0

0

详解B树删除操作:使用Python实现B树删除操作的详细图解

WBOY

WBOY

发布时间:2024-01-22 14:27:09

|

1371人浏览过

|

来源于网易伏羲

转载

b树删除操作需要考虑节点所在位置和平衡,并且很有可能会发生下溢的情况。当一个节点包含的子节点数量少于它应该持有的最小数量时,就会发生下溢。

图文展示B树删除操作原理

在不影响平衡情况下。

B树删除操作详细图解 Python实现B树删除操作

下溢情况。

歌者PPT
歌者PPT

歌者PPT,AI 写 PPT 永久免费

下载
B树删除操作详细图解 Python实现B树删除操作

删除内部节点。

B树删除操作详细图解 Python实现B树删除操作

Python实现B树删除操作

# B树节点
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

    # 插入元素
    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)

    # 分开子节点
    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]

    # 删除节点
    def delete(self, x, k):
        t = self.t
        i = 0
        while i < len(x.keys) and k[0] > x.keys[i][0]:
            i += 1
        if x.leaf:
            if i < len(x.keys) and x.keys[i][0] == k[0]:
                x.keys.pop(i)
                return
            return

        if i < len(x.keys) and x.keys[i][0] == k[0]:
            return self.delete_internal_node(x, k, i)
        elif len(x.child[i].keys) >= t:
            self.delete(x.child[i], k)
        else:
            if i != 0 and i + 2 < len(x.child):
                if len(x.child[i - 1].keys) >= t:
                    self.delete_sibling(x, i, i - 1)
                elif len(x.child[i + 1].keys) >= t:
                    self.delete_sibling(x, i, i + 1)
                else:
                    self.delete_merge(x, i, i + 1)
            elif i == 0:
                if len(x.child[i + 1].keys) >= t:
                    self.delete_sibling(x, i, i + 1)
                else:
                    self.delete_merge(x, i, i + 1)
            elif i + 1 == len(x.child):
                if len(x.child[i - 1].keys) >= t:
                    self.delete_sibling(x, i, i - 1)
                else:
                    self.delete_merge(x, i, i - 1)
            self.delete(x.child[i], k)

    # 删除节点
    def delete_internal_node(self, x, k, i):
        t = self.t
        if x.leaf:
            if x.keys[i][0] == k[0]:
                x.keys.pop(i)
                return
            return

        if len(x.child[i].keys) >= t:
            x.keys[i] = self.delete_predecessor(x.child[i])
            return
        elif len(x.child[i + 1].keys) >= t:
            x.keys[i] = self.delete_successor(x.child[i + 1])
            return
        else:
            self.delete_merge(x, i, i + 1)
            self.delete_internal_node(x.child[i], k, self.t - 1)

    # 删除前节点
    def delete_predecessor(self, x):
        if x.leaf:
            return x.pop()
        n = len(x.keys) - 1
        if len(x.child[n].keys) >= self.t:
            self.delete_sibling(x, n + 1, n)
        else:
            self.delete_merge(x, n, n + 1)
        self.delete_predecessor(x.child[n])

    # 删除继任节点
    def delete_successor(self, x):
        if x.leaf:
            return x.keys.pop(0)
        if len(x.child[1].keys) >= self.t:
            self.delete_sibling(x, 0, 1)
        else:
            self.delete_merge(x, 0, 1)
        self.delete_successor(x.child[0])

    def delete_merge(self, x, i, j):
        cnode = x.child[i]

        if j > i:
            rsnode = x.child[j]
            cnode.keys.append(x.keys[i])
            for k in range(len(rsnode.keys)):
                cnode.keys.append(rsnode.keys[k])
                if len(rsnode.child) > 0:
                    cnode.child.append(rsnode.child[k])
            if len(rsnode.child) > 0:
                cnode.child.append(rsnode.child.pop())
            new = cnode
            x.keys.pop(i)
            x.child.pop(j)
        else:
            lsnode = x.child[j]
            lsnode.keys.append(x.keys[j])
            for i in range(len(cnode.keys)):
                lsnode.keys.append(cnode.keys[i])
                if len(lsnode.child) > 0:
                    lsnode.child.append(cnode.child[i])
            if len(lsnode.child) > 0:
                lsnode.child.append(cnode.child.pop())
            new = lsnode
            x.keys.pop(j)
            x.child.pop(i)

        if x == self.root and len(x.keys) == 0:
            self.root = new

    # 删除同一级的其他子节点
    def delete_sibling(self, x, i, j):
        cnode = x.child[i]
        if i < j:
            rsnode = x.child[j]
            cnode.keys.append(x.keys[i])
            x.keys[i] = rsnode.keys[0]
            if len(rsnode.child) > 0:
                cnode.child.append(rsnode.child[0])
                rsnode.child.pop(0)
            rsnode.keys.pop(0)
        else:
            lsnode = x.child[j]
            cnode.keys.insert(0, x.keys[i - 1])
            x.keys[i - 1] = lsnode.keys.pop()
            if len(lsnode.child) > 0:
                cnode.child.insert(0, lsnode.child.pop())

    # 输出B树
    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)

B = BTree(3)

for i in range(10):
    B.insert((i, 2 * i))

B.print_tree(B.root)
B.delete(B.root, (8,))
print("\n")
B.print_tree(B.root)
python速学教程(入门到精通)
python速学教程(入门到精通)

python怎么学习?python怎么入门?python在哪学?python怎么学才快?不用担心,这里为大家提供了python速学教程(入门到精通),有需要的小伙伴保存下载就能学习啦!

