第三章 索引与散列

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数据结构与算法分析java——散列

数据结构与算法分析java——散列

数据结构与算法分析java——散列1. 散列的概念 散列⽅法的主要思想是根据结点的关键码值来确定其存储地址:以关键码值K为⾃变量,通过⼀定的函数关系h(K)(称为散列函数),计算出对应的函数值来,把这个值解释为结点的存储地址,将结点存⼊到此存储单元中。

检索时,⽤同样的⽅法计算地址,然后到相应的单元⾥去取要找的结点。

通过散列⽅法可以对结点进⾏快速检索。

散列(hash,也称“哈希”)是⼀种重要的存储⽅式,也是⼀种常见的检索⽅法。

按散列存储⽅式构造的存储结构称为散列表(hash table)。

散列表中的⼀个位置称为槽(slot)。

散列技术的核⼼是散列函数(hash function)。

对任意给定的动态查找表DL,如果选定了某个“理想的”散列函数h及相应的散列表HT,则对DL中的每个数据元素X。

函数值h(X.key)就是X在散列表HT中的存储位置。

插⼊(或建表)时数据元素X将被安置在该位置上,并且检索X时也到该位置上去查找。

由散列函数决定的存储位置称为散列地址。

因此,散列的核⼼就是:由散列函数决定关键码值(X.key)与散列地址h(X.key)之间的对应关系,通过这种关系来实现组织存储并进⾏检索。

⼀般情况下,散列表的存储空间是⼀个⼀维数组HT[M],散列地址是数组的下标。

设计散列⽅法的⽬标,就是设计某个散列函数h,0<=h( K ) < M;对于关键码值K,得到HT[i] = K。

在⼀般情况下,散列表的空间必须⽐结点的集合⼤,此时虽然浪费了⼀定的空间,但换取的是检索效率。

设散列表的空间⼤⼩为M,填⼊表中的结点数为N,则称为散列表的负载因⼦(load factor,也有⼈翻译为“装填因⼦”)。

建⽴散列表时,若关键码与散列地址是⼀对⼀的关系,则在检索时只需根据散列函数对给定值进⾏某种运算,即可得到待查结点的存储位置。

但是,散列函数可能对于不相等的关键码计算出相同的散列地址,我们称该现象为冲突(collision),发⽣冲突的两个关键码称为该散列函数的同义词。

全套电子课件:数据结构(第3版)

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数据元素是组成数据的基本单位。在程序
中通常把结点作为一个整体进行考虑和处
理。
53080105 杨帆
学号 53080101 53080102
姓名 韩冬 冯明
53080103 刘禹伯
53080104
每一行(代表一位同学)
53080105 53080106
孙晓东 杨帆 迟克逊
作为一个基本单位来考 53080107 陆静雅
1956年,美国杜邦公司提出关键路径法,并 于1957年首先用于投资1000万美元的化工厂 建设,工期比原计划缩短了4个月。杜邦公司 在采用关键路径法的一年中,节省了100万美 元。
Ⅱ. Dijkstra算法在物流配送问题中的应用
Ⅲ. 树结构在数据挖掘领域中的应用 Ⅳ. 散列技术在数据加密领域中的应用 Ⅴ. 查找技术在数据库领域中的应用 Ⅵ. 倒排文件、查找算法在搜索引擎中的应用
➢1976年,著名计算机科学家沃思(N. Wirth) 出版了名为《算法+数据结构=程序》的专 著,不仅形象地描述了数据结构、算法与 程序之间的关系,还旗帜鲜明的提出数据
数据结构的发展历史
➢20世纪40年代:处理纯数值性的信息
➢20世纪50年代末:解决非数值计算问题
➢20世纪60年代:数据结构列为一门独立的 课程
采用算法描述语言(ADL)和C++程序设计语言描述算法。 重视时间复杂性分析,重要算法的关键步骤给出正确性证
明。
教学计划
第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
绪论 线性表、堆栈和队列 数组和字符串 树与二叉树 图 排序 查找
第二章 绪 论
2.1 为什么要学习数据结构
计算机科学是一门研究数据表示和数据处 理的科学。

