计算机问题求解-论题2-14 -B树 2020年05月28日
计算机问题求解 – 论题2-14 -B树 2020年05月28日
问题1：我们之前考察一个数据结构的某 个操作的性能时，为什么没有考虑数据读 写的时间开销？
问题1：我们之前考察一个数据结构的某 个操作的性能时，为什么没有考虑数据读 写的时间开销？
计算机存储体系结构 CPU寄存器 最高速，最低容量，最高代价 高速缓存 高速，较低容量，高代价 内存 较高速，容量相对低，相对高代价 外存 低速，高容量，低代价
计算机存储体系结构 CPU寄存器 高速缓存 内存 外存 最高速，最低容量，最高代价 高速，较低容量，高代价 较高速，容量相对低，相对高代价 低速，高容量，低代价
实际上： ·当处理很大的文件（或者难以将所有数据都一次性载入内存再计 算)时，我们总是根据需要从外存读取数据进入内存，总是从内 存中将更新的数据写到外存 写出 读入
实际上： • 当处理很大的文件（或者难以将所有数据都一次性载入内存再计 算）时，我们总是根据需要从外存读取数据进入内存，总是从内 存中将更新的数据写到外存 写出 读入
look separately at the two principal components of the running time: the number of disk accesses,and the CPU(computing)time. 15 6 18 spindle platter track read/write head 当我们受限于（受惠于） 现实的物理世界时，我们 该如何思考？ arms
磁盘访问机理 当我们受限于（受惠于） 现实的物理世界时，我们 该如何思考？
问题3： 假定我们需要存储10亿个键值。检索是作 用在该数据集上的重要操作。请问，你该 如何为此类应用设计外存上的数据结构？ 你能想到的最好的数据结构是什么？
问题3： 假定我们需要存储10亿个键值。检索是作 用在该数据集上的重要操作。请问，你该 如何为此类应用设计外存上的数据结构？ 你能想到的最好的数据结构是什么？
如果仅仅是BST ·如果键值所需存储空间 远小于页面大小 18 (最坏)gn次的磁盘访问VS和每次访问预取内容的浪费
如果仅仅是BST • 如果键值所需存储空间 远小于页面大小 （最坏）lgn次的磁盘访问 VS 和每次访问预取内容的浪费
如果我们在外存这样组织这10亿个键值： T.root 1000 I node, 1000 keys 1001 1000 1000 1000 1001 nodes, 1.001.000kcys 1001 1001 1001 1000 1000 1000 1.002.001 nodes,. 1,002.001,000kcys
如果我们在外存这样组织这10亿个键值：
问题4：这样的数据结构应该具有什么特 性？ T.root T NP Y Z 多子树：一个节点存储n个递增的键值，该节点有n+1个子树 分割：节点x的个键值均匀分割以x为根的子树中存储的键值
问题4：这样的数据结构应该具有什么特 性？ 多子树：一个节点存储n个递增的键值，该节点有n+1个子树 分割：节点x的n个键值均匀分割以x为根的子树中存储的键值
B-树的性质 1.Every node x has the following attributes: a.x.n,the number of keys currently stored in nodex, b.the x.n keys themselves,x.key,x.key2,....x.keyx.n,stored in nondecreas- ing order,so thatx.key1≤x.key2≤…≤x.keyx.m c.x.leaf,a boolean value that is TRUE if x is a leaf and FALSE if x is an internal node. 2.Each internal node x also contains x.n+1 pointers x.c1,x.c2,....x.Cx.n+1 to its children.Leaf nodes have no children,and so their ci attributes are unde- fined. 3.The keys x.key;separate the ranges of keys stored in each subtree:if ki is any key stored in the subtree with root x.ci,then k1≤x.key1≤k2≤x.key2≤…≤x.keyx.n≤kx.n+1·
B-树的性质
