之前在網上看到過一些b樹與b+樹的區別然後主要是針對定義來陳述，分分鐘看的我快要冬眠，然後在一次面試遇到該沒問題沒回答上來一首涼涼送 給自己，今天老老實實的分享自己對b樹，b+樹淺顯理解，若望指出不足。
動態查詢樹主要包括：二叉搜尋樹，平衡二叉樹，紅黑樹，b樹，b-樹時間複雜度o(log2n)，通過對樹高度的降低可以提公升查詢效率
尤其是在大量資料進行儲存的時候會儲存到外部 磁碟，通過對外部磁碟的讀取時需要快速的查詢到對應的位置，所以需要一種高效的外村資料結構。
b樹：就是為了儲存裝置或者磁碟設計的一種平衡查詢樹
對於一顆m階的b樹
1）樹中的每個節點最多有m個孩子
2）除了根節點和葉子節點外，其他節點最少含有m/2（取上限）個孩子
3）若根節點不是葉子節點，則根節點最少含有兩個孩子
4）所以葉子節點都在同一層，葉子節點不包含任何關鍵字資訊
b樹的型別與節點定義
struct btnode
2）若b樹中不存在這個值，則在葉子節點進行插入操作；
具體插入過程如下
對於高度為h的m階b樹，新節點一般插在第h層。
1）若該節點中關鍵碼個數小於m-1，則直接插入
2）若該節點中關鍵碼個數等於m-1，則節點**。以中間的關鍵碼為界，
將節點一分為二，產生乙個新的節點，並將中間關鍵碼插入到父節點中。
重複上述過程，最壞情況一直**高根節點，則b樹就會增加一層。
參考如下（含有插入，刪除的**過程）
b+樹特點
1）b+樹是b樹的一種變形，它把資料都儲存在葉子節點，內部只存關鍵字（其中葉子節點的最小值作為索引）和孩子指標，簡化了內部節點。
2）b+樹的遍歷高效，將所以葉子節點串聯成煉表即可從頭到尾遍歷，
b+樹的定義
1）有n棵子樹的結點含有n個關鍵字，每個關鍵字都不儲存資料，
只用來索引，並且所有的資料都儲存在葉子節點
2）所有葉子結點包含所有關鍵字資訊和指向關鍵字記錄的指標，
其中關鍵字從小到大順序鏈結
b+樹插入：1）若為空樹直接插入
2）對於葉子結點：根據key找到葉子結點，對葉子結點進行插入操作。插入後如果當前葉子結點的key值數b不大於m-1,則插入結束。
反之，將這個葉子結點分成左右兩個葉子結點進行操作，
左葉子結點包含前m/2個記錄，右葉子結點包含剩下的記錄key,
將第m/2+1個記錄的key進製到父結點中，（父結點必須是索引型別的結點）
進製到父結點的key，進製的key左孩子指向左結點，右孩子指向右結點。
3）對於索引結點：如果當前結點的key個數小於等於m-1,插入結束。
反之，將這個索引型別的結點分成兩個索引結點，
左索引結點包含前（m-1)/2個資料，右結點包含m-(m-1)/2個資料
將第m/2個key進製到父結點中，進製的key左孩子指向左結點，右孩子指向右結點
插入**參考原文
剖析2：為什麼b+樹比b樹更適合做系統的資料庫索引和檔案索引
1）b+樹的磁碟讀寫代價更低
因為b+樹內部結點沒有指向關鍵字具體資訊的指標，內部結點相對b樹小
2）b+樹的查詢更加穩定
因為非終端結點並不是指向檔案內容的結點，僅僅是作為葉子結點的關鍵字索引，因此所有的關鍵字查詢都會走一條從根節點到葉子結點的路徑。即s所有關鍵字查詢的長度是一樣的，查詢效率穩定。
今日份分享告一段落。
b樹的**實現參考原文
B 樹 B 樹原理及區別
b樹又稱為b 樹 b 樹，b 樹是b 樹的變體。b 樹相對於b 樹最大的特點是 查詢效能更高 原因 也是b 樹和b 樹結構上的區別 b 樹的元素分布在中間節點和葉子節點上。b 樹的所有元素都在同一層葉子節點上，且每乙個葉子節點都有指向下乙個節點的指標，形成有序鍊錶。1.1.在查詢單行的時候，b 樹效...
B樹 B 樹 B 樹 B 樹的區別
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，就進...
B樹 B 樹 B 樹 B 樹的區別
即二叉查詢樹 二叉排序樹或二叉搜尋樹 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...