数据结构：B树

盒马盒马2024-10-21 23:05

数据结构：B树

B树

种类 时间复杂度
顺序查找 O ( N ) O(N) O(N)
二分查找 O ( log ⁡ 2 N ) O(\log_{2}{N} ) O(log2N)
二叉平衡搜索树 O ( log ⁡ 2 N ) O(\log_{2}{N} ) O(log2N)
哈希 O ( 1 ) O(1) O(1)

以上是常见的搜索结构，当时间复杂度进化到 O ( log ⁡ 2 N ) O(\log_{2}{N}) O(log2N) 和 O ( 1 ) O(1) O(1)，已经是非常高效的查找了，但是它们不太适合外查找，也就是当把数据存储在硬盘上。

如果把数据存储在磁盘上，假设使用二叉平衡搜索树，每个节点存储硬件地址。此时进行搜索，每次到达一个节点，都要通过地址，把数据读出来进行比较，那么想要查询到数据，最多就会进行树高度次IO，也就是 log ⁡ 2 N \log_{2}{N} log2N 次IO。

对于内存中的数据，进行 log ⁡ 2 N \log_{2}{N} log2N 次计算，是非常高效的。但是进行 log ⁡ 2 N \log_{2}{N} log2N 次IO，这就是很低效的。

如果使用哈希表，由于哈希冲突存在，复杂度会退化到 O ( N ) O(N) O(N)，因此这些数据结构都不适合进行外查找。

如果想要提高外查找的效率，那么就要做到以下两点：

  1. 降低树高度，减少IO次数
  2. 让每个节点存储更多的值，一次IO可以读取更多的数据

基于以上两个特点，就产生了B树。

结构

B树是一个多路平衡搜索树，为了提高每个节点存储的数据数量，每个节点都会维护两个数组。

  1. 关键字数组keys
  2. 子节点数组child

如图：

childs比keys多一个元素，在keys内存储元素，在childs存储指向子节点的指针。当查询时，遍历keys数组，如果找到相等的元素直接返回，如果没有找到相等的元素，那么去子节点找。

childs[i]之前的元素，存储的是小于keys[i]的元素，而childs[i+1]之后的元素，存储的是大于keys[i]的元素。比如说childs[1] = 0x16，这个地址指向的子节点，存储的元素值就介于(12, 35)。

查询70，其介于68与92之间，说明该元素存储在childs[3] = 0x23地址处，此时去读取地址拿到节点，然后重复查询过程。

如果查询元素小于keys[0]最小值，那么就去child[0]查找，如果大于keys[4]最大值，那么就去childs[5]查找。

也就是说，keys数组起到存储元素和索引节点两个作用。

当检测出被查询的元素介于某两个key之间，那么就通过childs找到节点，然后再在节点中查找目标值。

对于一颗M路的B树，满足以下特性：

  1. 该树可以是一颗空树
  2. 只在叶子节点插入新数据
  3. 分支节点的关键字个数在[M/2, M - 1]之间，孩子比关键字多一个
  4. 每个节点中的关键字从小到大排列，对子节点进行值域划分
  5. 叶子节点的关键字个数在[M/2, M - 1]之间，所有孩子都是空指针
  6. 所有叶子节点都在同一层，是一颗完全多叉树

以上规则，是基于分裂节点操作实现的。

分裂节点

为了方便讲解，现在将keys与childs表示如下：

蓝色数组为keys，红色数组为childs，因为keys是对childs的值域进行划分，上图中每个蓝色元素相邻的两个红色元素，刚好是比当前key大和比当前key小的两个子节点。由于childs比keys多一个，形成错位关系。

假设现有一棵M=3的B树，那么其最多有M-1 = 2个key，3个child。为了方便编程，常常会额外给keys和childs多开一个空间，如下：

先插入53和139：

由于当前只有两个数据，根节点也是叶子节点，所有chidl都是NULL。

插入75：

此时该节点共有三个key，超出了指定数目，要进行节点分裂：

创建一个新的兄弟节点，将[M/2 + 1, M]的数据全部拷贝给兄弟节点。

将[M/2]中间节点交给父亲节点，如果父节点不存在，此时创建新的父节点。

此处由于原先不存在父节点，所以创建了一个父节点，将中间数据75交给父节点。

这样就构成了初步的索引关系，大于75的值去0x22地址查询，小于75的值去0x11地址查询。

插入49和145：

此时再插入新数据，就必须往叶子节点插入，比如49不能插在75前面，而是要插在75的左子树。145比75大，插入75的右子树。

插入36：

36 < 73，插入0x11节点，此时0x11节点满了，再次进行分裂：

将53拷贝给兄弟节点，将中间值49交给父节点。此处注意，父节点的childs也要一起改变，因为49加入后，新增了一个值域(49, 75)，这段值域由新节点0x33维护，要插入到childs数组中。