数据结构考试题库含答案

数据结构考试题库含答案

数据结构考试题库含答案数据结构习题集含答案⽬录⽬录 (1)选择题 (2)第⼀章绪论 (2)第⼆章线性表 (4)第三章栈和队列 (5)第四章串 (6)第五章数组和⼴义表 (7)第六章树和⼆叉树 (7)第七章图 (9)第⼋章查找 (11)第九章排序 (12)简答题 (15)第⼀章绪论 (15)第⼆章线性表 (20)第三章栈和队列 (22)第四章串 (24)第五章数组和⼴义表 (24)第六章树和⼆叉树 (26)第七章图 (31)第⼋章查找 (33)第九章排序 (34)编程题 (36)第⼀章绪论 (36)第⼆章线性表 (36)第三章栈和队列 (46)第四章串 (46)第五章数组和⼴义表 (46)第六章树和⼆叉树 (46)第七章图 (46)第⼋章查找 (46)第九章排序 (52)选择题第⼀章绪论1. 数据结构这门学科是针对什么问题⽽产⽣的?(A )A、针对⾮数值计算的程序设计问题B、针对数值计算的程序设计问题C、数值计算与⾮数值计算的问题都针对D、两者都不针对2. 数据结构这门学科的研究内容下⾯选项最准确的是(D )A、研究数据对象和数据之间的关系B、研究数据对象C、研究数据对象和数据的操作D、研究数据对象、数据之间的关系和操作3. 某班级的学⽣成绩表中查得张三同学的各科成绩记录,其中数据结构考了90分,那么下⾯关于数据对象、数据元素、数据项描述正确的是(C )A、某班级的学⽣成绩表是数据元素,90分是数据项B、某班级的学⽣成绩表是数据对象,90分是数据元素C、某班级的学⽣成绩表是数据对象,90分是数据项D、某班级的学⽣成绩表是数据元素,90分是数据元素4. *数据结构是指(A )。

A、数据元素的组织形式B、数据类型C、数据存储结构D、数据定义5. 数据在计算机存储器内表⽰时,物理地址与逻辑地址不相同,称之为(C )。

A、存储结构B、逻辑结构C、链式存储结构D、顺序存储结构6. 算法分析的⽬的是(C )A、找出数据的合理性B、研究算法中的输⼊和输出关系C、分析算法效率以求改进D、分析算法的易懂性和⽂档型性7. 算法分析的主要⽅法(A )。

数据结构_(严蔚敏C语言版)_学习、复习提纲.

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期末复习 第一章 绪论 复习1、计算机算法必须具备输入、输出、可行性、确定性、有穷性5个特性。

2、算法分析的两个主要方面是空间复杂度和时间复杂度。

3、数据元素是数据的基本单位。

4、数据项是数据的最小单位。

5、数据结构是带结构的数据元素的集合。

6、数据的存储结构包括顺序、链接、散列和索引四种基本类型。

基础知识数据结构算 法概 念逻辑结构 存储结构数据运算数据:计算机处理的信息总称 数据项:最小单位 数据元素:最基本单位数据对象:元素集合数据结构:相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素集合。

概念:数据元素之间的关系 线性结构:一对一非线性结构 树:一对多 图:多对多顺序存储结构 链表存储结构 索引。

散列。

算法描述:指令的有限有序序列算法特性 有穷性 确定性 可行性 输入 输出 算法分析时间复杂度 空间复杂度第二章 线性表 复习1、在双链表中,每个结点有两个指针域,包括一个指向前驱结点的指针 、一个指向后继结点的指针2、线性表采用顺序存储,必须占用一片连续的存储单元3、线性表采用链式存储,便于进行插入和删除操作4、线性表采用顺序存储和链式存储优缺点比较。

