数据结构中B树、B+树的区别

如题所述

一、B树的起源


B树,最早是由德国计算机科学家Rudolf Bayer等人于1972年在论文 《Organization and Maintenance of Large Ordered Indexes》提出的,不过我去看了看原文,发现作者也没有解释为什么就叫B-trees了,所以把B树的B,简单地解释为Balanced或者Binary都不是特别严谨,也许作者就是取其名字Bayer的首字母命名的也说不定啊……


二、B树长啥样


还是直接看图比较清楚,图中所示,B树事实上是一种平衡的多叉查找树,也就是说最多可以开m个叉(m>=2),我们称之为m阶b树,为了体现本博客的良心之处,不同于其他地方都能看到2阶B树,这里特意画了一棵5阶B树 。

总的来说,m阶B树满足以下条件:

    每个节点至多可以拥有m棵子树

    根节点,只有至少有2个节点(要么极端情况,就是一棵树就一个根节点,单细胞生物,即是根,也是叶,也是树)

    非根非叶的节点至少有的Ceil(m/2)个子树(Ceil表示向上取整,图中5阶B树,每个节点至少有3个子树,也就是至少有3个叉)

    非叶节点中的信息包括[n,A0,K1,A1,K2,A2,…,Kn,An],,其中n表示该节点中保存的关键字个数,K为关键字且Ki<Ki+1,A为指向子树根节点的指针

    从根到叶子的每一条路径都有相同的长度,也就是说,叶子节在相同的层,并且这些节点不带信息,实际上这些节点就表示找不到指定的值,也就是指向这些节点的指针为空

    B树的查询过程和二叉排序树比较类似,从根节点依次比较每个结点,因为每个节点中的关键字和左右子树都是有序的,所以只要比较节点中的关键字,或者沿着指针就能很快地找到指定的关键字,如果查找失败,则会返回叶子节点,即空指针

    例如查询图中字母表中的K

    从根节点P开始,K的位置在P之前,进入左侧指针

    左子树中,依次比较C、F、J、M,发现K在J和M之间

    沿着J和M之间的指针,继续访问子树,并依次进行比较,发现第一个关键字K即为指定查找的值

    三、Plus版——B+树

    作为B树的加强版,B+树与B树的差异在于:

    有n棵子树的节点含有n个关键字(也有认为是n-1个关键字)

    所有的叶子节点包含了全部的关键字,及指向含这些关键字记录的指针,且叶子节点本身根据关键字自小而大顺序连接

    非叶子节点可以看成索引部分,节点中仅含有其子树(根节点)中的最大(或最小)关键字

    B+树的查找过程,与B树类似,只不过查找时,如果在非叶子节点上的关键字等于给定值,并不终止,而是继续沿着指针直到叶子节点位置。因此在B+树,不管查找成功与否,每次查找都是走了一条从根到叶子节点的路径

温馨提示:内容为网友见解,仅供参考
第1个回答  推荐于2016-09-08
这两种处理索引的数据结构的不同之处:
1。B树中同一键值不会出现多次,并且它有可能出现在叶结点,也有可能出现在非叶结点中。而B+树的键一定会出现在叶结点中,并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现,以维持B+树的平衡。
2。因为B树键位置不定,且在整个树结构中只出现一次,虽然可以节省存储空间,但使得在插入、删除操作复杂度明显增加。B+树相比来说是一种较好的折中。
3。B树的查询效率与键在树中的位置有关,最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候),最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。本回答被提问者采纳
第2个回答  2020-11-19

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