一、B-tree B-tree树即B-树（多路搜索树，并不是二叉的）是一种常见的数据结构。使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。按照翻译，B 通常认为是Balance的简称。这个数据结构一般用于数据库的索引，综合效率较高。 1970年，R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的树，它
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2023-07-04 14:30:53
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感觉上，b树的插入及删除操作都不如RB树复杂。当年插红黑树的各种操作解释文章都不下几十篇了，数据结构及算法的调试正确运行是一个大问题，因为错误往往出现在细微处。package BTree;
public class indexUnit {
public float indexNo;
public Object indexValue=new Object();
}pack
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2023-09-21 09:10:37
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Java实现B+树的完整代码package javaDataStructure;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
/**
* 5阶 B+ 树，数据唯一，已实现增加，删除，查找，按层遍历等
* 开发时遇到的错误
* 1、在节点复制时，复制信息不彻底，如没有将指针也进行移动复制
* 2、指针指向链接不全，有点是单项，
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2023-08-21 09:25:50
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B+树---一种多路平衡查找树①与二叉树，红黑树等相比，最大的不同就是一个节点可以有多个子节点（有子节点列表）平衡二叉树，每个节点分两路，大于该节点，小于该节点。B+树每个节点有n个子节点，分n+1路即多路查询。* X1| X2 | X3
* <X1 | >=X1 <x2 | >=x2 <x3| >=x3
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2023-06-15 23:26:45
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mysql索引底层原理B+树的原理这里主要介绍的是B+树中，两种存储引擎MyISAM和InnoDB的区别（需要具备一定的数据结构知识）。1.什么是B+树 B+树是一种树的数据结构，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。 1.首先插入第一个元素为4，再插入第二个元素5，因为树形结构的特性，5大于4，所以5是存储在右边的。 2
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2023-10-03 11:19:22
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B树的生成
flyfish 2015-7-19
从空树開始构建一棵B树 逐个插入keyword规则：除根结点之外的全部非终端结点至少有⌈m/2⌉棵子树，所以keyword的个数必须 n为keyword个数
⌈m/2⌉-1⩽n。
依照A0，K1，A1。K2，A2，…，Kn，An
也就是指针个数比keyword个数多一个由于树中每一个结点至多有m 棵子树。所以该结点的keyword个数不能
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2023-10-18 18:43:48
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前言之前暑期实习的时候对于数据库了解很少，其实也有一部分是因为课堂学的和企业生产用的不对口，被问得一脸懵，最近狠狠补了一下，遇到这个问题，搜集资料之后得到答案。正文更准确地说，B+Tree是MySQL的InnoDB引擎使用的存储方式，我们主要对比红黑树，b树，b+树三者，三者不再做详细介绍，只进行对比分析。主要核心点有二：树高要低范围查询效率树高树高影响I/O次数，每次访问节点就需要I/O一次，很
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2023-09-19 23:04:56
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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。因此在最坏的情况下，查找一
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2023-12-09 14:07:51
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【B+树是什么】b+树是b树的变种。b+树与b树最大的不同在于：b+树的关键字数量跟孩子节点数量一致，这与b树不一样。并且，b+树的叶子节点包含有所有关键字及其对应信息，非叶子节点只包含部分关键字（这部分关键字相当于边界索引），不含具体数据，下面这幅图就说明了问题：【备注】：根据我连日的查找资料及对比，我认为这幅图片没有出错，这幅图片很好地诠释了b+树。叶子节点的q是右边兄弟的指针，这个很方便扫库
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2023-12-28 15:03:20
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# B树的Java实现入门指南
## 引言
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。它通过将节点的分支数量增加，来优化对大量数据的访问。本指南旨在帮助新手开发者理解并实现B树的Java代码。接下来，我们将通过一个简单的项目步骤指导你实现一个B树。
## 实现流程
为了清晰地理解整个实现流程，我们将该过程分成几个主要步骤如下表所示：
| 步骤 | 内容
B-树完整项目代码 Java版实现B-树结点定义public class BTreeNode {
public int keyNum; // 结点中关键字的个数
