m階B+樹與m階B樹的主要差異在於：
- 在B+樹中，具有n個關鍵字的結點只含有n棵子樹，即每個關鍵字對應一棵子樹；而在B樹中，具有n個關鍵字的結點含有（n+1）棵子樹。
- 在B+樹中，每個結點（非根結點）關鍵字個數n的範圍是[m/2向上取整，m]（根結點：1<=n<=m），在B樹中，每個結點（非根結點）關鍵字個數n的範圍是[m/2向上取整-1，m-1]（根結點：1<=n<=m-1）。
- 在B+樹中，葉結點包含資訊，所有非葉結點僅起到索引作用，非葉結點中的每個索引項只含有對應子樹的最大關鍵字和指向該子樹的指標，不含有該關鍵字對應記錄的儲存地址。
在B+樹中，葉結點包含了全部關鍵字，即在非葉結點中出現的關鍵字也會出現在葉結點中；而在B樹中，葉結點包含的關鍵字和其他結點包含的關鍵字是不重複的。
通常在B+書中有兩個頭指標：一個指向根結點，另一個指向關鍵字最小的葉結點。因此，可以對B+樹進行兩種查詢運算：一種是從最小關鍵字開始的順序查詢，另一種是從根結點開始，進行多路查詢。
相關推薦
m階B+樹與m階B樹的主要差異在於：
在B+樹中，具有n個關鍵字的結點只含有n棵子樹，即每個關鍵字對應一棵子樹；而在B樹中，具有n個關鍵字的結點含有（n+1）棵子樹。 在B+樹中，每個結點（非根結點）關鍵字個數n的範圍是[m/2向上取整，
m階B+樹與m階B樹的區別
在B+樹中，具有n個關鍵字的節點只含有n棵子樹，即每個關鍵字對應一個子樹；而在B
git checkout -b dev 與 git checkout -b dev master 有什麽區別？
data 創建 -i -a OS widget quest idg git git checkout -b dev 與 git checkout -b dev master 有什麽區別？ 前者：創建了一個名稱為dev的分支並切換到dev分支上去後者：從mast
影象處理中的一階導數與二階導數
http://www.cnblogs.com/dengdan890730/p/6145585.html一階導數與二階導數的計算影象I可以看作(x,y)∈N2→N的對映: i=f(x,y). 其中N為正整數.很明顯f在定義域上是不連續的.不連續函式f(x,y)的導數, 嚴格來說
php 二叉樹 與赫夫曼樹
二叉樹 赫夫曼樹 在學習圖之前，中間休息了兩天，感覺二叉樹需要消化一下。所以中間去溫習了下sql，推薦一本工具書《程序員的SQL金典》看名字不像一本好書，但是作為一個不錯的SQL工具書還是可以小小備忘一下。涵蓋內容不詳細但是挺廣，覆蓋多種主流數據庫言歸正傳，以前知道折半查找，二叉樹的概念也是感覺挺有意
二叉搜尋樹與平衡二叉樹
二叉搜尋樹(BST)二叉搜尋樹也是一種樹，適用與一般二叉樹的全部操作，但二叉搜尋樹能夠實現資料的快速查詢性質：非空左子樹的所有鍵值小於其根節點的鍵值非空右子樹的所有鍵值大於其根節點的鍵值左右子樹都是二叉搜尋樹二叉搜尋樹的插入、查詢、刪除刪除主要分三種情況來討論：（1）要刪
紅黑樹與平衡二叉樹區別？
如果說平衡二叉樹是一個類的話，那麼紅黑樹就是該類的一個例項。演算法的書我丟久了，一下子也找不到，我是憑記憶說的。紅黑樹的演算法比較麻煩，但它的思想很好，如果理解了它的思想也就理解它的演算法，我也只記得思想，具體演算法記不得了。我就在這說說思想吧。紅黑樹有兩個重要性質：1、紅
完全二叉樹與滿二叉樹
去筆試了很多次，每次都有有關於二叉樹的題目，而且其中最多的是關於完全二叉樹，然而完全二叉樹在哥心中的形態一直很模糊，究其原因是我把完全二叉樹和滿二叉樹搞混了。其實滿二叉樹是完全二叉樹的特例，因為滿二叉樹已經滿了，而完全並不代表滿。所以形態你也應該想象出來了吧，滿指的是出了葉
【C++】滿二叉樹與完全二叉樹的區別及判斷
#include<iostream> #include<queue> using namespace std; struct BinaryTreeNode { char _data; BinaryTreeNode*_left; BinaryTreeNode*_right; Bi
