B-树核心是磁盘I/O优化，通过减少树高、节点多关键字、同层叶子实现高效读取；C++实现需体现分裂/合并、自底向上调整、键值有序三大本质特征。
理解B-树的核心设计目标
B-树不是为内存快速排序设计的，而是为磁盘I/O优化而生的数据结构。它的每个节点通常对应一次磁盘块读取（比如4KB），所以关键在于：减少树高、让单个节点容纳尽可能多的关键字和子指针，同时保持所有叶子节点在同一层。C++实现时，不能只关注“能跑通”，更要体现节点分裂/合并逻辑、自底向上调整、键值有序存储这三个本质特征。
定义节点结构与基础模板
一个典型的B-树节点包含：关键字数组、子指针数组、实际关键字数量、是否为叶子的标记。建议用模板支持任意可比较类型：
// 假设最小度数 t（即每个节点至少有 t−1 个关键字，最多 2t−1 个）
template
struct BTreeNode {
T keys[2 * t - 1];
BTreeNode* children[2 * t]; // 非叶子节点有最多 2t 个子指针
int n; // 当前关键字数量
bool leaf;
};
实现插入操作的关键步骤
插入不是简单塞进叶子——它必须维持B-树性质。核心是先递归到叶子，再自底向上处理满节点分裂：
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- 若当前节点已满（n == 2t−1），先调用 splitChild 把它劈成两个 t−1 关键字的节点，并把中间关键字上推给父节点
- 递归插入时，确保在进入子节点前，该子节点未满；否则提前分裂（这叫“top-down splitting”，避免回溯）
- 根节点满时，要新建根，树高+1 —— 这是B-树保持平衡的唯一扩容方式
搜索与删除需兼顾稳定性
搜索很简单：从根开始，根据key大小选择对应子树，直到找到或抵达空叶子。
删除更复杂，但原则明确：
- 总保证待删key所在节点关键字数 ≥ t（即不低于最小要求），否则从兄弟借或与兄弟合并
- 若key在内部节点，不直接删，而是用它的前驱/后继（必在叶子）替换，再删叶子——避免破坏结构
- 合并时注意：父节点失去一个子指针后，自身也可能低于t−1，需递归处理（但实际中常延迟合并，或仅在必要时做）
基本上就这些。真正写实操代码时，重点不是堆砌语法，而是把分裂时机、上推逻辑、借/合并边界条件想清楚。标准库没提供B-树，但STL的map/set底层是红黑树；数据库如SQLite的B-Tree模块（btree.c）是极好的参考——它用C写，但思想完全适用C++。
