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c++怎么实现一个B树_c++平衡树数据结构B树实现过程

裘德小鎮的故事
发布: 2025-10-23 13:11:01
原创
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B树通过多路平衡搜索树结构实现高效插入、查找与遍历,适用于内外存数据管理。其核心在于节点分裂与递归插入,保持所有叶子节点同层,确保操作时间复杂度为O(log N)。

c++怎么实现一个b树_c++平衡树数据结构b树实现过程

实现一个B树的关键在于理解它的结构特点:多路搜索树,每个节点可以有多个子节点,且保持数据有序。B树天然平衡,适用于磁盘等外部存储场景,但也能在内存中高效使用。下面介绍C++中B树的基本实现过程。

1. B树的定义与性质

B树满足以下性质:

  • 每个节点最多有M-1个关键字(M是阶数)
  • 除根节点外,每个节点至少有⌈M/2⌉ - 1个关键字
  • 根节点至少有一个关键字(如果非空)
  • 所有叶子节点在同一层
  • 节点中的关键字从左到右递增排列,子树的关键字落在对应区间内

通常选择M为偶数,比如4或5,便于分裂操作处理。

2. 节点结构设计

每个节点包含关键字数组、子节点指针数组以及当前关键字数量。以下是基本结构定义:

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```cpp template struct BTreeNode { bool isLeaf; // 是否为叶子节点 int n; // 当前关键字数量 T keys[M - 1]; // 关键字数组 BTreeNode* children[M]; // 子节点指针
BTreeNode() : isLeaf(true), n(0) {
    for (int i = 0; i < M; ++i) {
        children[i] = nullptr;
    }
}
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};

<H3>3. B树类框架</H3>
<p>封装插入、查找、分裂等操作:</p>
```cpp
template<typename T, int M>
class BTree {
private:
    BTreeNode<T, M>* root;

    void splitChild(BTreeNode<T, M>* parent, int idx);
    void insertNonFull(BTreeNode<T, M>* node, const T& key);
    void traverseNode(BTreeNode<T, M>* node);
    BTreeNode<T, M>* search(BTreeNode<T, M>* node, const T& key);

public:
    BTree();
    void insert(const T& key);
    void traverse();
    BTreeNode<T, M>* search(const T& key);
};
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4. 插入操作实现

插入时要保证节点不满。若满,则先分裂再插入。核心是分裂和递归插入逻辑:

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```cpp template void BTree::splitChild(BTreeNode* parent, int idx) { auto fullNode = parent->children[idx]; auto newNode = new BTreeNode(); newNode->isLeaf = fullNode->isLeaf; newNode->n = (M - 1) / 2;
// 拷贝后半部分关键字
for (int i = 0; i < newNode->n; ++i) {
    newNode->keys[i] = fullNode->keys[(M + 1) / 2 + i];
}

if (!fullNode->isLeaf) {
    for (int i = 0; i <= newNode->n; ++i) {
        newNode->children[i] = fullNode->children[(M + 1) / 2 + i];
    }
}

// 中间关键字上移
for (int i = parent->n; i > idx; --i) {
    parent->children[i + 1] = parent->children[i];
}
parent->children[idx + 1] = newNode;

for (int i = parent->n - 1; i >= idx; --i) {
    parent->keys[i + 1] = parent->keys[i];
}
parent->keys[idx] = fullNode->keys[(M - 1) / 2];
parent->n++;

fullNode->n = (M - 1) / 2;
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}

template<typename T, int M> void BTree<T, M>::insertNonFull(BTreeNode<T, M>* node, const T& key) { int i = node->n - 1; if (node->isLeaf) { while (i >= 0 && key < node->keys[i]) { node->keys[i + 1] = node->keys[i]; --i; } node->keys[i + 1] = key; node->n++; } else { while (i >= 0 && key < node->keys[i]) --i; ++i; if (node->children[i]->n == M - 1) { splitChild(node, i); if (key > node->keys[i]) ++i; } insertNonFull(node->children[i], key); } }

template<typename T, int M> void BTree<T, M>::insert(const T& key) { if (root == nullptr) { root = new BTreeNode<T, M>(); root->keys[0] = key; root->n = 1; return; }

if (root->n == M - 1) {
    auto newRoot = new BTreeNode<T, M>();
    newRoot->isLeaf = false;
    newRoot->children[0] = root;
    splitChild(newRoot, 0);
    root = newRoot;
}
insertNonFull(root, key);
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}

<H3>5. 遍历与查找</H3>
<p>中序遍历输出所有元素,查找类似二叉搜索树:</p>
```cpp
template<typename T, int M>
void BTree<T, M>::traverseNode(BTreeNode<T, M>* node) {
    if (node) {
        int i = 0;
        for (; i < node->n; ++i) {
            if (!node->isLeaf) {
                traverseNode(node->children[i]);
            }
            std::cout << node->keys[i] << " ";
        }
        if (!node->isLeaf) {
            traverseNode(node->children[i]);
        }
    }
}

template<typename T, int M>
void BTree<T, M>::traverse() {
    traverseNode(root);
    std::cout << std::endl;
}

template<typename T, int M>
BTreeNode<T, M>* BTree<T, M>::search(BTreeNode<T, M>* node, const T& key) {
    int i = 0;
    while (i < node->n && key > node->keys[i]) ++i;

    if (i < node->n && key == node->keys[i]) return node;

    if (node->isLeaf) return nullptr;

    return search(node->children[i], key);
}

template<typename T, int M>
BTreeNode<T, M>* BTree<T, M>::search(const T& key) {
    return root ? search(root, key) : nullptr;
}
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6. 使用示例

测试代码:

```cpp int main() { BTree btree; // 阶数为3的B树(2-3树)
btree.insert(10);
btree.insert(20);
btree.insert(5);
btree.insert(6);
btree.insert(12);
btree.insert(30);

std::cout << "Traverse: ";
btree.traverse();  // 输出: 5 6 10 12 20 30

auto node = btree.search(12);
if (node) {
    std::cout << "Found 12\n";
}

return 0;
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}


<p>基本上就这些。B树通过分裂维持平衡,插入复杂度为O(log N),适合大规模有序数据管理。实现时注意边界条件和指针管理,避免内存泄漏。</p>
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以上就是c++++怎么实现一个B树_c++平衡树数据结构B树实现过程的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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