5、简单算法第三章 栈和队列 复习线性表顺序存储结构链表存储结构概 念基本特点基本运算定义逻辑关系:前趋 后继节省空间 随机存取 插、删效率低 插入 删除单链表双向 链表 特点一个指针域+一个数据域 多占空间 查找费时 插、删效率高 无法查找前趋结点运算特点:单链表+前趋指针域运算插入删除循环 链表特点:单链表的尾结点指针指向附加头结点。

运算:联接1、 栈和队列的异同点。

2、 栈和队列的基本运算3、 出栈和出队4、 基本运算第四章 串 复习栈存储结构栈的概念:在一端操作的线性表 运算算法栈的特点:先进后出 LIFO初始化 进栈push 出栈pop队列顺序队列 循环队列队列概念:在两端操作的线性表 假溢出链队列队列特点:先进先出 FIFO基本运算顺序:链队:队空:front=rear队满:front=(rear+1)%MAXSIZE队空:frontrear ∧初始化 判空 进队 出队取队首元素第五章 数组和广义表 复习串存储结构运 算概 念顺序串链表串定义:由n(≥1)个字符组成的有限序列 S=”c 1c 2c 3 ……cn ”串长度、空白串、空串。

数据库复习总结

数据库复习总结

数据库复习总结本页仅作为文档封面,使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March第一章数据库系统概论1.试述数据、数据库、数据库系统、数据库管理系统的概念。

数据:描述事物的符号记录称为数据。

数据的种类有文字、图形、图象、声音、正文等等。

数据与其语义是不可分的。

数据库:数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。

数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存,具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性,并可为各种用户共享。

数据库系统:数据库系统(DBS)是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成。

数据库系统由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员构成。

数据库管理系统:数据库管理系统(DBMS)是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。

用于科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据。

DBMS 主要功能包括数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理功能、数据库的建立和维护功能。

2.什么是数据独立性数据独立性又分为哪两个层次为什么需要数据独立性数据独立性是用来描述数据与应用程序之间的依赖程度,包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性,依赖程度越低则独立性越高物理独立性是指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库的数据时相互独立的。

逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。

作用:数据在磁盘上怎样存储由DBMS管理,用户程序不需要了解,应用程序要处理的只是数据的逻辑结构,这样当数据的物理存储改变了,应用程序不用改变。

数据独立性是通过数据库管理系统的两层映像功能来实现3.什么是数据模型数据模型的基本要素有哪些为什么需要数据模型数据模型是描述数据语义、数据与数据之间联系(数据结构)、数据操作,以及一致性约束的概念和工具的集合数据模型的基本要素:①数据结构:是所研究的对象类型的集合,是对系统的静态特性的描述。