插入101：

插入后0x22节点满了，再次执行分裂节点：

分裂节点后，由于139交给父节点，导致父节点也满了，此时要进行再次分裂节点：

将139拷贝给兄弟节点0x55，将中间值75拷贝给父节点，由于父节点不存在，创建新的父节点。

至此，应该可以理解B树的实现原理了，每次都往叶子节点插入最新的数据。等到节点数据满时，分裂节点，将数据划分为三份，自己留M/2，给兄弟M/2，中间值给父节点，用于划分自己与兄弟节点的值域。因为刚好留下一半，新的兄弟节点也拿到一半，可以保证每个节点的数据范围都在[M/2, M-1]之间。

实现

接下来讲解以C++实现的B树。

BTree类架构

  • 节点类：
cpp 复制代码 
template <typename K, size_t M>
struct BTreeNode
{
    size_t _sz;
    BTreeNode<K, M>* _parent;
    vector<K> _keys;
    vector<BTreeNode<K, M>*> _childs;

    BTreeNode()
        : _sz(0)
        , _parent(nullptr)
        , _keys(M, K())
        , _childs(M + 1, nullptr)
    {}
};

模板参数：

  • K：存储的元素类型
  • M：B树的阶数

类成员：

  • _sz：当前B树存储key的个数

  • _parent：指向父节点的指针

  • _keys：存储元素的数组

  • _childs：存储指向子元素指针的数组

  • B树类：

cpp 复制代码 
template <typename K, size_t M>
class BTree
{
    using Node = BTreeNode<K, M>;
private:
    Node* _root;
};

在BTree中，将节点类型重命名为Node，存放一个根节点_root。

查找节点

首先实现节点的查找，因为后续插入节点时，也需要先先查找节点是否存在，要调用这个函数。

查找70：

查找的过程中，遍历keys数组：

  1. keys[i] < 70：i++往后查找
  2. keys[i] = 70：找到了，返回
  3. keys[i] > 70：说明keys[i - 1] < 70并且keys[i] > 70，此时70应该在这两个的值域内部，进入节点childs[i]

此处注意keys与childs之间的下标关系，对于keys[i]，小于该元素的值域是childs[i]，大于该元素的值域是childs[i + 1]。

可以通过这张错位版本的图理解：

函数声明：

cpp 复制代码 
pair<Node*, int> find(const K& key)

函数接收一个key，返回值是一个pair<Node*, int>，其中Node*是key所在的节点的指针，int表示key是该节点的第几个元素。

如果没有找到，那么返回值中int = -1表示不存在，Node*返回应该插入的位置。如果查找一个节点时，没有找到元素，那么一定查找到了叶子节点，这个叶子节点就是经过计算后，key应该所处的值域。此时把这个叶子节点的指针返回回来，方便后续插入这个key。

初始化：

cpp 复制代码 
Node* cur = _root;
Node* parent = nullptr;

定义cur指针，指向当前正在遍历的节点，parent是指向cur的父节点的指针。如果最后key不存在，那么cur = nullptr，此时cur->_parent会报错，所以要用一个额外的变量记录父节点。

cpp 复制代码 
while (cur)
{
    int i;
    for (i = 0; i < cur->_sz; i++)
    {
        if (key < cur->_keys[i])
            break;
        else if (key == cur->_keys[i])
            return { cur, i };
    }

    parent = cur;
    cur = cur->_childs[i];
}

return { parent, -1 };

在循环判断中，while(cur)只要cur为空指针，就说明没有找到key，跳出循环返回{ parent, -1 }表示是没找到。

循环体内部，每次for循环整个keys数组，如果找到和key一样的元素，那么返回{ cur, i }。如果key < cur->_keys[i]，说明找到了key所处的值域，直接break出来，cur = cur->_childs[i]进入子节点进行查找。

