B+-дерево — различия между версиями
Mervap (обсуждение | вклад) |
Mervap (обсуждение | вклад) (→Добавление ключа) |
||
Строка 61: | Строка 61: | ||
=== Добавление ключа === | === Добавление ключа === | ||
− | Ищем лист, в который можно добавить ключ и добавляем его в список ключей. Если узел не заполнен, то добавление завершено. Иначе разбиваем узел на два узла. Будем считать, что в дереве не может находиться 2 одинаковых ключа, поэтому <tex>insert</tex> будет возвращать был ли добавлен ключ. | + | Ищем лист, в который можно добавить ключ и добавляем его в список ключей. Если узел не заполнен, то добавление завершено. Иначе разбиваем узел на два узла. Будем считать, что в дереве не может находиться <tex>2</tex> одинаковых ключа, поэтому <tex>insert</tex> будет возвращать был ли добавлен ключ. |
'''bool''' insert(T: '''BPlusTree''', key: '''int''', value: '''Info'''): | '''bool''' insert(T: '''BPlusTree''', key: '''int''', value: '''Info'''): |
Версия 02:13, 1 апреля 2018
BB-дерева, сбалансированное -арное дерево поиска с переменным, но зачастую большим количеством потомков в узле. B -деревья имеют очень высокий коэффициент ветвления (число указателей из родительского узла на дочерние, обычно порядка или более), что снижает количество операций ввода-вывода, требующих поиска элемента в дереве.
-дерево (англ. B -tree) — структура данных на основеСодержание
Где используется
Изначально структура предназначалась для эффективного поиска в блочно-ориентированной среде хранения — в частности, для файловых систем. Структура широко применяется в таких файловых системах, как NTFS[1], ReiserFS[2], NSS[3], JFS[4], ReFS[5]. Различные реляционные системы управления базами данных, такие как Microsoft SQL Server[6], Oracle Database[7], SQLite[8] используют B -деревья для табличных индексов.
Отличия от B-дерева
В B-дереве во всех вершинах хранятся ключи вместе с сопутствующей информацией. В B
-деревьях вся информация хранится в листьях, а во внутренних узлах хранятся только копии ключей. Таким образом удается получить максимально возможную степень ветвления во внутренних узлах. Кроме того, листовой узел может включать в себя указатель на следующий листовой узел для ускорения последовательного доступа, что решает одну из главных проблем B-деревьев.Оценка высоты дерева
Теорема: |
Если , то для B -дерева c узлами и минимальной степенью высота
|
Доказательство: |
Так как , то корень B -дерева содержит хотя бы один ключ, а все остальные узлы — хотя бы ключей. имеет хотя бы узла на высоте , не менее узлов на глубине , и так далее. То есть на глубине , оно имеет хотя бы узлов. Так как сами ключи хранятся только в листах, а во внутренних вершинах лишь их копии, то для ключей |
Как можно заметить, высота Bвысоты B-дерева, то есть хранение информации только в листах почти не ухудшает эффективность дерева
-дерева не более чем на отличается отСтруктура
Свойства B свойствам B-дерева (с учетом отличий описанных выше).
дерева аналогичныСтруктура узла
struct Node bool leaf // является ли узел листом int key_num // количество ключей узла int key[] // ключи узла Node parent // указатель на отца Node child[] // указатели на детей узла Info pointers[] // если лист — указатели на данные Node left // указатель на левого брата Node right // указатель на правого брата
Структура дерева
struct BPlusTree int t // минимальная степень дерева Node root // указатель на корень дерева
Операции
B
-деревья являются сбалансированными, поэтому время выполнения стандартных операций в них пропорционально высоте.Поиск листа
Напишем вспомогательную функцию, которая будет возвращать лист, в котором должен находится переданный ей ключ. Определяем интервал и переходим к соответствующему сыну. Повторяем пока не дошли до листа.
Node find_leaf(T: BPlusTree, key: int):
now = T.root
while now.leaf
true
for i = 0 to now.key_num
if i == now.key_num or key < now.key[i]
now = now.child[i]
break
return now
Поиск
Находим нужный лист через
_ и ищем нужный ключ в немДобавление ключа
Ищем лист, в который можно добавить ключ и добавляем его в список ключей. Если узел не заполнен, то добавление завершено. Иначе разбиваем узел на два узла. Будем считать, что в дереве не может находиться
одинаковых ключа, поэтому будет возвращать был ли добавлен ключ.bool insert(T: BPlusTree, key: int, value: Info): leaf = find_key(T, key) for i = 0 to leaf.key_num if key == leaf.key[i] return false pos = 0 while pos < leaf.key_num and leaf.key[pos] < key ++pos for i = leaf.key_num downto pos + 1 leaf.key[i] = leaf.key[i - 1] leaf.pointers[i] = leaf.pointer[i - 1] leaf.key[pos] = key leaf.pointers[pos] = value ++leaf.key_num if leaf.key_num == 2 * t // t — степень дерева split(T, leaf) // Разбиваем узел return true
Разбиение узла
Разбиение на два узла происходит следующим образом: в первый добавляем первые
ключей, во второй последние . Если узел — лист, то оставшийся ключ также добавляется в левое поддерево, а его копия отправляется в родительский в родительский узел, где становится разделительной точкой для двух новых поддеревьев.Если и родительский узел заполнен — поступаем аналогично, но не копируем, а просто перемещаем оставшийся перемещаем ключ в родительский узел, так как это просто копия. Повторяем пока не встретим незаполненный узел или не дойдем до корня. В последнем случае корень разбивается на два узла и высота дерева увеличивается.
