b-tree | 易学教程

Maintain “links” when writing a B+ tree to disk?

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问题 I have done the implementation of B+ tree in java , but as usual , that is completely in main memory. How can i store a B+ tree onto a disk ? Each node of the btree contains the pointers(main memory addresses or reference to objects) to its children , how can i achieve the similar thing while Btree resides on disk? What replaces main memory addresses in b+ tree nodes in the scenario when b+ tree is on disk ? There is already a similar Question posted here : B+Tree on-disk implementation in

Does a B Tree work well for auto suggest/auto complete web forms?

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问题 Auto suggest/complete fields are used all over the web. Google has appeared to master it given that as soon as one types in a search query, suggestions are returned almost instantaneously. I'm assuming the framework for achieving this involves a fast, in-memory data store on the web tier. We're building a Grails app based around retail products, so a user may search for Can which should suggest things like Canon , Cancun , etc, and wondering if a Java B-tree cached in memory would suffice for

How to traverse a Btree?

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问题 I have a Btree and I'm trying to figure out how traverse it so that the keys are displayed ascending order. All I can figure out is that this can be done with a recursive function. What's the pseudo-code to do it? 回答1: Assuming you have a definition like: template <class T> class btree_node { btree_node **child; // an array of child nodes T **element; // the elements in this node unsigned int child_count; // the number of children // the number of elements is 1 less then child_count }; Then

Given two B trees, T1 and T2, so that every element is T2 is bigger than every element in T1, joined into a B tree

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问题 Given two B trees of same t, T1 and T2, so that every element is T2 is bigger than every element in T1. I have to join them into a single B tree in the most efficient way. Any ideas? 来源： https://stackoverflow.com/questions/61563583/given-two-b-trees-t1-and-t2-so-that-every-element-is-t2-is-bigger-than-every-e

Given two B trees, T1 and T2, so that every element is T2 is bigger than every element in T1, joined into a B tree

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Given two B trees, T1 and T2, so that every element is T2 is bigger than every element in T1, joined into a B tree

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一文讲透数据结构中的树，建议收藏！

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数据结构是 10 年前大学里学的一门课程，也是我北漂唯一携带的一本书。幸运的是，书还没有被孩子给撕碎。为了让大家都能够搞懂「树」这个苦涩而硬核的知识，今天就重拾记忆，分享一下研发人员心中那些放不下的「树」。不过，一定要冲好咖啡、沏壶好茶，心平气和去看文。 01. 「树」现实与虚拟的抽象在「中华姓氏树」中寻找一片属于你的叶子，探寻一下家族的来源。在脑海里尝试画一下「家谱树」。看完现实中的树，那来看一看计算机的文件系统组织形式。无论是现实的姓氏树、家谱树，还是计算机的文件系统，表现形式虽然不同，但是本质上却都是树。那到底什么是树呢？树是由 n（n≥0）个结点组成的有限集合。当 n = 0 时，称为空树；当 n > 0 时，有一个特殊的节点称为根结点（root），它没有前驱结点；其它结点分为 m 棵互不相交的子树。如图示意，（a）为空树；（b）为 1 个结点的树；（c）为 n 个结点的树。知道了什么是树，上面「家谱树」以及「文件系统」用到的树表示法，有没有学名呢？稍微科普一下。图示法：是树的直观表示法，主要用于描述树的逻辑结构，如上面提到的家谱树。横向凹入表示法：是用逐层缩进方法表示结点之间的层次关系，主要用于树的屏幕显示和打印输出，如上面提到的文件系统。知道了什么树以及树的部分表示法，但是猿有猿声，鸟有鸟语，树也有术语。 02.「树」有术语节点 or

图解MySQL索引--B-Tree（B+Tree）

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本人免费整理了Java高级资料，涵盖了Java、Redis、MongoDB、MySQL、Zookeeper、Spring Cloud、Dubbo高并发分布式等教程，一共30G，需要自己领取。传送门： https://mp.weixin.qq.com/s/osB-BOl6W-ZLTSttTkqMPQ 看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！索引是什么? 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引能干什么? 提高数据查询的效率。索引：排好序的快速查找数据结构！索引会影响where后面的查找，和order by 后面的排序。一、索引的分类 1️⃣从存储结构上来划分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。 2️⃣从应用层次来分：普通索引，唯一索引，复合索引 3️⃣根据中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序关系：聚集索引，非聚集索引。 1️⃣中所描述的是索引存储时保存的形式，2️⃣是索引使用过程中进行的分类，两者是不同层次上的划分。不过平时讲的索引类型一般是指在应用层次的划分。就像手机分类：安卓手机，IOS手机

图解MySQL索引--B-Tree（B+Tree）

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3 月，跳不动了？>>> 【推荐】2020年最新Java电子书集合.pdf(吐血整理) >>> 看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！索引是什么? 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引能干什么? 提高数据查询的效率。索引：排好序的快速查找数据结构！索引会影响where后面的查找，和order by 后面的排序。一、索引的分类 1️⃣从存储结构上来划分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。 2️⃣从应用层次来分：普通索引，唯一索引，复合索引 3️⃣根据中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序关系：聚集索引，非聚集索引。 1️⃣中所描述的是索引存储时保存的形式，2️⃣是索引使用过程中进行的分类，两者是不同层次上的划分。不过平时讲的索引类型一般是指在应用层次的划分。就像手机分类：安卓手机，IOS手机与华为手机，苹果手机，OPPO手机一样。普通索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值复合索引：即一个索引包含多个列 **聚簇索引

MySQL索引原理

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B+树索引是B+树在数据库中的一种实现，是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引。B+树中的B代表平衡（balance），而不是二叉（binary），因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的。在讲B+树之前必须先了解二叉查找树、平衡二叉树（AVLTree）和平衡多路查找树（B-Tree），B+树即由这些树逐步优化而来。二叉查找树二叉树具有以下性质：左子树的键值小于根的键值，右子树的键值大于根的键值。如下图所示就是一棵二叉查找树，对该二叉树的节点进行查找发现深度为1的节点的查找次数为1，深度为2的查找次数为2，深度为n的节点的查找次数为n，因此其平均查找次数为 (1+2+2+3+3+3) / 6 = 2.3次二叉查找树可以任意地构造，同样是2,3,5,6,7,8这六个数字，也可以按照下图的方式来构造：但是这棵二叉树的查询效率就低了。因此若想二叉树的查询效率尽可能高，需要这棵二叉树是平衡的，从而引出新的定义——平衡二叉树，或称AVL树。平衡二叉树（AVL Tree）平衡二叉树（AVL树）在符合二叉查找树的条件下，还满足任何节点的两个子树的高度最大差为1。下面的两张图片，左边是AVL树，它的任何节点的两个子树的高度差<=1；右边的不是AVL树，其根节点的左子树高度为3，而右子树高度为1；如果在AVL树中进行插入或删除节点，可能导致AVL树失去平衡

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