Melaksanakan B*-tree dalam C++
B*-Tree: Struktur data yang dioptimumkan untuk mendapatkan semula data yang pantas dalam C++
B* tree ialah struktur data pokok pengimbangan diri yang dioptimumkan untuk mendapatkan data yang pantas. Ia adalah variasi B-tree, struktur data pokok yang direka untuk memastikan data teratur dan seimbang. Ciri pokok B ialah ia sangat teratur, yang bermaksud bahawa nodnya kekal teratur dengan cara tertentu.
B* tree adalah serupa dengan B-tree, tetapi ia dioptimumkan untuk prestasi yang lebih baik. Ini dicapai dengan menggunakan beberapa teknik seperti mampatan laluan dan pemisahan berbilang nod.
B*-pokok amat sesuai untuk sistem fail dan pangkalan data kerana ia menyediakan masa carian dan sisipan yang pantas, menjadikannya cekap apabila menyimpan dan mendapatkan sejumlah besar data. Ia juga sesuai untuk aplikasi yang memerlukan akses data pantas, seperti sistem masa nyata dan simulasi saintifik.
Kelebihan pokok B* berbanding pokok B
Salah satu kelebihan utama B*-trees berbanding B-trees ialah ia mampu memberikan prestasi yang lebih baik kerana penggunaan teknik seperti mampatan laluan dan pemisahan berbilang nod. Teknik ini membantu mengurangkan bilangan akses cakera yang diperlukan untuk mencari dan memasukkan data, menjadikan B*-tree lebih pantas dan lebih cekap daripada B-tree.
Pokok B* juga lebih cekap ruang berbanding pokok B kerana ia mempunyai tahap pesanan yang lebih tinggi dan mampu menyimpan lebih banyak kunci dalam setiap nod. Ini bermakna bahawa lebih sedikit nod diperlukan untuk menyimpan jumlah data yang sama, yang membantu mengurangkan saiz keseluruhan pepohon dan meningkatkan prestasi.
Melaksanakan B*-tree dalam C++
Untuk melaksanakan B*-tree dalam C++, kita mesti mentakrifkan struktur nod terlebih dahulu untuk mewakili setiap nod dalam pokok. Nod B*-tree biasanya mengandungi beberapa kunci dan nilai yang sepadan, serta penunjuk kepada nod anak.
Ini adalah contoh struktur nod yang boleh digunakan untuk melaksanakan pepohon B* dalam C++ -
struct Node { int *keys; // Array of keys int *values; // Array of values Node **children; // Array of child pointers int n; // Number of keys in the node bool leaf; // Whether the node is a leaf or not };
Dengan struktur nod yang ditakrifkan, kami kini boleh melaksanakan pokok B* itu sendiri. Berikut ialah contoh cara melaksanakan pepohon B* dalam C++ -
class BTree { private: Node *root; // Pointer to the root node of the tree int t; // Minimum degree of the tree public: BTree(int _t) { root = NULL; t = _t; } // Other member functions go here... };
Kelas B*-tree di atas mengandungi punca pembolehubah ahli persendirian, yang merupakan penunjuk kepada nod akar pokok dan pembolehubah ahli persendirian t, iaitu darjah minimum pokok itu. Darjah minimum B*-tree ialah bilangan minimum kekunci yang mesti ada pada nod dalam pokok.
Selain pembina, kelas B*tree juga boleh melaksanakan banyak fungsi ahli lain untuk melaksanakan pelbagai operasi pada pokok. Beberapa fungsi ahli yang paling penting termasuk −
search() − Fungsi ini digunakan untuk mencari kunci tertentu dalam pokok. Mengembalikan penuding ke nod yang mengandungi kunci jika kunci ditemui, atau NULL jika tidak ditemui.
insert() - Fungsi ini digunakan untuk memasukkan kunci dan nilai baharu ke dalam pokok. Jika pokok itu penuh dan nod akar tidak mempunyai ruang yang mencukupi untuk kunci baharu, nod akar akan berpecah dan akar baharu dicipta.
split() − Fungsi ini digunakan untuk memisahkan nod lengkap kepada dua nod, dengan kunci dalam nod asal diagihkan sama rata antara dua nod baharu. Kunci median kemudiannya dialihkan ke nod induk.
delete() - Fungsi ini digunakan untuk memadam kunci tertentu daripada pokok. Jika kekunci tidak ditemui, fungsi ini tidak melakukan apa-apa. Jika kunci ditemui dan nod yang mengandungi kunci tidak penuh, nod boleh digabungkan dengan salah seorang adik-beradiknya untuk memulihkan keseimbangan pada pokok.
Contoh
Berikut ialah contoh pelaksanaan fungsi ahli kelas B*-tree dalam C++:
