O(log2N)与树的深度相关,通过降低树的深度,可以提高查找效率,但是还有一个瓶颈就是,每次查找一次就只能得到一个节点元素,如果查找一次能得到多个节点元素,那么在同样的高度就能够查找更多的元素,从而提高查找效率,因此提出多路查找树。 多路查找树(muitl-way search tree),其每一个结点的孩子数可以多于两个,且每个结点出可以存储多个元素。由于它...
从B树、B+树、B*树谈到R 树
从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树   作者:July、weedge、Frankie。编程艺术室出品。 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树、B*树,最后谈到R 树。其中B树、B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成。 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 。   第一节、B树、B+树、B*...
B树,B-树和B+树、B*树的区别
之前一些概念混淆,现在更正一下。 B树 B-tree树即B树,B即Balanced,平衡的意思。因为B树的原英文名称为B-tree,而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树,其实,这种直译不好,容易产生误解。如人们可能会以为B-树是一种树,而B树又是一种树。事实上,B-tree就是指B树。特此说明。 先介绍一下二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两...
B树和B+树的详细讲解
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/64122287 B树是为实现高效的磁盘存取而设计的多叉平衡搜索树。这个概念在文件系统,数据库系统中非常重要。当然,有关于B树的产生,发展,结构等等方面的介绍已经非常详细,所以本文只是介绍有关于B树和B+树最核心的知识点,也算是我本人的学...
迷宫问题求解
问题一:在迷宫中找到出口(只需找到一个即可)        给定一张迷宫地图和一个迷宫入口,然后进入迷宫探索找到一个出口。问题分析:1. 首先要有一张迷宫地图,地图由两部分组成:    (1)一是迷宫中各处的位置坐标,    (2)二是迷宫各位置处的状态信息,即该处是墙还是路        所以,该迷宫地图可由一个二维数组来表示。数组的横纵坐标表示迷宫各处的位置坐标,数组元素表示各位置处的状态信息...
数据结构:各类迷宫问题详解(c语言版)
第一类 简单迷宫(不含多条出路,不带环)(0代表墙,1代表通路) 思路分析: 1.以入口为起点,寻找出口(除了起点以外的边缘上的点) 2.判定当前点坐标是否可以走。(坐标合法且不为0) 3.如果合法则将当前点标记成走过的并入栈(维护一个栈可以记录走过的路径,栈的长度就是路径的长度) 4.判断当前点是否是出口,是出口就return(该迷宫不存在别的出口),如果不是出口,...
DFS求解迷宫问题(输出所有的路径)
问题:给出一个n*n的迷宫,起点为(0,0),终点为(n-1,n-1).可以向上、下、左、右四个方向走. 任务:1.判断是否有可行路径            2.如果有可行路径,输出所有的可行路径. ———————————————————————————————————————————————————— 如下图所示,当前位置为中间点,如果中间点不是终点,那么会从4个方向进行下一步探测,进入
深度优先搜索DFS(迷宫问题)
问题及代码: 给出迷宫的图纸和初始终点位置,用DFS求最小步数。 #include using namespace std; int n,m,p,q,MIN=99999999; int a[51][51],book[51][51]; void dfs(int x,int y,int step) { int next[4][2]= {{0,1},{1,0},{0,-1},{-1,0}
数据库索引B树、B+树、Hash索引
程序员小灰 - 漫画:什么是B-树?(注意查询、插入删除的图解) 程序员小灰 - 蛮会:什么是B+树? MYSQL中的几种索引 MYSQL索引实现原理(重要) B树与B+树 MYSQL索引原理详解   联合索引(复合索引)在B+树上的结构 联合索引在B+树上的结构(重要)   什么是全文索引?   数据库索引为啥要用树结构做存储? 树的查询效率高,还可以做有序。 B...
B树的实现
B树是什么,不用说了,相信大家都懂,我今天只想详细地说一下B树的插入和删除的详细算法,为了以后自己看起来方便,并且附上自己的代码,希望对各位也能够有所帮助。B树的插入算法:1)用查找的方法为x找到所在的位置,查找路径终于某个空树,然后把x插入到其父结点的有序位置上,注意B树所有的插入都是在叶结点上进行。2)如果插入x后,结点不超长,则插入完毕;否则,进入下一步,进行超长处理。3)将超长结点一分为二...