下载

本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热门AI工具

更多
DeepSeek
DeepSeek

幻方量化公司旗下的开源大模型平台

豆包大模型
豆包大模型

字节跳动自主研发的一系列大型语言模型

WorkBuddy
WorkBuddy

腾讯云推出的AI原生桌面智能体工作台

腾讯元宝
腾讯元宝

腾讯混元平台推出的AI助手

文心一言
文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人,通过对话可以生成各种形式的内容。

讯飞写作
讯飞写作

基于讯飞星火大模型的AI写作工具,可以快速生成新闻稿件、品宣文案、工作总结、心得体会等各种文文稿

即梦AI
即梦AI

一站式AI创作平台,免费AI图片和视频生成。

ChatGPT
ChatGPT

最最强大的AI聊天机器人程序,ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

相关专题

更多
TypeScript类型系统进阶与大型前端项目实践
TypeScript类型系统进阶与大型前端项目实践

本专题围绕 TypeScript 在大型前端项目中的应用展开,深入讲解类型系统设计与工程化开发方法。内容包括泛型与高级类型、类型推断机制、声明文件编写、模块化结构设计以及代码规范管理。通过真实项目案例分析,帮助开发者构建类型安全、结构清晰、易维护的前端工程体系,提高团队协作效率与代码质量。

26

2026.03.13

Python异步编程与Asyncio高并发应用实践
Python异步编程与Asyncio高并发应用实践

本专题围绕 Python 异步编程模型展开,深入讲解 Asyncio 框架的核心原理与应用实践。内容包括事件循环机制、协程任务调度、异步 IO 处理以及并发任务管理策略。通过构建高并发网络请求与异步数据处理案例,帮助开发者掌握 Python 在高并发场景中的高效开发方法,并提升系统资源利用率与整体运行性能。

46

2026.03.12

C# ASP.NET Core微服务架构与API网关实践
C# ASP.NET Core微服务架构与API网关实践

本专题围绕 C# 在现代后端架构中的微服务实践展开,系统讲解基于 ASP.NET Core 构建可扩展服务体系的核心方法。内容涵盖服务拆分策略、RESTful API 设计、服务间通信、API 网关统一入口管理以及服务治理机制。通过真实项目案例,帮助开发者掌握构建高可用微服务系统的关键技术,提高系统的可扩展性与维护效率。

178

2026.03.11

Go高并发任务调度与Goroutine池化实践
Go高并发任务调度与Goroutine池化实践

本专题围绕 Go 语言在高并发任务处理场景中的实践展开,系统讲解 Goroutine 调度模型、Channel 通信机制以及并发控制策略。内容包括任务队列设计、Goroutine 池化管理、资源限制控制以及并发任务的性能优化方法。通过实际案例演示,帮助开发者构建稳定高效的 Go 并发任务处理系统,提高系统在高负载环境下的处理能力与稳定性。

51

2026.03.10

Kotlin Android模块化架构与组件化开发实践
Kotlin Android模块化架构与组件化开发实践

本专题围绕 Kotlin 在 Android 应用开发中的架构实践展开,重点讲解模块化设计与组件化开发的实现思路。内容包括项目模块拆分策略、公共组件封装、依赖管理优化、路由通信机制以及大型项目的工程化管理方法。通过真实项目案例分析,帮助开发者构建结构清晰、易扩展且维护成本低的 Android 应用架构体系,提升团队协作效率与项目迭代速度。

92

2026.03.09

JavaScript浏览器渲染机制与前端性能优化实践
JavaScript浏览器渲染机制与前端性能优化实践

本专题围绕 JavaScript 在浏览器中的执行与渲染机制展开,系统讲解 DOM 构建、CSSOM 解析、重排与重绘原理,以及关键渲染路径优化方法。内容涵盖事件循环机制、异步任务调度、资源加载优化、代码拆分与懒加载等性能优化策略。通过真实前端项目案例,帮助开发者理解浏览器底层工作原理,并掌握提升网页加载速度与交互体验的实用技巧。

102

2026.03.06

Rust内存安全机制与所有权模型深度实践
Rust内存安全机制与所有权模型深度实践

本专题围绕 Rust 语言核心特性展开,深入讲解所有权机制、借用规则、生命周期管理以及智能指针等关键概念。通过系统级开发案例,分析内存安全保障原理与零成本抽象优势,并结合并发场景讲解 Send 与 Sync 特性实现机制。帮助开发者真正理解 Rust 的设计哲学,掌握在高性能与安全性并重场景中的工程实践能力。

227

2026.03.05

PHP高性能API设计与Laravel服务架构实践
PHP高性能API设计与Laravel服务架构实践

本专题围绕 PHP 在现代 Web 后端开发中的高性能实践展开,重点讲解基于 Laravel 框架构建可扩展 API 服务的核心方法。内容涵盖路由与中间件机制、服务容器与依赖注入、接口版本管理、缓存策略设计以及队列异步处理方案。同时结合高并发场景,深入分析性能瓶颈定位与优化思路,帮助开发者构建稳定、高效、易维护的 PHP 后端服务体系。

532

2026.03.04

AI安装教程大全
AI安装教程大全

2026最全AI工具安装教程专题:包含各版本AI绘图、AI视频、智能办公软件的本地化部署手册。全篇零基础友好,附带最新模型下载地址、一键安装脚本及常见报错修复方案。每日更新,收藏这一篇就够了,让AI安装不再报错!

171

2026.03.04

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号