// Search for a specific key in the tree Node* BTree::search(int key) { // Start at the root Node *current = root; // Search for the key in the tree while (current != NULL) { // Check if the key is in the current node int i = 0; while (i < current->n && key > current->keys[i]) { i++; } // If the key is found, return a pointer to the node if (i < current->n && key == current->keys[i]) { return current; } // If the key is not found, move to the appropriate child node if (!current->leaf) { current = current->children[i]; } else { return NULL; } } // Key was not found in the tree return NULL; } // Insert a new key and value into the tree void BTree::insert(int key, int value) { // Check if the tree is full if (root != NULL && root->n == 2 * t - 1) { // Tree is full, so split the root node Node *newRoot = new Node(t, true); newRoot->children[0] = root; root->split(0, newRoot); // Determine which child of the new root the key should be inserted into int i = 0; if (newRoot->keys[0] > key) { i++; } newRoot->children[i]->insertNonFull(key, value); root = newRoot; } else { // Tree is not full, so insert the key into the root node (or a child of the root) if (root == NULL) { root = new Node(t, true); } root->insertNonFull(key, value); } } // Split a full node into two nodes void Node::split(int index, Node *parent) { // Create a new node to hold half of the keys and values from the current node Node *newNode = new Node(t, leaf); newNode->n = t - 1; // Copy the last t - 1 keys and values from the current node to the new node for (int i = 0; i < t - 1; i++) { newNode->keys[i] = keys[i + t]; newNode->values[i] = values[i + t]; } // If the current node is not a leaf, copy the last t children to the new node if (!leaf) { for (int i = 0; i > t; i++) { newNode->children[i] = children[i + t]; } } // Reduce the number of keys in the current node by t n = t - 1; // Shift the keys and children in the parent node to make room for the new node for (int i = parent->n; i > index; i--) { parent->children[i + 1] = parent->children[i]; } // Insert the new node into the parent node parent->children[index + 1] = newNode; // Move the median key from the current node up to the parent node parent->keys[index] = keys[t - 1]; parent->values[index] = values[t - 1]; parent->n++; } // Insert a new key and value into a non-full node void Node::insertNonFull(int key, int value) { // Determine the position at which the key should be inserted int i = n - 1; if (leaf) { // If the node is a leaf, simply insert the key and value at the appropriate position (i >= 0 && keys[i] > key) { keys[i + 1] = keys[i]; values[i + 1] = values[i]; i--; } keys[i + 1] = key; values[i + 1] = value; n++; } else { // If the node is not a leaf, find the child node into which the key should be inserted while (i >= 0 && keys[i] > key) { i--; } i++; // If the child node is full, split it if (children[i]->n == 2 * t - 1) { children[i]->split(i, this); if (keys[i] < key) { i++; } } children[i]->insertNonFull(key, value); } } // Delete a specific key from the tree void BTree::deleteKey(int key) { // Check if the key exists in the tree if (root == NULL) { return; } root->deleteKey(key); // If the root node has no keys and is not a leaf, make its only child the new root if (root->n == 0 && !root->leaf) { Node *oldRoot = root; root = root->children[0]; delete oldRoot; } }
Kesimpulan
Ringkasnya, B*-tree ialah struktur data yang cekap yang sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pengambilan data pantas. Mereka mempunyai prestasi dan kecekapan ruang yang lebih baik daripada pokok B, jadi ia sangat popular dalam pangkalan data dan sistem fail. Dengan pelaksanaan yang betul, B*-trees boleh membantu meningkatkan kelajuan dan kecekapan penyimpanan data dan mendapatkan semula dalam aplikasi C++.
Atas ialah kandungan terperinci Melaksanakan B*-tree dalam C++. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Struktur Data Bahasa C: Perwakilan data pokok dan graf adalah struktur data hierarki yang terdiri daripada nod. Setiap nod mengandungi elemen data dan penunjuk kepada nod anaknya. Pokok binari adalah jenis pokok khas. Setiap nod mempunyai paling banyak dua nod kanak -kanak. Data mewakili structtreenode {intData; structtreenode*left; structtreenode*right;}; Operasi mewujudkan pokok traversal pokok (predecision, in-order, dan kemudian pesanan) Node Node Carian Pusat Node Node adalah koleksi struktur data, di mana unsur-unsur adalah simpul, dan mereka boleh dihubungkan bersama melalui tepi dengan data yang betul atau tidak jelas yang mewakili jiran.