B树B+树
B树和B+树B 树B-tree(B-tree树即B树,B即Balanced,平衡的意思)这棵神奇的树是在Rudolf Bayer, Edward M. McCreight(1970)写的一篇论文《Organization and Maintenance of Large Ordered Indices》中首次提出的wikipedia中:http://en.wikipedia.org/wiki/B-t
B树和B+树 红黑树
有关于B树的漫画博客:https://www.jianshu.com/p/8b653423c586; 首先,B树的创建就是为了优化数据库查找,如果采用二叉查找树(时间复杂度只要LogN)来进行查找,那么在磁盘进行I/O操作时,(数据太大需要进行分页)每个磁盘页对应一个节点;最坏情况:查找次数等于输的高度(时间复杂度LogN), 自顶向下查找10:需要4次 那这样的话,通过将树变成矮树胖树...
grep 满足 或 排除多个关键字
grep 同时满足多个关键字① grep -E "word1|word2|word3" file.txt 满足任意条件(word1、word2和word3之一)将匹配。 grep 同时排除多个关键字
B树、B-树、B+树与红黑树
转载:https://blog.csdn.net/qq_17612199/article/details/50944413 二叉查找树(BST): 二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: (1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; (2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; (3)左、右子树也分别为二叉排序树; (4)没有键值相等的...
B树和B+树的底层探究
     文件系统和数据库系统中常用的B/B+ 树,他通过对每个节点存储个数的扩展,使得对连续的数据能够进行较快的定位和访问,能够有效减少查找时间,提高存储的空间局部性从而减少IO操作。        看了很多讲B树和B+树的文章,大多都是围绕各自的特性讲的,第一,树中每个结点最多含有m个孩子(m>=2);第二,……我也是从这些文章里弄懂了各种树的联系与区别,要真写,我可能还不如人家写得好...
B树
概念 B树,是普遍运用于文件系统和数据库的一种多叉(即,每个非叶子结点可以有多个孩子)平衡查找树。 数据库索引为什么采用B树/B+树结构? 数据库索引存储在磁盘上,当数据库的数据量比较大时,索引可能高达几G,甚至更多。所以在利用索引查找时,不会一次性把整个索引加载到内存,而是每次只加载一个磁盘页(这里的磁盘页对应索引树的结点)。 若索引树采用二叉树结构,则一个页面只能存放一个值。因此
【数据结构】B树的创建
B树也是一种搜索树,二叉搜索树、红黑树、都是动态查找树,典型的二叉搜索结构,查找的时间复杂度和树的高度相关O(log2N)。这些二叉搜索结构有一个共同的缺陷:数据量大,树的高度太高,增大访问磁盘的次数,从而效率低下。想要加速对数据的访问速度: 1.提高I/O的时间 2.降低树的高度——平衡多叉树B树的定义 一棵M阶(M>2)的B树,是一棵平衡的M路平衡搜索树,可以是空树或者满足以下性质:
B树、B+树
B树、B+树 一、B树 1. B树的定义 2. B树上的基本操作 3. 从B删除关键字
经典数据结构 :B树和B+树详细解析
本文转自:https://www.cnblogs.com/vincently/p/4526560.html 维基百科对B树的定义为“在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据、对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找、顺序读取、插入和删除的数据结构。B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树。与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优...
