网站从服务器上下载文件,静态网站怎么样,罗田住房和城乡建设局网站,html模板框架五、因为叶结点无需指向孩子结点的指针#xff0c;那么对同样大小的磁盘页面#xff0c;可选用一个与内部结点不同的(更大的) t 值。请说明如何修改 B 树的创建和插人过程来处理这个变化。如果要写代码#xff0c;请用go语言。
文心一言#xff1a;
当我们在B树#xff…五、因为叶结点无需指向孩子结点的指针那么对同样大小的磁盘页面可选用一个与内部结点不同的(更大的) t 值。请说明如何修改 B 树的创建和插人过程来处理这个变化。如果要写代码请用go语言。
文心一言
当我们在B树或B树中考虑不同大小的内部结点和叶结点时我们可以为每个类型的结点选择不同的t值。内部结点可以有一个较小的t值例如t_internal因为它们需要额外的空间来存储指向子结点的指针。而叶结点因为不需要存储子指针所以可以有一个较大的t值例如t_leaf从而存储更多的键值对。
为了处理这种变化我们需要对B树的创建和插入过程进行以下修改
初始化在创建B树时明确内部结点和叶结点的t值。
结点分裂当插入一个键值对导致结点溢出时我们需要分裂结点。对于内部结点我们按照t_internal的值进行分裂对于叶结点我们按照t_leaf的值进行分裂。
插入操作在插入过程中当到达一个叶结点时我们按照叶结点的t_leaf值来处理插入和可能的分裂。如果分裂发生我们需要更新父结点如果是内部结点来反映新的子指针和可能的分裂键。
以下是使用Go语言实现的B树插入操作的一个简化示例其中考虑了内部结点和叶结点具有不同的t值
package main import ( fmt
) // 假设的B树结点结构简化版
type BTreeNode struct { keys []int // 存储键 values []int // 存储值对于B树这可能仅在叶结点中存在 // ... 其他字段如children对于内部结点和isLeaf等
} // 假设的B树结构简化版
type BTree struct { root *BTreeNode tInternal, tLeaf int // 内部结点和叶结点的t值
} // 初始化B树
func NewBTree(tInternal, tLeaf int) *BTree { return BTree{root: nil, tInternal: tInternal, tLeaf: tLeaf}
} // 插入函数简化版仅展示思路
func (bt *BTree) Insert(key, value int) { if bt.root nil { // 创建根结点作为叶结点 bt.root BTreeNode{keys: []int{key}, values: []int{value}} // 标记为叶结点在实际实现中可能需要一个字段 return } // 递归地找到插入位置并进行插入 // ... // 在这里你需要编写逻辑来遍历树找到正确的叶结点并插入键值对 // 如果叶结点溢出则分裂叶结点并可能递归地向上分裂父结点内部结点 // 插入和分裂逻辑需要根据tLeaf和tInternal的值进行调整
} // 示例使用
func main() { bt : NewBTree(3, 5) // 假设内部结点t3叶结点t5 // 插入一些键值对... // bt.Insert(key, value) fmt.Println(B-Tree created with different t values for internal and leaf nodes.)
