B-Baum

In diesem Tutorial erfahren Sie, was ein B-Baum ist. Außerdem finden Sie Arbeitsbeispiele für Suchvorgänge in einem B-Baum in C, C ++, Java und Python.

B-Tree ist eine spezielle Art von selbstausgleichendem Suchbaum, in dem jeder Knoten mehr als einen Schlüssel enthalten und mehr als zwei untergeordnete Elemente haben kann. Es ist eine verallgemeinerte Form des binären Suchbaums.

Es ist auch als höhenausgeglichener M-Weg-Baum bekannt.

B-Baum

Warum B-Baum?

Der Bedarf an B-Tree entstand mit dem Anstieg des Bedarfs an weniger Zeit für den Zugriff auf das physische Speichermedium wie eine Festplatte. Die sekundären Speichergeräte sind langsamer mit einer größeren Kapazität. Es bestand ein Bedarf an solchen Arten von Datenstrukturen, die die Festplattenzugriffe minimieren.

Andere Datenstrukturen wie ein binärer Suchbaum, ein AVL-Baum, ein rot-schwarzer Baum usw. können nur einen Schlüssel in einem Knoten speichern. Wenn Sie eine große Anzahl von Schlüsseln speichern müssen, wird die Höhe solcher Bäume sehr groß und die Zugriffszeit erhöht sich.

B-Tree kann jedoch viele Schlüssel in einem einzelnen Knoten speichern und mehrere untergeordnete Knoten haben. Dies verringert die Höhe erheblich und ermöglicht schnellere Festplattenzugriffe.

B-Baum Eigenschaften

Für jeden Knoten x werden die Schlüssel in aufsteigender Reihenfolge gespeichert.
In jedem Knoten gibt es einen booleschen Wert x.leaf, der wahr ist, wenn x ein Blatt ist.
Wenn n die Reihenfolge des Baums ist, kann jeder interne Knoten höchstens n - 1 Schlüssel zusammen mit einem Zeiger auf jedes Kind enthalten.
Jeder Knoten außer root kann höchstens n Kinder und mindestens n / 2 Kinder haben.
Alle Blätter haben die gleiche Tiefe (dh Höhe-h des Baumes).
Die Wurzel hat mindestens 2 Kinder und enthält mindestens 1 Schlüssel.
Wenn n ≧ 1 ist , dann für jedes n-Taste B-Baum der Höhe h und der minimalen Grad t ≧ 2, .h ≧ log_t (n+1)/2

Operationen

Suchen

Die Suche nach einem Element in einem B-Baum ist die allgemeine Form der Suche nach einem Element in einem binären Suchbaum. Die folgenden Schritte werden ausgeführt.

Vergleichen Sie k vom Stammknoten aus mit dem ersten Schlüssel des Knotens.
Wenn k = the first key of the node, geben Sie den Knoten und den Index zurück.
Wenn k.leaf = true, geben Sie NULL zurück (dh nicht gefunden).
Wenn k < the first key of the root node, suchen Sie das linke Kind dieses Schlüssels rekursiv.
Wenn der aktuelle Knoten mehr als einen Schlüssel enthält und k> the first keyk mit dem nächsten Schlüssel im Knoten vergleichen.
Wenn k < next key, suchen Sie das linke Kind dieses Schlüssels (dh k liegt zwischen dem ersten und dem zweiten Schlüssel).
Andernfalls suchen Sie das richtige Kind des Schlüssels.
Wiederholen Sie die Schritte 1 bis 4, bis das Blatt erreicht ist.

Suchbeispiel

Lassen Sie uns den Schlüssel k = 17im Baum unterhalb von Grad 3 suchen . B-Baum
k befindet sich nicht im Stammverzeichnis. Vergleichen Sie es daher mit dem Stammschlüssel. k wird auf dem Wurzelknoten nicht gefunden
Wechseln Sie seitdem k> 11zum rechten untergeordneten Element des Stammknotens. Gehe zum rechten Teilbaum
Vergleiche k mit 16. Da k> 16vergleiche k mit der nächsten Taste 18. Vergleiche mit den Tasten von links nach rechts
Da k < 18k zwischen 16 und 18 liegt, suchen Sie im rechten Kind von 16 oder im linken Kind von 18. k liegt zwischen 16 und 18
k wird gefunden. k wird gefunden

Algorithmus zum Suchen eines Elements

 BtreeSearch(x, k) i = 1 while i ≦ n(x) and k ≧ keyi(x) // n(x) means number of keys in x node do i = i + 1 if i n(x) and k = keyi(x) then return (x, i) if leaf (x) then return NIL else return BtreeSearch(ci(x), k)