完全二叉樹與滿二叉樹與霍夫曼樹
去筆試了很多次，每次都有有關於二叉樹的題目，而且其中最多的是關於完全二叉樹，然而完全二叉樹在哥心中的形態一直很模糊，究其原因是我把完全二叉樹和滿二叉樹搞混了。其實滿二叉樹是完全二叉樹的特例，因為滿二叉樹已經滿了，而完全並不代表滿。所以形態你也應該想象出來了吧，滿指的是出了
劍指offer 二叉樹與二叉搜尋樹最佳解彙總 Python
面試題6: 重建二叉樹 輸入某二叉樹的前序遍歷和中序遍歷的結果，請重建出該二叉樹。假設輸入的前序遍歷和中序遍歷的結果中都不含重複的數字。例如輸入前序遍歷序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍歷
2-3樹與2-3-4樹
2-3樹 2-3樹是一棵自平衡的多路查詢樹，它並不是一棵二叉樹，具有如下性質： （1）每個節點有1個或2個key，對應的子節點為2個子節點或3個子節點； （2）所有葉子節點到根節點的長度一致； （3）每個節點的key從左到右保持了從小到大的順序，兩個
二叉樹與二叉查詢樹
一、樹的相關術語 樹是一種非線性的資料結構，以分層的形式儲存資料 樹由一組以邊連線的節點組成，如下： 樹的層數被定義為樹的深度 二、二叉樹 二叉樹是一種特殊的樹，規定每個節點的子節點不能超過兩個 通過將子節點的個數設定為2，可以高效地在樹
二叉排序樹與平衡二叉樹
二叉排序樹 ： 特點： 1、如果它的左子樹不空，那麼左子樹上的所有結點值均小於它的根結點值； 2、如果它的右子樹不空，那麼右子樹上的所有結點值均大於它的根結點值； 3、它的左右子樹也分別為二叉查詢樹 如下如所示二叉查詢樹： 二叉查詢樹的插入和刪除都非常的方便，很好的解決了折半查詢新增刪除
排序樹與平衡二叉樹講解---新手超級易懂
二叉查詢樹 二叉查詢樹，也稱二叉搜尋樹，或二叉排序樹。其定義也比較簡單，要麼是一顆空樹，要麼就是具有如下性質的二叉樹： （1）若任意節點的左子樹不空，則左子樹上所有結點的值均小於它的根結點的值； （2） 若任意節點的右子樹不空，則右子樹上所有結點的值均大於它的根結點的值； （3） 任意節點的左、右子樹也分
B樹的度數 階數區別與聯絡
最近在複習資料結構的時候看到了B樹的兩種定義，一種是演算法導論中的度數說；另一種是維基百科的階數說。 在此記錄一下： 度數：在樹中，每個節點的子節點（子樹）的個數就稱為該節點的度（degree）。 階數：（Order）階定義為一個節點的子節點數目的最大值。（自帶最大值屬
4階b樹與紅黑樹
任何一棵紅黑樹都對應一棵4階b樹，一棵4階b樹所對應的紅黑樹可能有多棵，但大同小異。 直接記憶紅黑樹的插入刪除很困難，而4階b樹的插入刪除操作對應紅黑樹的旋轉與變色，所以每做一步，寫出對應的4階b樹，操作完後，再變換回紅黑樹，十分好理解。 需要注意以下幾個問題： 1
2-3查詢樹（3階B-樹）
B-樹特點： 1.根節點至少有兩個子節點 2.每個節點有m-1個key值，升序排列，value也按照鍵值排列，左邊的小於key1，中間的between key1 key2，右邊的大於key2 3.其他節點至少有m/2個節點 插入時，可以把節點先插入如2-3樹，如
【經典數據結構】B樹與B+樹（轉）
linux 每分鐘 www 數據 csapp png 感知 轉動 繼續 本文轉載自：http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-B-Tree-and-B-Plus-Tree.html 維基百科對B樹的定義為“在計算機科學中，B
B樹與B+樹
觸發 minute str 9.png 扇區 sram node 信息 title 轉自：http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-B-Tree-and-B-Plus-Tree.html 前面講解了平衡查找樹中的2-3樹以及