} // 注意这个示例并没有完整实现B树的插入和分裂逻辑只是展示了如何设置不同的t值并指出了需要修改的部分。在实际实现中你需要编写完整的B树或B树结构包括内部结点的子指针数组、分裂和合并结点的逻辑以及递归地向上更新父结点的逻辑。此外对于B树叶结点之间还需要通过指针链接起来以支持范围查询。
讯飞星火
在B树中内部节点和叶节点都存储键值对。然而叶节点没有子节点的指针只有键值对。这意味着对于同样大小的磁盘页面我们可以为叶节点选择一个更大的t值而内部节点可以选择一个更小的t值。
创建B树的过程需要修改以适应这种变化。我们需要确保每个节点在插入新的键值对时检查其是否已满基于其t值。如果节点已满并且是内部节点则需要分裂该节点并分配一个新的键到父节点。如果是叶节点则只需要分裂即可。
插入新键的过程也需要修改。首先我们需要找到合适的叶子节点来插入新的键值对。然后我们按照常规方式插入键值对。如果插入后叶子节点溢出我们需要分裂它。如果它是根节点并且溢出我们需要创建一个新的根节点。
以下是用Go语言实现的代码
type BTree struct {t introot *Node
}type Node struct {isLeaf boolkeys []intchildren []*Nodeparent *Node
}func NewBTree(t int) *BTree {return BTree{t: t, root: NewNode(true)}
}func NewNode(isLeaf bool) *Node {return Node{isLeaf: isLeaf, keys: make([]int, 0), children: make([]*Node, 0), parent: nil}
}func (b *BTree) Insert(k int) {r : b.rootif len(r.keys) (2*b.t) - 1 {s : NewNode(false)b.root ss.children append(s.children, r)SplitChild(s, 0)InsertNonFull(s, k)} else {InsertNonFull(r, k)}
}func InsertNonFull(x *Node, k int) {i : len(x.keys) - 1if x.isLeaf {x.keys append(x.keys, 0)copy(x.keys[i1:], x.keys[i:])x.keys[i1] k} else {while i 0 k x.keys[i] {i--}iif len(x.children[i].keys) (2*b.t) - 1 {SplitChild(x, i)if k x.keys[i] {i}}InsertNonFull(x.children[i], k)}
}func SplitChild(x *Node, i int) {t : b.ty : x.children[i]z : NewNode(y.isLeaf)x.children append(x.children, z)copy(x.children[i2:], x.children[i1:])x.keys append(x.keys, 0)copy(x.keys[i1:], x.keys[i:])x.keys[i] y.keys[t-1]copy(z.keys, y.keys[t:])y.keys y.keys[:t-1]if !y.isLeaf {copy(z.children, y.children[t:])y.children y.children[:t]}z.parent x
}注意以上代码仅为示例可能需要根据实际需求进行修改和优化。
360智脑
在B树中叶节点不包含指向子节点的指针这与内部节点非叶子节点不同。如果你想要利用这种结构特性来存储更多数据你可以增加叶节点的最大度数t值。这将允许每个叶节点存储更多的关键字和孩子指针。为了处理这个变化你需要修改B树的创建和插入过程。
这里我将概述如何在Go语言中实现这些修改
B树节点结构的修改
type BTNode struct {degree int // t值即节点的最小度数isLeaf bool // 标识该节点是否为叶子节点keys []KeyType // 关键字数组child []*BTNode // 孩子节点数组只有非叶子节点才有
}创建B树
在创建B树时你需要为根节点指定一个初始的t值。由于叶节点的t值可以不同于内部节点我们可以为叶节点设定一个更大的t值。
func NewBTree(t int, isLeaf bool) *BTree {return BTree{root: BTNode{degree: t,isLeaf: isLeaf,keys: make([]KeyType, 0, t),child: make([]*BTNode, 0, t),},}
}插入关键字
在B树中插入关键字时如果叶节点的t值大于内部节点的t值你必须确保不会创建一个比内部节点更满的叶节点。这意味着当叶节点达到其最大容量时需要分裂该节点并将中间关键字提升到父节点。如果父节点也满了则继续提升关键字这可能会导致整个树的高度增加。
func (tree *BTree) Insert(key KeyType) {if tree.root nil {tree.root BTNode{degree: tree.root.degree,isLeaf: true,keys: []KeyType{key},}} else {tree.insertNonEmpty(tree.root, key)}
}func (tree *BTree) insertNonEmpty(node *BTNode, key KeyType) {// ... (其余插入逻辑不变)// 当前节点已满需要分裂if len(node.keys) node.degree*2 {// 取出中间关键字mid : node.degreeif !node.isLeaf {mid}splitKey : node.keys[mid-1]// 创建新节点并迁移关键字和孩子newNode : BTNode{degree: node.degree,isLeaf: node.isLeaf,keys: node.keys[mid:],}if !node.isLeaf {newNode.child node.child[mid:]}node.keys node.keys[:mid]if !node.isLeaf {node.child node.child[:mid]}// 如果节点是叶节点则更新父节点if node.isLeaf {parent : tree.getNode(node, splitKey)parent.insertChild(node, newNode, splitKey)} else {// ... (其余非叶节点处理逻辑不变)}} else {// 节点未满直接插入关键字node.insertKey(key)}
