b树

红黑树底层原理拆解对于每一位 C++ 学习者来说，红黑树 (Red-Black Tree) 都是一道必须要跨过的坎。打开《算法导论》或各种教材，你会被那一堆毫无感情的规则淹没：

爱装代码的小瓶子

【cpp知识铺子】map与set的底层AVL树关注我，学习c++不迷路:个人主页：爱装代码的小瓶子专栏如下：后续会更新更多有趣的小知识，关注我带你遨游知识世界期待你的关注。

B树的定义以及插入和删除而为了避免树过高或不平衡，影响查找效率，我们在构建m叉查找树时，应满足下面两条要求： 1.在m叉查找树中，规定除了根节点外，任何节点都应至少有m/2个分叉，即至少有([m/2]-1)个关键字 2.对树中任意一个节点，其所有子树的高度都要相同(即叶子节点(失败节点)都在同一层)

Mysql底层的数据结构，为什么用B+树，如果在内存中，B树和B+树查询效率怎么样面试官问这个问题，核心是考察你对 “数据结构与存储场景的适配性” 的理解——MySQL用B+树而非B树，本质是「磁盘IO优化」；而内存中两者的查询效率差异，核心是「无IO瓶颈时，数据访问方式（比较次数、遍历成本）的差异」。回答时要先讲清B树/B+树的核心结构差异，再结合MySQL的磁盘存储场景分析B+树的优势，最后对比内存中的查询效率，逻辑闭环。

扒开MySQL的引擎盖：InnoDB如何用B+树、缓冲池和日志系统扛起高并发一、B+树：不只是“快”，关键是“序”与“稳”教科书和面试八股文都会说，B+树适合数据库索引是因为它矮胖，查询效率O(log n)。这话没错，但太肤浅了。InnoDB选择B+树，是经过深刻权衡的。

再卷也是菜

C++篇（23）B树通过之前的学习，我们了解了一些常见的搜索结构，比如二分查找、二叉搜索树、AVL树、红黑树、哈希表等等，但是以上结构适合用于数据量相对不是很大，能够一次性放到内存中进行查找的场景。如果数据量很大，无法一次性放到内存中，那就只能放到磁盘上了。

B树 / B+树目录1. 需要B树和B+树原因2. B树（B-树）2.1. 命名2.2. 特性2.3. 操作3. B+树

MySQL【索引】篇：索引的分类、B+树、创建索引的原则、索引失效的情况...索引是提升查询速度的一种数据结构。当你想查阅书中某个知识的内容，你会选择一页一页的找呢?还是在书的目录去找呢?

1.2磁盘存储链式的B树与B+树B树和B+树是平衡树的一种，在数据库、文件系统等大规模存储系统中广泛应用，主要用于实现高效的查找、插入和删除操作。它们都具有自平衡的特性，能够在最坏情况下提供对数时间复杂度的操作。

索引为什么用B+树而不是B树先给结论，B+树更适合范围查询，B+树有更低的磁盘IO，B+树有更稳定的查询性能图例：B+树B树在B+树中规定，每个节点中的一个数据是其子节点数据的最后一个，那么作为节点的数据就代表的是一个个范围，例如图中<100的范围，100-200的范围，200-300的范围分开为三个区间作为子节点的范围

B树的最大/最小高度B树的高度定义为根节点到叶子节点的路径长度（根节点高度=1，叶子节点在同一层），核心依赖参数：当B树每个节点都填满关键字时（除根节点外，其余节点关键字数达到最大值 m-1），高度最小。

数据结构排序算法详解（2）——选择排序（附动图）个人主页：星轨初途个人专栏：C语言，数据结构嗨٩(๑❛ᴗ❛๑)۶，今天我们继续来了解排序，本篇来讲几种选择排序——直接选择排序和堆排序，让我们来了解他们吧！

C++ AVL树(二叉平衡搜索树)的概念讲解与模拟实现目录一、AVL树的概念二、AVL树的模拟实现定义AVL树节点AVLTree类模板/AVL树的框架节点的插入

立志成为大牛的小牛

数据结构——四十八、B树(王道408)咋知道这个AI生成坏了,没法用,那简单概括一下,就是B树的定义和性质为什么规定除了根结点之外,因为假设整个树只有一个元素,那么其根结点就只能有两个分叉

B-树分析伸展树十年考了 8 道题，说明这个考点是一个重要的考点。假设本来是这么一个伸展树，然后我们查找 3 ，双层伸展之后会变成什么样子呢。

MySQL: 数据库索引深度解析：B树与哈希索引的结构、应用与优化策略1 ) 核心价值2 ) 常见误区这两种策略均会损害性能，仅在正确列建立正确索引才能提升数据库处理能力核心原则：在正确的列上建立精确匹配查询需求的索引，才能提升数据库性能

【数据结构】从零开始认识B树 --- 高效外查找的数据结构先前我们学习过的数据结构有红黑树，二叉搜索树，平衡搜索树，哈希表… 对于搜索问题，这几个数据结构各有优缺点

高阶数据结构——并查集通过以上例子可知，并查集一般可以解决一下问题：省份数量等式方程的可满足性

B树和B+树的解析应用B树和B+树是两种重要的多路平衡搜索树结构，广泛应用于数据库和文件系统领域。下面我们将从C语言实现的角度深入解析它们的原理和实现细节。

大数据张老师

数据结构——B树及其基本操作在前面讨论的平衡二叉树和红黑树中,每个节点只能存储一个关键字,这在内存中进行查找时是高效的。然而,在实际的数据库系统和文件系统中,数据量往往非常庞大,无法全部装入内存,需要频繁地在磁盘等外存设备上进行读写操作。由于磁盘的访问速度远慢于内存,减少磁盘访问次数成为提高系统性能的关键。如果使用二叉树结构,树的高度较大,意味着需要多次磁盘访问才能找到目标数据。为了适应外存储器的特点,需要一种能够减少树高度、每个节点可以存储多个关键字的树形结构,B树正是为解决这一问题而设计的多路平衡查找树。