b樹說白了就是乙個結點有多個子結點。
本文介紹的資料結構英文是b-tree，中文寫作b-樹，其中 – 並不是減號，而是連線符，讀作b樹。
b-樹是一種平衡搜尋樹，但它的每個結點包含的元素可以多於2個，因此並不是嚴格意義上的二叉樹。
相比與二叉樹，b樹顯得更矮，更胖。它的每個結點包含多個資料，這特別適合於對外存的訪問。由於硬碟等裝置訪問速度和記憶體相比非常慢，而從硬碟讀取1個資料和讀取10個資料用時幾乎一樣，這非常適合使用b-樹這種結構。每個結點資料很多，就可以從磁碟依次取出大量資料，矮的特點可以減少磁碟的io次數。
b樹與紅黑樹最大的不同在於，b樹的結點可以有許多子女，從幾個到幾千個。那為什麼又說b樹與紅黑樹很相似呢?因為與紅黑樹一樣，一棵含n個結點的b樹的高度也為o（lgn），但可能比一棵紅黑樹的高度小許多，應為它的分支因子比較大。所以，b樹可以在o（logn）時間內，實現各種如插入（insert），刪除（delete）等動態集合操作。
定義：m階b樹的定義
b-樹的所有葉子結點都位於同一深度，同時對每個結點的分支數也有限制。乙個m階b-樹滿足
每個結點的分支數最多m個，因此每個結點元素個數最多m-1個。
除根節點外，每個結點的分支樹最少 ⌈m/2⌉ 個（向上取整）。根節點例外，根節點可以只有2個分支。
這樣，m階b-樹也可以叫做 (⌈m/2⌉ , m) -樹 。
定義：以最小度為定義b樹
我們可以為每棵b樹規定乙個最小度數（樹的孩子結點數）：t（最大度數為2t）,那麼每個結點所包含的關鍵字個數的範圍：t-1 ~2t-1, 所包含的孩子結點個數為t ~ 2t。當結點關鍵字個數為2t - 1時，該結點滿。（根結點至少包含1個關鍵數，而其他結點至少包含t - 1個關鍵字。
以最小度來求：（注意下面的h是從0計算的，假設h最大可取到3，也就是0,1,2,3相當於4層）
h<=logt((n+1)/2)
t: 最小的度
n：總的關鍵字個數
h：深度範圍
以階數來求：
曾在一次面試中被問到，一棵含有n個總關鍵字數的m階的b樹的最大高度是多少?答曰：log_ceil（m/2）(n+1)/2 + 1 （上面中關於m階b樹的第1點特性已經提到：樹中每個結點含有最多含有m個孩子，即m滿足：ceil(m/2)<=m<=m。
注意：這裡求得高度是以1位開始的，即(1,2,3,4…）
參照：（未完待續）
B樹B 樹B 樹和B 樹
原文link b樹 即二叉搜尋樹 1.所有非葉子結點至多擁有兩個兒子 left和right 2.所有結點儲存乙個關鍵字 3.非葉子結點的左指標指向小於其關鍵字的子樹，右指標指向大於其關鍵字的子樹 如 b樹的搜尋，從根結點開始，如果查詢的關鍵字與結點的關鍵字相等，那麼就命中 否則，如果查詢關鍵字比結點...
B 樹 B 樹 B 樹和B 樹
b樹 即二叉搜尋樹 1.所有非葉子結點至多擁有兩個兒子 left 和right 2.所有結點儲存乙個關鍵字 3.非葉子結點的左指標指向小於其關鍵字的子樹，右指標指向大於其關鍵字的子樹 如 b樹的搜尋，從根結點開始，如果查詢的關鍵字與結點的關鍵字相等，那麼就命中 否則，如果查詢關鍵字比結點關鍵字小，就...
B 樹以及B 樹
b樹是一種平衡的多路查詢樹，包括b 樹以及b 樹。乙個節點可以擁有多個key以及多個孩子節點。一棵d 1階 又稱為branch factor 的b樹滿足如下條件 b 樹的每個節點均儲存key以及相應的value。b 樹還具有如下特點 b 樹中的旋轉操作不同於自平衡二叉搜尋樹，並不改變樹的結構，僅僅更...