【转】二叉树、B树、B-树、B+树、B*树

二叉树      

       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),那么二叉树

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,使用二叉树还要考虑尽可能让二叉树保持左图的结构,和避免右图的结构,也就

是所谓的“平衡”问题;      

       实际使用的二叉树都是在原二叉树的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉树”;如何保持二叉树

结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键;平衡算法是一种在二叉树中插入和删除结点的

策略;

 B树

 

1970年,R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的,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个数 j 满足:┌m/2┐ - 1 <= j <= m - 1;
3、除根结点以外的所有结点(不包括叶子结点)的度数正好是关键字总数加1,故内部子树个数 k 满足:┌m/2┐ <= k <= m ;
4、所有的叶子结点都位于同一层。
在B-树中,每个结点中关键字从小到大排列,并且当该结点的孩子是非叶子结点时,该k-1个关键字正好是k个孩子包含的关键字的值域的分划。
因为叶子结点不包含关键字,所以可以把叶子结点看成在树里实际上并不存在外部结点,指向这些外部结点的指针为空,叶子结点的数目正好等于树中所包含的关键字总个数加1。
B-树中的一个包含n个关键字,n+1个指针的结点的一般形式为: (n,P0,K1,P1,K2,P2,…,Kn,Pn)
其中,Ki为关键字,K1<K2<…<Kn, Pi 是指向包括Ki到Ki+1之间的关键字的子树的指针。

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] < 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]的

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+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.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

       二叉树: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

从1/2提高到2/3;

【转自】http://blog.csdn.net/nashouat/article/details/8494946

posted @ 2016-07-22 07:22  宝山方圆  阅读(16035)  评论(0编辑  收藏  举报