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DB_Algorithm_and_Data_Structure_About_BTree

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数据库算法与数据结构系列(一)——B树相关

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数据结构与算法 —— B 树相关 MySQL DBA 彭立勋
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Editor's Notes

  1. 从基础到最后的重点，我们依次从树的基本概念，到最基本的查找树 —— 二叉查找树，再从二叉树的最差特例分析平衡二叉树的必要性和优势，然后引申到普通的平衡树 —— 红黑树， 然后介绍最像 B 树的线段树， 最后综合前面的基础，介绍 B-/+Tree 的实现算法和数据结构。
  2. 非重点
  3. 非重点
  4. 非重点
  5. 例如左图， 3 的子树，左节点 2 比 3 小，右结点 5 比 3 大。 5 的左子树节点 3 比 5 小，右结点 7 比 5 大。
  6. 非重点
  7. 例如查找 9 ，从根节点开始， 9 比 15 小，走左子树， 9 比 6 大走右子树， 9 比 7 大，走右子树， 9 比 13 小，走左子树，最终找到 9.
  8. 非重点
  9. 非重点
  10. 非重点
  11. 例如插入 13 ，先跟根节点比， 13 比 12 大，走右子树， 13 比 18 小，走左子树， 13 比 15 小，挂到 15 的左子树。
  12. 非重点
  13. 当删除节点为叶子节点时，直接拿掉节点，剩下的子树依然是二叉查找树。如果删除的节点只有 1 个子树，那么删除节点并且把子树接到节点的父节点，形成的依然是二叉查找树。如果要删除的节点左右子树均有，那么在左右子树中寻找一个在左右子树根节点的区间范围内的一个只有一个子树（或叶子节点）的节点换到要删除的位置即可。
  14. 平凡的二叉查找树，树的形状依赖于元素进入的顺序。
  15. 非重点
  16. 非重点
  17. 非重点
  18. 非重点
  19. 非重点
  20. 非重点
  21. 非重点
  22. 非重点
  23. 重点
  24. 非重点
  25. B 树从原理上跟线段树很相似， B 树实际上是在每个节点控制了多个区间，查找时先在节点上遍历到所属的区间，再根据指针到指向的下个节点中继续遍历。
  26. B 树依靠分裂节点来达近似平衡的目的。
  27. 重点
  28. 重点。修改操作呢？先删除再添加一个节点不就行了么
  29. B+ 树的非叶子节点实际上不存储任何有意义的信息，只用于区分区间，所有信息全部在叶子节点，并且每个叶子节点都有一个指针指向后继的节点。