Um mehr über verschiedene B-Tree-Operationen zu erfahren, besuchen Sie bitte

Einfügen in B-Baum
Löschung auf B-Baum

Beispiele für Python, Java und C / C ++

Python Java C C ++

# Searching a key on a B-tree in Python # Create node class BTreeNode: def __init__(self, leaf=False): self.leaf = leaf self.keys = () self.child = () class BTree: def __init__(self, t): self.root = BTreeNode(True) self.t = t # Print the tree def print_tree(self, x, l=0): print("Level ", l, " ", len(x.keys), end=":") for i in x.keys: print(i, end=" ") print() l += 1 if len(x.child)> 0: for i in x.child: self.print_tree(i, l) # Search key def search_key(self, k, x=None): if x is not None: i = 0 while i x.keys(i)(0): i += 1 if i  = 0 and k(0)  = 0 and k(0)  x.keys(i)(0): i += 1 self.insert_non_full(x.child(i), k) # Split def split(self, x, i): t = self.t y = x.child(i) z = BTreeNode(y.leaf) x.child.insert_key(i + 1, z) x.keys.insert_key(i, y.keys(t - 1)) z.keys = y.keys(t: (2 * t) - 1) y.keys = y.keys(0: t - 1) if not y.leaf: z.child = y.child(t: 2 * t) y.child = y.child(0: t - 1) def main(): B = BTree(3) for i in range(10): B.insert_key((i, 2 * i)) B.print_tree(B.root) if B.search_key(8) is not None: print("Found") else: print("Not found") if __name__ == '__main__': main()

 // Searching a key on a B-tree in Java public class BTree ( private int T; // Node creation public class Node ( int n; int key() = new int(2 * T - 1); Node child() = new Node(2 * T); boolean leaf = true; public int Find(int k) ( for (int i = 0; i < this.n; i++) ( if (this.key(i) == k) ( return i; ) ) return -1; ); ) public BTree(int t) ( T = t; root = new Node(); root.n = 0; root.leaf = true; ) private Node root; // Search key private Node Search(Node x, int key) ( int i = 0; if (x == null) return x; for (i = 0; i < x.n; i++) ( if (key < x.key(i)) ( break; ) if (key == x.key(i)) ( return x; ) ) if (x.leaf) ( return null; ) else ( return Search(x.child(i), key); ) ) // Splitting the node private void Split(Node x, int pos, Node y) ( Node z = new Node(); z.leaf = y.leaf; z.n = T - 1; for (int j = 0; j < T - 1; j++) ( z.key(j) = y.key(j + T); ) if (!y.leaf) ( for (int j = 0; j = pos + 1; j--) ( x.child(j + 1) = x.child(j); ) x.child(pos + 1) = z; for (int j = x.n - 1; j>= pos; j--) ( x.key(j + 1) = x.key(j); ) x.key(pos) = y.key(T - 1); x.n = x.n + 1; ) // Inserting a value public void Insert(final int key) ( Node r = root; if (r.n == 2 * T - 1) ( Node s = new Node(); root = s; s.leaf = false; s.n = 0; s.child(0) = r; Split(s, 0, r); insertValue(s, key); ) else ( insertValue(r, key); ) ) // Insert the node final private void insertValue(Node x, int k) ( if (x.leaf) ( int i = 0; for (i = x.n - 1; i>= 0 && k  = 0 && k x.key(i)) ( i++; ) ) insertValue(x.child(i), k); ) ) public void Show() ( Show(root); ) // Display private void Show(Node x) ( assert (x == null); for (int i = 0; i < x.n; i++) ( System.out.print(x.key(i) + " "); ) if (!x.leaf) ( for (int i = 0; i < x.n + 1; i++) ( Show(x.child(i)); ) ) ) // Check if present public boolean Contain(int k) ( if (this.Search(root, k) != null) ( return true; ) else ( return false; ) ) public static void main(String() args) ( BTree b = new BTree(3); b.Insert(8); b.Insert(9); b.Insert(10); b.Insert(11); b.Insert(15); b.Insert(20); b.Insert(17); b.Show(); if (b.Contain(12)) ( System.out.println("found"); ) else ( System.out.println("not found"); ) ; ) )