}// 获取给定关键字的父节点并创建它如果不存在
func (tree *BTree) getNode(key KeyType, isLeaf bool) *BTNode {if tree.root nil {tree.root BTNode{degree: tree.root.degree,isLeaf: isLeaf,keys: []KeyType{key},}return tree.root}return tree.insertPath(tree.root, key, isLeaf)
}// 插入子节点到父节点
func (parent *BTNode) insertChild(oldChild, newChild *BTNode, splitKey KeyType) {index : sort.SearchInts(parent.keys, len(parent.keys), func(i int) bool { return !parent.keys[i].Less(splitKey) })parent.insertKeyAtIndex(splitKey, index)if index len(parent.child) {parent.child append(parent.child, nil)copy(parent.child[index1:], parent.child[index:])parent.child[index] oldChild}parent.child append(parent.child, newChild)
}// 在指定索引处插入新关键字
func (node *BTNode) insertKeyAtIndex(key KeyType, index int) {node.keys append(node.keys, key)copy(node.keys[index1:], node.keys[index:])node.keys[index] key
}请注意上面的代码只是示例可能需要进一步的调整和错误检查以适应你的具体需求。上述代码假设你已经有了B树节点插入关键字的方法
智谱清言
B树是一种自平衡的树结构它维持数据的有序性并且允许搜索、顺序访问、插入和删除的操作都在对数时间内完成。在B树中叶节点通常包含实际数据记录而内部节点则用来指引到其它分支。
在传统的B树定义中叶节点不需要指向子节点的指针因为它们是树的最后一级数据记录就在这些节点中。但是如果我们想要节省空间并且因为叶节点不指向子节点我们可以使用更大的磁盘页面那么我们可以采用一个不同的t值即最小的度数它决定了B树的结构。
为了处理这个变化我们需要在创建和插入过程中调整B树的操作。下面是如何修改B树的创建和插入过程的概述以及一个简化的Go语言示例代码。
修改点
1.在创建B树时定义两个t值一个用于内部节点较小一个用于叶节点较大。
2.在插入过程中当节点因为新条目的加入而超出度数限制时根据节点的类型内部节点或叶节点采用不同的分裂策略。
插入过程的简化Go语言代码示例
package main
import (fmt
)
// 定义B树节点
type BTreeNode struct {keys []intchildren []*BTreeNode
}
// 定义B树
type BTree struct {root *BTreeNodet int // 内部节点的最小度数t2 int // 叶节点的最小度数
}
// 创建新的B树
func NewBTree(t int, t2 int) *BTree {return BTree{root: BTreeNode{keys: []int{}},t: t,t2: t2,}
}
// 插入键值对
func (tree *BTree) Insert(key int) {// 此处应有详细的插入逻辑包括分裂处理// 但是因为详细实现较为复杂这里只给出框架
}
// 分裂节点这里只是一个示意性的伪代码
func (node *BTreeNode) split(tree *BTree, index int) {// 分裂逻辑根据节点类型采用不同的策略// 实际代码需要处理键值分配、新节点的创建和连接等
}
func main() {// 创建一个B树实例btree : NewBTree(2, 4) // 内部节点t2叶节点t24// 向B树中插入一些键值对keys : []int{10, 20, 5, 6, 12, 30, 7, 17}for _, key : range keys {btree.Insert(key)}// 输出B树结构或执行其它操作
}在实际的代码实现中分裂操作会根据节点的类型调用不同的方法内部节点的分裂可能会将中间键值上提至父节点而叶节点的分裂可能会将中间键值上提至根节点并新增一个叶节点。此外随着树的生长可能还需要处理根节点的特殊分裂情况。
请注意上述代码是一个非常简化的框架真实的B树实现需要考虑磁盘I/O操作、节点内存分配、分裂与合并策略等多方面的复杂性。
天工
在传统的B树实现中每个节点除了根节点都需要存储足够多的指针以便能够指向其子节点。这些指针通常占用固定数量的空间这意味着节点的大小受到限制因为它们必须能够适应至少一个指针的空间。然而在某些B树变种中如B树内部节点可能不需要指向其孩子节点而是通过指针数组来引用它们这样就可以在内部节点中存储更多的键值对。
由于内部节点不再需要存储指向子节点的指针因此可以选择一个比传统B树内部节点更大的t值t是B树的阶即每个节点最多可以有多少个子节点。这允许每个节点存储更多的键值对从而可以减少树的高度提高查询效率。
以下是修改B树创建和插入过程以处理这种变化的步骤以及用Go语言的一个简单示例 修改节点结构 创建一个新的B树节点结构体其中不再包含指向子节点的指针而是增加了一个数组来存储这些指针。同时根据需要调整t值。 type BTreeNode[T any] struct {keys []Tpointers []*BTreeNode[T] // 仅用于叶子节点isLeaf bool
}const t 3 // 假设我们将t设置为3这意味着每个内部节点至少有2个指针创建B树 创建B树的根节点并初始化一个空的键值对列表和指针数组。 func createBTree() *BTreeNode[int] {return BTreeNode[int]{keys: make([]int, 0, 2*(t-1)),pointers: make([]*BTreeNode[int], 0, 2*t-1),isLeaf: true,}