Kebenaran mengenai masalah operasi fail: Pembukaan fail gagal: Kebenaran yang tidak mencukupi, laluan yang salah, dan fail yang diduduki. Penulisan data gagal: Penampan penuh, fail tidak boleh ditulis, dan ruang cakera tidak mencukupi. Soalan Lazim Lain: Traversal fail perlahan, pengekodan fail teks yang salah, dan kesilapan bacaan fail binari.

Artikel membincangkan penggunaan rujukan RValue yang berkesan dalam C untuk bergerak semantik, pemajuan sempurna, dan pengurusan sumber, menonjolkan amalan terbaik dan penambahbaikan prestasi. (159 aksara)

Pengiraan C35 pada dasarnya adalah matematik gabungan, yang mewakili bilangan kombinasi yang dipilih dari 3 dari 5 elemen. Formula pengiraan ialah C53 = 5! / (3! * 2!), Yang boleh dikira secara langsung oleh gelung untuk meningkatkan kecekapan dan mengelakkan limpahan. Di samping itu, memahami sifat kombinasi dan menguasai kaedah pengiraan yang cekap adalah penting untuk menyelesaikan banyak masalah dalam bidang statistik kebarangkalian, kriptografi, reka bentuk algoritma, dll.

Artikel ini membincangkan menggunakan semantik Move dalam C untuk meningkatkan prestasi dengan mengelakkan penyalinan yang tidak perlu. Ia meliputi pelaksanaan pembina bergerak dan pengendali tugasan, menggunakan STD :: bergerak, dan mengenal pasti senario utama dan perangkap untuk Appl yang berkesan

Fungsi bahasa C adalah asas untuk modularization kod dan bangunan program. Mereka terdiri daripada pengisytiharan (tajuk fungsi) dan definisi (badan fungsi). Bahasa C menggunakan nilai untuk lulus parameter secara lalai, tetapi pembolehubah luaran juga boleh diubahsuai menggunakan lulus alamat. Fungsi boleh mempunyai atau tidak mempunyai nilai pulangan, dan jenis nilai pulangan mestilah selaras dengan perisytiharan. Penamaan fungsi harus jelas dan mudah difahami, menggunakan nomenclature unta atau garis bawah. Ikuti prinsip tanggungjawab tunggal dan pastikan kesederhanaan fungsi untuk meningkatkan kebolehkerjaan dan kebolehbacaan.

Definisi nama fungsi bahasa C termasuk: jenis nilai pulangan, nama fungsi, senarai parameter dan badan fungsi. Nama fungsi harus jelas, ringkas dan bersatu dalam gaya untuk mengelakkan konflik dengan kata kunci. Nama fungsi mempunyai skop dan boleh digunakan selepas pengisytiharan. Penunjuk fungsi membolehkan fungsi diluluskan atau ditugaskan sebagai hujah. Kesalahan umum termasuk konflik penamaan, ketidakcocokan jenis parameter, dan fungsi yang tidak diisytiharkan. Pengoptimuman prestasi memberi tumpuan kepada reka bentuk dan pelaksanaan fungsi, sementara kod yang jelas dan mudah dibaca adalah penting.

F Fungsi bahasa adalah blok kod yang boleh diguna semula. Mereka menerima input, melakukan operasi, dan hasil pulangan, yang secara modular meningkatkan kebolehgunaan dan mengurangkan kerumitan. Mekanisme dalaman fungsi termasuk parameter lulus, pelaksanaan fungsi, dan nilai pulangan. Seluruh proses melibatkan pengoptimuman seperti fungsi dalam talian. Fungsi yang baik ditulis mengikut prinsip tanggungjawab tunggal, bilangan parameter kecil, penamaan spesifikasi, dan pengendalian ralat. Penunjuk yang digabungkan dengan fungsi dapat mencapai fungsi yang lebih kuat, seperti mengubahsuai nilai pembolehubah luaran. Pointer fungsi meluluskan fungsi sebagai parameter atau alamat kedai, dan digunakan untuk melaksanakan panggilan dinamik ke fungsi. Memahami ciri dan teknik fungsi adalah kunci untuk menulis program C yang cekap, boleh dipelihara, dan mudah difahami.