数据库索引一二事(一)--B树结构
数据库的索引的底层实现就是B+树,要学习它,需要先学习B树是个什么鬼东西。首先声明,对于B树的理解我也只是尽我所能的去解释和去学习,有些地方的说法估计不专业或者不准确,大家凑合着看。关于前面的长篇大论我不想再这边定义,因为东西太多,包括B树里面也有很多知识点,我只挑现阶段我想知道的,因为想为后续索引的实践做基础。B树的定义:B 树又叫平衡多路查找树。一棵m阶的B 树(意味着某一个节点最多有m个字树...
b+树图文详解
B+树的优势: 1.单一节点存储更多的元素,使得查询的IO次数更少。 2.所有查询都要查找到叶子节点,查询性能稳定。 3.所有叶子节点形成有序链表,便于范围查询
B树与B+树简明扼要的区别
  看了很多讲B树和B+树的文章,大多都是围绕各自的特性讲的,第一,树中每个结点最多含有m个孩子(m>=2);第二,……我也是从这些文章里弄懂了各种树的联系与区别,要真写,我可能还不如人家写得好。所以就在这里简明扼要的用几张图记录一下主要区别吧。    为了便于说明,我们先定义一条数据记录为一个二元组[key,data],key为记录的键值,key唯一;data为数据记录除key外的数据。...
数据库为什么使用B+树而不是B树
                                              数据库为什么使用B+树而不是B树 B树和B+树的区别 B树和B+树的区别主要有两点: 在B树中,你可以将键和值存放在内部节点和叶子节点,但在B+树中,内部节点都是键,没有值。叶子节点同时存放键和值 B+树的叶子节点有一条链相连,而B+树的叶子节点各自独立。 B树与B+树的对比示意图 使用B+树...
数据结构与算法:B树(B-Tree)定义及搜索、插入、删除基本操作
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处,https://blog.csdn.net/u014165620/article/details/82628406 B树(B-Tree) 在介绍什么是B树(B-Tree)之前,先看看为什么存在B树结构? B树(B-Tree)是为磁盘或者其他辅助存储设备而设计的一种平衡搜索树,如有的数据库系统使用B树或者B树的变种来存储信息。B树的节点可以有很多孩子,从...
常用排序算法和查找算法的时间复杂度和空间复杂度
常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度排序法最差时间分析平均时间复杂度稳定度空间复杂度冒泡排序O(n2)O(n2)稳定O(1)插入排序O(n2)O(n2)稳定O(1)选择排序O(n2)O(n2)稳定O(1)二叉树排序O(n2)O(n*log2n)不一顶O(n)快速排序O(n2)O(n*log2n)不稳定O(log2n)~O(n)堆排序O(n*log2n)O(n*log2n)不稳定O(1)希尔排序O...
B树的查找、插入、删除(附源代码)
B-Tree Index B-Tree搜索 B-Tree插入 分裂节点 插入节点 B-Tree删除 合并节点 删除节点 Basic B-Tree有两个比较重要的性质: 所有的leaf均在同一个level上 除了root之外,其它所有node中所储存的数据至少为Minimum Degree - 1,至多为Minimum Degree * 2 - 1
B-Tree 、B+树、B*树
大规模数据存储中,实现索引查询这样一个实际背景下,树节点存储的元素数量是有限的(如果元素数量非常多的话,查找就退化成节点内部的线性查找了),这样导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁,进而导致查询效率低下。 1.      B-Tree B 树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉平衡查找树。许多数据库系统都一般使用B树或者B树的各种变形结构,如下文即将要介绍的B+树
七大查找算法
    1. 顺序查找2. 二分查找3. 插值查找4. 斐波那契查找5. 树表查找6. 分块查找7. 哈希查找查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找。本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找、插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类——插值查找。插值查找和斐波那契查找是在二分查找的基础上的优化查找算法。树表...
B树的C++代码实现
//这是我在学数据库时写的C++的B树的实现. B树有四个性质: 1.树中每个节点最多含有2m-1的节点; 2.除了根节点外,其他每个节点至少有m-1个孩子; 3.若根节点不是叶子节点则至少有2个孩子(即整个树只有根节点); 4.所有叶子节点都在同一层 #include using namespace std; static const int m = 3; //定义最小度为3 s
数据结构与算法——B树的C++实现
数据结构与算法——B树的C++实现
B树,B-树和B+树的区别
B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:                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,...
B-树、B+树、B*树的区别
1、二叉搜索树        性质:所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);每个结点存储一个关键字;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。     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
请教一下红黑树和B树使用场合有什么不同?
