B 树详解及其 Java 实现

2024-08-05 09:59:08 浏览数 (1)

B 树详解及其 Java 实现

1. 引言

B 树是一种平衡树数据结构,广泛应用于数据库和文件系统中。它是一种多路搜索树,其中每个节点可以有多个子节点和多个键。本文将详细介绍 B 树的结构、性质、操作及其 Java 实现。

2. B 树的结构与性质
2.1 B 树的定义

B 树是一种自平衡的树数据结构,具有以下性质:

  1. 每个节点最多有 m 个子节点(m 为 B 树的阶)。
  2. 除根节点和叶子节点外,每个节点至少有 ⌈m/2⌉ 个子节点。
  3. 所有叶子节点都在同一层。
  4. 每个节点包含 n 个键(⌈m/2⌉ - 1 <= n <= m - 1)。
  5. 节点的键按升序排列,节点的子节点按键值大小分区。
2.2 B 树的应用

B 树广泛应用于数据库和文件系统中,其优点包括:

  • 平衡性:所有叶子节点都在同一层,保证查找、插入和删除操作的时间复杂度为 O(log n)
  • 高效性:适用于磁盘存储,减少磁盘 I/O 操作。
  • 扩展性:支持动态增删数据,适合处理大规模数据。
3. B 树的操作
3.1 插入操作

插入操作包括以下步骤:

  1. 查找插入位置。
  2. 将键插入到相应的节点。
  3. 如果节点键数超过最大值,则进行分裂操作。
3.2 删除操作

删除操作包括以下步骤:

  1. 查找要删除的键。
  2. 从节点中删除键。
  3. 如果节点键数低于最小值,则进行合并或借用操作。
4. B 树的 Java 实现

以下是 B 树的完整 Java 实现,包括插入和删除操作。

4.1 B 树节点类
代码语言:javascript复制
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

class BTreeNode<T extends Comparable<T>> {
    int t;  // 最小度数
    List<T> keys;  // 存储键
    List<BTreeNode<T>> children;  // 存储子节点
    boolean leaf;  // 是否为叶子节点

    BTreeNode(int t, boolean leaf) {
        this.t = t;
        this.leaf = leaf;
        this.keys = new ArrayList<>();
        this.children = new ArrayList<>();
    }

    // 查找键
    int findKey(T k) {
        int idx = 0;
        while (idx < keys.size() && keys.get(idx).compareTo(k) < 0) {
            idx  ;
        }
        return idx;
    }

    // 插入非满节点
    void insertNonFull(T k) {
        int i = keys.size() - 1;

        if (leaf) {
            keys.add(null);
            while (i >= 0 && keys.get(i).compareTo(k) > 0) {
                keys.set(i   1, keys.get(i));
                i--;
            }
            keys.set(i   1, k);
        } else {
            while (i >= 0 && keys.get(i).compareTo(k) > 0) {
                i--;
            }
            if (children.get(i   1).keys.size() == 2 * t - 1) {
                splitChild(i   1, children.get(i   1));
                if (keys.get(i   1).compareTo(k) < 0) {
                    i  ;
                }
            }
            children.get(i   1).insertNonFull(k);
        }
    }

    // 分裂子节点
    void splitChild(int i, BTreeNode<T> y) {
        BTreeNode<T> z = new BTreeNode<>(y.t, y.leaf);
        for (int j = 0; j < t - 1; j  ) {
            z.keys.add(y.keys.remove(t));
        }
        if (!y.leaf) {
            for (int j = 0; j < t; j  ) {
                z.children.add(y.children.remove(t));
            }
        }
        children.add(i   1, z);
        keys.add(i, y.keys.remove(t - 1));
    }
}
4.2 B 树类
代码语言:javascript复制
public class BTree<T extends Comparable<T>> {
    private BTreeNode<T> root;
    private int t;  // 最小度数

    public BTree(int t) {
        this.root = new BTreeNode<>(t, true);
        this.t = t;
    }

    // 插入键
    public void insert(T k) {
        BTreeNode<T> r = root;
        if (r.keys.size() == 2 * t - 1) {
            BTreeNode<T> s = new BTreeNode<>(t, false);
            s.children.add(r);
            s.splitChild(0, r);
            root = s;
            s.insertNonFull(k);
        } else {
            r.insertNonFull(k);
        }
    }

    // 删除键
    public void delete(T k) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        root.delete(k);
        if (root.keys.isEmpty()) {
            root = root.leaf ? null : root.children.get(0);
        }
    }

    // 查找键
    public boolean search(T k) {
        return root == null ? false : root.search(k) != null;
    }
}
4.3 B 树节点删除方法
代码语言:javascript复制
class BTreeNode<T extends Comparable<T>> {
    // 其他方法省略

