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首页数据库mysql教程使用Python编写B+树的删除操作代码

B+树删除操作需要先找到删除节点的位置,然后判断节点的键数。

如果节点中的键数量超过了最小数量,直接删除即可。

如下图,删除“40”:

使用Python编写B+树的删除操作代码

如果节点中有确切的最小键数,删除就需要从兄弟节点那里借用,将兄弟节点的中间键添加到父节点。如下图,删除“5”:

使用Python编写B+树的删除操作代码

删除内容节点,如果节点中的键数超过最小数量,只需从叶节点中删除该键,并从内部节点中删除该键。用中序后继填充内部节点中的空白区域。如下图,删除“45”:

使用Python编写B+树的删除操作代码

删除内容节点,如果节点中有确切的最小键数,则删除该键并直接从兄弟节点借用一个键,用借来的键填充索引中的空白空间。如下图,删除“35”:

使用Python编写B+树的删除操作代码

删除内容节点,在父节点上方生成空白空间。删除键后,将空白空间与其兄弟节点合并,用中序后继填充父节点中的空白空间。如下图,删除“25”:

使用Python编写B+树的删除操作代码

导致树高度会缩小的删除操作,如下图,删除“55”:

使用Python编写B+树的删除操作代码

Python实现B+树删除操作

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

# 插入叶子
    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

    # 插入节点
    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)

    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

    # 查找节点
    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)

    # 删除节点
    def delete(self, value, key):
        node_ = self.search(value)

        temp = 0
        for i, item in enumerate(node_.values):
            if item == value:
                temp = 1

                if key in node_.keys[i]:
                    if len(node_.keys[i]) > 1:
                        node_.keys[i].pop(node_.keys[i].index(key))
                    elif node_ == self.root:
                        node_.values.pop(i)
                        node_.keys.pop(i)
                    else:
                        node_.keys[i].pop(node_.keys[i].index(key))
                        del node_.keys[i]
                        node_.values.pop(node_.values.index(value))
                        self.deleteEntry(node_, value, key)
                else:
                    print("Value not in Key")
                    return
        if temp == 0:
            print("Value not in Tree")
            return

    # 删除条目
    def deleteEntry(self, node_, value, key):

        if not node_.check_leaf:
            for i, item in enumerate(node_.keys):
                if item == key:
                    node_.keys.pop(i)
                    break
            for i, item in enumerate(node_.values):
                if item == value:
                    node_.values.pop(i)
                    break

        if self.root == node_ and len(node_.keys) == 1:
            self.root = node_.keys[0]
            node_.keys[0].parent = None
            del node_
            return
        elif (len(node_.keys) < int(math.ceil(node_.order / 2)) and node_.check_leaf == False) or (len(node_.values) < int(math.ceil((node_.order - 1) / 2)) and node_.check_leaf == True):

            is_predecessor = 0
            parentNode = node_.parent
            PrevNode = -1
            NextNode = -1
            PrevK = -1
            PostK = -1
            for i, item in enumerate(parentNode.keys):

                if item == node_:
                    if i > 0:
                        PrevNode = parentNode.keys[i - 1]
                        PrevK = parentNode.values[i - 1]

                    if i < len(parentNode.keys) - 1:
                        NextNode = parentNode.keys[i + 1]
                        PostK = parentNode.values[i]

            if PrevNode == -1:
                ndash = NextNode
                value_ = PostK
            elif NextNode == -1:
                is_predecessor = 1
                ndash = PrevNode
                value_ = PrevK
            else:
                if len(node_.values) + len(NextNode.values) < node_.order:
                    ndash = NextNode
                    value_ = PostK
                else:
                    is_predecessor = 1
                    ndash = PrevNode
                    value_ = PrevK

            if len(node_.values) + len(ndash.values) < node_.order:
                if is_predecessor == 0:
                    node_, ndash = ndash, node_
                ndash.keys += node_.keys
                if not node_.check_leaf:
                    ndash.values.append(value_)
                else:
                    ndash.nextKey = node_.nextKey
                ndash.values += node_.values

                if not ndash.check_leaf:
                    for j in ndash.keys:
                        j.parent = ndash

                self.deleteEntry(node_.parent, value_, node_)
                del node_
            else:
                if is_predecessor == 1:
                    if not node_.check_leaf:
                        ndashpm = ndash.keys.pop(-1)
                        ndashkm_1 = ndash.values.pop(-1)
                        node_.keys = [ndashpm] + node_.keys
                        node_.values = [value_] + node_.values
                        parentNode = node_.parent
                        for i, item in enumerate(parentNode.values):
                            if item == value_:
                                p.values[i] = ndashkm_1
                                break
                    else:
                        ndashpm = ndash.keys.pop(-1)
                        ndashkm = ndash.values.pop(-1)
                        node_.keys = [ndashpm] + node_.keys
                        node_.values = [ndashkm] + node_.values
                        parentNode = node_.parent
                        for i, item in enumerate(p.values):
                            if item == value_:
                                parentNode.values[i] = ndashkm
                                break
                else:
                    if not node_.check_leaf:
                        ndashp0 = ndash.keys.pop(0)
                        ndashk0 = ndash.values.pop(0)
                        node_.keys = node_.keys + [ndashp0]
                        node_.values = node_.values + [value_]
                        parentNode = node_.parent
                        for i, item in enumerate(parentNode.values):
                            if item == value_:
                                parentNode.values[i] = ndashk0
                                break
                    else:
                        ndashp0 = ndash.keys.pop(0)
                        ndashk0 = ndash.values.pop(0)
                        node_.keys = node_.keys + [ndashp0]
                        node_.values = node_.values + [ndashk0]
                        parentNode = node_.parent
                        for i, item in enumerate(parentNode.values):
                            if item == value_:
                                parentNode.values[i] = ndash.values[0]
                                break

                if not ndash.check_leaf:
                    for j in ndash.keys:
                        j.parent = ndash
                if not node_.check_leaf:
                    for j in node_.keys:
                        j.parent = node_
                if not parentNode.check_leaf:
                    for j in parentNode.keys:
                        j.parent = parentNode


# 输出B+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(&#x27;5&#x27;, &#x27;33&#x27;)
bplustree.insert(&#x27;15&#x27;, &#x27;21&#x27;)
bplustree.insert(&#x27;25&#x27;, &#x27;31&#x27;)
bplustree.insert(&#x27;35&#x27;, &#x27;41&#x27;)
bplustree.insert(&#x27;45&#x27;, &#x27;10&#x27;)

printTree(bplustree)

if(bplustree.find(&#x27;5&#x27;, &#x27;34&#x27;)):
    print("Found")
else:
    print("Not found")

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如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL与SQL Server有何不同?MySQL与SQL Server有何不同?Apr 23, 2025 am 12:20 AM

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在哪些情况下,您可以选择SQL Server而不是MySQL?在哪些情况下,您可以选择SQL Server而不是MySQL?Apr 23, 2025 am 12:20 AM

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。

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