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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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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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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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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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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# 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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一、树的基本概念1、树： 树是由n(n>0)个有限节点组成的一个具有层次关系的集合，它具有以下的特点：每个节点有0个或多个结点
没有父节点的节点叫做根节点
每个非根节点有且只有一个父节点
除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树2、节点的度： 节点拥有的子树个数，例如图中节点A的度为2，节点H的度为13、树的度： 树的最大节点的度，例如图中最大的节点B的度为3，树的度为34、叶节点：
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2024-01-30 02:30:11
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三级存储：寄存器，内存，磁盘 寄存器，少量，速度很快，内存速度一般，磁盘速度很慢 寄存器，内存断电后数据丢失，磁盘持久存储 通过CPU指定，如mov eax, [0008h]，可以访问内存的任意位置。如果没有命中，就会产生一个缺页中断，内存回去磁盘寻址 访问磁盘，需要移动磁头，速度很慢。 磁盘： 柱 ...
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2021-11-01 12:06:00
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B树（B-Tree）1970年由R. Bayer和E. Mccreight提出的一种适用于外查找的树，一种由BST推广到多叉查找的平衡查找树，由于磁盘的操作速度远小于存储器的读写速度，所以要求在尽量少 的操作次数内完成CPU分配的任务，B树就按照此原则设计，B树与红黑树的主要区别在于B树节点可以有超过2个子女，从而大大降低树的高度以减少查询时 间；一棵M阶B树（Balanced Tree of O
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2023-12-03 13:45:47
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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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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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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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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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1.B+树的背景我们谈起B+树，可能最先想到它是MySQL中底层存储所采用的数据结构，其实B+树和二叉树、平衡二叉树一样，都是经典的数据结构。B+树由B树和索引顺序访问方法（ISAM，是不是很熟悉？对，这也是MyISAM引擎最初参考的数据结构）演化而来，MongDB中就采用的B树。 为啥MySQL中不采用B树，而采用B+树呢？(或者说MongDB中为啥不采用B+树呢？) 这是因为MySql是关系型
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2023-08-16 19:21:19
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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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2010-11-20 10:01:10
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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； &
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2015-03-28 22:36:35
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