数据结构的散列与索引技术

数据结构的散列与索引技术

数据结构的散列与索引技术散列与索引技术是数据结构中常用的两种方法,用于优化数据的存储和查找过程。

散列技术是通过哈希函数将数据映射到一个固定长度的数组中,而索引技术是通过建立索引表来加速数据检索。

本文将详细介绍散列与索引技术的原理、应用场景以及其在实际开发中的使用方法。

1. 散列技术散列技术是一种将数据映射到哈希表的方法,通过哈希函数将关键字转化为一个数组中的地址,从而实现对数据的快速访问。

散列技术的核心是哈希函数的设计,一个好的哈希函数能够使数据均匀地散列到哈希表中,尽量避免碰撞(即不同的关键字映射到了同一个地址)的发生。

1.1 哈希函数的设计原则一个好的哈希函数应该满足以下几个原则:1.1.1 均匀性原则:哈希函数应能够将数据均匀地散列到哈希表中,避免碰撞的发生。

1.1.2 简单性原则:哈希函数的计算应简单快速,以提高散列效率。

1.1.3 一致性原则:对于相同的关键字,哈希函数应始终返回相同的散列地址。

1.1.4 随机性原则:哈希函数的输出应具有随机性,避免出现特定模式的散列结果。

1.2 常见的散列方法常见的散列方法包括直接定址法、除留余数法、平方取中法等。

除留余数法是最常用的散列方法之一,其思想是通过对关键字取余数来获取散列地址。

例如,对于一个哈希表的大小为n的散列表,哈希函数可以定义为:h(key) = key % n。

2. 索引技术索引技术是建立索引表来加速数据的检索过程。

索引表通常由键值和指向数据的指针组成,可以根据键值快速地查找到对应的数据记录。

索引技术的核心是索引表的设计,索引表的结构应具有高效的查找和更新操作。

2.1 主索引与辅助索引主索引是基于主关键字建立的索引表,通过主索引可以直接找到对应的数据记录。

辅助索引是基于其他非主关键字建立的索引表,通过辅助索引可以加速对数据的查询和过滤操作。

主索引和辅助索引的组合可以构建复杂的索引结构,以满足不同的查找需求。

2.2 B树索引B树是一种常用的平衡多路查找树,广泛应用于数据库系统中的索引结构。

数据结构简答题

数据结构简答题第⼀章绪论1、数据结构是⼀门研究什么的学科?数据结构是⼀门研究⾮数值计算的程序设计问题中,计算机操作对象及对象间的关系和施加于对象的操作等的学科。

2、数据存储结构有哪⼏种类型?存储结构可分为顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。

3、数据逻辑结构包括哪⼏种类型?逻辑结构包括线性结构和⾮线性结构。

更细分的话可以说,逻辑结构包括集合、线性结构(线性表、栈、队列等)、树形结构和⽹状结构。

4、数据结构与数据类型有什么区别?答:数据结构这⼀术语有两种含义,⼀是作为⼀门课的名称,⼆是作为⼀个科学的概念,⽬前尚⽆公认定义,⼀般认为,数据结构包括三个⽅⾯数据的逻辑结构,数据的存储结构,数据的运算。

⽽数据类型是值的集合和操作的集合,可以看做是已实现了的数据结构,后者是前者的⼀种简化情况。

5、数据类型和抽象数据类型是如何定义的?⼆者有何相同和不同之处?抽象数据类型的主要特点是什么?使⽤抽象数据类型的主要好处是什么?数据类型和抽象数据类型是如何定义的?⼆者有何相同和不同之处?抽象数据类型的主要特点是什么?使⽤抽象数据类型的主要好处是什么?答:数据类型是程序设计语⾔中的⼀个概念,数据类型是值的集合和操作的集合,可以看做是已实现了的数据结构抽象数据类型指⼀个数学模型及定义在该模型上的⼀组操作。

抽象的意义在于数据类型的数学抽象特性。

抽象数据类型的定义仅取决于它的逻辑特性,⽽与其在计算机内部如何表⽰与实现⽆关。

⽆论其内部如何变化。

只要它的数学特性不变就不影响它的外部使⽤。

抽象数据类型和数据类型实质上是⼀个概念,但是抽象数据类型的范围更⼴,它已不再局限于机器已定义和实现的数据类型,还包括⽤户在设计软件系统时⾃⾏定义的数据类型。

使⽤抽象数据类型定义的软件模块含定义,表⽰和实现三部分,封装在⼀起,对⽤户透明(提供接⼝),⽽不必了解实现细节。

6、名词解释数据:是对客观事物的符号表⽰,在计算机科学中指所有能输⼊到计算机并能被计算机程序处理的符号总称。

第三章,栈和队列,练习题

第三章,栈和队列,练习题一、选择题1、栈结构通常采用的两种存储结构是。

A、顺序存储结构和链表存储结构B、散列和索引C、链表存储结构和数组D、线性链表和非线性存储2、设栈ST用顺序存储结构表示,则栈ST为空的条件是A、ST.top-ST.base0B、ST.top-ST.base==0C、ST.top-ST.basenD、ST.top-ST.base==n3、向一个栈顶指针为HS的链栈中插入一个s结点时,则执行A、HS->next=s;B、s->next=HS->next;HS->next=s;C、s->next=HS;HS=s;D、s->next=HS;HS=HS->next;4、从一个栈顶指针为HS的链栈中删除一个结点,用x保存被删除结点的值,则执行A、x=HS;HS=HS->next;B、HS=HS->next;x=HS->data;C、x=HS->data;HS=HS->next; D、s->next=Hs;Hs=HS->next;7、一个队列的入列序列是1,2,3,4,则队列的输出序列是//尾插入元素,头删除元素。

