B树,全称为平衡多路查找树,是一种自动调整的树状数据结构,主要应用于数据库和文件系统。它能有效地维护数据排序,并支持快速的查找、插入和删除操作。B树的节点可以拥有多个子节点,这一点与二叉搜索树有着显著区别。每个节点按升序排列关键字,每个关键字对应一个子节点。根节点至少有两个子节点,除非它为叶节点。叶节点不包含分支,通常包含指向相邻叶节点的指针,形成顺序链以便于遍历所有元素。
平衡多路查找树B树详细解析
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主要特点
自平衡性:在插入和删除操作后,通过树旋转重新平衡。
结点储存子树大小:这种方式使得查询操作更高效,尤其是顺序统计操作。
实现关键步骤
定义结点结构:储存值、左子树、右子树、子树大小等。
插入和删除操作:在插入或删除结点后,依据加权平衡规则调整结构。
树旋转:若某结点的左右子树大小不满足平衡条件,通过左旋和右旋操作平衡。
Python代码示例
以下代码展示了一个简单的加权平衡树的实现:
class WBTNode:
def __init__(self, value):
self.value = value
self.left = None
self.right = None
self.size = 1
def update_size(self):
self.size = (self.left.size if self.left else 0) + (self.right.size if self.right else 0) + 1
class WeightedBinaryTree:
def __init__(self):
self.root = None
def insert(self, value):
# 插入值并平衡树的逻辑
pass
def delete(self, value):
# 删除值并平衡树的逻辑
pass
def rotate_right(self, node):
# 右旋转操作逻辑
pass
def rotate_left(self, node):
# 左旋转操作逻辑
pass
完整实现参考:GitHub 仓库
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第七章探讨查找树,特别是二分查找树这种数据结构。二分查找树结合了列表和向量的优点,高效实现了有序词典ADT的各项操作。
7.1 二分查找树
7.1.1 定义
二分查找树(Binary search tree)T,要么为空,要么满足以下条件:
以节点 r = (key, value) 为根。
左子树和右子树也都是二分查找树。
左子树所有节点的关键码不大于根节点的关键码 key。
右子树所有节点的关键码不小于根节点的关键码 key。
注意: 与有序词典结构一致,二分查找树允许节点关键码重复。
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