void split(T: BPlusTree, node: Node):
new_node = new_Node() //Создаем новый узел
new_node.right = node.right
node.right.left = new_node
node.right = new_node
new_node.left = node
mid_key = node.key[t - 1]
new_node.key_num = t
for i = 0 to new_node.key_num - 1
new_node.key[i] = node.key[i + t]
new_node.pointers[i] = node.pointers[i + t]
new_node.child[i] = node.child[i + t]
new_node.child[new_node.key_num] = node.child[2 * t]
node.key_num = t - 1
if node.leaf
++node.key_num
new_node.leaf = true
mid_key = node.key[t]
if node == T.root
T.root = new_Node()
T.root.key[0] = mid_key
T.root.child[0] = node
T.root.child[1] = new_node
T.root.key_num = 1;
node.parent = T.root
new_node.parent = T.root
else
new_node.parent = node.parent
parent = node.parent
pos = 0
while pos < parent.key_num and parent.key[pos] < mid_key
++pos
for i = parent.key_num downto pos + 1
parent.key[i] = parent.key[i - 1]
for i = parent.key_num + 1 downto pos + 2
parent.child[i] = parent.child[i - 1]
parent.key[pos] = mid_key
parent.child[pos + 1] = new_node
++parent.key_num
if parent.key_num == 2 * t
split(T, parent)
Удаление
Поскольку все ключи находятся в листах, для удаления в первую очередь необходимо найти листовой узел, в котором он находится. Если узел содержит не менее
ключей, где — это степень дерева, то удаление завершено. Иначе необходимо выполнить попытку перераспределения элементов, то есть добавить в узел элемент из левого или правого брата (не забыв обновить информацию в родителе). Если это невозможно, необходимо выполнить слияние с братом и удалить ключ, который указывает на удалённый узел. Объединение может распространяться на корень, тогда происходит уменьшение высоты дерева. Так как мы считаем, что в дереве не может находиться одинаковых ключей, то будет возвращать был ли удален ключ.bool delete(T: BPlusTree, key: int): leaf = find_key(T, key) pos = 0 while pos < leaf.key_num and leaf.key[pos] < key ++pos if pos == leaf.key_num or leaf.key[pos] // Удалить ключ из вершины return truekey return false else delete_in_node(leaf, key)
void delete_in_node(tec: Node, key: int): pos = 0 while pos < tec.key_num and tec.key[pos] < key ++pos if pos == tec.key_num or tec.key[pos] // Обновить ключи на пути к корню else if right_sibling null and right_sibling.key_num > t - 1 --right_sibling.key_num ++tec.key_num tec.key[tec.key_num - 1] = right_sibling.key[0] tec.pointers[tec.key_num - 1] = right_sibling.child[0] tec.child[tec.key_num - 1] = right_sibling.pointers[0] update(tec) else if left_sibling null left_sibling.right = tec.right tec.right.left = left_sibling for i = 0 to tec.key_num - 1 left_sibling.key[left_sibling.key_num] = tec.key[i] left_sibling.pointers[left_sibling.key_num] = tec.pointers[i] left_sibling.child[left_sibling.key_num + 1] = tec.child[i] ++left_sibling.key_num left_sibling.child[left_sibling.key_num + 1] = tec.child[tec.key_num] update(left_sibling) delete_in_node(left_sibling.parent, max_key(left_sibling)) // Удаляем разделительный ключ в отце else right_sibling.right.left = tec tec.right = right_sibling.right for i = 0 to tec.key_num - 1 tec.key[tec.key_num] = right_sibling.key[i] tec.pointers[tec.key_num] = right_sibling.pointers[i] tec.child[tec.key_num + 1] = right_sibling.child[i] ++tec.key_num tec.child[tec.key_num + 1] = right_sibling.child[right_sibling.key_num] update(tec) delete_in_node(tec.parent, max_key(tec)) if T.root.key_num == 1 T.root = T.root.child[0]key return for i = pos to tec.key_num - 1 tec.key[i] = tec.key[i + 1] tec.pointers[i] = tec.pointer[i + 1] for i = pos + 1 to tec.key_num tec.child[i] = tec.child[i + 1] --tec.key_num if leaf.key_num < t - 1 right_sibling = tec.right left_sibling = tec.left if left_sibling null and left_sibling.key_num > t - 1 --left_sibling.key_num ++tec.key_num for i = 1 to tec.key_num - 1 tec.key[i] = tec.key[i - 1] tec.pointers[i] = tec.pointer[i - 1] tec.child[i] = tec.child[i - 1] tec.child[tec.key_num] = tec.child[tec.key_num - 1] tec.key[0] = left_sibling.key[left_sibling.key_num] tec.pointers[0] = left_sibling.pointers[left_sibling.key_num] tec.child[0] = left_sibling.child [left_sibling.key_num + 1] update(tec)