Structures de données de base telles que l'arbre rouge-noir, B Tree et B+Tree en langage Go

Avec l'avènement de l'ère du big data, le traitement et le stockage des données sont devenus des problèmes incontournables dans le domaine informatique. À cet égard, l’optimisation des structures de données et des algorithmes devient particulièrement importante. Cet article présentera plusieurs structures de données de base couramment utilisées dans le langage Go-arbre rouge-noir, B Tree, B+Tree.

Arbre rouge-noir

L'arbre rouge-noir est un arbre de recherche binaire auto-équilibré. Sa caractéristique est qu'il utilise deux nœuds de couleurs noir et rouge comme structure arborescente. La disposition des nœuds noirs et des nœuds rouges doit satisfaire les cinq propriétés des arbres rouge-noir :

1. Chaque nœud a une couleur, soit rouge. ou noir.
2. Le nœud racine est noir.
3. Chaque nœud feuille (nœud NULL) est noir.
4. Si un nœud est rouge, ses nœuds enfants doivent être noirs.
5. Tous les chemins d'un nœud à tous les descendants de ce nœud contiennent le même nombre de nœuds noirs.

La complexité temporelle de l'insertion, de la suppression et de la recherche d'éléments dans un arbre rouge-noir est O(log n), donc l'arbre rouge-noir est l'une des structures de données de base les plus largement utilisées. Dans le langage Go, vous pouvez utiliser l'arborescence de la bibliothèque de conteneurs pour implémenter une arborescence rouge-noir.

B Tree

B Tree est un arbre de recherche équilibré à plusieurs voies et une structure arborescente auto-équilibrée, qui peut automatiquement maintenir l'équilibre de l'arbre. B Tree stocke plusieurs informations dans un nœud, et chaque nœud stocke une valeur clé et un lien vers le nœud racine de son sous-arbre. B Tree a les caractéristiques suivantes :

1. Chaque nœud peut stocker plusieurs éléments, pas un seul élément.
2. Toutes les branches de nœuds ont le même numéro.
3. Tous les nœuds feuilles sont sur un seul calque.
4. À l'exception du nœud racine, chaque nœud a au moins M/2 enfants et au plus M enfants.
5. Chaque nœud divise la plage en M blocs via des clés. Chaque bloc stocke un pointeur vers un enfant et les éléments sont stockés dans les premiers blocs M-1.
6. Tous les nœuds feuilles sont au même niveau.

B Tree peut réduire le nombre d'accès au disque et améliorer l'efficacité de la récupération des données grâce à plusieurs éléments dans le nœud, et est largement utilisé dans l'utilisation réelle.

B+ Tree

B+ Tree est une variante de B Tree, qui optimise principalement le nombre de lectures et d'écritures d'E/S disque de B Tree. Il diffère de B Tree en ce que les nœuds intermédiaires de B+ Tree ne stockent que des clés, pas des valeurs, et toutes les valeurs sont stockées dans des nœuds feuilles. Les nœuds feuilles restent connectés et dans l'ordre clé, ce qui rend les requêtes basées sur des plages faciles à mettre en œuvre. B+ Tree a les caractéristiques suivantes :

1. Les éléments stockés dans tous les nœuds n'existent que dans les nœuds feuilles.
2. Tous les nœuds feuilles sont sur le même calque.
3. Chaque nœud peut stocker plus d'éléments.
4. Les nœuds intermédiaires stockent uniquement les clés, aucune valeur.
5. Les éléments de tous les nœuds feuilles maintiennent l'ordre de stockage et chaque nœud feuille reste connecté via une chaîne de pointeurs.
6. Les éléments de tous les nœuds feuilles sont adjacents et ont des valeurs proches.

Étant donné que les nœuds intermédiaires B+ Tree stockent uniquement des clés, pas des valeurs, le nombre d'accès au disque peut être réduit et les nœuds intermédiaires peuvent être ignorés directement lors de l'accès au disque, améliorant ainsi l'efficacité de la récupération des données.

En introduisant plusieurs structures de données de base couramment utilisées telles que l'arbre rouge-noir, l'arbre B, l'arbre B+, etc., les programmeurs en langage Go peuvent mieux comprendre et utiliser diverses structures de données dans le développement réel et améliorer l'efficacité de fonctionnement du programme. .

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!