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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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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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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B-tree(多路搜索树),数据结构的一种，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。
算法导论18章介绍的B-TREE 特性：
1、每个叶结点具有相同的深度。
2、假如树的度为T(子节点数),则根节点的关键字最少1个，最多2t-1个，非根节点，最少
t-1个，最多2t-1个。
3、根最少2个子节点，最多2t个
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2023-11-02 07:38:50
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B-tree一、B树的性质一颗M阶B树T，满足以下条件
1. 每个结点至多拥有M课子树；
2. 根结点至少拥有两颗子树；
3. 除了根结点以外，其余每个分支结点至少拥有M/2课子树；
4. 所有的叶结点都在同一层上；
5. 有k课子树的分支结点则存在k-1个关键字，关键字按照递增顺序进行排序；
6. 关键字数量满足ceil(M/2)-1 <= n <= M-1。例子：关键字为26英文字
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2023-08-29 22:37:01
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写在前面树这种数据结构在计算机世界中有广泛的应用，比如操作系统中用到了红黑树，数据库用到了B+树，编译器中的语法树，内存管理用到了堆（本质上也是树），信息论中的哈夫曼编码等等等等。而树的实现和他的操作集也是笔试面试中常见的考核项目。树的实现与C语言的结构体+指针的实现方式不同，Java中树的实现当然是基于类。以二叉树为例，树的实现可以用下面这样的形式： 1 public class Binary
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2023-10-03 11:19:33
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树的父节点存储实现 Java代码 1. import java.util.*;
2. public class TreeParent<E>
3. {
4. public static class Node<T>
5. {
6. T data;
7. //记录其父节点的位置
8. int pa
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2024-04-17 14:16:11
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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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B+树的重要前置概念B+ 树是一种树数据结构(一个n叉树)，这里我们首先介绍B+树最重要的概念：B+树节点。一棵B+树的节点包含非叶节点和叶子节点两类：非叶节点如上图所示，非叶节点包含两部分信息：Entry: 索引键，用于索引数据，它必须是可比较的，在查找时其实也是根据Entry的有序性来加快查找速度（原理和二分查找类似，通过有序性来剪枝搜索空间，所以是对数级的实际复杂度）Child: 指向其孩子
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2023-07-21 15:04:30
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B+树的定义：1.任意非叶子结点最多有M个子节点；且M>2；2.除根结点以外的非叶子结点至少有 M/2个子节点；3.根结点至少有2个子节点；4.除根节点外每个结点存放至少M/2和至多M个关键字；（至少2个关键字）5.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；6.所有结点的关键字：K[1], K[2], …, K[M]；且K[i] < K[i+1]；7.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键
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2023-07-04 14:15:26
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# Java B树实现
## 1. 引言
在计算机科学中，B树（B-tree）是一种自平衡的搜索树数据结构，用于存储和检索大量的关键字。它被广泛应用于数据库和文件系统中，以实现高效的数据访问和管理。本文将介绍B树的基本概念和原理，并给出一个使用Java语言实现B树的示例代码。
## 2. B树的基本概念
B树是一种多叉树，每个节点可以拥有多个子节点。它的特点如下：
- 每个节点最多有m个
原创
2023-10-03 10:21:14
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# B树的Java实现
## 引言
B树（B-tree）是一种用于组织和维护大量数据的自平衡查找树结构。它在文件系统、数据库和操作系统中得到广泛应用，因为它具有高效的插入、删除和查找操作。
本文将介绍B树的基本概念、特性和应用，并提供一个Java实现的示例代码。
## B树的基本概念
B树是一种多路查找树，每个节点可以包含多个子节点。B树的每个节点通常包含以下几个组成部分：
1. 键（
原创
2023-08-09 10:43:10
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之前想实现红黑树来着，发现红黑树在遵循平衡二叉树规则的前提下，更多是2-3-4B树的二叉树形式实现思路2-3-4B树构造思路基于B树规则的基础之上，加上了每节点至多三个数值的限制。插入其插入规则于二叉查找树类似，小于则向左传递，反之则向右。传递至叶子节点时进行插入操作，若当前叶子节点已经满了，则需要向父节点传递最接近父节点的值的值，若没有父节点则选取第二或第三个节点抽离为父节点，其左右节点变为该父
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2023-10-24 07:03:14
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B树的介绍：前面已经介绍了2-3树和2-3-4树，他们就是B树(英语：B-tree 也写成B-树)，这里我们再做一个说明，我们在学习Mysql时，经常听到说某种类型的索引是基于B树或者B+树的，如图:B树的说明:1）B树的阶：节点的最多子节点个数。比如2-3树的阶是3，2-3-4树的阶是42）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
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2023-11-23 11:44:08
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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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目录一、前言二、模拟流程1、效果图链表结构红黑树结构2、源码解析3、设计思路4、代码模拟4.1运行代码4.2 修改hashcode4.3 红黑树生成一、前言首先说下演示流程及设计思路。JDK1.8版本以上，HashMap在存储数据时，数据格式有两周，一个是链表，一个是红黑树本篇就HashMap的数据存储结构到底怎样，进行模拟和还原。二、模拟流程1、效果图链表结构 红黑树结构以上是跟踪Ha
对于大量的输入数据，链表的线性访问时间太慢，不宜使用。树保证了大部分操作的运行时间平均为O(logN)。二叉查找树是两种库集合类TreeSet和TreeMap实现的基础，对于长的指令序列，基本上给出每种操作的O(logN)运行时间。 1.基础知识 一棵树是N个节点和N-1条边的集合，其中的一个节点叫做根。 树叶：没有儿子的节点； 兄弟：具有相同父亲的节点； 路径：路径的长是该路径上的边的
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2023-07-04 14:13:40
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1.介绍B-Tree应该是大多数像我一样以计算机科学为学习专业的大学生所熟悉的。其最初目的是通过尽可能减少存储I / O操作来减少在计算机硬盘驱动器上花费的时间。该技术在数据库和文件系统等计算机领域中发挥了很好的作用。大数据和NoSQL分布式数据库系统（由于廉价的硬件和互联网增长）B-Tree及其变体在数据存储方面发挥着前所未有的重要作用。在本文中，我不讨论B-Tree操作的性能和时间测量。相反，
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2023-08-16 19:20:07
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一、B+树定义B+树定义：关键字个数比孩子结点个数小1的树。除此之外B+树还有以下的要求：B+树包含2种类型的结点：内部结点（也称索引结点）和叶子结点。根结点本身即可以是内部结点，也可以是叶子结点。根结点的关键字个数最少可以只有1个。B+树与B树最大的不同是内部结点不保存数据，只用于索引，所有数据（或者说记录）都保存在叶子结点中。m阶B+树表示了内部结点最多有m-1个关键字（或者说内部结点最多有m
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2023-07-04 17:25:53
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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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