B-树 C++模板类封装(有图有真相)
2018-06-18 00:07:29来源:未知 阅读 ()
定义:
一棵m阶B-树是拥有以下性质的多路查找树:
1、非叶子结点的根结点至少拥有两棵子树;
2、每一个非根且非叶子的结点含有k-1个关键字以及k个子树,其中⌈m/2⌉≤k≤m;
3、每一个叶子结点都具有k-1个关键字,其中⌈m/2⌉≤k≤m;
4、key[i]和key[i+1]之间的孩子节点的值介于key[i]、key[i+1]之间
5、所有的叶子结点都在同一层。
ps: ⌈m/2⌉是向上取整
建立B-树的节点:
template<class K,int M=3> struct BTreeNode { K _key[M]; //关键字 (有效关键字个数为M-1) BTreeNode<K, M>* _sub[M + 1]; //链接子树的指针数组 size_t _size; //节点中关键字的个数 BTreeNode<K, M>* _parent; //指向父节点的指针 BTreeNode() :_size(0) , _parent(NULL) { for (size_t i = 0; i < M + 1; i++) { _sub[i] = NULL; } } };
插入数据key:
M阶B树--M=3:
用例 {53, 75, 139, 49, 145, 36, 101};
根据上面这些图,依次插入这些数据时的变化一目了然。现在就来看代码:
在插入一个数据前,我们首先要找到你要插入的位置,这里实现一个find函数寻找插入点,辅助插入数据key;
但是这里find函数的返回值该如何处理?bool或int都不行,这两个都不能满足我们的要求。BTreeNode类型也不太合适,找到key就返回该节点无可厚非;但是如果你查找的时候已经遍历到NULL了,说明没有找到数据key,这时候难道返回NULL吗?显然不合适,要插入的位置不能是NULL,这时候应该返回的是当前NULL的父亲结点,也就是我要插入数据的位置了。
那么找到就返回该节点以及该数据所在的关键字数组的下标,未找到就返回-1及父节点,这里我们可以将将它们封装起来,如下:
template<class K,class V> struct Pair { K _first; V _second; Pair(const K &k = K(), const V& v = V()) :_first(k) , _second(v) {} };
返回值类型确定好的,其它的就好办了:
查找函数思想:
遍历关键字数组_key[],如果key比它小就 ++i 并继续往后遍历
1.如果key=_key[i]则停止遍历,返回该结构体节点
2.如果key比它大则停止遍历,此时的子树_sub[i]指向的关键字数组的所有数据都是介于_key[i-1]和_key[i]之间的数据,我们要找的key或许就在其中
3.如果跳出循环则未找到该数据cur=NULL,返回cur的父节点;这时候若是插入key,就插入到parent指向的关键字数组中
//递归查找key Pair<BTreeNode<K, M>*, int> Find(const K& key) { BTreeNode<K, M>* parent=NULL; BTreeNode<K, M>* cur=_root; while (cur!=NULL) { size_t i = 0; while (i < cur->_size&&cur->_key[i] < key) ++i; if (cur->_key[i] == key) return Pair<BTreeNode<K, M>*, int>(cur, i); // key<_key[i] 则走向与key[i]下标相同的子树 parent = cur; cur = cur->_sub[i]; } return Pair<BTreeNode<K, M>*, int>(parent, -1); }
找到位置后,就可以插入该数据key了
分情况:
1.B-树为NULL
2.B-树中已经存在key
3.B-树中不存在key,先把key以插入排序的方式插入到关键字数组中,判断该关键字数组是否已满,满了就要进行分裂。注意,这里的分裂有时可能不止一次!
//插入数据 bool Insert(K& key) { // 1.B-树为空 if (NULL == _root) { _root = new BTreeNode<K, M>; _root->_key[0] = key; ++_root->_size; return true; } Pair<BTreeNode<K, M>*, int> ret = Find(key); // 2.该数据已经存在 if (ret._second != -1) return false; // 3.插入数据到关键字数组 BTreeNode<K, M>* cur = ret._first; BTreeNode<K, M>* sub = NULL; while (1) { int i = 0; for ( i = cur->_size - 1; i >= 0; ) { // 把大数往后挪,对应子树也要进行挪动 if (cur->_key[i] > key) { cur->_key[i + 1] = cur->_key[i]; cur->_sub[i + 2] = cur->_sub[i + 1]; i--; } else { break; } } cur->_key[i + 1] = key; cur->_sub[i + 2] = sub; if (sub!=NULL) cur->_sub[i+2]->_parent = cur; cur->_size++; //关键字数组未满,插入成功 if (cur->_size < M) return true; //关键字数组已满,需要进行分裂 int mid = M / 2; BTreeNode<K, M>* tmp = new BTreeNode<K, M>; int index = 0; size_t k; for ( k = mid + 1; k < cur->_size; k++) { tmp->_key[index] = cur->_key[k]; if (cur->_sub[k] != NULL) { tmp->_sub[index] = cur->_sub[k]; cur->_sub[k] = NULL; tmp->_sub[index]->_parent = tmp; } tmp->_size++; cur->_size--; index++; } if (cur->_sub[k] != NULL) { tmp->_sub[index] = cur->_sub[k]; cur->_sub[k] = NULL; tmp->_sub[index]->_parent = tmp; } //父节点为空时的链接 if (cur->_parent == NULL) { _root = new BTreeNode<K, M>; _root->_key[0] = cur->_key[mid]; cur->_size--; _root->_sub[0] = cur; _root->_sub[1] = tmp; _root->_size++; //链接 tmp->_parent = _root; cur->_parent = _root; return true; } //父节点不为空时的链接 key = cur->_key[mid]; cur->_size--; cur = cur->_parent; sub = tmp; } }
要看完整代码,可以去我的github查看代码:https://github.com/Lynn-zhang/BTree
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