B-дерево
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/92/B-tree-definition.png/450px-B-tree-definition.png)
B-дерево — структура данных, дерево поиска. С точки зрения внешнего логического представления — сбалансированное, сильно ветвистое дерево. Часто используется для хранения данных во внешней памяти[источник не указан 550 дней].
Использование B-деревьев впервые было предложено Р. Бэйером (англ. R. Bayer) и Э. МакКрейтом (англ. E. McCreight) в 1970 году.
Сбалансированность означает, что длины любых двух путей от корня до листьев различаются не более, чем на единицу.
Ветвистость дерева — это свойство каждого узла дерева ссылаться на большое число узлов-потомков.
С точки зрения физической организации B-дерево представляется как мультисписочная структура страниц памяти, то есть каждому узлу дерева соответствует блок памяти (страница). Внутренние и листовые страницы обычно имеют разную структуру.
Применение
Структура B-дерева применяется для организации индексов во многих современных СУБД.
B-дерево может применяться для структурирования (индексирования) информации на жёстком диске (как правило, метаданных). Время доступа к произвольному блоку на жёстком диске очень велико (порядка миллисекунд), поскольку оно определяется скоростью вращения диска и перемещения головок. Поэтому важно уменьшить количество узлов, просматриваемых при каждой операции. Использование поиска по списку каждый раз для нахождения случайного блока могло бы привести к чрезмерному количеству обращений к диску вследствие необходимости последовательного прохода по всем его элементам, предшествующим заданному, тогда как поиск в B-дереве, благодаря свойствам сбалансированности и высокой ветвистости, позволяет значительно сократить количество таких операций.
Относительно простая реализация алгоритмов и существование готовых библиотек (в том числе для C) для работы со структурой B-дерева обеспечивают популярность применения такой организации памяти в самых разнообразных программах, работающих с большими объёмами данных.
Структура и принципы построения
B-деревом называется дерево, удовлетворяющее следующим свойствам:
- Ключи в каждом узле обычно упорядочены для быстрого доступа к ним. Корень содержит от 1 до 2t-1 ключей. Любой другой узел содержит от t-1 до 2t-1 ключей. Листья не являются исключением из этого правила. Здесь t — параметр дерева, не меньший 2 (и обычно принимающий значения от 50 до 2000[1]).
- У листьев потомков нет. Любой другой узел, содержащий ключи , …, , содержит потомков. При этом
- Первый потомок и все его потомки содержат ключи из интервала
- Для , i-й потомок и все его потомки содержат ключи из интервала
- -й потомок и все его потомки содержат ключи из интервала
- Глубина всех листьев одинакова.
Свойство 2 можно сформулировать иначе: каждый узел B-дерева, кроме листьев, можно рассматривать как упорядоченный список, в котором чередуются ключи и указатели на потомков.
Поиск
Если ключ содержится в корне, он найден. Иначе определяем интервал и идём к соответствующему потомку. Повторяем.
Добавление ключа
Будем называть деревом потомков некоего узла поддерево, состоящее из этого узла и его потомков.
Вначале определим функцию, которая добавляет ключ K к дереву потомков узла x. После выполнения функции во всех пройденных узлах, кроме, может быть, самого узла x, будет меньше , но не меньше , ключей.
- Если х — не лист,
- Определяем интервал, где должен находиться K. Пусть y — соответствующий потомок.
- Рекурсивно добавляем K к дереву потомков y.
- Если узел y полон, то есть содержит ключей, расщепляем его на два. Узел получает первые из ключей y и первые его потомков, а узел — последние из ключей y и последние его потомков. Медианный из ключей узла y попадает в узел х, а указатель на y в узле x заменяется указателями на узлы и .
- Если x — лист, просто добавляем туда ключ K.
Теперь определим добавление ключа K ко всему дереву. Буквой R обозначается корневой узел.
- Добавим K к дереву потомков R.
- Если R содержит теперь ключей, расщепляем его на два. Узел получает первые из ключей R и первые его потомков, а узел — последние из ключей R и последние его потомков. Медианный из ключей узла R попадает во вновь созданный узел, который становится корневым. Узлы и становятся его потомками.
Удаление ключа
Если корень одновременно является листом, то есть в дереве всего один узел, мы просто удаляем ключ из этого узла. В противном случае сначала находим узел, содержащий ключ, запоминая путь к нему. Пусть этот узел — .
Если — лист, удаляем оттуда ключ. Если в узле осталось не меньше ключей, мы на этом останавливаемся. Иначе мы смотрим на количество ключей в двух соседних узлах-братьях. Если соседний правый узел есть, и в нём не менее ключей, мы добавляем в ключ-разделитель между ним и соседним правым узлом, а на место этого ключа ставим первый ключ соседнего правого узла, после чего останавливаемся. Если это не так, но есть соседний левый узел, и в нём не менее ключей, мы добавляем в ключ-разделитель между ним и соседним левым узлом, а на место этого ключа ставим последний ключ соседнего левого узла, после чего останавливаемся. Наконец, если и с левым ключом не получилось, мы объединяем узел с соседним левым или правым узлом, и в объединённый узел перемещаем ключ, до этого разделявший эти два узла. При этом в родительском узле может остаться только ключей. Тогда, если это не корень, мы выполняем аналогичную процедуру с ним. Если мы в результате дошли до корня, и в нём осталось от 1 до ключей, делать ничего не надо, потому что корень может иметь и меньше ключей. Если же в корне не осталось ни одного ключа, исключаем корневой узел, а его единственный потомок делаем новым корнем дерева.
Если — не лист, а K — его -й ключ, удаляем самый правый ключ из поддерева потомков -го потомка , или, наоборот, самый левый ключ из поддерева потомков -го потомка . После этого заменяем ключ K удалённым ключом. Удаление ключа происходит так, как описано в предыдущем абзаце.
Основные достоинства
- Во всех случаях полезное использование пространства вторичной памяти составляет свыше 50 %. С ростом степени полезного использования памяти не происходит снижения качества обслуживания.
- Произвольный доступ к записи реализуется посредством малого количества подопераций (обращения к физическим блокам).
- В среднем достаточно эффективно реализуются операции включения и удаления записей; при этом сохраняется естественный порядок ключей с целью последовательной обработки, а также соответствующий баланс дерева для обеспечения быстрой произвольной выборки.
- Неизменная упорядоченность по ключу обеспечивает возможность эффективной пакетной обработки.
Основной недостаток В-деревьев состоит в отсутствии для них эффективных средств выборки данных (то есть метода обхода дерева), упорядоченных по свойству, отличному от выбранного ключа.
См. также
- Поиск в глубину
- Поиск в ширину
- Сбалансированные (самобалансирующиеся) деревья:
- АВЛ-дерево
- Матричное дерево
- Идеально сбалансированное дерево
- Расширяющееся дерево
- B+-деревья
- 2-3-дерево
- R-дерево
- B*-дерево
- Красно-чёрное дерево
- Список структур данных (деревья)
Примечания
- ↑ Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн. Глава 18. B-деревья // Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2006. — С. 515—536. — ISBN 0-07-013151-1.
Литература
- Левитин А. В. Глава 7. Пространственно-временной компромисс: B-деревья // Алгоритмы. Введение в разработку и анализ — М.: Вильямс, 2006. — С. 331—339. — 576 с. — ISBN 978-5-8459-0987-9
- Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн. Глава 18. B-деревья // Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2006. — С. 515—536. — ISBN 0-07-013151-1.
Ссылки
- http://algolist.manual.ru/ds/s_btr.php
- Визуализаторы В-деревьев
- видео: B-дерево — объяснение алгоритма заполнения дерева