使用Python编写的B+树插入功能的代码
来源:网易伏羲
2024-01-28 20:06:26
0浏览
收藏
今天golang学习网给大家带来了《使用Python编写的B+树插入功能的代码》,其中涉及到的知识点包括等等,无论你是小白还是老手,都适合看一看哦~有好的建议也欢迎大家在评论留言,若是看完有所收获,也希望大家能多多点赞支持呀!一起加油学习~

B+树插入操作需要考虑节点和平衡,如果是空树,按递增顺序将key插入叶子节点;如果不是空树,需要区分索引节点和叶子节点,不满足条件时还要对节点进行分解。
Python实现B+树插入操作
import math
# 创建节点
class Node:
def __init__(self, order):
self.order = order
self.values = []
self.keys = []
self.nextKey = None
self.parent = None
self.check_leaf = False
def insert_at_leaf(self, leaf, value, key):
if (self.values):
temp1 = self.values
for i in range(len(temp1)):
if (value == temp1[i]):
self.keys[i].append(key)
break
elif (value < temp1[i]):
self.values = self.values[:i] + [value] + self.values[i:]
self.keys = self.keys[:i] + [[key]] + self.keys[i:]
break
elif (i + 1 == len(temp1)):
self.values.append(value)
self.keys.append([key])
break
else:
self.values = [value]
self.keys = [[key]]
# B+树
class BplusTree:
def __init__(self, order):
self.root = Node(order)
self.root.check_leaf = True
# 插入操作
def insert(self, value, key):
value = str(value)
old_node = self.search(value)
old_node.insert_at_leaf(old_node, value, key)
if (len(old_node.values) == old_node.order):
node1 = Node(old_node.order)
node1.check_leaf = True
node1.parent = old_node.parent
mid = int(math.ceil(old_node.order / 2)) - 1
node1.values = old_node.values[mid + 1:]
node1.keys = old_node.keys[mid + 1:]
node1.nextKey = old_node.nextKey
old_node.values = old_node.values[:mid + 1]
old_node.keys = old_node.keys[:mid + 1]
old_node.nextKey = node1
self.insert_in_parent(old_node, node1.values[0], node1)
# 搜索操作
def search(self, value):
current_node = self.root
while(current_node.check_leaf == False):
temp2 = current_node.values
for i in range(len(temp2)):
if (value == temp2[i]):
current_node = current_node.keys[i + 1]
break
elif (value < temp2[i]):
current_node = current_node.keys[i]
break
elif (i + 1 == len(current_node.values)):
current_node = current_node.keys[i + 1]
break
return current_node
# 搜索节点
def find(self, value, key):
l = self.search(value)
for i, item in enumerate(l.values):
if item == value:
if key in l.keys[i]:
return True
else:
return False
return False
# 在父级插入
def insert_in_parent(self, n, value, ndash):
if (self.root == n):
rootNode = Node(n.order)
rootNode.values = [value]
rootNode.keys = [n, ndash]
self.root = rootNode
n.parent = rootNode
ndash.parent = rootNode
return
parentNode = n.parent
temp3 = parentNode.keys
for i in range(len(temp3)):
if (temp3[i] == n):
parentNode.values = parentNode.values[:i] + \
[value] + parentNode.values[i:]
parentNode.keys = parentNode.keys[:i +
1] + [ndash] + parentNode.keys[i + 1:]
if (len(parentNode.keys) > parentNode.order):
parentdash = Node(parentNode.order)
parentdash.parent = parentNode.parent
mid = int(math.ceil(parentNode.order / 2)) - 1
parentdash.values = parentNode.values[mid + 1:]
parentdash.keys = parentNode.keys[mid + 1:]
value_ = parentNode.values[mid]
if (mid == 0):
parentNode.values = parentNode.values[:mid + 1]
else:
parentNode.values = parentNode.values[:mid]
parentNode.keys = parentNode.keys[:mid + 1]
for j in parentNode.keys:
j.parent = parentNode
for j in parentdash.keys:
j.parent = parentdash
self.insert_in_parent(parentNode, value_, parentdash)
# 输出树
def printTree(tree):
lst = [tree.root]
level = [0]
leaf = None
flag = 0
lev_leaf = 0
node1 = Node(str(level[0]) + str(tree.root.values))
while (len(lst) != 0):
x = lst.pop(0)
lev = level.pop(0)
if (x.check_leaf == False):
for i, item in enumerate(x.keys):
print(item.values)
else:
for i, item in enumerate(x.keys):
print(item.values)
if (flag == 0):
lev_leaf = lev
leaf = x
flag = 1
record_len = 3
bplustree = BplusTree(record_len)
bplustree.insert('5', '33')
bplustree.insert('15', '21')
bplustree.insert('25', '31')
bplustree.insert('35', '41')
bplustree.insert('45', '10')
printTree(bplustree)
if(bplustree.find('5', '34')):
print("Found")
else:
print("Not found")好了,本文到此结束,带大家了解了《使用Python编写的B+树插入功能的代码》,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
探究深度信念网络的定义和概念
- 上一篇
- 探究深度信念网络的定义和概念
- 下一篇
- 先验概率和后验概率在贝叶斯理论中的分析及应用
查看更多
最新文章
-
- 数据库 · MySQL | 3小时前 | MySQL · 并发控制 · mysql GET_LOCK RELEASE_LOCK 命名锁 单实例执行
- MySQL GET_LOCK 怎样实现同一任务的单实例执行
- 127浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 3小时前 | MySQL · JSON · mysql JSON_TABLE JSON类型转换
- MySQL JSON_TABLE 数值与日期字段的类型转换和截断边界
- 162浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 9小时前 | MySQL · 事务 · mysql insert RETURNING AUTO_INCREMENT ON DUPLICATE KEY UPDATE LAST_INSERT_ID
- MySQL INSERT ... RETURNING 怎样读取写入后的行
- 410浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 9小时前 |
- MySQL LOCK INSTANCE FOR BACKUP 怎样协调备份窗口
- 163浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 9小时前 |
- MySQL CTE 怎样写递归组织结构查询
- 164浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 9小时前 |
- MySQL JSON_OVERLAPS 怎样判断两个 JSON 是否有交集
- 341浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 9小时前 |
- MySQL JSON_SCHEMA_VALIDATION_REPORT 怎样定位校验失败字段
- 391浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 9小时前 |
- MySQL TABLE 语句怎样直接读取整张表
- 260浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 9小时前 | MySQL · 数据库 · SQL · mysql INTERSECT 集合查询 INTERSECT ALL
- MySQL INTERSECT 怎样找出两组查询的共同记录
- 323浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 9小时前 | mysql except EXCEPT ALL 集合查询
- MySQL EXCEPT 怎样排除另一查询的结果行
- 478浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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。
- 722次使用
-
- 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。
- 731次使用
-
- 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。
- 806次使用
-
- 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。
- 768次使用
-
- 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。
- 606次使用
查看更多
相关文章
-
- MySQL JSON_TABLE 展开数组时如何保留缺失字段
- 2026-09-10 501浏览
-
- MySQL 分区表怎么处理跨分区唯一键:分区列约束与建表取舍
- 2026-08-30 501浏览
-
- MySQL权限管理设置全攻略
- 2026-03-29 501浏览
-
- MySQL分片实现方法及常见方案解析
- 2025-06-24 501浏览
-
- MySQL表空间碎片怎么清理?超详细优化教程
- 2025-06-13 501浏览