另外的，如果遍历完整个keys都没有找到key，说明key大于这里的所有值，那么进入childs的最后一个子节点。

插入排序

当已知要插入的节点，以及要插入的值，那么此时要通过插入排序，将目标值插入到合适的位置。

但是插入并不是简单的对key排序即可，key要带着自己的右子树一起排序。为什么是右子树？看一个案例：

此处0x42节点满了，要进行分裂，分裂成蓝色、绿色、红色三部分。

绿色的部分要维护左右子树的指针关系，左右指针分别指向左右子树。但是由于蓝色区域是原先就存在的节点，所以父节点中本身就有指向蓝色节点的指针(绿色部分0x42)，绿色节点只需要带上新创建的右子树即可。

随后68带上指向右子树的0x59指针，进行插入排序，成功插入到父节点中。

这个过程你会发现，新的key被插入到下标为i的位置，那么新节点指针就被插入到i+1的位置。

函数声明：

cpp 复制代码 
void insertSort(Node* node, Node* child, const K& key)
  • node：在该节点进行插入操作
  • key：要插入的值
  • child：key的右子树指针

插入排序：

cpp 复制代码 
int end = node->_sz - 1;
while (end >= 0)
{
    if (key < node->_keys[end])
    {
        node->_keys[end + 1] = node->_keys[end];
        node->_childs[end + 2] = node->_childs[end + 1];
        end--;
    }
    else
    {
        break;
    }
}

node->_keys[end + 1] = key;
node->_childs[end + 2] = child;

if (child)
    child->_parent = node;
node->_sz++;

从keys的末尾开始遍历，找到第一个比自己小的元素，就在该位置插入。

  • node->_keys[end + 1] = node->_keys[end]：将keys的元素向后移动一个位置，腾出位置进行插入
  • node->_childs[end + 2] = node->_childs[end + 1]：将child的元素向后移动一个位置，腾出位置进行插入，注意此处下标比keys的下标后一个位置，也就是end+2

当循环结束，end+1就是key的插入位置，end+2是child的插入位置。如果child不是空指针，那么child->_parent = node。

最后node节点存储的值多一个，那么node->_sz++。

插入

有了前面的铺垫，此时才能进行插入元素的操作。

插入逻辑如下：

  1. 如果树为空，构造一个新的root节点
  2. 树不为空，通过find查找key是否存在
    • 如果存在，直接返回false表示插入失败
    • 如果不存在，开始插入
  3. 通过insertSort，将元素插入到节点中
  4. 判断插入后节点是否满了
    • 没满：返回true，插入成功
    • 满了：进行分裂操作
  5. 开始分裂操作
    • 创建兄弟节点
    • 拷贝[M/2 + 1, M-1]元素给兄弟节点
    • 重复第三步，将[M/2]元素插入到父节点，判断父节点是否满了...

函数声明：

cpp 复制代码 
bool insert(const K& key)

参数key为要插入的值，返回值bool表示是否插入成功。

树为空：

cpp 复制代码 
if (_root == nullptr)
{
    _root = new Node;  // 构造新节点
    _root->_keys[0] = key; // 插入key
    _root->_sz = 1; // 当前_root有一个元素

    return true;
}

如果树为空，直接构造一个节点给_root，并且直接把key插入到新节点。

树不为空，判断key是否已经存在：

cpp 复制代码 
pair<Node*, int> exist = find(key);
if (exist.second != -1)
    return false; // key 已经存在

之前写find函数时说过，如果返回值为-1表示不存在，如果exist.second != -1直接返回false。

初始化插入节点：

cpp 复制代码 
K newKey = key; // 要插入的key
Node* child = nullptr; // 要插入key的右子树
Node* node = exist.first; // 在该节点进行插入

因为后面要循环更新，此处将这三个值存储在新的变量里面。

插入节点：

cpp 复制代码 
while (true)
{
    insertSort(node, child, newKey); // 向node插入key和它的右子树child

    if (node->_sz < M) // 无需分裂
        break;

    // 分裂节点...
	