A、4,3,2,1B、1,2,3,C、1,4,3,D、3,2,4,19、循环队列SQ采用数组空间SQ.base[0,n-1]存放其元素值,已知其头尾指针分别是front和rear,则判定此循环队列为满的条件是//不懂啊!!!A、Q.front==Q.rearB、Q.front!=Q.rearC、Q.front==%nD、Q.front!=%n11、用单链表表示的链式队列的队头在链表的位置A、链头B、链尾C、链中12、判定一个链队列Q为空的条件是A、Q.front==Q.rearB、Q.front!=Q.rearC、Q.front==%nD、Q.front!=%n14、在一个链队列Q中,删除一个结点需要执行的指令是A、Q.rear=Q.front->next;B、Q.rear->next=Q.rear->next->next;C、Q.front->next=Q.front->next->next;D、Q.front=Q.rear->next;15、用不带头结点的单链表存储队列,其队头指针指向队头结点,队尾指针指向队尾结点,则在进行出队操作时 A、仅修改队头指针 B、仅修改队尾指针 C、队头尾指针都要修改 D、队头尾指针都可能要修改。

操作系统骆斌第六版课后答案

操作系统骆斌第六版课后答案操作系统是计算机科学中的一门重要课程,它研究计算机系统的设计、实现和管理,对于理解计算机内部工作原理和技术发展具有重要意义。

骆斌的《操作系统》第六版是该领域的经典教材,本文将为读者提供该教材的第六版课后答案,帮助您更好地学习和理解操作系统的相关知识。

第一章绪论1. 什么是操作系统?操作系统是计算机系统中的核心软件,它负责管理和控制计算机的硬件资源,提供用户界面和程序运行环境,以及进行各种系统任务的支持和管理。

2. 操作系统的功能有哪些?操作系统的主要功能包括进程管理、内存管理、文件系统管理和设备管理。

进程管理负责进程的创建、调度和同步;内存管理负责内存的分配、回收和保护;文件系统管理负责文件的存储和管理;设备管理负责对设备的分配、控制和调度。

3. 操作系统与应用程序、硬件之间的关系是什么?操作系统是位于应用程序和硬件之间的一层软件,它作为一个中介,为应用程序提供运行环境和服务,同时管理和控制硬件资源的分配和使用。