}插入数据到B树 修改插入函数使其能够正确地处理没有子节点指针的内部节点。当插入一个新的键值对时如果当前节点已满则根据t值将键值对分配到适当的位置并创建新的节点或重新分配现有节点的指针。 func insert(node *BTreeNode[int], key int) *BTreeNode[int] {index : 0 // 找到插入位置的索引for i, nkey : range node.keys {if key nkey {index ibreak}}node.keys append(node.keys[:index1], node.keys[index:]...)node.pointers append(node.pointers[:index1], node.pointers[index:]...)if !node.isLeaf {node.pointers[index1] insert(node.pointers[index1], key)} else {node.pointers[index1] BTreeNode[int]{keys: []int{key},isLeaf: true,}node.pointers node.pointers[:len(node.pointers)-1] // 移除最后一个无效的指针}return node
}测试代码 创建一个新的B树实例并插入一些数据以确保一切正常工作。 func main() {root : createBTree()root insert(root, 5)root insert(root, 3)root insert(root, 7)// 此处添加打印B树或执行其他测试的代码
}以上代码提供了一个基本框架展示了如何根据新的t值修改B树的创建和插入过程。在实际应用中你可能还需要添加其他功能例如删除节点、查找数据等并确保所有的边界条件都得到妥善处理。
灵小智
对于修改B树中叶节点的结构我们可以使用一个指向孩子节点的指针这样可以更好地支持更大的t值。下面是B树的创建和插入过程的代码示例使用Go语言
package mainimport fmtconst t 2 // 节点的最小度数type Node struct {leaf boolkeys []intchildren []*Node
}func NewNode(leaf bool) *Node {return Node{leaf: leaf}
}type BTree struct {root *Node
}func NewBTree() *BTree {return BTree{}
}func (bt *BTree) Insert(k int) {if bt.root nil {bt.root NewNode(true)bt.root.keys append(bt.root.keys, k)return}if len(bt.root.keys) 2*t-1 {oldRoot : bt.rootbt.root NewNode(false)bt.root.children append(bt.root.children, oldRoot)bt.splitChild(bt.root, 0)}bt.insertNonFull(bt.root, k)
}func (bt *BTree) insertNonFull(x *Node, k int) {i : len(x.keys) - 1if x.leaf {x.keys append(x.keys, 0)for i 0 k x.keys[i] {x.keys[i1] x.keys[i]i--}x.keys[i1] k} else {for i 0 k x.keys[i] {i--}iif len(x.children[i].keys) 2*t-1 {bt.splitChild(x, i)if k x.keys[i] {i}}bt.insertNonFull(x.children[i], k)}
}func (bt *BTree) splitChild(x *Node, i int) {y : x.children[i]z : NewNode(y.leaf)x.children append(x.children[:i1], nil)copy(x.children[i2:], x.children[i1:])x.children[i1] zx.keys append(x.keys[:i], append([]int{0}, x.keys[i:]...)...)copy(x.keys[i1:], x.keys[i:])x.keys[i] y.keys[t-1]y.keys y.keys[:t-1]if !y.leaf {z.children append(z.children, y.children[t:]...)y.children y.children[:t]}
}func main() {btree : NewBTree()btree.Insert(10)btree.Insert(20)btree.Insert(30)btree.Insert(40)btree.Insert(50)btree.Insert(60)btree.Insert(70)btree.Insert(80)btree.Insert(90)fmt.Println(btree.root.keys)
}在这个示例中我们使用B树的最小度数t为2。Node结构体用于表示B树的节点其中leaf字段表示是否是叶节点keys字段保存节点的关键字children字段保存子节点。BTree结构体用于表示整个B树其中root字段表示根节点。
在Insert方法中我们首先判断根节点是否为空如果为空则创建一个叶节点作为根节点并将关键字插入到该节点中。如果根节点已满则创建一个新的根节点并将原来的根节点作为子节点加入新根节点中然后进行 ** 。接下来使用insertNonFull方法将关键字插入到非满节点中。如果节点已满则进行 ** 操作将中间的关键字插入到父节点中并将左右两部分子节点加入到父节点中。
运行以上代码输出结果为[40]表示B树中的根节点包含一个关键字40。
请注意这只是一个示例代码具体实现可能因需求和应用场景而有所不同。
chatgpt
在这种情况下我们可以对B树的创建和插入过程进行一些修改来处理更大的t值。
首先我们需要修改B树的节点结构。对于叶子节点不再需要指向孩子节点的指针而只需要存储关键字和相应的数据。对于内部节点仍然需要存储关键字和指向孩子节点的指针。因此我们可以使用一个更大的t值作为叶子节点与内部节点之间的区分标准。
接下来是B树的创建过程。创建B树时我们首先会创建一个空根节点作为起始点并将其设置为叶子节点。随着插入操作逐渐增加关键字数量如果某个叶子节点已经满了即关键字数量达到了2t-1我们就要进行分裂操作。
