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    B B- B+ B*

    实际使用的B都是在原B的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉”;如何保持B结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉的关键;平衡算法是一种在B中插入和删除结点的策略; B- 是一种多路搜索(并不是二叉的...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+        B+是B-的变体,也是一种多路搜索:        1.其定义基本与B-同,除了:        2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同...是B+的变体,在B+的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针; ?   ...B+要低,空间使用率更高; 小结 B:二叉,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-:多路搜索,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...;       所有关键字在整颗中出现,且只出现一次,非叶子结点可以命中; B+:在B-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+总是到叶子结点才命中

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    字典和前缀_前缀和后缀

    从Trie(字典)谈到后缀 说明:本文基本上是“整理”性质,致谢文末的参考文献。...引言 常关注本blog的读者朋友想必看过此篇文章:从B、B+、B*谈到R ,这次,咱们来讲另外两种树:Tire与后缀。不过,在此之前,先来看两个问题。...本文第一部分,咱们就来了解这个Trie,然后自然而然过渡到第二部分、后缀,接着进入第三部分、详细阐述后缀的构造方法-Ukkonen,最后第四部分、对自动机,KMP算法,Extend-KMP,后缀...第一部分、Trie 1.1、什么是Trie Trie,即字典,又称单词查找或键,是一种树形结构,是一种哈希的变种。...,后缀,后缀数组,trie,trie图及其应用。

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    Dom CSS 渲染(render) 规则、原理

    首先你要了解浏览器渲染的顺序: 1.构建dom 2.构建css 3.构建渲染 4.节点布局 5.页面渲染 什么是dom ? 浏览器将HTML解析成树形的数据结构,简称DOM。...什么是渲染(render)?   浏览器在构造DOM的同时也在构造着另一棵-Render Tree,与DOM相对应暂且叫它Render。...把dom和cssom结合起来生成渲染(render)。接着,它解析外部CSS文件及style标签中的样式信息。这些样式信息以及html中的可见性指令将被用来构建另一棵——render。...所以,DOM要小,CSS尽量用id和class,千万不要过渡层叠下去。 构建渲染   当我们生成 DOM 和 CSSOM 以后,就需要将这两棵组合为渲染。 ?...Gecko 将视觉格式化元素组成的称为“框架”。每个元素都是一个框架。WebKit 使用的术语是“呈现”,它由“呈现对象”组成。

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    多叉 & B & B+ & B*

    二叉因为每个节点只能有两个子节点,所以数据一多构建出来的的高度会很高。所以就出现了多叉,顾名思义,每个节点可以有多个子节点,这样来降低的高度。 3....(2). 2-3-4: 和2-3的区别就是,它还允许节点有三个元素且有四个子节点。 4. B: B是balance,平衡的意思,所以,B首先是一棵平衡,而平衡首先得是一棵排序数。...所以B就是一棵平衡的、排序的多叉。B的相关说明如下: B的阶:节点的最多子节点个数叫做阶。...B+: B+是B的变体,和B的区别就是,B+所有数据都存放在叶子节点。...B+一般用于文件系统; 6. B*: B*又是B+的变体,就是在B+的基础上,在非根非叶子节点之间增加了指向兄弟节点的指针。

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    红黑、B、B+

    基础知识回顾 排序二叉:左 < 跟 < 右 B :有序数组 + 多叉平衡,节点存储关键字、数据、指针; B+ :有序数组链表 + 多叉平衡,非叶子节点存储指针、关键字,不存储数据;...红黑:红黑是一种不大严格的平衡(平衡要求太高) 平衡是为了防止二叉查找退化为链表,而红黑在维持平衡以确保 O(log2(n)) 的同时,不需要频繁着调整的结构; 二叉的存储结构 顺序存储...(适用于完全二叉) 二叉顺序存储 index 之间的对应关系: 完全二叉顺序存储 注意:二叉的顺序存储只适合存储完全二叉,否则 index 无法和节点对应起来,会有点恶心: 非完全二叉顺序存储...二叉的 I/O 次数分析 先说 I/O 次数: 其实相比于二叉,B 、B+, CPU 的运算次数并没有变化,甚至增多。...B/B+的优点 更适合磁盘存储,减少了的层级,进而减少 I/O 次数; B 和 B+ 对比 都是 B ,但是 B+更适合范围查询,比如 Mysql,且查询次数很稳定,为 logn。

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    线段(区间

    如果现在数组中有十个元素,相应的线段就不是二叉了,如下: 注意:线段不是完全二叉,但线段是平衡二叉,当然堆也是平衡二叉。...完全二叉就是把元素按照的形状一层一层的放,直到放完为止,即把元素顺序排成的形状。堆也是一棵平衡二叉,因为完全二叉一定是平衡二叉,什么是平衡二叉?...即对于整棵来说,最大深度和最小深度的差值不能大于1,因此平衡二叉一定不会退化成链表。满二叉是特殊的完全二叉。   ...线段虽然是平衡二叉,不是完全二叉,但是线段任然可以使用数组来表示,如果区间有n个元素,用数组表示需要有多少个节点呢?...,因此我们可以找出数组中的所以和完全二叉中节点的关系,我们在堆和优先队列中已经推到过关系了,虽然线段不是完全二叉,但由于线段是平衡二叉,所以我们在处理时,是将线段作为满二叉在进行处理,满二叉又是特殊的完全二叉

