b 树源码的神秘面纱,它如何优化数据存储与检索?

B树是一种自平衡的多路查找树,广泛应用于数据库和文件系统中。其源码实现涉及节点插入、删除等操作。

B树是一种自平衡的搜索树,常用于数据库和文件系统中,以下是一个简单的B树实现:

b 树源码的神秘面纱,它如何优化数据存储与检索?

class Node:
    def __init__(self, t):
        self.keys = []
        self.child = []
        self.leaf = True
        self._t = t
    def split(self, parent, i):
        new_node = Node(self._t)
        mid = self._t  1
        parent.child.insert(i + 1, new_node)
        parent.keys.insert(i, self.keys[mid])
        new_node.keys = self.keys[mid + 1:]
        self.keys = self.keys[:mid]
        if not self.leaf:
            new_node.child = self.child[mid + 1:]
            self.child = self.child[:mid + 1]
            for j in range(len(new_node.child)):
                new_node.child[j].parent = new_node
    def insert_nonfull(self, k):
        i = len(self.keys)  1
        if self.leaf:
            self.keys.append((k, None))
            self.keys.sort()
        else:
            while i >= 0 and k < self.keys[i]:
                i = 1
            i += 1
            if len(self.child[i].keys) == (2 * self._t)  1:
                self.split(self, i)
                if k > self.keys[i]:
                    i += 1
            self.child[i].insert_nonfull(k)
    def insert(self, k):
        if len(self.keys) == (2 * self._t)  1:
            self.split(None, 0)
            self.parent.insert_nonfull(self.keys[0])
            self.keys = self.keys[1:]
        self.insert_nonfull(k)
    def traverse(self, f):
        for i in range(len(self.keys)):
            if not self.leaf:
                self.child[i].traverse(f)
            f(self.keys[i][0])
        if not self.leaf:
            self.child[1].traverse(f)

这个实现中,Node类表示B树中的一个节点。t是B树的阶数,即每个节点最多包含2t1个键和2t个子节点。keys列表存储节点中的键,child列表存储子节点。leaf属性表示该节点是否为叶子节点。

split方法用于将一个节点分裂成两个节点,并将中间的键上移至父节点。insert_nonfull方法用于向非满节点中插入一个新的键。insert方法用于向B树中插入一个新的键。traverse方法用于遍历B树并执行给定的操作。

b 树源码的神秘面纱,它如何优化数据存储与检索?

要创建一个B树,可以定义一个BTree类,包含一个根节点和一个阶数,然后可以使用insert方法向B树中插入数据。

class BTree:
    def __init__(self, t=3):
        self.root = Node(t)
        self._t = t
    def insert(self, k):
        self.root.insert(k)
    def traverse(self, f):
        self.root.traverse(f)
btree = BTree()
btree.insert(10)
btree.insert(20)
btree.insert(5)
btree.insert(6)
btree.insert(12)
btree.insert(30)
btree.insert(7)
btree.insert(17)
btree.traverse(print)

这将创建一个B树并向其中插入一些数据,然后遍历并打印B树中的所有键。

b 树源码的神秘面纱,它如何优化数据存储与检索?

以上内容就是解答有关“b 树源码”的详细内容了,我相信这篇文章可以为您解决一些疑惑,有任何问题欢迎留言反馈,谢谢阅读。

原创文章,作者:未希,如若转载,请注明出处:https://www.kdun.com/ask/1166755.html

(0)
未希的头像未希新媒体运营
上一篇 2024-10-06 09:40
下一篇 2024-10-06

相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

免费注册
电话联系

400-880-8834

产品咨询
产品咨询
分享本页
返回顶部
云产品限时秒杀。精选云产品高防服务器,20M大带宽限量抢购  >>点击进入