


Verwenden Sie Python, um den Löschoperationscode des B+-Baums zu schreiben
Für den Löschvorgang des B+-Baums muss zunächst der Standort des gelöschten Knotens ermittelt und dann die Anzahl der Schlüssel des Knotens ermittelt werden.
Wenn die Anzahl der Schlüssel im Knoten die Mindestanzahl überschreitet, löschen Sie ihn einfach direkt.
Löschen Sie „40“ wie unten gezeigt:

Wenn der Knoten eine genaue Mindestanzahl an Schlüsseln aufweist, erfordert das Löschen eine Entlehnung vom Geschwisterknoten und das Hinzufügen des Zwischenschlüssels des Geschwisterknotens zum übergeordneten Knoten. Löschen Sie wie unten gezeigt „5“:

Löschen Sie den Inhaltsknoten. Wenn die Anzahl der Schlüssel im Knoten die Mindestanzahl überschreitet, löschen Sie einfach den Schlüssel vom Blattknoten und den Schlüssel vom internen Knoten . Füllen Sie leere Räume in internen Knoten mit Inorder-Nachfolgern. Löschen Sie wie unten gezeigt „45“:

Löschen Sie den Inhaltsknoten. Wenn der Knoten eine genaue Mindestanzahl an Schlüsseln enthält, löschen Sie den Schlüssel, leihen Sie einen Schlüssel direkt vom Geschwisterknoten aus und füllen Sie ihn aus Index mit dem geliehenen Schlüssel des Leerraums. Löschen Sie wie unten gezeigt „35“:

Löschen Sie den Inhaltsknoten und erstellen Sie ein Leerzeichen über dem übergeordneten Knoten. Nachdem Sie einen Schlüssel gelöscht haben, führen Sie den leeren Raum mit seinen Geschwistern zusammen und füllen Sie den leeren Raum im übergeordneten Knoten mit dem Inorder-Nachfolger. Wie unten gezeigt, löschen Sie „25“:

Der Löschvorgang, der zu einer Verkleinerung der Baumhöhe führt, wie unten gezeigt, löschen Sie „55“:

Python implementiert den B+-Baumlöschvorgang
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")
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden Sie Python, um den Löschoperationscode des B+-Baums zu schreiben. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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MySQL unterstützt die Einschränkungen der Domänenintegrität, die aus Version 8.0.16 wirksam sind. 1. Hinzufügen von Einschränkungen beim Erstellen einer Tabelle: Verwenden Sie CreateTable, um die Kontrollbedingungen wie das Alter ≥ 18, Gehalt> 0, Grenzwerte der Abteilung zu definieren. 2. Ändern Sie die Tabelle, um Einschränkungen hinzuzufügen: Verwenden Sie AlterTableLeaddConstraint, um die Feldwerte zu begrenzen, z. B. nicht leer; 3.. Verwenden Sie komplexe Bedingungen: Unterstützen Sie die Multi-Säulen-Logik und -ausdrücke, z. B. Enddatum ≥ Start-Datum und Abschlussstatus müssen ein Enddatum haben. 4. Einschränkungen löschen: Verwenden Sie die zum Löschen von Namen angeben Sie den Namen angeben. 5. Anmerkungen: MySQL8.0.16, InnoDB oder MyiSam müssen zitiert werden

Tosecuremysqleffectival, useObject-LevelpivilegestolimituserAccessbasedonTheirspecificneeds.BeginByCundingTingTHatObject-LevelilegesApplytodatabasen, Tabellen, Orcolumns, Opferincontrolholtlobobobobobobobe

MySQL muss für Finanzsysteme optimiert werden: 1. Finanzdaten müssen verwendet werden, um die Genauigkeit mit dem Dezimalart zu gewährleisten, und DateTime wird in Zeitfeldern verwendet, um Zeitzonenprobleme zu vermeiden. 2. Indexdesign sollte angemessen sein, häufig Aktualisierungen von Feldern zum Erstellen von Indizes vermeiden, Indizes in Abfragereihenfolge kombinieren und nutzlose Indizes regelmäßig reinigen. 3.. Verwenden Sie Transaktionen, um Konsistenz zu gewährleisten, Transaktionsgranularität zu kontrollieren, lange Transaktionen und in IT eingebettete Nicht-Kern-Operationen zu vermeiden und die entsprechenden Isolationsniveaus basierend auf dem Unternehmen auszuwählen. 4. Historische Daten nach Zeit partitionieren, Kaltdaten archivieren und komprimierte Tabellen verwenden, um die Abfrageeffizienz zu verbessern und den Speicher zu optimieren.

