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使用Python实现B树插入操作的原理图解

B树是高度平衡的二叉搜索树,进行插入操作,要先获取插入节点的位置,遵循节点比左子树大,比右子树小,在需要时拆分节点。一图看懂B树插入操作原理B树插入算法BreeInsertion(T,k)rroot[T]ifn[r]=2t-1s=AllocateNode()root[T]=sleaf[s]=FALSEn[s]<-0c1[s]<-rBtreeSplitChild(s,1,r)BtreeInsertNonFull(s,k)elseBtreeInsertNonFull(r,k)BtreeInsert

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    B树是高度平衡的二叉搜索树,进行插入操作,要先获取插入节点的位置,遵循节点比左子树大,比右子树小,在需要时拆分节点。

    一图看懂B树插入操作原理

    B树插入操作原理图解 Python实现B树插入算法

    B树插入算法

    BreeInsertion(T, k)r  root[T]if n[r] = 2t - 1
        s = AllocateNode()
        root[T] = s
        leaf[s] = FALSE
        n[s] <- 0
        c1[s] <- r
        BtreeSplitChild(s, 1, r)
        BtreeInsertNonFull(s, k)else BtreeInsertNonFull(r, k)BtreeInsertNonFull(x, k)i = n[x]if leaf[x]
        while i ≥ 1 and k < keyi[x]
            keyi+1 [x] = keyi[x]
            i = i - 1
        keyi+1[x] = k
        n[x] = n[x] + 1else while i ≥ 1 and k < keyi[x]
            i = i - 1
        i = i + 1
        if n[ci[x]] == 2t - 1
            BtreeSplitChild(x, i, ci[x])
            if k &rt; keyi[x]
                i = i + 1
        BtreeInsertNonFull(ci[x], k)BtreeSplitChild(x, i)BtreeSplitChild(x, i, y)z = AllocateNode()leaf[z] = leaf[y]n[z] = t - 1for j = 1 to t - 1
        keyj[z] = keyj+t[y]if not leaf [y]
        for j = 1 to t
            cj[z] = cj + t[y]n[y] = t - 1for j = n[x] + 1 to i + 1
        cj+1[x] = cj[x]ci+1[x] = zfor j = n[x] to i
        keyj+1[x] = keyj[x]keyi[x] = keyt[y]n[x] = n[x] + 1

    用Python实现B树插入算法

    class BTreeNode:
        def __init__(self, leaf=False):
            self.leaf = leaf
            self.keys = []
            self.child = []

    class BTree:
        def __init__(self, t):
            self.root = BTreeNode(True)
            self.t = t

        def insert(self, k):
            root = self.root
            if len(root.keys) == (2 * self.t) - 1:
                temp = BTreeNode()
                self.root = temp
                temp.child.insert(0, root)
                self.split_child(temp, 0)
                self.insert_non_full(temp, k)
            else:
                self.insert_non_full(root, k)

        def insert_non_full(self, x, k):
            i = len(x.keys) - 1
            if x.leaf:
                x.keys.append((None, None))
                while i >= 0 and k[0] < x.keys[i][0]:
                    x.keys[i + 1] = x.keys[i]
                    i -= 1
                x.keys[i + 1] = k
            else:
                while i >= 0 and k[0] < x.keys[i][0]:
                    i -= 1
                i += 1
                if len(x.child[i].keys) == (2 * self.t) - 1:
                    self.split_child(x, i)
                    if k[0] > x.keys[i][0]:
                        i += 1
                self.insert_non_full(x.child[i], k)

        def split_child(self, x, i):
            t = self.t
            y = x.child[i]
            z = BTreeNode(y.leaf)
            x.child.insert(i + 1, z)
            x.keys.insert(i, y.keys[t - 1])
            z.keys = y.keys[t: (2 * t) - 1]
            y.keys = y.keys[0: t - 1]
            if not y.leaf:
                z.child = y.child[t: 2 * t]
                y.child = y.child[0: t - 1]

        def print_tree(self, x, l=0):
            print("Level ", l, " ", len(x.keys), end=":")
            for i in x.keys:
                print(i, end=" ")
            print()
            l += 1
            if len(x.child) > 0:
                for i in x.child:
                    self.print_tree(i, l)

    def main():
        B = BTree(3)

        for i in range(10):
            B.insert((i, 2 * i))

        B.print_tree(B.root)

    if __name__ == '__main__':
        main()
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