	// 更新...
}

首先调用insertSort(node, child, newKey)完成插入操作，随后判断插入后node是否满了，如果没满直接退出，如果满了进行分裂。

分裂节点：

cpp 复制代码 
while (true)
{
	// 插入节点...

    // 分裂节点
    Node* brother = new Node; // 创建兄弟节点
    int mid = M / 2; // 中间元素
    
    int j = 0;
    for (int i = mid + 1; i < M; i++) // 把 [mid + 1, M - 1]拷贝给兄弟节点
    {
        brother->_keys[j] = node->_keys[i]; // 拷贝key
        brother->_childs[j] = node->_childs[i]; // 拷贝child
        if (brother->_childs[j])
            brother->_childs[j]->_parent = brother; // 如果child不为空，更改child的父节点
        j++;
    }

    brother->_childs[j] = node->_childs[M]; // 插入最后一个child
    if (brother->_childs[j])
        brother->_childs[j]->_parent = brother;

    brother->_sz = j; // 兄弟节点获得到的元素数量
    node->_sz = mid; // [0, mid - 1] 是node的剩余元素，共 mid 个
	
	// 更新...
}

分裂节点时，先创建一个兄弟节点brother，记录中间元素下标mid。

随后通过for循环，把 [mid + 1, M - 1]的元素拷贝给兄弟节点，此处注意要同时拷贝keys和childs，并且拷贝完child，还要更新child的父亲节点为brother。

看这张图，可以看到，由于keys比childs少一个元素，所以下标只到M-1，还要进行一次额外的childs[M]的拷贝。

cpp 复制代码 
brother->_childs[j] = node->_childs[M]; // 插入最后一个child
if (brother->_childs[j])
    brother->_childs[j]->_parent = brother;

也就是说这一段代码是在处理最后一段边界child。

最后更新node和brother的剩余元素数量。

当分裂完成后，最后一步就是把mid节点以及它的右子树插入到父节点中，插入父节点后，又要考虑节点是否已满，然后进行分裂操作。

此处的策略是，更新newKey、node、child三个变量的值，让它们进入下一轮循环，完成插入，分裂等操作。

更新值：

cpp 复制代码 
while (true)
{
	// 插入节点...
    // 分裂节点...

    if (node == _root) // 当前节点是根节点
    {
        _root = new Node; // 创建新的根节点
        _root->_keys[0] = node->_keys[mid]; // 根节点插入mid
        _root->_childs[0] = node; // 左子树为node
        _root->_childs[1] = brother; // 右子树为 brother
        _root->_sz = 1; // 更新元素个数

        brother->_parent = _root; // 更新brother的父节点指针
        node->_parent = _root; // 更新node的父节点指针
        break;
    }
    else
    {
        newKey = node->_keys[mid];
        child = brother;
        node = node->_parent;
    }
}

return true;

首先，如果当前节点node已经是_root根节点了，那么它没有父节点，此时直接创建一个新的根节点，然后将mid插入到新根中。

如果当前节点还有父节点，那么 newKey = node->_keys[mid]，child = brother，node = node->_parent，其实这三个值，就是while循环最开头调用的insertSort函数的三个参数。下一轮循环向 node->_parent节点中插入node->_keys[mid]以及右子树brother。

遍历

与二叉搜索树一样，B树的中序遍历也可以得到有序的数据，代码如下：

cpp 复制代码 
void _inOrder(Node* root, vector<K>& ret)
{
    if (root == nullptr)
        return;

    for (size_t i = 0; i < root->_sz; i++)
    {
        _inOrder(root->_childs[i], ret);
        ret.push_back(root->_keys[i]);
    }

    _inOrder(root->_childs[root->_sz], ret); // 遍历最后一个子节点
}

vector<K> inOrder()
{
    vector<K> ret;
    _inOrder(_root, ret);

    return ret;
}

析构

析构函数的思路，与中序遍历完全一致：

cpp 复制代码 
void delBTree(Node* root)
{
    for (int i = 0; i <= root->_sz; i++)
    {
        if (root->_childs[i] != nullptr)
            delBTree(root->_childs[i]);
    }

    delete root;
}

~BTree()
{
    delBTree(_root);
}

总代码

  • BTree.hpp：
cpp 复制代码 
#include <vector>

using namespace std;

template <typename K, size_t M>
struct BTreeNode
{
    size_t _sz;
    BTreeNode<K, M>* _parent;
    vector<K> _keys;
    vector<BTreeNode<K, M>*> _childs;

