Demostración diaria de estructuras de datos de aprendizaje y algoritmos.
Análisis de problemas del árbol binario.
2-3 del árbol de múltiples horquillas
2-3 diagrama de construcción de árbol
Árbol B, árbol B +, árbol B * del árbol de horquillas múltiples
Introducción al árbol B
Introducción al árbol B +
B * introducción del árbol
Expansión: ¿Por qué el índice MySQL es más adecuado para el árbol B +?
- El árbol B + es más adecuado para almacenamiento externo, es decir, almacenamiento en disco. Dado que el nodo interno no tiene campo de datos, la posición donde cada nodo puede indexarse es más grande y más precisa
- Los punteros de los nodos adyacentes del árbol B + pueden aumentar en gran medida la accesibilidad del intervalo, que se puede usar en la consulta de rango, etc., y la clave y los datos de cada nodo del árbol B están juntos, y no hay un puntero del nodo adyacente, y la búsqueda de intervalos no se puede realizar
- Cada nodo del árbol B guarda tanto datos como índices, por lo que hay muy poca E / S de disco, y el árbol B + solo tiene nodos hoja para guardar datos, por lo que hay muchos E / S de disco.
- Como una base de datos relacional, MySQL tiene una correlación de datos muy fuerte, y el acceso a intervalos es una situación común. Los árboles B + se almacenan en nodos de hoja y se vinculan entre sí mediante punteros. Es fácil realizar un recorrido de intervalo o incluso todo el recorrido.
GitHub: estructura de datos y código fuente del algoritmo