第二章进程管理1. 什么是进程?进程是计算机中正在执行的程序的实例,它拥有独立的执行流和运行环境。

进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。

2. 进程状态有哪些?分别表示什么含义?进程状态包括就绪状态、运行状态和阻塞状态。

就绪状态表示进程已经准备好执行,等待CPU资源;运行状态表示进程正在执行;阻塞状态表示进程由于等待某些事件而无法执行。

3. 进程调度的目标是什么?进程调度的主要目标是提高系统的资源利用率和响应时间,使得多个进程能够公平地竞争CPU资源,并保证系统的稳定性和高效性。

第三章内存管理1. 什么是虚拟内存?虚拟内存是指操作系统将物理内存和磁盘空间组合起来,为每个进程提供了一个虚拟的地址空间。

虚拟内存通过页表机制实现地址映射,使得进程能够以统一的方式使用内存。

2. 页表是什么?它的作用是什么?页表是用于进行虚拟地址到物理地址的转换的数据结构,它记录了虚拟内存中每个页面与物理内存中的帧之间的映射关系。

Python数据结构——散列表

Python数据结构——散列表散列表的实现常常叫做散列(hashing)。

散列仅⽀持INSERT,SEARCH和DELETE操作,都是在常数平均时间执⾏的。

需要元素间任何排序信息的操作将不会得到有效的⽀持。

散列表是普通数组概念的推⼴。

如果空间允许,可以提供⼀个数组,为每个可能的关键字保留⼀个位置,就可以运⽤直接寻址技术。

当实际存储的关键字⽐可能的关键字总数较⼩时,采⽤散列表就⽐较直接寻址更为有效。

在散列表中,不是直接把关键字⽤作数组下标,⽽是根据关键字计算出下标,这种关键字与下标之间的映射就叫做散列函数。

1.散列函数⼀个好的散列函数应满⾜简单移植散列的假设:每个关键字都等可能的散列到m个槽位的任何⼀个中去,并与其它的关键字已被散列到哪个槽位⽆关。

1.1 通常散列表的关键字都是⾃然数。

1.11 除法散列法通过关键字k除以槽位m的余数来映射到某个槽位中。

hash(k)=k mod m应⽤除法散列时,应注意m的选择,m不应该是2的幂,通常选择与2的幂不太接近的质数。

1.12 乘法散列法乘法⽅法包含两个步骤,第⼀步⽤关键字k乘上常数A(0<A<1),并取出⼩数部分,然后⽤m乘以这个值,再取结果的底(floor)。

hash(k)=floor(m(kA mod 1))乘法的⼀个优点是对m的选择没有什么特别的要求,⼀般选择它为2的某个幂。

⼀般取A=(√5-1)/2=0.618⽐较理想。

1.13 全域散列随机的选择散列函数,使之独⽴于要存储的关键字。

在执⾏开始时,就从⼀族仔细设计的函数中,随机的选择⼀个作为散列函数,随机化保证了没有哪⼀种输⼊会始终导致最坏情况发⽣。

1.2 如果关键字是字符串,散列函数需要仔细的选择1.2.1 将字符串中字符的ASCII码值相加def _hash(key,m):hashVal=0for _ in key:hashVal+=ord(_)return hashVal%m由于ascii码最⼤127,当表很⼤时,函数不会很好的分配关键字。