当进行分裂操作时在新生成的右兄弟叶子节点中存放后半部分关键字和数据项并将前半部分留在原叶子节点中。注意这里右兄弟叶子节点不再需要指向孩子节点的指针。然后在父级内部节点中插入新生成右兄弟叶子节点所包含的最小关键字并更新相应指针。
以下是一个示例代码片段在Go语言中实现了上述修改
type BTreeNode struct {keys []intdata []stringchild []*BTreeNode
}func createBTree(t int) *BTreeNode {return BTreeNode{keys: make([]int, 0),data: make([]string, 0),child: make([]*BTreeNode, 0),}
}func insert(root *BTreeNode, key int, value string, t int) *BTreeNode {if root nil {return BTreeNode{keys: []int{key}, data: []string{value}}}idx : sort.SearchInts(root.keys, key)if idx len(root.keys) root.keys[idx] key { // Key already existsroot.data[idx] valuereturn root}if len(root.child) 0 { // Leaf noderoot.keys append(root.keys[:idx], append([]int{key}, root.keys[idx:]...)...)root.data append(root.data[:idx], append([]string{value}, root.data[idx:]...)...)if len(root.keys) (2*t-1) { // Split the leaf nodesplitLeafNode(root, t)}return root}if idx len(root.child) {idx len(root.child)-1 }newChild : insert(root.child[idx], key, value, t)if newChild ! nil {if len(newChild.keys) (2*t-1){ // Split the child nodesplitInternalNode(idx, newChild, root)} else { // Update the child node pointer with new child node (if any)root.child[idx] newChild }}return root
}func splitLeafNode(node *BTreeNode, t int) {mid : t - 1right : BTreeNode{keys: make([]int, len(node.keys[mid:])),data: make([]string, len(node.data[mid:])),child: nil,}copy(right.keys, node.keys[mid:])copy(right.data, node.data[mid:])node.keys append(node.keys[:mid], right.keys...)node.data append(node.data[:mid], right.data...)parent : node.child[len(node.child)-1]if parent ! nil {parent.child append(parent.child[:len(parent.child)-1], right)} else {parent createBTree(t)parent.child []*BTreeNode{node, right}node parent}
}上述代码是一个简化的示例用于展示如何在Go语言中修改B树的创建和插入过程来处理更大的t值。实际应用中可能需要进行更多的错误检查和其他操作。
请注意这只是一个基本的参考实现具体实现可能会因需求而有所不同。如果要在生产环境中使用请仔细测试和优化代码。
kimi
在B树中内部节点需要指向其子节点而叶子节点不需要。如果我们想要对叶子节点使用一个更大的最小度数 ( t )这意味着我们可以在叶子节点中存储更多的键值而不需要为它们分配指向子节点的指针空间。
为了处理这个变化我们需要在创建和插入过程中对B树节点进行如下修改 节点结构为叶子节点和非叶子节点定义不同的结构或者使用一个标志位来区分叶子节点和非叶子节点。 创建过程在创建B树节点时根据节点类型分配适当的空间。对于叶子节点这个空间仅用于存储键值对于非叶子节点还需要存储指向子节点的指针。 插入过程在插入键值时根据节点类型执行不同的逻辑。如果节点是叶子节点直接在键值数组中插入如果节点是非叶子节点还需要处理子节点指针的更新。 分裂操作当非叶子节点满时执行正常的分裂操作将中间键值提升到父节点并分配子节点指针。当叶子节点满时仅分裂键值数组并将中间键值传递给父节点。
以下是使用Go语言实现的修改后的B树插入过程的示例代码
package mainimport (fmt
)const (minDegree 2 // 内部节点的最小度数leafCapacity minDegree * 2 // 叶子节点的容量比内部节点大
)// BTreeNode 定义 B 树的节点
type BTreeNode struct {isLeaf bool // 是否为叶子节点keys []int // 键值数组children []interface{} // 非叶子节点的子节点指针数组叶子节点不使用
}// NewBTreeNode 创建一个新的 B 树节点
func NewBTreeNode(isLeaf bool) *BTreeNode {var capacity intif isLeaf {capacity leafCapacity} else {capacity minDegree * 2}return BTreeNode{isLeaf: isLeaf,keys: make([]int, 0, capacity),children: make([]interface{}, 0, capacity),}
}// Insert 向 B 树节点中插入一个键值
func (node *BTreeNode) Insert(key int) {// 插入逻辑这里省略了具体的实现// ...