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    从B 、B+ 、B* 谈到R

    说明:本文从B开始谈起,然后论述B+、B*,最后谈到R 。其中B、B+及B*部分由weedge完成,R 部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成。...第一节、B、B+、B* 1.前言: 动态查找主要有:二叉查找(Binary Search Tree),平衡二叉查找(Balanced Binary Search Tree),红黑(Red-Black...一棵m阶的B  (注:切勿简单的认为一棵m阶的B是m叉,虽然存在四叉,八叉,KD,及vp/R/R*/R+/X/M/线段/希尔伯特R/优先R等空间划分,但与B完全不等同)的特性如下...(t=2的意思是,mmin=2,m可以>=2)时的B是最简单的(有很多人会因此误认为B就是二叉查找,但二叉查找就是二叉查找,B就是B,B是一棵含有m(m>=2)个关键字的平衡多路查找)...7.总结 通过以上介绍,大致将B,B+,B*总结如下: B:有序数组+平衡多叉; B+:有序数组链表+平衡多叉; B*:一棵丰满的B+

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    字典(前缀)

    字典-前缀 家族 Trie 前缀和哈希表比较 代码实现 应用场景 参考 ---- 家族 的家族如下图所示: 堆是具有下列性质的完全二叉:每个节点的值都小于等于其左右孩子节点值是小根堆...---- Trie Trie,即字典,又称单词查找或键,是一种树形结构,是一种哈希的变种,典型应用是用于统计和排序大量相同的字符串,所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。...查询复杂度: 字典的查询时间复杂度为O(L),L是字符串长度。...l这个位置,那么我在输入e时,光查询e即可,字典无需等待字符串全部输入完毕才能进行查询 ---- 代码实现 字典中的字符是小写字母,那么每个节点放大小为 26 的数组即可,每个字符指向一个子节点,就是...26 叉

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    红黑、B、B+

    基础知识回顾 排序二叉:左 < 跟 < 右 B :有序数组 + 多叉平衡,节点存储关键字、数据、指针; B+ :有序数组链表 + 多叉平衡,非叶子节点存储指针、关键字,不存储数据;...红黑:红黑是一种不大严格的平衡(平衡要求太高) 平衡是为了防止二叉查找退化为链表,而红黑在维持平衡以确保 O(log2(n)) 的同时,不需要频繁着调整的结构; 二叉的存储结构 顺序存储...(适用于完全二叉) 二叉顺序存储 index 之间的对应关系: 完全二叉顺序存储 注意:二叉的顺序存储只适合存储完全二叉,否则 index 无法和节点对应起来,会有点恶心: 非完全二叉顺序存储...二叉的 I/O 次数分析 先说 I/O 次数: 其实相比于二叉,B 、B+, CPU 的运算次数并没有变化,甚至增多。...B/B+的优点 更适合磁盘存储,减少了的层级,进而减少 I/O 次数; B 和 B+ 对比 都是 B ,但是 B+更适合范围查询,比如 Mysql,且查询次数很稳定,为 logn。

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    种树:二叉、二叉搜索、AVL、红黑、哈夫曼、B与森林

    文章目录 ,什么是?...二叉 定义 二叉的创建 二叉的前中后序遍历 前序遍历: 中序遍历 后序遍历 已知前序、中序遍历结果,还原二叉 已知后序、中序遍历结果,还原二叉 二叉的层序遍历 二叉搜索 二叉搜索是什么?...构造二叉搜索 代码实现: 平衡二叉搜索(AVL) 什么是平衡二叉搜索?...(__insert()) 5、调整红黑 旋转与改变颜色 6、红黑工作流程图 7、红黑图示 哈夫曼 什么是哈夫曼 哈夫曼构造步骤 代码 浅谈多路查找(B) 2-3 2-3的插入 2-3...的删除 B B的典型应用 与森林 转换为二叉 森林转换为二叉 二叉转换为 二叉转换为森林 写在最后 ,什么是

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    B、B+、B*——简单介绍

    【2】节点海量,也造成了二叉的高度很高,会降低操作速度。 二、B(多叉) ---- 【1】在二叉中,一个节点最多可以有两个子节点。...如果允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点,就是多叉; 【2】2-3,2-3-4就是多叉,多叉通过重新组织节点,减少的高度,能对二叉进行优化。如下图就是一个2-3; ?...翻译成 B-,容易让人产生误解,会以为 B-是一种。...三、B、B+、B* ---- 【1】B介绍:前面介绍的2-3、2-3-4就是 B,在 MySql 中经常听说某种索引是基于 B、B+的,如下图: ?...【2】B+介绍:B+ 是B的变体,也是一种多路搜索,如下图: ? 【3】B* 介绍:B* 是B+的变体,在B+的非根和非叶子节点增加了指向兄弟的指针,如下图: ?

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    B+,索引

    引言 时隔一年,我又想起当初看数据库时,看到的B+,就是数据库的索引使用的数据结构。再整理一下,看看自己没有忘记很多吧。 概述 B+之前,先来看一下二叉查找(1,2,3,4,5,6,7) ?...诚然,在二叉查找中查找某个元素是很快速的,二分查找嘛。...那么把上面修改一下,让二叉查找的叶子节点直接指向数组的下标不就好了嘛。修改后结构如下: ?...既然如此,那就降低IO好了,增加每一层的节点数量,也就是二叉变成n叉(也确实是这么做的)。...算一下,如果是3叉,高度为3(这个高度为索引的高度),可索引的数组长度为:(3^4=81);如果是5叉,高度为3,可索引数组长度为:(5^4=625);如果是100叉,高度为3,可索引长度为:(

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