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令N’为parent(N)的前一子女或后一子女 令K’为parent(N)中指针N和N’之间的值 if (N和N’中的项能放在一个结点中) then begin /*合并结点*/
if(N是N’的前驱)then swap_variables(N,N’)
if(N是非叶结点)
then 将K’以及N中所有指针和值附加到N’中
2.散列索引
3.6 动态散列
静态散列技术要求固定桶地址集合B,这存 在一个问题,大多数数据库都会随时间而变大, 要用静态索引,可以:
(1) 根据当前文件大小选择散列函数,性能随数据 库增大而下降。
(2) 根据将来某个时刻文件的大小选择散列函数, 初始时会造成空间浪费。
(3) 随文件增大,周期性对散列结构重组。重组时, 新的散列函数选择、记录重新散列。
算法: procedure delete(value K,pointer P) 找得包含(V,P)的叶结点L delete_entry(L,K,P)
procedure delete_entry(node N,value K,pointer P)
从N中删除(K,P) if(N是根且N只剩下一个子结点) then 使N的子结点成为新的树根结点并删除N else if(N值指针太少) then begin
end
*删除:
• 从图12-12的B+树中删除“Downtown”。 用查找算法,定位“Downtown”的索引项。当 从“Downtown”索引项所在的叶结点中把它删 除后,叶结点变为空。这个结点必须从树中 删除。删除叶结点后,必须从父结点中删除 指向它的指针。父结点有三个指针,删除后, 还有两个指针,结点足够大。删除操作结束。
(4)根结点:根结点的指针数可以小于n/2 。
除非整棵树只有一个结点,否则,根结点至少 有两个指针。完整的B+树。如图:
2 B+树上的查询
有两种方法: 一、从最小码值起顺序查找; 二、从根结点开始,进行随机查找。 随机查找:从根开始(查找长度小于
log n/2 k )。
3.3 . 3 B+树的更新
影响索引效率的因素: • 访问类型 • 访问时间 • 插入时间 • 删除时间 • 空间开销
搜索码(search key)
3.2 顺序索引
*主索引(Primary Index):
包含记录的文件按照某个搜索码指定顺序排列, 那么该搜索码对应的索引称为主索引。主索引也称 为聚集索引(Clustering Index) 。
插入双亲
procedure insert_in_parent(node N,value K’ ,node N’) if N是树的根结点 then begin 创建新结点R包含N, K’ ,N’ /* N和N’都是指针*/ 令为树的根结点 return end 令P=parent(N) if (P包含的指针小于n个) then 将(K’,N’)插入到P中N后面
then insert_in_leaf(L, K, P) else begin/* L已经含有n-1搜索码 ,分裂L*/
创建结点L’ 把L.P1,…,L.Kn-1复制到可以存储n个(指针,搜索码)对的内存块T insert_in_leaf(T, K, P) 令L’.Pn=L.Pn;令L.Pn=L’ 从L中删除L.P1,…,L.Kn-1 把T.P1,…,T.Kn/2|从T中复制到L中,以 L.P1作为开始 把T. Kn/2|+1 ,…,T. Kn从T中复制到L’中,以 L’.P1作为开始 令K’表示L’中最小搜索码值
插入时结点过大,要进行分裂,删
除时,结点过小要合并,只要这样才能 保B+树的平衡特性。
*插入: (1)结点不会过大,直接插入 (2)分裂结点,有n个码分裂
插入例子:
在前面的插入B+树中加入branch-name值为 “Clearview”的一条记录。按照查找算法, “Clearview”应出现在包含“Brighton”和 “Downtown”的结点中。该结点已经没有插入 “Clearview”的空间,因此该结点分裂为两个结点。 图12-12
通常情况下,主索引建在主码之上。
*辅助索引: 顺序与文件中记录的物理顺序不同的索引称
为 辅助索引(Secondary Index)或非聚集索引 (Nonclustering Index)
3.2.1 Βιβλιοθήκη 索引:文件按某个搜索码顺序存储。称这种在 某个搜索码上有主索引的文件为索引顺 序文件(index-sequential file)。
第三章 索引和散列
3.1 基本概念 3.2 顺序索引 3.3 B+树索引文件 3.4 B树索引文件 3.5 静态散列 3.6 动态散列 3.7 顺序索引和散列的比较 3.8 (略)SQL中的索引定义 3.9 多码访问
3.1 基本概念
• 顺序索引(ordered index):基于对值的一种排序 • 散列索引(hash index):用散列函数将值分布到若干个散列桶中。