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B树的原理与实现(C++)
B树的定义 一棵B树T是具有如下性质的有根树(根为root[T]): 1)每个结点x有如下域:       a)n[x],当前存储在结点x中的关键字个数;        b)n[x]个关键字本身,以非降序存放,因此key1 [x]≤key2[x]≤…≤keyn[x][x];       c)leaf[x],是一个布尔值,如果x是叶子结点的话,则它为TRUE,如果x为一个内结点,则它为FA
B树与B+详解
一、前言 动态查找树主要包括:二叉查找树,平衡二叉树,红黑树,B树,B-树,查找的时间复杂度就为O(log2N),通过对数就可以发现降低树的深度就会提高查找效率。在大数据存储过程,大量的数据会存储到外存磁盘,外存磁盘中读取与写入某数据的时候,首先定位到磁盘中的某一块,这就有个问题:如何才能有效的查找磁盘中的数据呢,这就需要一种高效的外存数据结构,也就引出了下面的课题。 B树为了存储设备或者磁盘...
B树和B+树的插入、删除图文详解
1. B树1.1 B树的定义B树也称B-树,它是一颗多路平衡查找树。我们描述一颗B树时需要指定它的阶数,阶数表示了一个结点最多有多少个孩子结点,一般用字母m表示阶数。当m取2时,就是我们常见的二叉搜索树。一颗m阶的B树定义如下:1)每个结点最多有m-1个关键字。2)根结点最少可以只有1个关键字。3)非根结点至少有Math.ceil(m/2)-1个关键字。4)每个结点中的关键字都按照从小到大的顺序排...
数据库采用B+树而不是B-树 b树的原因
总结:  1. 不包含Data ,每页的包含的内容会比较多,出度比较高. 深度低,有效保证性能          2. 叶子节点包含所有内容,便于全局遍历.   查找(二)简单清晰的B树、Trie树详解 (原文http://blog.csdn.net/yang_yulei/article/details/26104921) 分类: 数据结构 算法2014-05-18 00:05 2885...
C语言-B树(B-树)的完整实现
B树的定义 B树是一种平衡的多路查找树。 一颗m阶B树,或为空树,或为满足下列特性的m叉树。 (1)树中每个结点最多含有m棵子树; (2)若根结点不是叶子结点,则至少有两颗子树; (3)除根之外的所有非终端结点至少有[m/2]; (4)每个非终端结点中包含信息:(n,A0,K1,A1,K2,A2,…,Kn,An)。其中 ①Ki(1≤i≤n)为关键字,且关键字按升序排序。 ②指针Ai(
数据结构实验B树的C++代码实现
采用整数为顶点值和多叉链表为存储结构,实现抽象数据类型B树。ADT BTNode{ 数据对象:D是具有相同特性的数据元素的集合,称为节点集。 数据关系: 若D为空集,则称为空树; (1)树中每个结点最多含有m棵子树; (2)若根结点不是叶子结点,则至少有2个子树; (3)除根结点之外的所有非终端结点至少有┌m/2┐棵子树; (4)每个非终端结点中包含信息:(n,A0,K
B树的原理以及C++实现(附源码和文档)
B树的C++实现 之前课程设计做的一个BTrees数据结构,在这里添加了算法说明的PDF文档以及配套的Latex文档,同时有源代码和详细的说明,算法思路全部来自于算法导论,,需要的同学直接拿走。。喜欢就star一下:) Github地址: https://github.com/StudentErick/BTree...
B树算法的C++实现
B树算法的C++实现,B树算法的C++实现,B树算法的C++实现,B树算法的C++实现
B树理解
B树,英文中的B-Tree,一个 m 阶的B树满足以下条件:每个结点至多拥有m棵子树;根结点至少拥有两颗子树(存在子树的情况下);除了根结点以外,其余每个分支结点至少拥有 m/2 棵子树;所有的叶结点都在同一层上;有 k 棵子树的分支结点则存在 k-1 个关键码,关键码按照递增次序进行排列;关键字数量需要满足ceil(m/2)-1 <= n <= m-1;操作    既然是树,那么必不...