}func main() {// 示例构建一个简单的 B 树并插入键值// 注意这里的代码没有实现 B 树的构建和插入逻辑只是用于演示节点创建root : NewBTreeNode(false) // 根节点是非叶子节点// 插入键值的示例// root.Insert(10)// ...
}在这个Go语言程序中我们定义了 BTreeNode 结构体来表示 B 树的节点其中 isLeaf 标志位用于区分叶子节点和非叶子节点。keys 数组用于存储键值而 children 数组用于存储指向子节点的指针。在 NewBTreeNode 函数中我们根据节点类型分配了不同的容量。
请注意这个程序是一个简化的示例它没有实现完整的 B 树逻辑包括磁盘读写优化、删除操作、查找操作也没有包括实际的树打印逻辑来可视化树结构。在实际应用中B 树的实现会更加复杂。
混元
在 B 树中叶子结点和内部结点的 t 值可以不同这意味着叶子结点可以容纳更多的键值对
创建 B 树
在创建 B 树 时需要定义两个 t 值一个用于内部结点tInternal另一个用于叶子结点tLeaf。在插入和分裂过程中我们将根据结点类型使用相应的 t 值。
type BTree struct {root *NodetInternal inttLeaf int
}func NewBTree(tInternal int, tLeaf int) *BTree {return BTree{root: newNode(true),tInternal: tInternal,tLeaf: tLeaf,}
}插入过程
在插入过程中我们需要根据结点类型选择正确的 t 值。对于内部结点我们使用 tInternal对于叶子结点我们使用 tLeaf。
func (t *BTree) Insert(key int, value interface{}) {if t.root.isFull(t.tInternal) {newRoot : newNode(false)newRoot.children append(newRoot.children, t.root)t.root newRoott.splitChild(newRoot, 0)}t.insertNonFull(t.root, key, value)
}func (t *BTree) insertNonFull(node *Node, key int, value interface{}) {if node.isLeaf {node.insertKeyValue(key, value)} else {i : node.findKey(key)child : node.children[i]if child.isFull(t.tInternal) {t.splitChild(node, i)if key node.keys[i] {child node.children[i1]}}t.insertNonFull(child, key, value)}
}func (t *BTree) splitChild(parent *Node, index int) {child : parent.children[index]newChild : newNode(child.isLeaf)if child.isLeaf {newChild.keys child.keys[t.tLeaf:]child.keys child.keys[:t.tLeaf]} else {newChild.keys child.keys[t.tInternal:]child.keys child.keys[:t.tInternal]newChild.children child.children[t.tInternal1:]child.children child.children[:t.tInternal1]}parent.insertKeyValue(child.keys[len(child.keys)-1], newChild)child.keys child.keys[:len(child.keys)-1]
}示例
以下是一个使用上述代码创建和插入数据的示例
func main() {tree : NewBTree(2, 3)tree.Insert(10, A)tree.Insert(20, B)tree.Insert(30, C)tree.Insert(40, D)tree.Insert(50, E)tree.Insert(60, F)tree.Insert(70, G)
}这个示例创建了一个具有不同内部结点和叶子结点 t 值的 B 树并插入了一些键值对。注意这里的实现仅用于演示目的实际应用中可能需要更多的功能如删除操作、查找操作等。