else 将N中所有(Ki ,Pi)对附加到N’中;置N’.Pn =N.Pn delete_entry(parent(N),K’,N);删除结点N
end
else begin/*重新分布:从N’借一个索引项*/
if (N是N’的前驱) then begin
if(N是非叶结点) then begin
令m满足N’.Pm 是N’的最后一个指针 从N’中去除(N’.Lm-1 , N’.Pm) 插入(N’,Pm ,K’)并通过将其他指针和值 右移使之成为N’中的第一个指针和值
• Trie 树的查找 • Trie 树的插入 • Trie 树的删除
2. Trie 树做索引 参考“数据结构” 清华大学 殷人昆等
(1) 可扩充散列,Fagin等[1979] 可扩充散列:
(a) 思想:当数据库增大或缩小时,可扩充 散列可以通过桶的分裂和合并来适应数 据库大小的变化。
(b) 好处:空间效率得以保持,每次重组仅 作用于一个桶上,时间开销也比较低。
桶――能存贮一条或多条记录的一个 存储单位。通常一个桶为一个 磁盘块,但也可能大于或小于 一个磁盘块。
K――码值集合。
B――桶地址集合。
H――从K到B的一个函数,称为散列函数。
插入ki 时,计算h(ki)得到存放该记录的桶地址。 查找ki 时,同样计算h(ki)。 删除:计算h(ki),找到ki 删除。 有时会出现:ki <>kj , h(ki)=h(kj)的情况,称为冲突。
3.3 . 1 B+树的结构
B+树索引是一个多级索引 (1)B+树结点结构
P1 K1 P2 … Pn-1 K n-1 P n
有n-1个搜索码K1 、K2 、…、Kn-1 ,n个 指针P1 、…、Pn 。 结点中码值有序存放:如果i<j ,则Ki < Kj 。
(2)具叶有结K点i 结的构一,个对文于件i记=1录,2,(…主,索n引-1。 文指件针按P照i 码指向值 存放)或指向一个指针桶(辅助索引),桶中 每针P个n 指指针向指下向一具个有叶码结值点K的i 头的指一针个。文这件记样可录以。将指 叶结点按照码值顺序串在一起,以便对文件进 行顺序处理。
4 B+树文件组织
B+树文件组织中,树叶结点中存贮 的是记录而不是指向记录的指针。
插入、删除同B+树索引一样 。 如图:
3.4 B树索引文件
B树索引和B+树索引相似。区别:B 树去除了搜索码值存贮中的冗余。B树允 许搜索码值只出现一次。
如图:
3.5 静态散列
1.散列文件组织
在散列文件组织中,通过计算所需记 录搜索码上的一个函数,直接获得包含该 记录的磁盘块地址。
图12-14
• 当要对叶结点的父结点删除时,父结点 本身可能会变的很小。如:我们要从图1214的B+树中删除“Perryridge”时发生。对 “Perryridge”的删除使一个叶结点变空。当
删除父结点中的指针时,父结点中只剩下一
个指针,合并结点。看它的兄弟结点(包含 一个搜索码Mianus的非叶结点)的情况。兄 弟结点有空间,因此合并两结点。图12-14。
(1)散列函数
要求: (a)分布均匀,每个桶分配到的记录数相同。 (b)分布是随机的。 实际中不可能做到。
(2)桶溢出控制
溢出原因: • 桶不足,桶数比实际需要多20%。 • 偏斜,某些桶分到的记录比其它桶多。
1)多个记录码值相同。 2)h不好造成分布不均匀。
溢出桶用溢出链表示――闭散列,数据库常用。
重组是一项复杂、耗时的工作,重组时要禁止 对文件的访问。
动态散列:允许散列函数动态改变,以适 应数据库增大或缩小的需要。
1. Trie 树 当码是可变长时,Trie 树是一种特别有
用的索引结构。
Trie 树是一棵度大于等于2的树。它的 每一层分支不是由整个码值决定的,而 是由码值的一部分决定的。
在分裂结点后,必须将这个新结点加入B+树中, 新结点的最小搜索码值“Downtown”,需要将该搜 索码值插入到被分裂的结点的父结点中。由于父结 点中有插入搜索码值的空间,直接插入即可。图1212, 如果父结点也没有空间,那么父结点分裂。最
算法:
procedure insert(value K ,point P ) 找到应该包含值K的叶结点L if(L所含的搜索码少于n-1个)
叶结点中最多有n-1个码值,至少有 (n-1)/2 个码值,各叶结点中值地范围互不相交,即若 L值i 和都L小j 是于两Lj 个中叶的结所点有且码i值<j。,那么Li 中的所有码 要使B+树索引成为稠密索引,各码值必须出现 在叶结点中。
(3)B+树的非叶结点,形成叶结点上的一个 多级(稀疏)索引。对于i=2,3, …,n-1, 指针Pi 指向一棵子树,该子树中所有结 点的索引码值大于等于Ki-1 且小于Ki , Pn 指向的子树中所有码值大于等于Kn-1 , P1 指向子树中的所有码值均小于K1 。 非叶结点中至少有n/2个指针,最多有n 个,指针个数称为该结点的扇出。
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