经典数据结构 [ B树,B+树 ]+B树的应用
关于B树的原理和实现方法,我也是研究了好久才看明白的,没明白之前感觉一脸懵逼,看懂后才发现原来也很简单。所以同学们要是发现很难看懂的情况下,不要烦躁着急,可以先冷静冷静的思考一下,然后多看几篇文章,我也是看了好几篇的文章才看懂的,要是大家看完之后还是不大懂的话,可以再文章最后联系我,加油!B 树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉(下面你会看到,相对于二叉,B树每个内结点有多个分支,即多叉)平...
BTree,B-Tree,B+Tree,B*Tree都是什么
B树、B-树、B+树、B*树都是什么   B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:                B树的搜索,从根结点开始,如果查询
Mysql-索引-BTree类型【精简】
网络上看了很多关于B-TREE的总结,b树,B-树,B+树,B*树(艾玛怎么还4个呢?都快蒙圈了呢), 有的真的很精彩令人佩服,但是都是篇幅太长啊,一大长段的文字就让人望而生畏啊。干脆做一个简化版的总结,通俗移动点介绍下,说说他们的区别。 一.B树 Binary Tree,就是一个二叉树。(什么K呀h,n啥的公式这里不说了,有兴趣的可以自己搜搜..) (1)所有
BTree和B+Tree
https://www.cnblogs.com/vianzhang/p/7922426.html
归并排序
归并排序:是利用递归与分治的技术将数据序列划分为越来越小的半子表,再对半子表排序,最后再用递归方法将排好序的半子表合并成越来越大的有序序列。关键:第一步:划分半子表; 第二步:合并半子表。原理:对于给定的一组记录(假设有n个记录),首先将每两个相邻的长度为1的子序列进行归并,得到n/2(向上取整)个长度为2或者1的有序子序列,再将其两两归并,反复执行此过程,直到得到一个有序序列。实现代码:测试程序...
B树及其变种B+树的区别
强烈建议参阅链接:http://www.linezing.com/blog/?p=798#nav-1   说白了,索引问题就是一个查找问题。。。 数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。 在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结...
快速排序(三种算法实现和非递归实现)
快速排序(Quick Sort)是对冒泡排序的一种改进,基本思想是选取一个记录作为枢轴,经过一趟排序,将整段序列分为两个部分,其中一部分的值都小于枢轴,另一部分都大于枢轴。然后继续对这两部分继续进行排序,从而使整个序列达到有序。递归实现:void QuickSort(int* array,int left,int right) { assert(array); if(left >=
快速排序(过程图解)
假设我们现在对“6  1  2 7  9  3  4  5 10  8”这个10个数进行排序。首先在这个序列中随便找一个数作为基准数(不要被这个名词吓到了,就是一个用来参照的数,待会你就知道它用来做啥的了)。为了方便,就让第一个数6作为基准数吧。接下来,需要将这个序列中所有比基准数大的数放在6的右边,比基准数小的数放在6的左边,类似下面这种排列。       3  1  2 5  4  6  9 ...
希尔排序
#include <iostream> using namespace std; void print(int *p , int len) { for (int i = 0; i < len; ++i) { cout << p[i] << ' '; } cout << endl; } void swap(int &a ...
希尔排序--简单易懂图解
图解算法---希尔排序前情回顾:直接插入排序(对插入排序不熟悉的建议先阅读此文)一天,一尘拿着扑克自己在那玩,刚被师傅看见了首先它把较大的数据集合分割成若干个小组(逻辑上分组),然后对每一个小组分别进行插入排序,此时,插入排序所作用的数据量比较小(每一个小组),插入的效率比较高可以看出,他是按下标相隔距离为4分的组,也就是说把下标相差4的分到一组,比如这个例子中a[0]与a[4]是一组、a[1]与...
