Prinzipdiagramm der Python-Implementierung des B-Tree-Einfügungsalgorithmus

PHPz
Freigeben: 2024-01-22 21:57:13
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B-Baum ist ein hochausgeglichener binärer Suchbaum. Um einen Einfügevorgang durchzuführen, müssen Sie zunächst die Position des eingefügten Knotens ermitteln, damit dieser größer als der linke Teilbaum und kleiner als der rechte Teilbaum ist notwendig.

Verstehen Sie das Funktionsprinzip der B-Tree-Einfügung mit einem Bild

B树插入操作原理图解 Python实现B树插入算法

B-Tree-Einfügungsalgorithmus

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
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Verwenden Sie Python, um den B-Tree-Einfügungsalgorithmus zu implementieren

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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