当前位置:首页 > 文章列表 > 数据库 > MySQL > 用Python实现的B树插入算法解析及图示

用Python实现的B树插入算法解析及图示

来源:网易伏羲 2024-01-23 17:52:31 0浏览 收藏

哈喽!大家好,很高兴又见面了,我是golang学习网的一名作者,今天由我给大家带来一篇《用Python实现的B树插入算法解析及图示》,本文主要会讲到等等知识点,希望大家一起学习进步,也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发! 下面就一起来看看吧!

B树是高度平衡的二叉搜索树,进行插入操作,要先获取插入节点的位置,遵循节点比左子树大,比右子树小,在需要时拆分节点。

一图看懂B树插入操作原理

B树插入操作原理图解 Python实现B树插入算法

B树插入算法

BreeInsertion(T, k)r  root[T]if n[r] = 2t - 1
    s = AllocateNode()
    root[T] = s
    leaf[s] = FALSE
    n[s] <- 0
    c1[s] <- r
    BtreeSplitChild(s, 1, r)
    BtreeInsertNonFull(s, k)else BtreeInsertNonFull(r, k)BtreeInsertNonFull(x, k)i = n[x]if leaf[x]
    while i ≥ 1 and k < keyi[x]
        keyi+1 [x] = keyi[x]
        i = i - 1
    keyi+1[x] = k
    n[x] = n[x] + 1else while i ≥ 1 and k < keyi[x]
        i = i - 1
    i = i + 1
    if n[ci[x]] == 2t - 1
        BtreeSplitChild(x, i, ci[x])
        if k &rt; keyi[x]
            i = i + 1
    BtreeInsertNonFull(ci[x], k)BtreeSplitChild(x, i)BtreeSplitChild(x, i, y)z = AllocateNode()leaf[z] = leaf[y]n[z] = t - 1for j = 1 to t - 1
    keyj[z] = keyj+t[y]if not leaf [y]
    for j = 1 to t
        cj[z] = cj + t[y]n[y] = t - 1for j = n[x] + 1 to i + 1
    cj+1[x] = cj[x]ci+1[x] = zfor j = n[x] to i
    keyj+1[x] = keyj[x]keyi[x] = keyt[y]n[x] = n[x] + 1

用Python实现B树插入算法

class BTreeNode:
    def __init__(self, leaf=False):
        self.leaf = leaf
        self.keys = []
        self.child = []

class BTree:
    def __init__(self, t):
        self.root = BTreeNode(True)
        self.t = t

    def insert(self, k):
        root = self.root
        if len(root.keys) == (2 * self.t) - 1:
            temp = BTreeNode()
            self.root = temp
            temp.child.insert(0, root)
            self.split_child(temp, 0)
            self.insert_non_full(temp, k)
        else:
            self.insert_non_full(root, k)

    def insert_non_full(self, x, k):
        i = len(x.keys) - 1
        if x.leaf:
            x.keys.append((None, None))
            while i >= 0 and k[0] < x.keys[i][0]:
                x.keys[i + 1] = x.keys[i]
                i -= 1
            x.keys[i + 1] = k
        else:
            while i >= 0 and k[0] < x.keys[i][0]:
                i -= 1
            i += 1
            if len(x.child[i].keys) == (2 * self.t) - 1:
                self.split_child(x, i)
                if k[0] > x.keys[i][0]:
                    i += 1
            self.insert_non_full(x.child[i], k)

    def split_child(self, x, i):
        t = self.t
        y = x.child[i]
        z = BTreeNode(y.leaf)
        x.child.insert(i + 1, z)
        x.keys.insert(i, y.keys[t - 1])
        z.keys = y.keys[t: (2 * t) - 1]
        y.keys = y.keys[0: t - 1]
        if not y.leaf:
            z.child = y.child[t: 2 * t]
            y.child = y.child[0: t - 1]

    def print_tree(self, x, l=0):
        print("Level ", l, " ", len(x.keys), end=":")
        for i in x.keys:
            print(i, end=" ")
        print()
        l += 1
        if len(x.child) > 0:
            for i in x.child:
                self.print_tree(i, l)

def main():
    B = BTree(3)

    for i in range(10):
        B.insert((i, 2 * i))

    B.print_tree(B.root)

if __name__ == '__main__':
    main()

好了,本文到此结束,带大家了解了《用Python实现的B树插入算法解析及图示》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多数据库知识!

版本声明
本文转载于:网易伏羲 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
详解机器学习之自监督学习(SSL)详解机器学习之自监督学习(SSL)
上一篇
详解机器学习之自监督学习(SSL)
策略迭代和值迭代:强化学习中的两种方法
下一篇
策略迭代和值迭代:强化学习中的两种方法
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    268次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    320次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    305次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    282次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    98次使用