B树的创建
1.B树的概念一棵M阶的(M>2) 的平衡二叉树,是一棵平衡的M路平衡搜索树,可以是空树或者满足一下性质: 根节点至少有两个孩子; 原因:因为根节点至少有一个关键字,有两个指针域; 每个非根节点至少有M/2-1(上取整)个关键字,至多有M-1个关键字,并且以升序排列; 每个非根节点至少有M/2(上取整)个孩子,至多有M个孩子; key[i]和key[i+1]之间的孩子节点的值介于key[i]、ke
B树、B-树、B+树的知识点(联系磁盘)
对于B开头的树,学了几遍忘几遍,最终在面试的时候遇到了,不会,面试挂了。所以今天好好打开数据结构的课本,看书+网上的资料,终于发现,课本上讲的特别清楚明白,当初怎么就学不会呢,还是不够用心啊。这里参考了http://blog.csdn.net/dazhong159/article/details/7963846这篇博客的内容,加上一些书上的内容,放到这里,供大家理解。 1、B树:二叉搜索树
B树简单理解
平衡二叉排序树便于动态查找,因此用平衡二叉排序树来组织索引表是一种可行的选择。当用于大型数据库时,所有数据及索引都存储在外存,因此,涉及到内、外存之间频繁的数据交换,这种交换速度的快慢成为制约动态查找的瓶颈。若以二叉树的结点作为内、外存之间数据交换单位,则查找给定关键字时对磁盘平均进行㏒㏒次访问是不能容忍的(树的深度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁,进而导致查询效率低下)。 磁盘读取数据
C++ 23树
23树这篇文章写得有点问题,择日修改 更新: 参考后面写的B树 实现 http://blog.csdn.net/nightwizard2030/article/details/77451712 #include #include #include #include #include using namespace std; int new_counter
B树(B-树)插入、删除操作
一、定义B树是一种平衡的多分树,通常我们说m阶的B树,它必须满足如下条件: (1)每个结点至多有m个子结点; (2)除根结点和叶结点外,其它每个结点至少有ceil(m/2)个子结点; (3)根结点至少有两个子结点;(唯一例外的是根结点就是叶子结点) (4)所有的叶结点在同一层; (5)有k个子结点的非根结点恰好包含k-1个关键码,关键码按照递增次序进
B树与B+树的区别
B树: B+树: 结构上 B树中关键字集合分布在整棵树中,叶节点中不包含任何关键字信息,而B+树关键字集合分布在叶子结点中,非叶节点只是叶子结点中关键字的索引;B树中任何一个关键字只出现在一个结点中,而B+树中的关键字必须出现在叶节点中,也可能在非叶结点中重复出现; 性能上(也即为什么说B+树比B树更适合实际应用中操作
B-树的详解
前言博客编写人:Willam 博客编写时间:2017/3/27 博主邮箱:2930526477@qq.com(有志同道合之人,可以加qq交流交流编程心得)1、背景知识下面这段摘抄自博客:(从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树) 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树(Red-Black
B-树,B+树,B*树详解
B-树 B-树是一种多路搜索树(并不一定是二叉的) 1970年,R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的树,它是一种平衡的多叉树,称为B树(或B-树、B_树)。 一棵m阶B树(balanced tree of order m)是一棵平衡的m路搜索树。它或者是空树,或者是满足下列性质的树: 1、根结点至少有两个子女; 2、每个非根节点所包含的关键字
Mysql数据库的存储结构-为什么用B树
一:相关概念1.1:树的分类1:AOV树特点:树的任意节点左子树深度和右子树深度高度之差超过1,\时间复杂度:插入O(1)                 删除O(LogN)                 查询O(logN)2:红黑树2.1:节点颜色是红色或者黑色2.2:根节点黑色2.3:空节点为黑色2.4:叶子节点到根节点不能有连续的两个红节点2.5:从任意节点到达根节点所有简单路径包含相同数...
b树和b+树的区别
b树和b+树的区别   一,b树 b树(balance tree)和b+树应用在数据库索引,可以认为是m叉的多路平衡查找树,但是从理论上讲,二叉树查找速度和比较次数都是最小的,为什么不用二叉树呢?  因为我们要考虑磁盘IO的影响,它相对于内存来说是很慢的。数据库索引是存储在磁盘上的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存了,只能逐一加载每一个磁盘页(对应索引树的节点)。所以我们要减少I...