    BTreeNode()
        : _sz(0)
        , _parent(nullptr)
        , _keys(M, K())
        , _childs(M + 1, nullptr)
    {}
};

template <typename K, size_t M>
class BTree
{
    using Node = BTreeNode<K, M>;

public:
    pair<Node*, int> find(const K& key)
    {
        Node* cur = _root;
        Node* parent = nullptr;

        while (cur)
        {
            int i;
            for (i = 0; i < cur->_sz; i++)
            {
                if (key < cur->_keys[i])
                    break;
                else if (key == cur->_keys[i])
                    return { cur, i };
            }

            parent = cur;
            cur = cur->_childs[i];
        }

        return { parent, -1 };
    }

    void insertSort(Node* node, Node* child, const K& key)
    {
        int end = node->_sz - 1;
        while (end >= 0)
        {
            if (key < node->_keys[end])
            {
                node->_keys[end + 1] = node->_keys[end];
                node->_childs[end + 2] = node->_childs[end + 1];
                end--;
            }
            else
            {
                break;
            }
        }

        node->_keys[end + 1] = key;
        node->_childs[end + 2] = child;

        if (child)
            child->_parent = node;
        node->_sz++;
    }

    bool insert(const K& key)
    {
        if (_root == nullptr)
        {
            _root = new Node;
            _root->_keys[0] = key;
            _root->_sz = 1;

            return true;
        }

        pair<Node*, int> exist = find(key);
        if (exist.second != -1)
            return false; // key 已经存在

        K newKey = key;
        Node* child = nullptr;
        Node* node = exist.first;

        while (true)
        {
            insertSort(node, child, newKey);

            if (node->_sz < M) // 无需分裂
                break;

            // 分裂节点
            Node* brother = new Node;
            int mid = M / 2;

            // [0, mid - 1] [mid] [mid + 1, M - 1]
            // node        parent brother
            int j = 0;
            for (int i = mid + 1; i < M; i++)
            {
                brother->_keys[j] = node->_keys[i];
                brother->_childs[j] = node->_childs[i];
                if (brother->_childs[j])
                    brother->_childs[j]->_parent = brother;
                j++;
            }

            brother->_childs[j] = node->_childs[M];
            if (brother->_childs[j])
                brother->_childs[j]->_parent = brother;

            brother->_sz = j;
            node->_sz = mid; // [0, mid - 1] 有 mid 个数据

            if (node == _root)
            {
                _root = new Node;
                _root->_keys[0] = node->_keys[mid];
                _root->_childs[0] = node;
                _root->_childs[1] = brother;

                _root->_sz = 1;

                brother->_parent = _root;
                node->_parent = _root;
                break;
            }
            else
            {
                newKey = node->_keys[mid];
                child = brother;
                node = node->_parent;
            }
        }

        return true;
    }

    void _inOrder(Node* root, vector<K>& ret)
    {
        if (root == nullptr)
            return;

        for (size_t i = 0; i < root->_sz; i++)
        {
            _inOrder(root->_childs[i], ret);
            ret.push_back(root->_keys[i]);
        }

        _inOrder(root->_childs[root->_sz], ret);
    }

    vector<K> inOrder()
    {
        vector<K> ret;
        _inOrder(_root, ret);

        return ret;
    }

    void delBTree(Node* root)
    {
        for (int i = 0; i <= root->_sz; i++)
        {
            if (root->_childs[i] != nullptr)
                delBTree(root->_childs[i]);
        }

        delete root;
    }

    ~BTree()
    {
        delBTree(_root);
    }

private:
    Node* _root;
};
  • test.cpp：
cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <vector>
#include "BTree.hpp"

using namespace std;


int main()
{
    int a[] = { 53, 139, 75, 49, 145, 36, 101 };
    BTree<int, 3> t;
    for (auto e : a)
    {
        t.insert(e);
    }

    vector<int> ret = t.inOrder();

    for (auto num : ret)
        cout << num << " - ";

    cout << "end" << endl;

    return 0;
}
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