之前所提到的樹全部都是二叉樹，即每個節點有乙個資料項，每個節點最多有兩個子節點。
有多個資料項和更多子節點的樹被稱作多叉樹，所要學習的2-3-4樹就是一種多叉樹，他的每個節點最多有四個子節點和三個資料項。
2-3-4樹同紅黑樹一樣是平衡樹，他的效率稍差，但是程式設計更加容易
2-3-4樹名字中的2、3、4的含義指的是每個節點可能含有的子節點的個數
對於非葉結點有三種情況：
也就是說，非葉結點的子節點數總是比他含有的資料項多1。
在二叉樹中，節點最多有兩個子節點的連線，而且可以只有乙個連線；
而在2-3-4樹中，不允許只有乙個連線，有乙個資料項的節點必須總是保有兩個鏈結，除非他是葉結點，這種情況下可以沒有連線
下圖說明了2-3-4樹中鏈與資料項關鍵字值之間的關係
查詢特定關鍵字的資料項和在二叉樹中搜尋過程類似，從跟開始，除非查詢的關鍵字就是根，否則選擇關鍵字值所在的核實範圍，轉向那個方向，直到查到為止
新的資料項總是插在葉結點裡，在樹的最底層
如果插入到有子節點的節點裡，子節點的編號就要發生變化來保證樹的結構
2-3-4樹中插入節點有時比較簡單，有時相當複雜，但是無論哪種情況都是從查詢適當的葉結點開始。
如圖所示插入資料項18：
如果往下尋找要插入位置的過程中，節點已經滿了，插入就變得複雜。
發生這種情況的話，節點就要**來保證樹的平衡，如下圖所示
還有一種更為特殊的情況，即一開始插入式就碰到滿的根，如下圖所示
通俗來講三條規則：
如圖
分析2-3-4樹的效率比紅黑樹要難，所以要從兩者的等價性開始分析
紅黑樹的層數大概是log2(n+1)，所以搜尋時間與層數成正比
相同的資料而言，2-3-4樹比紅黑樹的層數要少
2-3-4樹每個節點最多可以有4個子節點，如果每個節點都是滿的，樹的高度應該和log4n成正比，所以在這種情況下2-3-4樹的高度大概是紅黑樹的一半
不過這種情況幾乎不可能發生，所以2-3-4樹的高度大致在log2(n+1)和log2(n+1)/2之間
但是由於每個節點的資料項也會增加，同樣會增加查詢時間，所以大致算來2-3-4樹中增加的每個節點的資料項數量可以抵償樹的高度的減少，所以2-3-4樹中的查詢時間與平衡二叉樹大致相等，都是o（logn）
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