public int[] data; // 存储关键字的数组
public BTreeNode parent; // 双亲结点
public BTreeNode[] childNodes; //指向孩子结点
sta
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2023-10-24 00:08:10
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一、为什么需要B树？用二叉查找树在磁盘上存储数据会面临两个问题：1、二叉树只有两个分支，数据量非常大的时候，树的高度会很大，不利于数据的查找2、每次仅若读取一条信息，会造成大量空间的浪费因此需要把树的高度降低，并且尽量是的每次磁盘读取都能够得到最多的信息为解决这两个问题，B树应运而生B树是一种多路平衡树，或者说是一种平衡多路查找树，用于处理磁盘读取问题，减少磁盘IO次数。 B
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2024-02-19 13:47:59
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在数据库系统中，或者说在文件系统中，针对存储在磁盘上的数据读取和在内存中是有非常大的区别的，因为内存针对任意在其中的数据是随机访问的，然而从磁盘中读取数据是需要通过机械的方式来读取一个block，不能指定的只读取我们期望的数值，比如文件中的某个int。那么针对存储在磁盘中数据结构的组织就很重要，为了提高访问数据的效率，在多种数据库系统中，采用B-Tree及其变种形式来保存数据，比如B+-Tre
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2023-12-18 15:35:23
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为了cmu数据库的Lab2作准备1. B-Tree Family→ B-Tree (1971)→ B+Tree (1973)→ B*Tree (1977?)→ B link-Tree (1981)2. B+ Tree的特性完美平衡树根结点至少有两个子女。除了根结点以外的其他结点的关键字个数 $ \frac{m}{2} \le keys \le m-1 $。内部结点有k个关键字就会有k+1个孩子
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2023-06-07 12:09:22
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一、B树 1、B树的定义
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）每个非根节点所包含的关键字个数 j 满足：┌m/2┐ - 1 <= j &l
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2023-12-21 19:36:46
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本文的目的是从B树的起源讲起，再到java语言完整的实现，以达到对B树有一个全面的认识，如果你打算学习并实现B树（但是能在有生之年去实现一遍B树的人很少），那么看完本文就应该可以了。如果你想找B树的应用，那本文不适合。B树的起源我一直坚信，一个东西或一项技术的出现一定是有原因的，如果我们能找到那个原因，就能像创造者一样思考为什么要这样，为什么那个人不是我？下面开始。在1970年，Bayer＆McC
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2023-08-02 22:21:03
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一、简介 B/B+树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种平衡多路查找树(相对于二叉,B树每个内节点有多个分支),与红黑树相比,在相同的的节点的情况下,一颗B/B+树的高度远远小于红黑树的高度(在下面B/B+树的性能分析中会提到).B/B+树上操作的时间通常由存取磁盘的时间和CPU计算时间这两部分构成,而CPU的速度非常快,所以B树的操作效率取决于访问磁盘的次数,关键字总数相同的情况下
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2023-06-09 20:11:14
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话不多说，上代码。主要功能基本实现，后续待优化package com.java1234.container;
import java.util.LinkedList;
/**
* B树 BTree<br/>
* <br/>
* BTree是完全平衡多叉查找树，所以不能继承BST；<br/>
* 并且BTree是混合多叉树，因此不宜继承MyAbstra
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2023-08-31 20:02:57
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1 题目
采用整型类型为元素类型和结构链表为存储结构，实现抽象类型B树。
ADT BTree{
数据对象： D＝{ ai | ai∈ElemSet, i=1,2,...,n, n≥0 }
基本操作：
void init(t)：
操作结果：初始化B树，将B树置为空
searchBTree(BTree t,int k,result &r):
操作结果：在B树中查找关键字k，
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2023-07-04 14:30:44
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package com.source;
import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Deque;
import java.util.List;
import java.util.Random;
//定义B树结构
@SuppressWarnings("hiding")
public class M
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2023-10-11 08:26:33
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