面試官問你B樹和B+樹,就把這篇文章丟給他

歐陽思海發表於2019-09-18
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1 B樹

在介紹B+樹之前, 先簡單的介紹一下B樹,這兩種資料結構既有相似之處,也有他們的區別,最後,我們也會對比一下這兩種資料結構的區別。

1.1 B樹概念

B樹也稱B-樹,它是一顆多路平衡查詢樹。二叉樹我想大家都不陌生,其實,B樹和後面講到的B+樹也是從最簡單的二叉樹變換而來的,並沒有什麼神祕的地方,下面我們來看看B樹的定義。

  • 每個節點最多有m-1個關鍵字(可以存有的鍵值對)。
  • 根節點最少可以只有1個關鍵字
  • 非根節點至少有m/2個關鍵字
  • 每個節點中的關鍵字都按照從小到大的順序排列,每個關鍵字的左子樹中的所有關鍵字都小於它,而右子樹中的所有關鍵字都大於它。
  • 所有葉子節點都位於同一層,或者說根節點到每個葉子節點的長度都相同。
  • 每個節點都存有索引和資料,也就是對應的key和value。

所以,根節點的關鍵字數量範圍:1 <= k <= m-1,非根節點的關鍵字數量範圍:m/2 <= k <= m-1

另外,我們需要注意一個概念,描述一顆B樹時需要指定它的階數,階數表示了一個節點最多有多少個孩子節點,一般用字母m表示階數。

我們再舉個例子來說明一下上面的概念,比如這裡有一個5階的B樹,根節點數量範圍:1 <= k <= 4,非根節點數量範圍:2 <= k <= 4。

下面,我們通過一個插入的例子,講解一下B樹的插入過程,接著,再講解一下刪除關鍵字的過程。

1.2 B樹插入

插入的時候,我們需要記住一個規則:判斷當前結點key的個數是否小於等於m-1,如果滿足,直接插入即可,如果不滿足,將節點的中間的key將這個節點分為左右兩部分,中間的節點放到父節點中即可。

例子:在5階B樹中,結點最多有4個key,最少有2個key(注意:下面的節點統一用一個節點表示key和value)。

  • 插入18,70,50,40

  • 插入22

插入22時,發現這個節點的關鍵字已經大於4了,所以需要進行分裂,分裂的規則在上面已經講了,分裂之後,如下。

  • 接著插入23,25,39

分裂,得到下面的。

更過的插入的過程就不多介紹了,相信有這個例子你已經知道怎麼進行插入操作了。

1.3 B樹的刪除操作

B樹的刪除操作相對於插入操作是相對複雜一些的,但是,你知道記住幾種情況,一樣可以很輕鬆的掌握的。

  • 現在有一個初始狀態是下面這樣的B樹,然後進行刪除操作。

  • 刪除15,這種情況是刪除葉子節點的元素,如果刪除之後,節點數還是大於m/2,這種情況只要直接刪除即可。

  • 接著,我們把22刪除,這種情況的規則:22是非葉子節點,對於非葉子節點的刪除,我們需要用後繼key(元素)覆蓋要刪除的key,然後在後繼key所在的子支中刪除該後繼key。對於刪除22,需要將後繼元素24移到被刪除的22所在的節點。

此時發現26所在的節點只有一個元素,小於2個(m/2),這個節點不符合要求,這時候的規則(向兄弟節點借元素):如果刪除葉子節點,如果刪除元素後元素個數少於(m/2),並且它的兄弟節點的元素大於(m/2),也就是說兄弟節點的元素比最少值m/2還多,將先將父節點的元素移到該節點,然後將兄弟節點的元素再移動到父節點。這樣就滿足要求了。

我們看看操作過程就更加明白了。

  • 接著刪除28,刪除葉子節點,刪除後不滿足要求,所以,我們需要考慮向兄弟節點借元素,但是,兄弟節點也沒有多的節點(2個),借不了,怎麼辦呢?如果遇到這種情況,首先,還是將先將父節點的元素移到該節點,然後,將當前節點及它的兄弟節點中的key合併,形成一個新的節點

移動之後,跟兄弟節點合併。

刪除就只有上面的幾種情況,根據不同的情況進行刪除即可。

上面的這些介紹,相信對於B樹已經有一定的瞭解了,接下來的一部分,我們接著講解B+樹,我相信加上B+樹的對比,就更加清晰明瞭了。

2 B+樹

2.1 B+樹概述

B+樹其實和B樹是非常相似的,我們首先看看相同點

  • 根節點至少一個元素
  • 非根節點元素範圍:m/2 <= k <= m-1

不同點

  • B+樹有兩種型別的節點:內部結點(也稱索引結點)和葉子結點。內部節點就是非葉子節點,內部節點不儲存資料,只儲存索引,資料都儲存在葉子節點。
  • 內部結點中的key都按照從小到大的順序排列,對於內部結點中的一個key,左樹中的所有key都小於它,右子樹中的key都大於等於它。葉子結點中的記錄也按照key的大小排列。
  • 每個葉子結點都存有相鄰葉子結點的指標,葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序連結。
  • 父節點存有右孩子的第一個元素的索引。

下面我們看一個B+樹的例子,感受感受它吧!

2.2 插入操作

對於插入操作很簡單,只需要記住一個技巧即可:當節點元素數量大於m-1的時候,按中間元素分裂成左右兩部分,中間元素分裂到父節點當做索引儲存,但是,本身中間元素還是分裂右邊這一部分的

下面以一顆5階B+樹的插入過程為例,5階B+樹的節點最少2個元素,最多4個元素。

  • 插入5,10,15,20

  • 插入25,此時元素數量大於4個了,分裂

  • 接著插入26,30,繼續分裂

有了這幾個例子,相信插入操作沒什麼問題了,下面接著看看刪除操作。

2.3 刪除操作

對於刪除操作是比B樹簡單一些的,因為葉子節點有指標的存在,向兄弟節點借元素時,不需要通過父節點了,而是可以直接通過兄弟節移動即可(前提是兄弟節點的元素大於m/2),然後更新父節點的索引;如果兄弟節點的元素不大於m/2(兄弟節點也沒有多餘的元素),則將當前節點和兄弟節點合併,並且刪除父節點中的key,下面我們看看具體的例項。

  • 初始狀態

  • 刪除10,刪除後,不滿足要求,發現左邊兄弟節點有多餘的元素,所以去借元素,最後,修改父節點索引

  • 刪除元素5,發現不滿足要求,並且發現左右兄弟節點都沒有多餘的元素,所以,可以選擇和兄弟節點合併,最後修改父節點索引

  • 發現父節點索引也不滿足條件,所以,需要做跟上面一步一樣的操作

這樣,B+樹的刪除操作也就完成了,是不是看完之後,覺得非常簡單!

3 B樹和B+樹總結

B+樹相對於B樹有一些自己的優勢,可以歸結為下面幾點。

  • 單一節點儲存的元素更多,使得查詢的IO次數更少,所以也就使得它更適合做為資料庫MySQL的底層資料結構了。
  • 所有的查詢都要查詢到葉子節點,查詢效能是穩定的,而B樹,每個節點都可以查詢到資料,所以不穩定。
  • 所有的葉子節點形成了一個有序連結串列,更加便於查詢。
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