深入理解B树和B+树(一)B树的优点和插入删除过程
B树也就是B-树,一个m阶的B树满足以下条件:      1.每个节点最多有m个子树。      2.当有子树时,根节点至少拥有两个子树。      3.除了根节点外,每个分支节点至少拥有m/2棵子树。      4.所有叶节点都在同一层上      5.每个有k个子树的节点会存储k-1个关键码,关键码按照递增次序进行排列。      6.关键字的数量满足ceil(m/2) -1 <= n ...
【数据结构】B树的特性
概念B树又称 B-树或者B_树。定义 一棵m阶B树(balanced tree of order m)是一棵平衡的m路搜索树,它或者是空树,或者满足条件: 每个根节点至少2个子女 每个非根节点所包含关键字个数 j满足: ⌈m/2⌉−1<= m-1 除根节点外的所有结点(不包括叶子结点)的度数正好是关键字总数加1,子树个数
数据库关系代数表达式学习
本文转自:http://www.blogjava.net/decode360/archive/2009/04/15/292362.html 感谢原作者 关系代数是关系数据库系统查询语言的理论基础。很有必要学习一下,有些是用代数表达式很方便的东西,用SQL写出来还是挺麻烦的,并不是想象当中那么直接。   一、关系代数的9种操作:       关系代数中包括了:
关系代数(Relational Algebra)概览
关系代数概览 传统的关系代数的操作包含四个大类 1 平常的集合操作—并、交、差 2 selection(选择):选择满足某些条件的行; projection(投影):选择某些属性 的列 3 合并两个关系元组的操作,包括笛卡尔乘积(Cartesian product)以及联合(join)操作 4 重命名(renaming)操作 以上是关系代数的操作,下面对其进行...
数据库(二)—— 关系数据库以及关系代数和关系运算
一、关系数据结构及形式化定义 1、关系 关系模型的数据结构非常简单,只包含单一的数据结构——关系。在用户看来,关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。 1.1域 域是一组具有相同数据类型值的集合。 1.2笛卡儿积 笛卡儿积是域上的一种集合运算。 定义:给定一组域D1,D2,...,Dn,允许其中某些域是相同的,D...
【数据库】关系代数基本运算
前言          关系代数是以关系为运算对象的一组高级运算的集合。由于关系定义为属性个数相同的元组的集合,因此集合代数的操作就可以引入到关系代数中。关系代数中的操作可以分为两类:传统的关系操作,并、差、交、笛卡尔积(乘)、笛卡尔积的逆运算(除);扩充的关系操作,对关系进行垂直分割(投影)、水平分割(选择)、关系的结合(连接、自然连接)等。   五个基本的关系代数操作       ...
MySQL基础 -- 关系代数
MySQL基础 -- 关系代数        关系代数是一种抽象的查询语言,它用对关系的运算来表达查询。        任何一种运算都是将一定的运算符作用于一定的运算对象上,得到预期的结果。所以运算对象、运算符、运算结果是运算的三大要素。        按运算符的不同分为传统的集合运算和专门的关系运算两类:               传统的集合运算包括:并(∪)、差(−)、交(∩)、笛卡尔积(...
数据库基础---关系数据库简介和关系代数8种运算方法及例题
关系数据库关系数据模型关系是一个数学概念。 当把关系的概念引入到数据库系统作为数据模型的数据结构时,既有所限定和也有所扩充。 关系的数学定义例: 课程={离散,C语言…..},学生={张三,李四…..} 笛卡儿积(cartesian product):设D1、…、Dn是n个域。D1、…、Dn上的笛卡尔乘积定义为集合 D1×…×Dn ={ (d1 , …, dn ) | di ∈Di,1≤i≤n
关系代数运算
转自点击打开链接关系代数的运算是一种数学运算,你主要功能是通过这种数学运行来指导数据库在关系操作上的程序实现。如图所示,下面是关系代数的操作,上面是对应的SQL语句。如果我们熟悉关系代数的操作那么就很容易写出复杂的SQL语句了。关系代数的操作对关系进行运算时,我们可以采用对待集合的方式来操作,这些操作被称为集合操作。其他的一些操作不能在集合上使用,那么被成为纯关系操作。对于集合操作中U,∩,-操作...