Useeamany-to-manyrelationship withajunctionTabletolinkiTemSandTagsviathreetables: Elemente, Tags und ITEM_TAGS.2.WhenaddingTags, CheckforexistingTagSinthetagStable, Insertifnitary.

MySQL Performance und Wartbarkeit stehen vor Herausforderungen mit großen Tabellen, und es ist notwendig, von der Strukturdesign, der Indexoptimierung, der Tabellen-Untertisch-Strategie usw. zu beginnen. 1. Ausgestaltet Primärschlüssel und -indizes: Es wird empfohlen, Selbstverlustzahlen als Primärschlüssel zu verwenden, um Seitenspaltungen zu reduzieren. Verwenden Sie Overlay -Indizes, um die Effizienz der Abfrage zu verbessern. Analysieren Sie regelmäßig langsame Abfrageprotokolle und löschen Sie ungültige Indizes. 2. Rationaler Nutzung von Partitionstabellen: Partition nach Zeitbereich und anderen Strategien zur Verbesserung der Abfrage- und Wartungseffizienz, aber der Aufteilung und dem Abschneiden von Problemen sollte die Aufmerksamkeit geschenkt werden. 3.. Überlegen Sie, wie Sie Lesen und Schreiben von Trennung und Bibliothekstrennung erwägen: Lesen und Schreiben von Trennung lindern den Druck auf die Hauptbibliothek. Die Bibliothekstrennung und die Tabellentrennung eignen sich für Szenarien mit einer großen Datenmenge. Es wird empfohlen, Middleware zu verwenden und Transaktions- und Cross-Store-Abfrageprobleme zu bewerten. Frühe Planung und kontinuierliche Optimierung sind der Schlüssel.

Um alle Datenbanken in MySQL anzuzeigen, müssen Sie den Befehl showDatabases verwenden. 1. Nachdem Sie sich auf dem MySQL -Server angemeldet haben, können Sie die ShowDatabasen ausführen. Befehl zur Auflistung aller Datenbanken, auf die der aktuelle Benutzer zugegriffen hat. 2. Systemdatenbanken wie Information_Schema, MySQL, Performance_schema und System existieren standardmäßig, Benutzer mit unzureichenden Berechtigungen können sie möglicherweise nicht sehen; 3.. Sie können die Datenbank auch durch selectSchema_nameFrominFormation_schema.schemata abfragen und filtern. Beispielsweise ohne die Systemdatenbank, um nur die von den Benutzern erstellte Datenbank anzuzeigen; Stellen Sie sicher

Um einer vorhandenen Tabelle einen Primärschlüssel hinzuzufügen, verwenden Sie die altertable Anweisung mit der AddPrimaryKey -Klausel. 1. Stellen Sie sicher, dass die Zielspalte keinen Nullwert, keine Duplikation hat und als Notnull definiert ist. 2. Die einspaltige Primärschlüsselsyntax ist ein altertierbarer Tabellenname AddPrimaryKey (Spaltenname); 3. Die Multi-Säulen-Kombination der Primärschlüsselsyntax ist der Namen AddPrimaryKey (Spalte 1, Spalte 2); 4. Wenn die Spalte NULL erlaubt, müssen Sie zuerst Änderungen ausführen, um Notnull zu setzen. 5. Jede Tabelle kann nur einen Primärschlüssel haben und der alte Primärschlüssel muss vor dem Hinzufügen gelöscht werden. 6. Wenn Sie es selbst erhöhen müssen, können Sie Modify verwenden, um auto_increment festzulegen. Stellen Sie vor dem Betrieb Daten sicher
