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”:

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”:

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”:

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”:

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”:

导致树高度会缩小的删除操作,如下图,删除“55”:

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('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")
以上是使用Python编写B+树的删除操作代码的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

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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