【数据库复习】关系代数
关系代数    问:为何称为代数?   答:因为存在操作符和操作数,操作数为表,操作符为交、并等;   关系代数有分为基于集合的关系代数和基于包的关系代数; 关系代数的基本操作:并、选择、投影、笛卡尔积、差、重命名; 基本操作的意思是其他的操作符可以通过基本操作推出; 注意:如果我们使用并、交、差运算,必须保证R和S的属性集合是相同的,当然如果不同,也可以
为什么要学习关系代数
一直有这个疑问,讲数据库为什么都要讲关系代数,实际应用中又用不着,而且关系代数的查询功能用SQL都可以实现,是它有什么理论意义吗?麻烦数据库研究者明示。
四 关系模型之关系代数
关系代数的重点 关系代数基本操作 : 并、差、积、选择、投影、(更名) 关系代数扩展操作 : 交、θ-连接、自然连接 关系代数复杂扩展操作 : 除、外连接 书写关系代数的基本思维训练 : “一个集合,施加一个操作得到一个集合,依次 施加关系代数操作,进而得到所需结果” “以集合为中心” 关系代数操作以一个或多个关系为输入,结果是一个新的关系 用对关系的运算来表达查询,需要指明所用操作, 具有...
SQL中实现关系代数中的除运算浅析
原文地址:http://qjm253.cn/2018/05/04/2018-5-4-database-double-not-exists/ 准备工作先给出构造测试表的初始化代码,有兴趣的小伙伴可以跑一跑试试drop table R; drop table S; create table R ( X integer, Y varchar(5) );create table S ( Y var
最优子结构(optimal substructure)
最优子结构是依赖特定问题和子问题的分割方式而成立的条件。各子问题具有最优解,就能求出整个问题的最优解,此时条件成立。比如求广州到北京的最短距离,假设这个路径必经过中间的南京,那么先把路径分割为(广州,南京)和(南京,北京)。分别求出子路径的最短距离然后再连接,就可以得到广州到北京的最短路径。因此,寻求最短路径的问题可以利用子路径的最优解获得整个问题的最优解。这样就可以证明,最短路径具有最优子结构。反
sql 问题 用关系代数完成下面的查询 急急急急急!
Sailors(sid:integer, sname:string, rating:integer, age:real) Boats(bid:integer, bname:string, color:
关系代数运算之连接
1.关于连接的理解:分别在关系R和S中取一列数据,比较所取两列的数据,如果两列数据有相同的,就将数据相同的那一行数据保留,其余行舍弃。如下例: 表a表示
joc eclipse plugin下载
Jocky Java Obfuscate Compiler Kit for You 一、前言 1.1 什么是Jocky? 我们知道,Java是一种跨平台的编程语言,其源码(.java文件)被编译成与平台无关的字节码(.class文件),然后在运行期动态链接。这样,编译后的类文件中将包含有符号表,从而使得Java程序很容易被反编译。相信每一个Java开发人员,都曾经用过诸如Jad之类的反编译器,对Java的class 文件进行反编译,从而观察程序的结构与实现细节。如此一来,对于那些需要严格进行知识产权保护的Java应用,如何有效的保护客户的商业投资,是开发人员经常需要面对 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/comeasur/161835?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/comeasur/161835?utm_source=bbsseo[/url]
微机接口课程设计:电子钟下载
设计一个电子钟,利用四个数码管,在其上显示分、秒;用4个小键盘分别进行分+1、分-1、秒+1、秒-1改变时间值。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/autswl/1960434?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/autswl/1960434?utm_source=bbsseo[/url]
三角形判定 等腰 等边下载
void judge(int a,int b,int c) //判断三角形 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhanghaoninhao/2225389?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhanghaoninhao/2225389?utm_source=bbsseo[/url]
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