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红黑树是一种具有平衡性质的二叉搜索树,它通过将节点着色为红色或黑色,并通过一组特定的规则来保持树的平衡。
红黑树的平衡性能能够保证在最坏情况下的操作(插入、删除、查找)时间复杂度为O(log n)。
B/B+树是一种多路搜索树,主要用于在磁盘或其他多级存储介质上组织和管理大规模数据。一颗M阶B树T,满足以下条件:
B/B+树的平衡特性使得在大规模数据的增删改查操作中,其磁盘IO次数相对较少,能够提供更高的效率。
红黑树在数据结构中占据重要地位的原因包括其平衡性能、适用于索引结构、广泛应用于算法和数据处理,以及相对简单的实现方式。
红黑树在二叉树的基础上具备如下的性质:
满足以上性质的二叉树就是红黑树。其中第五条性质就决定了红黑树的平衡,它不像AVL树那样严格要求两边子树的高度差是1,而是要求黑色节点的高度一致即可。
从第四条和第五条的性质中,我们可以总结出一个数学结论:红黑树的根节点到叶子节点的最短路径与红黑树的根节点到叶子节点的最长路径之比是 1 : ( 2 × N − 1 ) 1: (2\times N - 1) 1:(2×N−1)。
对上面的六个性质进行精简描述一下:
在这里再扩展一些知识:
B树和B+树在使用场景上的差异说明:举个例子,假设有一个很大量的数据需要存储(比如100万个节点),内存上肯定无法全部存储,必然有很大部分在磁盘上。
如果使用B树进行存储,由于每个节点都存储数据,必然有一部分节点存储在内存中,一部分节点存储在磁盘上。
如果使用B+树存储,就有些不一样,由于B+树的内节点不存储具体数据,只做索引,所以B+树存储在内存中的节点数量会比B树多得多。所以,B+树做索引会更好,因为可以把所有的索引关系存储到内存中,然后通过一次性寻址找到存储具体数据的叶子节点。B树就无法做到这样,它只能一个节点一个节点的磁盘寻址。
B树和B+树都可以做索引,但是B+树更常用于做索引,特别是索引磁盘数据。比如MySQL、mongodb、PostgreSql等数据库的索引使用的就是B+树。
红黑树对于范围查询操作不如B/B+树高效。在红黑树中,需要进行中序遍历才能获取范围内的键值。B/B+树内部节点通过键值范围进行连接,因此在范围查询时,只需遍历相应的叶子节点链表即可,效率更高。
红黑树适用于内存中的高效搜索和平衡需求,而B/B+树适用于大规模数据的组织和管理,特别是在磁盘或其他多级存储介质中。
B/B+树在存储效率、范围查询效率、磁盘I/O优化、顺序访问性能以及分裂和合并操作效率等方面具有优势。这使得B/B+树成为在磁盘或其他多级存储介质上管理和组织大规模数据的一种重要的数据结构。
尽管红黑树可能导致树的高度相对较高,但其存储效率、数据局部性、平衡性能和范围查询效率等特点在内存中或需要更好的数据局部性时,红黑树更好。