// Searching a key on a B-tree in C #include #include #define MAX 3 #define MIN 2 struct BTreeNode ( int val(MAX + 1), count; struct BTreeNode *link(MAX + 1); ); struct BTreeNode *root; // Create a node struct BTreeNode *createNode(int val, struct BTreeNode *child) ( struct BTreeNode *newNode; newNode = (struct BTreeNode *)malloc(sizeof(struct BTreeNode)); newNode->val(1) = val; newNode->count = 1; newNode->link(0) = root; newNode->link(1) = child; return newNode; ) // Insert node void insertNode(int val, int pos, struct BTreeNode *node, struct BTreeNode *child) ( int j = node->count; while (j> pos) ( node->val(j + 1) = node->val(j); node->link(j + 1) = node->link(j); j--; ) node->val(j + 1) = val; node->link(j + 1) = child; node->count++; ) // Split node void splitNode(int val, int *pval, int pos, struct BTreeNode *node, struct BTreeNode *child, struct BTreeNode **newNode) ( int median, j; if (pos> MIN) median = MIN + 1; else median = MIN; *newNode = (struct BTreeNode *)malloc(sizeof(struct BTreeNode)); j = median + 1; while (j val(j - median) = node->val(j); (*newNode)->link(j - median) = node->link(j); j++; ) node->count = median; (*newNode)->count = MAX - median; if (pos val(node->count); (*newNode)->link(0) = node->link(node->count); node->count--; ) // Set the value int setValue(int val, int *pval, struct BTreeNode *node, struct BTreeNode **child) ( int pos; if (!node) ( *pval = val; *child = NULL; return 1; ) if (val val(1)) ( pos = 0; ) else ( for (pos = node->count; (val val(pos) && pos> 1); pos--) ; if (val == node->val(pos)) ( printf("Duplicates are not permitted"); return 0; ) ) if (setValue(val, pval, node->link(pos), child)) ( if (node->count < MAX) ( insertNode(*pval, pos, node, *child); ) else ( splitNode(*pval, pval, pos, node, *child, child); return 1; ) ) return 0; ) // Insert the value void insert(int val) ( int flag, i; struct BTreeNode *child; flag = setValue(val, &i, root, &child); if (flag) root = createNode(i, child); ) // Search node void search(int val, int *pos, struct BTreeNode *myNode) ( if (!myNode) ( return; ) if (val val(1)) ( *pos = 0; ) else ( for (*pos = myNode->count; (val val(*pos) && *pos> 1); (*pos)--) ; if (val == myNode->val(*pos)) ( printf("%d is found", val); return; ) ) search(val, pos, myNode->link(*pos)); return; ) // Traverse then nodes void traversal(struct BTreeNode *myNode) ( int i; if (myNode) ( for (i = 0; i count; i++) ( traversal(myNode->link(i)); printf("%d ", myNode->val(i + 1)); ) traversal(myNode->link(i)); ) ) int main() ( int val, ch; insert(8); insert(9); insert(10); insert(11); insert(15); insert(16); insert(17); insert(18); insert(20); insert(23); traversal(root); printf(""); search(11, &ch, root); )

// Searching a key on a B-tree in C++ #include using namespace std; class TreeNode ( int *keys; int t; TreeNode **C; int n; bool leaf; public: TreeNode(int temp, bool bool_leaf); void insertNonFull(int k); void splitChild(int i, TreeNode *y); void traverse(); TreeNode *search(int k); friend class BTree; ); class BTree ( TreeNode *root; int t; public: BTree(int temp) ( root = NULL; t = temp; ) void traverse() ( if (root != NULL) root->traverse(); ) TreeNode *search(int k) ( return (root == NULL) ? NULL : root->search(k); ) void insert(int k); ); TreeNode::TreeNode(int t1, bool leaf1) ( t = t1; leaf = leaf1; keys = new int(2 * t - 1); C = new TreeNode *(2 * t); n = 0; ) void TreeNode::traverse() ( int i; for (i = 0; i traverse(); cout << " " 
 search(k); ) void BTree::insert(int k) ( if (root == NULL) ( root = new TreeNode(t, true); root->keys(0) = k; root->n = 1; ) else ( if (root->n == 2 * t - 1) ( TreeNode *s = new TreeNode(t, false); s->C(0) = root; s->splitChild(0, root); int i = 0; if (s->keys(0) C(i)->insertNonFull(k); root = s; ) else root->insertNonFull(k); ) ) void TreeNode::insertNonFull(int k) ( int i = n - 1; if (leaf == true) ( while (i>= 0 && keys(i)> k) ( keys(i + 1) = keys(i); i--; ) keys(i + 1) = k; n = n + 1; ) else ( while (i>= 0 && keys(i)> k) i--; if (C(i + 1)->n == 2 * t - 1) ( splitChild(i + 1, C(i + 1)); if (keys(i + 1) insertNonFull(k); ) ) void TreeNode::splitChild(int i, TreeNode *y) ( TreeNode *z = new TreeNode(y->t, y->leaf); z->n = t - 1; for (int j = 0; j keys(j) = y->keys(j + t); if (y->leaf == false) ( for (int j = 0; j C(j) = y->C(j + t); ) y->n = t - 1; for (int j = n; j>= i + 1; j--) C(j + 1) = C(j); C(i + 1) = z; for (int j = n - 1; j>= i; j--) keys(j + 1) = keys(j); keys(i) = y->keys(t - 1); n = n + 1; ) int main() ( BTree t(3); t.insert(8); t.insert(9); t.insert(10); t.insert(11); t.insert(15); t.insert(16); t.insert(17); t.insert(18); t.insert(20); t.insert(23); cout << "The B-tree is: "; t.traverse(); int k = 10; (t.search(k) != NULL) ? cout << endl << k << " is found" : cout << endl << k << " is not Found"; k = 2; (t.search(k) != NULL) ? cout << endl << k << " is found" : cout << endl << k << " is not Found"; )