二叉排序树的查找 七大查找算法zz(4)

复杂度分析：最坏的情况就是，红黑树中除了最左侧路径全部是由3-node节点组成，即红黑相间的路径长度是全黑路径长度的2倍。

下图是一个典型的红黑树，从中可以看到最长的路径(红黑相间的路径)是最短路径的2倍：

红黑树的平均高度大约为logn。

下图是红黑树在各种情况下的时间复杂度，可以看出红黑树是2-3查找树的一种实现，它能保证最坏情况下仍然具有对数的时间复杂度。

红黑树这种数据结构应用十分广泛，在多种编程语言中被用作符号表的实现，如：

Java中的java.util.TreeMap,java.util.TreeSet；

C++ STL中的：map,multimap,multiset；

.NET中的：SortedDictionary,SortedSet等。

5.4 B树和B+树（B Tree/B+ Tree）

平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树。2-3树种，一个节点最多有2个key，而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key。

维基百科对B树的定义为“在计算机科学中，B树（B-tree）是一种树状数据结构，它能够存储数据、对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找、顺序读取、插入和删除的数据结构。B树，概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树。与自平衡二叉查找树不同，B树为系统最优化大块数据的读和写操作。B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。普遍运用在和文件系统。

B树定义：

B树可以看作是对2-3查找树的一种扩展，即他允许每个节点有M-1个子节点。

根节点至少有两个子节点

每个节点有M-1个key，并且以升序排列

位于M-1和M key的子节点的值位于M-1 和M key对应的Value之间

其它节点至少有M/2个子节点

下图是一个M=4 阶的B树:

可以看到B树是2-3树的一种扩展，他允许一个节点有多于2个的元素。B树的插入及平衡化操作和2-3树很相似，这里就不介绍了。下面是往B树中依次插入

6 10 4 14 5 11 15 3 2 12 1 7 8 8 6 3 6 21 5 15 15 6 32 23 45 65 7 8 6 5 4

的演示：

B+树定义：

B+树是对B树的一种变形树，它与B树的差异在于：

有k个子结点的结点必然有k个关键码；

非叶结点仅具有索引作用，跟记录有关的信息均存放在叶结点中。

树的所有叶结点构成一个有序链表，可以按照关键码排序的次序遍历全部记录。二叉排序树的查找

如下图，是一个B+树:

下图是B+树的插入：

B和B+树的区别在于，B+树的非叶子结点只包含导航信息，不包含实际的值，所有的叶子结点和相连的节点使用链表相连，便于区间查找和遍历。

B+ 树的优点在于：

由于B+树在内部节点上不好含数据信息，因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密，具有更好的空间局部性。因此访问叶子几点上关联的数据也具有更好的缓存命中率。

B+树的叶子结点都是相链的，因此对整棵树的便利只需要一次线性遍历叶子结点即可。而且由于数据顺序排列并且相连，所以便于区间查找和搜索。而B树则需要进行每一层的递归遍历。相邻的元素可能在内存中不相邻，所以缓存命中性没有B+树好。

但是B树也有优点，其优点在于，由于B树的每一个节点都包含key和value，因此经常访问的元素可能离根节点更近，因此访问也更迅速。

下面是B 树和B+树的区别图：

B/B+树常用于文件系统和系统中，它通过对每个节点存储个数的扩展，使得对连续的数据能够进行较快的定位和访问，能够有效减少查找时间，提高存储的空间局部性从而减少IO操作。它广泛用于文件系统及中，如：

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