    // 删除键
    void delete(T k) {
        int idx = findKey(k);
        if (idx < keys.size() && keys.get(idx).compareTo(k) == 0) {
            if (leaf) {
                keys.remove(idx);
            } else {
                deleteFromNonLeaf(idx);
            }
        } else {
            if (leaf) {
                return;
            }
            boolean flag = (idx == keys.size());
            if (children.get(idx).keys.size() < t) {
                fill(idx);
            }
            if (flag && idx > keys.size()) {
                children.get(idx - 1).delete(k);
            } else {
                children.get(idx).delete(k);
            }
        }
    }

    // 从非叶子节点删除
    void deleteFromNonLeaf(int idx) {
        T k = keys.get(idx);
        if (children.get(idx).keys.size() >= t) {
            T pred = getPred(idx);
            keys.set(idx, pred);
            children.get(idx).delete(pred);
        } else if (children.get(idx   1).keys.size() >= t) {
            T succ = getSucc(idx);
            keys.set(idx, succ);
            children.get(idx   1).delete(succ);
        } else {
            merge(idx);
            children.get(idx).delete(k);
        }
    }

    // 获取前驱
    T getPred(int idx) {
        BTreeNode<T> cur = children.get(idx);
        while (!cur.leaf) {
            cur = cur.children.get(cur.keys.size());
        }
        return cur.keys.get(cur.keys.size() - 1);
    }

    // 获取后继
    T getSucc(int idx) {
        BTreeNode<T> cur = children.get(idx   1);
        while (!cur.leaf) {
            cur = cur.children.get(0);
        }
        return cur.keys.get(0);
    }

    // 填充子节点
    void fill(int idx) {
        if (idx != 0 && children.get(idx - 1).keys.size() >= t) {
            borrowFromPrev(idx);
        } else if (idx != keys.size() && children.get(idx   1).keys.size() >= t) {
            borrowFromNext(idx);
        } else {
            if (idx != keys.size()) {
                merge(idx);
            } else {
                merge(idx - 1);
            }
        }
    }

    // 从前一个子节点借
    void borrowFromPrev(int idx) {
        BTreeNode<T> child = children.get(idx);
        BTreeNode<T> sibling = children.get(idx - 1);
        for (int i = child.keys.size() - 1; i >= 0; i--) {
            child.keys.set(i   1, child.keys.get(i));
        }
        if (!child.leaf) {
            for (int i = child.children.size() - 1; i >= 0; i--) {
                child.children.set(i   1, child.children.get(i));
            }
        }
        child.keys.set(0, keys.get(idx - 1));
        if (!child.leaf) {
            child.children.set(0, sibling.children.remove(sibling.children.size() - 1));
        }
        keys.set(idx - 1, sibling.keys.remove(sibling.keys.size() - 1));
    }

    // 从下一个子节点借
    void borrowFromNext(int idx) {
        BTreeNode<T> child = children.get(idx);
        BTreeNode<T> sibling = children.get(idx  

 1);
        child.keys.add(keys.get(idx));
        if (!child.leaf) {
            child.children.add(sibling.children.remove(0));
        }
        keys.set(idx, sibling.keys.remove(0));
    }

    // 合并子节点
    void merge(int idx) {
        BTreeNode<T> child = children.get(idx);
        BTreeNode<T> sibling = children.get(idx   1);
        child.keys.add(keys.remove(idx));
        for (int i = 0; i < sibling.keys.size(); i  ) {
            child.keys.add(sibling.keys.get(i));
        }
        if (!child.leaf) {
            for (int i = 0; i < sibling.children.size(); i  ) {
                child.children.add(sibling.children.get(i));
            }
        }
        children.remove(sibling);
    }

    // 查找键
    BTreeNode<T> search(T k) {
        int idx = findKey(k);
        if (idx < keys.size() && keys.get(idx).compareTo(k) == 0) {
            return this;
        }
        if (leaf) {
            return null;
        }
        return children.get(idx).search(k);
    }
}
5. 示例测试
代码语言:javascript复制
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        BTree<Integer> bTree = new BTree<>(3);

        bTree.insert(10);
        bTree.insert(20);
        bTree.insert(5);
        bTree.insert(6);
        bTree.insert(12);
        bTree.insert(30);
        bTree.insert(7);
        bTree.insert(17);

        System.out.println("B树创建成功。");

        if (bTree.search(6)) {
            System.out.println("找到键 6");
        } else {
            System.out.println("未找到键 6");
        }

        bTree.delete(6);
        if (bTree.search(6)) {
            System.out.println("找到键 6");
        } else {
            System.out.println("未找到键 6");
        }
    }
}
6. 运行效果

运行上述代码将演示 B 树的插入和删除操作。B 树将按顺序插入键,然后删除键 6 并进行查找验证。

7. 总结

本文详细介绍了 B 树的数据结构及其在 Java 中的实现,包括插入、删除和查找操作。通过理解和实践这些内容,可以帮助你更好地掌握 B 树的实现和应用。希望本文对你有所帮助,如有任何疑问或建议,欢迎留言讨论。

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