相亲相爱的B家人（BST树，B+树，B-树，B*树）

        今天突然想起曾今一个学长说的一句话，他说数据结构中B+树在计算机中用的最多，曾几何时我们也好像学过B树，可是酱油过来已经忘得差不多了，B+树做为了我们的自学部分，自学的当然在那时就认为是不用学的了。

         早上的实验课无聊，就现场百度了一把，想看看B+树的知识，一下把我吓了一跳 ，原来B树有这么多的兄弟，不仅仅是B+，还有B-树，当然还有B*树，暂时没看到B/树，点开了那篇文档，文档不长，但是对每种树的介绍都挺清楚的，即使不深入，知道有那么一回事 还是好的，和别人扯淡底气也足一些啊，又扯淡了。。。。于是乎我花了几个百度的财富值把那篇文档档下来了，贴出来，大家一起了解了解，看看B树的大家族。

         BST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；

 

          3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；

              如：

 

B树的搜索，从根结点开始，如果查询的关键字与结点的关键字相等，那么就命中；否则，如果查询关键字比结点关键字小，就进入左儿子；如果比结点关键字大，就进入右儿子；如果左儿子或右儿子的指针为空，则报告找不到相应的关键字；

     如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多（平衡），那么B树的搜索性能逼近二分查找；但它比连续内存空间的二分查找的优点是，改变B树结构（插入与删除结点）不需要移动大段的内存数据，甚至通常是常数开销；

     如：

   

  

 

 但B树在经过多次插入与删除后，有可能导致不同的结构：

 

 右边也是一个B树，但它的搜索性能已经是线性的了；同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引；所以，使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构，和避免右图的结构，也就是所谓的“平衡”问题；      

 

       实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法，即“平衡二叉树”；如何保持B树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键；平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略；

 

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  B-树(B树）

 是一种多路搜索树（并不是二叉的）：

       1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子；且M>2；

       2.根结点的儿子数为[2, M]；

       3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]；

       4.每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字）

       5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1；

       6.非叶子结点的关键字：K[1], K[2], …, K[M-1]；且K[i] < K[i+1]；

 

       7.非叶子结点的指针：P[1], P[2], …, P[M]；其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树，P[M]指向  关键字大于K[M-1]的子树，其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树；

   8.所有叶子结点位于同一层；

    如：（M=3）

   

 

  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属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是  叶子结点；

 

B-树的特性：

 

       1.关键字集合分布在整颗树中；

 

       2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；

 

       3.搜索有可能在非叶子结点结束；

 

       4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；

 

       5.自动层次控制；

 

       由于限制了除根结点以外的非叶子结点，至少含有M/2个儿子，确保了结点的至少利用率，其最底搜索性能为：

 

    

 其中，M为设定的非叶子结点最多子树个数，N为关键字总数；

 

       所以B-树的性能总是等价于二分查找（与M值无关），也就没有B树平衡的问题；

 

       由于M/2的限制，在插入结点时，如果结点已满，需要将结点分裂为两个各占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+树

 

     B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树：

 

       1.其定义基本与B-树同，除了：

 

       2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；

 

       3.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树（B-树是开区间）；

 

       5.为所有叶子结点增加一个链指针；

 

       6.所有关键字都在叶子结点出现；

 

       如：（M=3）

   

  B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点   命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；

 

       B+的特性：

 

       1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；

 

       2.不可能在非叶子结点命中；

 

       3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数    据的数据层；

       4.更适合文件索引系统；

     B*树

        是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针；

    


 
 
 B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M，即块的最低使用率为2/3（代替B+树的1/2）；

       B+树的分裂：当一个结点满时，分配一个新的结点，并将原结点中1/2的数据复制到新结点，最后在父结点中增加新结点的指针；B+树的分裂只影响原结点和父结点，而不会影响兄弟结点，所以它不需要指向兄弟的指针；

       B*树的分裂：当一个结点满时，如果它的下一个兄弟结点未满，那么将一部分数据移到兄弟结点中，再在原结点插入关键字，最后修改父结点中兄弟结点的关键字（因为兄弟结点的关键字范围改变了）；如果兄弟也满了，则在原结点与兄弟结点之间增加新结点，并各复制1/3的数据到新结点，最后在父结点增加新结点的指针；

       所以，B*树分配新结点的概率比B+树要低，空间使用率更高；

 

小结

       B树：二叉树，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-树：多路搜索树，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；

       所有关键字在整颗树中出现，且只出现一次，非叶子结点可以命中；

       B+树：在B-树基础上，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+树总是到叶子结点才命中；

       B*树：在B+树基础上，为非叶子结点也增加链表指针，将结点的最低利用率从1/2提高                到2/3；

 

   性能相当，都等价于在关键字全集做一次二分查找；

    B-树 改善了B树的平衡问题，
    B+树比 B-树 更适合文件索引系统(结构上的改善)，
    B*树比B+树改善了空间利用率。

  

PS:

 原文出处：http://blog.chinaunix.net/u2/86638/showart_2018357.html

现在这个网址也点不开了，很早的博客了！！！向原作者致敬！！！

 

评论

6 楼 MNTMs 2014-05-28  

runshine 写道

其它的都没什么问题
就是B树、B-树这里搞混淆了

LZ把B树、B-树的词条合并下，都合并到B-树那里
B树的词条改为BST（Binary Search Tree），就没什么问题了

谢谢啦   已经改了   

5 楼 runshine 2014-05-28  

其它的都没什么问题
就是B树、B-树这里搞混淆了

LZ把B树、B-树的词条合并下，都合并到B-树那里
B树的词条改为BST（Binary Search Tree），就没什么问题了

4 楼 MNTMs 2014-05-28  

20131007 写道

居然还有这么多人顶？

我也是抱着学习的心态发这个东西，里面有错误你可以指出来，像一楼一样，一起纠正，让大家学习，也许你是大牛，但是从你冒出来的那一句话就知道其实你也不怎么样。

3 楼 20131007 2014-05-27  

居然还有这么多人顶？

2 楼 MNTMs 2014-05-27  

您可以写一篇出来，给大家普及，

1 楼 runshine 2014-05-27  

你在转这篇文章时，应该查下资料，以免给人造成误导
B树、B-树是同一个东西，都是对B-Tree（Balance Tree，"-"是连字符）的翻译
而你文中所描述的B树实际是二分查找树BST